企业集团财务风险评估分析

风险的评估与测度同样起源于西方。早在1928年,亚历山大·沃尔就提出了信用能力指数的概念。他选择7个财务比率,即流动比率、产权比率、固定资产比率、存货周转率、应收账款周转率、固定资产周转率和自有资金周转率,给定各指标的比重,然后确定标准比率以行业平均数为基础,将实际比率与标准比率相比,得出相对比率,将此相对比率与各指标比重相乘得出总评分,这即是综合比率评价体系。此后有大量的研究围绕财务风险评估展开,形成了一些经典的评估模型或方法,旨在利用历史数据预测当前企业是否存在财务风险。

(一)财务风险评估的计量方法

1．剖面分析法(profile analysis)

剖面分析法是计算存在财务风险的公司与无财务风险公司间的某些指标在此前年度的描述性统计量或者特征值,并对其进行分析。Beaver(1966,1968)、Aharony等(1980)及Aziz等(1988)的研究都采用了上述方法。

2．单变量判定法(univariate discriminant analysis)

单变量判定分析是以某个重要变量作为排序变量,让样本(同一时期)数据按照该变量以升序或降序排列,选择最佳判定点(最佳判定点意味着误判比例最小的排序变量值),进而利用最佳判定点作为判别当前公司该变量是否正常的标准。

上述两种方法在运用时涉及指标较少,执行成本较低,但同时正由于判别依赖极少的指标进行,往往易以偏概全,造成误判或是对风险的遗漏。现在的研究大都采用多指标进行多元判定分析,而多元判定分析及其模型的发展也为更精确地评价企业财务风险状况开拓了道路。

3．多元判定分析

(1)线性概率模型(linear probability model)

线性概率模型在财务风险评估中的运用,在于通过设定因变量来表征公司是否存在财务风险(存在财务风险则取值为1,否则取值为0),选取能反映财务风险特征的指标为自变量,用最小二乘法对历史多公司数据进行回归拟合,利用所得数据来判别企业处于财务风险中的概率。Meyer和Pifer(1970)的研究中使用的就是这个方法。

(2)Fisher二类线性判定(two-group linear discrimination)

Fisher二类线性判定分析方法是1936年英国统计学家Fisher提出的统计分析方法,可用于区分两类不同总体的综合数量特征差异和判定某一总体所属关系不明的单位应归属总体一或总体二。Altman(1968)的Z模型和Altman等(1977)的Zeta模型等,都是采用该方法。

(3)Logit模型

Logit模型的基本原理与线性概率模型相似,只是模型建立的数学原理不同。Logit基于指数函数曲线构建,采用的拟合方法为最大似然法。相对于线性假设而言,指数函数曲线往往更适用于描述现实生活现象。实际运用中,也已有大量的研究表明,Logit模型的效果较上述二者更好,如Martin(1977)的研究。姜国华、王汉生(2004)通过Logit模型结合我国深沪两市的上市公司,对影响公司“ST”的因素进行了分析,发现主营业务利润水平和第一大股东持股比例显著地影响着公司在2003年被“ST”的可能性的大小。

(4)综合评价模型

如同早期的亚历山大,许多学者在考虑评估企业的财务风险时,试图将一些指标综合起来(往往采用的是加权求和的方式)形成最终的得分,并依赖此总评分对企业的财务风险做出评价,这与上述的概率模型、Fisher模型思想上略有不同。目前常见的较为科学的赋权方式为层次分析法(analytic hierarchy process)。层次分析法是著名运筹学家塞惕(T．L．Saaty)提出的。该方法是将复杂的问题涉及的各个方面层层分解,在比原来问题简单得多的层次上逐步分析,将人的主观判断用数量形式表达和处理。它特别适用于那些难以完全定量分析的问题。张平滔(2010)、叶肖剑(2010)都运用层次分析法构建了其财务风险评价模型。

(5)现金流量模型

现金流量模型基于理财学的基本原理:公司的价值等于预期的现金流量的净现值。若公司无力偿还到期债务,又无法及时通过其他途径获取现金,公司将面临破产风险。利用现金流量信息来评价公司的价值和破产概率,是个看起来十分合理的想法。在Gentry、Newbold和Whitford(1985a,1985b)研究的基础上,Aziz等(1988)发展了现金流量信息预测财务困境模型。公司的价值来自经营的、政府的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。他们根据配对的破产公司和非破产公司的数据,发现在破产前五年内两类公司的经营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显著的差异。他们于1989年进行的研究还比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测的结果的正确率,发现现金流量模型预测效果略好。Mossman等(1988)的研究在总结以往研究的基础上,比较了财务指标类模型、现金流量类模型、市场数据类模型,并提出集三类模型于一体的混合模型,发现不存在完全满意区分破产和非破产的预测模型,上述三类模型的主要差异在于指标选取的差异性。目前大部分针对财务风险评估进行的研究基于综合指标体系,与上述研究结论的提出不无关系。国内目前单纯运用现金流量模型进行研究的文章较少,往往采用的是在综合指标体系中增加现金流量指标的做法,如叶肖剑(2010)、张平滔(2010)的研究。

