分析公司的财务状况大全11篇

绪论：写作既是个人情感的抒发，也是对学术真理的探索，欢迎阅读由发表云整理的11篇分析公司的财务状况范文，希望它们能为您的写作提供参考和启发。

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文章编号：1672―3198（2014）21―0123―01

股份回购是指上市公司回购其自身发行在外的股份，以达到减资或调整股本结构等目的的一种公司理财行为，是上市公司提升股票价值的重要手段之一。而从股份回购的运作机制来看，股份回购在资产负债表上直接表现为公司实收资本的减少，企业资本结构、所有权结构的变化，从实质上影响公司的利润指标和盈利能力指标。

1股份回购的意义

1.1优化资本结构

上市公司通过一切有效手段来实现企业价值的最大化，其中通过股份回购在某一时期能减少该企业的实收资本，提高资产负债率，这样能缓解企业面临的一些问题，给企业带来利益。同时，在实际操作中，通过股份回购增加企业负债比例，使企业的资产收益率高于企业债务，在一定程度上能提高企业的资产收益率，这样就避免企业花周折去借债来达到这一目的，而在短时间内便能有效地改善公司的资本结构。

1.2稳定公司股价

股票价格由股票内在价值和资本市场来决定。通常在经济出现问题的情况下，股市就会陷入较低迷的状态，引起公司大量抛售股票，导致股价下跌和资金流动性减弱的恶性循环。在股价下降时，公司回购自己的股票，导致公司股票数量减少，采取此方式在一定程度上可以提高公司的股票价格，使投资者看到公司的价值提升及可观发展前景，这样就能吸引大量投资者进行投资，从而帮助公司保障稳定的财务结构，维护公司的股票价格。

1.3改善股利分配

股票回购经常被作为公司对股东的一种回报手段，与现金股利相比较，是一种更为灵活的股利分配方式。首先，股利分配是依据股东的持股比例进行的，但股票回购却不一定，并不是所有股东都会有平等的待遇；其次，对未来公司的股利分配，股东仍具有对剩余索取权，但股票回购后，需要股东放弃公司的部分所有权；再次，股利分配讲求的是股利的持续性和稳定性，一旦公司中断了分配，便被股东认为是公司的经营出现了问题，由于股票回购是一种特殊的分配方式，它可以将现金快速地转到股东的手中，而且对未来股利的派发没有任何压力。

上市公司股份回购对上市公司的治理具有不可替代的现实作用，但是任何事物都有利弊，股份公司股份回购在起作用的同时也不可避免的存在着局限性。结合案例具体分析股份回购对公司存在的影响。

2股份回购对上市公司财务状况的影响

2.1案例背景

宁波华翔电子股份有限公司（简称“宁波华翔”）2011年―2012年期间先后开展了两次股份回购。第一次股份回购发生在2011年5-11月，公司计划回购总资金不超过2亿元，以不超过14.5元/股的价格，回购股份不超过1，379万股。第二次股份回购发生在2012年1-8月，公司拟动用不超过5亿元，回购价格不高于7元/股，回购股份不超过7143万股。两次回购发生时间十分紧凑，回购方式同为集中竞价交易。

2.2股份回购对宁波华翔财务状况的影响

（1）回购资金过大，减弱盈利能力。

宁波华翔公司第一次回购实际支付14，420.85万元，第二次回购实际支付金额为15，982.45万元。在短短不到两年内公司进行股份回购支付的资金超过30，403.3万元，短期内大规模的回购给企业盈利能力带来很大影响。宁波华翔公司净资产收益率在2010―2012年分别是15.91%、10.57%、9.40%（数据来源：和讯网），从数据可以看出，净资产收益率的降低，说明企业自有资本获取收益的能力越弱，运营效益也越差。在回购后企业获利水平低，没有足够的资金来弥补股份回购所支付的巨额资金，导致公司盈利能力减弱。

（2）支付方式单一，削弱偿债能力。

宁波华翔公司使用现金回购，这样必定会减少流动资产，但由于负债基本保持不变，使资产负债率提升，尤其是宁波华翔在短短两年里进行了两次回购，很大程度上降低了公司偿债能力。宁波华翔公司2010―2012年负债比率变化表。见表1。

