Z分模型在財務預警中的實用性分析

　　摘要：文章應用Z分模型以中國滬深兩市2010年底全部72家*ST公司作為研究樣本進行了靜態和動態的分析。結果表明，Z分模型對中國上市公司具有較強的預測能力，但應調低Z值判斷標準。即如果上市公司Z值低于0.9，且伴隨著下降的趨勢，則處于嚴重的財務困境之中，并將面臨退市警告，公司很可能會在將來一段時間被實行*ST。
　　關鍵詞：Z分模型；財務預警；*ST公司
　　
　　一、引言
　　
　　上市公司的財務預警問題一直是會計信息使用者特別是債權人關注的核心之一。在利率不斷上升，存款準備金率不斷調高的背景下，企業面臨著不可回避的資金緊張與財務風險。在這種背景下，進行企業財務預警的分析顯得更加必要與緊迫。Z分模型曾在美國、澳大利亞、巴西、加拿大、英國、法國、德國、愛爾蘭、日本和荷蘭得到了廣泛的應用，并對以上地區上市公司在2年內破產的可能性進行診斷與預測，統計數據表明該公式的預測準確率高達72%-80%。本文的研究目標即在于以中國滬深兩市2010年底*ST公司為樣本，分析其在此之前連續三個會計年度（*ST-1、*ST-2、*ST-3）的Z值分布狀況，為預測上市公司的財務狀況提供經驗證據。
　　
　　二、Z分模型的理論基礎
　　
　　Z分模型是用來預測上市公司財務失敗風險的多變量財務公式，由紐約大學斯特恩商學院（Leonard N. Stern School of Business）教授愛德華·阿特曼（Edward Altman）在1968年提出。阿特曼經過對美國破產和非破產生產企業進行觀察，以破產企業與瀕臨破產企業為樣本，在經過大量的實證考察和分析研究的基礎上，從上市公司財務報告中計算出一組反映公司財務危機程度的財務比率，然后根據這些比率對財務危機警示作用的大小給予不同的權重，最后進行加權計算得到一個公司的綜合風險分，即Z值。阿特曼將Z值與臨界值對比以判斷公司財務危機的嚴重程度。
　　根據阿特曼的理論，Z分模型判別函數為：
　　Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5
　　其中，X1=流動資產/總資產=（流動資產-流動負債）/總資產；X2=留存收益/總資產=（股東權益合計-股本）/總資產；X3=息稅前收益/總資產=（利潤總額+財務費用）/總資產；X4=優先股和普通股市值/總負債=股票市值×股票總數）/總負債；X5=銷售額/總資產。
　　從Z分模型的計算方法可知，該模型分別從公司資產的變現能力和規模特征（X1），累積獲利能力（X2），總資產息稅前利潤率（X3），債權人投入的資本受股東資本的保障程度（X4）以及總資產周轉率（X5）等方面考慮了上市公司的財務能力。
　　
　　三、研究設計
　　
　　（一）樣本選擇
　　在中國滬深兩市交易所，當上市公司出現異常情況，尤其是當公司財務狀況異常而導致其股票有被終止上市的風險時，或者出現使投資者難以判斷公司發展前景的情況時，證交所會將其股票列為特別處理股票。特別處理的情況包括警示存在終止上市風險的特別處理和其他特別處理。從財務方面看，財務虧損是被特別處理公司所發生的是最普遍的情況。被特別處理上市公司通常為連續兩年虧損，并且暫停上市和終止上市一般都是要先經過特別處理 。Z分模型用于預測的企業破產情況是指企業在生產經營中由于經營管理不善，其負債達到或超過所占有的全部資產，不能清償到期債務，資不抵債的企業行為。在企業破產發生之前，企業通常會依次經過連續虧損、暫停上市和終止上市的階段，因此，可以合理推斷斷，實行特別處理被預警退市的公司很可能已經或將要處于財務困境狀態。
　　基于上述考慮，本文選取的樣本是在滬深交易所上市的*ST公司（經營連續三年虧損，退市預警公司），為了更具有代表性，同時也考慮到模型的研究與應用價值與瀕臨破產企業為，在經過大量的實證考察和分析研究的基礎上，從中計算出一組反映公司程度的財務比率，然后根據這些比率對財務危機警示作用的大小給予不同的，最后進行加權計算得到一個公司的綜合風險分，即Z值。阿特曼將Z值與臨界值對比以判斷公司財務危機的嚴，本次研究選取的是2010年底尚未被撤銷*ST的全部73家公司。由于*ST中華A缺少2008、2009年年底股市收盤價，故將其從樣本中剔除出，因此本次研究樣本是72家*ST公司。
