基于Z-Score模型的财务困境预测研究

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基于Z-Score模型的财务困境预测研究

作者:李梦远

来源:《科技经济市场》2019年第08

要:基于Z-Score模型的适用性,以中远海控为例,利用其公布的财务数据对其财务状况进行预测研究,并提出建议。研究表明:虽然中远海控在财务报表中实现了扭亏为盈,但对未来财务状况的预测结果并不尽如人意,仍需企业管理者做出有效的整改措施,避免再次陷入财务困境。

关键词:模型;财务预测;中远海控 0 引言

经济的繁荣、科技的进步为我国金融市场开辟了广阔的发展空间,证券交易所的成立让企业看到了新的机遇,争先恐后地抓住机会上市,然而证券市场监管制度的不完善,让众多上市企业在日后的发展中出现了各种各样的问题,这些问题逐步导致了企业的财务危机。这些财务危机不仅会影响企业投资者和债权人的利益,还会影响企业的经营活动,企业如果想在市场经济中获得更好的发展,就需要时刻监测自身的财务状况,避免陷入财务困境。

建立财务困境预测体制,一方面可以保护利益相关者和股东的利益,一方面可以让企业的发展更加长远。本文以2013年被特别处理的中远海控为例,结合Edward Altman提出的Z-Score模型,并根据2016-2018年的财务指标数据预测2019年中远海控的财务状况,详细演示模型预测的过程。 1 文献回顾

关于企业财务预测模型的研究,国内外学者主要集中在对 Edward Altman 提出的Z-Score模型进行优化,将财务风险通过所选择的财务指标完成量化。通过对国内文献关于Z-Score型的研究,大都集中在将模型应用于各个行业。周守华、杨济华二人在Z-Score模型的基础上进行了改善,构建了新的财务困境预测模型,他们将新的模型命名为F-Score模型,该模型剔除了权益资本市场对财务状况的影响,更注重现金流量对经营情况的影响。吴珂、谢晋雯对上互联网金融行业进行了研究;杨雪艳等对医药行业进行了研究;张蔚虹等选择的是科技型上市公司;张晶等人通过财务指标分析与Z-Score模型相结合的方法,对蒙牛乳业进行了研究。通过一系列学者的实证研究表明:Z-Score模型适用于我国各行业财务困境的预测。

综上所述,关于财务困境预测,国内外学者已经作出了充分、详实的研究。本文运用Z-ScoreF-Score模型并结合中远海控实例,对上市公司财务预测进行研究。 2 研究设计


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2.1 样本选择与数据来源

本文选取我国航运业龙头老大——中远海控作为财务风险预测的研究对象,展示财务困境预测模型预测的过程。中远海控由中国远洋太平洋有限公司和中国远洋物流有限公司于2002年合资组建,中远海控在2011年发生净亏损104.5亿元,2012年亏损95.6亿元,2013年被特别处理为*ST远洋,该事件在国内影响重大。(201512月中国远洋与中国海运实施并购重组,并更名为中国远洋海运集团有限公司,次年,中远海运股票名称变更为中远海控,为保持全文一致性,本文统一采用中远海控这一名称。)本文数据主要取自巨潮资讯网、同花顺财经和中远海控对外披露的年报数据。 2.2 预测模型介绍 2.2.1 Z-Score模型预测

模型计算公式:Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

其中X1=(流动资产流动负债)/资产总额,反映企业的短期偿债能力;X2=留存收益/产总额,反映企业的盈利能力;X3=息税前利润/资产总额,评价企业的资产获利能力;X4=权益资本的市场价值/负债总额,说明了债权人资产和股东投入资本之间的内在联系;X5=营业收入/资产总额,体现了企业的周转能力和整体经营能力。Z-Score模型的判别方法是将X1X5应的财务指标筛选出来,代入公式中计算出Z值,模型的阈值为2.675,如果值大于2.675,则代表企业财务状况短时间内不会出现重大问题;如果Z值处于1.82.765之间,此时企业处在一个不明朗的范围内,也就是我们常说的灰色空间,需要结合多方因素进行评判;如果Z值小1.8,表示企业的财务状况已经发出危险的新号,有很大的几率会陷入财务困境,需要企业管理者尽快做出整改措施。 2.2.2 F-Score模型预测

计算公式:F=-0.1774+1.10911X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

其中X1X2X4三个指标代表的含义与Z-Score模型相同,X3=(税后收益+折旧)/债总额,反映了企业资产的获利能力;X5=(税后收益+折旧利息)/资产总额,反映了企业的再创造性。F-Score模型的判别方法同样是将X1X5对应的财务指标筛选出来,代入公式中计算出F值,F-Score模型的阈值为0.0775,如果F值大于0.0775,则代表企业运营良好;如果F值处于0.02740.0775之间,此时的企业需要结合企业多方面的财务分析来判定;如果F值小0.0274,表示企业的财务状况较差,需要引起企业管理者的重视。 3 对中远海控未来财务状况预测


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根据中远海控披露的2016-2018的年报,选取计算X1X5所需要的财务指标数据,代入上文介绍的模型中,分别计算出Z-Score模型中X1X5Z值,以及F-Score模型中的X1X5F值:

根据计算结果可以看出,两种模型的预测结果基本一致,中海远控2016-2018年的值均小1,值均为负,表明中远海控的财务状况十分不理想,可以猜测中海远控未来仍旧有再次陷入财务困境甚至再次被特别处理的可能。 4 研究结论及启示

企业财务困境的形成并不是短时间内一蹴而就的,而模型的预测可以使企业在出现危机的三年以前就出现征兆,及时的监测财务状况,对于企业的发展是十分必要的。本文所选取的多元判别模型改善了一元判别模型在预测时的单一性,使结果更加合理客观,应用也更为广泛。 在预测到财务危机的信号后,企业应及时针对问题进行处理,尽早采取应对措施。并且应当将预测结果与企业实际情况相结合,在定性与定量方面进行全面、多方位的研究。除了选取适合的模型进行监控,企业也应同时关注内部因素和外部宏观经济的变化,注重多元化发展,避免盲目扩张,树立风险意识,健全财务危机预警的机制,保证企业更长远、更稳定的发展。 参考文献:

[1]Altman E I Marco GVaretto F.Corporate distress diagnosis Comparisons using linear discriminant analysis and neural networks the Italian experience [J].Journal of Banking & Finance 1994183): 505-529.

[2]Altman. E I. Predicting financial distress of companies revisiting the Z-score and ZETA models[J].Stern School of Business New York University 2000,(9):12. [3]李秉成.企業财务困境形成过程研究[J].当代财经,2004,(1):109-112.

[4]张鸣,程涛.上市公司财务预警实证研究的动态视角[J].财经研究,2005311): 62-71.

[5]李秉成.企业财务困境形成过程研究[J].当代财经,2004,(1): 109-112.

[6]张鸣, 程涛.上市公司财务预警实证研究的动态视角[J].财经研究,2005311): 62-71.

[7]田子义.Z值财务预警模型解释[J].现代经济信息,2014,(12):245.


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