上市军工企业财务风险预警模型探究.doc

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1、上市军工企业财务风险预警模型探究自从1999年我国的研究者陈静开始以国内上市公司报表数据为基础的财务预警研究以来，许多专家和学者都从不同时角度对此类问题进行了大量研究，其中研究最多的就是结合不同的行业背景，建立具有行业特色的财务预警模型，并取得了一系列的研究成果。本文选取我国军工类上市企业作为研究对象，在对军工上市企业进行特性及财务风险分析的基础上结合文献研究，提出了军工企业财务风险预警指标体系，并进一步运用统计分析方法建立了上市军工企业财务风险预警模型。一、上市军工企业财务风险预警指标体系建立为了能使构建的财务风险预警模型能更符合上市军工企业的实际，在指标选取上尽可能地考虑上市军

2、工企业的特征，并融入了部分非财务指标作为最终的财务风险预警指标体系。在财务指标方面，根据财务管理的有关理论，为了尽可能全面地反映研究对象的财务状况，首先确定了偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流量能力五大类指标。另外由于军工企业具有明显的特殊性，因此在财务比率指标的选取上也应体现行业特点，对不能明显反映军工企业经营状况的财务指标进行了剔除。经过对各类财务指标进行选择和细分，最终确定了26个指标建立起财务风险预警的财务指标体系。见表*1。在非财务指标确定的过程中，从股权构成方面、军品业务方面、关联交易三个方面考虑,在文献研究的基础上提出了以下假设:假设I:国有股比例与企业的

3、财务状况呈负相关关系；假设2:法人股比例与企业的财务状况呈正相关关系；假设3:军品收入比例与企业的财务状况呈正相关关系;假设4:关联交易额比例与公司财务状况呈负相关关系；假设5:上市公司担保率与公司财务状况呈负相关关系。上市军工企业财务风险预警指标体系的各财务指标与非财务指标及其计算公式如表1所示。二、上市军工企业财务风险等级评价指标筛选采用前文所建立的财务指标体系，以我国军工上市企业的26项财务指标作为样本变量。根据主成分分析法的原理，利用统计分析软件SPSS11.5对原始指标进行筛选。从分析结果中的总方差解释表中可以得岀，第一主成份(Component)的特征值为8.478，它

4、解释了31.4%的方差；"Cumulative%"表示累计的方差解释程度或累计方差贡献，26个变量解释了全部的方差，累计数为100%o从主成份的特征值表中,根据特征值大于1及方差累计贡献率大于85%的原则从26个变量中提取前6个主成份,这6个主成份析方差累计贡献率达到86.33%迪就是说这6个主成份可以解释大部份方差，利用所提取的主成份可以反映样本86.33%的变量信息，这样便使26个指标简化为6个际意义，本研究中使用了正交旋转中的方差最大法进行转换。主成份而不损失大部分信息。为了进一步理解公共因子的实因子1主要由X12.X13.X14.X15.X16解释，基本上反映了我国上市军工

5、企业盈利能力；因子2主要由X1、X2.X3、X4、X3解释，基本上反映了该类企业的偿债能力；因子3主要由X19.X21,X22解释，反映了企业的成长能力；因子4主要由X7、X9、X10解释，反映了企业的资产管理能力；因子5主要由X24.X25、X26解释，反映了企业的现金流量情况。为了方便建立模型，在此把选出来的6个主成分进行重新命名，分别为X1、X2、X3、X4、X5、X60三、上市军工企业非财务类指标验证与筛选在前文的分析中,依据对前人的文献研究以及上市军工企业特征选出了三大类共5个非财务类指标，但是这些指标都是依据文献研究所提的假设，在具体的研究中还需要对各个指标进行相关性分

6、析，以验证各指标与财务状况之间的关系是否显著。首先选取研究变量。本研究中的变量包括了因变量和自变量两个变量，其中因变量企业财务状况由企业的经营绩效来表示，在量化分析中一般选取净资产收益率代表这一变量，用丫代表；自变量则由本研究所选取的5个非财务类指标组成，即国有股比例、法人股比例、军品收入比例、关联交易比、上市公司担保率，分别用N1、N2、N3、N4、N5表不。根据SPSS11.5统计软件中的二元变量相关性分析，初步得到军工上市企业财务状况与其假设提出变量之间的关系。从各变量之间的相关系数可看出，国有股比例、军品销售额占主营业务收入的比率、上市公司担保率三个变量与净资产收益率都有着

7、较高的相关度，而且支持上文的假设情况，可以作为入选的非财务指标。其他指标与因变量也有一定的相关度，但相关程度比较低，因此认为这些变量与反映企业经营绩效进而代表财务状况的净资产收益率之间没有显著相关关系。因此，经过对53家军工上市企业数据进行的相关性分析，提取岀国有股比例、军品销售额占主营业务收入的比率、上市公司担保率这三个指标作为建立上市军工企业财务风险预警模型的非财务变量。四、基于判别分析法上市军工企业财务风险预警模型构建与验证基于判别分析法，对上市军工企业财务风险