分析公司的財務狀況大全11篇

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文章編號：1672―3198（2014）21―0123―01

股份回購是指上市公司回購其自身發行在外的股份，以達到減資或調整股本結構等目的的一種公司理財行為，是上市公司提升股票價值的重要手段之一。而從股份回購的運作機制來看，股份回購在資產負債表上直接表現為公司實收資本的減少，企業資本結構、所有權結構的變化，從實質上影響公司的利潤指標和盈利能力指標。

1股份回購的意義

1.1優化資本結構

上市公司通過一切有效手段來實現企業價值的最大化，其中通過股份回購在某一時期能減少該企業的實收資本，提高資產負債率，這樣能緩解企業面臨的一些問題，給企業帶來利益。同時，在實際操作中，通過股份回購增加企業負債比例，使企業的資產收益率高于企業債務，在一定程度上能提高企業的資產收益率，這樣就避免企業花周折去借債來達到這一目的，而在短時間內便能有效地改善公司的資本結構。

1.2穩定公司股價

股票價格由股票內在價值和資本市場來決定。通常在經濟出現問題的情況下，股市就會陷入較低迷的狀態，引起公司大量拋售股票，導致股價下跌和資金流動性減弱的惡性循環。在股價下降時，公司回購自己的股票，導致公司股票數量減少，采取此方式在一定程度上可以提高公司的股票價格，使投資者看到公司的價值提升及可觀發展前景，這樣就能吸引大量投資者進行投資，從而幫助公司保障穩定的財務結構，維護公司的股票價格。

1.3改善股利分配

股票回購經常被作為公司對股東的一種回報手段，與現金股利相比較，是一種更為靈活的股利分配方式。首先，股利分配是依據股東的持股比例進行的，但股票回購卻不一定，并不是所有股東都會有平等的待遇；其次，對未來公司的股利分配，股東仍具有對剩余索取權，但股票回購后，需要股東放棄公司的部分所有權；再次，股利分配講求的是股利的持續性和穩定性，一旦公司中斷了分配，便被股東認為是公司的經營出現了問題，由于股票回購是一種特殊的分配方式，它可以將現金快速地轉到股東的手中，而且對未來股利的派發沒有任何壓力。

上市公司股份回購對上市公司的治理具有不可替代的現實作用，但是任何事物都有利弊，股份公司股份回購在起作用的同時也不可避免的存在著局限性。結合案例具體分析股份回購對公司存在的影響。

2股份回購對上市公司財務狀況的影響

2.1案例背景

寧波華翔電子股份有限公司（簡稱“寧波華翔”）2011年―2012年期間先后開展了兩次股份回購。第一次股份回購發生在2011年5-11月，公司計劃回購總資金不超過2億元，以不超過14.5元/股的價格，回購股份不超過1，379萬股。第二次股份回購發生在2012年1-8月，公司擬動用不超過5億元，回購價格不高于7元/股，回購股份不超過7143萬股。兩次回購發生時間十分緊湊，回購方式同為集中競價交易。

2.2股份回購對寧波華翔財務狀況的影響

（1）回購資金過大，減弱盈利能力。

寧波華翔公司第一次回購實際支付14，420.85萬元，第二次回購實際支付金額為15，982.45萬元。在短短不到兩年內公司進行股份回購支付的資金超過30，403.3萬元，短期內大規模的回購給企業盈利能力帶來很大影響。寧波華翔公司凈資產收益率在2010―2012年分別是15.91%、10.57%、9.40%（數據來源：和訊網），從數據可以看出，凈資產收益率的降低，說明企業自有資本獲取收益的能力越弱，運營效益也越差。在回購后企業獲利水平低，沒有足夠的資金來彌補股份回購所支付的巨額資金，導致公司盈利能力減弱。

（2）支付方式單一，削弱償債能力。

寧波華翔公司使用現金回購，這樣必定會減少流動資產，但由于負債基本保持不變，使資產負債率提升，尤其是寧波華翔在短短兩年里進行了兩次回購，很大程度上降低了公司償債能力。寧波華翔公司2010―2012年負債比率變化表。見表1。

公司主要采用流動比率和速動比率等指標對短期償債能力做出評價。通常，流動比率和速動比率的高低直接反映出企業償債能力的強弱。表2數據顯示，寧波華翔公司的流動比率和速動比率逐年下降，2010年―2012年流動比率分別是2.33、1.96、1.44，速動比率分別是1.80、1.45、103；隨著流動比率與速動比率的大大降低，影響寧波華翔的償債能力；從資產負債率來看，2010―2012年寧波華翔公司的資產負債率分別是0.27、0.30、0.41，資產負債率逐年增加，實施兩次回購后資產負債率增加了13%，資產負債率越高表明企業償債能力越弱。隨著流動比率與速動比率的大大降低、資產負債率的逐年增加和權益負債率的逐漸下降，寧波華翔公司的償債能力大大降低，寧波華翔公司在短

3股份回購問題的解決措施

3.1拓寬融資渠道，以解決回購所需資金

在我國，影響上市公司股票回購的重要因素之一是回購資金不足，而且大多數上市公司基本依靠自有資金進行回購，這樣就加大了回購的難度，所以，上市公司需要拓寬回購的融資渠道，可以考慮融資回購。上市公司使用大量資金進行股份回購，這會對公司的支付壓力變大，導致企業的利益受損。寧波華翔公司由于股份回購金額過大，企業現有的資金不足，導致企業盈利能力下降，因此，寧波華翔公司應拓寬融資渠道，以解決回購所需資金，以保證金額大不會對企業的長期穩定發展產生重大影響。公司在實施回購時，應該充分考慮使用債券融資方式來進行股份回購，從而保障股票回購的順利進行。由于發行可轉換公司債券具有較低的資金成本，投資者可以在一定時期將其轉換成公司股票，所以，發行可轉換公司債券是極好的融資工具。

3.2開展支付方式多樣化

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航班延誤問題不僅嚴重影響了民航旅客對航空公司服務質量的滿意度，而且影響到航空公司的客源、市場占有率與行業競爭力。而在造成航班延誤的原因中約有45%為航空公司自身原因，因此深入分析航空公司內部造成延誤的因素對實現航班正常率85%以上的目標有重要意義。國內外對航班延誤問題的研究大多集中于決策信息系統的建立與優化方面，極少有學者研究航空公司自身財務狀況對民航服務質量的影響。國外主要有美國學者Rose分析了航空公司財務指標對民航安全的影響，Vasanthakumar研究了航空公司財務指標對航班延誤的影響，指出航空公司的規模、負債情況、業務增長以及員工勞動生產率等因素會影響航班延誤率。國內在此方面的研究還是空白，本文擬在借鑒國外學者研究成果的基礎上，結合我國國情構建Logistic回歸模型分析航空公司財務狀況對航班延誤的影響，以期對民航局和航空公司治理航班延誤問題提供理論支持。

二、Logistic模型構建

本文的目的是研究航空公司財務特性與航班延誤的關系，假設航空公司的盈利能力、負債情況、資產運營能力、公司規模等因素會影響航班延誤的可能性。一個航班或者準點或者延誤，是一個二分類變量，而Logistic回歸模型是對二分類變量進行回歸分析時最為普遍應用的多元量化分析方法。而且Logistic回歸模型采用最大似然估計法進行參數估計，不要求樣本數據呈正態分布，這與現實中公司財務指標的真實情況相吻合，因此本文擬構建Logistic回歸模型研究航空公司財務指標與航班延誤的關系。

假設P為航班延誤的概率，則1-P為航班正常的概率，變量Xi為Logistic回歸模型的自變量，它們是反映航空公司財務狀況的指標。

Logistic模型的因變量為航班是否延誤，如果一個航班發生了延誤，則因變量的編碼為Y=1；如果沒有延誤，其編碼為Y=0，則有：

Ln（Pi/（1-Pi））=a+∑βiXii=1，...，n

P（Yi=1/Xi）=1/［1+e-（a+∑βixi）］

三、樣本選擇

本文選擇中國國際航空、南方航空、東方航空、海南航空、上海航空五家上市公司2005年~2009五年每季度的財務數據以及航班延誤數據作為研究樣本。因為中國國際航空上市較晚，從2006年第二季度才能查到完整數據，而五個上市航空公司2009年第四季度的財務數據還沒有，因此共得到90個樣本。

四、變量設定與篩選

（1）因變量設定。因為我國民航局沒有專門的航班延誤指標，只有正常航班與不正常航班統計，而航班延誤占了不正常航班的絕大多數，因此本文采用航班不正常率作為航班延誤的替代變量。

由于Logistic模型的因變量是分類變量，需將連續型變量航班不正常率轉化為二分類變量。如果某航空公司某一季度不正常率大于所有樣本航空公司該季度不正常率均值，則賦值為1，低于均值的賦值為0，即賦值為1的公司相對于賦值為0的公司發生航班延誤的可能性更大。

（2）自變量設定。本文選擇反映航空公司盈利能力、現金流量、償債能力、運營能力、成長能力及公司規模的各類變量作為候選自變量。具體指標如下：

盈利能力指標：主營業務利潤率、銷售凈利率、凈利潤

現金流量指標：經營活動凈現金流、總資產現金回收率、銷售收現率

償債能力指標：流動比率、資產負債率

運營能力指標：總資產周轉率、固定資產周轉率

公司成長性指標：主營收入增長率、凈利潤增長率

公司規模指標：主營業務收入、資產總額

盈利能力指標與現金流量指標反映了公司的獲取利潤和現金流的能力，獲利能力與現金流量指標越高，公司越有充足的資金改善服務，而且盈利公司相對于虧損公司員工的工作積極性和主動性更高，有利于提高工作效率，降低人為原因的航班延誤。負債指標反映了公司負債程度，航空公司在購買或融資租賃飛機、發動機等固定資產時，往往會利用長期負債，所以資產負債率升高可能說明航空公司處于業務擴張期，購買的飛機多，可用運力增加，有助于增加航空公司航班計劃靈活性，降低航班延誤的可能性。而流動比率反映了公司流動資產對流動負債的保障程度，流動比率越高，說明公司能夠按時償還到期負債的可能性大，也說明公司擁有較充分的資金可用于提高服務質量，降低航班延誤。運營能力指標反映了航空公司的資產利用效率，運營能力指標越大，說明公司對資產的利用效率越高，不過我國航空公司普遍存在的一個問題是，飛機日利用率較高，這樣雖然充分發揮了飛機的生產能力，但造成航班銜接過于緊密，一旦某一航班發生延誤，就會影響后續的一系列航班，造成大規模的延誤，因此固定資產周轉率高可能會加重航班延誤問題。公司成長性指標反映了公司業務增長情況，公司業務增長越快，航空公司可能會面臨更大的航班延誤壓力。公司規模變量反映了一個航空公司的實力和市場地位，公司規模越大，其可支配的資源越多，發生飛機晚到時可調節的余地越大，有利于降低航班延誤問題。

（3）自變量篩選。由于所選自變量較多，在進行回歸分析前先進行自變量篩選。

第一步：利用單變量Logistic回歸模型篩選自變量。篩選自變量的方法：從檢查每個候選自變量與因變量之間的簡單關系著手，通過擬合單變量Logistic回歸模型來取得變量的顯著性檢驗結果。在簡單關系分析完成后，按顯著性從高到低選擇進入多變量回歸模型的自變量。在選擇時只要一個自變量在其簡單關系的檢驗中P

