實證構建醫(yī)藥行業(yè)上市公司財務預警模型

　　【摘 要】正所謂“隔行如隔山”，以往一些關于財務預警的研究模型往往一味追求普遍適用性而忽視了行業(yè)的特性，導致在對某一具體行業(yè)進行實證分析時，預警的效果不夠理想。因此，本文著重剖析了醫(yī)藥行業(yè)上市公司面臨財務危機時的跡象，借助SPSS 19.0統(tǒng)計軟件進行回歸分析，旨在構建出適用于該行業(yè)的公司財務預警模型。
　　【關鍵詞】財務預警模型 回歸分析 醫(yī)藥行業(yè)
　　醫(yī)藥行業(yè)的發(fā)展涉及國計民生，是老百姓十分關切的問題。近年來，由于原材料價格的頻繁波動，該行業(yè)的上市公司面臨著生產(chǎn)和資金方面的巨大挑戰(zhàn)，一旦市場上醫(yī)藥產(chǎn)品的供應不穩(wěn)定，則勢必影響到老百姓的切身利益。如何幫助醫(yī)藥行業(yè)上市公司及時預防財務危機，避免對醫(yī)藥產(chǎn)品的正常生產(chǎn)造成不良影響，正是本文研究的初衷。本文通過選取近些年該行業(yè)中ST股和*ST股半數(shù)的上市公司財務數(shù)據(jù)，以及相同數(shù)量的經(jīng)營狀況良好、財務穩(wěn)定的上市公司財務數(shù)據(jù)，借助SPSS 19.0統(tǒng)計軟件，構建出適用于該行業(yè)的財務預警模型。
　　一 分析模式和分析樣本的確定
　　選擇合適的分析模式是建立財務預警模型的根本。根據(jù)以往的研究經(jīng)驗，對于醫(yī)藥行業(yè)上市公司財務狀況的分析不適合選擇單變量分析模式，這是由于從事該行業(yè)的企業(yè)往往主營業(yè)務種類繁多，產(chǎn)品品種多樣，難以通過某一綜合指標去評判側重于不同業(yè)務的企業(yè)。因此，多變量分析模型相比之下則會大大提高預測的準確性，更加適用于分析業(yè)務繁雜的醫(yī)藥行業(yè)。
　　就財務預警模型來說，分析樣本首先要區(qū)分財務失敗樣本與財務正常樣本。對于財務失敗的界定，最早的研究都是以企業(yè)破產(chǎn)作為唯一標準。然而，我國的實際情況表明，破產(chǎn)樣本相對較少，而且此類樣本所能傳達的信息失真程度又偏高，難以得到正確的評價結果。隨著國內(nèi)證券市場的發(fā)展，相關管理機構建立起越來越規(guī)范的財務危機防范機制。中國證監(jiān)會要求證券交易所對連續(xù)兩年虧損及“狀況異常”的上市公司實現(xiàn)特別處理（ST），對于出現(xiàn)連續(xù)三年虧損等情況的上市公司，給予“退市風險警告”（*ST）。因此，在確定財務失敗樣本時，可以選擇該行業(yè)中ST或*ST的企業(yè)（由于違規(guī)或歷史遺留問題而成為ST或*ST企業(yè)除外），而將非ST或*ST企業(yè)作為財務正常樣本。
　　此外，為了剔除隨機誤差的影響，需要樣本的主要特征呈正態(tài)分布，樣本選擇時有意根據(jù)配比原則一一配對，保持財務失敗樣本和財務正常樣本數(shù)量相等（樣本選取見表1）。
　　二 財務指標組合的確定
　　由于該行業(yè)需要采用多變量分析模式，本文在財務指標的設計篩選過程中，遵循以下五項原則。
　　第一，財務指標要體現(xiàn)企業(yè)的償債能力。償債能力是與財務失敗最密切相關的分析點，償債能力差的企業(yè)往往面臨著較大的財務風險，一旦資金周轉不靈很有可能導致無法償還到期債務，致使企業(yè)陷入財務失敗的境地。
　　第二，財務指標應反映企業(yè)的經(jīng)營效益。企業(yè)陷入財務失敗的最根本原因在于經(jīng)營業(yè)績差。如果企業(yè)的經(jīng)營效益和發(fā)展前景良好，即使是短暫的資金周轉不靈也不會對企業(yè)造成致命的影響。
　　第三，財務指標要體現(xiàn)敏感性原則。財務預警模型要求所設計的指標應當能夠?qū)ω攧諗?shù)據(jù)的變化做出迅速明顯的反應。這樣才能起到預警排警的作用。
　　第四，財務指標要具有非共線性。由于一些共線性太強的指標反映的內(nèi)容存在重復現(xiàn)象，選擇分析指標時應當在盡可能綜合全面地反映企業(yè)財務狀況的基礎上進行一定的篩選，避免指標內(nèi)容的重復浪費。
　　第五，財務指標要具有可操作性。對于一些反映效果良好的指標，如果數(shù)據(jù)較難獲得或取得成本很高，則應選擇舍棄。
