趙曉丹
(吉林省電力勘測設(shè)計院,吉林 長春 130022)
合并報表與母公司報表財務(wù)預(yù)警功能的比較研究
趙曉丹
(吉林省電力勘測設(shè)計院,吉林 長春 130022)
隨著國家經(jīng)濟環(huán)境、政治環(huán)境的變化,企業(yè)面臨的環(huán)境變得更加的復(fù)雜,這必然會為企業(yè)帶來更多的風(fēng)險,為了降低風(fēng)險,促進企業(yè)穩(wěn)定快速發(fā)展,許多上市公司都在積極的研究企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測問題。本文主要通過分析A股部分制造業(yè)企業(yè)的合并報表數(shù)據(jù)、母公司報表數(shù)據(jù)就企業(yè)的財務(wù)困境問題進行簡單的分析研究,以這些數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立兩個財務(wù)預(yù)警模型,并對兩種模型的預(yù)測準確率進行對比分析,僅為相關(guān)企業(yè)的財務(wù)預(yù)警工作提供簡單的參考。
合并報表;母公司報表;財務(wù)預(yù)警
隨著國家經(jīng)濟的快速發(fā)展,企業(yè)面臨著更多的競爭,因為財務(wù)危機導(dǎo)致的經(jīng)營困境逐漸增多,為了切實提高企業(yè)的競爭力,降低企業(yè)風(fēng)險,許多公司都開始積極的分析相關(guān)的財務(wù)資料,定性及定量的分析企業(yè)的財務(wù)狀況,開展財務(wù)預(yù)警工作,防范財務(wù)風(fēng)險,但構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的過程中,需要搜集數(shù)據(jù)資料計算財務(wù)指標,但許多研究人員在開展這一工作時都遇到了一個相同的問題,即母公司報表數(shù)據(jù)和合并報表數(shù)據(jù)哪一個能夠更好的反映企業(yè)的財務(wù)狀況,下文采用實證研究的方法,分別采用這兩種數(shù)據(jù)報表數(shù)據(jù)進行建模,對比分析兩種模型的判別準確率,僅為相關(guān)企業(yè)的這部分工作提供參考。
本文主要結(jié)合當(dāng)前我國證券市場的實際情況,從A股上市公司中選擇了48家制造業(yè)公司為研究樣本,共劃分為16組,樣本選擇中遵循以下原則:(1)可比性原則。受到行業(yè)因素、國家政策因素等等的影響,不同的行業(yè)、企業(yè)具有不同的經(jīng)營特點及財務(wù)特點,財務(wù)指標的可比性難以保證,會影響到財務(wù)預(yù)警模型的適用性及精確度,為了盡可能減少這種影響,本文中選擇的企業(yè)均為同一行業(yè),財務(wù)預(yù)警模型的建立能夠根據(jù)本行業(yè)實際的經(jīng)營特點進行,信息使用者需要根據(jù)該行業(yè)適用的預(yù)警模型判斷企業(yè)的財務(wù)狀況,我國制造類企業(yè)眾多,本次樣本主要從中國證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司分類指導(dǎo)》進行選取,樣本比較典型,以此為基礎(chǔ)建立的預(yù)警模型具有較高的可信度及精準度;(2)配對樣本選擇。為了使預(yù)警模型的預(yù)測結(jié)果更加精準,樣本公司選擇一定要嚴謹、細致,每一家ST公司對應(yīng)一家非ST公司,選擇的時間段之內(nèi)總資產(chǎn)規(guī)模的平均值差值控制在5%以下,數(shù)據(jù)缺失、異常的個體剔除。此外,當(dāng)抽樣比例與現(xiàn)實總體比例過分偏離時,模型的預(yù)測能力會被高估,我國ST公司占全部上市公司的比例比較小,因此,為了保證模型的預(yù)測能力的準確性,本次實證分析采用1:2的比例選取公司樣本,兩類公司的時間窗保持一致,預(yù)測年度之前的三年內(nèi)企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)完整、真實。(3)樣本分組。本次研究共選擇48家樣本公司,共分為16組,按照上文所述比例,其中ST企業(yè)16家,非ST企業(yè)32家,為了便于后期分析,這16個小組樣本再次劃分為兩個大組,一組為樣本估計組,其中ST企業(yè)與非ST企業(yè)的比例同樣為1:2,另一組為樣本預(yù)測組,樣本估計組主要用于建立模型,樣本預(yù)測組則用于檢測模型的預(yù)測能力。
