王曉 唐蔭軍
摘要:現(xiàn)金流量在企業(yè)財務(wù)分析中的作用越來越受到重視,將其作為財務(wù)預(yù)警指標(biāo)也被越來越多的學(xué)者所認(rèn)同。從財務(wù)危機(jī)預(yù)警理論出發(fā),選取能夠反映企業(yè)財務(wù)安全的現(xiàn)金流量指標(biāo),具體分析企業(yè)的經(jīng)營、投資以及籌資三個方面的現(xiàn)金流量數(shù)據(jù),通過建立判別函數(shù)來探索不同現(xiàn)金流量組合對于上市公司財務(wù)預(yù)警方面的顯著作用。
關(guān)鍵詞:現(xiàn)金流量組合;財務(wù)危機(jī)預(yù)警;判別分析;Fisher判別
作者簡介:王曉(1985-),男,山東費(fèi)縣人,北京英大長安風(fēng)險管理咨詢有限公司;唐蔭軍(1973-),男,廣西桂林人,北京英大長安風(fēng)險管理咨詢有限公司,高級工程師。(北京 100052)
中圖分類號:F275 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-0079(2014)06-0217-03
面對經(jīng)濟(jì)全球化的沖擊,中國上市公司正面臨著前所未有的考驗(yàn),不斷有企業(yè)因財務(wù)危機(jī)而陷入困境甚至破產(chǎn)。事實(shí)上,財務(wù)危機(jī)的產(chǎn)生是一個漸進(jìn)的演變過程,若能及時發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的風(fēng)險因素并主動應(yīng)對,也可能安全度過危機(jī),財務(wù)預(yù)警不失為有效的應(yīng)對手段。財務(wù)預(yù)警是指以財務(wù)會計信息為基礎(chǔ),監(jiān)測敏感性預(yù)警指標(biāo)的變化,對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行實(shí)時監(jiān)控,以起到預(yù)警作用。
目前國內(nèi)外財務(wù)預(yù)警研究成果中大部分是從上市公司的盈利、營運(yùn)、償債和發(fā)展等方面來研究的。通常是先利用ST、*ST和非ST公司的數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型,并進(jìn)行驗(yàn)證,然后再運(yùn)用該模型預(yù)測其他上市公司的財務(wù)狀況。周首華等人在Altman的Z分?jǐn)?shù)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),引入現(xiàn)金流量變動情況指標(biāo)。張友棠分析基于現(xiàn)金流量基礎(chǔ)的現(xiàn)金盈利值和現(xiàn)金增加值指標(biāo),并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建財務(wù)危機(jī)預(yù)警指數(shù)測度系統(tǒng)和分析系統(tǒng)。蔣飛鴻在上市公司現(xiàn)金流量的財務(wù)預(yù)警作用分析中,指出營業(yè)現(xiàn)金流量對于財務(wù)預(yù)警的重要作用。敬文舉、廖才高從現(xiàn)金流量信息子系統(tǒng)、現(xiàn)金流量指標(biāo)體系子系統(tǒng)、現(xiàn)金流量困境特征分析子系統(tǒng)、現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警模型子系統(tǒng)及現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警對策子系統(tǒng)五個方面入手,來探討現(xiàn)金流量的預(yù)警作用。
本文擬根據(jù)我國上市公司具體財務(wù)狀況,結(jié)合前期研究成果,從現(xiàn)金流量不同組合的角度來探索現(xiàn)金流量對于財務(wù)預(yù)警的影響。
一、財務(wù)模型設(shè)計
關(guān)于企業(yè)財務(wù)危機(jī)的判斷標(biāo)準(zhǔn),目前國內(nèi)并沒有定論,大多數(shù)企業(yè)依然繼續(xù)經(jīng)營,如投資者不能事先了解公司是否處于財務(wù)危機(jī),很可能造成較大的投資風(fēng)險。再者,由于非上市企業(yè)的數(shù)據(jù)很難收集,因此分析財務(wù)預(yù)警只能從上市公司下手。本文將被實(shí)施*ST作為出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)的標(biāo)準(zhǔn),需要指出的是,這里的*ST是指中國證券監(jiān)督管理委員會規(guī)定的警示存在終止上市風(fēng)險,特別處理的“狀況異常”的上市公司。
1.理論依據(jù)
本文采用判別分析模型進(jìn)行判別,判別函數(shù)采用Fisher系數(shù),運(yùn)用統(tǒng)計分析軟件SPSS 11.5進(jìn)行分析研究。判別分析是根據(jù)觀察或測量到的若干變量值,判斷研究對象如何分類的方法。其主體思路是根據(jù)選取的財務(wù)指標(biāo)構(gòu)造判別函數(shù),計算得出公司的判別得分,從而判斷出研究對象的所屬類別。