公司主要采用流动比率和速动比率等指标对短期偿债能力做出评价。通常，流动比率和速动比率的高低直接反映出企业偿债能力的强弱。表2数据显示，宁波华翔公司的流动比率和速动比率逐年下降，2010年―2012年流动比率分别是2.33、1.96、1.44，速动比率分别是1.80、1.45、103；随着流动比率与速动比率的大大降低，影响宁波华翔的偿债能力；从资产负债率来看，2010―2012年宁波华翔公司的资产负债率分别是0.27、0.30、0.41，资产负债率逐年增加，实施两次回购后资产负债率增加了13%，资产负债率越高表明企业偿债能力越弱。随着流动比率与速动比率的大大降低、资产负债率的逐年增加和权益负债率的逐渐下降，宁波华翔公司的偿债能力大大降低，宁波华翔公司在短

3股份回购问题的解决措施

3.1拓宽融资渠道，以解决回购所需资金

在我国，影响上市公司股票回购的重要因素之一是回购资金不足，而且大多数上市公司基本依靠自有资金进行回购，这样就加大了回购的难度，所以，上市公司需要拓宽回购的融资渠道，可以考虑融资回购。上市公司使用大量资金进行股份回购，这会对公司的支付压力变大，导致企业的利益受损。宁波华翔公司由于股份回购金额过大，企业现有的资金不足，导致企业盈利能力下降，因此，宁波华翔公司应拓宽融资渠道，以解决回购所需资金，以保证金额大不会对企业的长期稳定发展产生重大影响。公司在实施回购时，应该充分考虑使用债券融资方式来进行股份回购，从而保障股票回购的顺利进行。由于发行可转换公司债券具有较低的资金成本，投资者可以在一定时期将其转换成公司股票，所以，发行可转换公司债券是极好的融资工具。

3.2开展支付方式多样化

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航班延误问题不仅严重影响了民航旅客对航空公司服务质量的满意度，而且影响到航空公司的客源、市场占有率与行业竞争力。而在造成航班延误的原因中约有45%为航空公司自身原因，因此深入分析航空公司内部造成延误的因素对实现航班正常率85%以上的目标有重要意义。国内外对航班延误问题的研究大多集中于决策信息系统的建立与优化方面，极少有学者研究航空公司自身财务状况对民航服务质量的影响。国外主要有美国学者Rose分析了航空公司财务指标对民航安全的影响，Vasanthakumar研究了航空公司财务指标对航班延误的影响，指出航空公司的规模、负债情况、业务增长以及员工劳动生产率等因素会影响航班延误率。国内在此方面的研究还是空白，本文拟在借鉴国外学者研究成果的基础上，结合我国国情构建Logistic回归模型分析航空公司财务状况对航班延误的影响，以期对民航局和航空公司治理航班延误问题提供理论支持。

二、Logistic模型构建

本文的目的是研究航空公司财务特性与航班延误的关系，假设航空公司的盈利能力、负债情况、资产运营能力、公司规模等因素会影响航班延误的可能性。一个航班或者准点或者延误，是一个二分类变量，而Logistic回归模型是对二分类变量进行回归分析时最为普遍应用的多元量化分析方法。而且Logistic回归模型采用最大似然估计法进行参数估计，不要求样本数据呈正态分布，这与现实中公司财务指标的真实情况相吻合，因此本文拟构建Logistic回归模型研究航空公司财务指标与航班延误的关系。

假设P为航班延误的概率，则1-P为航班正常的概率，变量Xi为Logistic回归模型的自变量，它们是反映航空公司财务状况的指标。

Logistic模型的因变量为航班是否延误，如果一个航班发生了延误，则因变量的编码为Y=1；如果没有延误，其编码为Y=0，则有：

Ln（Pi/（1-Pi））=a+∑βiXii=1，...，n

P（Yi=1/Xi）=1/［1+e-（a+∑βixi）］

三、样本选择

本文选择中国国际航空、南方航空、东方航空、海南航空、上海航空五家上市公司2005年~2009五年每季度的财务数据以及航班延误数据作为研究样本。因为中国国际航空上市较晚，从2006年第二季度才能查到完整数据，而五个上市航空公司2009年第四季度的财务数据还没有，因此共得到90个样本。

四、变量设定与筛选

（1）因变量设定。因为我国民航局没有专门的航班延误指标，只有正常航班与不正常航班统计，而航班延误占了不正常航班的绝大多数，因此本文采用航班不正常率作为航班延误的替代变量。