本次研究中使用的原始數(shù)據(jù)主要來源于RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫、和訊網(wǎng)、新浪財經(jīng)網(wǎng)的財務(wù)指標數(shù)據(jù)及財務(wù)報表,對比分析后發(fā)現(xiàn),這些數(shù)據(jù)中超過90%的財務(wù)指標數(shù)據(jù)取自于合并報表數(shù)據(jù),母公司的財務(wù)指標采用相應(yīng)的計算方法手工計算得出。為了提高預(yù)警模型的可靠性,所有研究對象面對的宏觀經(jīng)濟政策環(huán)境應(yīng)相同,因此本次研究中選擇的所有的ST公司均是2014年首次上市的企業(yè),數(shù)據(jù)采集范圍為2010——2012,2012年數(shù)據(jù)為截面數(shù)據(jù),以此為樣本建立模型。
財務(wù)預(yù)警指標包括現(xiàn)金流財務(wù)指標和傳統(tǒng)財務(wù)指標兩大類,模型的可靠性會受到預(yù)警分析指標的影響,會計信息使用者在決策過程中必須要對企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)、盈利狀況、資金流動狀況等有充分的了解,本次實證分析中全面考慮企業(yè)的現(xiàn)金流量、營運能力、償債能力、成長能力、盈利能力五個維度,共選取了22個財務(wù)指標。其中反映企業(yè)盈利能力的指標有凈資產(chǎn)收益率X1、主營業(yè)務(wù)利潤率X2、銷售毛利率X3、資產(chǎn)凈利率X4、每股凈資產(chǎn)X5及留存收益/資產(chǎn)總額X6,反映企業(yè)償債能力的指標有流動比率X7、速動比率X8、資產(chǎn)負債率X9、營運資金/資產(chǎn)總額X10、利息保障倍數(shù)X11,反映企業(yè)營運能力的指標有應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X12、存貨周轉(zhuǎn)率X13以及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X14,反映企業(yè)成長能力的指標有主營業(yè)務(wù)收入增長率X15、總資產(chǎn)增長率X16、凈利潤增長率X17以及凈資產(chǎn)增長率X18,反映企業(yè)現(xiàn)金流的指標有每股經(jīng)營現(xiàn)金流量X19、盈利現(xiàn)金比率X20、現(xiàn)金流動負債比X21以及債務(wù)保證率X22。
(一)單變量分析
以合并報表數(shù)據(jù)為例,從五個維度的指標中選取6個比較具有代表性的財務(wù)指標,每個維度至少選擇一個,計算兩組公司各個指標的平均值,進行單變量分析后,觀察ST企業(yè)與非ST企業(yè)單個指標之間的差異。
盈利能力維度中選擇銷售毛利率作為單變量指標,分析之后發(fā)現(xiàn),ST企業(yè)三年來的銷售毛利率在不斷的下降,非ST企業(yè)這三年以來銷售毛利率比較平穩(wěn),變化不大。
企業(yè)的償債能力分為短期償債能力和長期償債能力兩種,其中短期償債能力選擇流動比率作為單變量指標,分析之后發(fā)現(xiàn),非ST公司的平均流動比率在1.6~1.4之間,ST公司的平均流動比率則在0.9~0.6之間,也就是說非ST公司的平均流動比率明顯高于ST公司,盡管兩類公司的平均流動比率都在下降,但ST公司的下降幅度更大。
企業(yè)的長期負債能力分析選擇資產(chǎn)負債率作為單變量指標,分析之后發(fā)現(xiàn),非ST公司的平均負債率比較平穩(wěn),在40%~50%之間,而ST公司則有較大幅度的變化,10年到11年有小幅度的下降,在60%左右,11年到12年大幅度上升,資產(chǎn)平均負債率達到80%。主要是因為ST公司抵御金融危機的能力較低,總體狀況比較差。
