基于現(xiàn)金流量組合的我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警分析

王曉 唐蔭軍

摘要：現(xiàn)金流量在企業(yè)財(cái)務(wù)分析中的作用越來(lái)越受到重視，將其作為財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)也被越來(lái)越多的學(xué)者所認(rèn)同。從財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警理論出發(fā)，選取能夠反映企業(yè)財(cái)務(wù)安全的現(xiàn)金流量指標(biāo)，具體分析企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、投資以及籌資三個(gè)方面的現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)，通過(guò)建立判別函數(shù)來(lái)探索不同現(xiàn)金流量組合對(duì)于上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警方面的顯著作用。

關(guān)鍵詞：現(xiàn)金流量組合；財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警；判別分析；Fisher判別

作者簡(jiǎn)介：王曉（1985-），男，山東費(fèi)縣人，北京英大長(zhǎng)安風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢有限公司；唐蔭軍（1973-），男，廣西桂林人，北京英大長(zhǎng)安風(fēng)險(xiǎn)管理咨詢有限公司，高級(jí)工程師。（北京 100052）

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-0079（2014）06-0217-03

面對(duì)經(jīng)濟(jì)全球化的沖擊，中國(guó)上市公司正面臨著前所未有的考驗(yàn)，不斷有企業(yè)因財(cái)務(wù)危機(jī)而陷入困境甚至破產(chǎn)。事實(shí)上，財(cái)務(wù)危機(jī)的產(chǎn)生是一個(gè)漸進(jìn)的演變過(guò)程，若能及時(shí)發(fā)現(xiàn)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素并主動(dòng)應(yīng)對(duì)，也可能安全度過(guò)危機(jī)，財(cái)務(wù)預(yù)警不失為有效的應(yīng)對(duì)手段。財(cái)務(wù)預(yù)警是指以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息為基礎(chǔ)，監(jiān)測(cè)敏感性預(yù)警指標(biāo)的變化，對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，以起到預(yù)警作用。

目前國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)預(yù)警研究成果中大部分是從上市公司的盈利、營(yíng)運(yùn)、償債和發(fā)展等方面來(lái)研究的。通常是先利用ST、*ST和非ST公司的數(shù)據(jù)建立數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行驗(yàn)證，然后再運(yùn)用該模型預(yù)測(cè)其他上市公司的財(cái)務(wù)狀況。周首華等人在Altman的Z分?jǐn)?shù)模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，引入現(xiàn)金流量變動(dòng)情況指標(biāo)。張友棠分析基于現(xiàn)金流量基礎(chǔ)的現(xiàn)金盈利值和現(xiàn)金增加值指標(biāo)，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指數(shù)測(cè)度系統(tǒng)和分析系統(tǒng)。蔣飛鴻在上市公司現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)預(yù)警作用分析中，指出營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流量對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警的重要作用。敬文舉、廖才高從現(xiàn)金流量信息子系統(tǒng)、現(xiàn)金流量指標(biāo)體系子系統(tǒng)、現(xiàn)金流量困境特征分析子系統(tǒng)、現(xiàn)金流量財(cái)務(wù)預(yù)警模型子系統(tǒng)及現(xiàn)金流量財(cái)務(wù)預(yù)警對(duì)策子系統(tǒng)五個(gè)方面入手，來(lái)探討現(xiàn)金流量的預(yù)警作用。

本文擬根據(jù)我國(guó)上市公司具體財(cái)務(wù)狀況，結(jié)合前期研究成果，從現(xiàn)金流量不同組合的角度來(lái)探索現(xiàn)金流量對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警的影響。

一、財(cái)務(wù)模型設(shè)計(jì)

關(guān)于企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，目前國(guó)內(nèi)并沒(méi)有定論，大多數(shù)企業(yè)依然繼續(xù)經(jīng)營(yíng)，如投資者不能事先了解公司是否處于財(cái)務(wù)危機(jī)，很可能造成較大的投資風(fēng)險(xiǎn)。再者，由于非上市企業(yè)的數(shù)據(jù)很難收集，因此分析財(cái)務(wù)預(yù)警只能從上市公司下手。本文將被實(shí)施*ST作為出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)，需要指出的是，這里的*ST是指中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)規(guī)定的警示存在終止上市風(fēng)險(xiǎn)，特別處理的“狀況異?！钡纳鲜泄?。

1.理論依據(jù)

本文采用判別分析模型進(jìn)行判別，判別函數(shù)采用Fisher系數(shù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS 11.5進(jìn)行分析研究。判別分析是根據(jù)觀察或測(cè)量到的若干變量值，判斷研究對(duì)象如何分類的方法。其主體思路是根據(jù)選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)造判別函數(shù)，計(jì)算得出公司的判別得分，從而判斷出研究對(duì)象的所屬類別。

