喬瑞玥

摘 要：伴隨著醫(yī)藥行業(yè)的崛起和我國市場環(huán)境的波動，醫(yī)藥制造類企業(yè)面臨著不同程度的風險。文章根據(jù)滬深上市公司年報數(shù)據(jù)所取的財務(wù)指標，選取ST企業(yè)和非ST企業(yè)作為研究樣本，通過構(gòu)建指標體系、進行顯著性檢驗，篩選出九個具有顯著性差異的指標，運用費希爾判別法建立財務(wù)預(yù)警模型。經(jīng)過具體應(yīng)用可以得出該模型判別準確度較高，從而有效預(yù)測企業(yè)的財務(wù)狀況，防范財務(wù)風險。

關(guān)鍵詞：醫(yī)藥制造;財務(wù)預(yù)警;費希爾判別

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1005-6432（2022）04-0173-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.04.173

1 引言

受2020年市場大環(huán)境的影響，經(jīng)濟態(tài)勢出現(xiàn)較大的改變，企業(yè)時刻面臨財務(wù)危機的風險。由于醫(yī)藥行業(yè)具有投入資金高、風險系數(shù)高和投資回報高的特點，其整體波動較大。面對日益激烈的市場競爭，一些規(guī)模小、財務(wù)狀況較差、經(jīng)營規(guī)模小的醫(yī)藥制造企業(yè)容易被市場淘汰，因此，構(gòu)建財務(wù)預(yù)警研究模型迫在眉睫。

從已有研究文獻看，國內(nèi)眾多學者已從不同角度構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型，李紅梅、田景鮮[1]建立了以財務(wù)指標為自變量的Logistics回歸模型、財務(wù)指標及與公司治理指標相結(jié)合的Logistics回歸模型和以Fisher值與公司治理指標為自變量的混合模型，得出在制造業(yè)上市公司中，預(yù)警最好的是混合模型的結(jié)果;陳欣欣、郭洪濤[2]在四個主要財務(wù)指標的基礎(chǔ)上加入了利潤質(zhì)量指標和市場估值兩類指標，運用因子分析法和二元Logistics回歸法構(gòu)建農(nóng)業(yè)上市公司財務(wù)風險預(yù)警模型;王夢瑤等提取200家企業(yè)數(shù)據(jù)，采取貝葉斯判別法建立財務(wù)預(yù)警模型，但是判別效果一般。

在目前的特殊環(huán)境下，醫(yī)藥制造企業(yè)受到大眾關(guān)注，但目前針對該類行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營風險研究較少。針對這些原因，文章采用判別分析法構(gòu)建醫(yī)藥制造行業(yè)的財務(wù)預(yù)警模型。

2 指標體系的建立與數(shù)據(jù)來源

2.1 指標體系的建立

指標選取是財務(wù)預(yù)警的關(guān)鍵，文章在選取指標時分為兩步進行，首先為科學地選取合適的指標，基于全面性、可操作性原則，從償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量指標、公司治理指標六個方面選取出能全面反映企業(yè)財務(wù)狀況的27個指標，并且這些指標有相應(yīng)可得的財務(wù)數(shù)據(jù)，記為X1、 X2、 X3、 …、 X27，具體見表1。在選取的所有指標中，償債能力中的指標是判斷企業(yè)能否持續(xù)運營的標準;盈利能力判斷企業(yè)收益水平的高低;營運能力反映了企業(yè)對資源運用效率的高低;發(fā)展能力指標反映了企業(yè)業(yè)務(wù)增長和整體發(fā)展的狀況;現(xiàn)金流量指標考察企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量和債務(wù)之間的關(guān)系;公司治理指標反映企業(yè)的治理水平。

2.2 數(shù)據(jù)來源

文章數(shù)據(jù)主要來源于東方財富網(wǎng)、同花順以及各企業(yè)官網(wǎng)的財務(wù)原始數(shù)據(jù)和統(tǒng)計軟件SPSS 24.0分析處理后得到的數(shù)據(jù)，選取滬深A(yù)股醫(yī)藥制造企業(yè)上市企業(yè)25家，其中10家ST企業(yè)和10家非ST企業(yè)用于模型的建立，5家非ST企業(yè)用作檢驗樣本?；谏鲜鲋笜梭w系，選取2019年各企業(yè)各指標值進行后續(xù)分析。

3 指標顯著性檢驗

為了建立有效的財務(wù)預(yù)警模型，需要進行指標顯著性檢驗，其基本思想是判別指標在ST企業(yè)和非ST企業(yè)之間是否具有差異，并找出具有差異性的指標。取顯著性水平為0.1，當指標的顯著性水平大于0.1時，該指標的均值差異是不顯著的;當指標的顯著性水平小于0.1時，該指標的均值差異是顯著的，將具有顯著性差異的指標代入最終模型中。

最終結(jié)果如表1所示，X1， X2， X3， X4， X5， X8， X11， X12， X14有顯著性差異，由結(jié)果可以看出判定是否出現(xiàn)財務(wù)危機的指標大多集中于償債能力和盈利能力兩大類，說明企業(yè)的償債能力和盈利能力是財務(wù)能力系統(tǒng)的核心，企業(yè)到期能否按時償還債務(wù)和企業(yè)收益數(shù)額的多少對預(yù)測企業(yè)財務(wù)狀況起著至關(guān)重要的作用。

