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F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用

 

王树锋(教授)  李世民  倪云珍(黑龙江八一农垦大学 黑龙江大庆 163319

【摘要】  鉴于F分数模型具有运用资产、负债和股东权益市值等财务报告指标和相关会计数据简便快捷地测算出企业财务风险水平的特点,文章选取洛阳玻璃股份有限公司2014—2017年会计数据,运用F分数模型预测该公司的破产总判别分数依次为-1.5922-1.1620-1.0702-0.9718,持续低于破产临界点值0.0274,得出洛阳玻璃近年始终隐含重度财务风险的结论,据此提出财务应分别向决策层发布红色、橙色的预警信号,并有针对性地提出努力降低公司财务风险尽快脱离破产危机的建议。

【关键词】  F分数模型;上市公司;财务风险预警

【中图分类号】  F275  【文献标识码】  A  【文章编号】  1002-5812201907-0062-03

 

[1]财务风险是筹资投资风险、经营风险、存货风险和流动性风险的共同反映,直接关乎到企业生存和持续经营。建立财务风险预警机制以防微杜渐,是所有上市公司致力寻求的有效风险管理举措。传统的单变量分析、多元判别分析、逻辑回归分析、线性回归分析、神经网络、生存分析和灰色预测模型等财务风险预警方法,都因其原理复杂、运算困难和结论误差等因素,导致无法推广运用。为此,探寻上市公司财务风险预警新方法模式,十分迫切而重要。

一、F分数模型概述

(一)F分数模型设计

F分数模型,是运用数理统计的方法,分析有关变量间的相互依存关系,综合分析各变量对预测准确性的影响程度,最终建立企业财务危机判别函数模型。从应用角度看,F分数模型相较于灰色预测模型更为简单,对技术指标数量和会计数据要求趋于单一。该模型是北京工业大学教授周首华与美国夏威夷大学杨济华教授等联合在1996年以坎特曼创立的Z分数模型为基础,增设了对企业财务危机影响直接且巨大的现金流量指标后改进而成的公司偿债能力模型。F分数模型既遵循了财务理论和Z模型的财务危机预警模式,又对Z模型有所改进和突破,加之选取样本量(64家破产企业和4 160家经营企业)远远超过Z分数模型(选择32家破产企业和同数量费破产企业),从而大大增强了对企业短期内破产危机预测的准确度,预警精确率达到68.18%F分数模型中,依据财务风险与各项变量指标之间存在的非线性关系,采用加权计算办法,即得出公司破产可能性的总判别分数预测值,也称之为财务风险等级值(以下统称“F)。因变量F是企业破产指数或财务危机临界值,表示财务风险预警的财务风险上限标准,它与相关财务比率变量呈非线性关系,其函数关系表达式为:

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

式中,常数是根据样本数据测算得出的财务风险波动规律值。F分数模型的五个自变量的选择都依据财务理论,能够准确地对公司财务风险进行度量。其中X3(财务企业经营活动产生现金流量偿债能力)和X5(企业总资产创造现金流量能力)等两个变量,分别是对Z分数模型中反映资产获利能力和资产利用效果的两项指标替换,F值为0.0274±0.0775,即F值以0.0274为财务危机临界点,若某一公司F值<0.0274,则将被预测为破产公司;反之,则被预测为继续生存公司。临界点区间范围[-0.05010.1049]内为财务状况不稳定,由于指标准确性而出现误判的可能性较大。

F分数模型分析的最显着特征也是最受实务界欢迎之处,就在于它无需通过很久的历史数据,只需预测期财务报告提供相关资产、负债、期末留存收益、净利润、固定资产折旧、利息净值和股东权益市值等指标数据,即可直接测算出企业财务危机等级值;所预测的F值与公司破产可能性成反比,即F值越大,公司发生破产的可能性越小,反之,公司发生破产的可能性越大,需向管理层发出的财务风险预警信号越强烈。

(二)F分数模型指标的设立与应用

F分数模型运用五大自变量指标,包括反映公司流动资本规模用于流动资本偿债能力的资产流动性比率(X1)、反映期末累计的获利能力(X2)、反映企业经营活动产生的现金流量用于偿还企业债务的能力(X3)、反映上市公司资金流动不足以偿债而通过出售公司股票偿还债务的能力(X4)、反映企业总资产创造现金流量的能力(X5)。X1X5各项指标值都体现着企业发展的正能量,展示出对企业财务风险的抵御能力。所以,各项指标均与财务风险成反比,即X越大,企业短期偿债能力越强,短期出现财务危机的可能性越小。需要说明的是,X4是公司期末股东权益市场价值(以下简称权益市价)与期末总负债的比率,其中的权益市价需通过如下公式计算:

