基于收益質(zhì)量指標的財務危機預警模型構(gòu)建

1、 基于收益質(zhì)量指標的財務危機預警模型構(gòu)建內(nèi)容摘要:本文從財務危機預警的研究現(xiàn)狀入手,分析多元判定模型的原理及應用。隨著企業(yè)業(yè)務范圍擴大,收益多元化,收益質(zhì)量的好壞在財務危機預警中顯得尤為重要。本文引入收益質(zhì)量指標,重新構(gòu)建多元判定模型,以實現(xiàn)對財務危機更加準確的預警。 關(guān)鍵詞:財務預警 財務危機 多元判定模型 收益質(zhì)量指標 企業(yè)出現(xiàn)財務危機,其根本原因是企業(yè)獲利能力下降,其直接原因是沒有足夠現(xiàn)金償還到期債務和正常業(yè)務支付。但在國內(nèi)外的財務危機預警模型中,財務指標主要是根據(jù)資產(chǎn)負債表和利潤表數(shù)據(jù)計算的,未把利用現(xiàn)金流量表計算的收益質(zhì)量指標考慮進去,而收益質(zhì)量指標對一個企業(yè)的生存是至關(guān)重要的。 財

2、務危機預警的研究現(xiàn)狀 企業(yè)財務危機預警,是經(jīng)過對企業(yè)會計報表及相關(guān)經(jīng)營數(shù)據(jù)的分析,通過設置并觀察一些敏感性預警指標的變化,對企業(yè)可能或?qū)⒁媾R的財務危機實施的實時監(jiān)控和預測警報。以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理活動中潛在的財務風險,并在危機發(fā)生之前向經(jīng)營者發(fā)出警告,督促企業(yè)管理當局采取有效措施,避免潛在風險演變成損失,起到未雨綢繆的作用。近年來,國外學者針對財務危機預警模型展開了深入而廣泛的研究,當前財務危機預警模型概括起來主要有統(tǒng)計模型和人工智能模型兩大類。主要方法有:一元判定模型、多元判定模型、多元邏輯回歸模型、多元概率比回歸模型、人工網(wǎng)絡模型和聯(lián)合預測模型。其中影響較大的當屬美國學者altman 利

3、用多變量統(tǒng)計分析方法建立的多元判定模型。 在國內(nèi),受證券市場發(fā)展的影響,對財務危機預警的研究起步較晚。LocAlHosT1986年吳世農(nóng)、黃世忠首次在我國介紹了企業(yè)破產(chǎn)的分析指標和預測模型。1990年國家自然科學基金委員會管理科學組先后支持佘廉等人從事企業(yè)預警研究,并于1999 年出版了企業(yè)預警管理叢書。之后我國學者才真正開始了對財務預警的研究,并取得了一定的成果,但主要還是借鑒國外的模型。 多元判定模型 (一)多元判定模型的原理 1968 年,美國ahman 首次使用了多元判定模型分析預測財務困境。多元判定模型的基本原理是:通過統(tǒng)計技術(shù)篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的

4、變量,從而將多個標志變量在最小信息損失下轉(zhuǎn)換為分類變量,獲得能有效提高預測精度的多元線性判別方程。運用多元線性判別方程判定二元問題時,可以通過降維技術(shù),僅以最終計算的z值來判定其歸屬,其構(gòu)造的線性方程簡單易懂,具有很強的實際應用能力。判別方程的形式為z=v1x1+v2x2+vnxn。根據(jù)判別方程可以把單個企業(yè)的各種財務比率轉(zhuǎn)換成單一的判別標準,或稱為z 值,根據(jù)z 值將企業(yè)分為“破產(chǎn)”或“非破產(chǎn)”兩類。其中,v1、v2vn是權(quán)數(shù),x1、x2xn是各種財務比率。 (二)多元判定模型的應用 美國altman 教授將多元判定分析應用到美國企業(yè)破產(chǎn)研究中,其研究結(jié)論形成了著名的z 值模型:z=+ +。

5、其中,x1=營運資金/資產(chǎn)總額;x2=留存收益/資產(chǎn)總額;x3=息稅前利潤/資產(chǎn)總額;x4=普通股和優(yōu)先股市值總額/負債賬面價值總額 ;x5=銷售額/資產(chǎn)總額。企業(yè)破產(chǎn)的判定和預測模型在破產(chǎn)前一年的總體判別準確度高達95%。在實際運用時,z模型通過5個變量(5種財務比率),將反映企業(yè)償債能力的指標(x1、x4), 獲利能力指標(x2、x3)和營運能力指標(x5)有機聯(lián)系起來,綜合分析預測企業(yè)財務失敗或破產(chǎn)的可能性。一般地,z 值越低企業(yè)越有可能發(fā)生破產(chǎn)。如果企業(yè)的z 值大于,則表明企業(yè)的財務狀況良好,發(fā)生破產(chǎn)的可能性較小;反之,若z 值小于,則企業(yè)存在很大的破產(chǎn)危險;如果z 值處于之間,alt