4 基于費希爾判別法的財務(wù)風險預(yù)警模型的實證分析

4.1 研究思路

文章旨在建立用于判別上市公司財務(wù)預(yù)警的模型，選取上市時間、市值較為接近的25家企業(yè)作為樣本進行研究，將所選醫(yī)藥制造企業(yè)根據(jù)ST企業(yè)與非ST企業(yè)進行分類，利用SPSS 24.0選取合適的指標體系，采用費歇爾判別法建立模型，以此來預(yù)測企業(yè)是否將發(fā)生財務(wù)危機，即由非ST企業(yè)轉(zhuǎn)為ST企業(yè)，便于企業(yè)對財務(wù)狀況及時進行預(yù)警。

4.2 研究方法

從k個總體中抽取具有 p個指標的樣品觀測數(shù)據(jù)，借助方差分析的思想構(gòu)造一個線性判別函數(shù)：

4.3 實證結(jié)果分析

4.3.1 數(shù)據(jù)檢驗

數(shù)據(jù)檢驗主要分為組均值檢驗和協(xié)方差矩陣的齊次性檢驗，組均值檢驗在前文已進行詳細解釋，在此不再闡述;協(xié)方差矩陣的齊次性檢驗是判別兩類企業(yè)之間是否具有顯著性差異。當協(xié)方差矩陣齊次性檢驗的P值小于0.05時，說明ST企業(yè)與非ST企業(yè)的協(xié)方差矩陣不同。由結(jié)果可以看出，P值為0.000，說明繼續(xù)進行分析是可行的。

4.3.2 費希爾判別函數(shù)計算結(jié)果

費希爾判別法是借助方差分析的思想，利用已知各總體抽取的樣本構(gòu)造線性判別函數(shù)，根據(jù)模型所得數(shù)值與類中心值比較，從而判斷總體所屬類別。通過SPSS 24.0得出，ST企業(yè)與非ST企業(yè)的類中心分別為1.117和-1.117，表2給出了規(guī)范判別式函數(shù)系數(shù)。

根據(jù)表2可得，費希爾判別函數(shù)為：

Y3=2.437X1-2.054X2-0.676X3+0.037X4-0.016X5+0.154X11-0.191X12+0.023X14-0.018X8-1.796

費希爾判別法只有一個判別函數(shù)，將樣本企業(yè)的各指標值代入函數(shù)式，所得判別函數(shù)值與類中心進行比較，函數(shù)值接近哪一個類中心就歸屬于哪一類，由此得出樣本企業(yè)所屬類別。

4.3.4 模型準確性檢驗

費希爾判別法優(yōu)勢在于計算簡便，過程快。表3給出了判別函數(shù)的具體情況，可以發(fā)現(xiàn)ST企業(yè)80%預(yù)測正確，非ST企業(yè)90%預(yù)測正確，總體判別準確率為85%，說明該模型判別結(jié)果較好。

5 模型具體應(yīng)用

以費希爾判別法為例，基于9個指標選取5個非ST企業(yè)，從中抽取中恒集團進行企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型的檢驗，得出企業(yè)財務(wù)預(yù)警狀況。在此以中恒集團的2019年財務(wù)指標為例，代入財務(wù)預(yù)警模型。

計算中恒集團的判別函數(shù)值：

Y3=2.437×2.87-2.054×2.50-0.676×2.31+0.037×18.35-0.016×0.22+0.154×23.78-0.191×29.07+0.023×19.54-0.018×8.22-1.796=-0.62

由所得結(jié)果可以看出，中恒集團的判別函數(shù)值與非ST企業(yè)的類中心相近，通過費希爾判別法可以看出中恒集團屬于非ST企業(yè)。雖然中恒集團的判別函數(shù)值離ST企業(yè)類中心比非ST企業(yè)類中心遠，但兩者相差不大，因此，可以預(yù)測該企業(yè)的財務(wù)狀況一般，需要加強對該企業(yè)財務(wù)方面的管控，由各項指標可以看出該企業(yè)的總資產(chǎn)增長率較其他財務(wù)狀況良好的企業(yè)較低，其他指標均處于合理水平。

6 結(jié)語

通過費希爾判別法構(gòu)建醫(yī)藥制造企業(yè)的財務(wù)預(yù)警模型，可以看出該模型總體準確率為85%，判別效果較好，在實際操作中得到了可觀的應(yīng)用。但文章也存在一些局限性，一方面所選行業(yè)不能全面概括整個醫(yī)藥制造行業(yè)，只能說明有一定的代表性;另一方面文章所構(gòu)建的指標體系沒有全面涵蓋整個財務(wù)分析體系所有指標，對模型的可靠性有影響。

通過用該模型判別新的樣本企業(yè)，對于屬于ST企業(yè)但出現(xiàn)財務(wù)危機征兆的企業(yè)，應(yīng)該不斷加強自身的經(jīng)營管理，重視企業(yè)的盈利和發(fā)展，避免被市場淘汰。

參考文獻：

[1]李紅梅，田景鮮.公司財務(wù)危機預(yù)警模型比較研究——以A股制造業(yè)上市公司為例[J].財會月刊，2013（10）：25-29.

[2]陳欣欣，郭洪濤.因子分析和Logistic回歸在農(nóng)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警中的聯(lián)合運用[J].數(shù)理統(tǒng)計與管理，2012（2）：1-14.

[3]官銀，李新月，朱家明.基于貝葉斯判別法對制造業(yè)財務(wù)預(yù)警計量分析[J].內(nèi)江師范學院學報，2019，34（6）：68-72.

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