国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

我國(guó)內(nèi)地上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制研究

2020-11-06 04:45羅雅婷
時(shí)代金融 2020年23期
關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)預(yù)警財(cái)務(wù)危機(jī)上市公司

羅雅婷

摘要:隨著市場(chǎng)規(guī)模的不斷壯大,上市公司越來(lái)越多,相繼而來(lái)的問(wèn)題也越發(fā)嚴(yán)重。其中,財(cái)務(wù)危機(jī)問(wèn)題尤為突出。本文以滬深證券交易所中的 A 股上市公司作為研究對(duì)象,通過(guò)對(duì)資料、指標(biāo)的整理與篩選,建立相對(duì)應(yīng)且相對(duì)完整的 Logistic 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,利用相關(guān)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)P偷目尚行?,最后?duì)企業(yè)、債權(quán)人、投資者提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞:上市公司 財(cái)務(wù)危機(jī) 財(cái)務(wù)預(yù)警 Logistic 模型

一、前言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,到如今,上海證券交易所的上市公司由最初的8家已經(jīng)上升至 1455 家,深圳證券交易所的上市公司已有 2139 家。很顯然,股市規(guī)模發(fā)展極其迅速。但由于市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的改變,我國(guó)內(nèi)地 ST 上市公司的不斷增加,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大,股票證券市場(chǎng)的成長(zhǎng)缺乏穩(wěn)定性,從而使得股票證券市場(chǎng)可能無(wú)法正常的運(yùn)作①。

對(duì)于投資者而言,投資者無(wú)法提前預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),盲目的投資會(huì)提高投資者的投資風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于企業(yè)而言,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響其正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng),使企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力變?nèi)?,限制發(fā)展。對(duì)于監(jiān)管部門(mén)而言,一旦無(wú)法提前識(shí)別和衡量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),導(dǎo)致監(jiān)管不力,監(jiān)管部門(mén)無(wú)法持續(xù)監(jiān)管工作。因此,對(duì)于上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是刻不容緩的,是極其關(guān)鍵的。

二、上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的成因分析

本文通過(guò)查閱國(guó)內(nèi)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的案例,綜合整理得出導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的原因,具體原因如下:

(一)資產(chǎn)流動(dòng)性較弱

由于上市公司對(duì)于企業(yè)的資產(chǎn)把控不到位,管理制度的不完善,導(dǎo)致應(yīng)收賬款的數(shù)額巨大。一些上市公司為了擴(kuò)大市場(chǎng)的占有率,采取對(duì)外賒銷(xiāo)的方式來(lái)銷(xiāo)售自身產(chǎn)品,由此可能形成壞賬,無(wú)法收回,使上市公司陷入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)率大大增加。

(二)負(fù)債高杠桿過(guò)度

由于上市企業(yè)一般都傾向于獲取負(fù)債的杠桿利益,所以在投資的時(shí)候會(huì)很容易形成過(guò)度負(fù)債。一般來(lái)說(shuō),高杠桿收益伴隨著高風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)市場(chǎng)需求變少,產(chǎn)品售價(jià)變高,成本變高,調(diào)整能力降低、生產(chǎn)資料價(jià)格的不穩(wěn)定等不利因素出現(xiàn)之后,負(fù)債的風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)不斷增加。

(三)利潤(rùn)持續(xù)為負(fù)

若上市公司一直處于虧損的狀態(tài),其上市公司無(wú)法承受負(fù)債的壓力,且需要面對(duì)無(wú)法從外部獲得資金的支援等如此嚴(yán)峻的形勢(shì),上市公司無(wú)法冷靜的解決自身存在的問(wèn)題,就要面臨被特別處理制度,甚至瀕臨破產(chǎn)清算。

(四)現(xiàn)金流中斷

上市公司往往忽略一個(gè)指標(biāo)為現(xiàn)金流指標(biāo)。由于上市公司的忽視,導(dǎo)致現(xiàn)金流的管理不當(dāng),使得現(xiàn)金流中斷,即便對(duì)外部經(jīng)營(yíng)表面上如平常一樣,但實(shí)際上,上市公司已經(jīng)有了財(cái)務(wù)危機(jī)的征兆。

三、上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制實(shí)證分析

(一)上市公司樣本及配對(duì)樣本的選擇

本文所采用的樣本為 2017 年滬深證券交易所 A 股所涉及的 ST 上市公司,但由于*ST 表示公司經(jīng)營(yíng)連續(xù)三年虧損,有著退市預(yù)警的風(fēng)險(xiǎn),則予以排除在樣本之外。根據(jù)滬深證券交易所的統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行資料整合,滬深證券交易所 A 股ST上市公司分別為21家與8 家,例ST 明科、ST 坊展、ST 中基、ST 東海洋等。

