商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)中企業(yè)財務(wù)危機(jī)識別研究

杜　鵬　陳軒明

【摘要】 通過建立財務(wù)危機(jī)識別模型,從商業(yè)銀行信貸風(fēng)險防范的角度對企業(yè)財務(wù)危機(jī)進(jìn)行識別和分析。為企業(yè)的財務(wù)狀況提供建議,在實際操作中具有一定的參考性。

【關(guān)鍵詞】 信貸風(fēng)險;財務(wù)危機(jī);判別分析

一、商業(yè)銀行信貸風(fēng)險防范中存在的問題及進(jìn)行財務(wù)危機(jī)識別的重要性

經(jīng)過多年的實踐,商業(yè)銀行已經(jīng)建立起了以“統(tǒng)一授信、審貸分離、分級審批、責(zé)權(quán)分明”為核心內(nèi)容的信貸業(yè)務(wù)運(yùn)作和防范體制,成立了相關(guān)的防范機(jī)構(gòu)如風(fēng)險防范委員會等。

在實際操作過程中我國商業(yè)銀行風(fēng)險防范中主要還存在以下問題:銀行與企業(yè)之間的信息分布、信息溝通、信息識別、信息處理等,對于防范和化解信貸風(fēng)險,支持市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展,都具有十分重要的意義。我國商業(yè)銀行一直缺乏有效的風(fēng)險監(jiān)測和控制手段,使得我們的風(fēng)險判斷表面化和風(fēng)險反應(yīng)滯后。目前商業(yè)銀行的內(nèi)部信貸評級方法基本上沒有對現(xiàn)金流量的預(yù)測,因而難以反映評級對象將來的真實償債能力。

財務(wù)危機(jī)識別在協(xié)助商業(yè)銀行甄別、選擇客戶,幫助公司改善生產(chǎn)、經(jīng)營管理,提高經(jīng)濟(jì)效益和競爭能力等方面的積極作用十分明顯。一方面它有助于商業(yè)銀行合理確定貸款期限和額度、提高貸中審批工作效率,加強(qiáng)貸后管理,優(yōu)化、整合整個信貸流程;另一方面可以幫助商業(yè)銀行識別公司信息造假、降低銀企間的信息不對稱,甄別、選擇客戶,提高公司的還貸能力。

二、財務(wù)危機(jī)識別模型的構(gòu)建

1.研究樣本和數(shù)據(jù)來源

本文選取了2007年滬深兩市A股因財務(wù)狀況而首次被退市風(fēng)險警示的公司90家為樣本選取范圍。選擇正常公司的配對標(biāo)準(zhǔn)是同行業(yè)和同時間窗,而將公司資產(chǎn)規(guī)模作為一變量放入模型中考慮。在選定危機(jī)型公司后。按1:1的配對原則選擇行業(yè)相同的健康型上市公司作為配對樣本,對這90家上市公司按其功能進(jìn)行分組:估計樣本組和檢驗樣本組。

前者用于構(gòu)建識別模型,為使模型識別能力增強(qiáng),應(yīng)該在大樣本(樣本數(shù)大于或等于30)下進(jìn)行,故從中選取危機(jī)型和健康型公司中各選取30家共60家作為估計樣本;后者用于檢驗所構(gòu)建模型的準(zhǔn)確性或者說是有效性。由于樣本有限,將剩下的危機(jī)型和健康型各15家共30家作為檢驗樣本,如果檢驗結(jié)果超過80%則認(rèn)為是可以接受。

2.財務(wù)識別指標(biāo)的篩選

在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)土,結(jié)合實際問題加以改進(jìn),選用符秩(Wilcoxon)檢驗方法對在財務(wù)危機(jī)類公司和財務(wù)健康類公司間存在顯著差異的每個財務(wù)指標(biāo)變量進(jìn)行篩選。檢驗結(jié)果表明:財務(wù)危機(jī)發(fā)生的前3年,共有8個指標(biāo)(資產(chǎn)收益率X1、凈資產(chǎn)收益率X2、每股收益X6、流動比率X12、利潤增長率X21、現(xiàn)金債務(wù)總額比X24、全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率X26、公司規(guī)模X28)通過了0.05水平的顯著性檢驗,即利用這8個指標(biāo)能將對財務(wù)危機(jī)公司和財務(wù)健康公司進(jìn)行識別。

3.模型檢驗

(1)變量在不同類中均值相等的檢驗

為了對判別函數(shù)的有效性進(jìn)行檢驗,應(yīng)采用統(tǒng)計檢驗量對模型進(jìn)行統(tǒng)計檢驗――顯著性檢驗,以判斷該判別函數(shù)能否將財務(wù)危機(jī)和財務(wù)健康兩類公司很好地分開。