通過對每個自變量的簡單分析，符合標準的自變量有資產負債率、總資產現金回收率、銷售凈利率，主營收入增長率、主營業務收入、固定資產周轉率。

第二步：對入選指標進行多重共線性檢驗。因為所選指標均為公司財務指標，為了避免指標間的多重共線性問題，在進行多變量回歸前先進行多重共線性檢驗。本文采用自變量的相關系數表、并借助SPSS，使用容忍度、方差膨脹因子、特征值和條件指數來進行多重共線性檢驗。一般來說，如果兩個自變量的相關系數超過0.9，容忍度小于0.1、膨脹因子大于10、特征值接近0或條件指數大于30時，提示存在嚴重共線性，必須進行處理。

自變量相關系數表如表1所示，SPSS的多重共線性診斷結果見表2。

表1顯示，各指標間相關度較小，只有收入對數與總資產現金回收率的相關系數超過了0.5。

在SPSS中，共線性診斷仍然是通過多元線性回歸分析來實現的，SPSS線性診斷的結果（表2）顯示6個自變量的容忍度均大于0.1，方差膨脹因子均小于10，顯示變量間不存在明顯多重共線性，但特征值有兩項很小，分別為0.07、0.01，條件指數最大為93.5，遠遠超過30，說明自變量間存在較嚴重的共線性。對診斷有多重共線性的自變量，常用的處理方法有：剔除不重要變量、主成分分析法、差分法及嶺回歸等。由于候選指標較少，本文根據自變量相關系數表并結合單變量模型的顯著性檢驗結果，將與其他變量相關系數較大且單變量回歸統計不顯著的主營業務收入指標從候選指標中去掉。此時再利用SPSS進行多重共線性檢驗，條件指數最大值為27.4，小于30，說明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

五、多變量Logistic回歸分析

在前面工作的基礎上，選擇資產負債率、總資產現金回收率、銷售凈利率、主營收入增長率、固定資產周轉率五個指標進行多變量Logistic回歸分析，分析結果見表3。

表3顯示，五變量回歸模型的HL指標值為11.51，自由度為8， P＝0.17，沒有通過顯著性檢驗，說明模型擬合度較好，并且模型χ2 值為15.23，自由度為5，P=0.01，統計性顯著，說明自變量提供的信息有助于更好地預測航班延誤事件是否發生。根據表3的回歸結果可以構造如下Logistic模型：

Ln（P/（1-P））=8.15-9.14X1-18.85X2-3.49X3+0.23X4+0.20X5

式中P為航班延誤發生的概率，X1、X2、X3、X4、X5分別為資產負債率、 總資產現金回收率、銷售凈利率、主營收入增長率、 固定資產周轉率。表3的回歸結果顯示，資產負債率、總資產現金回收率、 銷售凈利率的系數均為負值（其中銷售凈利率的系數沒有通過顯著性檢驗），說明航班延誤的可能性會隨著資產負債率、總資產現金回收率、銷售凈利率的提高而降低；主營收入增長率、固定資產周轉率的系數為正， 但沒有通過顯著性檢驗， 說明主營收入的增長會加重航班延誤問題，提高固定資產周轉率可能會造成飛機日利用率過高，使飛機在機場過站時間不足， 影響后續航班正常率， 或者備用飛機不足而引發大面積延誤。

六、結論與建議

航班延誤問題是受到社會廣泛關注的一個問題，航班延誤會影響消費者對航空公司服務的滿意度，進而影響其對航班、航空公司的選擇，從而會影響航空公司的聲譽、客源和利潤，因此航空公司必須對航班延誤問題給予高度重視。本文研究了航空公司財務狀況對航班延誤的影響。Logistic回歸模型統計結果顯示，航班延誤的可能性會隨著航空公司資產負債率、總資產現金回收率、銷售凈利率的提高而降低，會隨著主營收入增長率、固定資產周轉率的提高而提高。

筆者認為，要解決航班延誤這一問題，一方面航空公司應采取積極措施降低航班延誤率。在公司計劃方面航空公司要合理地制定公司計劃，并將公司資產負債率和固定資產周轉率控制在一個合理水平，不能為了提高固定資產使用效率而將航班排得過于緊密，盡量降低航班計劃原因導致的延誤。其次要加強分析，提高航班計劃編排水平。 航空公司要充分利用自身運行控制系統優勢，對航班計劃的空中飛行時間、地面滑行時間、機場過站時間進行統計和分析，對于計劃編制不合理的航班應及時進行調整，提高航班計劃的準確度。 航空公司應該采取措施提高公司盈利能力，保證有充足的資金用于提高服務質量。航空公司要采取有力措施增強機務維修、地面服務等飛行保障措施，建立系統高效的飛行保障體系。增強機務人員飛機維護、維修能力，提高維修質量和維修速度，在保障飛行安全的前提下盡可能縮小因機務原因造成的航班延誤。另一方面， 民航局應加強航班延誤治理，保障航班正常。 要完善航班正常標準，修改統計辦法。明確航空公司、機場、空管各方面對保障航班正常的責任。建立保障航班正常的獎懲機制，強化激勵約束。航空公司、機場要優化地面服務流程，提高運行效率。此外還應做好大面積航班延誤后的應急處置工作，建立完善大面積航班延誤后應急信息中心和指揮中心，制定航班延誤后工作程序，建立完善航班延誤監督處罰機制。

參考文獻：

［1］中國民用航空局規劃發展財務司：《2009從統計看民航》，中國民航出版社2009年版。

［2］Vasanthakumar N. Bhat，A multivariate analysis of airline flight delays，International Journal of Quality & Reliability Management［J］Vol. 12 No. 2， 1995

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關鍵詞：財務分析 財務評價指標 因子分析法

引言

國務院2013年3月了《國務院關于支持農業產業化龍頭企業發展的意見》，該意見書提出了以服務農民為方向，加快轉變經濟增長方式為主線，科技進步為先導，市場需求為坐標，加強標準化生產基地建設，大力發展農產品加工，創新流通方式，不斷拓展產業鏈條，完善扶持政策，強化指導服務，全面提高農業產業化經營水平的總體發展思路。

農業是國民經濟的基礎，該行業的發展對于農村經濟結構的調整、地方經濟的發展以及農民收入的增加有著深遠的意義。種植業是大農業的基礎，為人類提供賴以生存和發展的生活資料，同時還為其他產業的發展提供支持，如為食品、紡織工業提供原料，為畜牧、飼養產業提供飼料等；畜牧業不僅滿足城鄉人民的生活需要，為其提供紡織、脂肪等工業原料和肉、蛋乳、禽等生活物質，同時也日益成為農民增收的重要途徑之一；水產業、養殖業的發展豐富了人們的飲食結構，調整和優化了農業產業結構，為農民收入的增加也做出了很大貢獻。

農業行業也具有較強的抵抗滯脹的能力。美國和日本農業產業化和現代化飛速發展的時期均是在20世紀60至80年代的滯脹時期。1972-1975年日本滯脹時期，農業的生產指數從100增加到了106，而滯脹期后開始出現了顯著的回落。在美國，其農業生產指數也在1973-1975年的滯脹期加速上升。與1973年以前相比，情況明顯較好。這說明，農業在經濟滯脹期明顯比較活躍。

在后金融危機時期，農林牧漁行業的發展尤其值得關注。而上市公司是行業發展表現的中堅力量，合理地評價其財務狀況對于理解行業的發展有著重要意義。因此，本文通過結合使用因子分析法和財務評價來分析農林牧漁行業上市公司的財務競爭情況。

上市公司財務評價體系概述

如何有效地理解上市公司披露的財務信息，并用于評價上市公司的財務狀況，是上市公司利益相關者普遍關心的熱點問題。財務評價是指通過收集和篩選相關的財務和非財務信息，并運用一定的方法加以分析和加工，用以評價上市公司的經營業績和財務狀況。通過眾多學者和實踐者的研究和探索，已經形成了一套比較成熟和完整的財務評價體系。

本文根據科學性、可比性和可操縱性的原則，以及通過借鑒財務評價指標體系研究的眾多文獻，從盈利能力、償債能力、發展能力和營運能力4個方面共計12個指標來評價上市公司的財務狀況。具體指標如下：

（一）償債能力

流動比率X1=流動資產/流動負債

速動比率X2=速動資產/流動負債=（流動資產-存貨）/流動負債

現金流量比率X3=經營活動現金凈流量/流動負債

（二）發展能力

資本積累率X4 =（期末股東權益-期初股東權益）/期初股東權益

總資產增長率X5 =（期末總資產-期初總資產）/期初總資產

凈利潤增長率X6=（本年凈利潤-上年凈利潤）/上年凈利潤

（三）營運能力

應收賬款周轉率X7=營業收入/應收賬款平均占用額

存貨周轉率X8=營業成本/存貨平均占用額

總資產周轉率X9=營業收入/平均資產總額

（四）盈利能力

營業利潤率X10=營業利潤/營業收入

資產報酬率X11=凈利潤/資產平均總額

成本費用利潤率X12=利潤總額/（營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用）

研究方法

本文采用因子分析法來分析和研究農林牧漁行業上市公司的財務狀況和競爭力情況。因子分析是指通過少數幾個因子來描述眾多指標之間的聯系，用較少數量的因子來反映原有資料中的大部分信息的一種統計學分析方法。采用因子分析方法有以下一些特點：因子變量的數量減少，從而減少了分析的工作量；因子變量之間是非線性關系，便于變量的分析；在保證數據基本完整的前提下，通過對高維空間的降維處理，使得對系統的解釋更加容易。

因子分析的基本分析步驟如下：對原始數據進行標準化處理，一般采用標準差標準化方法；利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球形檢驗（Bartlett Test of Sphericity）來確定帶分析的變量是否適合因子分析；利用主成分分析法構造因子變量；通過對載荷矩陣的分析，進行因子變量的命名解釋；計算因子變量的得分。

實證分析結果

（一）樣本選取和數據來源

本文選取了農林牧漁行業在A股上市的公司作為研究的樣本。截至2011年底，農林牧漁行業共有51家上市公司。

本文以2011年作為研究期間，研究數據主要來自于國泰安CSMAR（China Stock Market & Accounting Research Database）系列數據庫。個別缺失的數據通過上市公司2011年度的年報補充獲得。上市公司年報從巨潮資訊網（.cn）下載得到。通過剔除該年數據異常和用以上方法仍然無法獲得數據的上市公司后，最終獲得了41家上市公司作為本文的研究樣本。

本文采用SPASS13.0軟件來進行數據的處理。

（二）統計性描述

利用SPASS13.0軟件對41家樣本公司的財務數據處理后所得到的描述性統計結果如下：

第一，從償債能力指標來看，流動比率和速動比率比較正常，標準差也較小，波動性較低。但是，現金流量比率的均值卻為負值，這說明農林牧漁行業上市公司的經營活動現金凈流量表現不大好，這需要相關分析人員的注意。第二，從發展能力指標來看，資本積累率和總資產增長率的平均值為負數，但是該負值并不是特別小，而且標準差也比較小，最大值和最小值之間的差距不大，這表明該行業中上市公司的規模有小幅減小。而凈利潤增長率的平均值為正值，最大值達到了9.794%。從總體上來看，2010年農林牧漁行業的發展能力較好。第三，從營運能力指標來看，上市公司的存貨周轉率和總資產周轉率的平均值分別為2.884和0.613，標準差也比較小，這說明樣本公司的存貨周轉率和總資產周轉率普遍不高，各公司的差異也較小。應收賬款周轉率的平均值為21.363，最小值為4.170，最大值為80.453，表明農林牧漁行業上市公司存在應收賬款管理能力不一的情況。第四，從盈利能力指標來看，上市公司的營業利潤率、資產報酬率和成本費用率的平均值分別為0.081、0.069和0.118，說明上市公司的盈利能力適中。