本文根據(jù)隨機(jī)抽樣原則,以概率的方式客觀地去測(cè)量推論值的可靠程度,對(duì)配對(duì)樣本的選擇,則采取隨機(jī)抽樣的方法進(jìn)行1:1配對(duì)。本文一共選取了 58 家上市公司作為研究樣本,選擇36 對(duì)樣本作為測(cè)試樣本,22 對(duì)樣本作為檢驗(yàn)樣本。

(二)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)分析與選擇

本文從償債能力分析(流動(dòng)比率、速動(dòng)比率等)、資本結(jié)構(gòu)分析(股東權(quán)益率、產(chǎn)權(quán)比率等)、經(jīng)營(yíng)效率分析(應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等)、獲利能力分析(總資產(chǎn)報(bào)酬率、銷(xiāo)售毛利率等)、發(fā)展能力分析(主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率)、現(xiàn)金流量分析(銷(xiāo)售收現(xiàn)比率、銷(xiāo)售現(xiàn)金比率等),共25種財(cái)務(wù)指標(biāo)分析出發(fā),可以對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行揭示及了解,及時(shí)調(diào)整公司的方針策略②。

(三)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的 T 檢驗(yàn)

根據(jù)上述選取的 25 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),為了是否能夠有效的辨別 ST上市公司與非 ST 上市公司,將對(duì)其進(jìn)行單變數(shù)的 T 檢驗(yàn)分析。本文利用 SPSS24.0 軟體對(duì)于樣本選擇中的 36 對(duì)測(cè)試樣本,通過(guò)對(duì) 2017 年的財(cái)務(wù)資料整合得到的財(cái)務(wù)指標(biāo)根據(jù) 1%的顯著性水準(zhǔn)進(jìn)行分析。

根據(jù)1%的顯著性水準(zhǔn)的選擇標(biāo)準(zhǔn),將顯著值高于0.01的變數(shù)指標(biāo)予以剔除,保留了X1、 X2、X3、X4、X7、X9、X13、X15、X16、X19、X22這11個(gè)指標(biāo),進(jìn)行下一步的的指標(biāo)篩選。

(四)相關(guān)性分析

由于多元 Logistic 回歸模型分析要求引數(shù)之間不允許存在多重線性原則,即便有 11 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)低于 1%的顯著性水準(zhǔn),但仍然要對(duì)此 11 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析來(lái)證明指標(biāo)之間沒(méi)有高度相關(guān)的關(guān)系,并以此來(lái)達(dá)到降維的目的。本文在進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)時(shí),把相關(guān)性系數(shù)限定在 0.4 以?xún)?nèi),盡可能的去排除掉相關(guān)度高的指標(biāo)變數(shù),使得多元 Logistic 回歸模型中沒(méi)有多重線性關(guān)系的引數(shù)。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知,X1、X3、X9、X19指標(biāo)對(duì)于其他變數(shù)指標(biāo)來(lái)說(shuō)是有高度相關(guān)性的,因此,把X1、X3、X9、X19指標(biāo)予以剔除在外。最終保留X2、X4、X7、X13、X15、X16、X22七個(gè)指標(biāo)。其中,X2為速動(dòng)比率,X4為流動(dòng)資產(chǎn)率,X7為股東權(quán)益比率,X13為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,X15為總資產(chǎn)報(bào)酬率,X16為銷(xiāo)售毛利率,X22為銷(xiāo)售收現(xiàn)比率。由于 X2、X4屬償債能力分析,X7屬資本結(jié)構(gòu)分析,X13屬經(jīng)營(yíng)效率分析,X15、X16屬獲利能力分析,X22屬于現(xiàn)金流量分析,這些指標(biāo)能夠具有一定的代表性,對(duì)上市公司的基本情況能夠有較強(qiáng)的反應(yīng)。

四、多元 Logistic 回歸模型的構(gòu)建及檢驗(yàn)

(一)多元 Logistic 回歸模型的構(gòu)建

根據(jù)上述對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇結(jié)果,接下來(lái)運(yùn)用 SPSS24.0 軟體進(jìn)行回歸分析。首先把測(cè)試樣本的 36 家上市公司進(jìn)行回歸分析,分析 36 個(gè)測(cè)試樣本的財(cái)務(wù)資料是否全部進(jìn)入回歸分析,再利用 SPSS24.0 軟體將 ST 上市公司的因變數(shù)定義為 1,而非 ST 上市公司的因變數(shù)定義為 0??梢缘贸?Logistic 回歸分析模型為Y= ln[/1-]=-0.97-0.552X2 +0.011X4-1.1937-1.258X13-0.01X15-0.018X160.023X22,則上市公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率為:= exp(Y)/[1+exp(Y)]=77.8。