由于Logistic模型的因变量是分类变量，需将连续型变量航班不正常率转化为二分类变量。如果某航空公司某一季度不正常率大于所有样本航空公司该季度不正常率均值，则赋值为1，低于均值的赋值为0，即赋值为1的公司相对于赋值为0的公司发生航班延误的可能性更大。

（2）自变量设定。本文选择反映航空公司盈利能力、现金流量、偿债能力、运营能力、成长能力及公司规模的各类变量作为候选自变量。具体指标如下：

盈利能力指标：主营业务利润率、销售净利率、净利润

现金流量指标：经营活动净现金流、总资产现金回收率、销售收现率

偿债能力指标：流动比率、资产负债率

运营能力指标：总资产周转率、固定资产周转率

公司成长性指标：主营收入增长率、净利润增长率

公司规模指标：主营业务收入、资产总额

盈利能力指标与现金流量指标反映了公司的获取利润和现金流的能力，获利能力与现金流量指标越高，公司越有充足的资金改善服务，而且盈利公司相对于亏损公司员工的工作积极性和主动性更高，有利于提高工作效率，降低人为原因的航班延误。负债指标反映了公司负债程度，航空公司在购买或融资租赁飞机、发动机等固定资产时，往往会利用长期负债，所以资产负债率升高可能说明航空公司处于业务扩张期，购买的飞机多，可用运力增加，有助于增加航空公司航班计划灵活性，降低航班延误的可能性。而流动比率反映了公司流动资产对流动负债的保障程度，流动比率越高，说明公司能够按时偿还到期负债的可能性大，也说明公司拥有较充分的资金可用于提高服务质量，降低航班延误。运营能力指标反映了航空公司的资产利用效率，运营能力指标越大，说明公司对资产的利用效率越高，不过我国航空公司普遍存在的一个问题是，飞机日利用率较高，这样虽然充分发挥了飞机的生产能力，但造成航班衔接过于紧密，一旦某一航班发生延误，就会影响后续的一系列航班，造成大规模的延误，因此固定资产周转率高可能会加重航班延误问题。公司成长性指标反映了公司业务增长情况，公司业务增长越快，航空公司可能会面临更大的航班延误压力。公司规模变量反映了一个航空公司的实力和市场地位，公司规模越大，其可支配的资源越多，发生飞机晚到时可调节的余地越大，有利于降低航班延误问题。

（3）自变量筛选。由于所选自变量较多，在进行回归分析前先进行自变量筛选。

第一步：利用单变量Logistic回归模型筛选自变量。筛选自变量的方法：从检查每个候选自变量与因变量之间的简单关系着手，通过拟合单变量Logistic回归模型来取得变量的显著性检验结果。在简单关系分析完成后，按显著性从高到低选择进入多变量回归模型的自变量。在选择时只要一个自变量在其简单关系的检验中P

通过对每个自变量的简单分析，符合标准的自变量有资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率，主营收入增长率、主营业务收入、固定资产周转率。

第二步：对入选指标进行多重共线性检验。因为所选指标均为公司财务指标，为了避免指标间的多重共线性问题，在进行多变量回归前先进行多重共线性检验。本文采用自变量的相关系数表、并借助SPSS，使用容忍度、方差膨胀因子、特征值和条件指数来进行多重共线性检验。一般来说，如果两个自变量的相关系数超过0.9，容忍度小于0.1、膨胀因子大于10、特征值接近0或条件指数大于30时，提示存在严重共线性，必须进行处理。

自变量相关系数表如表1所示，SPSS的多重共线性诊断结果见表2。

表1显示，各指标间相关度较小，只有收入对数与总资产现金回收率的相关系数超过了0.5。

在SPSS中，共线性诊断仍然是通过多元线性回归分析来实现的，SPSS线性诊断的结果（表2）显示6个自变量的容忍度均大于0.1，方差膨胀因子均小于10，显示变量间不存在明显多重共线性，但特征值有两项很小，分别为0.07、0.01，条件指数最大为93.5，远远超过30，说明自变量间存在较严重的共线性。对诊断有多重共线性的自变量，常用的处理方法有：剔除不重要变量、主成分分析法、差分法及岭回归等。由于候选指标较少，本文根据自变量相关系数表并结合单变量模型的显著性检验结果，将与其他变量相关系数较大且单变量回归统计不显著的主营业务收入指标从候选指标中去掉。此时再利用SPSS进行多重共线性检验，条件指数最大值为27.4，小于30，说明变量间不存在严重的多重共线性问题。

