王樹鋒 李世民 倪云珍

【摘要】? 鑒于F分數模型具有運用資產、負債和股東權益市值等財務報告指標和相關會計數據簡便快捷地測算出企業(yè)財務風險水平的特點，文章選取洛陽玻璃股份有限公司2014—2017年會計數據，運用F分數模型預測該公司的破產總判別分數依次為-1.5922、-1.1620、-1.0702和-0.9718，持續(xù)低于破產臨界點值0.0274，得出洛陽玻璃近年始終隱含重度財務風險的結論，據此提出財務應分別向決策層發(fā)布紅色、橙色的預警信號，并有針對性地提出努力降低公司財務風險盡快脫離破產危機的建議。

【關鍵詞】? F分數模型;上市公司;財務風險預警

【中圖分類號】? F275? 【文獻標識碼】? A? 【文章編號】? 1002-5812（2019）07-0062-03

財務風險是籌資投資風險、經營風險、存貨風險和流動性風險的共同反映，直接關乎到企業(yè)生存和持續(xù)經營。建立財務風險預警機制以防微杜漸，是所有上市公司致力尋求的有效風險管理舉措。傳統(tǒng)的單變量分析、多元判別分析、邏輯回歸分析、線性回歸分析、神經網絡、生存分析和灰色預測模型等財務風險預警方法，都因其原理復雜、運算困難和結論誤差等因素，導致無法推廣運用。為此，探尋上市公司財務風險預警新方法模式，十分迫切而重要。

一、F分數模型概述

（一）F分數模型設計

F分數模型，是運用數理統(tǒng)計的方法，分析有關變量間的相互依存關系，綜合分析各變量對預測準確性的影響程度，最終建立企業(yè)財務危機判別函數模型。從應用角度看，F分數模型相較于灰色預測模型更為簡單，對技術指標數量和會計數據要求趨于單一。該模型是北京工業(yè)大學教授周首華與美國夏威夷大學楊濟華教授等聯合在1996年以坎特曼創(chuàng)立的Z分數模型為基礎，增設了對企業(yè)財務危機影響直接且巨大的現金流量指標后改進而成的公司償債能力模型。F分數模型既遵循了財務理論和Z模型的財務危機預警模式，又對Z模型有所改進和突破，加之選取樣本量（64家破產企業(yè)和4 160家經營企業(yè)）遠遠超過Z分數模型（選擇32家破產企業(yè)和同數量費破產企業(yè)），從而大大增強了對企業(yè)短期內破產危機預測的準確度，預警精確率達到68.18%。F分數模型中，依據財務風險與各項變量指標之間存在的非線性關系，采用加權計算辦法，即得出公司破產可能性的總判別分數預測值，也稱之為財務風險等級值（以下統(tǒng)稱“F值”）。因變量F是企業(yè)破產指數或財務危機臨界值，表示財務風險預警的財務風險上限標準，它與相關財務比率變量呈非線性關系，其函數關系表達式為：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

式中，常數是根據樣本數據測算得出的財務風險波動規(guī)律值。F分數模型的五個自變量的選擇都依據財務理論，能夠準確地對公司財務風險進行度量。其中X3（財務企業(yè)經營活動產生現金流量償債能力）和X5（企業(yè)總資產創(chuàng)造現金流量能力）等兩個變量，分別是對Z分數模型中反映資產獲利能力和資產利用效果的兩項指標替換，F值為0.0274±0.0775，即F值以0.0274為財務危機臨界點，若某一公司F值<0.0274，則將被預測為破產公司;反之，則被預測為繼續(xù)生存公司。臨界點區(qū)間范圍[-0.0501，0.1049]內為財務狀況不穩(wěn)定，由于指標準確性而出現誤判的可能性較大。

