淺議非上市國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型的構(gòu)建方向

紀(jì)曉明

國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司

淺議非上市國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型的構(gòu)建方向

紀(jì)曉明

國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司

隨著中央國(guó)資國(guó)企改革力度的加大，國(guó)有企業(yè)未來(lái)面臨市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)經(jīng)營(yíng)壓力增大。宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)的背景下，國(guó)有企業(yè)發(fā)展過(guò)度依賴于原有的壟斷優(yōu)勢(shì)，在未來(lái)市場(chǎng)化改革中面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)勢(shì)必將顯著加大，迫切需要研究構(gòu)建適用的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型，適應(yīng)改革和發(fā)展的趨勢(shì)，做好財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)與管控。下面從國(guó)內(nèi)外對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型的研究情況，探索非上市國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型的構(gòu)建方向。

一、國(guó)外研究現(xiàn)狀

國(guó)外對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型研究開展較早，主要可分為單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型、多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型、邏輯回歸模型。

(一)單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型

1966 年，威廉.比弗研究提出5個(gè)最具代表性的財(cái)務(wù)指標(biāo)：資產(chǎn)收益率=凈收入/資產(chǎn)總額、債務(wù)保障率=現(xiàn)金流量/ 負(fù)債總額、資產(chǎn)負(fù)債率=負(fù)債總額/資產(chǎn)總額、營(yíng)運(yùn)資本資產(chǎn)比率=營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)、貼現(xiàn)率。研究結(jié)果顯示債務(wù)保障率指標(biāo)對(duì)失敗公司財(cái)務(wù)狀況具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。

(二)多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型

1968 年，Altman首次提出多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型：Z-Score模型，是應(yīng)用較為廣泛的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，公式如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

Altman經(jīng)過(guò)計(jì)算Z值，將企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況劃分為三個(gè)區(qū)域：當(dāng)Z值大于2.99時(shí)劃入安全區(qū)域(safe zone)、當(dāng)Z值介于1.81至2.99時(shí)劃入灰色區(qū)域(grey zone)、當(dāng)Z值小于1.81時(shí)劃入危險(xiǎn)區(qū)域(distress zone)。Altman在1977年、2000年對(duì)該模型進(jìn)行了兩次修正。1977年修正模型由于涉及商業(yè)機(jī)密，具體系數(shù)未予以公布。2000年形成了適用于非上市公司和適用于非制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)失敗的Z模型。其中適用于非上市公司的公式為：

其中，Z為判別函數(shù)值；X1代表營(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額；X2代表留存收益/資產(chǎn)總額； X3代表息稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額；X4代表股東權(quán)益賬面價(jià)值/負(fù)債賬面價(jià)值總額；X5代表銷售收入/資產(chǎn)總額。

當(dāng)Z值大于2.9時(shí)劃入安全區(qū)域(safe zone)、當(dāng)Z值介于1.23至2.9時(shí)劃入灰色區(qū)域(grey zone)、當(dāng)Z值小于1.23時(shí)劃入危險(xiǎn)區(qū)域(distress zone)。

(三)邏輯回歸模型

1984 年，Zmijewski建立了Probit多元概率比模型，假設(shè)企業(yè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，企業(yè)破產(chǎn)概率為p且可用財(cái)務(wù)指標(biāo)線性解釋，通 過(guò)極大似然函數(shù)求參數(shù)，根據(jù)下列公式求破產(chǎn)概率：

如果p大于0.5，則企業(yè)破產(chǎn)可能性大，為破產(chǎn)型；反 之企業(yè)經(jīng)營(yíng)正常，為正常型。

二、國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警研究主要分為單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型、多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型、功效系數(shù)法、邏輯回歸模型，國(guó)內(nèi)學(xué)者結(jié)合研究成果對(duì)國(guó)外模型系數(shù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。

(一)單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型

1999 年，陳靜在Beaver研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合Fisher線性判定分析方法，建立了單變量判定模型。預(yù)警指標(biāo)的研究：陳靜著重分析了四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)—流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)負(fù)債率。研究得出流動(dòng)比率和資產(chǎn)負(fù)債率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高。

