基于EVA的制造業上市公司財務危機階段性預警研究

沈陽工業大學 梁 杰 歐陽雅麗 鞍山市審計局 張冬冬

一、概述

財務危機作為威脅企業持續經營的根本性危機，多年來一直倍受企業和學術界關注，迄今為止，學者們對財務困境已做了大量的研究。國外較為典型的實證研究有：B e a v e r最早于1966年將單變量分析法引入企業財務危機預警研究領域，以財務指標來判定企業是否會陷入財務危機。O h l s o n于1980年用L o gi s ti c模型進行企業財務困境進行實證分析。國內開展財務困境預警實證研究較晚，其中：閆莉、王水宏（2009）對上市公司財務危機進行分階段的定性描述。張園園（2007）運用L o gi s it c模型對財務危機進行實證描述，并得出良好的實證檢驗結論，準確率分別為94.6%，70%，71.8%，69.2%。施赟、張蔚文（2009）對E VA進行了實證分析，結果顯示在預測企業財務危機方面E VA比凈利潤更為敏感和前瞻。

以上研究為本文的財務危機預警研究提供了一定的借鑒，盡管如此，仍然存在值得討論的問題：雖然上述模型的敏感性很高，但是沒有對模型分階段研究；雖然對E VA敏感性進行分析，但是沒有對E VA在分階段預警模型中的敏感性進行分析。針對以上問題，本文選用不需要嚴格假設條件的二元L o gi s ti c模型，結合財務危機各階段的財務特征將財務危機進行定量分階段的實證研究。

E VA（E c o n o mi c V alu e A dd e d）中文譯為“經濟價值增值”，是稅后凈營運利潤減去投入資本的機會成本后的所得。E VA能全面衡量企業生產經營的真正盈利或創造的價值，對全面準確評價企業經濟效益有著重要意義。

E VA的一般計算公式如下：

E VA=稅后營業凈利潤-資本總成本

其中：

資本總成本＝投資資本（I C）×加權平均資本；

稅后營業凈利潤=投資資本×投資資本回報率（R O I C）。

二、基于EVA的財務危機階段性預警模型構建

第一，樣本選擇。樣本選自滬深兩交易所于2007年至2010年中新增的因財務狀況異常特被處理并且在此之前6年未被特別處理的55家制造業上市公司的財務數據。在選取樣本的數據收集時間上，從公司發生S T前2年至前6年，共計5年的縱截面數據。為了便于說明，將上市公司被實施“S T”處理的年份用“t年”表示，被“S T”處理前的第一年用“t-1年”表示，被“S T”處理前的第二年用“t-2年”表示，以此類推。再找出55家配對樣本。

按照以下4個原則選取配對樣本：

細分行業相近；

選擇與其在特別處理第t-3年資產總額最接近的公司；

選擇與其上市時間最接近的公司；

無虧損紀錄。

這110家樣本公司被分成兩組，第一組由33家S T公司和33家配對公司組成。該組樣本用來構建模型。第二組22家S T公司和配對的22家經營正常的公司，該組樣本用來對模型進行檢驗。樣本上市公司的E VA根據本文引言中的計算方法算出。樣本數據中傳統的財務指標來源于CCE R數據庫、證券之星網站和銳思數據庫。

第二，財務指標變量的選取。本文在構建指標體系時遵循重要性和有效性原則，并參考了眾多財務危機預警研究中的財務指標，最終選取了共7大類23個財務預警指標，具體指標如表1所示。

表1 財務危機預警指標體系

第三，指標體系正態性檢驗。本文采用K ol m o g o r o v-S mi r n o v檢驗，來驗證各項指標是否符合正態分布，顯著性水平為0.1。檢驗檢驗結果為：t-2年X16 、X1、X18、X4、X5、X6、X10、X13、X11、X19服從正態分布，t-3年X17、X18、X5、X6、X10、X13、X11、X8服從正態分布，t-4年X2、X6、X10、X13、X11、X18、X19服從正態分布，t-5年X1、X2、X7、X6、X10、X13、X15、X18、X20服從正態分布，t-6年X5、X7、X6、X10、X13、X14、X15、X18、X19、X20服從正態分布。

第四，指標均值差異檢驗。本文為正態分布的指標進行T檢驗，其他進行W i l c o x o n秩和檢驗。W i l c o x o n秩和檢驗顯著性水平為0.05，T檢驗顯著性水平為0.01。t-2年至t-6年存在顯著性差異的指標如表2所示。

表2 各年存在顯著性差異的指標變量

由表2得，E VA類指標在t-2年、t-3年、t-5年和t-6年都存在顯著差異，證實了E VA的前瞻性。

第五，財務危機階段性劃分。根據閆莉、王水宏2009年的研究，得出財務正常的上市公司和處在財務危機發作階段的上市公司在現金流量指標（如每股經營性現金流和現金銷售比）中的至少一個財務指標存在顯著性差異，結合本文表1，只有在t-2年、t-3年，現金流量指標即現金銷售比存在顯著性差異，所以t-2年、t-3年為財務危機發作期。t-2年有16個指標存在顯著性差異，t-3年有11個指標存在顯著性差異，t-4年有7個指標存在顯著性差異，t-3年有6個指標存在顯著性差異，t-3年只有2個指標存在顯著性差異，所以把t-4年、t-5年定為財務危機潛伏期。由于在t-1年企業公布財務公告和在t年被特別處理兩件事幾乎同時發生，此時企業財務狀況惡化明顯，可認為第t年和t-1年為財務危機爆發期，構建此階段模型實際意義不大。

