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基于Z值及改進(jìn)模型對浙江省制造業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確性比較研究

2020-07-23 07:07:50尤麗麗
現(xiàn)代營銷·學(xué)苑版 2020年6期

摘要:論文以美國Akrnan提出的“Z計(jì)分模型”為基礎(chǔ),分析Z值模型、Z'值模型和EMS模型的區(qū)別。通過選取浙江省制造業(yè)2016 2018年ST公司和非ST公司作為研究樣本,分析比較不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的判斷準(zhǔn)確性。結(jié)果顯示,不同模型對ST和非ST兩種財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警準(zhǔn)確性存在較大差異。

關(guān)鍵詞:Z值;EMS模型;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

基金項(xiàng)目:溫州市社科聯(lián)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題成果(編號:19wsk214)

一、引言

浙江省制造業(yè)發(fā)展有一定規(guī)模,在全國經(jīng)濟(jì)總量中的地位正不斷提升,但是普遍存在融資渠道有限、融資成本高、資本管理能力不足、財(cái)務(wù)制度不健全和內(nèi)部控制薄弱等制約企業(yè)發(fā)展的因素。可以說財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為浙江制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展所面臨的十分現(xiàn)實(shí)的問題。因此,建立與健全財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警與防范系統(tǒng)是防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要途徑。

二、Z值模型及發(fā)展簡介

Z值模型是運(yùn)用多變量模式建立多元線性模型,即運(yùn)用多種財(cái)務(wù)指標(biāo)加權(quán)匯總產(chǎn)生的總分(即Z值)來預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。Altman(1968)年將66家中等規(guī)模公司分為33家破產(chǎn)組和33家非破產(chǎn)組作為樣本研究,得出Z計(jì)分模型(見式1),Altman(1983)將模型(見式2)改進(jìn)以適用于制造業(yè)非上市公司,隨后Altman進(jìn)一步將模型重新進(jìn)行研究和設(shè)計(jì),提出了適用于非制造業(yè)實(shí)體(見式3)的危機(jī)預(yù)測模型。為了將Z模型應(yīng)用于新興市場,Altman,Hartzell和Peck在1995年首次建立了新興市場財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測模型,稱為EMS模型(見式4)。

Z=1.2X1+ 1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X 5 (式1)

其中X1為營運(yùn)資本/總資產(chǎn),X2為留存收益,總資產(chǎn),X3為息稅前利潤/總資產(chǎn),X4為權(quán)益市值/總負(fù)債,X5為銷售收入/總資產(chǎn)。Z值模型的分級標(biāo)準(zhǔn)為:當(dāng)Z值大于2.99時(shí),公司財(cái)務(wù)狀況處于安全區(qū),當(dāng)Z值在1.81-2.99之間時(shí),公司財(cái)務(wù)狀況處于灰色區(qū),當(dāng)Z值小于1.81時(shí),公司財(cái)務(wù)狀況處于危機(jī)區(qū)。

Z=0.7 17X1+0.847X2+3. 107X3+0.420X4+0.998X5(式2)

其中X1X2.X3.X5與Z值模型一致,X4為權(quán)益賬面價(jià)值/總負(fù)債

Z值模型的分級標(biāo)準(zhǔn)為:當(dāng)Z值大于2.9時(shí),公司財(cái)務(wù)狀況處于安全區(qū),當(dāng)Z'值在1.23-2.9之間時(shí),公司財(cái)務(wù)狀況處于灰色區(qū),當(dāng)z'值小于1.23時(shí),公司財(cái)務(wù)狀況處于危機(jī)區(qū)。

Z''=6.56X1+3.62X2+6.72X3+1.05X4(式3)

其中X1.X2.X3.X4與Z”值模型一致,剔除了X5

EMScore=3.25+6.56X1+3.62X2+6.72X3+ 1.05X4(式4)

式1的Z值模型運(yùn)用最為廣泛,本文將運(yùn)用精確的Z值和Z'值模型參數(shù)和分級標(biāo)準(zhǔn),故本文也將使用EMS模型進(jìn)行財(cái)務(wù)狀況預(yù)測,最終比較Z值、Z值和EMS各模型的預(yù)測準(zhǔn)確度。

三、樣本選擇及數(shù)據(jù)分析

1.樣本選擇

Altman的Z值模型將破產(chǎn)公司作為研究樣本提出財(cái)務(wù)危機(jī)的界定標(biāo)準(zhǔn)有三條:(1)權(quán)益為負(fù)(2)利潤為負(fù)(3)流動(dòng)比率小于1我國證券市場的ST制度狀況,故研究中將浙江省制造業(yè)2016-2018年分為非ST類制造業(yè)和ST類制造業(yè)(含ST、*ST公司)兩組,利用Excel和Stata15.0軟件,對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。

從國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫中選取2016-2018年浙江省制造業(yè)上市公司,剔除缺失值,最終選取的樣本包括:2016年ST公司78家,2017年75家,2018年77家,2016年非ST公司240家,2017年303家,2018年316家。其中Z值模型,Z值模型和EMS模型值的計(jì)算結(jié)果如下:

2.2值模型預(yù)測準(zhǔn)確度分析

從表1一表4可以發(fā)現(xiàn),2016年非ST公司處于安全區(qū)的有191家,占240家非ST公司的800-/0,即Z模型判斷準(zhǔn)確率為80%;處于危機(jī)區(qū)的有9家,占3%,即Z模型誤判率為3%;處于灰色區(qū)的有40家,占17%。2017年非ST公司處于安全區(qū)的有258家,占303家非ST公司的85%,即Z模型判斷準(zhǔn)確率為85%;處于危機(jī)區(qū)的有8家,占3%,即Z模型誤判率為3%;處于灰色區(qū)的有37家,占12%。2018年非ST公司處于安全區(qū)的有237家,占316家非ST公司的75%,即Z模型判斷準(zhǔn)確率為75%;處于危機(jī)區(qū)的有15家,占5%,即Z模型誤判率為5%;處于灰色區(qū)的有64家,占20%。

