XXX模型在公司財務預警分析中的運用(ppt)
XXX模型在公司財務預警分析中的運用
一、財務預警分析
財務預警是借助企業(yè)提供的財務報表、經(jīng)營計劃及其他相關會計資料,利用財會、統(tǒng)計、金融、企業(yè)管理、市場營銷理論,采用比率分析、比較分析、因素分析及多種分析方法,對企業(yè)的經(jīng)營活動、財務活動等進行分析預測,以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理活動中潛在的經(jīng)營風險和財務風險,并在危機發(fā)生之前向企業(yè)經(jīng)營者發(fā)出警告,督促企業(yè)管理當局

采取有效措施,避免潛在的風險演變成損失,起到未雨綢繆的作用；而且,作為企業(yè)經(jīng)營預警系統(tǒng)的重要子系統(tǒng),也可為企業(yè)糾正經(jīng)營方向、改進經(jīng)營決策和有效配置資源提供可靠依據(jù)。進行財務預警分析，建立企業(yè)財務預警模型已成為現(xiàn)代企業(yè)財務管理的重要內(nèi)容之一。上市公司的財務信息對多方利益相關者都有著重要影響，建立財務預警系統(tǒng)、強化財務管理、避免財務失敗和破產(chǎn)，具有重要意義。

目前我國上市公司的財務狀況不容樂觀,普遍存在著財務狀況不穩(wěn)定的情況。在激烈的市場競爭中，這意味著企業(yè)風險極高，破產(chǎn)隨時可能發(fā)生。國內(nèi)外的大量實例表明,陷入破產(chǎn)境地的企業(yè)幾乎毫無例外地都是以出現(xiàn)財務危機為征兆。為了避免破產(chǎn)，企業(yè)必須作好預警工作。
二、模型簡介
國外對上市公司財務預警系統(tǒng)的研究比較早，發(fā)展得比較成熟。特別是單變量模型和多變量模型，是國外上市公司財務預警的主要研究成果。下面主要對這兩種模型進行介紹。


（一） 單變量模型
單變量預測模型，是通過單個財務比率指標的走勢變化來預測企業(yè)財務危機。單變量預測模型最早是由威廉·比弗(William.Beaver,1966)提出的。他在1968年發(fā)表在《會計評論》上的一篇論文中, 對1954至1964年期間的79個失敗企業(yè)和相對應(同行業(yè),等規(guī)模)的79家成功企業(yè)進行了比較研究, 結果表明,債務保障率能夠最好地判定企業(yè)的財務狀況(誤判率最低),其次是資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)負債率,并且離經(jīng)營失敗日越近,誤判率越低,預見性越強。后來經(jīng)過眾多學者、實務專家的研究，認為資金安全率也是一個非常實用的單變量指標.


單變量的財務預警系統(tǒng)是基于如下的認識:如果某一上市公司運營良好的話，其主要的財務指標也應該一貫保持良好，一旦某一單變量指標（主要的財務指標）出現(xiàn)逆轉(zhuǎn),說明公司的經(jīng)營狀況遇到了困難，應引起管理層和投資者的注意。

單變量預測模型雖然比較簡便,但其缺點在于:一個企業(yè)的財務狀況是用多方面的財務指標來反映的,沒有哪一個比率能概括企業(yè)的全貌。因此,這種方法經(jīng)常會出現(xiàn)對于同一個公司,使用不同的預測指標得出不同結論的現(xiàn)象。因此招致了許多批評,而逐漸被多變量方法所替代。
（二）多變量模型
1968年，美國紐約大學商學院奧特曼(Altman)教授在《金融雜志》上發(fā)表了《財務比率、判別分析和公司破產(chǎn)的預測》一文，奠定了多變量財務預警系統(tǒng)的理論基礎。多變量模型即運用多種財務比率指標加權匯總而構造多元線性函數(shù)公式來預測財務危機。奧特曼(Altman)教授的多變量模型為：


Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
其中，X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負債)/期末總資產(chǎn)
X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)
X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)
X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債
X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)


在Z理論中涉及到的五個指標，從不同方面對企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營能力作出了評價。
X1反映了企業(yè)資產(chǎn)的變現(xiàn)能力和規(guī)模特征。營運資本是企業(yè)的勞動對象,具有周轉(zhuǎn)速度快,變現(xiàn)能力強,項目繁多,性質(zhì)復雜,獲利能力高,投資風險小等特點。一個企業(yè)營運資本的持續(xù)減少,往往預示著企業(yè)資金周轉(zhuǎn)不靈或出現(xiàn)短期償債危機。


X2反映了企業(yè)的累積獲利能力。期末留存收益是由企業(yè)累積稅后利潤而成,對于上市公司,留存收益是指凈利潤減去全部股利的余額。一般說來,新企業(yè)資產(chǎn)與收益較少,因此相對于老企業(yè)X2較小,而財務失敗的風險較大。對于財務失敗的企業(yè)來說，老企業(yè)的期末留存收益一般為負數(shù)，實際上是企業(yè)長期經(jīng)營失敗侵蝕了股東權益的結果。

X3即EBIT/資產(chǎn)總額,可稱為總資產(chǎn)息稅前利潤率,而我們通常所用的總資產(chǎn)息稅前利潤率為EBIT/平均資產(chǎn)總額,分母間的區(qū)別在于平均資產(chǎn)總額避免了期末大量購進資產(chǎn)時使X3降低,不能客觀反映一年中資產(chǎn)的獲利能力。EBIT是指扣除債務利息與所得稅之前的正常業(yè)務利潤(包括對外投資收益),不包括非正常項目、中斷營業(yè)和特別項目及會計原則變更的累積前期影響而產(chǎn)生的收支凈額。

原因在于：由負債和資本支持的項目一般屬于正常業(yè)務范圍,因此,計算總資產(chǎn)利潤率時以正常業(yè)務經(jīng)營的息稅前利潤為基礎,有利于考核債權人及所有者投入企業(yè)資本的使用效益。該指標主要是從企業(yè)各種資金來源(包括所有者權益和負債)的角度對企業(yè)資產(chǎn)的使用效益進行評價的,通常是反映企業(yè)財務失敗的最有力依據(jù)之一。

X4測定的是財務結構,分母為流動負債、長期負債的賬面價值之和;分子以股東權益的市場價值取代了賬面價值,因而對公認的、影響企業(yè)財務狀況的產(chǎn)權比率進行了修正,使分子能客觀地反映公司價值的大小。對于上市公司,分子應該是:“未流通的股票賬面價值+流通股票期末市價*股份數(shù)”。X4的分子是一個較難確定的參數(shù),尤其對于股權結構較復雜的企業(yè)。

而目前及在今后相當長的時間內(nèi),非上市公司仍占我國公司總數(shù)的大部分,要確定非上市公司所有者權益市價,我們可以采用資產(chǎn)評估方法中的預期收益法,具體表示為:企業(yè)凈資產(chǎn)市價=企業(yè)預期實現(xiàn)的年利潤額/行業(yè)平均資金利潤率
但此法仍有缺陷,因為我國宏觀價格體系尚未完全理順,行業(yè)資金利潤率受客觀因素影響而有波動,難以完全符合實際。

X5為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,企業(yè)總資產(chǎn)的營運能力集中反映在總資產(chǎn)的經(jīng)營水平上,因此,總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率可以用來分析企業(yè)全部資產(chǎn)的使用效率。如果企業(yè)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率高,說明企業(yè)利用全部資產(chǎn)進行經(jīng)營的成果好,效率高;反之,如果總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率低,則說明企業(yè)利用全部資產(chǎn)進行經(jīng)營活動的成果差,效率低,最終將影響企業(yè)的獲利能力。

