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      行業(yè)視閾下財(cái)務(wù)預(yù)警變量的篩選研究

      2014-04-29 04:31:01劉翠屏
      中國電子商情 2014年7期
      關(guān)鍵詞:總資產(chǎn)財(cái)務(wù)指標(biāo)比率

      引言:本文通過對分行業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)運(yùn)用剖面分析法、配對樣本T檢驗(yàn)法與Mann-Whitney U 檢驗(yàn)法,研究結(jié)果表明不僅行業(yè)間的財(cái)務(wù)比率存在差異,而且財(cái)務(wù)困境公司與非困境公司兩類公司指標(biāo)差異明顯,尤其資產(chǎn)負(fù)債比率、留存收益總資產(chǎn)比率、主營業(yè)務(wù)利潤率、總資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)增長率這5個(gè)變量在三個(gè)行業(yè)中均通過了顯著水平為5%的顯著性檢驗(yàn),具有顯著解釋能力。

      關(guān)于財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的選取,F(xiàn)itzpartrick(1932)開展的單變量破產(chǎn)預(yù)測研究中判別能力最高的是凈利潤/股東權(quán)益和股東權(quán)益/負(fù)債。Beaver(1966)發(fā)現(xiàn)最好的判別變量是營運(yùn)資本/流動(dòng)負(fù)債和凈利潤/總資產(chǎn),同時(shí)發(fā)現(xiàn)30個(gè)比率中有6個(gè)比率不服從正態(tài)分布。

      大多數(shù)研究人員更傾向于采用多變量分析方法。Edward Altman在 1977年構(gòu)建ZETA模型時(shí)使用了資產(chǎn)報(bào)酬倍數(shù)(ROA)、收益穩(wěn)定性、利息保障倍數(shù)、留存收益/總資產(chǎn)、流動(dòng)比率、普通股權(quán)益/總資本和普通股權(quán)益/總資產(chǎn)七個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。Ohlson(1980)發(fā)現(xiàn)至少存在四類顯著影響公司破產(chǎn)概率的變量:公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績和當(dāng)前的變現(xiàn)能力。Altman and Izan(1983)將模型加入了與行業(yè)相關(guān)的變量,Platt(1990)(1991)將模型中的變量與行業(yè)增長比率相結(jié)合,成功的預(yù)測了破產(chǎn)。

      國內(nèi)財(cái)務(wù)困境預(yù)警的研究多從公司財(cái)務(wù)角度出發(fā)。如陳靜(1999)在單變量判定分析中發(fā)現(xiàn)流動(dòng)比率與負(fù)債比率的誤判率最低;在多元線性判定分析中,發(fā)現(xiàn)由負(fù)債比率、凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、營運(yùn)資本、總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率6個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的模型具有提前3年預(yù)測ST的能力。張玲(2000)的實(shí)證表明資產(chǎn)凈利潤率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流、LOG(固定資產(chǎn)總額)、主營業(yè)務(wù)收入增長率、留成利潤比率、流通股市值負(fù)債比和股本賬面值/股本市值具有顯著解釋能力。吳世農(nóng)等(2001)選定盈利增長指數(shù)、資產(chǎn)報(bào)酬率、流動(dòng)比率、長期負(fù)債與股東權(quán)益比率、營運(yùn)資本與總資產(chǎn)比率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。姜天、韓立巖(2004)的實(shí)證表明銷售增長率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和主營業(yè)務(wù)利潤率解釋能力較強(qiáng)。吳德勝等(2004)采用的7個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo):資產(chǎn)收益率、負(fù)債比率、存貨比率、應(yīng)收賬款比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、盈利指數(shù)、現(xiàn)金流量指數(shù)的影響比較大。