企業(yè)的營運能力分析時選擇總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為單變量指標,非ST公司的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率比較平穩(wěn),在0.8~0.9之間,始終在緩步的上升,ST公司的10年到11年總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率發(fā)生較大幅度的增長,11年到12年又迅速下降,三年的平均值在0.5左右,明顯低于非ST公司。
分析企業(yè)的成長能力時主要選擇總資產(chǎn)增長率和凈利潤增長率作為指標,通過分析之后可以發(fā)現(xiàn),10年到11年,非ST公司的總資產(chǎn)增長率在20%~25%之間,12年迅速下降到10%以下,三年來,ST公司的總資產(chǎn)增長率在同樣也在持續(xù)的下降,12年甚至變成了負值,總資產(chǎn)停止增長。分析凈利潤增長率可以發(fā)現(xiàn),10年及12年,ST公司的平均凈利潤增長率低于非ST公司,11年高于非ST公司,兩類公司的平均凈利潤增長率都十分不穩(wěn)定。
企業(yè)的獲現(xiàn)能力分析選擇現(xiàn)金流動負債比作為單變量指標,10年到12年,非ST公司的平均現(xiàn)金流動負債比在0.16~0.12之間,在緩慢的下降,但ST公司的現(xiàn)金流量負債比呈現(xiàn)一定程度的波動,10年到11年在迅速上升,11年到12年又有所下降,但總體而言依然明顯低于非ST公司,在0.02~0.08之間,由此可見,非ST公司的現(xiàn)金償還能力較好。
(二)多變量分析
單變量分析的方法在財務(wù)困境預(yù)測中存在著一定的缺點,各個財務(wù)指標的預(yù)測能力不一樣,預(yù)測方向各不相同,對同一公司進行預(yù)測都可能存在著不同的結(jié)果,因此,下文采用多變量分析的方法進行建模,圖1為具體的研究思路。
圖1 多變量分析研究思路
1. 變量篩選
采用獨立樣本T檢驗方法檢驗在非ST組及ST組中上述的備用財務(wù)指標是否具有代表性,初步進行變量的篩選,具體的篩選步驟如下所示,基于母公司報表數(shù)據(jù)及合并財務(wù)報表數(shù)據(jù)計算48個樣本公司的22個財務(wù)比率,在5%的顯著性水平下對這些財務(wù)指標進行單樣本K-S檢驗,分析這些樣本ST公司的指標總體上是否符合正態(tài)分布,如果符合,在5%的顯著性水平下對每年數(shù)據(jù)的指標均值進行獨立樣本T檢驗,如果指標兩年及以上均值都顯著,可以作為財務(wù)預(yù)警指標,不符合正態(tài)分布的,通過獨立樣本非參數(shù)檢驗對三年數(shù)據(jù)指標均值進行檢驗。
(1)基于合并報表數(shù)據(jù)進行變量篩選
2010年財務(wù)指標均值差異檢驗。采用單樣本K-S檢驗法判斷22個財務(wù)指標樣本正態(tài)性發(fā)現(xiàn),樣本中所有的ST公司的財務(wù)指標都服從正態(tài)分布,非ST公司只有少數(shù)不符合,因此可以繼續(xù)進行獨立樣本T檢驗。對剩余20個指標進行獨立樣本T檢驗顯示,5%的顯著性水平下,共有14個指標通過該檢驗,分別為變量1、2、3、4、6、7、8、10、11、14、18、21、22,由于樣本數(shù)量較小,將均值差異顯著性檢驗變?yōu)榉植家恢滦詸z驗,兩獨立樣本非參數(shù)檢驗顯示,變量12、17沒有通過,差異不顯著。
11年財務(wù)指標均值差異檢驗。K-S檢驗顯示,ST公司的所有財務(wù)指標中除了變量1之外,均符合正態(tài)分布,非ST公司,指標11、12.、17、18不符合。對剩余的17個指標進行獨立樣本T檢驗顯示,5%的顯著性水平下,變量2、3、7、8、10、14通過顯著性檢驗,指標1、11、12、17、18非參數(shù)檢驗結(jié)果表明,除指標1外其余均未通過顯著性檢驗。