如果總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率長期處于較低的狀態(tài)，企業(yè)就應當采取措施提高各項資產(chǎn)的利用程度,對那些確實無法提高利用率的多余、閑置資產(chǎn)應當及時進行處理,加速資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度。X5的分子“本期銷售收入”應該為銷售收入凈額,指銷售收入扣除銷售折扣、銷售折讓、銷售退回等后的金額。
Z模型中的X值除X5之外，均以絕對百分率來表示，比如“留存收益/資產(chǎn)總額為20%，則X2為20。

Altman結合美國股票市場的實際情況，確定Z值的實際截止點為2.675，如果Z系數(shù)大于2.675，那么公司的財務狀況是穩(wěn)健的；如果Z系數(shù)小于1.81，那么公司很有可能走向破產(chǎn)的邊緣；如果Z系數(shù)介于1.81和2.675之間，將是處于“灰色區(qū)域”，無法準確地判斷公司的財務狀況。


奧特曼以1946年至1965年期間提出破產(chǎn)申請的33家企業(yè)和相對應的33家非破產(chǎn)企業(yè)為樣本檢驗之后發(fā)現(xiàn),它正確預測了這66家企業(yè)中63家企業(yè)的結果,其預測的成功率明顯超過了單變量預測模型。近年來,法國、英國、德國等許多國家也進行了類似的分析。盡管Z值的判斷標準在各國有相當?shù)牟町?但各國“財務失敗組”的Z值均明顯低于“財務不失敗組”,且財務失敗企業(yè)的Z值的平均值都低于臨界值1.8。

Z模型提出之后，很多專家對它進行進一步的研究和論證，結合本國企業(yè)實際，建立了本地股市適用的多元判別模型，例如：日本開發(fā)銀行的多邊模式、我國臺灣學者陳肇榮的多元模型、我國學者周首華、楊濟華和王平在Z模型的基礎上進行改進，建立了F分數(shù)模型。另外，還有一些數(shù)學統(tǒng)計模型也被應用于上市公司的財務預警，例如： 沃爾評分法、主成分分析法等。

這些模型也都是從考察企業(yè)的經(jīng)營能力、償債能力 、盈利能力和成長能力入手，利用數(shù)學統(tǒng)計方法分析企業(yè)相關財務指標，從而判斷企業(yè)財務狀況，其實質(zhì)與Z模型無本質(zhì)的區(qū)別。我們并不打算運用這些模型來對我國股市的上市公司進行財務預警分析，這主要是因為Z模型是上市公司財務預警系統(tǒng)的經(jīng)典理論，在世界各國得到廣泛的應用。
三、我國上市公司財務預警應用分析
在眾多的財務預警模型中，我們采用國際公認的Z模型來評判企業(yè)財務狀況，主要是基于以下考慮：


1.雖然目前財務預警模型層出不窮，但他們基本原理都是一致的，都是通過利用反映企業(yè)經(jīng)營能力、償債能力 、盈利能力和變現(xiàn)能力等方面數(shù)據(jù)指標來衡量企業(yè)財務能力的，沒有本質(zhì)的區(qū)別。
2.Altman 模型在世界各國都得到應用，并驗證出企業(yè)財務失敗的警戒線是1.81，用該模型來對我國上市公司財務狀況進行評判，從結果中發(fā)現(xiàn)自己與西方發(fā)達國家企業(yè)的差距，從而促使管理層對自身工作進行改進。

3.由于Altman 模型得到世界范圍內(nèi)的認可，使用該模型有助于我國企業(yè)參與全球范圍內(nèi)的評比，這是我們應對國際市場競爭的一種需要。
我們運用Altman 模型，有兩個方面的目的：一方面要考察我國上市公司的財務狀況，與發(fā)達國家進行比較；另一方面也可以通過財務失敗的PT股數(shù)據(jù)來驗證Z模型在中國股市的實用性，可謂一舉兩得。

