基于判别分析对制造业上市企业财务风险预警的实证分析

范翠婷 长沙学院 经济与管理学院

经济全球化的趋势愈加深入，企业的经营环境也不断变化，我国资本市场不断强大，市场竞争也不断加剧，给制造业带来机遇的同时也带来了挑战，近些年来因财务问题被处理的上市企业数量不断上升，财务风险越来越受到了关注，潜伏的财务风险难以被预测，现需要构建模型对财务风险进行预警，为企业管理层提供有效信息，使得制造业上市企业未来更好的运行。蔡伟斌、崔毅[1]（2014）研究2010 年ST 上市公司财务数据，利用综合预警值F 判断模型是否具有预警作用，结果表明基于主成分分析的方法对财务危机作出较好的预警。但模型仅能判断出公司是否存在财务危机，不能区分出当前财务危机的程度。徐晓莉、陈佩佩[2]（2018）通过多元判别分析对房地产上市企业财务数据进行财务风险预警模型建立，结果显示此模型能有效的对企业经营数据进行财务风险检验。戈俏梅、徐碧莹[3]（2019）以2017 年财务危机公司和与之配对的财务规范公司为研究对象，通过判断分析法建立模型后发现模型预测结果较为理想，能有效为企业财务进行预警。

制造业是国家经济实力不可或缺的部分，是国民经济发展的重要根基，制造业上市企业对促进产业转型起到了不容忽视的作用，因此制造行业上市企业应该建立有效的财务预警模型，对潜在的财务风险加以预测，提供给企业管理层有效的决策信息，推动上市企业发展，促进市场经济发展。以往文献没有考虑时间维度，但本文引入了时间维度的考虑，对2018 年—2020 年的30 家制造业上市企业进行分析。并且本文具有针对性，现有大多数研究在选区样本时没有具体到行业，忽略了行业差异性带来的影响，本文立足于制造业专门建立财务风险预警模型。本文采用费希尔判别法构建制造业上市企业财务风险的预警模型，旨在为制造业企业预警是否存在财务风险以及当前的财务风险程度情况提供一句，使得企业可以尽早采取措施规避风险，降低损失。

一、制造业上市企业财务风险预警指标体系建立与数据来源

本文目的是想构建制造业上市企业财务预警模型，国内外有很多学者用不同的财务指标对各行业企业的财务风险评估进行了实证研究，通过参考制造业已有的文献并且结合制造业企业的具体情况和特征，选取了适合反映制造业上市企业财务状况的指标，从盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力四个方面建立制造业上市企业的财务预警模式。盈利能力反映了企业在一定时期获取利润的能力，本文选择净资产收益率、总资产收益率、毛利率、净利率来体现。偿债能力反映了企业利用资产偿还长期与短期债务的能力，本文运用流动比率、速动比率、现金流量比率、资产负债率、权益乘数五个指标对上市制造业企业偿债能力进行分析。营运能力是指企业利用各项资产赚取利润的能力，因此本文从总资产周转天数、存货周转天数、应收账款周转天数、总资产周转率、存货周转率、应收账款周转率方面来分析企业的营运能力。成长能力反映了企持续获取资金和扩展经营的能力，本文选取营业总收入、归属净利润、扣非净利润、营业总收入同比增长、归属净利润同比增长、扣非净利润同比增长、营业总收入滚动比增长、归属净利润滚动比增长、扣非净利润滚动环比增长指标评估成长能力。

本文随机选取了15 家制造业ST 上市企业和15 家制造业非ST 上市企业2018-2020 年的财务指标数据为基础建立财务预警模型，数据来源于东方财富网。

二、制造业上市企业财务风险预警指标体系的实证检验

之前的指标体系是理论上的，现在做实证的话要具体问题具体分析，所以要针对这一行业的数据，找出现财务危机和没有出现的之间哪些指标有差异。通过SPSS24.0软件对原始指标进行均值检验，并检验非ST 企业和ST 企业在这些指标上是否存在差异，在0.1 的显著性水平下来进行判定，原始指标体系共有24 个指标，通过显著性检验的指标如表1 所示，净资产收益率、总资产收益率、毛利率、净利率、现金流量比率、总资产周转天数、存货周转天数、应收账款周转天数、营业总收入、归属净利润、归属净利润同比增长、扣非净利润同比增长、归属净利润滚动环比增长、扣非净利润滚动环比增长14 个指标。同时从表1 可以看出，一级指标中，通过检验指标的主要集中在盈利能力、营运能力和成长能力三个方面，主要是由于多数制造业企业市场不太成熟，龙头企业较少。

表1 制造业上市企业财务指标体系与指标显著性

三、基于费希尔判别法的财务风险预警模型的实证分析

（一）研究思路

本文旨在构建一个模型，用于判定制造行业上市企业是否出现财务风险，如果出现财务风险，进一步判断出该企业财务风险程度有多大，如果未出现财务风险，则判断该企业未来出现财务风险的可能性有多大。基于此思路，本文采取费希尔判别法来构建模型。