（三）因子分析結果

1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗和巴特利特球形檢驗（Bartlett Test of Sphericity）。運用SPSS13.0軟件對樣本數據進行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗的結果顯示，巴特利特球形檢驗的X2的統計值為485.967，相伴概率為0.000，小于1%，因此拒絕巴特利特球形檢驗的零假設，而KMO統計量為0.559，大于基本要求0.5。因此，該樣本數據可用于因子分析。

2.利用主成分分析法構造因子變量。在本文的因子分析中，本研究按照特征值大于1的標準來提取因子。通過SPSS13.0軟件的分析計算，可以發現前4個因子的方差貢獻率分別為34.095%、21.758%、13.530%和10、671%，累積貢獻率達到了80.054%。可見提取前4個因子就能夠反映原變量的大部分情況。

3.通過對載荷矩陣的分析，進行因子變量的命名解釋。從旋轉后的因子載荷矩陣可以看出，X1（流動比率）、X2（速動比率）在第一個因子變量上具有較大載荷，因此將其命名為K1（償債能力因子）；第二個因子基本反映了X10（營業利潤率）、X11（資產報酬率）、X12（成本費用利潤率）三個變量，因此將其命名為K2（盈利能力因子）；第三個因子基本反映了X4（資本積累率）、X5（總資產增長率）兩個變量，因此將其命名為K3（發展能力因子）；X8（存貨周轉率）、X9（總資產周轉率）在第四個因子上具有較大載荷，因此將該因子命名為K4（營運能力因子）。

4.計算因子變量的得分。在對因子變量命名以后，就可以計算各個因子變量的得分。求解因子變量的得分是采用回歸的方法，即通過變量的線性組合來表示因子而算出其得分。線性組合的系數通過SPSS13.0軟件得出的因子得分系數矩陣來確定。然后根據41家樣本公司的因子得分，可以得出這些上市公司分別在償債能力因子、盈利能力因子、發展能力因子和營運能力因子上的排序。由于本文研究的是農林牧漁行業整體的財務情況，故此處略去上述排名的情況。

最后，本文通過利用綜合因子得分函數來分析農林牧漁行業財務績效的綜合表現。該綜合因子得分函數以上述四個因子的方差貢獻率分別占累積方差貢獻率的比重作為各因子的系數。綜合因子得分函數如下：

由上述綜合因子得分函數可以知道，對綜合因子得分的影響按由大到小的順序分別為償債能力因子、盈利能力因子、發展能力因子和營運能力因子。其中，償債能力因子占到了42.59%，而營運能力因子僅為13.33%。這說明在農林牧漁行業中，償債能力是評價上市公司財務狀況和競爭力的主導因素，較強的償債能力是該行業上市公司重要的財務競爭點，同時也表明，該行業在資產管理方面比較弱，需要得到有效地改善。

根據綜合因子得分函數以及由SPSS13.0得出的各樣本的因子值，就可以計算出41個樣本上市公司的綜合得分，也就能了解各上市公司的財務競爭力排名情況，從而能夠從更微觀的層面了解農林牧漁行業的財務狀況。

從綜合得分的結果可以發現，綜合因子得分超過1的只有一家2010年才上市的公司。由于該公司剛剛上市，因此其財務表現要好于其他的上市公司；綜合得分因子大于0小于1的公司有16家，占總樣本的39%，這部分公司的財務競爭水平一般；而綜合因子得分小于0的公司達到了24家，占樣本總量的59%，這部分公司的財務狀況較差。由此可見，農林牧漁行業中的上市公司的財務狀況較差，整體競爭力水平不高。作為國民經濟的基礎產業，迫切需要采取有效措施改變這種狀況。

結論

第一，通過對載荷矩陣的分析，可以發現償債能力是農林牧漁行業中的上市公司的財務競爭力的首要體現，其次是盈利能力和發展能力，最后是營運能力。雖說該行業的上市公司具有較好的償債能力，但是盈利才是一個公司營運的最直接目的。因此，該行業中的上市公司應該采取有效措施提高公司的盈利能力，優化企業盈利結構。此外，該行業的上市公司還應該提高資產管理能力，走集約型的發展道路。

第二，農林牧漁行業雖然屬于國民經濟的基礎產業，但是從整體上來說其財務競爭力不強。根據綜合因子得分計算分析，可以發現，該行業中財務競爭力較弱的上市公司有24家，占到所選樣本總量的59%，而財務狀況較好的企業只有一家，而且該企業也是2010年度才上市的公司。這種情況與農林牧漁業在國民經濟中所起的作用是不相符合的，因此急需有關部門的注意，并采取有效措施改變現狀。

參考文獻：

1.陳平雁.SPSS13.0統計軟件應用教程[M].人民衛生出版社，2005

篇（4）

一、引言

高速公路行業在計重收費,路網貫通效應和經濟繁榮周期等多重利好因素下,成就了行業的整體快速成長態勢,呈現了2002-2007年的黃金時代。現在進入了平穩增長期,而未來的宏觀經濟面走好帶來的貨運需求,以及居民收入水平提高帶來的出行需求都將不足夠刺激現在的行業業績增長。目前公司需要從經營方面提高業績增長點,保持企業的競爭力。一般可以從財務指標的定量分析和行業及公司情況的定性分析兩個方面進行財務評價。

由于目前的財務指標定性分析主要有比較分析法、層次分析法和模糊綜合法等,這些方法都存在指標信息重疊以及指標權重有較大的主觀性等不足。而因子分析法在盡可能不損失太多信息的情況下,將眾多具有相關性的變量簡化為少數幾個高度概括數據信息的因子,每個因子反映問題的一個方面,根據各主因子方差貢獻率的大小來確定綜合評價函數的權數,能夠克服采用主觀法給出指標權數的缺點。本文將構建評價上市公司財務狀況的財務指標評價體系,通過對公路行業上市公司財務數據進行因子分析,綜合評價各上市公司的財務狀況,為投資者決策和提升公司的競爭力提供參考建議。

二、基于因子分析的財務評價指標體系構建

影響企業財務狀況的因素在于企業的資源以及企業有效配置資源的能力。資源包括企業內外部兩個方面,外部資源主要指企業的市場占有率和聲譽,內部資源主要指企業內部所擁有的資金、資產和人力資源;企業的能力主要體現在企業對債務、流動資金和利潤的掌控程度上。因此,本文以規模實力來直接考察企業的內部資源,以收益能力來間接考察企業的外部資源,以償債能力和成長能力來直接考察企業配置資源能力的強弱。據此,本文選取了9個財務指標構建上市公司財務評價指標體系,如表1。

三、公路行業上市公司競爭力的因子分析

(一)樣本來源說明

本文所有指標的原始數據均來自中國上市公司資訊網和新浪財經網公布的各公司2008年年報,所研究的樣本均取自在滬、深兩市上市的公路行業類所屬的17家上市公司。

(二)利用SPSS軟件進行因子分析

1.運用SPSS13對樣本數據進行分析可以得到因子解釋原有變量總方差的情況如表2和旋轉后的因子載荷矩陣如表3。

2.使用主成分分析法提取因子,得到包含特征值、方差貢獻率和累計貢獻率的總方差解釋表。前3個因子的累積貢獻率已達到81.262%,因此選這3個因子已經足夠描述上市公司的競爭力水平(按方差的累計貢獻率≥80%來確定)。

3.取上述3個因子建立初始因子載荷矩陣,對初始因子載荷矩陣按方差最大正交旋轉法進行旋轉,得到旋轉后的因子載荷矩陣(表3)。

由表3可以看出,第一個主因子在X1每股收益、X8每股營業現金凈流量、X9資產現金回收率上有較大的載荷,因此可以命名為盈利和現金獲取能力因子;第二個因子主要由X6營業收入增長率、X7總資產增長率、X2凈資產收益率、X5凈資產增長率決定,可以命名為成長因子;第三個因子主要由X4資產負債率、X2凈資產收益率、X5凈資產增長率決定,可以命名為償債因子。

4.為了考查上市公司的競爭力狀況,并對其進行分析和綜合評價,采用回歸方法求出因子得分矩陣,得到3個主因子的得分F1、F2、F3,以貢獻率為權數,構建綜合評價函數。

綜合得分=(0.36064×F1+0.23066×F2+0.22132×F3)/0.81262,經計算得到樣本17家上市公司的綜合因子總得分如表4。

四、因子得分評價及結論

由各因子得分及綜合得分可得出以下結論:

一是上市公司財務評價綜合得分排名與F1盈利,現金獲取能力因子得分排名呈現出較高的關聯度。2008年公路行業上市公司財務評價得分前五名的現資、福建高速、贛粵高速、皖通高速、山東高速的盈利因子得分排名也是前五位;而綜合得分最靠后的深高速、東莞控股、S延邊路、ST東北高、湖南投資、華北高速的盈利因子排名也是比較靠后的。這說明持續較強的盈利能力是財務評價的關鍵,投資者應選擇有持續性盈利能力優勢的公司作為長期價值投資更有保障,而上市公司也需要重點提高其持續的盈利能力,保持其良好的財務評價。

二是從成長力因子F2得分來看,福建高速、五洲交通得分最高,而成長因子得分低的公司主要體現在兩個方面:S延邊路、ST東北高、湖南投資、華北高速的盈利能力較差,成長能力也不夠就會呈現競爭弱勢;而綜合得分最高的上市公司現資,由于前期公司的發展以及目前的瓶頸導致后期的成長能力不足,因此公司決策層應該盡快找到提升競爭力的突破口,畢竟只有提升公司的競爭力,才能進一步提升業績點,保持穩定的增長。

三是從償債因子得分F3來看,綜合得分排名與償債因子得分并沒有保持正相關。得分排名第一和第二的現資、福建高速償債因子得分排名分別是7和6,得分居中;綜合排名最后的華北高速、S延邊路償債因子得分排名也比較靠后,相反綜合得分排名居中的償債因子得分比較靠前。這說明并不是償債能力越強越好,如果盈利能力高,而沒有一定的債務發揮競爭力的杠桿效應,反而使資本結構不能最好地發揮效應;償債能力太差也會降低財務評價的綜合因子得分。因此,保持償債能力的穩定性才能保持良好的財務狀況。

總體來說,由于公路行業是防御性行業,盈利主要與車流量和通行費收入有關,經營業績隨經濟衰退而滯后,隨經濟企穩而恢復。正因如此,行業的業績來源調整幅度不大,公路行業上市公司只有盡量改善公司自身的財務狀況,才能在穩定的收入結構下使公司的價值最大化。從文中的因子得分及結論可以看出,基于因子分析法的財務評價主要與盈利因子、成長因子和償債因子相關,公司應主要從這些方面入手改善公司的財務狀況。

【參考文獻】

[1] 陳孝新.基于因子分析法的上市公司經營業績綜合評價[J].科技廣場,2006(09).