F分數模型分析的最顯著特征也是最受實務界歡迎之處，就在于它無需通過很久的歷史數據，只需預測期財務報告提供相關資產、負債、期末留存收益、凈利潤、固定資產折舊、利息凈值和股東權益市值等指標數據，即可直接測算出企業(yè)財務危機等級值;所預測的F值與公司破產可能性成反比，即F值越大，公司發(fā)生破產的可能性越小，反之，公司發(fā)生破產的可能性越大，需向管理層發(fā)出的財務風險預警信號越強烈。

（二）F分數模型指標的設立與應用

F分數模型運用五大自變量指標，包括反映公司流動資本規(guī)模用于流動資本償債能力的資產流動性比率（X1）、反映期末累計的獲利能力（X2）、反映企業(yè)經營活動產生的現金流量用于償還企業(yè)債務的能力（X3）、反映上市公司資金流動不足以償債而通過出售公司股票償還債務的能力（X4）、反映企業(yè)總資產創(chuàng)造現金流量的能力（X5）。X1至X5各項指標值都體現著企業(yè)發(fā)展的“正能量”，展示出對企業(yè)財務風險的抵御能力。所以，各項指標均與財務風險成反比，即X越大，企業(yè)短期償債能力越強，短期出現財務危機的可能性越小。需要說明的是，X4是公司期末股東權益市場價值（以下簡稱“權益市價”）與期末總負債的比率，其中的權益市價需通過如下公式計算：

股東權益市價=[（期末資產總額-期初資產總額）/期末總股數]×未流通股數+A股股價×A股流通股數+H股股價×H股流通股數

依據各項財務指標和會計數據計算出的各項財務比率，是對公司財務風險或破產危機的綜合反映。每個單項指標因資產創(chuàng)造現金流量的多寡，決定著上市公司償債能力的強弱。所以，X5成為預測企業(yè)財務危機至關重要的變量指標，也是F分數模型優(yōu)于Z分數模型的關鍵體現。

二、洛陽玻璃財務風險實證研究

（一）樣本選擇

本文選擇創(chuàng)建歷史悠久、2011年同時在滬港兩地上市（A600876，H01108）、在國內浮法玻璃產業(yè)首屈一指的洛陽玻璃股份有限公司（以下簡稱“洛陽玻璃”）為樣本。公司注冊資本526 766 875元人民幣，固定資產和在建工程64 158.9萬元。以制造銷售浮法平板玻璃和電子玻璃著稱，經營范圍包括生產玻璃、深加工制品、機械成套設備、電器與配件，銷售自產產品，提供技術咨詢、技術服務。公司含龍門玻璃公司、洛陽龍海電子玻璃、蚌埠中建材信息顯示材料、濮陽光電材料等四家全資子公司，年生產能力浮法平板玻璃? ? 2 600萬箱。2017年營業(yè)收入367 047 136.12元，營業(yè)成本256 499 345.38元，納稅總額20 055 008.93 元，稅后綜合收益總額20 568 060.51元，經營活動產生的現金流量凈額為50 453 331.32元?；I資活動產生的現金流量凈額 -50 413 260.74元，其中銀行長短期借款合計583 866 993.87元，償還債務、分配股利、利潤或償付利息支出175 783 227.26元。

（二）窗口期確定

本文選取洛陽玻璃通過上海證券交易所網站公開發(fā)布的2014—2017年作為窗口期，以便通過對F分數模型的財務預警功能進行檢測，并將預警信息與公司各年情況進行比對。

（三）數據獲取

通過洛陽玻璃發(fā)布的各年度財務報告，選取了相關指標及會計數據，如表1所示。

洛陽玻璃2014—2017年A股股價分別為7.24元、32.12元、25.61元和20.16元，H股股價分別為3.8元、5.12元、5.1元和4.06元。根據各年發(fā)行或持有的股份數量可以計算出期末股東權益市價：

2014年股東權益市價=[（177 273.32-114 444.4）/? ? 50 001.82]×0+7.24×25 001.82+3.8×25 000=276 013.18（萬元）

