Z分模型在财务预警中的实用性分析

　　摘要：文章应用Z分模型以中国沪深两市2010年底全部72家*ST公司作为研究样本进行了静态和动态的分析。结果表明，Z分模型对中国上市公司具有较强的预测能力，但应调低Z值判断标准。即如果上市公司Z值低于0.9，且伴随着下降的趋势，则处于严重的财务困境之中，并将面临退市警告，公司很可能会在将来一段时间被实行*ST。
　　关键词：Z分模型；财务预警；*ST公司
　　
　　一、引言
　　
　　上市公司的财务预警问题一直是会计信息使用者特别是债权人关注的核心之一。在利率不断上升，存款准备金率不断调高的背景下，企业面临着不可回避的资金紧张与财务风险。在这种背景下，进行企业财务预警的分析显得更加必要与紧迫。Z分模型曾在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、英国、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰得到了广泛的应用，并对以上地区上市公司在2年内破产的可能性进行诊断与预测，统计数据表明该公式的预测准确率高达72%-80%。本文的研究目标即在于以中国沪深两市2010年底*ST公司为样本，分析其在此之前连续三个会计年度（*ST-1、*ST-2、*ST-3）的Z值分布状况，为预测上市公司的财务状况提供经验证据。
　　
　　二、Z分模型的理论基础
　　
　　Z分模型是用来预测上市公司财务失败风险的多变量财务公式，由纽约大学斯特恩商学院（Leonard N. Stern School of Business）教授爱德华·阿特曼（Edward Altman）在1968年提出。阿特曼经过对美国破产和非破产生产企业进行观察，以破产企业与濒临破产企业为样本，在经过大量的实证考察和分析研究的基础上，从上市公司财务报告中计算出一组反映公司财务危机程度的财务比率，然后根据这些比率对财务危机警示作用的大小给予不同的权重，最后进行加权计算得到一个公司的综合风险分，即Z值。阿特曼将Z值与临界值对比以判断公司财务危机的严重程度。
　　根据阿特曼的理论，Z分模型判别函数为：
　　Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
　　其中，X1=流动资产/总资产=（流动资产-流动负债）/总资产；X2=留存收益/总资产=（股东权益合计-股本）/总资产；X3=息税前收益/总资产=（利润总额+财务费用）/总资产；X4=优先股和普通股市值/总负债=股票市值×股票总数）/总负债；X5=销售额/总资产。
　　从Z分模型的计算方法可知，该模型分别从公司资产的变现能力和规模特征（X1），累积获利能力（X2），总资产息税前利润率（X3），债权人投入的资本受股东资本的保障程度（X4）以及总资产周转率（X5）等方面考虑了上市公司的财务能力。
　　
　　三、研究设计
　　
　　（一）样本选择
　　在中国沪深两市交易所，当上市公司出现异常情况，尤其是当公司财务状况异常而导致其股票有被终止上市的风险时，或者出现使投资者难以判断公司发展前景的情况时，证交所会将其股票列为特别处理股票。特别处理的情况包括警示存在终止上市风险的特别处理和其他特别处理。从财务方面看，财务亏损是被特别处理公司所发生的是最普遍的情况。被特别处理上市公司通常为连续两年亏损，并且暂停上市和终止上市一般都是要先经过特别处理 。Z分模型用于预测的企业破产情况是指企业在生产经营中由于经营管理不善，其负债达到或超过所占有的全部资产，不能清偿到期债务，资不抵债的企业行为。在企业破产发生之前，企业通常会依次经过连续亏损、暂停上市和终止上市的阶段，因此，可以合理推断断，实行特别处理被预警退市的公司很可能已经或将要处于财务困境状态。
　　基于上述考虑，本文选取的样本是在沪深交易所上市的*ST公司（经营连续三年亏损，退市预警公司），为了更具有代表性，同时也考虑到模型的研究与应用价值与濒临破产企业为，在经过大量的实证考察和分析研究的基础上，从中计算出一组反映公司程度的财务比率，然后根据这些比率对财务危机警示作用的大小给予不同的，最后进行加权计算得到一个公司的综合风险分，即Z值。阿特曼将Z值与临界值对比以判断公司财务危机的严，本次研究选取的是2010年底尚未被撤销*ST的全部73家公司。由于*ST中华A缺少2008、2009年年底股市收盘价，故将其从样本中剔除出，因此本次研究样本是72家*ST公司。