判別函數(shù)的一般形式是:
其中,Z是判別分?jǐn)?shù),x是由反映企業(yè)財務(wù)狀況的各個變量組成的向量,a為判別系數(shù)。
根據(jù)Fisher線性判別模型,可計算出兩類樣本的均值和,判別點(diǎn)則根據(jù)對稱分類原則確定:
最后,將每個企業(yè)的Z分值與判別點(diǎn)進(jìn)行比較,若Z>則判為健康企業(yè),否則判為財務(wù)困境企業(yè)。
2.樣本的選取
本文選取了2010年、2011年和2012年三年首次被*ST的76家公司,并選擇了相應(yīng)的健康的76家非ST公司作為配對樣本。為使樣本具有可比性,所選的樣本都是A股上市企業(yè),同時剔除了因非財務(wù)問題而被*ST的公司以及上市不足三年的公司。
3.指標(biāo)的選取
表1 變量指標(biāo)一覽表
指標(biāo)類別 變量 說明(CF1-CF7均為虛擬變量)
現(xiàn)金流組合指標(biāo) CF1
CF2
CF3
CF4
CF5
CF6
CF7 若經(jīng)營現(xiàn)金流為負(fù)、投資現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為正,則是1,反之為0
若經(jīng)營現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為負(fù)、投資現(xiàn)金流為正,則是1,反之為0
若經(jīng)營現(xiàn)金流和投資現(xiàn)金流為負(fù)、籌資現(xiàn)金流為正,則是1,反之為0
若經(jīng)營現(xiàn)金流和投資現(xiàn)金流為正、籌資現(xiàn)金流為負(fù),則是1,反之為0
若經(jīng)營現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為正、投資現(xiàn)金流為負(fù),則是1,反之為0
若經(jīng)營現(xiàn)金流為正、投資現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為負(fù),則是1,反之為0
若經(jīng)營現(xiàn)金流、投資現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流均為負(fù),則是1,反之為0
比率指標(biāo) X1
X2
X3
X4
X5 流動比率
資產(chǎn)負(fù)債率
資本保值增值率
凈利潤增長率
總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率
經(jīng)營現(xiàn)金流量、投資現(xiàn)金流量和籌資現(xiàn)金流量三個指標(biāo)均可能為正值或負(fù)值,因此存在八種可能的現(xiàn)金流量組合。不同組合代表著企業(yè)不同的財務(wù)表現(xiàn),因此可以考慮將八個現(xiàn)金流組合作為解釋變量。為了提高判別率,還分別從償債能力、盈利能力、經(jīng)營發(fā)展能力和資產(chǎn)管理能力等方面增加了幾個主要的比率指標(biāo),即一共選擇了12個指標(biāo)來探索其對預(yù)警的作用,如表1所示。為研究方便,本文把*ST公司定為1類,正常的非ST公司為0類。
4.預(yù)警模型的建立
設(shè)被ST當(dāng)年為T期,ST前一年、兩年和三年分別為T-1年、T-2年和T-3年,為從指標(biāo)中獲取有關(guān)總體的信息,應(yīng)對指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于總體分布未知,所以只能進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn),本文采用的是曼-惠特尼U檢驗(yàn)法。曼-惠特尼U檢驗(yàn)主要通過兩組樣本平均秩的研究來判斷兩組獨(dú)立樣本來自的兩總體分布有無顯著差異,通過其Z值和sig的值可以判斷指標(biāo)之間是否存在顯著性差異,結(jié)果如表2所示。
表2 非參數(shù)檢驗(yàn)表
變量 Z值 Sig.(2-tailed)
T-1年 T-2年 T-3年 T-1年 T-2年 T-3年
CF1 -.830 -1.419 .000 .406 .156 1.000
CF2 -2.609 -2.491 .000 .009 .013 1.000
CF3 -.257 -.728 -1.581 .798 .467 .114
CF4 -.312 -1.304 -.936 .755 .192 .349
CF5 -2.112 -3.051 -1.514 .035 .002 .130
CF6 -.327 -0.848 -.800 .743 .396 .424
CF7 -.724 -2.184 -.386 .469 .029 0.700
X1 -4.252 -2.675 -1.548 .000 .007 .122
X2 -4.228 -2.430 -.905 .000 .015 .366
X3 -9.266 -8.894 -3.689 .000 .000 .000
X4 -5.765 -9.627 -2.847 .000 .000 .004
