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    試論企業(yè)財務(wù)預警模式的構(gòu)建

    2015-05-30 10:48:04王奇姝
    中國市場 2015年15期
    關(guān)鍵詞:財務(wù)預警模式構(gòu)建

    王奇姝

    [摘 要]企業(yè)通過構(gòu)建財務(wù)預警模型,能及時掌握企業(yè)財務(wù)風險的信息,有效地加以防范和化解,這對于保證企業(yè)持續(xù)、健康、有效的經(jīng)營具有重要的作用。在這種背景下,本文首先概述了企業(yè)財務(wù)預警模式的價值,進而探討了財務(wù)預警模式相關(guān)變量,并對變量進行了分析,最后給出了變量分析及驗證的結(jié)果。

    [關(guān)鍵詞]財務(wù)預警;模式;構(gòu)建;變量

    [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.15.051

    1 企業(yè)財務(wù)預警模式的價值

    1997年的亞洲金融危機、2008年的金融海嘯、2010年的歐洲債信危機等事件,都深刻地影響著世界的金融市場、企業(yè)、國家與人們的投資信心。近年來,如何建構(gòu)財務(wù)預警模式已經(jīng)被許多學者廣泛討論,財務(wù)預警模式可以幫助投資人對于投資企業(yè)體質(zhì)健全與否進行整體性的評估,可避免投資品質(zhì)較差的公司,保障自己的投資資產(chǎn)。財務(wù)預警模式可以幫助公司決策者對公司經(jīng)營不確定性的風險提早反應(yīng),針對經(jīng)營策略、重要決策、公司管理決策去改變,以避免公司危機的發(fā)生。財務(wù)預警模式可以幫助銀行針對企業(yè)公司借貸進行審核,評估企業(yè)的財務(wù)與公司管理狀態(tài)。財務(wù)預警模式還可以幫助政府或金融機構(gòu)針對不良企業(yè)監(jiān)測,或作為企業(yè)壓力測量的模式,保障投資人與股東權(quán)益。

    最近許多學者將財務(wù)預警模式以混合模式(Hybrid Model)來預測,將統(tǒng)計分析與算法、人工智能分析手法做結(jié)合,財務(wù)預警模式分為兩階段模式:篩選變量與分類預測。第一階段是篩選變量,利用不同手法篩選出具有貢獻性與相關(guān)性的財務(wù)與非財務(wù)變量;第二階段是分類預測手法,將第一階段所篩選出的變量作為分類預測手法中的輸入變量,獲得分類預測值。

    2 財務(wù)預警模式的相關(guān)變量

    早期的研究都只采取財務(wù)方面的變量,但近年來許多研究指出公司治理層面對于企業(yè)財務(wù)危機占有一定的影響性,例如Daily&Dalton研究中結(jié)果發(fā)現(xiàn)加入公司治理(監(jiān)理)方面的變量,可以增加模式預測正確率。還有研究發(fā)現(xiàn)利用會計信息、公司治理變量及盈余管理這些方面所建構(gòu)的財務(wù)預警模式比單一方面會有更好的模式績效與預測正確率。TCRI信用評級是最近發(fā)展的企業(yè)風險衡量指標,它是TEJ研發(fā)出來的一套評估企業(yè)信用風險方案,利用公開信息有效過濾出信用風險較高的企業(yè),許多金融機構(gòu)都采用該指標作為企業(yè)核貸的標準。根據(jù)先前研究,可以將財務(wù)預警模式的變量分為財務(wù)變量、非財務(wù)變量。財務(wù)變量按照證監(jiān)會的規(guī)定,又可分為財務(wù)結(jié)構(gòu)、償債能力、現(xiàn)金流量、經(jīng)營能力和獲利能力五個方面,共18種財務(wù)比率變量,提供投資人及銀行加以參考。而非財務(wù)變量包含公司治理、盈余管理、信用評級等方面的變量。

    財務(wù)變量:財務(wù)結(jié)構(gòu),顯示公司使用資本融資的程度;償債能力,顯示公司的變現(xiàn)力(流動性);現(xiàn)金流量,顯示公司的現(xiàn)金流動方向及額度;經(jīng)營能力,顯示衡量公司運用各種資產(chǎn)的效能;獲利能力,顯示公司獲得利益能力。非財務(wù)變量:公司治理,顯示防范管理者傷害及強化公司競爭力與管理效能;盈余管理,顯示公司借助合法范圍達到預期盈余目標的管理能力;信用評級,顯示公司的信用程度;其他相關(guān)變量。

    3 變量分析

    本文選擇22個變量作為篩選前變量,包含財務(wù)變量、公司治理變量、信用評級變量,前18個變量為財務(wù)變量,編號19~21為公司治理變量,編號22為信用評級變量。本研究分開計算健全與危機公司的平均值與標準差,在進行篩選變量階段之前,了解財務(wù)預警各方面變量的分布情形。