（二）实证结果分析

1.模型检验

进行实证分析之前，首先要对数据进行检验以便判别现有的数据是不是适合进行建模。现有两种检验方法可以采用：Box 检验和Lambda 检验。首先采用Box 检验，用于检验ST 企业和非ST 企业财务指标数据是否存在显著性差异，由SPPS24.0 软件输出结果可知博克斯检验的值为2251.339、显著性水平为0，由此说明了ST 企业和非ST 企业财务指标数据有显著性差异。之后进行Lambda 检验，用于检验建立的判别函数模型是否显著，检验的卡方统计量是44.904，显著性水平为0，表明所建立的判别函数模型十分显著。通过这两种检验，说明本文选取的数据都比较合适，质量较高。

2.判别函数结果及各组质心

借助SPSS24.0 软件，基于现有的ST 和非ST 制造业上市企业财务经营数据，可以得出费希尔判别函数如下：

Y=0.002245X1+0.000778X2+0.007475X3+0.000359X4+0.490423X5-0.000169X6-0.000029X7+0.000908X8+0.003382X9+0.005113X10-0.000072X11+0.000597X12+0.001145X13-0.000528X14-0.041741

第0 类代表非ST 企业，第1 类代表ST 企业，由表4 结果可知，非ST 企业组质心处的函数值为0.845，ST 企业组质心处的函数值为-0.885，两组质心的中心值为-0.02，因此对于制造业上市企业，当其费希尔判别函数值大于-0.02 时，即更接非ST 企业组质心，则判定其财务状况良好，同时可以通过函数值与非ST 企业和ST 企业两组质心距离差异来得出财务风险程度，比值越小说明存在财务风险的程度越大，同时可以通过函数值与非ST 企业和ST 企业两组质心距离差异来得出财务风险程度，比值越小说明企业存在一定财务风险的可能性。若其取值小于-0.02，则越靠近ST 上市企业的组质心，可以判断其目前存在财务风险。同时可以通过函数值与非ST 企业和ST 企业两组质心距离差异来得出财务风险程度，比值越大说明财务风险情况越差。

3.模型预测结果

利用之前得到的费希尔判别函数对样本进行分类，结果如表2 所示。非ST 企业有45 个样本，ST 企业共有43 个样本。45 家非ST 企业中，准确判定为非ST 企业的有43 个样本，误判为ST 企业的有2 个样本。原本为ST 企业的43 个样本中，准确判定为ST企业的有30 个样本，误判为非ST 企业的有13 个样本。即对于ST 企业预测正确率为69.8%，非ST 企业预测结果为95.6%，整体一共有82.95%的正确率。说明本文建立的预测模型的预测质量比较高，准确度较好，能有效地对制造业上市企业进行财务预警。

表2 模型分类结果a

四、模型实际运用——以三一重工和*ST步森为例

本文在之前已经成功建立了对制造业财务预警的模型，在本小节中，我们将随机抽选一个非ST 制造业企业和一个ST 制造业企业，来探讨对于模型的实际运用。

利用三一重工2020 年财务数据带入费希尔判别模型进行计算：

Y=0.002245×29.64+0.000778×14.05+…-0.000528×11.92-0.041741

模型求解得出的三一重工费希尔判别函数值为4.558024 ＞-0.02，故将三一重工判别为财务状况良好的制造业上市企业，实际上其的确属于非ST 企业，故表明模型判别结果正确，并且可以看出，其2020 年费希尔函数值与非ST 企业和ST 企业两组质心距离差异较小（距离比值为0.68），因此可推测其存在一定的财务风险，企业管理测应对此引起重视。

利用*ST 步森2020 年财务数据带入费希尔判别模型进行计算：

*ST 步森函数值-2.93950903 小于-0.02，说明其属于非ST 企业，实际上，其也属于*ST 企业，表明模型判别结果正确。其2020年费希尔函数值与非ST 企业和ST 企业两组质心距离差异较大（距离比值为1.84），说明其财务状况较差。

通过三一重工的*ST 步森企业的实际应用，表明费希尔判别函数模型效果较高，精度较高，能准确判别企业财务风险状况，并且能对其财务风险程度做出预测。

五、结束语

本文以制造业上市企业财务风险预警这一主题进行实证分析，从盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力四个方面分别选取了制造业上市企业财务指标建立指标体系，采用SPSS24.0 软件选取制造业ST 上市企业和非ST 上市企业通过显著性检验的14 个指标。然后对15 家制造业非ST 上市企业和制造业15 家ST 上市企业2018 年-2020年的财务数据对建立的模型进行有效性实证检验，结果显示所建立的模型对于财务风险预警准确率达82.95%，同时本文以三一重工和*ST 步森企业为例，将费希尔模型成功应用实际，检测效果良好。当今制造业市场竞争十分激烈，企业需保持良好的财务状态，进而避免财务风险，本文建议制造业上司企业应提前预警财务风险，提前发现财务漏洞，并通过有效的财务预警为今后财务决策做准备，及时控制可能出现的财务问题，降低企业损失，避免迈入破产的道路，以求良好稳定的发展。