當(dāng)λ值為1時,各組均值相等,表中8個指標(biāo)的λ值均小于1,表明各組均值不等;8個變量顯著性水平均小于0.05,因此可拒絕各組均值相等的零假設(shè),即在0.05的顯著性水平下8個指標(biāo)的均值有顯著性差異,可進(jìn)行判別分析。

(2)判別模型顯著性檢驗

檢驗結(jié)果表明,判別模型在兩組之間的判別顯著,即該判別函數(shù)能較好地將財務(wù)危機(jī)公司和財務(wù)健康公司區(qū)分開。通過上述對模型建立的統(tǒng)計量檢驗,可以認(rèn)為所建立的判別函數(shù)在統(tǒng)計上是有效的。

4.判別分析模型的建立

下面取*ST公司為1,非*ST公司為0作為因變量值,以篩選出的8個指標(biāo)作為識別最終變量,采用60家估計樣本被*ST前t-3年的數(shù)據(jù),建立Fisher兩類判別分析模型。

據(jù)分析得到財務(wù)健康公司前t-3年的判別函數(shù)為:

Y0=-5.057+1.233X1+0.187X2-0.878X6+2.716X12–1.558X21–9.037X24–0.625X26+0.587X28

財務(wù)危機(jī)公司前t-3年的判別函數(shù)為:

Y1=-3.564+0.807X1+0.346X2-0.276X6+3.172X12–21–1.316X7.346X24–0.226X26+0.356X28

根據(jù)費(fèi)雪線性判別模型,我們可以計算出兩類樣本的均值Y1和Y0,由于*ST和非*ST兩組選擇的樣本是按1:1選取的,所以閥值點(diǎn)可根據(jù)對稱分類原則確定:Y*=(Y0 + Y1)/2,我們將每個公司的Y分值與閥值點(diǎn)Y*進(jìn)行比較,如果Y

據(jù)分析結(jié)果,*ST和非*ST組公司均值為0.479和-0.479,閥值點(diǎn)Y*=(Y0 +Y1)/2=0,當(dāng)把待判別公司的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入判別函數(shù)得到Y(jié)分值,再與Y*=0比較就可以判別其是屬于財務(wù)危機(jī)公司還是財務(wù)健康公司了。

三、判別模型識別效果的檢驗

對于判別分析,人們最關(guān)心的是建立的判別函數(shù)用來進(jìn)行判別時準(zhǔn)確度如何。判別函數(shù)效果的驗證方法主要有:自身驗證、外部數(shù)據(jù)驗證、樣本二分法、交互驗證法等。本文首先采用自身驗證和交互驗證,再將t-3年的數(shù)據(jù)代入驗證。

1.自身驗證

自身驗證是將構(gòu)造函數(shù)所使用的訓(xùn)練樣本依次代入判別函數(shù),以判斷模型的效果。(自身驗證的結(jié)果見表3)。其中,“Original”表示原始組,“Predicted Group”表示預(yù)測組。

ses correctly classified.

從表中可看出,判別分析的結(jié)果為,30個財務(wù)健康公司的有24個分類正確,分類正確率為83.3%;30個財務(wù)危機(jī)公司的有26個分類正確,分類正確率為90.0%?？傮w分類正確率為86.7%,由此可見,模型的判別能力較好。

2.交互驗證

交互驗證是近年來逐漸發(fā)展起來的一種非常重要的判別效果驗證技術(shù)。具體方法就是在建立判別函數(shù)時依次從每一類中去掉一例,然后用建立起來的判別函數(shù)對該例進(jìn)行判別,用這種方法可以非常有效地避免強(qiáng)影響點(diǎn)的干擾(交互驗證的結(jié)果如表4)。

從交互驗證的結(jié)果中可知,對財務(wù)健康公司、財務(wù)危機(jī)公司的分類正確率分別為76.7%、86.7%,總的判定正確率為81.7%。

3.模型外部數(shù)據(jù)回代驗證

判別函數(shù)建立完成后,重新再收集一部分樣本數(shù)據(jù),用判別函數(shù)進(jìn)行判別,檢驗判別效果,這種檢驗方法稱為外部數(shù)據(jù)回代驗證。將驗證樣本組的30家上市公司的財務(wù)指標(biāo)代入模型中進(jìn)行驗證,這一過程也叫做“回代”。從表5可知,對這30個公司的識別結(jié)果為:15個財務(wù)健康公司正確識別12個,正確率為80%;15個財務(wù)危機(jī)公司正確識別13個,正確率為86.7%;對全部30個公司正確識別出25個,正確率為83.3%。

通過各種方法檢驗,判別分析模型對財務(wù)危機(jī)公司和財務(wù)健康公司識別的正確率都達(dá)到了80%以上。在實際操作中具有一定的參考性,這也證明了本研究所建立的實證模型具有一定的實用價值,可以為商業(yè)銀行構(gòu)建企業(yè)危機(jī)識別模型并用來分析、預(yù)測和監(jiān)督信貸企業(yè)的財務(wù)狀況提供建議。

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