在數據處理上，取兩年的平均值來構建模型。在后文的預警模型只構建財務危機發作期和潛伏期的預警模型。

第六，財務困境發作期預警模型構建。用t-2年和t-3年估計樣本數據，用S P SS17.0統計軟件進行K M O測度和巴特利球體檢驗，K M O值為0.653，巴特利球體檢驗的統計值的顯著性概率等于0，適合做因子分析。選擇主成分法為因子提取方法，提取特征值大于1的公共因子共有5個，可以概括個原始變量所有信息含量的85.735%，提取結果如表3所示。

表3 t-2年和t-3年成份得分系數矩陣

選擇L o gi s ti c回歸，采用B a c k w a r d S t e p w i s e方法選取自變量，用t-2年和t-3年估計樣本的數據建立財務危機發作期預警模型，樣本模型擬合優度檢驗結果顯示：-2LL為43.856，Co x&S n e n R2和N a g e l k e r k e R2統計量分別為0.514、0.685，在可接受的水平上模型的估計擬合了數據，模型顯著。H o s m e r和L e m e s h o w檢驗結果S ig=0.609＞0.5，模型能夠很好的擬合數據。

財務危機發作期的判別方程為：=1/［1+e^-（0.227-1.451*F A C1-3.215*F A C3+1.159*F A C4）］

三、基于EVA的財務危機階段性預警模型檢驗

第一，財務困境發作期預警模型的檢驗。確定0.5為分界點，將本階段建模數據進行回代驗證，并且將本階段檢驗數據進行模型檢驗。檢驗結果如表4所示。

表4 財務危機發作期回代驗證和檢驗結果

從整體預測率上來看，模型預測的準確率比較不錯，總正確率均在84%以上。

第二，財務困境潛伏期預警模型構建。用t-4年和t-5年估計樣本數據對此數據進行K M O測度和巴特利球體檢驗，K M O值為0.530，巴特利球體檢驗的統計值的顯著性概率等于0，適合做因子分析。選擇主成分法為因子提取方法，限定提取的公共因子為4個，可以概括8個原始變量所有信息含量的87.419%，提取結果如表5所示。選擇L o gi s ti c回歸，采用B a c k w a r d S t e p w i s e方法選取自變量，用t-4年和t-5年估計樣本的數據建立財務危機發作期預警模型，樣本模型擬合優度檢驗結果顯示：-2LL為62.447，Co x&S n e n R2和N a g e l k e r k e R2統計量分別為0.356、0.475，在可接受的水平上模型的估計擬合了數據，模型顯著。H o s m e r和L e m e s h o w檢驗結果S ig=0.813＞0.5，模型能夠很好的擬合數據。

表5 t-4年和t-5年成份得分系數矩陣

財務危機潛伏期的判別方程為：=1/［1+e^-（0.098-1.154*F A C1-1.161*F A C2-1.582*F A C3）］

第三，財務困境潛伏期預警模型的檢驗。確定0.5為分界點，將本階段建模數據進行回代驗證，并且將本階段檢驗數據進行模型檢驗。檢驗結果如表6所示。

表6 財務危機潛伏期回帶和檢驗結果

從整體檢驗準確率上來看，模型預測的準確率理想，總檢驗百分比均在75%以上。

本文兩個階段的模型的檢驗準確率均高于前述學者所構建的對應年度的模型，證實了E VA指標的敏感性。

第四，財務困境預警模型的綜合檢驗。預警模型建立以后，把檢驗樣本數據帶入驗證，其驗證思路是分兩步：

第一步，確定樣本使用模型。將t-2年、t-3年和t-4年、t-5年的檢驗樣本樣本分別帶入財務危機潛伏期模型和發作期模型中，計算出最終模型值，然后計算這兩個階段的最終模型值與分割點0.5的差距以差距最大者為歸屬模型類別。

第二步，確定樣本所屬類別。在確定歸屬模型后，具體按該模型中所列方法判斷樣本所屬類型：以0.5為分割點，超過0.5則為財務危機潛伏期（或發作期），小于0.5則判定為財務正常公司。

把檢驗樣本帶入驗證，檢驗結果如表7所示。

表7 檢驗結果

從表7中可知，對檢驗樣本數據進行驗證時，在44個財務正常公司，正確預測出了40個，正確率為91%；對22個危機潛伏期公司正確預測出了17個，正確率為77%；對22個財務危機發作期公司正確預測出了16個，正確率為72.7%，正確率合計為80.2%。檢驗結果證明模型具有較好的判別率，能起到精確預警的作用，具有一定的使用價值。

綜上所述，本文基于E VA指標，以制造業上市公司為樣本，以財務危機階段性為特征，采用二元L o gi s ti c模型進行實證分析，得到比其他模型更準確的檢驗結果，對上市公司財務危機預警有一定的借鑒作用。

［1］閆莉、王水宏：《上市公司財務危機防范理論和實證研究》，中國物質出版社2009年版。