[2] 相廣萍.因子分析方法在上市公司經營業績評價中的應用[J].科技信息,2008(10).

篇（5）

一、引言

EVA（economic value added）又稱經濟附加值，起源于古典經濟學家提出的“剩余收益（residual income， RI）”這一概念，是美國思騰思特（Stern & Stewart）咨詢公司在1982年提出并實施的一套以經濟增加值理念為基礎的財務管理系統、決策機制以及激勵報酬制度。它是基于稅后營業凈利潤和產生這些利潤所投入的資本總成本的一種企業績效財務評價方法。目前，世界上許多知名的跨國公司比如可口可樂、寶潔、通用電氣、聯邦快遞等這次公司都先后采用這種方法來評價企業和企業內部各個部門的經營業績。在我國，國資委在2010年對央企的第三任期的考核中加入了EVA指標，全面推行經濟增加值考核。

EVA評價方法它考慮的是經濟利潤，即資本利潤，這樣就能較為真實的評價企業的盈利能力，使得反映出來的信息能夠更為真實、準確。

二、運用EVA方法進行分析

本文選取了20家房地產上市公司作為樣本進行研究，數據選自上交所公布的各公司2011年年報。

（一） EVA的計算。

調整后的資本總額=股東權益合計+遞延負債貸方余額+累計商譽攤銷+各種準備金+研究開發費用的資本化金額+短期借款+長期借款-遞延資產借方余額-一年內到期的長期借款-應付債券-在建工程凈值

加權平均資本成本WACC是根據資本結構中債務資本的單位成本和股本資本的單位成本各自所占權重計算的平均資本成本率。資本成本率反映了全部投資者對投入資本的回報要求。在中國目前的條件按銀行人民幣貸款一年期基準利率下浮百分之十來確定。2011年中國銀行人民幣貸款一年期基準利率為6.56%，由此得加權平均資本成本為6.56%×（1-10%）為5.904%。

（二） 計算結果。

四、結論

（一） 結果評價。

從上表可以看出，絕大部分企業的EVA為正值，這說明經營利潤減去企業全部資本成本后有剩余，股東的投資得到了回報，管理者為企業或股東創造了財富。而少數企業的EVA為負值，則表明這些企業股東的投入沒有回報，并且管理者在損害企業或股東的財富。

（二）EVA分析方法的優缺點。

EVA最大的特點就是它與傳統的財務指標不同，它充分考慮了企業投入資本的機會成本，因此，我們可以說它是資本利潤。另外，EVA是在傳統的會計指標上經過一系列的調整，這樣做可以消除因子分析方法中直接利用報表中數據產生的對真實情況的扭曲。它著眼于企業的長遠發展，如產品的研究開發，人力資源的培養等，這些都是鼓勵企業的管理者們放眼于企業的未來，追求企業的長遠利益和發展。但是，EVA非常顯著的一個缺點就是，在進行計算的時候，對指標的調整項遠遠不止本文所用的那幾項，Stern & Steward公司就曾提出了多達一百六十四項的調整項目，以保持結果的真實性和透明性，但是基本上沒有公司能做到調整一百多項，所以國內外大多數公司一般只進行5-10項的調整，來基本反映企業的資本利潤。

綜上所述，EVA指標的優勢是不言而喻的，但是也存在很多缺陷，例如數據調整存在一定的局限性，這就需要進一步去實踐和研究。在未來對EVA的研究中，對于公司實行的EVA管理將如何與其他評價方法相結合，便顯得十分重要。

參考文獻：

篇（6）

1，企業的現金流量是當下經濟市場中公司經營水平的最真實體現。現金流量是指公司經營過程中進行商貿活動、貨物交易等商業活動而獲得的貨幣價值數量，包括貨幣總量的收入狀況、支出狀況和轉移狀況等。現金流量是現代經濟市場中，公司會計制度中的一項重要內容，也是公司經營水平的最真實的數據體現。如今的商業公司中，現金流量已經成為了公司財務狀況的一個主要體現形式，通過現金流量可以大體上估算出企業的財務狀況水平，對公司的財務有一個整體的了解。

2，企業的現金流量是企業整體經濟實力的一個真實體現。現金流量包括企業進行商業經營中所收得的現金數量，投資資金數量，已經純利潤的數量。企業商業經營中的現金數量是最真實的、最有效的企業經濟實力體現。通過查看一個公司經營過程中的現金數量，投資資金數量等數據，可以真實地了解這個公司的經濟實力，估算出公司的經營規模，資本實力企業現狀。因此，現金流量是現代經濟企業中一個重要的會計財務統計內容。

二、如何通過現金流量進行企業財務分析

1，通過現金流量分析企業的資本水平。通過現金流通量來分析公司企業的財務水平，首先要通過現金流量來分析企業的資本水平，企業的資本水平主要是由企業的整體經濟價值量決定的，通過貨幣的形式加以表現出來。而公司經營過程中的現金流量則是貨幣形式的體現，通過公司的現金流量可以間接估算出公司的資本水平，進而了解公司的具體財務狀況。

2，通過現金流量分析企業的資金管理水平。以現金流量來考察公司的財務狀況，另一個形式是通過現金流量分析公司的資金管理水平，公司經營過程中的資金管理水平，直接決定了公司財務狀況的質量。公司資金的管理水平較高，那么公司的財務狀況勢必也能處于一個較高的水平。現金流量是公司資金管理方式的有效體現，通過對資金管理水平的考察，也能了解公司的財務水平。

3，通過現金流量分析企業的經營水平。以現金流量來分析公司的財務水平，還可以通過現金流量分析公司的業務經營水平。一個公司的業務經營水平決定了該公司在經濟市場中的地位高低，而公司的現金流通量則是公司經營水平最直觀的體現。公司的業務經營良好，那么現金流通量勢必較高，而公司的業務經營水平低，那么現金流通量必然有限。通過現金流通量可以看出一個公司的業務經營水平，進而看出公司的企業財務狀況。

4，通過現金流量分析企業的財務安全系數。通過現金流通量分析公司的財務狀況，另一個形式是通過現金流量來分析企業的財務安全系數，進而查看公司的財務狀況安全性的高低。現金流量是一個公司經營過程中現金的流通數量、流通速度、流通動向等數據的總稱。通過企業的現金流量，可以明確公司的業務經營安全性的高低，進而確定公司的財務管理現狀是否安全。

三、現金流量為何能夠體現企業財務

1，現金流量是企業商品交易額的主要數據。現金流量作為企業經營中的一項交易數據，如何通過它來了解公司的財務狀況呢。首先，企業公司在進行商品交易的過程中，需要通過現金貨幣來進行等價交換。公司的商品所能夠交換回來的現金貨幣，就是公司的商品交易額。而公司的財務狀況則主要是由商品的交易額決定的。因此，通過現金流量就可以估算出公司企業的商品交易額，進而進一步地了解公司企業的財務管理狀況。

2，現金流量決定了企業的盈利水平。現金流通量能夠體現企業的財務狀況的另一原因是現金流量決定了企業公司的盈利水平。公司經營過程中的經營利潤是由商品貿易額決定的，而現金流量最為商品貿易額的表現形式，其流量的多少就決定了企業盈利的多少，二者是呈一個正相關的關系。

3，現金流量是公司經營水平的真實體現。通過現金流量能夠了解公司企業財務狀況的另一個原因是現金流量是公司經營水平的體現。公司企業在市場經濟中的經營水平高，那么公司的貿易額必然較多，現金流通量也大，如果公司的經營水平較低，那么現金流通量肯定也少。通過現金流通量看出公司的經營水平，進一步了解公司的財務狀況。

4，現金流量是公司資本運轉情況的體現。現金流量能夠體現公司財務水平的另一個原因是通過現金流通量可以看出公司資本運轉的情況，現金流通量作為公司的經濟實力水平的直觀體現，可以真實的體現出公司的資本實力，通過現金流量的有關數據，可以看出公司資本的運轉情況，進而了解公司的整體財務水平。

四、利用現金流量進行財務分析的合理性

1，能夠真實地了解公司的資金動向。通過現金流通量來分析公司企業的財務水平，是有其存在的合理性的。首先，通過現金流量能夠真實地了解公司的資金動向。現金流量是公司中資金流動，資金收支的重要統計數據，通過對現金流量數據的查看，可以真實的看出公司的資金投資出處、收款情況等。而這些具體事宜是公司財務狀況的重要內容，因此，通過現金流量可以有效分析公司的財務水平。

2，能夠有效地了解公司的資本實力。通過現金流量能夠分析公司的財務狀況的另一個合理性是現金流通量能體現出公司的資本實力。公司的現金流通量較大，那么公司的資本實力相對比較雄厚，公司的現金流通量小，那么公司的資本實力相對比較薄弱。資本實力決定公司的財務水平，因此，通過現金流量能夠真實了解公司財務水平。

3，能夠明確公司資金的流通速度，通過現金流量了解公司的財務狀況的另一個合理之處在于現金流量能夠體現出公司的資金流通速度。現金流量概念中的一條便是公司企業經營過程中資金的流通速度，通過對公司的資金運轉速度的了解，也可以分析出公司的財務水平。

篇（7）

目前，我國學者對上市汽車公司財務狀況的研究主要集中在經營績效和競爭力方面。王澤平與孫世敏（2010）指出，國內上市汽車公司的經營績效不高，并建議從企業內、外部環境的視角進行改進；胡彥蓉與劉洪久（2012）以上市汽車公司的財務指標為出發點，分析了國內上市汽車公司的競爭力水平。分析結果為，國內上市汽車公司的成長能力、盈利能力、償債能力以及運營能力的評價值與它們各自的綜合競爭力評價結果不一致。諸如此類的研究成果為汽車上市公司的發展提供了相關借鑒，但現有研究在指標選取方面反應問題不盡全面，且指標間相互影響較大，只能為股東的選擇和上市公司的診斷提供思路。為此，本文依據當前我國上市汽車公司的特點，建立具有現階段特色的財務狀況評價指標體系，并采用因子分析對我國23家汽車上市公司的財務狀況進行評價，在處理多維相關變量空間時可以消除評價指標間的相關影響，并且根據各項指標值的變異程度來確定權數，這樣可以避免由于人為因素帶來的偏差，為相關決策者提供更科學、更可靠的分析數據。

二、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源 本文選取我國具有代表性的23家上市汽車制造類企業為分析的樣本，這些樣本的數據來源均為各自的年報總結。

（二）指標選取 考慮到我國目前的國情，以及現階段汽車公司發展的特點，本文選取評價財務狀況四個方面的能力：獲利能力、償債能力、運營能力、發展能力作為評價體系的框架。這四方面能力指標體系的構建是從9項指標出發的，如表1所示：

（三）研究方法 為反映結果的全面性和真實性，消除變量間的相關性，本文選取因子分析法對我國汽車上市公司財務狀況進行評價，因子分析在充分考慮到各指標間可能存在的相關性，利用降維原理將較多的變量指標用較少的幾個線性無關的綜合變量指標表示，在減少變量指標的同時，也減少了原指標信息的損失，可以對收集的指標數據進行全面的分析。

三、實證結果與分析

（二）因子分析 具體為：

（1）確定因子個數。樣本數據進行標準化后，利用軟件SPSS16.0對數據進行因子分析，運行結果如表2所示：

結合表2，根據Kaiser在1959年提出一項保留特征根大于1的因子的原則，應從9個評價指標中提取3個因子反映財務狀況，此時累計方差貢獻率為73.782%，涵蓋了樣本的大部分信息，達到了在降維的同時，損失信息量較少，可較好反映我國汽車上市公司的財務狀況。

