中小企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理預(yù)警體系研究——以房地產(chǎn)上市公司為例

喬云飛 徐繼開(kāi)

（中北大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，山西 太原 030051）

一、引言

二、中小企業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警實(shí)證研究——以房地產(chǎn)為例

中小企業(yè)上市公司憑借自身實(shí)力更是在整個(gè)行業(yè)發(fā)展中占有舉足輕重的作用，對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也具有重大影響。由于企業(yè)危機(jī)的影響企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，資金來(lái)源比較單一，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不斷增大，使得企業(yè)陷入困境、甚至宣告破產(chǎn)的案例比比皆是[1]。在企業(yè)面臨的眾多風(fēng)險(xiǎn)中，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)面臨著很大的不確定性，且對(duì)企業(yè)影響更為嚴(yán)重，研究上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是本論文研究的目的。

美國(guó)學(xué)者威廉·比弗（William Beaver）于1966年在美國(guó)《會(huì)計(jì)評(píng)論》上提出了相對(duì)成熟的一元判別模型，創(chuàng)造了危機(jī)預(yù)警模型的雛形[2]。為了彌補(bǔ)單變量判定模型帶來(lái)的缺陷，Altman(1968年)首次用多個(gè)線性分析方法，建立了著名的Z分模型[3]。國(guó)內(nèi)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究始于20世紀(jì)90年代，起步雖然較晚，理論和方法也都不太成熟，但國(guó)內(nèi)學(xué)者也做出了探索和研究。于1999年陳靜以ST和非ST公司為樣本，利用1995～1997年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，進(jìn)行單因素分析和多元線性決策分析[4]。2004年，李秉祥、扈文秀運(yùn)用股價(jià)和上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以建立EDF模型，通過(guò)克服了在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)方法的時(shí)期性和滯后性的缺陷，應(yīng)用到公司的財(cái)務(wù)危機(jī)的動(dòng)態(tài)預(yù)警[5]。

綜上可知，中國(guó)的上市公司被特別處理主要是因?yàn)樨?cái)務(wù)危機(jī)的影響，那么怎么來(lái)建立預(yù)警指標(biāo)體系，并建立一個(gè)及時(shí)和有效的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，以避免更多的中小企業(yè)上市公司陷入危機(jī)，就顯得尤為重要。對(duì)于一元判斷有其自身的局限性，且過(guò)多使用預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)、綜合預(yù)測(cè)能力相對(duì)較弱的指標(biāo)，而Z分模型則很好地解決了這一問(wèn)題。

借鑒美國(guó)的“多個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)指標(biāo)方法”來(lái)加以分析，以房地產(chǎn)行業(yè)的中小企業(yè)上市公司為例，從財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)角度進(jìn)行考慮，根據(jù)指標(biāo)和樣本，運(yùn)用SPSS進(jìn)行了研究。

（一）指標(biāo)的選擇

通過(guò)查閱大量文獻(xiàn)和資料，以財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)角度考慮，分別從盈利能力的指標(biāo)、償債能力的指標(biāo)、經(jīng)營(yíng)能力的指標(biāo)、成長(zhǎng)能力的指標(biāo)、現(xiàn)金流量的指標(biāo)選取了如下指標(biāo)：

X1=營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn) X2=未分配利潤(rùn)/總資產(chǎn)

X3=息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn) X4=銷售收入/總資產(chǎn)

X5利潤(rùn)利率=利潤(rùn)總額/營(yíng)業(yè)收入

X6資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額

X7=流動(dòng)資產(chǎn)合計(jì)/流動(dòng)負(fù)債合計(jì)

X8=利潤(rùn)總額/總資產(chǎn) X9=主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入

X10=流動(dòng)負(fù)債/負(fù)債總額

X11=主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額/平均總資產(chǎn)

X12=主營(yíng)業(yè)務(wù)成本/應(yīng)收賬款總額

X13=營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率 (本年度主營(yíng)業(yè)務(wù)收入-上一年度主營(yíng)業(yè)務(wù)收入)/上一年度主營(yíng)業(yè)務(wù)收入

X14總資產(chǎn)增產(chǎn)率=(本年度資產(chǎn)總額-上一年度資產(chǎn)總額)/上一年度資產(chǎn)總額

X15營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金比率=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入

X16=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量/資產(chǎn)總額

X17現(xiàn)金流量負(fù)債比=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量/流動(dòng)負(fù)債

綜上可知， 上市公司盈利能力的指標(biāo)有：X1、X2、X3、X4、X5、X8、X9；償債能力的指標(biāo)有：X6、X7、X10；經(jīng)營(yíng)能力的指標(biāo)有：X11、X12；成長(zhǎng)能力的指標(biāo)有：X13、X14；現(xiàn)金流量的指標(biāo)有：X15、X16、X17。

（二）樣本的選取

本文在滬深上市的所有的上市公司中隨機(jī)選取73家作為研究樣本(其中35家ST公司，38家非ST公司)，根據(jù)樣本公司2014和2015年度的財(cái)務(wù)報(bào)告(本次研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于東方財(cái)富網(wǎng))，計(jì)算上述各財(cái)務(wù)指標(biāo)的值。