    3.1 財務(wù)變量方面

    一是財務(wù)結(jié)構(gòu):負債比率越高代表負債金額越高,該危機公司在負債比率是穩(wěn)定公司的兩倍。二是償債能力:流動比率與速動比率越高,代表公司流動性越高,短期內(nèi)發(fā)生財務(wù)危機概率越低。若利息保障倍數(shù)為負,代表此公司虧損。三是現(xiàn)金流量:現(xiàn)金流量比率若跌且有明顯跌幅,代表公司資金操作已惡化,代表公司呈現(xiàn)危機概率升高,負值代表營業(yè)活動凈現(xiàn)金流量為負,代表營業(yè)活動凈現(xiàn)金流量流出大于流入。四是經(jīng)營能力:凈值周轉(zhuǎn)率在表示自有資本在一年期間內(nèi)從營業(yè)收入收回的次數(shù)多少,凈值周轉(zhuǎn)率太高表示自有資本少,穩(wěn)定性較弱,太低則表示自有資本太多或營業(yè)額太少。因此,凈值周轉(zhuǎn)率指標并無法明顯看出該數(shù)值與公司健全或危機狀態(tài)有明顯的相關(guān),太高或太低都不好。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(次),衡量企業(yè)在特定期間內(nèi),收回賒銷賬款的能力。數(shù)值越高,表示公司從客戶端的收款能力越好。存貨周轉(zhuǎn)率(次)若越高,代表公司的營運狀況、流動性較好??傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(次)綜合評價企業(yè)全部資產(chǎn)經(jīng)營質(zhì)量和利用效率的指針,次數(shù)越多,周轉(zhuǎn)速度越快,營運能力也就越大??傎Y產(chǎn)成長率、凈值成長率、營收成長率都是關(guān)于成長的指標,這三個指標越高代表公司的經(jīng)營能力是肯定的。五是獲利能力:總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)毛利率、稅后凈利率、每股盈余、營業(yè)利益率這些指標都是有關(guān)于獲利能力高低,因此指標越高代表獲利能力高。

    3.2 非財務(wù)變量方面

    一是公司治理方面:董監(jiān)持股比率、董監(jiān)持(質(zhì))押股比率、經(jīng)理人持股比率這三個持股比率指標,是關(guān)于公司內(nèi)部高層所持股的情形,不宜比例太重或偏向某方,因此穩(wěn)定公司在這3個指標上都低于危機公司。二是信用評級方面:由于TCRI信用評級為1到10級,等級越低代表企業(yè)信用評級越好,而本研究數(shù)據(jù)危機公司大概呈現(xiàn)在8,穩(wěn)定公司為5.5。

    4 研究結(jié)論

    早期的財務(wù)預警模式考慮的變量較少且大多采用過去文獻中的變量,并沒有進行篩選變量階段,直接利用統(tǒng)計方法去建構(gòu)財務(wù)預警模式,預測企業(yè)公司的健全或危機。1990年之后隨著人工智能方法流行,許多財務(wù)預警模式采用人工智能方法去建構(gòu),雖然許多研究指出人工智能方法的預測績效比過去傳統(tǒng)方法要好,但很多應(yīng)用性的研究多以培訓資料的準確率作為結(jié)論基礎(chǔ),是否納入類神經(jīng)方法的過度訓練的問題,有待商榷。本研究的實證數(shù)據(jù)顯示,類神經(jīng)方法在訓練數(shù)據(jù)往往呈現(xiàn)高準確率,但以測量數(shù)據(jù)檢驗其類神經(jīng)訓練模式,不一定有相對高的準確率,無法排除類神經(jīng)方法過度訓練的問題,因此本研究在模式績效比較上,評估包含類神經(jīng)模式的方法是以訓練績效為主,測量績效為輔。

    在財務(wù)類神經(jīng)預警模式上,近年來許多研究嘗試以兩階段混合模式來處理,本研究在兩階段中先分別進行Eta Square與Stepwise LR篩選變量階段,再利用BPNN與GRNN做分類預測階段,形成4個混合模式,探討這4個混合模式績效高低,并且另外進行不經(jīng)過篩選變量階段直接利用3個方法(Stepwise LR,BPNN,GRNN)建構(gòu)單一方法模式,實證研究采用我國電子產(chǎn)業(yè)作為研究對象。整體來說,本研究所實驗的7個模式中,結(jié)果呈現(xiàn)兩階段混合模式在準確率上,測試數(shù)據(jù)混合模式的平均績效優(yōu)于單一類神經(jīng)模式。在預測平均準確率方面,其中Eta Square+GRNN(先以Eta Square作變量篩選,再以GRNN作分類預測)有最高的平均準確度86.9%。研究也顯示,雖然逐步羅吉斯回歸所得的平均準確率81.6%不是所有模式最高的,但其績效具有相當穩(wěn)定的效果。篩選變量階段模式對于績效分別有平均5.6%(準確率)和9.1%(檢驗水平)的正面提升。至于在篩選階段的兩種變量篩選方法與類神經(jīng)的搭配方面,根據(jù)本研究數(shù)據(jù)顯示,BPNN搭配Stepwise LR和GRNN搭配Eta Square有較高的績效。在篩選階段中,兩種方法的篩選后變量相同部分為負債比率與TCRI信用評級。負債比率呈現(xiàn)公司的負債數(shù)值,TCRI信用評級則是銀行常用的評級企業(yè)是否核貸或放款的重要指標,這兩項指標與企業(yè)是否危機有重要的相關(guān)程度。

    參考文獻:

    [1]任忠奇,梁水源.財務(wù)預警模型的局限及財務(wù)預警的實施途徑[J].財會通訊(理財版),2006(11).

    [2]劉毅滿.上市公司財務(wù)預警模型的對比研究——以A公司為例[J].企業(yè)科技與發(fā)展,2008(6).

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