X5 -3.593 -2.705 -1.443 .000 .007 .149
由表2可以看出,在現(xiàn)金流量組合指標(biāo)中,T-1期*ST企業(yè)和非ST企業(yè)在CF2和CF5這兩個指標(biāo)上存在顯著差異,因?yàn)槠鋝ig.<0.05拒絕原假設(shè),同理在T-2期CF2、CF5和CF7這三個指標(biāo)上也存在顯著性差異,而T-3期現(xiàn)金流量組合指標(biāo)則不存在顯著性差異,這也隱含著在T-3期的判別率會不理想。表3是進(jìn)行判別分析時判別方程中的各變量的系數(shù)。該表是未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)表,計算判別分?jǐn)?shù)時使用原始自變量。
表3 Fisher判別系數(shù)
年份 變量 分類
0 1
T-1 CF2 .491 2.412
CF5 2.074 1.086
X3 3.097 1.278
X4 -.010 -.055
Constant -2.867 -1.355
T-2 CF2 .222 2.661
CF7 .788 2.316
X3 2.348 1.598
X4 -.003 -.014
Constant -2.154 -1.735
T-3 CF3 1.567 .694
Constant -.810 -.716
由表3的判別系數(shù)表可以得到不同時期判定*ST公司與非ST公司的依據(jù)。
T-1期,*ST公司判別函數(shù)為:
非ST公司判別函數(shù)為:
T-2期,*ST公司判別函數(shù)為:
非ST公司判別函數(shù)為:
T-3期,*ST公司判別函數(shù)為:
非ST公司判別函數(shù)為:
同時由表3可知,在非參數(shù)檢驗(yàn)中存在顯著差異的指標(biāo),在判別函數(shù)中也有其顯著的作用。
用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),可得到模型的正確率,輸出結(jié)果如表4所示。
表4 模型判別矩陣
分類 預(yù)測值 正確率 綜合正確率
非ST *ST
T-1年 非ST 71 5 93.4% 82.9%
*ST 21 55 72.4%
T-2年 非ST 72 4 94.7% 70.4%
*ST 41 35 46.1%
T-3年 非ST 11 65 14.5% 54.0%
*ST 5 71 93.4%
表4顯示了模型檢驗(yàn)的兩類錯誤,第一類是將ST公司誤判為非ST公司的概率,第二類是將非ST公司誤判為ST公司的概率。根據(jù)表4中對原始樣本進(jìn)行判別分類的結(jié)果,可以看出T-1期的判別正確率最高,第一類錯誤率為27.6%,第二類錯誤率僅為6.6%;其次是T-2期,第一類錯誤率為53.9%,第二類錯誤率僅為5.3%;相比之下,T-3期的正確率不太理想,第一類錯誤率為6.6%,第二類錯誤率卻達(dá)到了85.5%。
二、結(jié)論
第一,對于公司會不會陷入財務(wù)危機(jī),在出現(xiàn)危機(jī)的前兩年現(xiàn)金流量組合指標(biāo)還是有明顯差異的,特別是CF2指標(biāo)在T-1期和T-2期都存在顯著的差異,在后面的Fisher判別系數(shù)中在前兩期依然都有CF2這個指標(biāo)。根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)可知,非ST公司和*ST公司相比,現(xiàn)金流量組合符合CF2的*ST的公司較多,而健康的公司大多屬于CF5組合。一般來說,企業(yè)現(xiàn)金流量除需要維持正常的運(yùn)轉(zhuǎn)外,還需要保證充足的現(xiàn)金來補(bǔ)償長期經(jīng)營性資產(chǎn)的折舊和攤銷,另外要儲備充足的資金以支付到期債務(wù)、利息及股利。特別是商品經(jīng)營、勞務(wù)提供占比較大的公司,充沛的現(xiàn)金流量是其正常運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。若凈現(xiàn)金流量為正值,則說明企業(yè)能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)。企業(yè)主要的收入來源于經(jīng)營活動,經(jīng)營現(xiàn)金流為負(fù),說明企業(yè)不一定能夠保持企業(yè)現(xiàn)金流的供應(yīng),對于企業(yè)的正常經(jīng)營以及處理應(yīng)急情況而言是不利的。
第二,投資現(xiàn)金流量分為對外投資、對內(nèi)實(shí)體資產(chǎn)投資現(xiàn)金流量。投資活動與經(jīng)營活動相比,投資活動現(xiàn)金流出與流入基本上不同步,故分析投資現(xiàn)金流量就必須考慮時間因素。若特定時期,投資現(xiàn)金凈流量為正值,代表生產(chǎn)擴(kuò)大能力較強(qiáng);若為負(fù)值,則代表投資規(guī)模相對擴(kuò)大但回報和變現(xiàn)能力需要進(jìn)一步提高,或者是當(dāng)期投資較大但收益未當(dāng)期顯現(xiàn)。
