西安工業(yè)大學 黃 越 朱麗娜

自從1999年我國的研究者陳靜開始以國內(nèi)上市公司報表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的財務(wù)預(yù)警研究以來，許多專家和學者都從不同時角度對此類問題進行了大量研究，其中研究最多的就是結(jié)合不同的行業(yè)背景，建立具有行業(yè)特色的財務(wù)預(yù)警模型，并取得了一系列的研究成果。

本文選取我國軍工類上市企業(yè)作為研究對象，在對軍工上市企業(yè)進行特性及財務(wù)風險分析的基礎(chǔ)上結(jié)合文獻研究，提出了軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警指標體系，并進一步運用統(tǒng)計分析方法建立了上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型。

一、上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警指標體系建立

為了能使構(gòu)建的財務(wù)風險預(yù)警模型能更符合上市軍工企業(yè)的實際，在指標選取上盡可能地考慮上市軍工企業(yè)的特征，并融入了部分非財務(wù)指標作為最終的財務(wù)風險預(yù)警指標體系。

在財務(wù)指標方面，根據(jù)財務(wù)管理的有關(guān)理論，為了盡可能全面地反映研究對象的財務(wù)狀況，首先確定了償債能力、盈利能力、營運能力、成長能力、現(xiàn)金流量能力五大類指標。另外由于軍工企業(yè)具有明顯的特殊性，因此在財務(wù)比率指標的選取上也應(yīng)體現(xiàn)行業(yè)特點，對不能明顯反映軍工企業(yè)經(jīng)營狀況的財務(wù)指標進行了剔除。經(jīng)過對各類財務(wù)指標進行選擇和細分，最終確定了26個指標建立起財務(wù)風險預(yù)警的財務(wù)指標體系。見表1。

在非財務(wù)指標確定的過程中，從股權(quán)構(gòu)成方面、軍品業(yè)務(wù)方面、關(guān)聯(lián)交易三個方面考慮，在文獻研究的基礎(chǔ)上提出了以下假設(shè)：

假設(shè)l：國有股比例與企業(yè)的財務(wù)狀況呈負相關(guān)關(guān)系；

假設(shè)2：法人股比例與企業(yè)的財務(wù)狀況呈正相關(guān)關(guān)系；

假設(shè)3：軍品收入比例與企業(yè)的財務(wù)狀況呈正相關(guān)關(guān)系；

假設(shè)4：關(guān)聯(lián)交易額比例與公司財務(wù)狀況呈負相關(guān)關(guān)系；

假設(shè)5：上市公司擔保率與公司財務(wù)狀況呈負相關(guān)關(guān)系。

上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警指標體系的各財務(wù)指標與非財務(wù)指標及其計算公式如表1所示。

二、上市軍工企業(yè)財務(wù)風險等級評價指標篩選

采用前文所建立的財務(wù)指標體系，以我國軍工上市企業(yè)的26項財務(wù)指標作為樣本變量。根據(jù)主成分分析法的原理，利用統(tǒng)計分析軟件SPSS11.5對原始指標進行篩選。

從分析結(jié)果中的總方差解釋表中可以得出，第一主成份（Component） 的特征值為8.478，它解釋了31.4%的方差；“Cumulative%”表示累計的方差解釋程度或累計方差貢獻，26個變量解釋了全部的方差，累計數(shù)為100%。

從主成份的特征值表中，根據(jù)特征值大于1及方差累計貢獻率大于85%的原則，從26個變量中提取前6個主成份，這6個主成份析方差累計貢獻率達到86.33%，也就是說這6個主成份可以解釋大部份方差，利用所提取的主成份可以反映樣本86.33%的變量信息，這樣便使26個指標簡化為6個主成份而不損失大部分信息。為了進一步理解公共因子的實際意義，本研究中使用了正交旋轉(zhuǎn)中的方差最大法進行轉(zhuǎn)換。

表1 指標計算說明

因子1主要由X12、X13、X14、X15、X16解釋，基本上反映了我國上市軍工企業(yè)盈利能力；

因子2主要由X1、X2、X3、X4、X3解釋，基本上反映了該類企業(yè)的償債能力；

因子3主要由X19、X21、X22解釋，反映了企業(yè)的成長能力；

因子4主要由X7、X9、X10解釋，反映了企業(yè)的資產(chǎn)管理能力；

因子5主要由X24、X25、X26解釋，反映了企業(yè)的現(xiàn)金流量情況。為了方便建立模型，在此把選出來的6個主成分進行重新命名，分別為X1、X2、X3、X4、X5、X6。

