运用财务失败预警模型对上市公司进行财务分析

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1、运用财务失败预警模型对上市公司进行财务分析

2、第1lunBeaver)通过比较研究1954-1964年期间的79个失败企业和相同数量、相同资产规模的成功企业提出的。他认为预测财务失败的比率有:  1.债务保障率=现金流量/债务总额  2.资产收益率=净收益/资产总额  3.资产负债率=负债总额/资产总额  4.资产安全率=资产变现率-资产负债率  比弗认为债务保障率能够最好地判定企业的财务状况(误判率最低);其次是资产负债率,并且离失败日越近,误判率越低。结合蓝田股份相关资料,各年有关比率如下:      ┌────

3、────┬───┬────┬────┬───┬────┐  │        │2001│ 2000 │ 2000 │1999│ 1998 │  │  财务指标  │   │    │    │   │    │  │        │年中期│ 年末 │ 年中 │ 年末│ 年末 │  ├────────┼───┼────┼────┼───┼────┤  │  债务保障率 │24.18%│-38.94%│-12.47%│7.53%│-28.42%│  ├────────┼───┼────┼────┼───┼────┤

4、  │  资产收益率 │5.31%│15.21%│ 7% │21.90%│ 21.24%│  ├────────┼───┼────┼────┼───┼────┤  │  资产负债率 │30.47%│23.18%│27.30%│25.19%│ 26.60%│  ├────────┼───┼────┼────┼───┼────┤  │应收账款/总资产│O.99%│ O.30%│ 0.46%│O.53%│ 2.27%│  └────────┴───┴────┴────┴───┴────┘    注1:由于资产市场价值无法

5、得以客观评价,所以考虑取得成本,分析中略去资产安全率指标。而应收账款作为流动资产的重要内容,对决定短期偿债能力至关重要,因此,增加应收账款/总资产指标。  注2:鉴于表中所需的现金流量数据自1998年末才可获取,故表中均计算1998年末~2001年中共5个时点的指标。  注3:表中指标计算所需数据于中国上市公司信息网、证券之星等相关网站。  通过分析可知:1998年末、2000年中、2000年末,现金净流量为负值,导致债务保障率为负数,现金流量不足应引起足够重视,而各年资产收益率大体呈下降趋势,企业由于盈利和现金流

6、量的不足,为维持生产经营的继续进行,通常会大量负债,从而使偿债能力降低而偿债压力加大。2001年中报中,其短期借款已达近2.9亿元,可以说明这一点。在同行业对比中,其短期偿债能力也最低,而从上表可知,该公司应收账款规模过低,应收账款比率已远远低于同行业水平,在商业信用如此发达的今天,如此过低的应收账款让人对资料的真实性产生怀疑,也应提醒管理层和投资者及早关注该公司动态。  单变量模型分析较为简单,但不能综合说明公司整体财务状况,运用这种方法可能出现对于同一公司,不同的预测指标得出不同结论的情况,因此运用单变量模型,

7、指标选择决定此方法运用的成败。  (二)多变量预警模型。多变量预警模型已被中外许多学者所研究,并取得相应成果。  1.美国的爱德华。阿尔曼(Altman)的Z模型。该模型运用五种财务比率,通过加权汇总产生总判别分(Z值),以此来预测财务危机:  其中:=营运资金/资产总额  =留存收益(未分配利润)/资产总额  =息税前利润/资产总额  =股东的收益资产/负债总额  =销售额/资产总额  各财务比率以绝对百分率表示,如留存收益/资产总额为25%,则=25.按照这一模式当Z<2.765时,属于破产之列。Altm

8、an的样本为1946年至1965年期间提出破产申请的33家企业和相对应的33家非破产企业,经检验,66家企业中有63家企业预测正确,正确率极高。  2.日本开发银行的多变量预测模型。  其中:——销售增长率;——总资产利润率;——他人资产分配率;——资产负债率;——流动比率;——粗附加值生产率。  Z值越大,企业越优秀;反之,可能有问题;Z处于0~10为可疑灰色地带。  3.中国台湾陈肇荣多元预测模型  其中:——速动比率;——营运资金/资产总额;——固定资产/资本净值;——应收账款周转率;——现金流入量/现金流出

9、量。  当Y<11.5时,企业有可能在不远的将来发生财务危机。  4.中国学者周首华、杨济华F分数模型。  其中:=营运资金/资产总额;=留存收益/资产总额;=净利润+折旧/平均总负债;=权益总值/负债总额;=净利润+折旧+利息/资产总值。  当F<0.0274,该企业有可能在不远的将来发生财务危机。  此外,我国许多研究人员正在从事相关工作,并

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