基于市盈率角度下的上市公司財務風險預警實證分析

一、引言

財務風險（FinancialRisk），是指企業在日常經營活動過程中，由于財務因素帶來的各種難以預料和控制的不利影響，由于財務狀況具有不確定性，導致企業存在蒙受損失的風險。按照財務活動的性質，財務風險分為流動性風險、融資風險和投資風險。

財務預警（Financial Forecast），是從財務角度對企業是否陷入危機進行的一種預測和判斷，通過財務數據及相關指標檢測分析，達到提前警示的作用，有效防止企業，尤其是上市公司帶來的惡化連鎖反應，導致投資人和相關利益者發生巨額損失。

財務風險預警按是否使用統計模型分為定性財務風險預警和定量財務風險預警。前者多以流程圖法、SWOT分析、資金周轉分析法等進行定性分析，存在風險預警后置的缺點，難以對財務風險導致的危機進行實時監測，而且該方法不具備通用性和準確計量等必要因素，難以對風險進行定量計量，只能進行模糊表述，導致風險預警的時效性和準確性大打折扣。

本文通過選取2019年十家ST上市公司過去四年的市盈率作為被解釋變量，使用定量分析方法，運用線性回歸統計模型，將市盈率作為被解釋變量，選取銷售利潤率、應收賬款周轉率、資產負債率、資本積累率四個財務方向的四種指標作為被解釋變量，確定財務風險預警被解釋變量權重，從而達到有效財務風險預警，為投資者及利益相關者規避風險提供有效依據。

二、指標選取依據

盈利能力指標：銷售利潤率，即利潤總額與營業收入的比率，是衡量企業盈利能力的一項重要指標。但是單一分析該指標會存在單一參照缺陷：第一，由于企業會計核算采取權責發生制，因此很多企業為了完成利潤和收入指標會采取提前確認收入和延遲結轉成本等賬務處理手段，導致年報數據與企業真實情況對比失真；第二，即使企業嚴格按照會計準則確認收入結轉成本，但是如果企業的大部分收入來自應收賬款，不能快速變現，再高的收入和利潤都只是“空中樓閣”，不僅沒有參考意義，而且會讓投資人及利益相關者在判斷企業風險等決策問題上出現失誤。

資產質量指標：應收賬款周轉率，即賒銷凈收入與平均應收賬款余額之比，應收賬款周轉率的快慢間接反應了企業現金流的速度。但是該指標也存在單一參照缺陷，比如高速的應收賬款周轉率并不一定表明企業現金盈余充足，可能只是貿易加速的一種類型，快進快出，倒買倒賣，但不一定能夠結余資金，很有可能屬于“賠本賺吆喝”的一種類型，因此該指標雖然可以彌補前述銷售利潤率的單一參照缺陷，但是其本身也存在一定不足。

債務風險指標：資產負債率，即負債總額與資產總額之比，該指標反映了企業總體財務安排，負債與股東權益的比例安排，是投資人和利益相關者對被投資企業最直觀的財務配比印象，是對被投資企業中長期戰略布局的第一感知。但是該指標也存在單一參照缺陷：第一，過高的資產負債率通常被認為企業“債臺高筑”，存在倒閉和關門的風險，但是有些特殊行業卻并非如此，例如當前的房地產行業，普遍存在高額銀行貸款，且數額巨大，但是地產商如果能快速套現，實現資金流轉，則不僅不存在資不抵債風險，還有可能獲得巨額收益；第二，過低的資產負債率并不代表企業健康發展，而可能存在財務杠桿利用不足和投資人投入回報率較低等不利風險。

績效評價指標：全員勞動生產率，即工業增加值與從業人員平均人數的比例，反映企業員工在一定時期內創造的勞動成果與其相匹配的勞動力消耗量的比率，主要衡量勞動力要素投入的產出效率。其中，工業增加值=勞動者報酬+折舊+稅金+利潤，企業是否存在風險，除了自身盈利和經營積累之外，還有很重要的一點就是員工報酬是否伴隨企業經營積累共同增長，該指標在反映員工勞動報酬的過程中會有折舊、稅金和利潤等因素影響，如果單一參照分析也會存在信息失真等風險。

綜上所述，如果將上述四種不同方向的財務指標構成本次實證分析的解釋變量閉環，可以克服單一財務比率缺陷的效應放大作用，四種因素的權重互相補充，互相制衡，使得財務風險預警模型更加及時有效，而且有效防止過度信任風險，達到均衡分析、實時預警的效果。具體見圖1。