我們選取的是2001年我國股市所有PT股，并為每只PT股配了3家同行業(yè)的正常股票做對比。
1．樣本設計
我們所選取的，是2001年所有PT股，除了PT股，還選擇了正常企業(yè)作為對照。正常企業(yè)是根據(jù)PT企業(yè)所屬行業(yè)分類選取的，每個PT企業(yè)隨機抽取了3家正常企業(yè)作為對照。


所有財務數(shù)據(jù)的報表日均選在2001年中期，而沒有選擇2001年的年報做分析，這是因為在2001年年底以前，大多數(shù)PT企業(yè)為了擺脫退市的命運，都設法通過重組等方式使得年報表利潤為正數(shù)，因此若選擇年報表時的PT企業(yè)，已不能完成財務失敗的分析目的，所以我們選擇了中報；為了資料口徑一致，所選正常企業(yè)也是中報數(shù)據(jù)。


表一：研究樣本列表

2．指標以及指標計算說明
前面已對Z模型所涉及到的財務指標做了說明，在這里我們僅對指標的計算做一個簡單介紹。
X1=(期末流動資產(chǎn)-期末流動負債)/期末總資產(chǎn)
X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)
X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)
X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債
X5=本期銷售收入/平均資產(chǎn)總額


其中，期末指的是報表日2001年6月30日，由于利息在報表上未有列示，故息稅前利潤為報表上的稅前利潤加上財務費用而得到。期末留存收益則為企業(yè)盈余公積加上本期未分配利潤得到。
3．分析說明
在附表1和附表2中，列示了所選取的報表數(shù)據(jù)以及據(jù)以計算的各X值，根據(jù)上面所介紹的Altman Z模型公式，我們可以得出表2中的Z值。


表二 我國上市公司PT股Z值及同行業(yè)比較


上表列示結果，總體看來，PT企業(yè)Z值遠遠低于財務預警臨界值1.81，大多數(shù)PT企業(yè)的Z值為負數(shù)，可見該模型在預測上市公司財務失敗或財務危機時，具有較高的正確性。但是正常企業(yè)的Z值顯示出與國外企業(yè)不同的特點：企業(yè)Z值偏低，在所選的13個行業(yè)中，正常企業(yè)Z值大于2.675的僅有5個行業(yè)，介于2.675到1.81之間的有8個，原因可能是：


（1）正常企業(yè)的選取是隨機的。由于正常企業(yè)是隨機選擇的，因此可能包括經(jīng)營業(yè)績好的上市公司、經(jīng)營業(yè)績一般的上市公司和經(jīng)營業(yè)績差的上市公司在內(nèi),因此Z值不大。
（2）我國上市公司的財務水平普遍較低。“證星——若山風向標上市公司財務測評系統(tǒng)”顯示，中國上市公司財務狀況普遍差強人意，用國際通用會計準則衡量，我國８０％以上的上市公司存在財務隱患；根據(jù)中國國情大幅度降低評價標準后，仍有將近２０％的上市公司存在較為嚴重的財務問題。


　我國上市公司的平均資產(chǎn)負債率、平均的長期資金適合率、應收賬款增長率與主營業(yè)務增長率之比等，都遠遠高于國際標準。主持該項目的復旦大學會計學系主任李若山認為，造成我國上市公司財務狀況令人擔憂的原因，既有一些上市公司經(jīng)營管理水平差強人意，市場對失去持續(xù)經(jīng)營能力的公司缺乏退出機制等因素，又與一些大股東竭澤而漁、莊家用不正當?shù)姆绞饺藶椴僮骼麧櫋⒖桃獍b企業(yè)密不可分。
（3）行業(yè)分析