判別函數(shù)的一般形式是：

其中，Z是判別分?jǐn)?shù)，x是由反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的各個(gè)變量組成的向量，a為判別系數(shù)。

根據(jù)Fisher線性判別模型，可計(jì)算出兩類樣本的均值和，判別點(diǎn)則根據(jù)對(duì)稱分類原則確定：

最后，將每個(gè)企業(yè)的Z分值與判別點(diǎn)進(jìn)行比較，若Z>則判為健康企業(yè)，否則判為財(cái)務(wù)困境企業(yè)。

2.樣本的選取

本文選取了2010年、2011年和2012年三年首次被*ST的76家公司，并選擇了相應(yīng)的健康的76家非ST公司作為配對(duì)樣本。為使樣本具有可比性，所選的樣本都是A股上市企業(yè)，同時(shí)剔除了因非財(cái)務(wù)問(wèn)題而被*ST的公司以及上市不足三年的公司。

3.指標(biāo)的選取

表1 變量指標(biāo)一覽表

指標(biāo)類別 變量 說(shuō)明（CF1-CF7均為虛擬變量）

現(xiàn)金流組合指標(biāo) CF1

CF2

CF3

CF4

CF5

CF6

CF7 若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流為負(fù)、投資現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為正，則是1，反之為0

若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為負(fù)、投資現(xiàn)金流為正，則是1，反之為0

若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流和投資現(xiàn)金流為負(fù)、籌資現(xiàn)金流為正，則是1，反之為0

若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流和投資現(xiàn)金流為正、籌資現(xiàn)金流為負(fù)，則是1，反之為0

若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為正、投資現(xiàn)金流為負(fù)，則是1，反之為0

若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流為正、投資現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流為負(fù)，則是1，反之為0

若經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流、投資現(xiàn)金流和籌資現(xiàn)金流均為負(fù)，則是1，反之為0

比率指標(biāo) X1

X2

X3

X4

X5 流動(dòng)比率

資產(chǎn)負(fù)債率

資本保值增值率

凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率

總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率

經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量、投資現(xiàn)金流量和籌資現(xiàn)金流量三個(gè)指標(biāo)均可能為正值或負(fù)值，因此存在八種可能的現(xiàn)金流量組合。不同組合代表著企業(yè)不同的財(cái)務(wù)表現(xiàn)，因此可以考慮將八個(gè)現(xiàn)金流組合作為解釋變量。為了提高判別率，還分別從償債能力、盈利能力、經(jīng)營(yíng)發(fā)展能力和資產(chǎn)管理能力等方面增加了幾個(gè)主要的比率指標(biāo)，即一共選擇了12個(gè)指標(biāo)來(lái)探索其對(duì)預(yù)警的作用，如表1所示。為研究方便，本文把*ST公司定為1類，正常的非ST公司為0類。

4.預(yù)警模型的建立

設(shè)被ST當(dāng)年為T(mén)期，ST前一年、兩年和三年分別為T(mén)-1年、T-2年和T-3年，為從指標(biāo)中獲取有關(guān)總體的信息，應(yīng)對(duì)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于總體分布未知，所以只能進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)，本文采用的是曼-惠特尼U檢驗(yàn)法。曼-惠特尼U檢驗(yàn)主要通過(guò)兩組樣本平均秩的研究來(lái)判斷兩組獨(dú)立樣本來(lái)自的兩總體分布有無(wú)顯著差異，通過(guò)其Z值和sig的值可以判斷指標(biāo)之間是否存在顯著性差異，結(jié)果如表2所示。

表2 非參數(shù)檢驗(yàn)表

變量 Z值 Sig.（2-tailed）

T-1年 T-2年 T-3年 T-1年 T-2年 T-3年

CF1 -.830 -1.419 .000 .406 .156 1.000

CF2 -2.609 -2.491 .000 .009 .013 1.000

CF3 -.257 -.728 -1.581 .798 .467 .114

CF4 -.312 -1.304 -.936 .755 .192 .349

CF5 -2.112 -3.051 -1.514 .035 .002 .130

CF6 -.327 -0.848 -.800 .743 .396 .424

CF7 -.724 -2.184 -.386 .469 .029 0.700

X1 -4.252 -2.675 -1.548 .000 .007 .122

X2 -4.228 -2.430 -.905 .000 .015 .366

X3 -9.266 -8.894 -3.689 .000 .000 .000

X4 -5.765 -9.627 -2.847 .000 .000 .004

X5 -3.593 -2.705 -1.443 .000 .007 .149

由表2可以看出，在現(xiàn)金流量組合指標(biāo)中，T-1期*ST企業(yè)和非ST企業(yè)在CF2和CF5這兩個(gè)指標(biāo)上存在顯著差異，因?yàn)槠鋝ig.<0.05拒絕原假設(shè)，同理在T-2期CF2、CF5和CF7這三個(gè)指標(biāo)上也存在顯著性差異，而T-3期現(xiàn)金流量組合指標(biāo)則不存在顯著性差異，這也隱含著在T-3期的判別率會(huì)不理想。表3是進(jìn)行判別分析時(shí)判別方程中的各變量的系數(shù)。該表是未標(biāo)準(zhǔn)化的典型判別函數(shù)系數(shù)表，計(jì)算判別分?jǐn)?shù)時(shí)使用原始自變量。

