基于现金流量组合的我国上市公司财务预警分析

王晓 唐荫军

摘要：现金流量在企业财务分析中的作用越来越受到重视，将其作为财务预警指标也被越来越多的学者所认同。从财务危机预警理论出发，选取能够反映企业财务安全的现金流量指标，具体分析企业的经营、投资以及筹资三个方面的现金流量数据，通过建立判别函数来探索不同现金流量组合对于上市公司财务预警方面的显著作用。

关键词：现金流量组合；财务危机预警；判别分析；Fisher判别

作者简介：王晓（1985-），男，山东费县人，北京英大长安风险管理咨询有限公司；唐荫军（1973-），男，广西桂林人，北京英大长安风险管理咨询有限公司，高级工程师。（北京 100052）

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1007-0079（2014）06-0217-03

面对经济全球化的冲击，中国上市公司正面临着前所未有的考验，不断有企业因财务危机而陷入困境甚至破产。事实上，财务危机的产生是一个渐进的演变过程，若能及时发现相应的风险因素并主动应对，也可能安全度过危机，财务预警不失为有效的应对手段。财务预警是指以财务会计信息为基础，监测敏感性预警指标的变化，对财务风险进行实时监控，以起到预警作用。

目前国内外财务预警研究成果中大部分是从上市公司的盈利、营运、偿债和发展等方面来研究的。通常是先利用ST、*ST和非ST公司的数据建立数学模型，并进行验证，然后再运用该模型预测其他上市公司的财务状况。周首华等人在Altman的Z分数模型的基础上进行改进，引入现金流量变动情况指标。张友棠分析基于现金流量基础的现金盈利值和现金增加值指标，并以此为基础构建财务危机预警指数测度系统和分析系统。蒋飞鸿在上市公司现金流量的财务预警作用分析中，指出营业现金流量对于财务预警的重要作用。敬文举、廖才高从现金流量信息子系统、现金流量指标体系子系统、现金流量困境特征分析子系统、现金流量财务预警模型子系统及现金流量财务预警对策子系统五个方面入手，来探讨现金流量的预警作用。

本文拟根据我国上市公司具体财务状况，结合前期研究成果，从现金流量不同组合的角度来探索现金流量对于财务预警的影响。

一、财务模型设计

关于企业财务危机的判断标准，目前国内并没有定论，大多数企业依然继续经营，如投资者不能事先了解公司是否处于财务危机，很可能造成较大的投资风险。再者，由于非上市企业的数据很难收集，因此分析财务预警只能从上市公司下手。本文将被实施*ST作为出现财务危机的标准，需要指出的是，这里的*ST是指中国证券监督管理委员会规定的警示存在终止上市风险，特别处理的“状况异常”的上市公司。

1.理论依据

本文采用判别分析模型进行判别，判别函数采用Fisher系数，运用统计分析软件SPSS 11.5进行分析研究。判别分析是根据观察或测量到的若干变量值，判断研究对象如何分类的方法。其主体思路是根据选取的财务指标构造判别函数，计算得出公司的判别得分，从而判断出研究对象的所属类别。

判别函数的一般形式是：

其中，Z是判别分数，x是由反映企业财务状况的各个变量组成的向量，a为判别系数。

根据Fisher线性判别模型，可计算出两类样本的均值和，判别点则根据对称分类原则确定：

最后，将每个企业的Z分值与判别点进行比较，若Z>则判为健康企业，否则判为财务困境企业。

2.样本的选取

本文选取了2010年、2011年和2012年三年首次被*ST的76家公司，并选择了相应的健康的76家非ST公司作为配对样本。为使样本具有可比性，所选的样本都是A股上市企业，同时剔除了因非财务问题而被*ST的公司以及上市不足三年的公司。

