基于財務報表項目的現金流量信息挖掘分析

許存興

基于財務報表項目的現金流量信息挖掘分析

許存興*

渭南師范學院經濟與管理學院,陜西渭南714000

針對現有企業現金流量信息分析的局限，擬從報表項目中挖掘現金流量信息。通過選取2010年1593家公司作為研究樣本，利用資產負債表、利潤表和現金流量表財務數據，構建現金流凈額與資產負債報表和利潤報表各項目之間的多元回歸模型，并通過模型的擬合優度檢驗、模型的顯著性檢驗和回歸系數的顯著性檢驗，得出貨幣資金等15個項目影響現金流凈額的結論。

現金流量;財務報表項目;信息挖掘;多元回歸

自20世紀70年代以來，現金流量信息開始受到人們的關注，國內外學者從不同角度對現金流量也展開了相關研究。國外學者Dechow[1]和Dechow及Kothari和Watts[2]發現權責發生制下的盈余比現金流更好地計量了企業業績。財務分析家通過收益指標表達對公司未來發展的預測，資本市場通過收益指標調節社會資源，管理層以增加收益實現決策目標，達到其理想的報酬。由于報表收益數字是基于權責發生制基礎計算得出，其可靠度受“誠信”市場的制約，公眾也對收益指標的可靠性提出質疑。在一系列重大財務舞弊案發生后，公眾對現金流量的關注達到前所未有的程度，現金為王也成為財務經理的金科玉律。Sloan[3]研究發現企業現金盈余的持續性強于應計盈余，但是市場沒有能夠有效識別兩者持續性的差異，高估了應計盈余的價值。Ball和Shivakumar[4]研究了應計項與現金流的關系，得出應計項與同期現金流之間的非對稱相關關系，并提出應計項與現金流回歸計量模型。Burgstahler[5]等認為當期現金流量比盈余總額的預測效果更好。國內學者張俊瑞、董南雁和郭慧婷[6]從會計學和財務學角度對現金流操控行為提出相應治理意見。張俊瑞[7]認為應融合應計制和現金制會計基礎,構建全新的企業財務評價體系。張傳明,陳俊[8]探討了報表收益和現金流量的決策有用性問題，結果表明應計制報表收益的信息含量呈逐漸降低的趨勢。夏冬林和朱松[9]對應計項與現金流關系研究發現對于經營現金流為負的公司，總應計項與經營活動現金流之間的負相關關系更加明顯。韓曉明[10]研究發現應計項目和現金流量都具有增量價值相關性，現金流量的價值相關性和持續性均大于應計項目。趙春光[11]認為我國的現金流量具有價值相關性，并且低于會計盈余的價值相關性。張國清、夏立軍和方軼強[12]發現經營活動現金流量與凈利潤之間具有增量的價值相關性，且具有經營活動現金流量之外的增量信息。總之，實證研究結果表明會計盈利本身的信息含量呈遞減趨勢。

綜上所述，國內外學者關于現金流量的研究主要應計項與現金流量關系、現金流量操縱、應計制與現金制和現金流量信息含量等角度開展，并取得了相應的成果。但現有研究中缺乏現金流量與報表項目的相關研究，現金流量具體從何而來?與具體企業業務有何關系等問題均未研究。本文擬研究現金流量與報表項目的關系，從報表項目中挖掘現金流量信息。

1 研究方法

因本文研究的是現金流量與報表項目的關系，現金流量作為因變量，報表項目作為自變量，然而報表項目由多個項目組成，因此，該問題是兩個或兩個以上自變量對一個因變量的數量變化關系，稱為多元線性回歸分析，表現這一數量關系的數學公式稱為多元線性回歸模型。

設隨機變量y與一般變量x1,x2…xk的線形回歸模型為：

其中，β0,β1,…,βk是k+1個未知參數，β0稱為回歸常數，β1,…,βk稱為回歸系數，ε是隨機誤差，y稱為被解釋變量（因變量），x1,x2…xk是k個一般變量，稱為解釋變量（自變量）。對這一模型細加觀察后就會發現y是x1,x2…xk的線性函數（β0+β1x1+β2x2+…+βkxk）加上誤差項ε。誤差項說明了包含在y里面但不能被k個自變量的線性關系解釋的變異性。假定ε的平均值或期望值是零，y的平均值或期望值E(y)等于β0+β1x1+β2x2+…+βkxk。描述y的平均值如何依賴于x1,x2…xk的回歸方程為：