4．资本市场理论和以信息科学为支撑的新方法

一些来自资本市场的理论被引入财务风险预测的研究中来,如期权定价型的破产模型、神经网路分析系统、违约率模型和期权模型等。

综上所述,企业财务风险的评估模型在由简至繁的同时,也日渐多样、准确,随着信息科学的发展,复杂模型的运用也成为现实,这将丰富企业财务风险评估的手段。

(二)财务风险评估的指标选取

模型自身对于现实的描述效果一定程度地影响到模型运用时的有效性,然而指标的选取可能比模型的选取更为重要。在财务风险评估的研究历史中,学者们选取指标的方式莫衷一是,却也各显其能。

早期学者对于指标体系的选择较为随意,如亚历山大信用能力指数所选取的七个指标、经典的Z模型和ZETA模型,在指标选取时都未提出合理依据。在引入概率模型的同时,学者开始利用模型的拟合优度等拟合指标对模型指标进行淘汰与选取,这是近年来常用的指标选取手段之一,如卢贤义(2001)。与此类似的还有利用统计软件进行指标选取的方法,如主成分分析法及相关性分析法,通过提取指标中的主成分或剔除相关性高的指标来避免共线性导致的解释无效,其思路更接近于数学模型的修正,而非从理论出发进行的探讨,此类方法可见于张爱民(2001)、叶肖剑(2010)的研究。此外还有一类主流的指标选取方法,来源于对财务风险概念的细化。上面已提到财务风险可根据环节进行划分,学者就各环节选取若干指标,构建成为指标体系,再进行统计数据处理,得到的结果既能形成评估结果,也能服务于财务风险的细化控制,是比较科学合理的指标选取程序。目前,部分研究已将对指标选取的范畴拓展到非财务指标,如叶肖剑(2010)构建民营企业集团财务风险评价指标体系时选择了制度风险、行业风险等非财务指标,张平滔(2010)则选择了人力资源状况、产品市场占有能力、创新和公司潜在发展能力等非财务指标。

商务部研究院信用评级与认证中心发布了纯定量企业财务风险预警评估系统——“Themis财务风险预警评估系统”。Themis财务风险预警模型以日本伊藤祥司(1987)创建的Alarm模型为核心,根据企业在破产前的经营特点,以破产企业财务指标异常状况为理论分析依据,用于判断企业财务风险和预测企业破产的经验分析模型(蒲小雷,2010)。

在Themis财务风险预警模型中,共包括22个指标(表10-1),其分析核心的指标为11个。在该模型11个指标中,有9个指标完全不同于传统财务分析指标,但这些独特的分析指标却能够使财务科目和指标的全部内在关系脉络清晰,一针见血地发现企业存在的财务风险。

表10-1 Themis风险指标体系

1．赊销赊购周转期

根据从应收账款中扣除应付账款后除以月营销业绩的计算公式得出的数值,将之作为本期周转期的“等级”,将与2期前的周转期的差作为周转期的“变化量”,根据等级和变化量的矩阵表进行评分。一般生存企业的周转期较为稳定,而倒闭企业会在正负值间大幅度变动。特别是如果产生不良债权或应收账款回收停滞后开始稳定下来,那么债权债务周转期的指标朝向正值方向大幅度变动而出现破绽时,或其中出现企图通过增加应付票据结算以逃避资金筹集困难的破绽时,周转期的指标都会朝正值方向大幅度变动。这种情况,其实表现为经营末期的一种症状。

续表

2．金融债务销售比率

根据行业特点,将短期借款、一年内到期的长期负债、长期借款、应付债券等视为借款的情况与月营销额进行比较,判断企业的借款数量与同行业比较是否合理。比如:零售业、建筑业的应付账款等企业间信用依存度较大,而借款规模不怎么大,意味着向银行借款的担保余力脆弱,即便遇到小的挫折,也不容易得到银行的支援,容易露出资金筹集的破绽,这种情况较为多见。所以,实际上零售业、批发业及建筑业与以有形固定资产为担保而向银行借款的制造业相比,显得更加脆弱。(www.xing528.com)

3．金融债务不健全度

通过前期借款数量的增减来评估借款规模的变化量,并与月销售额进行比较,以判断借款在营业中的使用是否合理,借款是否是为了弥补亏损或者是为了偿还以前的债务。

借款的使用通常是为了正常的经营运作,这样将会在短期内带来收益,但如果是为了进行设备投资、存货投资或为了维持闲置的滞销商品而追加周转资金,或为了填补亏空而追加借款,将会增加借款的风险。

