劉雨琳

摘 要： 近來關(guān)于航運(yùn)業(yè)要進(jìn)行整合的傳聞層出不窮，航運(yùn)龍頭上市公司紛紛停牌更加劇了這個傳聞的可靠性。本文在此背景下，以中海集團(tuán)旗下在A股上市的隸屬于水上運(yùn)輸行業(yè)的三家公司作為研究對象，選取主營業(yè)務(wù)利潤率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量、凈資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率六個財(cái)務(wù)指標(biāo)，以企業(yè)是否虧.損作為財(cái)務(wù)是否發(fā)生危機(jī)的標(biāo)志，運(yùn)用logistic分析方法進(jìn)行預(yù)測，得出的方程誤判率僅為77.8%，可以很好的對中海集團(tuán)旗下海運(yùn)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測。

關(guān)鍵詞： 水上運(yùn)輸業(yè)；財(cái)務(wù)危機(jī)；logistic模型

1.引言

我國作為海洋大國而非海洋強(qiáng)國，航運(yùn)業(yè)的興與衰一直被不止社會各界所關(guān)注，尤其近年來關(guān)于國內(nèi)航運(yùn)巨頭要進(jìn)行合并、行業(yè)內(nèi)要掀起整合風(fēng)暴的傳聞不斷出現(xiàn)，關(guān)于航運(yùn)業(yè)的前進(jìn)道路更是引起大批學(xué)者的關(guān)注。以中海集團(tuán)旗下在A股上市的隸屬于水上運(yùn)輸行業(yè)的三家公司作為研究對象，以其財(cái)務(wù)是否出現(xiàn)危機(jī)作為研究內(nèi)容，一方面可以為中海的投資者，尤其是中小投資者，提供投資參考，另一方面也可使企業(yè)管理者適時調(diào)整經(jīng)營策略，還可以為航運(yùn)圈其他企業(yè)，乃至整個行業(yè)的未來發(fā)展的大方向提供一個佐物。

文獻(xiàn)方面，自Beaver開創(chuàng)性地提出破產(chǎn)預(yù)測模型以來，大量的文獻(xiàn)開始研究公司財(cái)務(wù)困境預(yù)警問題。Luoma和Laitinen用生存分析法對公司財(cái)務(wù)困境進(jìn)行了較好的預(yù)測[1]。國內(nèi)方面，吳 世農(nóng)、盧賢義選取了 70家處于財(cái)務(wù)困境的公司和 70家財(cái)務(wù)正常的公司為樣本 ，應(yīng)用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法 ，分別建立三種預(yù)測財(cái)務(wù)困境的模型[2]。曹珊珊運(yùn)用信息熵理論對財(cái)務(wù)指標(biāo)的預(yù)測能力進(jìn)行客觀選取后進(jìn)行Logistic回歸預(yù)測上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)[3]。可以看出，國內(nèi)外對于財(cái)務(wù)危機(jī)的研究大多是在所有上市公司的范圍之內(nèi)的，而本文將以航運(yùn)業(yè)為范圍，研究水上運(yùn)輸業(yè)的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的影響因素。 其實(shí)對于財(cái)務(wù)危機(jī)這個名詞，并沒有一個明確的定量數(shù)據(jù)對它進(jìn)行界定，在查閱大量資料并進(jìn)行思考衡量之后，結(jié)合水上運(yùn)輸行業(yè)的特性，即公司數(shù)量不多，樣本量不夠大，本文拋棄了以往傳統(tǒng)的研究方法以是否ST作為企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志，而是擴(kuò)展以當(dāng)年企業(yè)是否虧損作為財(cái)務(wù)是否存在危機(jī)的一個標(biāo)識來研究航運(yùn)上市公司的危機(jī)困境，從而反射出整個航運(yùn)業(yè)的情況。

2.樣本和指標(biāo)的選取

（1）研究對象的選取 。根據(jù)中國證監(jiān)會的行業(yè)分類，目前歸屬于水上運(yùn)輸業(yè)的A股上市公司共有13家（原本的長航油運(yùn)由于連續(xù)巨額虧損，已于2014年退市），而中海集團(tuán)旗下的公司享有三席，分別是：中海發(fā)展、中海海盛、中海集運(yùn)。本文研究對象就是這三家上市公司。

由于航運(yùn)業(yè)具有周期性的特點(diǎn)，為避免周期性因素影響預(yù)測結(jié)果，本文研究時間選取近六年，即2009年至2014年，共有18組數(shù)據(jù)，其中6個虧損，12個盈利，在這里沒有特意選數(shù)量相等的虧損和盈利數(shù)據(jù)，主要原因是，如果在航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測研究中，盈利和虧損的數(shù)量比例嚴(yán)重偏離總體，就會令預(yù)測模型的結(jié)果偏離實(shí)際情況[4]。

（2）財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇 。考察一個上市公司的經(jīng)營水平，尤其是航運(yùn)上市公司的經(jīng)營水平，主要是考察其資本所產(chǎn)生利潤的能力和公司的成長能力。本文考慮從各個方面來討論經(jīng)營水平，通過查閱大量資料后，選取了主營業(yè)務(wù)利潤率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量、凈資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等6個主要財(cái)務(wù)指標(biāo)作為考查的變量[4]。