其中，β1,…,βk為回歸系數，對每一個回歸系數可以解釋為當所有其他自變量都保持不變時，對應于自變量ix改變一個單位，iβ是因變量y改變數量的一個估計值。

對多元線性回歸，利用判定系數r2=SSR/SST 度量估計回歸方程的擬合度，利用F檢驗來確定在因變量和所有自變量之間是否存在一個顯著性的關系，利用T檢驗來確定每一個單個的自變量是否顯著。

2 研究樣本和變量

2.1研究樣本及數據來源

結合我國的實際情況，本文將我國滬深兩市A股2010年財務數據比較完整1593家公司作為研究樣本。同時，樣本公司應排除金融類上市公司、排除創業板上市公司、上市日期在2009年12月31日前。本文所使用的數據信息主要來自于銳思數據(http://www.resset.cn/cn)中未調整的現金流量表、資產負債表和利潤表數據。根據會計報表滿足會計等式資產等于負債加所有者權益要求，因此對于存在部分變量數據缺失現象采用0進行替代。因此，最終得出31個行業1593家上市公司作為樣本。

2.2研究變量

2.2.1 被解釋變量被解釋變量是現金及現金等價物凈增加額，其由經營活動產生的現金流量凈額、投資活動產生的現金流量凈額、籌資活動產生的現金流量凈額、匯率變動對現金及現金等價物的影響和影響現金及現金等價物的其它科目等現金流量報表項目組成。

2.2.2 解釋變量解釋變量主要從資產負債表和利潤表報表項目中選取，為防止信息丟失，將資產負債表和現金流量表項目不進行任何刪除，從資產負債表和利潤表報表項目中分別選75個變量和31個變量進行分析。同時，由于被解釋變量是時期數據，而解釋變量資產負債表報表項目是時點數據，因此采用資產負債表報表各項目年未數據減去年初數據轉換成時期數據。

3 實證研究與分析

3.1多重共線性分析

因資產負債表和利潤表中自變量之間存在某種程度上的相關性，即多重共線性。對于含有兩個及以上自變量的多元回歸模型，如果它們的樣本自變量是高度相關時，就不可能確定任一特定的自變量對因變量的單獨影響。對單個參數t檢驗的結果做出解釋時就可能出現困難，嚴重的多重共線性可能導致最小二乘估計出現錯誤的符號。因此，本文依照經驗的檢驗方法對各變量之間的相關系數的絕對值大于0.7的自變量進行刪減，以便消除多重共線性問題。

3.2相關分析

為探尋因變量現金及現金等價物凈增加額與自變量資產負債報表各項目和利潤報表各項目之間線性相關程度的強弱并用適當的統計指標表示出來，這個過程就是相關分析。相關系數值r若在0＜r≤1，表明標志值與變量之間存在正相關關系；若在-1≤r＜0，表明標志值與變量之間存在負相關關系。當≥0.8時，視為高度相關；當0.5≤≤0.8時，視為中度相關；當0.3≤≤0.5時，視為低度相關；當≤0.3時，視為相關度極弱。經過相關分析并整理統計，結果見表1。

表1 相關分析統計表Table 1 Correlation analysis tables

從相關分析統計表1可以看出，因變量現金及現金等價物凈增加額分別與自變量資產負債報表47項和利潤報表11項進行了相關分析，中度負相關1項，低度負相關2項，極弱負相關21項，極弱正相關30項，低度正相關2項，中度正相關1項和高度正相關1項。其中相關系數在≤0.3共 51項，相關程度極弱，可視為不相關的，約占88%；相關系數在0.3≤≤0.5共4項，相關程度為低度相關，約占7%；相關系數在0.5≤≤0.8共2項，相關程度為中度相關，約占3%；相關系數在≥0.8共1項，相關程度為高度相關，約占2%。因存在部分變量相關系數極弱，可以視為不相關，因此將相關系數≤0.1共25項變量進行刪除，剩余33個變量作為研究對象。