2016年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有23家,Z模型判斷準(zhǔn)確率為30%;處于安全區(qū)的有44家,Z模型誤判率為56%;處于灰色區(qū)的有11家,占14%。2017年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有36家,Z模型判斷準(zhǔn)確率為49%;處于安全區(qū)的有25家,Z模型誤判率為33%;處于灰色區(qū)的有14家,占18%。2018年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有44家,Z模型判斷準(zhǔn)確率為58%;處于安全區(qū)的有26家,Z模型誤判率為33%;處于灰色區(qū)的有7家,占9%。

3.Z‘值模型預(yù)測準(zhǔn)確度分析

2016年非ST公司處于安全區(qū)的有73家,占240家非ST公司的30%,即Z模型判斷準(zhǔn)確率為30%;處于危機(jī)區(qū)的有30家,占13%,即Z,模型誤判率為13%;處于灰色區(qū)的有137家,占57%。2017年非ST公司處于安全區(qū)的有97家,占303家非ST公司的32%,即Z,模型判斷準(zhǔn)確率為32%;處于危機(jī)區(qū)的有32家,占11%,即Z模型誤判率為11%;處于灰色區(qū)的有174家,占57%。2018年非ST公司處于安全區(qū)的有83家,占316家非ST公司的26%,即Z模型判斷準(zhǔn)確率為26%;處于危機(jī)區(qū)的有52家,占16%,即Z模型誤判率為16%;處于灰色區(qū)的有181家,占57%。

2016年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有56家,Z,模型判斷準(zhǔn)確率為73%;處于安全區(qū)的有5家,Z'模型誤判率為6%;處于灰色區(qū)的有17家,占21%。2017年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有60家,Z,模型判斷準(zhǔn)確率為80%;處于安全區(qū)的有6家,Z,模型誤判率為8%;處于灰色區(qū)的有9家,占12%。2018年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有54家,z'模型判斷準(zhǔn)確率為71%;處于安全區(qū)的有5家,Z,模型誤判率為6%;處于灰色區(qū)的有18家,占23%。

4.EMS模型預(yù)測準(zhǔn)確度分析

2016年非ST公司處于安全區(qū)的有197家,占240家非ST公司的82%,即EMS模型判斷準(zhǔn)確率為82%;處于危機(jī)區(qū)的有4家,占2%,即EMS模型誤判率為2%;處于灰色區(qū)的有39家,占16%。2017年非ST公司處于安全區(qū)的有260家,占303家非ST公司的86%,即EMS模型判斷準(zhǔn)確率為86%;處于危機(jī)區(qū)的有4家,占1%,即EMS模型誤判率為1%;處于灰色區(qū)的有39家,占13%。2018年非ST公司處于安全區(qū)的有257家,占316家非ST公司的81%,即EMS模型判斷準(zhǔn)確率為81%;處于危機(jī)區(qū)的有20家,占6%,即EMS模型誤判率為6%;處于灰色區(qū)的有39家,占12%。

2016年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有41家,EMS模型判斷準(zhǔn)確率為54%;處于安全區(qū)的有27家,EMS模型誤判率為34%;處于灰色區(qū)的有10家,占12%。2017年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有44家,EMS模型判斷準(zhǔn)確率為59%;處于安全區(qū)的有21家,EMS模型誤判率為28%;處于灰色區(qū)的有10家,占13%。2018年ST公司處于危機(jī)區(qū)的有45家,EMS模型判斷準(zhǔn)確率為59%;處于安全區(qū)的有22家,EMS模型誤判率為28%;處于灰色區(qū)的有10家,占13%。

結(jié)論

從以上的分析可以發(fā)現(xiàn),Z值模型對2016-2018年浙江省制造業(yè)非ST財(cái)務(wù)狀況較好的公司的預(yù)測準(zhǔn)確度分別為80%、85%、75%,準(zhǔn)確度較高;Z,值模型的預(yù)測準(zhǔn)確度2016-2018年分別為30%、32%、26%,準(zhǔn)確度較低;EMS模型的預(yù)測準(zhǔn)確度2016-2018年分別為82%、86%、81%,準(zhǔn)確度與前兩者相比最高。Z值模型對2016-2018年浙江省制造業(yè)ST財(cái)務(wù)狀況較差的公司的預(yù)測準(zhǔn)確度分別為30%、49%、58%,準(zhǔn)確度較低;Z值模型的預(yù)測準(zhǔn)確度2016-2018年分別為73%、80%、71%,準(zhǔn)確度較高;EMS模型的預(yù)測準(zhǔn)確度2016-2018年分別為54%、59%、59%,準(zhǔn)確度適中。

綜上,將EMS運(yùn)用于浙江省制造業(yè)各實(shí)體的財(cái)務(wù)預(yù)警,無論各實(shí)體處于財(cái)務(wù)狀況良好或較差的情況,EMS模型的預(yù)測準(zhǔn)確性都較高,而且EMS模型中采用的指標(biāo)也適用于非上市實(shí)體,符合浙江省制造業(yè)大部分屬于非上市公司的現(xiàn)狀,因此采用EMS模型對浙江省制造業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警的適應(yīng)性較強(qiáng)。

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作者簡介:

尤麗麗( 1985 - ),女,漢族,浙江溫州人,碩士研究生,溫州商學(xué)院管理學(xué)院,講師,研究方向:企業(yè)財(cái)務(wù)管理。

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