（2）公共因子命名及解釋。評價指標在因子上的旋轉后因子載荷矩陣如表3所示：

從表3中相應特征向量可知，在第一個因子中凈資產收益率、銷售利潤率、每股收益、資本保值增值率具有較大相關系數，主要概括我國汽車上市公司的獲利能力和發展能力，反映了公司的獲利現狀和潛在獲利能力，因此可稱為“效益因子”；在第二個因子中流動比率、速動比率、產權比率具有較大相關系數，主要概括公司償債、償息的能力，因此可稱為“償債因子”；第三個因子的“流動資產周轉率”、“總資產周轉率”這兩項的相關性很強，它們主要反映了汽車在其自身的資產各項管理、使用及資產流動能力。因此可成為“管理因子”。

（3）因子得分計算。由軟件SPSS16.0對指標數據進行處理后，因子得分系數矩陣，如表4所示。

（三）結果分析 通過對我國23家上市汽車公司綜合財務狀況分析可以得出：金龍汽車、江鈴汽車、廣汽長豐的綜合得分名列前三名，體現了這三家公司整體財務狀況較好。從單因子得分的角度來分析可知，金龍汽車的管理因子得分排名為22，江鈴汽車的償債因子得分排名為19，廣汽長豐的管理因子得分排名為17，它們的排名相對來說是靠后的。也就是說，即使三家公司的整體財務狀況較好，但局部仍存在不足，致使它們的財務狀況存在不穩定性，若運營和管理不當，將拖垮公司整體實力。此外，從各因子的權重來看，效益因子為0.5275，償債因子為0.2819，管理因子為0.1906，獲利能力和發展能力明顯高于償債能力和運營能力，說明上市汽車公司的競爭力的提高主要在于獲利能力和發展能力，這也反映了我國上市汽車公司償債能力和管理能力較差的現狀。

亞星客車、金杯汽車、華域汽車的綜合得分排名分別倒數前三，可以得出這三家公司在獲利、發展、償債以及管理方面的能力都相對不足。但從單個因子看，他們的管理因子得分排名分別為12、9和8。排名中等偏上，而作為主要提高競爭力的效益因子得分卻比較靠后，排名分別為22、19和18。因此，若這三家公司在保持管理能力不變情況下，適當提高獲利能力和發展能力，將會大大改善其現有財務狀況。

四、結論與建議

綜上數據分析的結果可知，目前我國汽車上市公司的財務狀況大致如下：整體差強人意、單因子（獲利能力、發展能力、償債能力和運營能力）發展不協調、后續發展動力匱乏。本文對現階段我國上市汽車公司財務狀況存在的問題，提出以下建議：

（一）加大研發投入，增強產學研相結合 加大研發投入就是為企業的創新培育“種子”。目前我國汽車行業的瓶頸就是車型的設計、發動機技術的突破。應通過加大產品的研發投入，積極創新，以增強市場競爭力。產品的研發可以與高校合作，或進行企業間研發合作，同擔風險同受益。

（二）優化資本結構，合理選擇籌資方式 一方面企業要合理優化短期債務資本與長期債務資本的比例關系，科學的償還債務先后順序。另一方面充分考慮融資成本與風險的關系，選擇財務風險較低的籌資方式。通過資本優化和籌資方式的統籌發展來不斷提高公司償債能力。

（三）調整公司人才結構，引進先進技術人才 公司結構是否合理，工作人員技術是否先進，很大程度上影響公司的運營管理能力，合理的人力資源配置，先進技術人才的引進，可提高公司的研發創新能力和綜合管理水平，從而加強企業的運營與成長能力。

（四）建立知識共享平臺 各汽車上市公司通過建立知識共享平臺，可獲得豐富的異質資源，對優化資源配置，提高自身核心競爭力提供技術保障，極大推動技術成果的轉化和財務狀況的改善。

參考文獻：

篇（8）

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2012）05-0-03

區域非均衡是轉軌時期中國經濟發展的一個基本特征，從企業財務的角度看，這一特征至少有著二層含義：一是對不同地區公司財務狀況的研究有助于我們從微觀層面加深對地區差異性的了解；二是通過對不同地區公司財務狀況的比較，可以為投資者投資組合優化提供有用的信息。然而，由于影響企業財務狀況的因素很多，因而地區差異是否是一個顯著的影響因素仍不得而知。例如，企業財務狀況跟企業內部治理結構有著非常重要的關系，另外，企業也可以通過跨地區的生產或銷售，來減少地區因素對企業財務狀況的影響。本文的目的即是通過選定我國不同樣本地區的零售企業上市公司，利用一系列反映企業財務狀況的指標來對不同地區的零售業上市公司財務狀況進行比較研究。

一、指標體系的設定

指標體系是本文后面實證部分的基礎，因而有必要先對反映企業財務狀況指標體系做個梳理與說明。根據通常的財務分析方法，企業財務狀況可以從不同的角度加以反映。

1.營運能力指標

營運能力是指企業資金周轉及其資產利用效率的能力，反映的是企業銷售質量、購貨質量、生產水平等。具體指標有以下幾種：

(1)存貨周轉率 = 銷售成本 / 平均存貨

在流動資產中，存貨所占比重較大，存貨的流動性將直接影響企業的流動比率。在存貨平均水平一定的條件下，存貨周轉率越高，企業財務狀況越好。

(2)應收賬款周轉率 = 賒銷收入凈額 / 平均應收賬款余額

在一定時期內應收賬款周轉的次數越多，表明應收賬款回收速度越快，企業管理工作的效率越高。這不僅有利于企業及時收回貸款，還有助于企業減少或避免發生壞賬損失的可能性和提高企業資產的流動性。

(3)流動資產周轉率 = 銷售收入 / 平均流動資產總額

在一定時期內，流動資產周轉次數越多，表明以相同的流動資產完成的周轉額越多，流動資產利用的效果越好。

(4)總資產周轉率 = 銷售收入 / 平均資產總額

總資產周轉率是考察企業資產運營效率的一項重要指標，體現了企業經營期間全部資產從投入到產出的流轉速度，反映了企業全部資產的管理質量和利用效率。

2.償債能力指標

償債能力指一個公司長期的財務靈活性及償還長期債務的能力，一家公司全部的經營活動——融資、投資及經營均影響償債能力。償債能力分析中重要的因素之一是資本結構，主要包括以下四個指標：

(1)資產負債率 = （ 負債總額 / 資產總額 ）* 100%

資產負債率反映在總資產中有多大比例是通過借債來籌資的，同時也衡量了企業在清算時保護債權人的程度。

(2)流動比率 = 流動資產 / 流動負債

這一指標反映的是企業面臨的流動性約束情況。若流動比率過低，企業可能面臨著到期償還債務的困難。若流動比率過高，這又意味著企業持有較多的不能贏利的閑置流動資產。

(3)速動比率 = （ 流動資產 — 存貨 ）/ 流動負債

這一指標用以衡量企業流動資產中可以立即用于償付流動負債的財力。

(4)現金流動負債比 = 經營現金凈流入 / 流動負債

這一比率可以從現金流動的角度來反映企業當期償付短期負債的能力。現金流動負債比率越大，表明企業經營活動產生的現金凈流量越多，越能保障企業按期償還到期債務。

3.盈利能力指標

獲利能力分析是財務分析中的主要部分，所有報表都與獲利能力分析有關，其中損益表最重要。主要包括以下四個指標：

(1)每股收益 = 凈利潤 / 年末普通股份總額

這一比率反映了企業每股稅后利潤創造能力，比率越高，表明所創造的利潤越多。

(2)主營業務利潤率 = （主營業務利潤 / 主營業務收入 ）* 100%

該指標反映企業主營業務的營利能力，是企業營利水平的主要標志。

(3)權益凈利率 = （凈利潤 / 年末股東權益）* 100%= 資產凈利率 * 權益乘數

這一指標反映了凈利潤與所有者權益之間的關系，可衡量公司對股東投入資本的利用效率。

(4)總資產報酬率 = （利潤總額+利息支出）/ 平均總資產

這一指標反映了企業包括凈資產和負債在內的全部資產的總體獲利能力。

4.成長性指標

公司成長性分析的目的在于觀察企業在一定時期內經營能力的發展狀況，描述公司這一特征的指標主要有以下幾種：

(1)主營業務收入增長率=（本年主營業務收入-上年主營業務收入）/上年主營業務收入

這一指標反映了企業最根本的成長基礎，可以用來衡量公司的產品生命周期和判定公司發展所處的階段。

(2)主營利潤增長率 = （本年主營利潤-上年主營利潤）/ 上年主營利潤

這一比率是反映公司贏利和可持續發展能力的主要指標。與上一個指標相結合，該指標可以用于分析企業成本的升降程度。

(3)凈利潤增長率 = （本年凈利潤-上年凈利潤） / 上年凈利潤

凈利潤的連續增長是公司成長性的基本特征，如其增幅較大，表明公司經營業績突出，市場競爭能力強。

(4)總資產增長率 = （本年資產總額-上年資產總額）/ 上年資產總額

資產增長是企業發展的一個重要方面，發展潛力高的企業一般能保持資產的穩定增長。這一指標反映的是企業本期資產總體規模的發展狀況。

二、不同地區零售業上市公司財務狀況的實證

本部分根據上面的指標體系設定，來對我國不同地區零售業上市公司的財務狀況進行實證分析。根據不同地區經濟發展水平差異，下面將全國分為東、中、西、東北四個不同的樣本地區，所用的數據均來源于新浪財經網，時間是2007年樣本上市公司的財務季報。在對不同地區樣本公司的選擇上，基于數據的可得性，每個地區分別選擇四個樣本企業進行分析，目的是通過對不同地區樣本企業財務狀況指標平均值的比較來考察地區因素對上市公司財務狀況的影響。

1.營運能力分析

表一是根據樣本企業財務狀況指標計算出來的平均值。不難發現，不同地區上市公司的存貨周轉率表現出如下特征：中部>東部>西部>東北部。具體來看，中部企業的存貨周轉率比東部企業高0.9494，東部比西部高4.1551，西部比東北部高2.69。據此，總起來看，零售業上市公司的存貨周轉率是與地區經濟發展水平存在著關聯性的。但是一個特殊的現象是，經濟并不是很發達的中部地區上市公司零售企業的存貨周轉率卻高于經濟較為發達的東部地區。我們認為，這可能與國家實施中部大發展戰略所引致的中部經濟高速增長有關。不過，另一方面，同樣享受國家開發政策的東北地區的零售企業表現卻遠沒有中部好，這可能表明國家的東北大開發戰略尚未真正的發揮效益。當然，這也可能與中部零售業可以更容易輻射到東部地區有關。

不同地區應收賬款周轉率比較如下：東北部>西部>中部>東部。具體的，東北部比西部高372.61，西部比中部高252.38，中部比東部高178.8。可見，在應收賬款的管理上，東北部企業管理水平遠高于其它地區，而東部企業則明顯的落后。

很容易看出，四個地區零售業的流動資產周轉率相差不大，這點與零售業的行業特點有關。需要指出的是，西部地區上市公司的流動資產率值在幾個地區中最高，說明西部公司在流動資產管理上還是要優于其它地區。與此相似，總資產周轉率分析表明西部公司的總資產周轉率要優于其它地區，實際上，這也反映了流動資產與總資產流動特質的相似性。