表3 Fisher判別系數(shù)

年份 變量 分類

0 1

T-1 CF2 .491 2.412

CF5 2.074 1.086

X3 3.097 1.278

X4 -.010 -.055

Constant -2.867 -1.355

T-2 CF2 .222 2.661

CF7 .788 2.316

X3 2.348 1.598

X4 -.003 -.014

Constant -2.154 -1.735

T-3 CF3 1.567 .694

Constant -.810 -.716

由表3的判別系數(shù)表可以得到不同時(shí)期判定*ST公司與非ST公司的依據(jù)。

T-1期，*ST公司判別函數(shù)為：

非ST公司判別函數(shù)為：

T-2期，*ST公司判別函數(shù)為：

非ST公司判別函數(shù)為：

T-3期，*ST公司判別函數(shù)為：

非ST公司判別函數(shù)為：

同時(shí)由表3可知，在非參數(shù)檢驗(yàn)中存在顯著差異的指標(biāo)，在判別函數(shù)中也有其顯著的作用。

用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，可得到模型的正確率，輸出結(jié)果如表4所示。

表4 模型判別矩陣

分類 預(yù)測(cè)值 正確率 綜合正確率

非ST *ST

T-1年 非ST 71 5 93.4% 82.9%

*ST 21 55 72.4%

T-2年 非ST 72 4 94.7% 70.4%

*ST 41 35 46.1%

T-3年 非ST 11 65 14.5% 54.0%

*ST 5 71 93.4%

表4顯示了模型檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤，第一類是將ST公司誤判為非ST公司的概率，第二類是將非ST公司誤判為ST公司的概率。根據(jù)表4中對(duì)原始樣本進(jìn)行判別分類的結(jié)果，可以看出T-1期的判別正確率最高，第一類錯(cuò)誤率為27.6%，第二類錯(cuò)誤率僅為6.6%；其次是T-2期，第一類錯(cuò)誤率為53.9%，第二類錯(cuò)誤率僅為5.3%；相比之下，T-3期的正確率不太理想，第一類錯(cuò)誤率為6.6%，第二類錯(cuò)誤率卻達(dá)到了85.5%。

二、結(jié)論

第一，對(duì)于公司會(huì)不會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，在出現(xiàn)危機(jī)的前兩年現(xiàn)金流量組合指標(biāo)還是有明顯差異的，特別是CF2指標(biāo)在T-1期和T-2期都存在顯著的差異，在后面的Fisher判別系數(shù)中在前兩期依然都有CF2這個(gè)指標(biāo)。根據(jù)搜集到的數(shù)據(jù)可知，非ST公司和*ST公司相比，現(xiàn)金流量組合符合CF2的*ST的公司較多，而健康的公司大多屬于CF5組合。一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)現(xiàn)金流量除需要維持正常的運(yùn)轉(zhuǎn)外，還需要保證充足的現(xiàn)金來(lái)補(bǔ)償長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)性資產(chǎn)的折舊和攤銷，另外要儲(chǔ)備充足的資金以支付到期債務(wù)、利息及股利。特別是商品經(jīng)營(yíng)、勞務(wù)提供占比較大的公司，充沛的現(xiàn)金流量是其正常運(yùn)轉(zhuǎn)的關(guān)鍵。若凈現(xiàn)金流量為正值，則說(shuō)明企業(yè)能夠正常運(yùn)轉(zhuǎn)。企業(yè)主要的收入來(lái)源于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)不一定能夠保持企業(yè)現(xiàn)金流的供應(yīng)，對(duì)于企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)以及處理應(yīng)急情況而言是不利的。

第二，投資現(xiàn)金流量分為對(duì)外投資、對(duì)內(nèi)實(shí)體資產(chǎn)投資現(xiàn)金流量。投資活動(dòng)與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)相比，投資活動(dòng)現(xiàn)金流出與流入基本上不同步，故分析投資現(xiàn)金流量就必須考慮時(shí)間因素。若特定時(shí)期，投資現(xiàn)金凈流量為正值，代表生產(chǎn)擴(kuò)大能力較強(qiáng)；若為負(fù)值，則代表投資規(guī)模相對(duì)擴(kuò)大但回報(bào)和變現(xiàn)能力需要進(jìn)一步提高，或者是當(dāng)期投資較大但收益未當(dāng)期顯現(xiàn)。