分析上表Z值，我們還可得出另外一些結論，不同行業(yè)Z值顯示出不同的特點,各行業(yè)的Z值與行業(yè)經(jīng)營環(huán)境有關。一些比較成熟的行業(yè)，例如制造業(yè)、 房地產(chǎn)業(yè)、紡織業(yè)、旅館業(yè)、綜合類、批發(fā)和零售貿(mào)易業(yè)等，財務失敗的Z值與正常企業(yè)相差相對較小，而且正常企業(yè)的Z值也偏低，均處于灰色地帶；新興行業(yè)——計算機服務業(yè)、及屬于第三產(chǎn)業(yè)的行業(yè)，其PT企業(yè)與正常企業(yè)的Z值差別則大一點，顯示出這些行業(yè)的高風險、高回報的特點；

行業(yè)經(jīng)濟環(huán)境也對Z值有所影響，近年處于行業(yè)不景氣的產(chǎn)業(yè)其正常企業(yè)Z值也較低，例如房地產(chǎn)、電子信息產(chǎn)業(yè)，而處于景氣狀況的產(chǎn)業(yè)其PT企業(yè)和正常企業(yè)的Z值高于其他行業(yè)的水平，例如計算機服務業(yè)；企業(yè)本身所處行業(yè)不同，企業(yè)的Z值也會有所不同，規(guī)模效應較強的行業(yè)，例如交通運輸設備制造業(yè)、水上運輸業(yè)，PT企業(yè)由于未形成規(guī)模效應，Z值較低，而正常企業(yè)的Z值較高。

需要指出，我國企業(yè)的Z值有普遍偏低的傾向，這是值得關注的問題。
4．結論
通過對PT公司及其對比組企業(yè)財務預警分析，可以得到以下結論： 我國企業(yè)財務狀況比較嚴峻，財務穩(wěn)健性不高，風險較大；行業(yè)特點不同，其財務指標也不同，行業(yè)差別比較大； 就我國上市公司而言，Z模型可以較好的判別和預測企業(yè)的財務失敗，但對財務正常的公司，指標低于發(fā)達國家水平。

四、幾點啟示
（一） 奧特曼模型對我國企業(yè)財務預警是有效的，財務失敗組的Z值遠遠低于1.81,但其標準值不適用于我國， 我們在應用該模型時，需要做一些調(diào)整。


（二）企業(yè)財務預警離不開經(jīng)濟大環(huán)境分析，在不同的經(jīng)濟環(huán)境下，企業(yè)的財務狀況表現(xiàn)也會有不同，經(jīng)濟環(huán)境好的時候，企業(yè)財務狀況也會較好，經(jīng)濟環(huán)境差的時候，整個股市上市公司的財務也會受到波及，結合經(jīng)濟環(huán)境才能準確揭示企業(yè)的真正財務情況。


（三）企業(yè)財務預警與所處行業(yè)有關，行業(yè)特征不同，企業(yè)財務狀況表現(xiàn)出不同的特點：例如新興行業(yè)的風險較大，因此成功企業(yè)表現(xiàn)出較高的Z值，而失敗企業(yè)表現(xiàn)出低于一般水平Z值；成熟的行業(yè)其成功企業(yè)Z值相比新興行業(yè)較低，而失敗企業(yè)的Z值高于新興行業(yè)企業(yè)。我國應該建立起行業(yè)標準，以便企業(yè)財務預警分析有個科學的標準。


（四） 在分析一個企業(yè)的財務狀況時，一些非財務的因素也應納入考慮范圍，例如企業(yè)有些什么新的投資項目，企業(yè)競爭背景，企業(yè)發(fā)展歷史和聲譽等等，因為這些因素都會對企業(yè)發(fā)展有重要的影響，為財務預警提供重要啟示。
（五） 除了企業(yè)本身，財務預警的正確與否也與市場的完善程度有關，由于我國市場經(jīng)濟不完善，導致企業(yè)本身管理不善，會計信息失真，股市規(guī)則與國際相比也不夠完善，因此我國企業(yè)的財務預警與國際股市Z值有所不同。因此我們還需要完善市場經(jīng)濟體制，并注意與國際的接軌。


XXX模型在公司財務預警分析中的運用(ppt)