vnbxzm对上-市公司亏损的财务预警信号的研究

1、| Youu havve too bellievee, thhere is aa wayy. Thhe annciennts ssaid: thhe kiingdoom off heaaven is ttryinng too entter. Onlly whhen tthe rrelucctantt steep byy steep too go to iit ss timme, mmust be mmanagged tto geet onne sttep ddown, onlly haave sstrugggledd to achiieve it. - Guuo Gee Tecch对上市公司司

2、亏损的财财务预警信信号的研究究蒋屏 范昕昕 蒋屏，1958年出生，教授，硕导。主要研究方向：财务管理 范昕，1976年出生，硕士研究生。专业方向：财务管理(对外经济济贸易大学学工商管理理学院，11000229）摘要 本本文随机抽抽查了四家家机械行业业上市公司司的有关财财务数据,运用单变变量模型进进行分析，得得出在企业业亏损前其其获利能力力指标对每每股收益的的影响较大大。通过多多变量分析析建立判定定方程，得得出可通过过截止点预预测企业亏亏损的可能能性关键词 上上市公司 预警信号号 单变量量分析 多多变量分析析1 引言自19988年推出上上市公告预预亏制度以以来，亏损损企业频频频出现。11999年

3、年度，588家公司发发布预亏公公告，其中中，新亏损损的公司竟竟达34家家，占588.62%。在20000年，发发布中报的的公司共有有721家家，其中，沪沪市3888家，深市市333家家，亏损中中报62家家。自科龙龙电器20000年112月222日公布了了20011年报的第第一份预亏亏公告以来来，20000年上市市公司预亏亏家数就呈呈现出迅速速壮大的势势头。截至至20011年2月228日，沪沪深两市共共有86家家上市公司司发布了预预亏公告，沪沪市39家家，深市447家。从从目前公告告的亏损情情况以及年年报公布的的进程来看看，20000年上市市公司亏损损的家数在在绝对数上上将有望再再创历年新新高，

4、换而而言之，上上市公司的的亏损面正正呈现出逐逐步扩大的的势头面对对如此大范范围、大规规模的亏损损，必然对对投资者、企业、乃乃至股市、宏观经济济产生不利利的影响。既损害投投资者的利利益，又弱弱化企业的的素质和竞竞争力，阻阻碍证券市市场优化资资源配置功功能的实现现，进而危危及国民经经济的健康康发展。作为投资者者，如何能能获取满意意的投资回回报率？作作为管理者者，如何能能预先警觉觉到企业的的问题，防防患于未然然，提前作作好企业的的长期战略略和发展规规划，使企企业不断发发展？目前前国内无论论在理论和和实践方面面的研究都都较少。因因此我们试试图利用单单变量模型型和多变量量模型对上上市公司亏亏损企业财财务

5、报表及及相关经营营资料进行行分析，从从财务方面面对企业亏亏损问题进进行研究。希望能够够借此给广广大的投资资者和企业业管理人员员提供一定定的预警作作用。 2 研究程程序及方法法2.1亏亏损企业样样本（Saamplee）的选取取我国上市公公司的亏损损速度较快快，分布较较广，其中中，机械、电子和房房地产行业业更是亏损损企业的聚聚集区。为为了使结论论具有可比比性，我们们考虑了行行业特点、产品生命命周期以及及可能选取取的样本情情况，本文文在亏损企企业中随机机选取了44家机械制制造业的上上市公司作作为样本进进行分析，它它们分别是是（6000806）昆昆明机床，（0025）ST特力A，（600691）东新电

6、碳和（600610）ST中纺机。由于上市公公司的中报报未经审计计，其财务务数据的可可信度自然然会大打折折扣，所以以本文仅采采用公司的的年报数据据进行分析析，以取得得较大的可可信度和实实用性。2.2 单单变量分析析单变量模式式是用个别别财务比率率来预测财财务危机的的模型，当当模型中所所涉及的财财务比率趋趋势恶化时时，通常是是企业发生生财务危机机的先兆。 采用单单变量模式式分析企业业亏损的实实质就是找找到与企业业亏损相关关性较大的的指标，可可以通过线线性回归来来完成。2.2.11数据的收收集本文分析时时所使用的的财务报表表数据是从从和讯网上上（）下下载的，在在和讯网上上可以查询询到每个上上市公司年