(二)多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型

陳靜1999年在Altman研究的基礎(chǔ)上，進(jìn)行二元線性的判定分析，建立了多變量模型。預(yù)警指標(biāo)的研究：選取樣本同單變量模型，指標(biāo)選取比單變量模型多了兩個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)—總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和營(yíng)運(yùn)資本/總資產(chǎn)，研究得出預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率隨著宣布日的增大而降低。

1996 年，周首華、楊濟(jì)華在對(duì)Altman的Z模型修正的基礎(chǔ)上，引入了新的自變量—現(xiàn)金流量，構(gòu)建了F 分?jǐn)?shù)模型。

F分?jǐn)?shù)模式方程式以0.0274為臨界點(diǎn)：若某一特定的F分?jǐn)?shù)低于0.0274，則將被預(yù)測(cè)為破產(chǎn)公司；反之，若F分?jǐn)?shù)高于0.0274，則公司將被預(yù)測(cè)為可以繼續(xù)生存的公司。

(三)功效系數(shù)法

功效系數(shù)法又叫功效函數(shù)法，它是根據(jù)多目標(biāo)規(guī)劃原理，對(duì)每一項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)確定一個(gè)滿意值和不允許值，以滿意值為上限，以不允許值為下限，計(jì)算各指標(biāo)實(shí)現(xiàn)滿意值的程度，并以此確定各指標(biāo)的分?jǐn)?shù)。再經(jīng)過(guò)加權(quán)幾何平均進(jìn)行綜合，從而評(píng)價(jià)被研究對(duì)象的綜合狀況。單項(xiàng)指標(biāo)評(píng)價(jià)分?jǐn)?shù)=60+(該指標(biāo)實(shí)際值-該指標(biāo)不允許值)/(該指標(biāo)滿意值-該指標(biāo)不允許值)x40，功效系數(shù)法雖然是一種企業(yè)績(jī)效評(píng)價(jià)方法，但已被用于公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的實(shí)證研究。

(四)邏輯回歸模型

2001 年，姜秀華、孫錚建立 Logistic回歸模型。預(yù)警指標(biāo)的研究以42家ST和非ST公司作為樣本，選取13個(gè)原始財(cái)務(wù)指標(biāo)，最終篩選出4個(gè)指標(biāo)—股權(quán)集中系數(shù)、短期借款/總資產(chǎn)、其他應(yīng)收款/總資產(chǎn)、毛利率。研究得出前一年財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率在 80%以上。

三、非上市國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型構(gòu)建方向

針對(duì)非上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究涉及較少，從國(guó)外研究看，2000年，Altman對(duì)其1968年發(fā)布的Z-Score模型進(jìn)行進(jìn)一步修正時(shí)，提出了針對(duì)非上市公司的適用模型；在國(guó)內(nèi)研究方面，部分學(xué)者利用功效系數(shù)法進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究，選用指標(biāo)組合由于不涉及股東權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值衡量，可運(yùn)用于非上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化。國(guó)有非上市企業(yè)，不存在破產(chǎn)或ST的情況，也即不存在顯性直接可取的財(cái)務(wù)失敗樣本，現(xiàn)有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究的最關(guān)鍵步驟：區(qū)分財(cái)務(wù)失敗樣本與財(cái)務(wù)正常樣本難以直接進(jìn)行判斷。針對(duì)非上市國(guó)有企業(yè)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)量化模型構(gòu)建方向可借鑒目前ST上市公司的判斷條件，以非上市國(guó)有企業(yè)連續(xù)兩年出現(xiàn)虧損作為財(cái)務(wù)失敗與財(cái)務(wù)正常的區(qū)分標(biāo)準(zhǔn)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型選用現(xiàn)有可利用的非上市公司模型，即阿特曼Z-Score模型與功效系數(shù)法互相參照，統(tǒng)計(jì)模型計(jì)算結(jié)論對(duì)財(cái)務(wù)失敗樣本預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，并據(jù)此提出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略。