　　（二）數據來源
　　本文以*ST公司2010年12月31日靜態試點以及被執行*ST前連續的三個會計年度報告經審計后披露財務數據作為考察依據，以保證數據來源的真實以及準確性。
　　公式數據使用：根據Z模型研究數據的需要，使用華西證券網上交易系統分別查找樣本公司在2010年12月31日以及被執行*ST前連續的三個會計年度（*ST-1、*ST-2、*ST-3）的財務報告，分別摘取了每家公司三年中各年的總資產、流動負債、流動比率、總負債、股東權益合計、股本、銷售收入、利潤總額以及財務費用金額；并查詢每家公司每一年年底最后一個交易日股票的收盤價為計算依據。
　　（三）數據計算與統計分析
　　1、靜態分析
　　基于樣本公司2010年審計后年報數據計算的Z值統計結果（見表1）。
　　
　　
　　由表1可知，滬深交易所*ST公司2010年年末的Z值都比較小，除*ST源發、*ST九發及*ST得亨之外均小于阿特曼指出的警戒線1.81，如去除3家Z值大大高于1.81的公司（ST源發、*ST九發及*ST得亨）的影響，樣本的平均值0.5126與1.81的警戒線相差很大的距離。從所統計數據分布密集的角度來看，72家公司所計算出的的Z值標準差為1.8614，如去除3家Z值大大高于1.81的公司（ST源發、*ST九發及*ST得亨）的影響，標準差為0.3794。數值較小，表明數據較集中，將它與平均值0.5126相比較，可知這些樣本普遍存在于0.5左右的一個較小的范圍內；而且由于中位數0.5358小于平均值，說明樣本的Z值的分布呈左偏趨勢，即大部分公司的Z值分布在小于0.6的區間內，而小部分公司的Z值是分布在大于0.6的區間內；從對區間的研究中可以看出，滬深交易所*ST公司2010年年末的Z值普遍集中在0.9以下，在0-0.9的區間內的樣本高達86%之多。總之，2010年末*ST公司的Z值呈現出了數值偏小，分布集中的特點。
　　2、動態分析
　　以樣本公司被執行*ST前連續的三個會計年度（*ST-1、*ST-2、*ST-3）的財務報告審計后年報數據計算的Z值統計結果，觀察樣本公司在之前三年間Z值的變化規律。各樣本公司*ST-1、*ST-2、*ST-3的Z值匯總如表2、表3所示。
　　由表2可知，滬深交易所*ST公司Z值在三年間的數值大小變化和各年中數值的分布情況都比較穩定，在0-1.6區間之間波動。與靜態分析結論一樣，即在*ST-1、*ST-2、*ST-3各年內，樣本公司的Z值分布呈現出右左偏趨勢，即90%以上的樣本分布在小于平均值的小區域內，而小于10%的樣本分布在大于平均值的較大區域內。修訂后標準差均在0.5左右，說明樣本分布仍然比較密集的集中在平均數左右，而且這三年內標準差的變化也較穩定。
　　從變化趨勢分析，所選取72家樣本公司的在*ST-1、*ST-2、*ST-3連續三年內Z值呈下降的趨勢，即*ST-2年有94.4%公司Z值集中在1.2之內，*ST-1年時94.4%公司Z值集中在1以下。且樣本的平均值隨著年份越靠近ST越低。
　　根據阿特曼的研究當Z<1.8時，企業屬于破產之列。而以上研究證明，中國的滬深兩市上市的公司Z值如果低于0.9，且伴隨著下降的趨勢，上市公司即處于嚴重的財務困境之中，并將面臨退市警告，公司很可能會在將來一段時間被實行*ST。
　　
　　四、研究結論
　　
　　在各類財務預測模型的實際運用中，對上司公司財務困境的預測沒有一個唯一的標準，但作為相對成熟的定量預測模型，Z分模型在這一領域仍然表現出了很高的價值。本文通過對滬深兩市2010年度72家*ST上市公司財務數據的統計與分析證明，應用Z分模型對于中國上市公司實行*ST之前三年的數據分析，可以對其未來的財務危機有較好的預測作用。即當中國上市公司Z制低于了阿特曼所界定的破產邊緣，即1.81，企業即有較大的破產可能；如果Z值已低于0.9，尤其是仍然伴有下降趨勢，那么該公司有極大可能在將來成為*ST公司。
　　
　　參考文獻：
　　1、郭兆.Z-Score模型在中國制造業上市公司財務預警中的實證分析[J].會