三、上市軍工企業(yè)非財務(wù)類指標驗證與篩選

在前文的分析中，依據(jù)對前人的文獻研究以及上市軍工企業(yè)特征選出了三大類共5個非財務(wù)類指標，但是這些指標都是依據(jù)文獻研究所提的假設(shè)，在具體的研究中還需要對各個指標進行相關(guān)性分析，以驗證各指標與財務(wù)狀況之間的關(guān)系是否顯著。

首先選取研究變量。本研究中的變量包括了因變量和自變量兩個變量，其中因變量企業(yè)財務(wù)狀況由企業(yè)的經(jīng)營績效來表示，在量化分析中一般選取凈資產(chǎn)收益率代表這一變量，用Y代表；自變量則由本研究所選取的5個非財務(wù)類指標組成，即國有股比例、法人股比例、軍品收入比例、關(guān)聯(lián)交易比、上市公司擔保率，分別用N1、N2、N3、N4、N5表示。

根據(jù)SPSS11.5統(tǒng)計軟件中的二元變量相關(guān)性分析，初步得到軍工上市企業(yè)財務(wù)狀況與其假設(shè)提出變量之間的關(guān)系。從各變量之間的相關(guān)系數(shù)可看出，國有股比例、軍品銷售額占主營業(yè)務(wù)收入的比率、上市公司擔保率三個變量與凈資產(chǎn)收益率都有著較高的相關(guān)度，而且支持上文的假設(shè)情況，可以作為入選的非財務(wù)指標。其他指標與因變量也有一定的相關(guān)度，但相關(guān)程度比較低，因此認為這些變量與反映企業(yè)經(jīng)營績效進而代表財務(wù)狀況的凈資產(chǎn)收益率之間沒有顯著相關(guān)關(guān)系。

因此，經(jīng)過對53家軍工上市企業(yè)數(shù)據(jù)進行的相關(guān)性分析，提取出國有股比例、軍品銷售額占主營業(yè)務(wù)收入的比率、上市公司擔保率這三個指標作為建立上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型的非財務(wù)變量。

四、基于判別分析法上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型構(gòu)建與驗證

基于判別分析法，對上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型進行如下構(gòu)建與驗證：

第一，對樣本企業(yè)進行聚類分析。本文選取了聚類分析來對我國上市軍工企業(yè)進行分類，盡量消除主觀因素的影響，提高分類的科學性，考慮到實際情況中有些公司的財務(wù)狀況處于中間狀態(tài)，將我國上市軍工公司分為三類即財務(wù)危機公司、非財務(wù)危機公司（不會發(fā)生財務(wù)危機公司）和中間狀態(tài)公司（財務(wù)狀況一般公司），以更好地反映整個行業(yè)的財務(wù)狀況。

本次研究選取前文中用主成分分析方法提出的6個財務(wù)指標以及經(jīng)過相關(guān)性分析的3個非財務(wù)指標總共9個因子做為變量，用SPSS軟件中的聚類分析模塊進行分析。考慮到現(xiàn)實中存在部分企業(yè)的財務(wù)狀況居于中間位置的情況，本文認為把我國上市軍工企業(yè)的財務(wù)風險類型分為三類（3Clusters）更為合理。接下來選取聚類分析法中的完全連接法（Furthestneighbor）做為具體的聚類方法，在輸出的結(jié)果中選擇聚類歸屬表，直觀地表示本次聚類分析的結(jié)果。如表2所示。

表2 聚類歸屬表

第二，上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型構(gòu)建。在模型構(gòu)建之前，通過對我國上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警的判別函數(shù)進行的有效性檢驗、協(xié)方差相等的Box檢驗以及函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗，表明該判別函數(shù)是有效的。在這些檢驗分析的基礎(chǔ)上結(jié)合結(jié)構(gòu)矩陣，就可以得到非標準化判別函數(shù)，如下表給出了標準化和非標準化的典則（Canonical）判定函數(shù)系數(shù)值，據(jù)此可構(gòu)造標準化和非標準化的典則判定函數(shù)，系數(shù)值如表3所示，用以計算每一條記錄在領(lǐng)域圖（Territorialmap）中的坐標值。