7、年报、中报报的财务报报表，包括括资产负债债表，损益益表和现金金流量表（我我国在988年以前企企业提供的的是财务状状况变动表表，98年年以后才要要求提供现现金流量表表，所以现现金流量表表数据较少少）。另外外，为了保保证数据的的可靠性，对对一些有明明显差异的的比率又将将其与其它它网站的一一些财务报报表指标进进行了比较较，并根据据常用的计计算方法进进行了调整整。2.2.22比率的选选择由于财务比比率的数目目种类较多多。我们根根据他们的的通用性和和相关性选选用了变现现能力，获获利能力，偿偿债能力，管管理能力中中的14项项比率，另另外还包括括一些常用用的比率，例例如：权益益收益率，总总资产收益益率，流动

8、动比率及股股东权益率率等，以及及一些参考考文献上采采用的对企企业破产进进行分析的的比率，例例如，息税税前盈余/总资产，营营运资本/总资产等等 见ALTMAN, Corporate Financial Distress，John Wiley&Son Inc.,第106页。2.2.33统计分析析将这四家企企业的每股股收益作为为因变量，114个财务务比率作为为自变量，取取其亏损前前三年至亏亏损年度的的数据，用用SPSSS进行线性性回归分析析。在所分分析的144个比率中中，只有权权益收益率率和总资产产收益率与与每股收益益相关性较较高，而其其它比率的的相关性较较低。结果果如表1和和表2所示示：表1 权益

9、收收益率与每每股收益线线性回归结结果 Moddel R R SSquarreAdjussted R Sqquaree Std. Errror oof thhe Esstimaate 10.9911 00.9811 0.9880 44.2322E-022 表2总资产收收益率与每每股收益线线性回归结结果ModellRR SquuareAdjussted R SqquareeStd. Erroor off thee Esttimatte 1.990.980.9794.3111E-022 注：权益收收益率 = 企业利利润净额/平均资本本金数额，是是衡量投资资者投入资资本金的盈盈利 能能力，该收收益率是

10、站站在所有者者立场来衡衡量企业盈盈利能力的的财务指标标。 总资资产收益率率 = 利利润净额/平均资产产，是反映映企业资产产综合运用用效果的指指标。由上面分析析的结果可可以看出，权权益收益率率和总资产产收益率与与每股收益益具有很强强的相关性性。这说明明，当这两两项指标恶恶化时，通通常是企业业发生亏损损的前兆。2.2.44结果的解解释企业亏损表表明了两方方面的问题题。一是企企业的盈利利下降，二二是企业的的费用上升升。但是，从从回归分析析的结果来来看，企业业亏损的直直接原因并并不是费用用的上升，而而主要原因因是其盈利利水平下降降。例如SST中纺机机，于19998年开开始亏损，每每股收益由由19977

11、年的0.01元狂狂降到19998年的的每股收益益-0.447元。总总资产报酬酬率从前四四年的平均均0.0116降到了了0.0003。再如如昆明机床床，97年年其权益收收益率和总总资产收益益率均为00，该公司司于98年年亏损，每每股收益-0.1。企业获利能能力的下降降通常是亏亏损的前兆兆，当企业业的利润下下降到很低低的水平时时，极有可可能在未来来的一两年年内亏损。从这些公公司的财务务报表可以以看到，亏亏损前，他他们的每股股收益通常常保持相当当低的水平平，例如昆昆明机床亏亏损前，其其每股收益益在19994年为00.16元元，19995年大幅幅下降为每每股0.003元，在在随后的两两年内保持持每股0

12、.01元的的低收益，并并于98年年亏损。从样本中可可以看到，在在亏损前的的三至四年年，企业的的利润率很很低，但是是并没有立立即亏损，而而是保持了了几年的低低收益水平平，然后一一个巨亏。这种现象象在我国股股市中是常常见的, 可谓是“不亏则已已，一亏惊惊人”。通过以上分分析，不难难得出：（11）企业亏亏损的直接接原因不是是费用的增增加，企业业的盈利能能力通常预预示了企业业的未来；（2）对对于一些具具体的科目目应做特别别的研究，例例如“应收帐款款”科目是一一个非常客客观的数据据。并且从从该数据的的历年变化化和销售收收入的比例例及应收帐帐款周转速速度，可以以看出公司司的管理水水平和行业业的竞争状状况。