第三，一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)發(fā)展過(guò)程中籌資是必要的，籌資所得現(xiàn)金流應(yīng)該滿足公司經(jīng)營(yíng)、投資等活動(dòng)的需要。通過(guò)分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)、投資等活動(dòng)的現(xiàn)金流量，可以分析得出需要籌資的時(shí)機(jī)、所需金額等，以便及時(shí)為企業(yè)經(jīng)營(yíng)、投資提供充足的現(xiàn)金支持。當(dāng)經(jīng)營(yíng)、投資等活動(dòng)可以產(chǎn)生大量現(xiàn)金時(shí)，籌資所得現(xiàn)金應(yīng)及時(shí)用于清償貸款，從而節(jié)省利息支出。若籌資凈現(xiàn)金流量為正值，表明融資能力較強(qiáng)。若籌資凈現(xiàn)金流量為負(fù)值，一方面可能代表著企業(yè)債務(wù)較輕，盈利水平較好，應(yīng)收賬款回收較快，另一方面也可能意味著企業(yè)經(jīng)營(yíng)已經(jīng)惡化，融資效果較差，具體還需要結(jié)合損益表進(jìn)行分析。在T-2期，CF7指標(biāo)也有明顯差異，根據(jù)所找的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)有些*ST的公司在被處理的前兩年現(xiàn)金流組合屬于CF7，即經(jīng)營(yíng)、投資和籌資全為負(fù)，說(shuō)明企業(yè)已經(jīng)處在危機(jī)的邊緣，在第二年也就是T-1年企業(yè)為了免于被處理盡力改善自己的經(jīng)營(yíng)，但是相當(dāng)困難，因此企業(yè)也難以逃脫被處理的命運(yùn)。

第四，判斷企業(yè)是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，筆者認(rèn)為主要還是應(yīng)該關(guān)注經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流數(shù)據(jù)。正常的公司不管現(xiàn)金流量屬于什么組合，只要具有正的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流，在一定程度上就說(shuō)明企業(yè)經(jīng)營(yíng)屬于正常。

第五，本模型的判別率在可接受范圍內(nèi)，且越接近被處理的時(shí)期，判別率越高?，F(xiàn)金流組合指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警來(lái)講只是個(gè)輔助指標(biāo)，本文的創(chuàng)新之處就在于給決策者提供一個(gè)新的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)，但在具體的運(yùn)用中還應(yīng)結(jié)合一些財(cái)務(wù)比率指標(biāo)同時(shí)進(jìn)行分析，這樣能更全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，提高判別率。

三、本模型的局限性

雖然本文是從現(xiàn)金流組合方面進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警，但只研究了其在財(cái)務(wù)預(yù)警中的判別作用，其他方面的作用還有待進(jìn)一步研究。另外，本模型的不足之處在于對(duì)T-3期的判別率很低。對(duì)于決策者而言，越早能預(yù)測(cè)到公司是否被處理越好。一般而言，對(duì)被處理的前三年公司還是有征兆的，因此對(duì)T-3期的預(yù)測(cè)模型有待改進(jìn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔣飛鴻.上市公司現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)預(yù)警作用分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2007，（4）：118-123.

[2]劉慶華.基于現(xiàn)金流量的企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)研究[D].成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2006.

[3]錢(qián)愛(ài)民，張淑君，程幸.基于自由現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建與檢驗(yàn)——來(lái)自中國(guó)機(jī)械制造業(yè)A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].中國(guó)軟科學(xué)，2008，（9）：148-155.

[4]袁彭尼.現(xiàn)金流量表信息對(duì)企業(yè)決策的作用[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，

2009，（9）：146-147.

[5]張鳴，程濤.上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究的動(dòng)態(tài)視角[J].財(cái)經(jīng)研究，2005，（1）：62-71.

[6]張友棠.財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)管理研究[M].北京：中國(guó)人民大學(xué)出版社，2004.

[7]Aziz， A.， D. C. Emanuel and G. H.Lawson：Bankruptcy Prediction——An Investigation of Cash Flow Based Model[J].Journal of Management Studies，1988，25.

[8]Beaver， W. H. Financial rations as predictors of failure[J].Journal of Accounting Research，1966，4：71-111.

[9]Piyaratt Jantadej. Using The Combinations of Cash Flow Components to Predict Financial Distress[D].Lincoln，Nebraska，2006.

（責(zé)任編輯：孫晴）