2.償債能力分析

表二給出了反映不同地區資本結構償債能力四個指標的平均值。容易看出，東部公司在流動比率與速動比率兩個指標上表現優異，而另一個指標現金流動負債比則是西部公司最高。從財務分析的角度看，這表明東部地區比西部地區零售企業償還短期負債的能力高。另外，東北部上市公司的資產負債率高于其它地區，但其速動比率和現金流動負債比又低于其它地區零售業上市公司，這表明東北部地區零售業上市公司的償債風險過大。

3.經營業績和獲利能力分析

表三給出了反映企業經營業績與獲利能力的四個指標的平均值隨地區的變化情況。從中可以看出，總資產報酬率與主營業務利潤率大致是東部和中部企業領先于其它兩個地區企業，說明兩個地區公司的經營狀況不錯。特別的是中部地區企業的主營業務利潤率指標和權利凈利潤比其它地區要高，且該地區上市公司的其他兩個指標也在排名中比較靠前，顯示中部公司整體上盈利能力好于其它地區。當然對于每股收益來說，東北部地區上市公司的每股收益遠高與其它地區，投資東北企業能獲得更多的收益。

4.成長性和發展能力分析

表四給出了反映企業成長性四個指標的不同地區排名。可以看出，在發展能力上各地區表現差異很大，發展能力最好的是中部公司，其平均主營業務利潤率、平均凈利潤增長率、平均主營利潤增長率都排名第一。而在前面幾個指標評價體系中表現較好的東部公司，其總體規模在擴張，但是主營業務的收入卻在減少，這說明是其他業務收入和營業外收入引起東部地區零售企業總資產的增加，其成長性有待進一步考察。

三、不同地區零售業上市公司財務狀況的特征總結

對上面實證結果進行總結，可以得到不同地區零售企業財務狀況的如下特征：

第一，與其它地區相比，處于經濟發達的東部地區零售業上市公司財務狀況還是表現出了一定的優勢。具體來說，在企業的資本結構與償債能力指標體系中，東部零售業上市公司的流動比率和速動比率在幾個地區上市公司中表現最好，且其資產負債率低于東北部和中部，表明該地區零售業上市公司的償債能力是幾個地區中最好的。從盈利能力來看，東部地區上市公司的盈利能力也是不錯的，其平均總資產報酬率在幾個地區中最高，其他幾個指標排名也較靠前。但是在成長性分析中，其平均主營業務利潤率為負，主營利潤增長率也最低，說明東部企業的成長性不如其它地區。

第二，從綜合比較來看，中部企業的財務狀況是幾個地區中最均衡的。具體的，一是營運能力分析表明，中部公司在存貨管理上表現優秀；二是在資本結構和償債能力分析中，中部公司的兩個指標——流動比率與速動比率只稍低于表現最好的東部公司，而其現金流動負債比較高、資產負債率較低，表明中部企業的償債能力較強；三是盈利能力指標計算結果顯示，其主營業務利潤率和權益凈利潤表現突出；四是其反映成長性的平均主營業務利潤率、平均凈利潤增長率、平均主營利潤增長率等指標都排名第一。這些指標均顯示了中部企業具有良好的財務狀況。

第三，西部企業和東北部企業整體財務狀況相對較差，但在某些指標分析中還是有表現突出的地方。例如，西部地區上市公司的流動資產率和總資產周轉率在幾個地區中最高，說明西部公司在資產管理上要好于其它地區。同樣的，其現金流動負債比指標計算結果也表明西部公司的償債能力不錯。與此相似，東北部地區零售業上市公司則在應收賬款管理和流動資產管理方面表現較好。另外，這一地區上市公司的主營業務收入增長率也表明其在主營業務方面具有良好的成長性。

四、研究對投資者的意義

對投資于零售企業的證券市場投資者而言，上市公司的財務狀況對于投資者的決策形成具有決定性的意義。因而，分析各地區企業財務狀對于投資者選擇有效的投資證券和證券組合具有基本的重要性。如果將地區因素作為影響零售企業財務狀況的一個深層次因素，那么對證券市場投資者而言，本文的研究具有如下意義：

第一，中部地區上市公司可以成為投資者在選擇投資零售業公司時的優先選擇。與一般觀念中經濟發達的東部地區上市公司財務狀況一定優于其它地區上市公司不同，中部地區零售業上市公司在各個指標體系分析中表現優秀。具體的，在營運能力分析中可以看出中部公司在存貨管理上表現突出。在資本結構和償債能力分析中，表明中部企業的償債能力強。在盈利能力中，其主營業務利潤率和權益凈利潤表現突出。特別是在成長性分析中，其平均主營業務利潤率、平均凈利潤增長率、平均主營利潤增長率都排名第一，這都顯示中部零售業上市公司在未來的發展情況值得期待，投資者可以考慮長期投資。

第二，東部零售業上市公司財務狀況的表現在某些方面比不上中部地區，但其償債能力是幾個地區中最好的，而其贏利能力也有較好表現。整體來說，東部地區零售業上市公司仍是不錯的投資對象。不過，投資者要特別注意它的平均應收賬款周轉率，這一指標在幾個地區中排名最后，說明東部公司管理應收賬款的效率不高，這會降低企業的營運能力。特別需要注意的是，在成長性分析中，東部地區上市公司平均主營業務利潤率為負。但因為本文所用樣本數據是截面數據，而非時間序列數據，因而還不能判定東部公司的成長性一定不好。例如，從實際來看，上述情況的產生也可能是07年整個零售業大發展造成基數太大引起公司短時間主營業務收入下滑所致。總之，短期投資者可以考慮對東部地區上市公司進行投資，但對于長期投資者，還是應對該地區主營業務利潤變化密切關注。

第三，投資者應對西部和東北部地區零售業上市公司的投資保持謹慎。本文的研究結果表明，西部和東北部企業整體財務狀況相對較差。但就這二個地區比較而言，似乎東北部地區上市公司更具有投資價值。因為從分析結果來看，東北部地區上市公司在應收賬款管理和流動資產管理等指標的表現相對不錯。另外，其每股收益和主營業務收入增長率指標也較好。但是投資東北部上市公司要隨時關注其償債能力，因為相關財務指標顯示，這一地區零售業上市公司的償債風險相對較大。

參考文獻：

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[5]章曉霞.我國零售業上市公司財務狀況研究[J].中國海洋大學,2006.

篇（9）

財務預警是指以公司的財務報表及相關的會計資料為依據，通過對財務指標的綜合分析，對公司財務狀況進行預測研究，及時發現企業生產經營過程中潛在的財務風險，并在危機爆發前提前向公司的管理當局發出警告，督促公司管理當局對此做出相應的改變，避免財務危機的發生，較好地起到了未雨綢繆的作用。根據警情界定程度的不同，可將其分為狹義和廣義的財務預警。狹義的財務預警偏重于研究財務危機，實際上就是財務危機預警。廣義的財務預警是對所有可能引起企業財務活動波動的因素進行研究，只要引起企業財務活動產生不利因素就進行預警。財務預警系統就是合理保證企業財務活動不偏離企業的正常生產經營活動，對財務周期活動中出現的不確定和不穩定現象進行預測，判斷企業目前是處于“正常狀態”還是“危險狀態”。減少造成企業出現危機的各種因素，避免出現管理波動或管理失誤的重復出現。本文從財務預警理論出發，利用ST公司與非ST公司的財務狀況中的財務指標進行對比，根據比較的結果預警上市公司可能出現的財務風險狀況。

二、上市公司施行財務預警系統現狀

我國資本市場作為新興的半強勢半弱勢市場，進行財務預警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的財務預警系統都是借鑒西方的成熟模型，而且也應用到農業、林業、工業、交通等各個領域。但作為我國特色資本市場基礎上建立的財務預警系統，還是比較年輕的研究領域，證券市場以及上市公司還不是很成熟，雖然我國上市公司的監管部門就上市公司運用財務預警系統做出相應的規定，但由于我國上市公司在運用財務預警系統進行財務風險預警方面缺乏一定的主動性，直到很多上市公司出現了大量的ST或PT現象，給廣大投資者帶來巨大損失的現象發生以后，才引起管理當局對財務預警的重視，財務預警系統逐漸被運用。常用的預警模型有Z分數模型、線性概率模型、F分數模型等。

（一）多元線性判定模式 多元線性判定模式，又稱Z-Score方法，其基本原理是通過統計技術篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內部的離散度最小的變量，從而將多個標志變量在最小信息損失下轉換為分類變量，獲得能有效提高預測精度的多元線性判別方程。Z分數模型的判別函數如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

其中，X1=（期末流動資產一期末流動負債）/期末總資產X2=期末留存收益/期末總資產X3=息稅前利潤/期末總資產X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債X5=本期銷售收入/總資產

Z分數模型的判斷標準如下：Z>2.675，表示財務狀況良好，發生破產的概率小；1.81≤Z≤2.675，表示財務狀況不穩定，為灰色地帶；Z

多元線性判定法從企業的資產規模、獲利能力、財務結構、資產利用效率以及償債能力等方面綜合分析預測企業的財務狀況，準確率較高，進一步推動了財務預警的發展。

Z-Score模型的局限性：一是工作量比較大，費時費力。二是在前一兩年的預測中，多元線性判定方法的預測精度比較高，但再往前，其預測精度會大幅下降，甚至可能低于單變量模型。三是多元線性判定方法有一個很嚴格的假設，這就大大限制了多元線性判定方法的使用范圍。

（二）EVA判別方法 經濟增加值（EVA）的英文簡稱，是一種評價公司經營業績的新指標，其定義為EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT為稅后凈經營利潤；KW為公司資本加權平均成本；NA為經過調整的期初公司凈資產價值。EVA判別法相對于傳統財務指標相比具有以下優勢：（1）真實性。由于EVA針對現行的會計政策進行了一系列的調整，減少了上市公司管理層通過各種途徑改變資本結構，從而進行盈余管理。這相對于傳統的會計指標，能更加真實地反映上市公司的經營狀況。（2）可靠性。EVA作為一種創值指標，它不僅考慮了公司使用的全部資本，充分利用了公司提供的全部公開信息，而且考慮了風險，同時含有企業外部的市場信息，而傳統的財務指標則完全利用公司內部的信息。所以，這相對于傳統的財務指標具有明顯的可靠性。

EVA判別法的局限性：由于EVA涉及對傳統利潤指標復雜的調整計算，其實用性遭到國內學者的質疑，所以有關EVA在預測財務困境方面的研究目前在國內尚屬空白。

（三）F分數模型 F分數模型的判別函數如下：

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

其中，X1=（期末流動資產一期末流動負債）/期末總資產；X2=期末留存收益/期末總資產；X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負債；X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債；X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產。

F分數模型的臨界點為0.0274，若F分數低于0.0274，則將被預測為破產公司；反之，若F分數高于0.0274，則公司將被預測為繼續生存公司。此數值上下0.0775內為不確定區域，區間為[-0 0501，0.1049]，若落入此區域中，管理決策者應該進一步分析，因為F分數模型只能輔助管理者，警告可能會發生財務危機。即F分數模型的判斷標準可如下表示：F>0.0274，表示被預測為繼續生存公司；F