3.3模型構建

因本文研究的是因變量現金及現金等價物凈增加額與自變量資產負債報表各項目和利潤報表各項目之間的關系，因此，利用逐步回歸法建立多元回歸模型。在逐步回歸過程中，每一步能增加或者刪除一個變量，當增加或者刪除一個變量而回歸模型得不到明顯的改善時，逐步回歸過程將被停止。經過15次回歸，最終回歸結果見表2。

表2 回歸系數表Table 2 Regression coefficient table

將回歸系數代入回歸方程（1）得出回歸模型

回歸模型（2）中x1、x3、x6、x8、x9、x11、x12、x13、x14、x15、x19、x23、x25、x26和x33分別代表貨幣資金、應收票據、應收股利、其它流動資產、在建工程、其它非流動資產、短期借款、交易性金融負債、應付票據、預收款項、一年內到期的非流動負債、非流動負債合計、資本公積、外幣報表折算差額、基本每股收益。

3.4模型檢驗

3.4.1 模型擬合優度檢驗多元線性回歸方程的擬合程度可以通過多元判定系數進行檢驗。其定義為：

表3 模型擬合優度檢驗Table 3 Model Goodness of Fit Test

其中SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和，SST為總離差平方和。2R的取值范圍為0≤R2≤1，R2越接近1，回歸平面擬合程度越高，反之，R2越接近0，擬合程度越低。表3為模型擬合優度檢驗，從表3中可看出，相關系數R=0.954，判定系數R2=0.910，調整的判定系數=0.910,說明樣本回歸方程擬合度較優。

3.4.2 模型的顯著性檢驗（F檢驗）F檢驗是被用來確定因變量和所有自變量之間是否存在一個顯著性的關系。其定義為：

其中，SSR為回歸平方和，SSE為殘差平方和，n為樣本數，k為自變量個數。從定義可以看出，如果F值較大，則說明自變量造成的因變量的變動遠遠大于隨機因素對因變量造成的影響。表4為模型顯著性檢驗表，從表4中可看出，統計量F=1068.077，相伴概率值=0.000,小于顯著性水平，說明多個自變量與因變量y之間存在線性回歸關系。

表4 模型顯著性檢驗表Table 4 The model significantly examination table

3.4.3 回歸系數的顯著性檢驗（t檢驗）若F檢驗已經表明了模型總體的顯著性，那么t檢驗被用來確定各自變量x1,x2,…,xk對因變量y的影響是否顯著，從而找出哪些自變量對y的影響是重要的，哪些是不重要的。要檢驗解釋變量xi對因變量y的線性作用是否顯著，要使用t檢驗。

式中n為樣本大小，n-k-1為自由度，Sβi為回歸系數βi的標準誤差。因此，若某個自變量的ix的回歸系數iβ的標準誤差較大，必然得到一個相對較小的t值，表明該自變量ix的解釋說明因變量變化的能力較差。從表2回歸系數T統計量得知，貨幣資金、短期借款、外幣報表折算差額、其它流動資產、其它非流動資產、在建工程、資本公積、應收股利、應收票據、預收款項、非流動負債合計、一年內到期的非流動負債等12個自變量對y的影響是重要的，交易性金融負債、基本每股收益、應付票據等3個自變量對y的影響相對較弱。同時，各變量的相伴概率值均小于顯著性水平a（a=0.05），說明各自變量與因變量之間存在顯著的線性關系。

4 結論

從回歸系數表可知，在33個變量中有15個變量進入回歸方程，其中10個自變量對因變量產生正影響，5個自變量對因變量產生負影響。正影響變量包括貨幣資金、應收股利、應收票據、其它流動資產、在建工程、其它非流動資產、預收款項、一年內到期的非流動負債、資本公積、基本每股收益與現金及現金等價物凈增加額；負影響變量包括應付票據、交易性金融負債、短期借款、非流動負債合計、外幣報表折算差額與現金及現金等價物凈增加額。企業為增加企業現金凈流量，一方面需增加正影響關系的項目，另一方面需減少負影響關系項目。

