對上市公司虧損的財務(wù)預(yù)警信號的研究
對上市公司虧損的財務(wù)預(yù)警信號的研究 蔣屏 范昕[1] (對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)工商管理學(xué)院，100029） 摘要 本文隨機抽查了四家機械行業(yè)上市公司的有關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù),運用單變量模型進行分析 ，得出在企業(yè)虧損前其獲利能力指標對每股收益的影響較大。通過多變量分析建立 判定方程，得出可通過截止點預(yù)測企業(yè)虧損的可能性 關(guān)鍵詞 上市公司 預(yù)警信號 單變量分析 多變量分析 1 引言 自1998年推出上市公告預(yù)虧制度以來，虧損企業(yè)頻頻出現(xiàn)。1999年度，58家公司發(fā)布 預(yù)虧公告，其中，新虧損的公司竟達34家，占58.62%。在2000年，發(fā)布中報的公司共有 721家，其中，滬市388家，深市333家，虧損中報62家。自科龍電器2000年12月22日公布 了2001年報的第一份預(yù)虧公告以來，2000年上市公司預(yù)虧家數(shù)就呈現(xiàn)出迅速壯大的勢頭 。截至2001年2月28日，滬深兩市共有86家上市公司發(fā)布了預(yù)虧公告，滬市39家，深市4 7家。從目前公告的虧損情況以及年報公布的進程來看，2000年上市公司虧損的家數(shù)在絕 對數(shù)上將有望再創(chuàng)歷年新高，換而言之，上市公司的虧損面正呈現(xiàn)出逐步擴大的勢頭面 對如此大范圍、大規(guī)模的虧損，必然對投資者、企業(yè)、乃至股市、宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生不利的 影響。既損害投資者的利益，又弱化企業(yè)的素質(zhì)和競爭力，阻礙證券市場優(yōu)化資源配置 功能的實現(xiàn)，進而危及國民經(jīng)濟的健康發(fā)展。 作為投資者，如何能獲取滿意的投資回報率？作為管理者，如何能預(yù)先警覺到企業(yè)的 問題，防患于未然，提前作好企業(yè)的長期戰(zhàn)略和發(fā)展規(guī)劃，使企業(yè)不斷發(fā)展？目前國內(nèi) 無論在理論和實踐方面的研究都較少。因此我們試圖利用單變量模型和多變量模型對上 市公司虧損企業(yè)財務(wù)報表及相關(guān)經(jīng)營資料進行分析，從財務(wù)方面對企業(yè)虧損問題進行研 究。希望能夠借此給廣大的投資者和企業(yè)管理人員提供一定的預(yù)警作用。 2 研究程序及方法 2.1 虧損企業(yè)樣本（Sample）的選取 我國上市公司的虧損速度較快，分布較廣，其中，機械、電子和房地產(chǎn)行業(yè)更是虧損 企業(yè)的聚集區(qū)。為了使結(jié)論具有可比性，我們考慮了行業(yè)特點、產(chǎn)品生命周期以及可能 選取的樣本情況，本文在虧損企業(yè)中隨機選取了4家機械制造業(yè)的上市公司作為樣本進行 分析，它們分別是（600806）昆明機床，（0025）ST特力A，（600691）東新電碳和（6 00610）ST中紡機。 由于上市公司的中報未經(jīng)審計，其財務(wù)數(shù)據(jù)的可信度自然會大打折扣，所以本文僅采 用公司的年報數(shù)據(jù)進行分析，以取得較大的可信度和實用性。 2.2 單變量分析 單變量模式是用個別財務(wù)比率來預(yù)測財務(wù)危機的模型，當模型中所涉及的財務(wù)比率趨 勢惡化時，通常是企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的先兆。 采用單變量模式分析企業(yè)虧損的實質(zhì)就是找到與企業(yè)虧損相關(guān)性較大的指標，可以通過 線性回歸來完成。 