（三）模型的建立

本文將利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件作為分析工具，對(duì)以上所收集的樣本公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行多因子回歸分析，建立預(yù)警模型。

1.因子分析。(1)、因子分析檢驗(yàn)。通過(guò)查看因子分析結(jié)果中的相關(guān)系數(shù)矩陣，的確發(fā)現(xiàn)大部分相關(guān)系數(shù)值均大于0.3，即各個(gè)變量間大多相關(guān)，所以原則上這些變量適合進(jìn)行因子分析。(2)求得特征值和貢獻(xiàn)率。在對(duì)樣本數(shù)據(jù)的17個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行因子分析后，可以得到17個(gè)特征值，本文提取特征值大于1的6個(gè)因子變量來(lái)進(jìn)行下一步的研究。表1中可以看出這7個(gè)因子變量累積貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到了83.458%，即這幾個(gè)變量包含了原來(lái)17個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)83.458%的信息。

表1 解釋的總方差

為了對(duì)這7個(gè)因子進(jìn)行解釋，就需要得到17個(gè)原始財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)這7個(gè)主成分因子的因子荷載αij。(3)因子解釋。因子分析的一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)就是所提取的因子要能很好的得到解釋。為了更易于解釋初始因子，本文使用了正交旋轉(zhuǎn)法中方差最大法進(jìn)行轉(zhuǎn)換。從因子負(fù)荷矩陣可知，反映盈利能力指標(biāo)的X1營(yíng)運(yùn)資本比率的貢獻(xiàn)率最大0.975，反映償債能力指標(biāo)的X 10資產(chǎn)負(fù)債率的貢獻(xiàn)率最大0.879，反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)能力指標(biāo)的X11總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的貢獻(xiàn)率最大0.956，反映成長(zhǎng)能力指標(biāo)的X 13主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率的貢獻(xiàn)率最大0.952，反映現(xiàn)金流量指標(biāo)的X 16現(xiàn)金回收率的貢獻(xiàn)率最大0.897。因此， 最終取得 X1、X10、X11、X13、X16這 5項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為建模的初始自變量進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建。

筆者還關(guān)心各財(cái)務(wù)指標(biāo)的綜合影響，故對(duì)7個(gè)公因子的得分進(jìn)行加權(quán)求和，權(quán)數(shù)就取其方差貢獻(xiàn)率，參考表1解釋的總方差中“旋轉(zhuǎn)平方和載入”欄里的“方差的%（方差貢獻(xiàn)率）”。本文采用方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，7個(gè)旋轉(zhuǎn)后公因子的方差貢獻(xiàn)率依次為26.795%、15.998%、12.513%、8.429%、8.244%、5.816%、5.664%。 于是得到指標(biāo)綜合得分的計(jì)算公式為：

F=0.268X 1+0.160X2+0.125X3+0.843X4+0.824X 5+0.582X6+0.566X7

通過(guò)本文的分析研究可以通過(guò)以下途徑對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)做到盡早發(fā)現(xiàn)：

第一，建立內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制制度，真正發(fā)揮“三會(huì)”作用。第二，完善財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息系統(tǒng)，對(duì)信息收集、信息處理和信息發(fā)布三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行把關(guān)。第三，提高財(cái)務(wù)管理能力，上市公司要提高資金的使用效率，適度負(fù)債優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，同時(shí)要合理搭配流動(dòng)負(fù)債和長(zhǎng)期負(fù)債。

三、結(jié)束語(yǔ)

本論文借鑒美國(guó)的“多個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)指標(biāo)方法”，借助SPSS因子分析篩選出因子作為邏輯回歸分析的初始變量按前面的方法選擇變量，最后通過(guò)上市公司7個(gè)主因子構(gòu)建了上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該模型對(duì)樣本的預(yù)測(cè)精度達(dá)到了83.458%，相對(duì)來(lái)說(shuō)，這個(gè)結(jié)果還是令人滿意的。

本論文的不足之處在只將極小一部分上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為樣本，數(shù)據(jù)的選擇也有隨機(jī)性，缺乏全面性，可能導(dǎo)致構(gòu)建的上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的使用有一定局限性，同時(shí)也未驗(yàn)證模型的有效性，需要以后進(jìn)一步完善。

[1] 孫麗艷.上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警.烏魯木齊：新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.

[2] Beaver W.H.Marker Price.Financial Ratios and the Prediction of Failure.Journal of Accounting Research，2011.

[3] John S.Hekman.Rental Price Adjustment and Investment in Office Market.Journal of the American Real Estate Economies,2009,13(5)：32～79.

[4] 程言美、程杰.我國(guó)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的建立與應(yīng)用.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2013,(6):151～156.

[5] 李艷.我國(guó)房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究.碩士學(xué)位論文.沈陽(yáng)：遼寧大學(xué)，2013.