      由于現(xiàn)金流在反映公司真實(shí)財(cái)務(wù)狀況方面的重要性,不少學(xué)者開始從現(xiàn)金流的角度預(yù)測財(cái)務(wù)困境發(fā)生的可能性。如王春峰、萬海暉和張維(1999)提出的6參數(shù)指標(biāo)體系分別為(現(xiàn)金+可售證券)/資產(chǎn)總額、銷售凈收入/(現(xiàn)金+可售證券)、息稅前利潤/資產(chǎn)總額、負(fù)債總額/資產(chǎn)總額、固定資產(chǎn)凈額/凈資本、運(yùn)營資產(chǎn)/銷售凈收入。馬紅、糜仲春(2004)則認(rèn)為應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)營性現(xiàn)金流量。張鳴、程濤(2005)的研究結(jié)果顯示(利潤總額+ 財(cái)務(wù)費(fèi)用)/總資產(chǎn)這一盈利能力指標(biāo)具有“超強(qiáng)”和“超前”的預(yù)測能力。

      公司治理作為財(cái)務(wù)狀況表現(xiàn)好壞的內(nèi)因一直受到重視,近年來更有學(xué)者從公司治理的視角結(jié)合審計(jì)意見、股票市場表現(xiàn)等多方面進(jìn)行了研究。如王宗軍、熊銀平等(2013)的研究結(jié)果表明,股票價(jià)格變動(dòng)趨勢與財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)顯著相關(guān)。

      本文試圖從眾多財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)中篩選出具有顯著解釋能力的指標(biāo)。

      一、剖面分析法、配對樣本T檢驗(yàn)法與Mann-Whitney U 檢驗(yàn)法

      1.剖面分析法

      剖面分析法考察單個(gè)比率的變動(dòng)趨勢,以考察財(cái)務(wù)困境公司和非財(cái)務(wù)困境公司的異同。本研究計(jì)算或描述ST組和非ST組在ST之前歷年的描述性統(tǒng)計(jì)量或特征值,采用的主要統(tǒng)計(jì)量有均值、標(biāo)準(zhǔn)差。

      2配對樣本T檢驗(yàn)與Mann-Whitney U 檢驗(yàn)

      配對樣本T檢驗(yàn)是變量顯著性檢驗(yàn),用于檢驗(yàn)兩個(gè)相關(guān)的樣本是否來自具有相同均值的正態(tài)總體。即檢驗(yàn)假設(shè)Ho:U=U1=U2=0,實(shí)質(zhì)就是檢驗(yàn)差值的均值和零均值之間差異的顯著性。此檢驗(yàn)的前提是資料服從正態(tài)分布。

      Mann-Whitney U檢驗(yàn)是用得最廣泛的兩獨(dú)立樣本秩和檢驗(yàn)方法,該檢驗(yàn)是與獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)相對應(yīng)的方法,當(dāng)正態(tài)分布、方差齊性等不能達(dá)到t檢驗(yàn)的要求時(shí),可以使用該檢驗(yàn)。它假設(shè)兩個(gè)樣本分別來自除了總體均值以外完全相同的兩個(gè)總體,目的是檢驗(yàn)這兩個(gè)總體的均值是否有顯著的差別。

      二、財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)、行業(yè)的選取

      1預(yù)警指標(biāo)的選取原則

      本文選擇財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)主要考慮以下幾個(gè)原則:

      一是數(shù)據(jù)的可取得性,前人實(shí)證研究中證明有顯著判別能力的變量。國內(nèi)外學(xué)者的實(shí)證研究中,有顯著判別能力的變量集中在財(cái)務(wù)指標(biāo)、現(xiàn)金流量指標(biāo)、市場信息指標(biāo)和公司治理指標(biāo)。

      二是可比性原則。本文沒有選用現(xiàn)金流量指標(biāo),是因?yàn)楸疚氖且?998年-2013年首次被ST的上市公司前3年的數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型,而中國會(huì)計(jì)準(zhǔn)則中是從1999年7月1日才要求上市企業(yè)編制現(xiàn)金流量表,之前的現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)無法獲得,而把替代形式的現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)與現(xiàn)金流量表上的數(shù)據(jù)放在一起考慮顯然不具有可比性。本文財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取也未引入每股收益、每股凈資產(chǎn)等指標(biāo),是因?yàn)楦魃鲜泄景l(fā)行在外普通股股數(shù)對其數(shù)值有顯著的影響。