F分數模型中的5個自變量的選擇是基于財務分析理論，因此，它可以較為準確地預測出企業是否存在財務危機，降低了單變量的誤判率；及時預警上市公司的財務危機并尋求發生財務危機的根源，同時還能加強公司對于財務危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策。

雖然已經建立了系統的財務預警模型，但目前很多上市公司并沒有廣泛采用，這是因為一方面很多上市公司的管理當局缺乏建立系統的財務預警模型的意識，另外上市公司建立的科學的財務預警系統要在真實合法的資料基礎上，但是由于中國的資本市場不完善，上市公司造假的現象屢見不鮮，使得建立出來的系統并沒有發揮應有的作用，上市公司的會計失真現象極大地影響到財務預警系統的有效性，使其失去應有的效果，財務預警系統也就形同虛設了。

三、上市公司財務預警系統實證分析――以制造業為例

本文針對我國滬、深兩市所有被ST的制造業上市公司進行隨機抽樣，從中隨機抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造業上市公司作為本次的研究樣本。本文的樣本數據均取自各年上市公司公開披露在網上（和訊、證券之星、巨潮資訊等）的各年年報和有關財務指標，主要選取2008～2010年的相關財務數據進行研究。

（一）Z-Score模型實證分析 按照Z-Score模型的要求收集整理財務數據，計算得到不同年份制造業上市公司的Z值得分，見表1～6。

Z-Score模型預警方法分析：（1）對非ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，Z-Score模型對非ST企業的預測結果為：非ST上市公司的Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為63.33%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為26.33%；Z值小于1.81的（即處于危險地帶）的平均比例為10.34%。這說明我國非ST制造業上市公司財務狀況基本良好，有一定的抵御風險的能力。（2）對ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務狀況已經出現明顯的惡化。Z-Score模型對ST企業的預測結果為：Z值小于1.81（即處于危險地帶）的平均比例為60%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為16.67%；Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為23.33%。這說明我國ST制造業上市公司財務狀況大部分處于破產邊緣，它們需要及時調整本身存在的問題，如果不及時進行調整或者是調整力度不夠，就極易走向破產的深淵。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），他們的Z值平均值為-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值為4.3918。很顯然，ST上市公司的財務狀況遠遠差于非ST上市公司，ST上市公司的財務危機已經相當嚴重了，已經在破產的邊緣了。

（二）EVA判別法實證分析 按照EVA判別法的要求收集整理財務數據，計算得到不同年份制造業上市公司的EVA值，見表7～9。

EVA判別法的分析：（1）對非ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA為正數的平均比例為73.33%，這說明我國上市公司的創值能力還是比較強的。同時，非ST上市公司的EVA平均值呈現逐年遞增的現象，這說明我國非ST上市公司的財務狀況普遍較為良好。分析如圖1所示。

（2）對ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA為負數的比例比較高，尤其是在前兩年（即2008、2009年），達到了70%。同時，2008、2009年兩年的企業EVA值持續走低，說明這些企業的財務狀況更加惡化了，急需做出調整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都為正數，只有兩家企業為負數，這說明各ST企業經過了一系列的調整，并取得了一定的成效。ST上市公司這三年的EVA值走勢如圖2所示

（3）對比ST上市公司和非ST上市公司，不難發現，雖然ST企業在2010年的財務狀況稍微得到了一點改善，但是其財務危機還是明顯地比非ST上市公司惡化，必須進行及時有效的調整措施，要不然就難逃被破產厄運。同時，非ST企業也有不穩定的，也必須進行相應的調整，切勿置之不理，否則，等到風險積壓到一定程度的時候就會演變成財務危機，直至破產。

（三）F分數模型實證分析 按照F分數模型的要求收集整理財務數據，計算得到不同年份制造業上市公司的F值得分，見表10～15。

F分數模型預警方法的判定結果及分析：（1）對非ST上市公司的預測。從上述的表格中可以看出，F分數模型對非ST企業的預測結果為：非ST上市公司的F值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為80%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩定地帶）的平均比例為20%；Z值小于-0.0501的（即處于危險地帶）的為0。（2）對ST上市公司的預測。從表10～15中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務狀況已經出現明顯的惡化。F分數模型對ST企業的預測結果為：F值小于-0.0501（即處于危險地帶）的平均比例為50%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩定地帶）的平均比例為20%；Z值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為30%。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例為70%，其F值遠遠低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501為0家，說明ST上市公司經過了兩年的調整逐漸走出了金融危機帶來的影響，并逐漸走出財務危機。

（四）制造類上市公司財務預警模型實證結果比較 針對以上研究結果，并對其進行匯總，得到表16。

從表16可以看出：（1）三種預警模型在特別處理前一年，EVA判別法的準確率為70%，而Z-Score模型以及F分數模型的準確率則為75%，高于EVA判別法。（2）三種預警模型在特別處理前兩年，Z-Score模型以及EVA判別法的準確率都為75%，而F分數模型的準確率則為80%，高于另外兩種判別方法。（3）綜合比較，三種方法的準確率都比較高，但是F分數模型的準確率最高，高于EVA判別法和Z-Score模型。

（五）F分數模型優勢 從上述的財務分析情況來看，利用F分數模型可以有效監測公司的運營情況。F分數模型中的5個自變量的選擇是基于財務分析理論，因此，它可以較為準確地預測出企業是否存在財務危機，降低了單變量的誤判率；還能及時預警上市公司的財務危機情況，尋求發生財務危機的根源；同時加強公司對于財務危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策，有利于公司的健康長遠發展。通過Execl等軟件進行數據處理工作，有目的、有計劃地進行了我國制造業上市公司財務預警模型的研究，得出以下結論：

我國制造業非ST上市公司普遍具有良好的財務狀況，具有較好的風險抵御能力。但是，也有的非ST企業處于不穩定甚至危險地帶，這些企業必須及時而有效的做出相應的調整措施，如果調整不力或者是效果不明顯，則這些財務風險必將演變成財務危機，進一步威脅著企業的生產發展；Z-Score模型能提供給投資者更多的預測性，投資者能早期得到企業陷入困境的警告，及早做出決策，規避風險，還可以幫助企業做出信用決策等；EVA作為一種長期的財務指標，其對企業財務困境的預測具有相關性，且相對其他財務指標其預測準確程度較高，這說明運用EVA對中國上市公司財務狀況進行評價與分析具有一定的可行性；F分數模型可以更準確地預測出企業是否存在財務危機；降低了單變量的誤判率；預警上市公司的財務危機；及時尋求發生財務危機的根源；加強公司對于財務危機的防范措施；分析和判斷上市公司未來的發展趨勢；在一定程度上，可以幫助利益相關者做出相應的決策。通過對比可以發現，在三種預警模型中，F分數模型的準確率最高，高于其他兩種模型。

參考文獻：

[1]寧靜鞭：《基于KNN和logistic回歸方法的財務預警模型比較》，《商業時代》2008年第13期。

篇（10）

通過計算結果及警情分析得知,在2004-2006年間中短期償債能力都達到了重警警限。說明這三年間財務狀況不斷惡化,負債率居高不下,速動比率也越來越低,警限從淺警發展到巨警,說明該公司的償債能力出現重大問題,一步步惡化。公司在償債能力方面出現財務危機,具有嚴重的風險。

二、盈利能力風險預警應用(見表4.2)

通過計算及警情分析可知,凈資產收益連續三年都屬于重警及以上警限,總資產報酬率總體狀況也表現出嚴重的財務風險,主營業務利潤率為重警及以上警限,說明公司的經營績效變得十分差,連最基本的獲利能力都出現了重大問題。

三、資產營運能力風險預警應用(見表4.3)

通過計算及警情分析可知,在這三年中總資產周轉率,存貨周轉率及應收賬款周轉率都為重警或以上警限。說明該公司的總體管理水平十分低,資產利用效率低,資產流動性差。同時該公司的應收賬款周轉率都在巨警警限,說明沈陽合金公司的壞帳損失大,大量債務不能收回,導致資產流動變慢,從而使公司的償債能力變差。

四、發展能力風險預警應用(見表4.4)

通過計算及警情分析可知,該公司從2001-2003年間,銷售增長率逐年下降,且都處于巨警警限,說明該公司的成長狀況和發展能力不容樂觀,同時也說明該公司的增長速度,企業市場前景都不行。 資本積累率這三年都有所提高,且呈連續增長的勢頭。但2004,2005年都處于重警及以上警限,2006年雖然處于無警警限,但這只能表明該公司2006年的發展狀況相比之前有所改善,不能說明總體的狀況。

篇（11）

在財務管理理論中，財務失敗（financial failure）是指公司無力償還到期債務的困難和危機。從財務預警的角度看，財務失敗的含義有廣義和狹義之分。廣義的財務失敗是指公司盈利能力的實質性減弱，公司的償付能力喪失，它涵蓋了公司財務狀況惡化的各個階段，其表現形式包括：拖欠短期債務、拍賣變現短期甚至長期資產、無力支付債務利息甚至本金等。狹義的財務失敗僅指公司喪失償付能力的最嚴重狀況，即公司的資產市場價值總額小于負債市場價值總額，也就是所謂的“資不抵債”，最終導致公司不能清償到期債務而發生破產。

財務失敗的原因分析是進行財務預警的必要理論基礎。從公司的風險或不確定性著手展開的財務失敗研究認為，財務失敗源于風險主體對風險控制的不力。風險的主體是市場的參與者和競爭者，其損失主要是指經濟利益的減少和喪失。公司面臨的風險主要包括政策風險、市場風險、經營風險、財務風險等，財務失敗主要研究公司財務風險的因素。當財務風險積聚到一定程度時，如果不能及時采取化解措施或采取的措施有效性不夠，公司就會陷入財務失敗的困境。基于對財務風險的定義和計量，財務預警模型研究的一個方向是：以風險測量技術為基礎，建立風險估計和監測模型。

從財務實際研究層面展開的財務失敗研究認為，財務失敗的原因主要在于內部管理能力和外部經營風險兩個方面，這兩個方面最終都會體現到公司的財務狀況上。對于公司財務狀況的分析除了行業環境等方面的分析以外，最主要的分析之一是公司信息的分析。財務與會計理論認為，主要由公司的財務報表提供的會計信息綜合反映了公司的財務狀況、經營成果和現金流動情況。根據公司真實的會計信息可以研究公司的償債能力、盈利能力和資產管理能力等，從而分析公司的安全狀況，進而對公司的綜合財務狀況做出判斷。因此，這一方向的財務預警研究的主要出發點是關于會計信息的財務分析，會計信息的財務分析方法包括比率分析、結構分析和比較分析等，而財務比率分析是其基本分析方法。這樣，對各方面相關財務比率的單項和綜合研究，也就成為公司財務預警模型研究的主要理論基礎。當然，財務預警的這一研究方向是建立在財務真實性的基礎之上的。如果由于公司內控制度不健全、外部監管或第三方鑒證不力等原因而導致會計信息失真，那么建立在此基礎之上的財務預警將毫無價值。

二、財務預警理論與方法

從第一部分的論述可知，財務預警研究基于基礎理論的不同，主要有兩大方向：一類是以風險分析為基礎，主要采用風險監測系統的方法。另一類是以財務分析理論為基礎，從公司的資金存量和流量分析人手進行的多因素分析方法。應用比較成功和有相當研究基礎的是后者——基于財務比率的多因素分析方法。這一方法又可以根據財務預警模型中選用的變量多少不同，分為單變量模式和多變量模式兩種。