13、对于于一些微利利公司，由由于投资收收益科目通通常是掩盖盖主业亏损损的主要来来源，对他他的来源和和数目也要要加以注意意。（3）新新会计制度度的影响，即即四项计提提亏损。这这必将挤掉掉一些上市市公司的水水分，使公公司的业绩绩受到影响响。（4）注注意关联交交易和非正正常损益，因因为这些通通常是企业业修饰财务务报表的主主要手法，企企业通过关关联交易将将亏损转变变为微利，保保持自己的的上市资格格，而这又又恰恰预示示了潜在亏亏损的可能能。2.3多多变量分析析多变量分析析是将多种种财务比率率加权汇总总产生总判判别分来进进行财务危危机的预测测。最初的的多变量模模型为美国国的爱德华华.阿尔特特曼在600年代中期

14、期创造的zz记分模型型，用来预预测企业破破产的可能能性。其主主要思想是是在企业违违约前，违违约企业和和非违约企企业的财务务指标会有有很大差异异，从中找找出差异较较大的指标标，以此来来预测企业业违约的可可能性。2.3.11样本数据据选择多变量分析析是对比分分析，通过过不同样本本之间的对对比来找出出他们的差差异。这里里一共选择择了6家机机械行业的的企业作为为样本进行行分析。这这3家赢利利企业是(6007732)上上海港机，(6007761)安安徽合力，(6008815)厦厦工股份，33家亏损企企业仍然是是ST中纺纺机，昆明明机床，东东新电碳。2.3.22检测比率率选择将这6家企企业按照亏亏损企业和

15、和盈利企业业分为两组组，亏损企企业为组11，赢利企企业为组22。将他们们在企业亏亏损前一年年（97年年）的各项项财务比率率进行统计计对照，为为了找到具具有显著变变化的财务务比率，我我们根据(1)亏损损企业的财财务比率变变化显著；(2)单单个比率变变化方差相相对较小的的原则，从从14个比比率中选择择了5个比比率作为判判别变量。这些比率率在两组的的统计情况况如表3：表3盈盈利企业与与亏损企业业比率对照照ATR2ATR1E/A2E/A1EBIT/A2EBIT/A1ROA2ROA1WC/A22WC/A11N3333333333Min.51.11.32.45.03-.01.04.00.19.08Max.

16、77.41.90.89.11.04.09.00.35.43Sum1.84.751.641.90.23.05.19.01.77.70Mean.61.25.54766.63333.07.17.063.003.257.233 注：比率率后面的数数字表示比比率的组别别，例如RROA1表表示第一组组（亏损组组）的总资资产回报率率，ROAA2表 示第二二组（赢利利组）的总总资产回报报率。 其其中，ATTR=销售售额/总资资产的平均均值；ROOA=净利利润/总资资产；E/A=股东东权益/总总资产； EBIIT/A=息税前收收益/总资资产； WWC/A=营运资本本/总资产产；2.3.33 判定方方程将上面选出

17、出的五个判判别比率拟拟合成一个个线形方程程，每股收收益与上述述五个指标标做多元线线形回归，结结果如表44所示： 表4 多元线性性回归结果果RR SquuareAdjussted R SqquareeStd. Erroor off thee EsttimatteDurbiin-Waatsonn.987.975.9694.6733E-0222.0355表5 线性回归归系数表Unstaandarrdizeed CooeffiicienntsStanddardiized CoeffficiientsstBStd. ErroorBeta(Consstantt)-5.8225E-002.039-1.488

18、8ROA3.0711.157.85819.6117EA.215.066.2053.2866EBIT/A.784.164.2234.7744WC/A-.1700.075-.1266-2.2774ATR-.1122.078-.0600-1.4440从线形回归归的结果可可以看出，所所选的五个个比率与每每股收益的的拟合程度度很好，而而且通过DDurbiin-Waatsonn检验，证证明这五个个参数间不不存在自相相关情况。回归分析析的方程系系数如表55。由于线形回回归方程的的变量系数数太复杂，同同时还有常常数项，对对此进行了了调整，得得到如下判判定方程：L（代表亏亏损LOSSS）=33.02*ROA+0