      三是可操作性。超額收益率等市場信息指標(biāo)和公司治理指標(biāo)的數(shù)據(jù),需要耗費(fèi)大量的人力和物力,取得成本很高,不容易操作,因此不予以考慮。

      四是由于本身是構(gòu)建分行業(yè)的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型,所以無須選取相對指標(biāo)。由于有顯著判別能力、較之于其他指標(biāo)其數(shù)據(jù)采集成本更低、容易獲得、操作方便等優(yōu)勢,財(cái)務(wù)指標(biāo)成為選用的指標(biāo)。

      2財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的選取結(jié)果

      在財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取上,本文廣泛考察和借鑒國內(nèi)外相關(guān)成果,最終選取具有解釋力和顯著性統(tǒng)計(jì)結(jié)果的財(cái)務(wù)指標(biāo),按被選取的次數(shù)依次為流動(dòng)比率X1、營運(yùn)資本總資產(chǎn)比率X2、資產(chǎn)負(fù)債比率X3、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X4、留存收益總資產(chǎn)比率X5、凈資產(chǎn)收益率X6、現(xiàn)金資產(chǎn)比率X7、速動(dòng)比率X8、主營業(yè)務(wù)利潤率X9、總資產(chǎn)凈利率X10、總資產(chǎn)收益率X11、營運(yùn)資本轉(zhuǎn)換效率X12、長期負(fù)債比率X13、存貨周轉(zhuǎn)率X14、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X15、主營業(yè)務(wù)收入增長率X16、總資產(chǎn)增長率X17和凈利潤增長率X18。

      這些指標(biāo)分別從盈利能力、經(jīng)營能力、償債能力與成長能力等多個(gè)方面綜合反映了公司的財(cái)務(wù)狀況,從引用情況來看,在實(shí)證研究中體現(xiàn)企業(yè)償債能力的指標(biāo)對揭示公司財(cái)務(wù)狀況的作用非比尋常。

      3行業(yè)的選取

      出于我國的上市公司主要集中于制造業(yè)以及制造業(yè)內(nèi)的上市公司行業(yè)差異大的現(xiàn)實(shí)考慮,為了避免由于不同行業(yè)數(shù)據(jù)互相混雜而導(dǎo)致的模型適用性不高的缺陷,本文將行業(yè)研究對象確定為制造業(yè)下的輔助性類別。

      出于大樣本和保證統(tǒng)計(jì)顯著性的考慮,本文將財(cái)務(wù)預(yù)警變量選取的研究對象確定為制造業(yè)下的機(jī)械設(shè)備儀表業(yè)、金屬非金屬業(yè)和石油化學(xué)塑料塑膠業(yè)的上市公司。

      三、預(yù)警變量的篩選分析

      1剖面分析

      分析機(jī)械設(shè)備儀表業(yè)、金屬非金屬業(yè)、石油化學(xué)塑料塑膠業(yè)的ST公司與配對的非ST公司的財(cái)務(wù)預(yù)警變量剖面分析結(jié)果,可以得出如下結(jié)論:

      (1)從三大行業(yè)樣本公司的各種財(cái)務(wù)比率均值比較來看,行業(yè)間的財(cái)務(wù)比率存在差異,尤其X2、X4、X7、X10、X12、X13、X14、X15、X16和X18等指標(biāo)差異明顯;

      (2)從兩類樣本公司的標(biāo)準(zhǔn)差比較來看,X14、X15、X18這三個(gè)指標(biāo)變動(dòng)幅度大,表明樣本公司經(jīng)營能力上千差萬別,各有不同。財(cái)務(wù)困境公司X6、 X12、X13、X14、X15、X16與X18這幾個(gè)指標(biāo)的變動(dòng)趨勢均比非財(cái)務(wù)困境公司變動(dòng)劇烈,說明相比非財(cái)務(wù)困境公司,財(cái)務(wù)困境公司的成長能力、資本管理效率和盈利能力上的差別更大更明顯。