綜合得出,該模型對(duì)于上市公司因?qū)ω?cái)務(wù)狀況或其他狀況出現(xiàn)異常的上市公司股票交易進(jìn)行特別處理的預(yù)測(cè)正確率為 77.8%,效果還是比較客觀。

(二)多元 Logistic 回歸模型的檢驗(yàn)

為了更進(jìn)一步的檢驗(yàn)此模型的準(zhǔn)確度如何,本文將剩余的 22 對(duì)檢驗(yàn)樣本的 2017 年的財(cái)務(wù)資料代入上述模型。本文將借鑒前者的選取臨界值作為參考,一般來(lái)說(shuō),選取 0.5 作為上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的臨界值,當(dāng) P 大于 0.5 時(shí),表示上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的狀況概率比較大;反之則表示發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率比較小。因此,可以根據(jù)此模型對(duì)于我國(guó)上市公司因財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)而被認(rèn)定為ST上市公司的預(yù)測(cè)情況有一個(gè)了解。

由上表可知,此模型在預(yù)測(cè)上市公司是否會(huì)因財(cái)務(wù)狀況異常而被特別處理成為 ST 上市公司的正確率為 77.3%。綜上所述,本文建立的 Logistic 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)精確度比較高,模型比較理想。

五、總結(jié)與建議

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,上市公司已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)不可缺少的一部分。上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn),導(dǎo)致對(duì)上市公司的相關(guān)利益者帶來(lái)了一定損失。因此,建立有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型是必不可少的。本文通過(guò)所建立的Logistic 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型可以看出,這七個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)(速動(dòng)比率、流動(dòng)資產(chǎn)率、股東權(quán)益比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、銷(xiāo)售毛利率、銷(xiāo)售收現(xiàn)比率)有顯著的判別作用,此模型預(yù)警效果比較好,符合我國(guó)的實(shí)際情況,有一定的實(shí)用價(jià)值。關(guān)注這些指標(biāo)可以幫助上市公司股東或者投資者等相關(guān)利益者進(jìn)行分析導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的情況,起到財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警作用。

最后,本文也對(duì)上市公司、投資者、債權(quán)人提出相關(guān)建議。上市公司應(yīng)當(dāng)建立一套完善的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制,需建立一個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的組織部門(mén),采取有效監(jiān)控及科學(xué)的手段,注重財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制的完善。投資者應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)于上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),通過(guò)多方管道,了解上市公司的運(yùn)作概況,提高自身投資要求,樹(shù)立正確的投資理念。債權(quán)人應(yīng)當(dāng)著重關(guān)注上市公司的經(jīng)營(yíng)情況,在放貸時(shí)不僅僅考慮上市公司的一時(shí)經(jīng)營(yíng)狀況,也應(yīng)注重上市公司的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展,應(yīng)當(dāng)理性放貸,不追求一時(shí)利益而忽略上市公司能否長(zhǎng)久還清債務(wù)的能力。

注釋?zhuān)?/p>

①資料來(lái)源於滬深證券交易所 1991 年-2017年年度報(bào)告整合。

②資料來(lái)源於滬深證券交易所上市公司年度報(bào)告綜合整理得出。

參考文獻(xiàn):

[1]賈一顏.(2018).上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立和應(yīng)用.今日財(cái)富 (中國(guó)智慧財(cái)產(chǎn))權(quán)).(2),145-149.

[2]林巖.(2016).企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系研究.中國(guó)管理資訊化.19(13),41-43.

[3]馬長(zhǎng)紅.(2017).論企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系的建立.中外企業(yè)家.(1),107-109.

作者單位:澳門(mén)城市大學(xué)商學(xué)院

猜你喜歡
財(cái)務(wù)預(yù)警財(cái)務(wù)危機(jī)上市公司
基于LASSO-LARS的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究
基于遺傳算法和LS-SVM的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)
內(nèi)部控制與財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警耦合——基于外貿(mào)企業(yè)內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題的研究
企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警問(wèn)題研究
淺談企業(yè)如何實(shí)施財(cái)務(wù)預(yù)警分析
莱州市| 武隆县| 垣曲县| 昌吉市| 余庆县| 阳新县| 南涧| 建湖县| 白朗县| 扶余县| 石台县| 鹿邑县| 电白县| 河西区| 平乡县| 白城市| 瓦房店市| 松原市| 涡阳县| 高碑店市| 遵化市| 朝阳市| 天峻县| 内乡县| 平谷区| 安西县| 惠东县| 黔西| 桂东县| 勃利县| 汉寿县| 前郭尔| 孝感市| 堆龙德庆县| 南阳市| 永平县| 基隆市| 景宁| 东兴市| 兴山县| 长岛县|