　　根據(jù)以上五項原則的要求，本文選擇了反映償債能力的營運資金充足率（反映短期償債能力）、資產(chǎn)負債率（反映長期償債能力）和財務保障率；反映營運能力的總資產(chǎn)周轉率；反映獲利能力的營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)收益率和經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量與營業(yè)利潤的比值；反映獲現(xiàn)能力的每股經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量；反映成長能力的凈利潤增長率和資產(chǎn)留存收益率共十項指標對應的樣本公司財務數(shù)據(jù)，輸入SPSS 19.0統(tǒng)計軟件進行有效性篩選，最終營業(yè)利潤率、總資產(chǎn)收益率、營運資金充足率、資產(chǎn)留存收益率、經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量與營業(yè)利潤的比值和財務保障率共六項指標入選，成為適用于分析醫(yī)藥行業(yè)的財務指標組合。
　　三 財務預警模型的構建
　　根據(jù)系統(tǒng)篩選的財務指標組合重新整理樣本數(shù)據(jù)，選擇企業(yè)成為ST之前一年的財務數(shù)據(jù)計算需要的指標值并標記X1～X6。定義Y代表企業(yè)判定值，將財務失敗樣本的判定值定義為0，將財務正常樣本的判定值定義為1，用以表示樣本企業(yè)財務穩(wěn)定的程度。于是，可以構建出適用于醫(yī)藥行業(yè)上市公司的財務預警模型如下：
　　Y＝a1X1＋a2X2＋a3X3＋a4X4＋a5X5＋a6X6＋ε
　　根據(jù)樣本公司財務數(shù)據(jù)計算得出的指標組合值如表2所示。
　　a. 因變量：判定值（Y）
　　將計算出來的樣本指標組合值輸入SPSS 19.0統(tǒng)計軟件進行回歸分析，求出財務預警模型的系數(shù)和修正值（見表3）。從而可以得出財務預警模型為：
　　Y＝－0.007X1＋0.004X2＋0.209X3＋0.025X4－0.13X5＋0.017X6＋0.504
　　由于多元線性回歸法的隨機誤差默認符合正態(tài)分布，因此可以得出預測結果的判別臨界點為：
　　Wc＝（W0＋W1）/2＝0.5
　　預測值低于0.5，說明企業(yè)面臨財務失敗的危險，反之，預測值高于0.5，是財務狀況正常的表現(xiàn)。
　　四 模型的實用性檢驗
　　模型的實用性檢驗包括模型的擬合度檢驗和模型的實證檢驗。
　　模型的擬合度檢驗可以依據(jù)表4，R＝0.978接近于1，表明模型能夠較好地反映醫(yī)藥企業(yè)的財務狀況。
　　模型的實證檢驗需要該行業(yè)所有同類企業(yè)或隨機抽取部分企業(yè)的財務數(shù)據(jù)進行整理，帶入預警模型，對判定結果進行檢驗。以2011年ST東盛和華東醫(yī)藥兩家上市公司的財務數(shù)據(jù)為例（如表5所示）。顯然，按照構建出的醫(yī)藥行業(yè)財務預警模型判定標準，ST東盛的判定值Y＝0.198＜0.5，預示著企業(yè)正陷入財務危機，需要考慮采取必要的措施進行緩解和改善；而華東醫(yī)藥的判定值Y＝0.557＞0.5，顯示財務狀況正常，目前不存在財務危機，但該判定值與0.5接近，因此企業(yè)應當提高警惕。
　　此外，對醫(yī)藥行業(yè)42家上市公司進行實證檢驗發(fā)現(xiàn)：上述假設模型的總體準確率達到85.7%，說明該預警模型能夠較好地判別上市公司是否陷入財務危機（檢驗情況如表6所示）。
　　五 結論
　　為了幫助醫(yī)藥行業(yè)上市公司有效地防范財務危機，本文通過對該行業(yè)陷入財務危機中的上市公司進行深入剖析，同時與同行業(yè)中財務正常的上市公司進行比較，借助SPSS 19.0統(tǒng)計軟件，構建出適用于該行業(yè)的財務預警模型。而且經(jīng)過實證檢驗，預測的總體準確率達到85.7%，表明該模型能夠較為準確地起到預警作用。
　　注釋
　　① 本文各表數(shù)據(jù)來自醫(yī)藥行業(yè)部分上市公司2004～2011年年報
　　參考文獻
　　［1］魯愛民.財務分析［M］.北京：機械工業(yè)出版社，20