19、.222*E/AA+0.778*EBBIT/AA-0.117*WCC/A-00.11*ATR各个符号表表示意义同同前。2.3.44模型检验验根据上面确确定的判定定方程进行行检验，首首先对样本本组的数据据进行检验验，结果如如图1。图1图2从图中可以以看出，赢赢利企业的的得分基本本在2以上上，而亏损损企业的得得分一般较较低，通常常小于1。由这个检检验结果可可以看出此此模型可以以很好的将将亏损企业业与赢利企企业分开。 (2)逐渐渐增加样本本的数量来来进行检验验，首先，增增加了2家家亏损公司司(6000765)力源液压压和(00025)深深特力A，与与原先的样样本公司不不同的是，这这两家公司司于199

20、99年亏损损，而样本本公司于11998年年亏损，将将数据代入入模型进行行检验，结结果如图22。 从从图2中可可以看出，(1)中的的结论还可可以成立，只只是亏损公公司和赢利利公司的分分界不如(1)那么么明显了。而且，有有一个赢利利公司数据据的得分还还落到了00.58，小小于所有亏亏损企业的的得分。从从该公司各各项财务数数据可以发发现，在11998年年，上海港港机的每股股收益由每每股0.33元大幅跌跌至0.003元每股股，净利润润由50000多万降降到6000多万，种种种迹象表表明，公司司赢利能力力下降，成成本费用上上升，这些些迹象符合合单变量模模型中公司司亏损的前前兆。将亏损公司司的数量增增加到

21、7家家，同时加加进赢利公公司的数据据加以比较较，如图33。 图33 从图中可可以看到基基本的趋势势保持不变变，这些公公司清楚的的被分为亏亏损企业和和赢利企业业两大集团团。赢利企企业得分最最高达到了了3.5，亏亏损企业最最低得分达达到了0.5，在11.522的区域内内， 有两两家赢利企企业和两家家亏损企业业，虽然赢赢利公司的的总体得分分高于亏损损企业的得得分，但是是相对的幅幅度较小。从上面的33次检验中中我们可以以得到这样样一个结论论，模型中中得分高的的企业在未未来亏损的的可能性小小，得分低低的企业在在未来亏损损的可能性性大。2.3.55 截止点点（Cuttoff Poiint）从检验结果果可以

22、看出出，此模型型可以将亏亏损和赢利利企业区分分。而且，企企业的得分分越高，再再未来的一一年亏损的的可能性越越小，得分分越低，第第二年亏损损的可能性性越大。由由图（3）可可以看出，11.5-22是一个比比较模糊的的区域(GGray Areaa)，在此此区域亏损损企业与赢赢利企业的的得分差距距较小。亏亏损企业的的最高得分分为1.667，而赢赢利企业的的最低得分分为1.776，取其其中值1.72作为为模型的判判定截止点点。3.结论本文根据单单变量和多多变量模型型对机械行行业的亏损损企业进行行财务分析析，得到了了两个结论论：(1)根据据单变量模模型分析，企企业的盈利利能力较低低通常是导导致企业亏亏损的

23、直接接原因。在在盈利指标标中，应对对权益收益益率和总资资产报酬率率这两个指指标特别重重视，当这这两个指标标较低时，企企业在未来来亏损的可可能性较大大。(2)对企企业未来亏亏损的可能能性可以用用以下方程程来判定：L=3.002*ROOA+0.22*EE/A+00.78*EBITT/A-00.17*WC/AA-0.111*ATTR模型的截止止点是1.72时，企企业得分高高于截止点点时，企业业一般不会会出现亏损损，小于截截止点时，企企业就有可可能出现亏亏损。企业业的得分越越高，企业业未来亏损损的可能性性越小，得得分越低，亏亏损的可能能性越大。(3)本文文研究的主主要样本是是机械行业业的上市公公司，由于于行业间的的差异，运运用此模型型到其他行行业的公司司可能并不不适用，但但对其它行行业分析亏亏损仍有借借鉴作用。参考文献吴世农.现代财务务理论与方方法课程程大纲. 20000年8月在在全国MBBA院校财务管理理师资培培训研讨会会上使用于俊年.计量经济济学.对对外经济贸贸易大学出出版社，22000年年6月第11版张保法.经济计量量学.经经济科学出出版