      (3)從兩類公司的各種財(cái)務(wù)比率均值比較來看,財(cái)務(wù)困境公司指標(biāo)與非困境公司指標(biāo)差異較明顯。財(cái)務(wù)困境公司除X1流動(dòng)比率、X12營運(yùn)資金轉(zhuǎn)換效率、X15應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率外,財(cái)務(wù)困境公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)均低于非財(cái)務(wù)困境公司指標(biāo)值,反映出財(cái)務(wù)困境公司的盈利能力、成長能力和經(jīng)營能力普遍不如非財(cái)務(wù)困境公司。財(cái)務(wù)困境公司的凈利潤增長率X18為負(fù),說明財(cái)務(wù)困境公司的成長能力普遍較差。

      2變量篩選結(jié)果分析

      對服從正態(tài)分布的變量進(jìn)行T檢驗(yàn);對不符合均值T檢驗(yàn)的正態(tài)分布假設(shè)的變量采用Mann-Whitney U檢驗(yàn),因?yàn)楫?dāng)總體分布不能假定為正態(tài)分布時(shí),Mann-Whitney U檢驗(yàn)可代替兩個(gè)成對樣本T檢驗(yàn)。

      結(jié)果顯示,在5%的概率范圍內(nèi),根據(jù)T檢驗(yàn)以及Mann-Whitney U 檢驗(yàn)符號秩檢驗(yàn)的結(jié)果,按照顯著性原則,機(jī)械儀表設(shè)備業(yè)保留了X1、X3、X5、X6、X8、X9、X11、X15、X16、X17和X18 共11個(gè)變量,金屬非金屬業(yè)保留了X3、X5、X9、X11、X15、X17和X18共7個(gè)變量,石油化學(xué)塑料塑膠業(yè)保留了X1、X2、X3、X4、X5、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X17共13個(gè)變量,其它的變量則因未能通過顯著性檢驗(yàn)而被剔除。

      綜合分析兩類公司各財(cái)務(wù)指標(biāo)顯著性檢驗(yàn)的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)在最初所選的18個(gè)基礎(chǔ)財(cái)務(wù)指標(biāo)中,有X3、X5、X9、X11、X17這5個(gè)變量在三個(gè)行業(yè)中均通過了顯著水平為5%的顯著性檢驗(yàn),由此可見,在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前3年,ST公司與非ST公司這兩類公司在這些財(cái)務(wù)指標(biāo)上存在著比較明顯的差異,因而這些變量可以有效的對兩類上市公司進(jìn)行區(qū)分,同時(shí)說明本文選取的財(cái)務(wù)變量具有代表性;而不同行業(yè)之間顯著性變量的不同,進(jìn)一步驗(yàn)證了不同行業(yè)之間的財(cái)務(wù)比率差異性的存在,說明了建立財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型時(shí)考慮行業(yè)差異的必要性。

      參考文獻(xiàn)

      [1]張玲.財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析判別模型及其應(yīng)用[J],預(yù)測,2000.

      [2]]郭斌,戴小敏.我國企業(yè)危機(jī)預(yù)警模型研究—以財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)因素構(gòu)建[J],金融研究,2006.

      [3]鄧曉嵐,王宗軍,李紅俠.非財(cái)務(wù)視角下的財(cái)務(wù)困境預(yù)警—對中國上市公司的實(shí)證研究[J],管理科學(xué),2006.

      (作者單位:長沙商貿(mào)旅游職業(yè)技術(shù)學(xué)院會(huì)計(jì)系)

      作者簡介:劉翠屏(1978- ),女,湖南寧鄉(xiāng)人,長沙商貿(mào)旅游職業(yè)技術(shù)學(xué)院教師,投資理財(cái)教研室主任,研究方向:資本運(yùn)營與公司理財(cái)。

      基金項(xiàng)目:1.湖南省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目“基于行業(yè)差異性的上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警實(shí)證研究”(13C1057)。2.湖南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)警研究”(10YBA017)。

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