主營業(yè)務(wù)利潤率反映了公司主營業(yè)務(wù)所創(chuàng)造利潤的水平，本文研究的行業(yè)所屬是海運(yùn)業(yè)，各公司主營業(yè)務(wù)基本上都是指各種貨物的水上運(yùn)輸，例如，中海集運(yùn)的主營業(yè)務(wù)利潤率指的是中海集裝箱運(yùn)輸為企業(yè)帶來的利潤高低水平。每股經(jīng)營活動現(xiàn)金流量是股份公司特有的指標(biāo)，它所反映的是企業(yè)支付股利和資本支出的能力。凈資產(chǎn)增長率指的是企業(yè)凈資產(chǎn)的增長情況，反映了企業(yè)資本規(guī)模的擴(kuò)張速度，是衡量企業(yè)總量規(guī)模變動和成長狀況的重要指標(biāo)，它代表的是企業(yè)的成長能力，從中可以看出企業(yè)的發(fā)展前景。資產(chǎn)負(fù)債率是公司一定時點(diǎn)上負(fù)債與資產(chǎn)的比率，它反映的是公司長期償債能力的強(qiáng)弱，即公司的資產(chǎn)對負(fù)債的擔(dān)保力強(qiáng)弱，但資產(chǎn)負(fù)債率不能代表公司的短期償債能力[5]，所以額外選取應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率指標(biāo)，是考核企業(yè)應(yīng)收賬款變現(xiàn)能力的重要指標(biāo)，即反映公司的短期償債能力強(qiáng)弱?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映了公司全部資產(chǎn)的使用效率情況。本文運(yùn)用以上六個財(cái)務(wù)指標(biāo)對公司的經(jīng)營狀況進(jìn)行全方位的分析，并利用logistic回歸對財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測[6]。

3.實(shí)證分析

在方法選擇方面，本文選擇了logistic回歸，此方法被廣泛應(yīng)用于預(yù)測財(cái)務(wù)危機(jī)上面，方法已經(jīng)成熟，在這里不過多介紹。

通過Logistic回歸可以擬合出如下方程：

ln p 1-p =a+∑ m i=1 bixi （1）

這里：p是在因素（x1，x2，…，xm）之下公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境的概率；1-p是不發(fā)生財(cái)務(wù)困境的概率，其中xi（i=1，2，…，m）是影響財(cái)務(wù)困境的第i個因素；a，bi（i=1，2，…，m）是待估計(jì)參數(shù)。

方程（1）的等價形式為：

p= exp a+∑ m i=1 bixi 1+exp a+∑ m i=1 bixi （2）

本文選擇主營業(yè)務(wù)利潤率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量、凈資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等6個主要財(cái)務(wù)指標(biāo)作為協(xié)變量，財(cái)務(wù)危機(jī)作為因變量，企業(yè)發(fā)生虧損作為1，盈利作為0，運(yùn)用SPSS21.進(jìn)行二元logistic回歸分析。通過回歸的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，在變量進(jìn)入之前的預(yù)測情況，可知，有12個盈利、6個虧損數(shù)據(jù)，也就是說全部18組數(shù)據(jù)均全部進(jìn)入分析中。在變量進(jìn)入之前，誤判率為66.7%，并不是很好。

而在所有變量已經(jīng)逐步進(jìn)入方程中后，通過逐個檢驗(yàn)后，最終通過檢驗(yàn)留在方程的變量情況。根據(jù)Logistic回歸分析的模型估計(jì)結(jié)果，可以看出，只有主營業(yè)務(wù)利潤率通過檢驗(yàn)進(jìn)入了方程中。至此，水上運(yùn)輸業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測模型也相應(yīng)得出，方程可表示為：

ln p 1-p =-0.424-0.289x1 （3）

其中，x1代表主營業(yè)務(wù)利潤率。

誤判率從最初表1的66.7%變成最后的77.8%，說明方程的預(yù)測能力較強(qiáng)。

4.結(jié)論

本文以中海集團(tuán)旗下在A股上市的隸屬于水上運(yùn)輸行業(yè)的三家公司這個全新的研究范圍為對象，對其財(cái)務(wù)危機(jī)情況進(jìn)行分析預(yù)測，主營業(yè)務(wù)利潤率、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量、凈資產(chǎn)增長率、資產(chǎn)負(fù)債率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等六個財(cái)務(wù)指標(biāo)涵蓋了衡量企業(yè)經(jīng)營的各個方面，本文的另一大創(chuàng)新點(diǎn)是，財(cái)務(wù)危機(jī)的判定取決于企業(yè)當(dāng)年是否虧損，這點(diǎn)與學(xué)術(shù)界大部分文獻(xiàn)以是否ST作為財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志不同。通過logistic模型分析最終得到的方程誤判率僅為77.8%，此結(jié)果在樣本數(shù)據(jù)量并不是很大的情況下非常不錯，進(jìn)一步也證實(shí)了logistic模型用來分析財(cái)務(wù)危機(jī)方面非常有效，也為其他行業(yè)領(lǐng)域研究財(cái)務(wù)困境提供了參考價值。 （作者單位：大連海事大學(xué)）

參考文獻(xiàn)：

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