為增加正影響關系的項目，可以從以下幾方面考慮。（1）加強貨款回收工作，增加預收款項收入、現款收入及票據收入，減少賒銷收入，給予客戶方一定的優惠條件，鼓勵客戶積極還債，盡可能降低債務產生的壞賬；（2）加強存貨管理工作，積極處理長期積壓商品，變非流動資產為流動資產；（3）如實反映企業經營成果和盈利能利，減少虛減利潤，提高信用等級，積極爭取信貸支持，獲取更多貨幣資金；（4）充分使用非流動資產作為抵押物，減少超值抵押，騰出多押資產，釋放抵押能量，進行更多的抵押貸款；（5）工程項目申請專項貸款，封閉運行，提高融資效率；（6）積極吸收社會法人投資，有效運營投資項目，提高社會法人股東收益；（7）審慎對外投資，加強投資監管，積極收取投資收益；（8）積極爭取技術改造、技術研究等撥款項目，吸收捐贈收入，擴充資本公積。

為減少負影響關系的項目，可以從以下幾方面考慮:（1）對于超過訴訟時效的債務或名為債務但實際不用支付的債務及時予以清理，降低非流動負債和資產負債率；（2）搞好與供應商關系，對材料采購采用賒購方式，延期向供應商支付，緩解現金支付壓力；（3）通過債務重組、以資抵債方式緩解企業債務負擔，提高償債能力；（4）改變投資方式，增加實物投資、土地投資、知識產權投資，減少現金投資。

[1]Dechow P M.Accounting Earnings and Cash Flows as Measures of Firm Performance:the Role of Accounting Accruals[J].Journal ofAccounting and Economics,1994(18):3-42

[2]Dechow,Kothari,Watts J A E.The Relation Between Earnings and Cash Flows[J].Journal of Accounting and Economics,1998,25(5):133-168

[3]Sloan R G.Do Stock Fully Reflect Information in Accruals and Cash Flows about Future Earnings?[J].The Accounting Review,1996,71(7):289-316

[4]Ball R,Shivakumar L.Earnings Quality in U.K.Private Firms:Comparative Loss Recognition Timeliness[J].Journal ofAccounting&Economics,2005,39:83-128

[5]Burgstahler D,Diehev I.Earnings Management to Avoid Earnings Decreases and Losses[J].Journal of Accounting and Economies,1997,24(12):99-27

[6]張俊瑞,董南雁,郭慧婷.應計制與現金制融合背景下的現金流操控-從盈余管理到現金流操控[J].山西財經大學學報,2007,29(11):114-118

[7]張俊瑞.融合應計制與現金制會計基礎構建企業財務評價體系的一個理論架構[J].會計之友,2004(7):4-6

[8]張傳明,陳俊.報表收益與現金流量的決策有用性研究[J].經濟問題探索,2009(7):186-190

[9]夏冬林,朱松.基于應計項與現金流關系的會計穩健性研究[J].當代財經,2009,294(5):98-102

[10]韓曉明.應計項目、現金流量與會計盈余質量[J].財政研究,2011(9):77-81

[11]趙春光.現金流量價值相關性的實證研究-兼評現金流量表準則的實施效果[J].會計研究,2004(2):29-35

[12]張國清,夏立軍,方軼強.會計盈余及其組成部分的價值相關性-來自滬、深股市的經驗證據[J].中國會計與財務研究,2006(3):74-96

Cash Flow Information MiningAnalysis Based on the Items of the Financial Statements

XU Cun-xing1*
School of Economics and Management,Weinan Normal University,Weinan714000,China

The cash flow information is excavated from the report Items because of the limitations of existing business cash flow analysis.1593 Companies are selected as the study sample.Multiple regression models are built between the net cash flow and Items of statements of assets and liabilities and profit report through the financial data of balance sheet,income statement and cash flow.The model is tested by the model goodness of fit and significance and significance of the regression coefficient.It is conclusion that the net cash flow is affected by monetary funds and so on.

Cash flow;financial statement items;information mining;multiple regression

F275文獻標示碼:A

1000-2324(2014)04-0626-06

2012-10-19

2012-12-17

陜西省教育廳科學研究項目(12JK0061);陜西省哲學社會科學規劃辦(11H008)

許存興(1976-),男,陜西西安人,副教授,管理學碩士,主要從事公司治理研究.

*通訊作者:Author for correspondence.E-mail:xucunxing@qq.com