股东权益市价=[(期末资产总额-期初资产总额)/期末总股数]×未流通股数+A股股价×A股流通股数+H股股价×H股流通股数

依据各项财务指标和会计数据计算出的各项财务比率,是对公司财务风险或破产危机的综合反映。每个单项指标因资产创造现金流量的多寡,决定着上市公司偿债能力的强弱。所以,X5成为预测企业财务危机至关重要的变量指标,也是F分数模型优于Z分数模型的关键体现。

二、洛阳玻璃财务风险实证研究

(一)样本选择

本文选择创建历史悠久、2011年同时在沪港两地上市(A600876H01108)、在国内浮法玻璃产业首屈一指的洛阳玻璃股份有限公司(以下简称洛阳玻璃)为样本。公司注册资本526 766 875元人民币,固定资产和在建工程64 158.9万元。以制造销售浮法平板玻璃和电子玻璃着称,经营范围包括生产玻璃、深加工制品、机械成套设备、电器与配件,销售自产产品,提供技术咨询、技术服务。公司含龙门玻璃公司、洛阳龙海电子玻璃、蚌埠中建材信息显示材料、濮阳光电材料等四家全资子公司,年生产能力浮法平板玻璃    2 600万箱。2017年营业收入367 047 136.12元,营业成本256 499 345.38元,纳税总额20 055 008.93 元,税后综合收益总额20 568 060.51元,经营活动产生的现金流量净额为50 453 331.32元。筹资活动产生的现金流量净额 -50 413 260.74元,其中银行长短期借款合计583 866 993.87元,偿还债务、分配股利、利润或付利息支175 783 227.26

(二)窗口期确定

本文选取洛阳玻璃通过上海证券交易所网站公开发布的2014—2017年作为窗口期,以便通过对F分数模型的财务预警功能进行检测,并将预警信息与公司各年情况进行比对。

(三)数据获取

通过洛阳玻璃发布的各年度财务报告,选取了相关指标及会计数据,如表1所示。

洛阳玻璃2014—2017A股股价分别为7.24元、32.12元、25.61元和20.16元,H股股价分别为3.8元、5.12元、5.1元和4.06元。根据各年发行或持有的股份数量可以计算出期末股东权益市价:

2014年股东权益市价=[(177 273.32-114 444.4/    50 001.82×0+7.24×25 001.82+3.8×25 000=276 013.18(万元)

 

同理,公司2015—2017年期末股东权益的市场价值分别为:931 869.14万元、770 453.72万元、630 814.25万元。

(四)模型的测算

依照表1,先就2014年自变量指标和F值进行测算:

X1=[(期末流动资产-期末流动负债)/期末总负债]=   -0.0968X2=期末留存收益/期末总资产=-0.7352X3 =0.652X4=2.4118X5=0.482

再根据F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5 ,计算出F=-0.8765

同理,可依次计算出2015—2017年的相关变量指标值,其结果及其显示的财务风险度量等级如表2所示。

三、研究结论与建议

(一)研究结论

F值测算结果表明,该公司2014—2017每年的F值均<0.0274,说明公司近年的财务状况非常严峻,已经完全靠借款维系,随时有崩塌之虞。结合证监会发布的公司年度报告数据资料分析,洛阳玻璃的负债规模早在2014年就达到历史高峰的11.44亿多元,但资产总额近17.73亿元,年末资产偿债能力仅为64.52%,但从F值看已深藏重度财务风险,公司财务需发出橙色的严重预警信号;2015年,洛阳玻璃债务规模虽然有所减弱,年末余额降至10.36亿元,但由于公司进行资产重组,剥离了大量不良资产,使其资产总额降到13.14亿元,资产负债率反而上升到78.84,严重超过财务警戒线,通过F分值也明显看出公司财务风险达到超重度级别,显示为特别严重等级,应发出红色预警信号;2016年洛阳玻璃采取了资产重组和处置不良资产等积极偿债举措,使年末总资产同比增加了2.23亿元,负债总额减到8.34亿元,资产负债率降为61.46%F分值大幅回升了0.35,但仍低于-1,表明债务风险超重,破产危机特别严重,财务应发出红色预警信号;2017年进一步实施资产并购等,但资产有所增长,负债规模再度下降到8.14亿元,资产负债率首次低于60%,达到59.29%,其F分数继续回升-1以上的0.9718,是公司近三年来最能与F值临界点靠近的水平,虽仍无力解除公司持续经营和发展所面临的破产危机,财务仍应预警红色信号。但总体看,洛阳玻璃债务风险水平由超重度逐步趋向重度风险,破产危机渐渐趋小。洛阳玻璃只要高度重视财务发出的预警信息提示,加强筹资风险和收付性风险防控,就能早日破除破产危机,走上健康发展之路。

