基于TVA的房地產上市企業財務預警模型

一.研究背景

迄今為止，國內外學者已經對財務預警模型進行了大量研究，但是大部分采用的都是傳統的財務指標體系，對新財務指標的探討和研究還不充分，目前并沒有研究將TVA指標引入財務預警模型指標體系。一個實用、科學、預測準確的針對房地產上市企業的財務預警模型還沒有被開發出來。

本文在借鑒國內外學對企業財務預警的大量研究工作的基礎上，介紹TVA與EVA兩個財務指標，從理論上比較兩者的優劣，證明了TVA是衡量公司財務狀況和運營能力的更為全面更為優越的指標。然后從盈利能力、償債能力、營運能力和每股指標等四個維度構建預警模型的指標體系，并且引入新的指TVA、EVA，建立以TVA為核心的指標體系、以EVA為核心的指標體系和基于傳統的財務指標體系。

二.TVA與EVA理論比較

二十世紀80年代，美國思騰·思特公司提出了經濟增加值（EVA）的概念。由于EVA充分考慮了機會成本、時間價值在內的全部資本成本，反映了超額收益的理念，一經問世，就受到廣泛關注，深受追捧。

EVA的公式如下：

EVA=稅后凈營業利潤-經營投入資本成本

=稅后凈營業利潤-經營投入資本總額×加權平均資本成本率

=NOPAT-OIC×WACC（2.1）

EVA的優點在于充分考慮了內部留存收益籌資的成本激起投資回報率，承認股權投資成本，在量化后與債權成本加權后構成加權平均資本成本。EVA不但考慮了稅后凈利潤，并且在此基礎上考慮了所有者權益資本的成本，提高了財務衡量的質量和經營融資效率[14]。

然而EVA的有效性也受到了很多的質疑。質疑主要存在于以下兩個方面：

（1）EVA比傳統指標對股價、股票收益的解釋力更強，但解釋能力有限。對EVA指標的研究結果在總體上還是支持EVA比傳統指標對股價、股票收益的解釋力更強這一結論的，但它的解釋能力并不像它的支持者所說的那樣強。

（2）EVA本身存在漏洞，是管理者有機會操縱EVA指標。當作為業績評價工具時，會促使管理人員放棄了對那些投資醞釀期較長，無法在短期內提高EVA的項目投資。這樣，雖然EVA指標提高，但是并不利于企業的長期發展。

EVA指標產生質疑的原因主要有兩個：

（1）EVA采用的是賬面價值，而市場價值才是市場收益率形成的基礎。

（2）市場投資者的收益包括兩個方面：資本利得（CG，Capital Gains）和自由現金流（FCF，Free Cash Flow）。但是EVA不能有效反映這兩方面的指標。

EVA不能真正度量超過投資者期望的那部分超額收益，那就必須尋找更為理想的超額收益衡量指標。

針對EVA上述缺陷，我們進行改進：

投資者預期收益并不能完全由NOPAT包括，而是反映在FCF和CG兩個方面，因此將公式（2）中的NOPAT改成FCF+CG。

投資者的期望收益以市場價值為基礎，因此將（2）中的OIC改為上一期的MVA。

改進后，我們得到了新的度量指標，定義為“真實增加值”（TVA， True Value Added）。

TVA公式為：

TVA=FCF+CG-MV0×WACC

三.財務預警模型指標體系的建立

基于國內外學者已經進行的財務預警模型研究，通過比量考核，將TVA引入指標體系，我們選取包括TVA、EVA在內的16個財務指標建立財務預警模型指標體系如下：

四.財務預警模型的建立

神經網絡分析模型一般可以被簡稱為ANNA 模型，起源于二十世紀九十年代，直到今天依然還在不斷地被完善修改。神經網絡模型的處理系統是并行分布模式，在科學性和準確性上都出類拔萃。它強大的計算能力、一流的學習能力和超群的糾錯能力使得其在諸多領域得到了應用。在財務預警的領域，神經網絡模型也起著至關重要的作用。

ANNA模型一般結構分三層：

第一層是輸入層，需要輸入n維有關矢量〔x1，x2，x3，…，xn〕T，

第二層是規定權重形式，即WTX=（W0+S1）InWiXi，其中：X=〔x1，x2，x3，…，xn〕T，X=〔W1，W2，W3，…，Wn〕T，

第三層為輸出層，簡化的輸出層表達形式為Y=sgn（WTX）。

ANNA模型擁有強大的并行計算能力、自學和糾錯能力，當財務預警分析的樣本數增多時，ANNA模型會隨之積累更新，以此來對可能出現在企業的財務危機及相關征兆進行預警處理，這就實現了企業處理財務危機的動態預警機制。ANNA模型從客觀角度對企業財務危機情況進行判斷，避免受到變量特征的影響，所以對于企業來講，ANNA模型的準確性相對來說更高。

在本文中，以篩選出的16個指標作為輸入節點，輸出節點為公司財務狀況的類型，即財務正常和財務危機，分別表示成（0，1）和（1，0），中間層的績點根據經驗選為15，至此，本文所采用的的16*15*2的神經網絡模型就構建起來了。

五.實證分析

本文采用2009-2012年房地產上市公司財務數據作為學習和檢驗樣本。分別用包含TVA的指標體系、包含EVA的指標體系和只包含傳統財務指標的指標體系進行對比驗證，結果如下：

模型名稱誤判數準確數誤判率準確率

TVA指標體系1175.56%94.44%

EVA指標體系18211.11%88.89%

傳統財務指標體系18211.11%88.89%

由結果可知，以TVA為核心的BP神經網絡財務預警模型是有較強的預測性的。

然而，在研究中，還是存在著一些財務數據難以獲得的問題，這使得研究存在了某種程度上的局限性，在今后，我們仍需要進一步完善現有的模型和成果，主要涉及以下幾個方面：

完善樣本數據

在接下來的工作中，我們應加大樣本數據的范圍，擴大樣本數據的數量。在本文總，樣本數據全部取自滬、深交易所中相關的房地產上市公司的數據。然而，當前我國經濟發展存在一定局限性，這使得我國的一些中小企業的數據資料難以獲得，本文中就沒有對其進行研究，這是本研究的缺憾之處。如果有機會有條件的話，本研究將進一步擴大樣本數據的選取范圍，將中小企業的相關數據加入到研究中來。本文中，選取了22個學習樣本以及18個檢驗樣本，這些樣本與國內外從事相關研究中所使用的樣本在規模上仍然是較小的。如果樣本規模不夠大，研究的效果和結論就有可能會發生偏差，所以，在今后應不斷加強對樣本數據的完善。

完善研究變量

在本文中，指標體系選取了能夠反映企業的盈利能力、運營水平、償債機制、每股指標的功能指標，這一指標體系中缺少了反映企業表外信息的指標。然而在現實情況下，一個企業的財務狀況、運營水平是有可能受到一些非財務因素的表外信息的影響的，這些信息包括公司重大事項、公司治理結構以及公司股東和股本變化等等。因此，在今后的研究工作中，應當添加相關的反映企業表外信息的指標。（作者單位：中央財經大學）

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