2.2.1數(shù)據(jù)的收集 本文分析時所使用的財務(wù)報表數(shù)據(jù)是從和訊網(wǎng)上（www.homeway.com.cn）下載的，在 和訊網(wǎng)上可以查詢到每個上市公司年報、中報的財務(wù)報表，包括資產(chǎn)負債表，損益表和 現(xiàn)金流量表（我國在98年以前企業(yè)提供的是財務(wù)狀況變動表，98年以后才要求提供現(xiàn)金 流量表，所以現(xiàn)金流量表數(shù)據(jù)較少）。另外，為了保證數(shù)據(jù)的可靠性，對一些有明顯差 異的比率又將其與其它網(wǎng)站的一些財務(wù)報表指標進行了比較，并根據(jù)常用的計算方法進 行了調(diào)整。 2.2.2比率的選擇 由于財務(wù)比率的數(shù)目種類較多。我們根據(jù)他們的通用性和相關(guān)性選用了變現(xiàn)能力，獲 利能力，償債能力，管理能力中的14項比率，另外還包括一些常用的比率，例如：權(quán)益 收益率，總資產(chǎn)收益率，流動比率及股東權(quán)益率等，以及一些參考文獻上采用的對企業(yè) 破產(chǎn)進行分析的比率，例如，息稅前盈余/總資產(chǎn)，營運資本/總資產(chǎn)等[2]。 2.2.3統(tǒng)計分析 將這四家企業(yè)的每股收益作為因變量，14個財務(wù)比率作為自變量，取其虧損前三年至 虧損年度的數(shù)據(jù)，用SPSS進行線性回歸分析。在所分析的14個比率中，只有權(quán)益收益率 和總資產(chǎn)收益率與每股收益相關(guān)性較高，而其它比率的相關(guān)性較低。結(jié)果如表1和表2所 示： 表1 權(quán)益收益率與每股收益線性回歸結(jié)果 | | R | R |Adjusted R | Std. Error of the | |Model | |Square |Square |Estimate | | |1 |0.991| | 0.980 | 4.232E-02 | | | |0.981 | | | | 表2 總資產(chǎn)收益率與每股收益線性回歸結(jié)果 |Model |R |R Square |Adjusted R |Std. Error of the | | | | |Square |Estimate | | |1 |.990 |.980 |.979 |4.311E-02 | |注：權(quán)益收益率 = 企業(yè)利潤凈額/平均資本金數(shù)額，是衡量投資者投入資本金的盈利 能力，該收益率是站在所有者立場來衡量企業(yè)盈利能力的財務(wù)指標。 總資產(chǎn)收益率 = 利潤凈額/平均資產(chǎn)，是反映企業(yè)資產(chǎn)綜合運用效果的指標。 由上面分析的結(jié)果可以看出，權(quán)益收益率和總資產(chǎn)收益率與每股收益具有很強的相關(guān) 性。這說明，當這兩項指標惡化時，通常是企業(yè)發(fā)生虧損的前兆。 2.2.4結(jié)果的解釋 企業(yè)虧損表明了兩方面的問題。一是企業(yè)的盈利下降，二是企業(yè)的費用上升。但是， 從回歸分析的結(jié)果來看，企業(yè)虧損的直接原因并不是費用的上升，而主要原因是其盈利 水平下降。例如ST中紡機，于1998年開始虧損，每股收益由1997年的0.01元狂降到1998 年的每股收益- 0.47元?？傎Y產(chǎn)報酬率從前四年的平均0.016降到了0.003。再如昆明機床，97年其權(quán)益 收益率和總資產(chǎn)收益率均為0，該公司于98年虧損，每股收益-0.1。 企業(yè)獲利能力的下降通常是虧損的前兆，當企業(yè)的利潤下降到很低的水平時，極有可 能在未來的一兩年內(nèi)虧損。從這些公司的財務(wù)報表可以看到，虧損前，他們的每股收益 通常保持相當?shù)偷乃剑缋ッ鳈C床虧損前，其每股收益在1994年為0.16元，1995年 大幅下降為每股0.03元，在隨后的兩年內(nèi)保持每股0.01元的低收益，并于98年虧損。 從樣本中可以看到，在虧損前的三至四年，企業(yè)的利潤率很低，但是并沒有立即虧損 ，而是保持了幾年的低收益水平，然后一個巨虧。