同理，公司2015—2017年期末股東權益的市場價值分別為：931 869.14萬元、770 453.72萬元、630 814.25萬元。

（四）模型的測算

依照表1，先就2014年自變量指標和F值進行測算：

X1=[（期末流動資產-期末流動負債）/期末總負債]=? ?-0.0968;X2=期末留存收益/期末總資產=-0.7352;X3 =0.652;X4=2.4118;X5=0.482。

再根據F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5 ，計算出F=-0.8765。

同理，可依次計算出2015—2017年的相關變量指標值，其結果及其顯示的財務風險度量等級如表2所示。

三、研究結論與建議

（一）研究結論

F值測算結果表明，該公司2014—2017每年的F值均<0.0274，說明公司近年的財務狀況非常嚴峻，已經完全靠借款維系，隨時有崩塌之虞。結合證監(jiān)會發(fā)布的公司年度報告數據資料分析，洛陽玻璃的負債規(guī)模早在2014年就達到歷史高峰的11.44億多元，但資產總額近17.73億元，年末資產償債能力僅為64.52%，但從F值看已深藏重度財務風險，公司財務需發(fā)出橙色的嚴重預警信號;2015年，洛陽玻璃債務規(guī)模雖然有所減弱，年末余額降至10.36億元，但由于公司進行資產重組，剝離了大量不良資產，使其資產總額降到13.14億元，資產負債率反而上升到78.84，嚴重超過財務警戒線，通過F分值也明顯看出公司財務風險達到超重度級別，顯示為“特別嚴重”等級，應發(fā)出紅色預警信號;2016年洛陽玻璃采取了資產重組和處置不良資產等積極償債舉措，使年末總資產同比增加了2.23億元，負債總額減到8.34億元，資產負債率降為61.46%，F分值大幅回升了0.35，但仍低于-1，表明債務風險超重，破產危機特別嚴重，財務應發(fā)出紅色預警信號;2017年進一步實施資產并購等，但資產有所增長，負債規(guī)模再度下降到8.14億元，資產負債率首次低于60%，達到59.29%，其F分數繼續(xù)回升-1以上的0.9718，是公司近三年來最能與F值臨界點靠近的水平，雖仍無力解除公司持續(xù)經營和發(fā)展所面臨的破產危機，財務仍應預警紅色信號。但總體看，洛陽玻璃債務風險水平由超重度逐步趨向重度風險，破產危機漸漸趨小。洛陽玻璃只要高度重視財務發(fā)出的預警信息提示，加強籌資風險和收付性風險防控，就能早日破除破產危機，走上健康發(fā)展之路。

（二）問題與建議

1.問題。根據F分數模型預警結果，洛陽玻璃財務風險異常突出，財務危機特別嚴峻，達到破產狀態(tài);公司持續(xù)經營主要靠與營業(yè)收入相當甚至更高的融資借款維系，洛陽玻璃陷入經營乏力、管理潰敗隨時都有可能崩盤和破產的狀態(tài)。2017年洛陽玻璃的F值測算結果明顯最低，通過對洛陽玻璃F分數模型五個自變量的觀察，可以看出主要是由于2017年的X1值和X3值這幾年最大導致的，說明洛陽玻璃2017年的資產流動性是這四年中最強的一年，而且現金流償債能力也是這四年中最強的一年。另外可以看出，洛陽玻璃2015年期末股東權益的市價是這四年最高的，但是在F值的測算過程中X4的表現卻不是最好的，相反2016年X4的表現最佳。主要是因為2016年公司的期末總負債比2015年的期末總負債大幅下降。X2表現最佳的年份是2015年，主要是因為2015年期末留存收益在這四年中最大，盡管留存收益為負。X5表現最佳的年份是2014年，主要是因為2014年該單位的利息收入減去利息支出的值最大，并且2014年的平均總資產是這四年中最低的一年?？梢?，影響洛陽玻璃F值水平超低的自變量是X1和X2，表明公司最大風險源是資產流動性差和創(chuàng)利能力弱，充分暴露出公司生產性設備裝備陳舊和管理成本過高等弊端。

