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    基于判別分析對(duì)制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的實(shí)證分析

    2021-12-03 13:20:36范翠婷長(zhǎng)沙學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院
    環(huán)球市場(chǎng) 2021年32期
    關(guān)鍵詞:費(fèi)希爾質(zhì)心上市

    范翠婷 長(zhǎng)沙學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院

    經(jīng)濟(jì)全球化的趨勢(shì)愈加深入,企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境也不斷變化,我國(guó)資本市場(chǎng)不斷強(qiáng)大,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也不斷加劇,給制造業(yè)帶來機(jī)遇的同時(shí)也帶來了挑戰(zhàn),近些年來因財(cái)務(wù)問題被處理的上市企業(yè)數(shù)量不斷上升,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越來越受到了關(guān)注,潛伏的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)難以被預(yù)測(cè),現(xiàn)需要構(gòu)建模型對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警,為企業(yè)管理層提供有效信息,使得制造業(yè)上市企業(yè)未來更好的運(yùn)行。蔡偉斌、崔毅[1](2014)研究2010 年ST 上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),利用綜合預(yù)警值F 判斷模型是否具有預(yù)警作用,結(jié)果表明基于主成分分析的方法對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)作出較好的預(yù)警。但模型僅能判斷出公司是否存在財(cái)務(wù)危機(jī),不能區(qū)分出當(dāng)前財(cái)務(wù)危機(jī)的程度。徐曉莉、陳佩佩[2](2018)通過多元判別分析對(duì)房地產(chǎn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型建立,結(jié)果顯示此模型能有效的對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)檢驗(yàn)。戈俏梅、徐碧瑩[3](2019)以2017 年財(cái)務(wù)危機(jī)公司和與之配對(duì)的財(cái)務(wù)規(guī)范公司為研究對(duì)象,通過判斷分析法建立模型后發(fā)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)結(jié)果較為理想,能有效為企業(yè)財(cái)務(wù)進(jìn)行預(yù)警。

    制造業(yè)是國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力不可或缺的部分,是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要根基,制造業(yè)上市企業(yè)對(duì)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型起到了不容忽視的作用,因此制造行業(yè)上市企業(yè)應(yīng)該建立有效的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,對(duì)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加以預(yù)測(cè),提供給企業(yè)管理層有效的決策信息,推動(dòng)上市企業(yè)發(fā)展,促進(jìn)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。以往文獻(xiàn)沒有考慮時(shí)間維度,但本文引入了時(shí)間維度的考慮,對(duì)2018 年—2020 年的30 家制造業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行分析。并且本文具有針對(duì)性,現(xiàn)有大多數(shù)研究在選區(qū)樣本時(shí)沒有具體到行業(yè),忽略了行業(yè)差異性帶來的影響,本文立足于制造業(yè)專門建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。本文采用費(fèi)希爾判別法構(gòu)建制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型,旨在為制造業(yè)企業(yè)預(yù)警是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及當(dāng)前的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度情況提供一句,使得企業(yè)可以盡早采取措施規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),降低損失。

    一、制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系建立與數(shù)據(jù)來源

    本文目的是想構(gòu)建制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型,國(guó)內(nèi)外有很多學(xué)者用不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)各行業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行了實(shí)證研究,通過參考制造業(yè)已有的文獻(xiàn)并且結(jié)合制造業(yè)企業(yè)的具體情況和特征,選取了適合反映制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo),從盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)能力四個(gè)方面建立制造業(yè)上市企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警模式。盈利能力反映了企業(yè)在一定時(shí)期獲取利潤(rùn)的能力,本文選擇凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、毛利率、凈利率來體現(xiàn)。償債能力反映了企業(yè)利用資產(chǎn)償還長(zhǎng)期與短期債務(wù)的能力,本文運(yùn)用流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金流量比率、資產(chǎn)負(fù)債率、權(quán)益乘數(shù)五個(gè)指標(biāo)對(duì)上市制造業(yè)企業(yè)償債能力進(jìn)行分析。營(yíng)運(yùn)能力是指企業(yè)利用各項(xiàng)資產(chǎn)賺取利潤(rùn)的能力,因此本文從總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)天數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率方面來分析企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力。成長(zhǎng)能力反映了企持續(xù)獲取資金和擴(kuò)展經(jīng)營(yíng)的能力,本文選取營(yíng)業(yè)總收入、歸屬凈利潤(rùn)、扣非凈利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)總收入同比增長(zhǎng)、歸屬凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)、扣非凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)、營(yíng)業(yè)總收入滾動(dòng)比增長(zhǎng)、歸屬凈利潤(rùn)滾動(dòng)比增長(zhǎng)、扣非凈利潤(rùn)滾動(dòng)環(huán)比增長(zhǎng)指標(biāo)評(píng)估成長(zhǎng)能力。