圖1

三、實證分析模型構建及分析

（一）構建回歸方程

根據前述定義的被解釋變量和解釋變量，構建如下線性回歸方程：

Y=α0+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+γ

其中Y為市盈率，X1為銷售利潤率，X2為應收賬款周轉率，X3為資產負債率，X4為全員勞動生產率，γ是相互獨立且服從同一正態分布N(0，σ)的隨機變量，αi稱為回歸系數，表示解釋變量對被解釋變量的影響程度。

（二）描述性統計分析

本文使用Eviews10.0軟件進行回歸分析，將2016-2019年十家ST上市公司財務數據進行分析，該數據來源于東方財富網上市公司年報。數據描述性統計見表1。

從表1中可以得出以下結論：

X1（銷售利潤率）的Min（最小值）為-15.95，Max（最大值）為3.54，Std.Deviation（標準方差）為1.4333，Skewness（偏度）為0.1602>0，樣本總體呈現右偏分布，從中不難看出ST上市公司在銷售利潤率比重方面存在大幅的差距和波動，說明本文初始判斷中對于虛增收入和利潤的懷疑是正確的，即面臨退市風險的公司也可能存在正向的或較高的銷售利潤率。

X2（應收賬款周轉率）的Min（最小值）為0.32，Max（最大值）為0.81，Std.Deviation（標準方差）為0.2078，表明該指標波動性較小，應收賬款周轉率在不同的ST上市公司之間差距不是非常明顯，表明存在財務風險的ST上市公司存在現金流周轉困難的普遍問題，Skewness（偏度）為0.001，說明該財務指標呈現均勻分布，數據的對稱性較好。

X3（資產負債率）Min（最小值）為75.87，Max（最大值）為92.68，Std.Deviation（標準方差）為0.32754，其波動幅度不高，Skewness（偏度）0.212>0，樣本總體呈現右偏分布，可以得出以下結論：ST上市公司總體呈現資產負債率較高的財務風險特征。

X4（全員勞動生產率）Min（最小值）為6.38，Max（最大值）為11.53，Std.Deviation（標準方差）為0.26571，波動幅度不大，Skewness（偏度）0.257>0，樣本總體呈現右偏分布，可以得出以下結論：ST上市公司總體全員勞動生產率不高，表明全員職工薪酬、上繳稅金和計提固定資產折舊總體偏低。

Y（市盈率）Min（最小值）為-20.09，Max（最大值）為5.03，Std.Deviation（標準方差）為7.168，表明樣本總體波動幅度較大，Skewness（偏度）為-1.371<0，表明總體呈現左偏分布，可以得出以下結論：雖然ST上市公司存在巨大的財務風險，但是不排除有市場投機行為導致公司股票價格虛高，但是從總體來看，由于每股收益多數為負數，因此市盈率呈現左偏分布，該分析得出的結論符合證券市場投機情況。

表1 Descriptive Statistics（描述性統計）

根據上述ST上市公司年報來看，可以說每一家公司除了在市盈率方面存在較大差異外，其銷售利潤率、應收賬款周轉率、資產負債率和全員勞動生產率存在趨同現象，符合企業內部風險與外部市場投機存在相反情況的態勢。

綜上，通過簡單描述性分析，可以論證上述解釋變量和被解釋變量符合市場規律共性和財務風險共性的特征，滿足構建線性回歸方程的基本前提條件。

（三）回歸分析

下面我們對該模型的擬合優度和顯著性檢驗進行分析，分別見表2和表3。

從表2中可以得出以下結論：擬合優度R2=0.978，較為接近于1，說明前述提出的解釋變量和被解釋變量存在線性關系，所以構建的回歸模型：Y=α0+α1X1+α2X2+α3X3+α4X4+γ是可行且有效的。

本次顯著性檢驗分析統一選取a=5%的顯著性水平，使用F檢驗。樣本總量N=40，解釋變量=4，滿足F～F（4，40）的統計分布，通過查詢統計數據臨界值表，F0.05（4，40）=2.606，主要觀察表3中的以下兩個檢驗值①F=46.214>2.606；②Sig=0<0.05。可以得出以下結論：在滿足R2=0.978擬合優度條件下的線性回歸方程Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε總體是顯著且有效的，也就是說全體被解釋變量對于解釋變量產生線性影響，上述結論的準確性達到95%，出錯機率不超過5%。

表2 Model Summaryb（模型概述）

表3 ANOVAb

四、結論

通過對ST上市公司財務指標進行有效數據分析，得出銷售凈利率、應收賬款周轉率、資產負債率和勞動生產率四種變量對市盈率存在較為穩定的線性關系，同時也得出財務風險預警的線性回歸方程，對于投資者和利益相關者從企業年報中快速選取有效財務數據進行分析有極大的意義。