表3 (a) 標準化典則判定函數(shù)系數(shù)表

表3 (b) 非標準化典則判定函數(shù)系數(shù)表

其中的標準化是指原始變量的標準化，使用典則函數(shù)需要先計算出坐標值，然后查領(lǐng)域圖或者計算該點離各點心的距離，在設(shè)定判別規(guī)則時還要考慮如何確定閾值點，較為繁瑣。而采用Bayes準則構(gòu)造出的Fisher判別函數(shù)就可以用原始變量直接進行判別，簡便又不失判別的準確性。

表4即是所得到的費歇（Fisher）線性判別函數(shù)的系數(shù)，從而就可以得出包含9個變量的判別分析的Fisher線性判別函數(shù)模型，由于本文是將樣本分為三類，在判別分析中需對這三組進行兩兩對比分析，故判別模型函數(shù)為三個。

表4 判別函數(shù)系數(shù)表

依據(jù)上表中的判別函數(shù)系數(shù)數(shù)據(jù)，這三個函數(shù)的表達式為：

其中，Y1，Y2，Y3分別表示無警類、輕警類、巨警類企業(yè)的函數(shù)判別值；X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9分別代表我國上市軍工企業(yè)盈利能力、償債能力、成長能力、現(xiàn)金流量情況、資產(chǎn)管理能力（由X5、X6共同反映）、國有股比例、軍品銷售占主營業(yè)務(wù)收入的比例、上市公司擔保率。

在判別模型建立以后，為了更直觀地確定企業(yè)的財務(wù)風險類別，還需要確定模型的判別規(guī)則。本文建立的我國上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警模型實質(zhì)上是采用貝葉斯準則構(gòu)造出的費歇判別函數(shù)，因此本文所采用的判別準則也是貝葉斯判別準則，具體是將每一家企業(yè)的9個因子值分別代入模型的三個判別函數(shù)中，計算每個企業(yè)的三個判別函數(shù)值，以這三個函數(shù)值最大的一個做為分類標準，即得分最高的一類就是該企業(yè)所屬的類別。利用這樣的判別準則就可以把每家企業(yè)的數(shù)據(jù)代入模型進行具體的判別分析了。

第三，上市軍工企業(yè)財務(wù)風險預(yù)警判別模型的判別效果檢驗。對于建立的財務(wù)風險預(yù)警模型，模型本身是一方面，其實最關(guān)鍵的還是要看該模型的判別效果如何，準確度有多大。因此，就有必要對模型的判別效果進行分析檢驗。本文選取交互驗證法對模型2008年的判別效果進行驗證，并引入模型外部數(shù)據(jù)進行檢驗，即將2007年和2006年我國上市軍工企業(yè)的財務(wù)指標代入模型中進行驗證。從2008年、2007年、2006年的預(yù)測效果看來，如表5所示模型對3年的預(yù)測準確率逐漸呈下降趨勢，離建立模型年度越近，預(yù)測的精度越高，這也符合一般模型離預(yù)測期限越近，預(yù)測效果越好的客觀規(guī)律。

表5 模型三年判別準確性結(jié)果表

通過以上研究表明，該模型的預(yù)測效果是可觀的，可以作為上市軍工企業(yè)避免財務(wù)危機發(fā)生的有效措施。如果上市軍工企業(yè)采用本文所構(gòu)建的模型進行預(yù)警管理，就可在財務(wù)風險惡化的前一年或前兩年對企業(yè)所存在的財務(wù)風險采取針對性的管理措施，從而有效地防范財務(wù)危機的發(fā)生。

［1］姜秀華、任強、孫鋒：《上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究》，《預(yù)測》2002年第3期。.

［2］張玲：《財務(wù)危機預(yù)警分析判別模型及其應(yīng)用預(yù)測》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2000年第6期。

［3］李益騏、田高良：《上市公司財務(wù)預(yù)警實證研究》，《西北大學學報（哲學社會科學）》2009年第5期。

［4］陳曉龍：《市公司財務(wù)危機的預(yù)警模型》，《統(tǒng)計與決策》2009年第15期。

［5］宋貴奇：《構(gòu)建軍工科研事業(yè)單位財務(wù)預(yù)警體系探討》，《中外企業(yè)家》2008年第9期。

［本文受陜西省教育廳專項科研計劃“西部地區(qū)裝備制造業(yè)財務(wù)危機及預(yù)警機制研究”（課題編號：2010JK140）的資助］