    本文隨機(jī)選取了15 家制造業(yè)ST 上市企業(yè)和15 家制造業(yè)非ST 上市企業(yè)2018-2020 年的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型,數(shù)據(jù)來源于東方財(cái)富網(wǎng)。

    二、制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系的實(shí)證檢驗(yàn)

    之前的指標(biāo)體系是理論上的,現(xiàn)在做實(shí)證的話要具體問題具體分析,所以要針對(duì)這一行業(yè)的數(shù)據(jù),找出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)和沒有出現(xiàn)的之間哪些指標(biāo)有差異。通過SPSS24.0軟件對(duì)原始指標(biāo)進(jìn)行均值檢驗(yàn),并檢驗(yàn)非ST 企業(yè)和ST 企業(yè)在這些指標(biāo)上是否存在差異,在0.1 的顯著性水平下來進(jìn)行判定,原始指標(biāo)體系共有24 個(gè)指標(biāo),通過顯著性檢驗(yàn)的指標(biāo)如表1 所示,凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、毛利率、凈利率、現(xiàn)金流量比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)天數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)、營(yíng)業(yè)總收入、歸屬凈利潤(rùn)、歸屬凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)、扣非凈利潤(rùn)同比增長(zhǎng)、歸屬凈利潤(rùn)滾動(dòng)環(huán)比增長(zhǎng)、扣非凈利潤(rùn)滾動(dòng)環(huán)比增長(zhǎng)14 個(gè)指標(biāo)。同時(shí)從表1 可以看出,一級(jí)指標(biāo)中,通過檢驗(yàn)指標(biāo)的主要集中在盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力和成長(zhǎng)能力三個(gè)方面,主要是由于多數(shù)制造業(yè)企業(yè)市場(chǎng)不太成熟,龍頭企業(yè)較少。

    表1 制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)體系與指標(biāo)顯著性

    三、基于費(fèi)希爾判別法的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的實(shí)證分析

    (一)研究思路

    本文旨在構(gòu)建一個(gè)模型,用于判定制造行業(yè)上市企業(yè)是否出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),如果出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)一步判斷出該企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度有多大,如果未出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),則判斷該企業(yè)未來出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性有多大?;诖怂悸?,本文采取費(fèi)希爾判別法來構(gòu)建模型。

    (二)實(shí)證結(jié)果分析

    1.模型檢驗(yàn)

    進(jìn)行實(shí)證分析之前,首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)以便判別現(xiàn)有的數(shù)據(jù)是不是適合進(jìn)行建模?,F(xiàn)有兩種檢驗(yàn)方法可以采用:Box 檢驗(yàn)和Lambda 檢驗(yàn)。首先采用Box 檢驗(yàn),用于檢驗(yàn)ST 企業(yè)和非ST 企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)是否存在顯著性差異,由SPPS24.0 軟件輸出結(jié)果可知博克斯檢驗(yàn)的值為2251.339、顯著性水平為0,由此說明了ST 企業(yè)和非ST 企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)有顯著性差異。之后進(jìn)行Lambda 檢驗(yàn),用于檢驗(yàn)建立的判別函數(shù)模型是否顯著,檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)量是44.904,顯著性水平為0,表明所建立的判別函數(shù)模型十分顯著。通過這兩種檢驗(yàn),說明本文選取的數(shù)據(jù)都比較合適,質(zhì)量較高。

    2.判別函數(shù)結(jié)果及各組質(zhì)心

    借助SPSS24.0 軟件,基于現(xiàn)有的ST 和非ST 制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù),可以得出費(fèi)希爾判別函數(shù)如下:

    Y=0.002245X1+0.000778X2+0.007475X3+0.000359X4+0.490423X5-0.000169X6-0.000029X7+0.000908X8+0.003382X9+0.005113X10-0.000072X11+0.000597X12+0.001145X13-0.000528X14-0.041741

    第0 類代表非ST 企業(yè),第1 類代表ST 企業(yè),由表4 結(jié)果可知,非ST 企業(yè)組質(zhì)心處的函數(shù)值為0.845,ST 企業(yè)組質(zhì)心處的函數(shù)值為-0.885,兩組質(zhì)心的中心值為-0.02,因此對(duì)于制造業(yè)上市企業(yè),當(dāng)其費(fèi)希爾判別函數(shù)值大于-0.02 時(shí),即更接非ST 企業(yè)組質(zhì)心,則判定其財(cái)務(wù)狀況良好,同時(shí)可以通過函數(shù)值與非ST 企業(yè)和ST 企業(yè)兩組質(zhì)心距離差異來得出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度,比值越小說明存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的程度越大,同時(shí)可以通過函數(shù)值與非ST 企業(yè)和ST 企業(yè)兩組質(zhì)心距離差異來得出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度,比值越小說明企業(yè)存在一定財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性。若其取值小于-0.02,則越靠近ST 上市企業(yè)的組質(zhì)心,可以判斷其目前存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)可以通過函數(shù)值與非ST 企業(yè)和ST 企業(yè)兩組質(zhì)心距離差異來得出財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度,比值越大說明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況越差。