2.建議。首先，應高度重視發(fā)揮人才和科技資源，加大研發(fā)投入，加快浮法玻璃和電子玻璃技術革新，努力開發(fā)新材料、新產品和新工藝，促進玻璃產品升級和多元化結構改造，增強核心競爭力。其次，要轉變融資觀念，努力擺脫股權融資偏好，積極開辟歐亞等國際市場，擴大企業(yè)形象和產品功能宣傳，并實行全員包干訂單式的以銷定產，力爭實現營業(yè)收入新突破，增強內部資金積累能力。再次，要嚴明生產經營管理，確保內部控制健全和落地，車間工人實施產量、質量與效益掛鉤工資制度，行政職員推行風險收入政策，管理費用須嚴格財務計劃控制和預算管理。最后，針對產權治理弱化的客觀實際，主張洛陽玻璃董事會建立監(jiān)督管理動機強烈的終極產權治理專業(yè)委員會，與監(jiān)事會緊密配合協作，共同履行治理激勵和內部控制監(jiān)督職能，切實保證兩權清晰分離，實現治理層→管理層→經營層的順向逐級控制和定期逆向報告，形成重大管理規(guī)章董事會制定發(fā)布、最高管理當局組織和督促落實、各管理層和經營層切實執(zhí)行、審計委員會檢查、專業(yè)治理委員會巡視制度，堅決遏制公司管理費用支出過大、貸款資金使用支配失當甚至揮霍使用的現象，確保每筆財務收支合規(guī)、增效，最終降低財務風險水平，快速提升公司經營獲利能力和資產流動性。

四、結語

F值分數模型雖然以企業(yè)經營活動產生現金流量償債能力和企業(yè)總資產創(chuàng)造現金流量能力指標，分別替換掉資產獲利能力和資產利用效果等兩項指標，體現了重視用創(chuàng)造現金流量衡量企業(yè)償債能力的重要效能，但也存在其固有局限性或缺陷。首先，忽略了融資到賬期的資產負債率“假增長”現象。F值分數模型分析窗口期選擇各會計報告年度而非籌融資起止期，而貸款起息日到還本日所間隔的期間與企業(yè)會計準則假設的會計期間差異很大。企業(yè)融資到賬日，如恰逢資金緊張期也就是資金需求旺盛期。由于資產規(guī)模既定，突然進賬的借入資金勢必拉動資產負債率空前增長。以這個特定時點的資產負債率衡量持續(xù)經營狀態(tài)的企業(yè)償債能力顯然不恰當也是無效的。其次，忽略了企業(yè)經營戰(zhàn)略對各經營期創(chuàng)造現金流量能力的影響，違背了經營活動產生現金流往往與理論分析的均衡點相悖和現金量方向錯位的規(guī)律。在商品市場需求旺季全力組織銷售而在銷售淡季集中采購原料安排生產，是制造業(yè)經營戰(zhàn)略的首選。生產高峰期集中支付工資和采購資金，也是企業(yè)籌資到位并投入使用的最初期，經營資金流出明顯高于經營活動創(chuàng)造的資金流入，即經營活動和資產的創(chuàng)造現金流償債能力都極弱，但借款期內企業(yè)并不需要償付借款本金，僅償付借款利息則綽綽有余;當生產任務將告完成，便迎來銷售旺季。該時期的經營活動產生的現金流入量將遠遠高于現金流出量，足以順利完成短期借款的本金償還。所以，F分數模型靜態(tài)地利用某個會計期間的相關財務指標分析企業(yè)債務風險并判定其破產危機，其應用的科學性、可靠性尚存不足。下一步將進一步探索研究改進F值模型應用條件，提高企業(yè)債務風險評估的準確率，使之成為財務危機預測的重要方法。Z

【主要參考文獻】

張曉燕.基于灰色預測模型的房地產公司財務風險預警[J].財會月刊，2016，（22）.