(二)问题与建议

1.问题。根据F分数模型预警结果,洛阳玻璃财务风险异常突出,财务危机特别严峻,达到破产状态;公司持续经营主要靠与营业收入相当甚至更高的融资借款维系,洛阳玻璃陷入经营乏力、管理溃败随时都有可能崩盘和破产的状态。2017年洛阳玻璃的F值测算结果明显最低,通过对洛阳玻璃F分数模型五个自变量的观察,可以看出主要是由于2017年的X1值和X3值这几年最大导致的,说明洛阳玻璃2017年的资产流动性是这四年中最强的一年,而且现金流偿债能力也是这四年中最强的一年。另外可以看出,洛阳玻璃2015年期末股东权益的市价是这四年最高的,但是在F值的测算过程中X4的表现却不是最好的,相反2016X4的表现最佳。主要是因为2016年公司的期末总负债比2015年的期末总负债大幅下降。X2表现最佳的年份是2015年,主要是因为2015年期末留存收益在这四年中最大,尽管留存收益为负。X5表现最佳的年份是2014年,主要是因为2014年该单位的利息收入减去利息支出的值最大,并且2014年的平均总资产是这四年中最低的一年。可见,影响洛阳玻璃F值水平超低的自变量是X1X2,表明公司最大风险源是资产流动性差和创利能力弱,充分暴露出公司生产性设备装备陈旧和管理成本过高等弊端。

2.建议。首先,应高度重视发挥人才和科技资源,加大研发投入,加快浮法玻璃和电子玻璃技术革新,努力开发新材料、新产品和新工艺,促进玻璃产品升级和多元化结构改造,增强核心竞争力。其次,要转变融资观念,努力摆脱股权融资偏好,积极开辟欧亚等国际市场,扩大企业形象和产品功能宣传,并实行全员包干订单式的以销定产,力争实现营业收入新突破,增强内部资金积累能力。再次,要严明生产经营管理,确保内部控制健全和落地,车间工人实施产量、质量与效益挂钩工资制度,行政职员推行风险收入政策,管理费用须严格财务计划控制和预算管理。最后,针对产权治理弱化的客观实际,主张洛阳玻璃董事会建立监督管理动机强烈的终极产权治理专业委员会,与监事会紧密配合协作,共同履行治理激励和内部控制监督职能,切实保证两权清晰分离,实现治理层管理层经营层的顺向逐级控制和定期逆向报告,形成重大管理规章董事会制定发布、最高管理当局组织和督促落实、各管理层和经营层切实执行、审计委员会检查、专业治理委员会巡视制度,坚决遏制公司管理费用支出过大、贷款资金使用支配失当甚至挥霍使用的现象,确保每笔财务收支合规、增效,最终降低财务风险水平,快速提升公司经营获利能力和资产流动性。

四、结语

F值分数模型虽然以企业经营活动产生现金流量偿债能力和企业总资产创造现金流量能力指标,分别替换掉资产获利能力和资产利用效果等两项指标,体现了重视用创造现金流量衡量企业偿债能力的重要效能,但也存在其固有局限性或缺陷。首先,忽略了融资到账期的资产负债率假增长现象。F值分数模型分析窗口期选择各会计报告年度而非筹融资起止期,而贷款起息日到还本日所间隔的期间与企业会计准则假设的会计期间差异很大。企业融资到账日,如恰逢资金紧张期也就是资金需求旺盛期。由于资产规模既定,突然进账的借入资金势必拉动资产负债率空前增长。以这个特定时点的资产负债率衡量持续经营状态的企业偿债能力显然不恰当也是无效的。其次,忽略了企业经营战略对各经营期创造现金流量能力的影响,违背了经营活动产生现金流往往与理论分析的均衡点相悖和现金量方向错位的规律。在商品市场需求旺季全力组织销售而在销售淡季集中采购原料安排生产,是制造业经营战略的首选。生产高峰期集中支付工资和采购资金,也是企业筹资到位并投入使用的最初期,经营资金流出明显高于经营活动创造的资金流入,即经营活动和资产的创造现金流偿债能力都极弱,但借款期内企业并不需要偿付借款本金,仅偿付借款利息则绰绰有余;当生产任务将告完成,便迎来销售旺季。该时期的经营活动产生的现金流入量将远远高于现金流出量,足以顺利完成短期借款的本金偿还。所以,F分数模型静态地利用某个会计期间的相关财务指标分析企业债务风险并判定其破产危机,其应用的科学性、可靠性尚存不足。下一步将进一步探索研究改进F值模型应用条件,提高企业债务风险评估的准确率,使之成为财务危机预测的重要方法。Z

 

 

【主要参考文献】

张晓燕.基于灰色预测模型的房地产公司财务风险预警[J.财会月刊,2016,(22.

文章刊登于《商业会计》2019年4月第7期

F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用.pdf


[1]【基金项目】大庆市社科规划重点项目经济转型视角的大庆现代农业产业体系及发展评价研究(项目编号:DSGB2018047)。

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