五、多变量Logistic回归分析

在前面工作的基础上，选择资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率、主营收入增长率、固定资产周转率五个指标进行多变量Logistic回归分析，分析结果见表3。

表3显示，五变量回归模型的HL指标值为11.51，自由度为8， P＝0.17，没有通过显著性检验，说明模型拟合度较好，并且模型χ2 值为15.23，自由度为5，P=0.01，统计性显著，说明自变量提供的信息有助于更好地预测航班延误事件是否发生。根据表3的回归结果可以构造如下Logistic模型：

Ln（P/（1-P））=8.15-9.14X1-18.85X2-3.49X3+0.23X4+0.20X5

式中P为航班延误发生的概率，X1、X2、X3、X4、X5分别为资产负债率、 总资产现金回收率、销售净利率、主营收入增长率、 固定资产周转率。表3的回归结果显示，资产负债率、总资产现金回收率、 销售净利率的系数均为负值（其中销售净利率的系数没有通过显著性检验），说明航班延误的可能性会随着资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率的提高而降低；主营收入增长率、固定资产周转率的系数为正， 但没有通过显著性检验， 说明主营收入的增长会加重航班延误问题，提高固定资产周转率可能会造成飞机日利用率过高，使飞机在机场过站时间不足， 影响后续航班正常率， 或者备用飞机不足而引发大面积延误。

六、结论与建议

航班延误问题是受到社会广泛关注的一个问题，航班延误会影响消费者对航空公司服务的满意度，进而影响其对航班、航空公司的选择，从而会影响航空公司的声誉、客源和利润，因此航空公司必须对航班延误问题给予高度重视。本文研究了航空公司财务状况对航班延误的影响。Logistic回归模型统计结果显示，航班延误的可能性会随着航空公司资产负债率、总资产现金回收率、销售净利率的提高而降低，会随着主营收入增长率、固定资产周转率的提高而提高。

笔者认为，要解决航班延误这一问题，一方面航空公司应采取积极措施降低航班延误率。在公司计划方面航空公司要合理地制定公司计划，并将公司资产负债率和固定资产周转率控制在一个合理水平，不能为了提高固定资产使用效率而将航班排得过于紧密，尽量降低航班计划原因导致的延误。其次要加强分析，提高航班计划编排水平。 航空公司要充分利用自身运行控制系统优势，对航班计划的空中飞行时间、地面滑行时间、机场过站时间进行统计和分析，对于计划编制不合理的航班应及时进行调整，提高航班计划的准确度。 航空公司应该采取措施提高公司盈利能力，保证有充足的资金用于提高服务质量。航空公司要采取有力措施增强机务维修、地面服务等飞行保障措施，建立系统高效的飞行保障体系。增强机务人员飞机维护、维修能力，提高维修质量和维修速度，在保障飞行安全的前提下尽可能缩小因机务原因造成的航班延误。另一方面， 民航局应加强航班延误治理，保障航班正常。 要完善航班正常标准，修改统计办法。明确航空公司、机场、空管各方面对保障航班正常的责任。建立保障航班正常的奖惩机制，强化激励约束。航空公司、机场要优化地面服务流程，提高运行效率。此外还应做好大面积航班延误后的应急处置工作，建立完善大面积航班延误后应急信息中心和指挥中心，制定航班延误后工作程序，建立完善航班延误监督处罚机制。

参考文献：

［1］中国民用航空局规划发展财务司：《2009从统计看民航》，中国民航出版社2009年版。

［2］Vasanthakumar N. Bhat，A multivariate analysis of airline flight delays，International Journal of Quality & Reliability Management［J］Vol. 12 No. 2， 1995

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关键词：财务分析 财务评价指标 因子分析法

引言

国务院2013年3月了《国务院关于支持农业产业化龙头企业发展的意见》，该意见书提出了以服务农民为方向，加快转变经济增长方式为主线，科技进步为先导，市场需求为坐标，加强标准化生产基地建设，大力发展农产品加工，创新流通方式，不断拓展产业链条，完善扶持政策，强化指导服务，全面提高农业产业化经营水平的总体发展思路。