第三,一般來說,企業(yè)發(fā)展過程中籌資是必要的,籌資所得現(xiàn)金流應(yīng)該滿足公司經(jīng)營、投資等活動的需要。通過分析企業(yè)經(jīng)營、投資等活動的現(xiàn)金流量,可以分析得出需要籌資的時機(jī)、所需金額等,以便及時為企業(yè)經(jīng)營、投資提供充足的現(xiàn)金支持。當(dāng)經(jīng)營、投資等活動可以產(chǎn)生大量現(xiàn)金時,籌資所得現(xiàn)金應(yīng)及時用于清償貸款,從而節(jié)省利息支出。若籌資凈現(xiàn)金流量為正值,表明融資能力較強(qiáng)。若籌資凈現(xiàn)金流量為負(fù)值,一方面可能代表著企業(yè)債務(wù)較輕,盈利水平較好,應(yīng)收賬款回收較快,另一方面也可能意味著企業(yè)經(jīng)營已經(jīng)惡化,融資效果較差,具體還需要結(jié)合損益表進(jìn)行分析。在T-2期,CF7指標(biāo)也有明顯差異,根據(jù)所找的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有些*ST的公司在被處理的前兩年現(xiàn)金流組合屬于CF7,即經(jīng)營、投資和籌資全為負(fù),說明企業(yè)已經(jīng)處在危機(jī)的邊緣,在第二年也就是T-1年企業(yè)為了免于被處理盡力改善自己的經(jīng)營,但是相當(dāng)困難,因此企業(yè)也難以逃脫被處理的命運(yùn)。
第四,判斷企業(yè)是否會陷入財務(wù)危機(jī),筆者認(rèn)為主要還是應(yīng)該關(guān)注經(jīng)營現(xiàn)金流數(shù)據(jù)。正常的公司不管現(xiàn)金流量屬于什么組合,只要具有正的經(jīng)營現(xiàn)金流,在一定程度上就說明企業(yè)經(jīng)營屬于正常。
第五,本模型的判別率在可接受范圍內(nèi),且越接近被處理的時期,判別率越高?,F(xiàn)金流組合指標(biāo)對財務(wù)預(yù)警來講只是個輔助指標(biāo),本文的創(chuàng)新之處就在于給決策者提供一個新的財務(wù)預(yù)警指標(biāo),但在具體的運(yùn)用中還應(yīng)結(jié)合一些財務(wù)比率指標(biāo)同時進(jìn)行分析,這樣能更全面地反映企業(yè)的財務(wù)狀況,提高判別率。
三、本模型的局限性
雖然本文是從現(xiàn)金流組合方面進(jìn)行財務(wù)預(yù)警,但只研究了其在財務(wù)預(yù)警中的判別作用,其他方面的作用還有待進(jìn)一步研究。另外,本模型的不足之處在于對T-3期的判別率很低。對于決策者而言,越早能預(yù)測到公司是否被處理越好。一般而言,對被處理的前三年公司還是有征兆的,因此對T-3期的預(yù)測模型有待改進(jìn)。
參考文獻(xiàn):
[1]蔣飛鴻.上市公司現(xiàn)金流量的財務(wù)預(yù)警作用分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2007,(4):118-123.
[2]劉慶華.基于現(xiàn)金流量的企業(yè)財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)研究[D].成都:西南財經(jīng)大學(xué),2006.
[3]錢愛民,張淑君,程幸.基于自由現(xiàn)金流量的財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建與檢驗(yàn)——來自中國機(jī)械制造業(yè)A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].中國軟科學(xué),2008,(9):148-155.
[4]袁彭尼.現(xiàn)金流量表信息對企業(yè)決策的作用[J].當(dāng)代財經(jīng),
2009,(9):146-147.
[5]張鳴,程濤.上市公司財務(wù)預(yù)警實(shí)證研究的動態(tài)視角[J].財經(jīng)研究,2005,(1):62-71.
[6]張友棠.財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)管理研究[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2004.
[7]Aziz, A., D. C. Emanuel and G. H.Lawson:Bankruptcy Prediction——An Investigation of Cash Flow Based Model[J].Journal of Management Studies,1988,25.
[8]Beaver, W. H. Financial rations as predictors of failure[J].Journal of Accounting Research,1966,4:71-111.
[9]Piyaratt Jantadej. Using The Combinations of Cash Flow Components to Predict Financial Distress[D].Lincoln,Nebraska,2006.
(責(zé)任編輯:孫晴)