3.指标的选取

表1 变量指标一览表

指标类别 变量 说明（CF1-CF7均为虚拟变量）

现金流组合指标 CF1

CF2

CF3

CF4

CF5

CF6

CF7 若经营现金流为负、投资现金流和筹资现金流为正，则是1，反之为0

若经营现金流和筹资现金流为负、投资现金流为正，则是1，反之为0

若经营现金流和投资现金流为负、筹资现金流为正，则是1，反之为0

若经营现金流和投资现金流为正、筹资现金流为负，则是1，反之为0

若经营现金流和筹资现金流为正、投资现金流为负，则是1，反之为0

若经营現金流为正、投资现金流和筹资现金流为负，则是1，反之为0

若经营现金流、投资现金流和筹资现金流均为负，则是1，反之为0

比率指标 X1

X2

X3

X4

X5 流动比率

资产负债率

资本保值增值率

净利润增长率

总资产周转率

经营现金流量、投资现金流量和筹资现金流量三个指标均可能为正值或负值，因此存在八种可能的现金流量组合。不同组合代表着企业不同的财务表现，因此可以考虑将八个现金流组合作为解释变量。为了提高判别率，还分别从偿债能力、盈利能力、经营发展能力和资产管理能力等方面增加了几个主要的比率指标，即一共选择了12个指标来探索其对预警的作用，如表1所示。为研究方便，本文把*ST公司定为1类，正常的非ST公司为0类。

4.预警模型的建立

设被ST当年为T期，ST前一年、两年和三年分别为T-1年、T-2年和T-3年，为从指标中获取有关总体的信息，应对指标进行检验。由于总体分布未知，所以只能进行非参数检验，本文采用的是曼-惠特尼U检验法。曼-惠特尼U检验主要通过两组样本平均秩的研究来判断两组独立样本来自的两总体分布有无显著差异，通过其Z值和sig的值可以判断指标之间是否存在显著性差异，结果如表2所示。

表2 非参数检验表

变量 Z值 Sig.（2-tailed）

T-1年 T-2年 T-3年 T-1年 T-2年 T-3年

CF1 -.830 -1.419 .000 .406 .156 1.000

CF2 -2.609 -2.491 .000 .009 .013 1.000

CF3 -.257 -.728 -1.581 .798 .467 .114

CF4 -.312 -1.304 -.936 .755 .192 .349

CF5 -2.112 -3.051 -1.514 .035 .002 .130

CF6 -.327 -0.848 -.800 .743 .396 .424

CF7 -.724 -2.184 -.386 .469 .029 0.700

X1 -4.252 -2.675 -1.548 .000 .007 .122

X2 -4.228 -2.430 -.905 .000 .015 .366

X3 -9.266 -8.894 -3.689 .000 .000 .000

X4 -5.765 -9.627 -2.847 .000 .000 .004

X5 -3.593 -2.705 -1.443 .000 .007 .149

由表2可以看出，在现金流量组合指标中，T-1期*ST企业和非ST企业在CF2和CF5这两个指标上存在显著差异，因为其sig.<0.05拒绝原假设，同理在T-2期CF2、CF5和CF7这三个指标上也存在显著性差异，而T-3期现金流量组合指标则不存在显著性差异，这也隐含着在T-3期的判别率会不理想。表3是进行判别分析时判别方程中的各变量的系数。该表是未标准化的典型判别函数系数表，计算判别分数时使用原始自变量。