4．实物性资产周转变化度

(1)存货周转变化度。企业在正常经营的情况下,存货的周转维持在相对稳定的水平,但如果出现资金短缺,企业会通过处理存货来筹集资金;如果出现经营危机,企业存货将会出现滞销。这样,存货的周转将会出现异常变动。

(2)固定资产周转变化度。固定资产周转变化度用以分析企业固定资产投资与企业销售额、收益之间的变化,从而揭示企业固定资产投资的效率。在分析过程中,还要充分考虑企业投资固定资产的周期和一定时期的投资对销售产生的滞后性。

5．投资资产效率

通过对企业在一定时期内投资资产与投资收益的比较,判断企业投资资产的收益情况。

6．无形资产效率

根据企业无形资产的变化情况,判断企业无形资产对企业销售的贡献幅度。

7．经常收支比率

通过资产负债表与利润表的结合,推算企业的经常活动收入与支出的比率,并结合近三年经常收支的比率进行综合评分。一般而言,经常性收支比率低于80%的企业与连续2～3期经常性收支比率在95%～100%的企业相比,其倒闭概率更高。

8．异常系数

对比销售额、存货周转以及债权债务的周转情况,计算出两者间的不平衡额,计算出这些异常值相对销售收入的异常度,判断企业赊销赊购交易中存在的异常状况。

9．Themis支付余力系数

通过资产的周转情况、具有真实支付能力的自有资本的收益情况,从动态和静态的角度判断企业抵御风险的能力。

比如:某个企业总资产为100,自有资本为50(资本净值对资本总额的比率为50%),如果这个企业的年销售规模是1 000,那么因发生5%的赤字或不良债权,企业的自有资本就会被冲抵。一般的财务分析方法中,是以资本净值对资本总额的比率来评估安全性,以销售额对经常利润评估收益性,以资产负债表的分析和利润表的分析保持平衡。Themis模型具有将资产负债表和利润表两者匹配在一起分析的特点。一般而言,如果一个企业发生不良债权,那么作为该企业最终防护手段的支付余力额必须是月营销业绩的2倍左右。

10．成本体系

通过分析收入和成本之间的关系,评价企业的短期盈利能力和竞争能力。

11．资产系数

从资产的周转和收益情况判断企业的长期收益。

对企业财务风险进行评价,主体思路在于模型的构建及指标的选取。由上述回顾,我们可以注意到,以往的研究存在以下不足:

第一,对企业财务风险的评估意义、目的、实际运用考虑不足。上述研究往往着眼于利用历史数据及一定的方法来判别企业是否存在财务风险,但对于判别方法的成本效益、数据信息的可取得性、评估结果的决策有用性考虑不足,研究结果点到即止,与管控结合不足。事实上,大部分研究的立足点为企业外部信息使用者,采用的研究数据也大多是来自公开市场的公开数据,因此对于财务风险评估的管理意义关注不足也是情理之中。

第二,研究缺乏一定的连续性,方法、结论都较为散乱。各研究固然都一定程度地总结、讨论了此前的研究方法及结论,但是整体而言,各研究之间的指标、模型、数据处理方面差异性较大,结论的可比性、可重复验证性、有效性存疑。

第三,大部分的研究都试图区分存在财务风险与不存在财务风险的公司,进而往往将所有公司视为一个整体进行分类。公司分类可适用的标准众多,影响因素广泛,如何控制行业、规模等显著因素的影响,使得模型表征出财务风险的特点,各研究未进行重点考虑和说明。

第四,在对企业财务风险的识别研究中,基于理论的探讨较少,依据数理理论进行处理的程序较多,故而结论的解释力、运用效果不甚明显。

(三)财务风险评估结果的判断

财务风险评估是财务风险管控的核心内容,企业集团需要评估财务风险发生的可能性和风险所造成的损失大小,并以此作为制定风险应对策略和实施风险管控措施的基础。财务风险评估质量的高低直接影响风险管控的效率和效果。为了便于财务风险评估的实施,需要对财务风险发生的可能性以及风险所造成的损失大小进行清晰准确的界定和描述。风险发生的可能性一般划分为五个等级,分别是:几乎不可能、可能性较小、可能、很可能、几乎肯定,企业集团可以根据其风险偏好和风险容忍度为风险发生的可能性等级设定具体概率范围,对五个风险可能性等级的具体描述如表10-2所示。

表10-2 风险发生的可能性等级描述

风险所造成的损失的大小通常也分为五个等级,分别是轻微、较小、中等、较大、重大,企业集团可以根据其风险偏好和风险容忍度,为风险所造成的损失等级设定具体的金额区间或占销售收入(利润)比率的范围,对五个风险所造成损失等级的具体描述如表10-3所示。

表10-3 风险所造成的损失大小等级描述