　　（二）数据来源
　　本文以*ST公司2010年12月31日静态试点以及被执行*ST前连续的三个会计年度报告经审计后披露财务数据作为考察依据，以保证数据来源的真实以及准确性。
　　公式数据使用：根据Z模型研究数据的需要，使用华西证券网上交易系统分别查找样本公司在2010年12月31日以及被执行*ST前连续的三个会计年度（*ST-1、*ST-2、*ST-3）的财务报告，分别摘取了每家公司三年中各年的总资产、流动负债、流动比率、总负债、股东权益合计、股本、销售收入、利润总额以及财务费用金额；并查询每家公司每一年年底最后一个交易日股票的收盘价为计算依据。
　　（三）数据计算与统计分析
　　1、静态分析
　　基于样本公司2010年审计后年报数据计算的Z值统计结果（见表1）。
　　
　　
　　由表1可知，沪深交易所*ST公司2010年年末的Z值都比较小，除*ST源发、*ST九发及*ST得亨之外均小于阿特曼指出的警戒线1.81，如去除3家Z值大大高于1.81的公司（ST源发、*ST九发及*ST得亨）的影响，样本的平均值0.5126与1.81的警戒线相差很大的距离。从所统计数据分布密集的角度来看，72家公司所计算出的的Z值标准差为1.8614，如去除3家Z值大大高于1.81的公司（ST源发、*ST九发及*ST得亨）的影响，标准差为0.3794。数值较小，表明数据较集中，将它与平均值0.5126相比较，可知这些样本普遍存在于0.5左右的一个较小的范围内；而且由于中位数0.5358小于平均值，说明样本的Z值的分布呈左偏趋势，即大部分公司的Z值分布在小于0.6的区间内，而小部分公司的Z值是分布在大于0.6的区间内；从对区间的研究中可以看出，沪深交易所*ST公司2010年年末的Z值普遍集中在0.9以下，在0-0.9的区间内的样本高达86%之多。总之，2010年末*ST公司的Z值呈现出了数值偏小，分布集中的特点。
　　2、动态分析
　　以样本公司被执行*ST前连续的三个会计年度（*ST-1、*ST-2、*ST-3）的财务报告审计后年报数据计算的Z值统计结果，观察样本公司在之前三年间Z值的变化规律。各样本公司*ST-1、*ST-2、*ST-3的Z值汇总如表2、表3所示。
　　由表2可知，沪深交易所*ST公司Z值在三年间的数值大小变化和各年中数值的分布情况都比较稳定，在0-1.6区间之间波动。与静态分析结论一样，即在*ST-1、*ST-2、*ST-3各年内，样本公司的Z值分布呈现出右左偏趋势，即90%以上的样本分布在小于平均值的小区域内，而小于10%的样本分布在大于平均值的较大区域内。修订后标准差均在0.5左右，说明样本分布仍然比较密集的集中在平均数左右，而且这三年内标准差的变化也较稳定。
　　从变化趋势分析，所选取72家样本公司的在*ST-1、*ST-2、*ST-3连续三年内Z值呈下降的趋势，即*ST-2年有94.4%公司Z值集中在1.2之内，*ST-1年时94.4%公司Z值集中在1以下。且样本的平均值随着年份越靠近ST越低。
　　根据阿特曼的研究当Z<1.8时，企业属于破产之列。而以上研究证明，中国的沪深两市上市的公司Z值如果低于0.9，且伴随着下降的趋势，上市公司即处于严重的财务困境之中，并将面临退市警告，公司很可能会在将来一段时间被实行*ST。
　　
　　四、研究结论
　　
　　在各类财务预测模型的实际运用中，对上司公司财务困境的预测没有一个唯一的标准，但作为相对成熟的定量预测模型，Z分模型在这一领域仍然表现出了很高的价值。本文通过对沪深两市2010年度72家*ST上市公司财务数据的统计与分析证明，应用Z分模型对于中国上市公司实行*ST之前三年的数据分析，可以对其未来的财务危机有较好的预测作用。即当中国上市公司Z制低于了阿特曼所界定的破产边缘，即1.81，企业即有较大的破产可能；如果Z值已低于0.9，尤其是仍然伴有下降趋势，那么该公司有极大可能在将来成为*ST公司。
　　
　　参考文献：
　　1、郭兆.Z-Score模型在中国制造业上市公司财务预警中的实证分析[J].会