6、man稱之“灰色地帶”,進入這個區(qū)間的企業(yè)財務是極不穩(wěn)定的。 (三)多元判定模型的優(yōu)缺點 企業(yè)管理者通過大量實際預測證明多元判定模型具有很多優(yōu)點:能包容反映企業(yè)財務情況的多項指標;能夠包含獨立變量;一旦完成建立模型之后,運用相對容易。但是該方法也存在一系列的缺陷:該模型是建立在組內(nèi)分布為近似正態(tài)分布,并且兩組的協(xié)方差矩陣相等的假設之上的,而在實際中,很難滿足這一假設;由于企業(yè)規(guī)模、行業(yè)等存在諸多差異,該模式不具有橫向可比性;未把根據(jù)現(xiàn)金流量表計算的收益質(zhì)量指標考慮進去。其中有些指標是受到收益質(zhì)量制約的,例如資產(chǎn)收益率越高說明企業(yè)的獲利能力越強,但如果收益質(zhì)量不好,不但不會降低風險,反而會加大企

7、業(yè)的風險。 引入收益質(zhì)量指標重建多元判定模型 (一)引入收益質(zhì)量指標后的多元判定模型 引入收益質(zhì)量指標重建z值模型z= x6+ x7+。其中x1 、x2、x3、x4、x5指標不變,x6 為現(xiàn)金營運指數(shù)=經(jīng)營現(xiàn)金凈流量/經(jīng)營應得現(xiàn)金,經(jīng)營應得現(xiàn)金=經(jīng)營活動凈收益+非付現(xiàn)費用;x7為凈收益營運指數(shù)=經(jīng)營凈收益/凈收益,經(jīng)營凈收益=凈收益非經(jīng)營收益。引入收益質(zhì)量指標后z值模型由原來的多元線性函數(shù)變?yōu)槎嘣蔷€性函數(shù),但z值的判定區(qū)間不變。因為現(xiàn)金營運指數(shù)和凈收益營運指數(shù)的理想值都是1,當現(xiàn)金營運指數(shù)和凈收益營運指數(shù)都是1時,對z的取值沒有影響;當現(xiàn)金營運指數(shù)和凈收益營運指數(shù)脫離理想值1時,會使z值預警

8、模型更靈敏。 (二)引入收益質(zhì)量指標的理由 引入現(xiàn)金營運指數(shù)。x1=營運資金/資產(chǎn)總額,是反映償債能力的指標。一般情況,營運資金越多償債能力越強,但營運資金也不是越多越好。首先,企業(yè)獲得的收益停留在應收賬款、存貨的增加和應付賬款的減少,企業(yè)的收益并沒有全部得到現(xiàn)金,營運資金也有質(zhì)量優(yōu)劣之分。其次,在收益一定的情況下,營運資金增加說明企業(yè)為取得同樣的收益占用了更多的營運資金,取得收益的代價增加了。因此需要在x1后乘以一個收益質(zhì)量指標現(xiàn)金營運指數(shù)x6起到敏感器作用。現(xiàn)金營運指數(shù)x6的理想值是1,當收益質(zhì)量正常的情況下,對該指標值的影響不大,當收益質(zhì)量很差情況下,該指標值會急速降低,發(fā)揮財務預警作用

9、。 引入凈收益營運指數(shù)。x3=息稅前利潤/資產(chǎn)總額,是反映獲利能力的指標。一般情況,總資產(chǎn)報酬率越大獲利能力越強。但也不容樂觀,通過分析企業(yè)收益的構(gòu)成可知,企業(yè)收益由經(jīng)營凈收益和非經(jīng)營收益兩部分組成,經(jīng)營凈收益是企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動取得的,具有風險低和可持續(xù)性,是高質(zhì)量的收益;非經(jīng)營收益的來源主要是資產(chǎn)處置和證券交易,資產(chǎn)處置屬偶發(fā)事項,常常成為企業(yè)操縱利潤的工具,但不是企業(yè)的核心能力,證券交易獲利靠的是運氣,風險高且不具有可持續(xù)性。由此看來,非經(jīng)營收益雖然也是收益,但不代表企業(yè)的收益“能力”。 例如,2001年12月申請破產(chǎn)的美國安然公司,從1997年開始凈利潤逐年大幅度上升,而經(jīng)營利潤逐年下降,凈收益營運指數(shù)越來越低。這說明凈收益質(zhì)量越來越差。因此,需要在x3后乘以一個收益質(zhì)量指標凈收益營運指數(shù)x7,起到敏感器作用。凈收益營運指數(shù)x7的理想值是1,當收益質(zhì)量正常的情況下,對該指標值的