（一）單變量模式，是指運用單一變量，用個別財務比率來預測財務失敗。從一般企業來看，主要的運用比率包括債務保障率（現金流量÷債務總額）、總資產收益率（凈收益÷資產總額）、資產負債率（負債總額÷資產總額）、資金安全率（資產變現率一資產負債率）等。按照單變量模式，公司發生財務失敗是由長期因素而非短期因素造成的，因此，可以長期跟蹤這些比率，注意這些比率的變化，借以預測公司的財務危機。但是這種模式存在著明顯的不足，即個別比率只能反映公司財務狀況的某一個或某幾個方面，不能全面反映公司面臨的各種風險，并且當這些比率彼此不完全一致甚至傳遞出相反的信號時，指標的警示作用就可能減弱甚至被抵消，因此，單變量模式的應用受到較大的限制。

（二）多變量模式，是指按照多變模式思路建立多元線形函數公式，運用多種財務比率進行加權，然后以匯總產生的總判別分來預測財務失敗。這種模式中應用最為廣泛的是由美國學者奧特曼（Altman）于1968年提出的“Z記分模型”。這一模型主要適用于上市公司，步驟是首先從上市公司財務報告中計算出一組反映公司財務危機程度的財務比率，然后根據這些比率對財務失敗警示作用的大小分別賦予不同的權重，再將這些財務比率按照不同的權重進行加權計算，得到一個公司的綜合風險總判別分Z，最后將其與臨界值進行對比，就可以得出公司是否存在財務失敗及其嚴重程度。“Z記分模型”的具體判別函數為：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X 3+0.006X4+0.999X5

式中：

X1=（營運資金÷資產總額）×100，反映企業償債能力的指標。X1越大，說明企業資產的流動性越強，財務狀況越理想。

X2=（留存收益÷資產總額）×100，反映企業盈利能力的指標，留存收益相當于我國企業財務報表中所有者權益項下的盈余公積和未分配利潤。X2越大，說明企業籌資和再投資的功能越強。

X3=（稅息前利潤÷資產總額）×100，反映企業盈利能力的指標。X3越大，說明企業不考慮稅收和財務杠桿因素時企業資產的獲利能力越強。

X4=（普通股和優先股市場價值總額÷負債賬面價值總額）×100，反映企業償債能力的指標。X4越大，說明投資者對公司前景的判斷越樂觀，在資本市場比較發達的成熟市場經濟國家，該指標尤其具有說服力。

X5=銷售收入÷資產總額，反映企業營運能力的指標。X5越大，說明企業利用現有資產獲取銷售收入的能力越強。

根據對財務失敗企業的統計分析，奧特曼得出一個經驗性的臨界值，即Z=3.0.如果企業的Z記分高于 3.0，則表明企業財務狀況良好，無破產可能。低于3.0，則存在財務失敗的可能。如果低于1.8，則表明該企業存在著嚴重的財務危機，如果不及時采取強有力措施，將很難走出破產的困境。

“Z記分模型”在世界各國得到了廣泛的重視和應用，其主要特點和優勢在于它客觀準確，簡單易懂，所有數據均可直接根據財務報表得到，可操作性強，不僅有利于公司管理當局進行財務分析，及早發現潛在的財務危機，改善財務狀況，而且可以用來作為投資者（或者潛在的投資者）進行投資決策、債權人（或潛在的債權人）進行信貸決策以及監管機關實施監管措施的依據。

三、建立我國保險公司財務預警模型的思考

雖然“Z記分模型”適用于上市公司，奧特曼當初得出的公式也是基于制造業公司的財務資料。但是，這一模型的應用已擴展到非制造企業及企業債券評級等領域。我們可以借鑒其基本原理構建我國保險公司財務預警模型。當然，保險公司具有不同于工商企業的業務特點，反映其財務狀況的指標也不可能與工商企業相同。 2001年1月，保監會了《保險公司償付能力額度及監管指標管理規定（試行）。2003年3月，又對其進行了修訂。在借鑒國外財務預警理論與實踐結果的基礎上，我們可以利用規定中的某些監管指標并加以改造來構建我國保險公司的財務預警模型。由于財險公司和壽險公司的業務和財務特點存在著較大的區別，因此，應分別建立各自的財務預警模型。

（一）財產保險公司財務預警模型

Z=W1X1-W2X2+W3X3+ W4X4+W5X5-W6X6-W7X7

其中，Z為判別分值，W1、W2…… W7為各比率的權重，X1、X2……X7為相應的財務比率，筆者提出的這些比率分別為：

1.X1（速動比率）=速動資產÷認可負債×100％，反映財產保險公司的資產可以迅速變現來償還負債的能力，這一指標的正常值范圍為大于 95％，指標值越大，表明保險公司短期償債能力以及應付突發性保險責任事故的能力越強。

2.X2（認可資產負債率）=認可負債÷認可資產×100％，反映保險公司利用認可資產償還認可負債的能力，這一指標的正常值為小于90％，該指標值越小，表明保險公司的償債能力越強。

3.X3（資產認可率）=資產凈認可價值÷資產賬面價值×100％，反映保險公司資產的風險狀況，這一指標的正常值為大于等于85％。

4.X4（自留保費增長率）=（本年自留保費-上年自留保費）÷上年自留保費×100％，反映保險公司的保費收入加上分保費收入減去分出保費后的自留保費的增長率。一般來說，保費收入的增長表明保險公司業務的，這樣有利于保險公司保持良好的財務狀況。這一指標的正常值為-10％～60％。

5.X5（資產收益率）=凈利潤÷認可資產×100％，反映保險公司利用認可資產產生利潤（包括承保利潤和投資收益）的能力，保險公司除了要保持保費收入的不斷增長外，還應該提高承保業務和資金運用的收益水平。本指標實際上包含了承保利潤和資金運用收益兩個方面，利潤率越高，表明保險公司運用現有資產的效益越好，保險公司的長期償債能力越強。

6.X6（自留保費規模率）=本年自留保費÷（實收資本金+公積金）×100％。《保險法》第九十九條規定，經營財產保險業務的保險公司當年自留保險費，不得超過其實有資本金加公積金總和的四倍。該指標值越大，表明財險公司相對于其自有資本來說保費規模越大，因而其最終抵御風險的能力相對越弱。該指標時，當公司所有者權益中“未分配利潤”為負數時，應在“實收資本加公積金”項目中予以扣除。

7.X7（估計的當期準備金缺乏對盈余比率）=（估計所需的損失以及損失理算費用準備金-當年的損失及損失理算費用準備金）÷當年盈余，其中，估計所需的損失以及損失理算費用準備金=當年的保費收入×準備金對保費的平均比率。該指標的正常范圍為小于或等于25％，超過盈余25％的準備金缺乏說明保險公司明顯沒有得到恰當的管理。

由于Z記分值越大，則保險公司償付能力越強，因而模型中與保險公司償付能力成正比的速動比率、資產認可率、自留保費增長率、資產收益率為正權重，而與保險公司償付能力成反比的認可資產負債率、自留保費規模率、估計的當期準備金缺乏對盈余比率為負權重。在具體計算Z記分時，也要剔除非正常因素，比如對于剛開業的公司，自留保費增長率等指標就會出現異常。另外當保險公司自留保費增長率超過60％時，可能會帶來一些潛在的，這時要結合自留保費規模率等指標進行綜合。

（二）人壽保險公司財務預警模型

由于壽險公司大部分業務具有長期性和儲蓄性等特點，因此選取的財務指標并不與財險公司完全相同。筆者提出的人壽保險公司財務預警模型為：

Z=WI‘YI-W2’Y2+W3‘Y3+W4’ Y4-W5‘Y5+W6’Y6+W7Y7

其中，Z為判別分值，Wl‘、W2’……W7為各比率的權重，Y1、Y2…… Y7相應的財務比率，分別為：

1.Y1（投資收益充足率）=資金運用凈收益÷有效壽險和長期健康險業務準備金要求的投資收益×100％。其中資金運用凈收益：投資收益+利息收入+買入返售證券收入+沖減短期投資成本的分紅收入一利息支出一賣出回購證券支出一投資減值準備，但不包括獨立賬戶中各項投資資產所產生的資金運用凈收益。有效壽險和長期健康險業務準備金要求的投資收益=∑（不同評估利率的有效壽險和長期健康險的期末責任準備金X相應的評估利率），其中有效壽險和長期健康險的期末責任準備金按照認可負債表中壽險責任準備金和長期健康險責任準備金的相同口徑計算，不包括計為獨立賬戶負債的那部分準備金。本指標的正常值為125％—900％。

2.Y2（認可資產負債率）=認可資產÷認可負債×100％。該指標與財險公司相同，指標正常值為小于90％。

3.Y3（資產認可率）=資產凈認可價值÷資產賬面價值×100％，該指標與財險公司相同，這一指標的正常值為大于等于85％。

4.Y4（保費收入增長率）=（本年保費收入-上年保費收入）÷上年保費收入×100％。本指標的正常值為-10％～50％。指標值過低，說明公司業務增長過慢，業務拓展能力不足。本指標值過高，說明公司業務增長太快，可能因責任準備金的相應增加而公司的償付能力。

5.Y5（短期險兩年賠付率）=[本年和上年的賠款支出（減攤回賠款支出）之和+本年和上年的分保賠款支出之和+本年和上年的未決賠款準備金提轉差之和-本年和上年的迫償款收入之和]÷（本年和上年的短期險自留保費之和-本年和上年的短期險未到期責任準備金提轉差之和）×100％。本指標主要反映壽險公司短期險業務賠款支出狀況。根據精算規定，短期險附加費用率為35％，因此，本指標的正常值為小于65％，否則短期險的承保利潤有可能為負，影響公司的財務狀況。

6.Y6（凈盈余變化率）=（當年凈盈余—上年凈盈余）÷上年凈盈余。這一指標主要反映壽險公司凈盈余的變化情況，也是衡量一個壽險公司財務狀況在一年里改進或惡化的根本標準。本指標的正常值為-10％～50％，使用50％的上限是因為某些瀕于倒閉的公司在無力償付債務之前有盈余劇增的現象。這種劇增可能是財務不穩定的跡象，有可能涉及到所有權的變化，諸如業務轉移等。

7.Y7（準備金變化率）=（當年準備金-上年準備金）／當年凈保費收入-（上年準備金—前年準備金）／上年凈保費收入。該指標的正常范圍為-20％～20％，它主要考核壽險公司業務經營與準備金提取的穩定性。準備金突然變化，說明保險公司產品總量或結構發生變化，也可能是準備金計算改變。一般準備金突然減少，說明保險公司業務經營有較大變化，也可能說明該公司財務出現困難。

以上指標中與保險公司償付能力成正比的投資收益充足率、資產認可率、保費收入增長率、凈盈余變化率、準備金變化率為正權重，而與保險公司償付能力成反比的認可資產負債率、短期險兩年賠付率為負權重。在具體計算Z記分時，也要根據壽險公司成立時間等因素進行綜合分析。

四、本文的局限性及需要進一步的方向

構建我國保險公司財務預警體系是擺在我國保險業面前的一個重要而緊迫的課題，也是保險監管機關實現償付能力監管的重要環節。本文遵循財務預警提出了保險公司財務預警的初步模型。應該說，這一模型還不健全，尤其是以下幾個方面需要進一步研究：