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上市公司财务风险的预警和防范

时间:2016-06-13  作者:夏洁

5.健身功能

通过财务风险预警分析,企业能系统而详细地记录财务危机发生的原因、处理经过、解除危机的各项措施,处理结果与改进建议,并把它作为处理类似危机事件的参考,这样就可以将企业纠正偏差与过失的经验进一步转化为企业经营管理活动的规范,避免重犯类似的错误,不断增强企业抵御财务风险的免疫能力。

由此可见,财务风险预警能够预先告知企业管理者和投资者有关企业内部财务营运体系所隐藏的问题,从而采取适当的风险防范和控制措施,避免或减少财务风险带来的损失。

(二)上市公司财务风险的预警方法

财务风险的预警方法包括定量分析和定性分析。定性分析是结合非财务因素,估计各种不利因素对企业财务状况的影响,以更好预测财务危机发生的可能。定量分析是以财务指标为基础的比率分析。很早以前,会计研究人员就发现,经营成功的公司和经营失败的公司,在财务指标上存在显著的不同。例如,一项国外的研究表明,88%的公司在破产以前表现出如下财务状况不良的征兆:破产前一年,营运资本为负数;破产前三年,至少有一年经营活动发生亏损;破产前三年,至少有一年出现净亏损。研究人员根据经营失败公司的财务特征,已经开发出大量的破产预测统计模型,有些甚至已成为成熟的商业软件。用这些模型来预测企业破产的准确度比较高,大专会计毕业论文如奥特曼(Altman)的Z模型预测企业破产的准确率高达84%,我们可以运用破产预测模型的思路来研究财务风险预测模型。所以根据不同的角度和基础,财务风险的预警方法可以分为两类:一是传统的财务风险预警方法,二是基于计量方法的预警模型。

1.传统的财务风险预警方法

它一般指用财务比率分析预警财务危机,但也包括专业机构如银行、资信评估机构为弥补财物比率分析的不足,应用非财务信息指标如管理行为等来预警财务危机。会计是一个为利益相关人提供决策有用信息的系统,财务报告是会计的直接产品。财务报告以一种通用的商业语言,综合反映了企业财务状况、经营成果以及现金流量信息,为分析企业经营活动与评估风险提供了原始资料。企业资源配置缺陷与错误的经营管理策略与执行,在会计系统中表现为财务指标开始恶化。财务状况进一步恶化引发财务困境或财务危机。因而,无效率或不良的管理行为特征与会计系统中的相关指标都可以作为财务风险的征兆,如图4-1所示。

一般财务风险的成因是多方面的,对于不同行业的企业来说,财务风险的表现形式也不尽相同。因此在定量分析的同时,还应该结合定性分析的方法,对企业外部环境变化等因素进行分析。结合上市公司实际情况的基础上,定量指标从表内信息出发,定性指标从表外信息出发。下表4-1是对常用的上市公司财务风险预警指标的概括。

表4-1  常用财务指标的计算公式和预警区域

指标

类型

指标名称 单位 指标计算 预警区域

资产负债率 % 负债总额/资产总额 ≥85%
流动比率   流动资产/流动负债 ≤1.25
速动比率   (流动资产-存货)/流动负债 ≤0.25
盈利现金比率   经营活动产生现金净流量/净利润 ≤1
长期投资比率 % 长期投资总额/长期资产 ≥50%
投资收益比率 % 投资收益/投资成本 ≤净资产收益率
关联方业务收入比率 % 关联方业务收入/总业务收入 ≥70%
主营业务收入利润率 % 主营业务利润/主营业务收入 ≤5%
营业利润比重 % 营业利润额/利润总额 ≤50%
应收账款周转率 主营业务收入净额/平均应收账款余额 ≤行业平均水平50%
存货周转次数 主营业务成本/存货平均余额 ≤行业平均水平50%
净资产收益率 % 净利润/平均净资产 ≤0

股权结构变动 是/否 存在重大股权变动情况
管理层变动 是/否 存在管理层频繁变动或犯罪情况
抵押担保事项 是/否 存在较大的抵押担保事项

每年或每半年,当上市公司的年报或半年报公布时,根据年报或半年报披露的公司数据和有关情况,统计、计算上市公司年度或半年度的风险预警指标体系中各指标的观测值。根据各指标的观测值和表中的预警区域标准,判断公司风险程度的大小,处于预警区域的指标越多,则上市公司的财务风险就越大。

2.基于计量方法的预警模型

由于国外证券市场的发展历史较长,关于财务风险预警模型的研究数量多,成果也比较成熟。主要有单变量预测模型和多元预测模型两种。比弗(Beaver)最早提出了单变量模型,他对于财务失败,不仅仅狭义地界定为破产,还包括“债券拖欠不履行,银行超支,不能支付优先股利等”。他首先使用资产负债率,净资产收益率,总资产收益率,流动比率等作为变量,对79家经营失败的公司和79家经营未失败的公司进行一元判定预测,发现现金流量与负债总额的比率能够最好地判定公司的财务状况(误判率最低);其次是资产负债率。并且离经营失败日越近,误判率越低,预见性越强。

为了改进传统研究中的缺陷,获得对企业财务危机更好的预警模型,研究人员从20世纪60年代起发展了多种新的模型和方法,预测的精度和效率得到了极大的提高,其中,多变量分析是基础思想方法。

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