    3.模型預(yù)測(cè)結(jié)果

    利用之前得到的費(fèi)希爾判別函數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行分類,結(jié)果如表2 所示。非ST 企業(yè)有45 個(gè)樣本,ST 企業(yè)共有43 個(gè)樣本。45 家非ST 企業(yè)中,準(zhǔn)確判定為非ST 企業(yè)的有43 個(gè)樣本,誤判為ST 企業(yè)的有2 個(gè)樣本。原本為ST 企業(yè)的43 個(gè)樣本中,準(zhǔn)確判定為ST企業(yè)的有30 個(gè)樣本,誤判為非ST 企業(yè)的有13 個(gè)樣本。即對(duì)于ST 企業(yè)預(yù)測(cè)正確率為69.8%,非ST 企業(yè)預(yù)測(cè)結(jié)果為95.6%,整體一共有82.95%的正確率。說明本文建立的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)質(zhì)量比較高,準(zhǔn)確度較好,能有效地對(duì)制造業(yè)上市企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。

    表2 模型分類結(jié)果a

    四、模型實(shí)際運(yùn)用——以三一重工和*ST步森為例

    本文在之前已經(jīng)成功建立了對(duì)制造業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的模型,在本小節(jié)中,我們將隨機(jī)抽選一個(gè)非ST 制造業(yè)企業(yè)和一個(gè)ST 制造業(yè)企業(yè),來探討對(duì)于模型的實(shí)際運(yùn)用。

    利用三一重工2020 年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)帶入費(fèi)希爾判別模型進(jìn)行計(jì)算:

    Y=0.002245×29.64+0.000778×14.05+…-0.000528×11.92-0.041741

    模型求解得出的三一重工費(fèi)希爾判別函數(shù)值為4.558024 >-0.02,故將三一重工判別為財(cái)務(wù)狀況良好的制造業(yè)上市企業(yè),實(shí)際上其的確屬于非ST 企業(yè),故表明模型判別結(jié)果正確,并且可以看出,其2020 年費(fèi)希爾函數(shù)值與非ST 企業(yè)和ST 企業(yè)兩組質(zhì)心距離差異較?。ň嚯x比值為0.68),因此可推測(cè)其存在一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)管理測(cè)應(yīng)對(duì)此引起重視。

    利用*ST 步森2020 年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)帶入費(fèi)希爾判別模型進(jìn)行計(jì)算:

    *ST 步森函數(shù)值-2.93950903 小于-0.02,說明其屬于非ST 企業(yè),實(shí)際上,其也屬于*ST 企業(yè),表明模型判別結(jié)果正確。其2020年費(fèi)希爾函數(shù)值與非ST 企業(yè)和ST 企業(yè)兩組質(zhì)心距離差異較大(距離比值為1.84),說明其財(cái)務(wù)狀況較差。

    通過三一重工的*ST 步森企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用,表明費(fèi)希爾判別函數(shù)模型效果較高,精度較高,能準(zhǔn)確判別企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況,并且能對(duì)其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度做出預(yù)測(cè)。

    五、結(jié)束語(yǔ)

    本文以制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警這一主題進(jìn)行實(shí)證分析,從盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力和成長(zhǎng)能力四個(gè)方面分別選取了制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)建立指標(biāo)體系,采用SPSS24.0 軟件選取制造業(yè)ST 上市企業(yè)和非ST 上市企業(yè)通過顯著性檢驗(yàn)的14 個(gè)指標(biāo)。然后對(duì)15 家制造業(yè)非ST 上市企業(yè)和制造業(yè)15 家ST 上市企業(yè)2018 年-2020年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)建立的模型進(jìn)行有效性實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果顯示所建立的模型對(duì)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)82.95%,同時(shí)本文以三一重工和*ST 步森企業(yè)為例,將費(fèi)希爾模型成功應(yīng)用實(shí)際,檢測(cè)效果良好。當(dāng)今制造業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)十分激烈,企業(yè)需保持良好的財(cái)務(wù)狀態(tài),進(jìn)而避免財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),本文建議制造業(yè)上司企業(yè)應(yīng)提前預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),提前發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)漏洞,并通過有效的財(cái)務(wù)預(yù)警為今后財(cái)務(wù)決策做準(zhǔn)備,及時(shí)控制可能出現(xiàn)的財(cái)務(wù)問題,降低企業(yè)損失,避免邁入破產(chǎn)的道路,以求良好穩(wěn)定的發(fā)展。

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