表3 Fisher判别系数

年份 变量 分类

0 1

T-1 CF2 .491 2.412

CF5 2.074 1.086

X3 3.097 1.278

X4 -.010 -.055

Constant -2.867 -1.355

T-2 CF2 .222 2.661

CF7 .788 2.316

X3 2.348 1.598

X4 -.003 -.014

Constant -2.154 -1.735

T-3 CF3 1.567 .694

Constant -.810 -.716

由表3的判別系数表可以得到不同时期判定*ST公司与非ST公司的依据。

T-1期，*ST公司判别函数为：

非ST公司判别函数为：

T-2期，*ST公司判别函数为：

非ST公司判别函数为：

T-3期，*ST公司判别函数为：

非ST公司判别函数为：

同时由表3可知，在非参数检验中存在显著差异的指标，在判别函数中也有其显著的作用。

用样本数据进行检验，可得到模型的正确率，输出结果如表4所示。

表4 模型判别矩阵

分类 预测值 正确率 综合正确率

非ST *ST

T-1年 非ST 71 5 93.4% 82.9%

*ST 21 55 72.4%

T-2年 非ST 72 4 94.7% 70.4%

*ST 41 35 46.1%

T-3年 非ST 11 65 14.5% 54.0%

*ST 5 71 93.4%

表4显示了模型检验的两类错误，第一类是将ST公司误判为非ST公司的概率，第二类是将非ST公司误判为ST公司的概率。根据表4中对原始样本进行判别分类的结果，可以看出T-1期的判别正确率最高，第一类错误率为27.6%，第二类错误率仅为6.6%；其次是T-2期，第一类错误率为53.9%，第二类错误率仅为5.3%；相比之下，T-3期的正确率不太理想，第一类错误率为6.6%，第二类错误率却达到了85.5%。

二、结论

第一，对于公司会不会陷入财务危机，在出现危机的前两年现金流量组合指标还是有明显差异的，特别是CF2指标在T-1期和T-2期都存在显著的差异，在后面的Fisher判别系数中在前两期依然都有CF2这个指标。根据搜集到的数据可知，非ST公司和*ST公司相比，现金流量组合符合CF2的*ST的公司较多，而健康的公司大多属于CF5组合。一般来说，企业现金流量除需要维持正常的运转外，还需要保证充足的现金来补偿长期经营性资产的折旧和摊销，另外要储备充足的资金以支付到期债务、利息及股利。特别是商品经营、劳务提供占比较大的公司，充沛的现金流量是其正常运转的关键。若净现金流量为正值，则说明企业能够正常运转。企业主要的收入来源于经营活动，经营现金流为负，说明企业不一定能够保持企业现金流的供应，对于企业的正常经营以及处理应急情况而言是不利的。

第二，投资现金流量分为对外投资、对内实体资产投资现金流量。投资活动与经营活动相比，投资活动现金流出与流入基本上不同步，故分析投资现金流量就必须考虑时间因素。若特定时期，投资现金净流量为正值，代表生产扩大能力较强；若为负值，则代表投资规模相对扩大但回报和变现能力需要进一步提高，或者是当期投资较大但收益未当期显现。

第三，一般来说，企业发展过程中筹资是必要的，筹资所得现金流应该满足公司经营、投资等活动的需要。通过分析企业经营、投资等活动的现金流量，可以分析得出需要筹资的时机、所需金额等，以便及时为企业经营、投资提供充足的现金支持。当经营、投资等活动可以产生大量现金时，筹资所得现金应及时用于清偿贷款，从而节省利息支出。若筹资净现金流量为正值，表明融资能力较强。若筹资净现金流量为负值，一方面可能代表着企业债务较轻，盈利水平较好，应收账款回收较快，另一方面也可能意味着企业经营已经恶化，融资效果较差，具体还需要结合损益表进行分析。在T-2期，CF7指标也有明显差异，根据所找的数据发现有些*ST的公司在被处理的前两年现金流组合属于CF7，即经营、投资和筹资全为负，说明企业已经处在危机的边缘，在第二年也就是T-1年企业为了免于被处理尽力改善自己的经营，但是相当困难，因此企业也难以逃脱被处理的命运。

第四，判断企业是否会陷入财务危机，笔者认为主要还是应该关注经营现金流数据。正常的公司不管现金流量属于什么組合，只要具有正的经营现金流，在一定程度上就说明企业经营属于正常。

第五，本模型的判别率在可接受范围内，且越接近被处理的时期，判别率越高。现金流组合指标对财务预警来讲只是个辅助指标，本文的创新之处就在于给决策者提供一个新的财务预警指标，但在具体的运用中还应结合一些财务比率指标同时进行分析，这样能更全面地反映企业的财务状况，提高判别率。

三、本模型的局限性

虽然本文是从现金流组合方面进行财务预警，但只研究了其在财务预警中的判别作用，其他方面的作用还有待进一步研究。另外，本模型的不足之处在于对T-3期的判别率很低。对于决策者而言，越早能预测到公司是否被处理越好。一般而言，对被处理的前三年公司还是有征兆的，因此对T-3期的预测模型有待改进。

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（责任编辑：孙晴）