這種現(xiàn)象在我國股市中是常見的, 可謂是“不虧則已，一虧驚人”。 通過以上分析，不難得出：（1）企業(yè)虧損的直接原因不是費用的增加，企業(yè)的盈利 能力通常預(yù)示了企業(yè)的未來；（2）對于一些具體的科目應(yīng)做特別的研究，例如“應(yīng)收帳 款”科目是一個非常客觀的數(shù)據(jù)。并且從該數(shù)據(jù)的歷年變化和銷售收入的比例及應(yīng)收帳款 周轉(zhuǎn)速度，可以看出公司的管理水平和行業(yè)的競爭狀況。對于一些微利公司，由于投資 收益科目通常是掩蓋主業(yè)虧損的主要來源，對他的來源和數(shù)目也要加以注意。（3）新會 計制度的影響，即四項計提虧損。這必將擠掉一些上市公司的水分，使公司的業(yè)績受到 影響。（4）注意關(guān)聯(lián)交易和非正常損益，因為這些通常是企業(yè)修飾財務(wù)報表的主要手法 ，企業(yè)通過關(guān)聯(lián)交易將虧損轉(zhuǎn)變?yōu)槲⒗?，保持自己的上市資格，而這又恰恰預(yù)示了潛在 虧損的可能。 2.3 多變量分析 多變量分析是將多種財務(wù)比率加權(quán)匯總產(chǎn)生總判別分來進行財務(wù)危機的預(yù)測。最初的 多變量模型為美國的愛德華.阿爾特曼在60年代中期創(chuàng)造的z記分模型，用來預(yù)測企業(yè)破 產(chǎn)的可能性。其主要思想是在企業(yè)違約前，違約企業(yè)和非違約企業(yè)的財務(wù)指標會有很大 差異，從中找出差異較大的指標，以此來預(yù)測企業(yè)違約的可能性。 2.3.1樣本數(shù)據(jù)選擇 多變量分析是對比分析，通過不同樣本之間的對比來找出他們的差異。這里一共選擇 了6家機械行業(yè)的企業(yè)作為樣本進行分析。這3家贏利企業(yè)是(600732)上海港機，(60076 1)安徽合力，(600815)廈工股份，3家虧損企業(yè)仍然是ST中紡機，昆明機床，東新電碳。 2.3.2檢測比率選擇 將這6家企業(yè)按照虧損企業(yè)和盈利企業(yè)分為兩組，虧損企業(yè)為組1，贏利企業(yè)為組2。 將他們在企業(yè)虧損前一年（97年）的各項財務(wù)比率進行統(tǒng)計對照，為了找到具有顯著變 化的財務(wù)比率，我們根據(jù)(1)虧損企業(yè)的財務(wù)比率變化顯著；(2)單個比率變化方差相對 較小的原則，從14個比率中選擇了5個比率作為判別變量。這些比率在兩組的統(tǒng)計情況如 表3： 表3 盈利企業(yè)與虧損企業(yè)比率對照 | |ATR2 |ATR1 |E/A2 |E/A1 | |.987 |.975 |.969 |4.673E-02 |2.035 | 表5 線性回歸系數(shù)表 | |Unstandardiz| |Standardiz|t | | |ed | |ed | | | |Coefficients| |Coefficien| | | | | |ts | | | |B |Std. |Beta | | | | |Error | | | |(Constant)|-5.825E-02 |.039 | |-1.488 | |ROA |3.071 |.157 |.858 |19.617 | |EA |.215 |.066 |.205 |3.286 | |EBIT/A |.784 |.164 |.223 |4.774 | |WC/A |-.170 |.075 |-.126 |-2.274 | |ATR |-.112 |.078 |-.060 |-1.440 | 從線形回歸的結(jié)果可以看出，所選的五個比率與每股收益的擬合程度很好，而且通過 Durbin- Watson檢驗，證明這五個參數(shù)間不存在自相關(guān)情況?；貧w分析的方程系數(shù)如表5。 由于線形回歸方程的變量系數(shù)太復(fù)雜，同時還有常數(shù)項，對此進行了調(diào)整，得到如下 判定方程： L（代表虧損LOSS）=3.02*ROA+0.22*E/A+0.78*EBIT/A-0.17*WC/A-0.11*ATR 各個符號表示意義同前。 