12年財務(wù)指標均值差異檢驗。K-S檢驗顯示,ST公司中除了指標18外,均符合正態(tài)分布,非ST公司指標18、19不符合。對剩余指標進行獨立樣本T檢驗表明,指標2、3、4、7、8、10、14通過檢驗,對指標18、19進行非參數(shù)檢驗發(fā)現(xiàn)只有18通過。
由上述分析可以發(fā)現(xiàn),三年間,存在顯著性差異的財務(wù)指標有14個,其中9個至少兩年顯著性水平為0.05,財務(wù)指標平均值差異的t檢驗中有7個通過該檢驗,且這些指標對應(yīng)的|t|大幅度增加,由此可見,它們的預(yù)測能力比較顯著,可以將這9個指標納入預(yù)警指標體系,但這9個指標中缺少現(xiàn)金流量指標,因此,將現(xiàn)金流指標盈利現(xiàn)金比率X20納入該體系。
(2)基于母公司報表數(shù)據(jù)進行變量篩選
變量篩選方法與上述步驟一致,最終選擇指標1、4、7、10、14、17、20一共7個指標納入預(yù)警指標體系。
2. 財務(wù)預(yù)警模型建立
(1)基于合并報表數(shù)據(jù)進行分析及建模
統(tǒng)計分析之前通過標準化處理將數(shù)據(jù)標準化,然后通過一定的統(tǒng)計分析方法建模。為了判斷數(shù)據(jù)是否能夠適合進行因子分析,需要通過KMO檢驗和Barlett球度檢驗的方法分析變量的相關(guān)性,KMO在0.5以下,表明不適合,對基于合并財務(wù)報表的數(shù)據(jù)檢驗后發(fā)現(xiàn),KMO=0.624,則適合;Barlett球度檢驗時,顯著性為0,說明所有的變量具備一定的相關(guān)性,可以進行因子分析。
因子分析時,首先需要確定主成分的個數(shù),本次研究選擇的主成分提取數(shù)為5個,因子分析結(jié)果顯示,第1公因子能夠較好的代表X7、X8、X10這三個指標,也就是企業(yè)的償債能力,第2公因子能夠較好的代表X1、X4、X18這幾個指標,即企業(yè)的成長能力及盈利能力,第3公因子能夠較好的代表X2、X3即企業(yè)主營業(yè)務(wù)盈利能力,第4公因子能夠較好的代表X20即企業(yè)獲現(xiàn)能力,第5公因子能夠較好的代表X14即企業(yè)營運能力。通過主成分及主成分貢獻建模,對所有公因子得分進行加權(quán)求和,計算得出它們的方差貢獻率為32.26%、23.68%、18.89%、10.32%、10.06%,各公司財務(wù)預(yù)警模型為:
zF=32.26%F1+23.68%F2+18.89%F3+10.32%F4+10.06%F5
(2)基于母公司數(shù)據(jù)進行分析及建模
建模過程與上文一致,最終得出各公司財務(wù)預(yù)警模型為:
zF=40.53%F1+14.92%F2+14.55%F3+14.41%F4+14.36F5
3. 模型判別能力檢驗
(1)合并財務(wù)報表數(shù)據(jù)
計算樣本估計組綜合得分,有無財務(wù)危機分割點根據(jù)誤判率最小原則進行確定,zF值在-0.14以下時有財務(wù)危機,反之沒有。對24家樣本公司進行判斷顯示,有兩家判斷失誤,其余均準確,該模型準確率達到91.67%。將預(yù)測樣本數(shù)據(jù)帶入模型后,有四家誤判,準確率達到83.30%,由此可見,該模型預(yù)測效果比較好。
(2)母公司報表數(shù)據(jù)
財務(wù)危機分割點為-0.2979,24家建模估計樣本公司的判別準確率為100%,按照基于合并財務(wù)報表數(shù)據(jù)的財務(wù)分割點進行判別,準確率為91.67%,預(yù)測效果較好。
由上述的結(jié)果可以看出,兩組樣本通過基于母公司數(shù)據(jù)的預(yù)警模型判別財務(wù)風(fēng)險,準確率相對較高,但實際上,由于本次選擇的樣本公司的平均規(guī)模都較小,因此預(yù)測模型應(yīng)用時可能會存在著一些偏差,這也是該模型的不足之處,本文建立的模型僅為相關(guān)研究人員的財務(wù)預(yù)警工作提供簡單的參考。
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