2.3.4模型檢驗 1) 根據(jù)上面確定的判定方程進行檢驗，首先對樣本組的數(shù)據(jù)進行檢驗，結(jié)果如圖1。 [pic]圖1[pic]圖2 從圖中可以看出，贏利企業(yè)的得分基本在2以上，而虧損企業(yè)的得分一般較低，通常 小于1。由這個檢驗結(jié)果可以看出此模型可以很好的將虧損企業(yè)與贏利企業(yè)分開。 (2)逐漸增加樣本的數(shù)量來進行檢驗，首先，增加了2家虧損公司(600765)力源液壓和(0 025)深特力A，與原先的樣本公司不同的是，這兩家公司于1999年虧損，而樣本公司于1 998年虧損，將數(shù)據(jù)代入模型進行檢驗，結(jié)果如圖2。 從圖2中可以看出，(1)中的結(jié)論還可以成立，只是虧損公司和贏利公司的分界不如(1)那 么明顯了。而且，有一個贏利公司數(shù)據(jù)的得分還落到了0.58，小于所有虧損企業(yè)的得分 。從該公司各項財務(wù)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在1998年，上海港機的每股收益由每股0.3元大幅跌 至0.03元每股，凈利潤由5000多萬降到600多萬，種種跡象表明，公司贏利能力下降，成 本費用上升，這些跡象符合單變量模型中公司虧損的前兆。 2) 將虧損公司的數(shù)量增加到7家，同時加進贏利公司的數(shù)據(jù)加以比較，如圖3。 [pic]圖3 從圖中可以看到基本的趨勢保持不變，這些公司清楚的被分為虧損企業(yè)和贏利企業(yè)兩大 集團。贏利企業(yè)得分最高達到了3.5，虧損企業(yè)最低得分達到了0.5，在1.5～2的區(qū)域內(nèi) ， 有兩家贏利企業(yè)和兩家虧損企業(yè)，雖然贏利公司的總體得分高于虧損企業(yè)的得分，但是 相對的幅度較小。 從上面的3次檢驗中我們可以得到這樣一個結(jié)論，模型中得分高的企業(yè)在未來虧損的 可能性小，得分低的企業(yè)在未來虧損的可能性大。 2.3.5 截止點（Cutoff Point） 從檢驗結(jié)果可以看出，此模型可以將虧損和贏利企業(yè)區(qū)分。而且，企業(yè)的得分越高， 再未來的一年虧損的可能性越小，得分越低，第二年虧損的可能性越大。由圖（3）可以 看出，1.5-2是一個比較模糊的區(qū)域(Gray Area)，在此區(qū)域虧損企業(yè)與贏利企業(yè)的得分差距較小。虧損企業(yè)的最高得分為1.67，而 贏利企業(yè)的最低得分為1.76，取其中值1.72作為模型的判定截止點。 3.結(jié)論 本文根據(jù)單變量和多變量模型對機械行業(yè)的虧損企業(yè)進行財務(wù)分析，得到了兩個結(jié)論 ： (1)根據(jù)單變量模型分析，企業(yè)的盈利能力較低通常是導(dǎo)致企業(yè)虧損的直接原因。在 盈利指標中，應(yīng)對權(quán)益收益率和總資產(chǎn)報酬率這兩個指標特別重視，當這兩個指標較低 時，企業(yè)在未來虧損的可能性較大。 (2)對企業(yè)未來虧損的可能性可以用以下方程來判定： L=3.02*ROA+0.22*E/A+0.78*EBIT/A-0.17*WC/A-0.11*ATR 模型的截止點是1.72時，企業(yè)得分高于截止點時，企業(yè)一般不會出現(xiàn)虧損，小于截止 點時，企業(yè)就有可能出現(xiàn)虧損。企業(yè)的得分越高，企業(yè)未來虧損的可能性越小，得分越 低，虧損的可能性越大。 (3)本文研究的主要樣本是機械行業(yè)的上市公司，由于行業(yè)間的差異，運用此模型到 其他行業(yè)的公司可能并不適用，但對其它行業(yè)分析虧損仍有借鑒作用。 參考文獻 1. 吳世農(nóng).《現(xiàn)代財務(wù)理論與方法》課程大綱. 2000年8月在全國MBA院校...
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