农业是国民经济的基础，该行业的发展对于农村经济结构的调整、地方经济的发展以及农民收入的增加有着深远的意义。种植业是大农业的基础，为人类提供赖以生存和发展的生活资料，同时还为其他产业的发展提供支持，如为食品、纺织工业提供原料，为畜牧、饲养产业提供饲料等；畜牧业不仅满足城乡人民的生活需要，为其提供纺织、脂肪等工业原料和肉、蛋乳、禽等生活物质，同时也日益成为农民增收的重要途径之一；水产业、养殖业的发展丰富了人们的饮食结构，调整和优化了农业产业结构，为农民收入的增加也做出了很大贡献。

农业行业也具有较强的抵抗滞胀的能力。美国和日本农业产业化和现代化飞速发展的时期均是在20世纪60至80年代的滞胀时期。1972-1975年日本滞胀时期，农业的生产指数从100增加到了106，而滞胀期后开始出现了显著的回落。在美国，其农业生产指数也在1973-1975年的滞胀期加速上升。与1973年以前相比，情况明显较好。这说明，农业在经济滞胀期明显比较活跃。

在后金融危机时期，农林牧渔行业的发展尤其值得关注。而上市公司是行业发展表现的中坚力量，合理地评价其财务状况对于理解行业的发展有着重要意义。因此，本文通过结合使用因子分析法和财务评价来分析农林牧渔行业上市公司的财务竞争情况。

上市公司财务评价体系概述

如何有效地理解上市公司披露的财务信息，并用于评价上市公司的财务状况，是上市公司利益相关者普遍关心的热点问题。财务评价是指通过收集和筛选相关的财务和非财务信息，并运用一定的方法加以分析和加工，用以评价上市公司的经营业绩和财务状况。通过众多学者和实践者的研究和探索，已经形成了一套比较成熟和完整的财务评价体系。

本文根据科学性、可比性和可操纵性的原则，以及通过借鉴财务评价指标体系研究的众多文献，从盈利能力、偿债能力、发展能力和营运能力4个方面共计12个指标来评价上市公司的财务状况。具体指标如下：

（一）偿债能力

流动比率X1=流动资产/流动负债

速动比率X2=速动资产/流动负债=（流动资产-存货）/流动负债

现金流量比率X3=经营活动现金净流量/流动负债

（二）发展能力

资本积累率X4 =（期末股东权益-期初股东权益）/期初股东权益

总资产增长率X5 =（期末总资产-期初总资产）/期初总资产

净利润增长率X6=（本年净利润-上年净利润）/上年净利润

（三）营运能力

应收账款周转率X7=营业收入/应收账款平均占用额

存货周转率X8=营业成本/存货平均占用额

总资产周转率X9=营业收入/平均资产总额

（四）盈利能力

营业利润率X10=营业利润/营业收入

资产报酬率X11=净利润/资产平均总额

成本费用利润率X12=利润总额/（营业成本+销售费用+管理费用+财务费用）

研究方法

本文采用因子分析法来分析和研究农林牧渔行业上市公司的财务状况和竞争力情况。因子分析是指通过少数几个因子来描述众多指标之间的联系，用较少数量的因子来反映原有资料中的大部分信息的一种统计学分析方法。采用因子分析方法有以下一些特点：因子变量的数量减少，从而减少了分析的工作量；因子变量之间是非线性关系，便于变量的分析；在保证数据基本完整的前提下，通过对高维空间的降维处理，使得对系统的解释更加容易。

因子分析的基本分析步骤如下：对原始数据进行标准化处理，一般采用标准差标准化方法；利用KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）来确定带分析的变量是否适合因子分析；利用主成分分析法构造因子变量；通过对载荷矩阵的分析，进行因子变量的命名解释；计算因子变量的得分。

实证分析结果

（一）样本选取和数据来源

本文选取了农林牧渔行业在A股上市的公司作为研究的样本。截至2011年底，农林牧渔行业共有51家上市公司。

本文以2011年作为研究期间，研究数据主要来自于国泰安CSMAR（China Stock Market & Accounting Research Database）系列数据库。个别缺失的数据通过上市公司2011年度的年报补充获得。上市公司年报从巨潮资讯网（.cn）下载得到。通过剔除该年数据异常和用以上方法仍然无法获得数据的上市公司后，最终获得了41家上市公司作为本文的研究样本。

本文采用SPASS13.0软件来进行数据的处理。

（二）统计性描述

利用SPASS13.0软件对41家样本公司的财务数据处理后所得到的描述性统计结果如下：

第一，从偿债能力指标来看，流动比率和速动比率比较正常，标准差也较小，波动性较低。但是，现金流量比率的均值却为负值，这说明农林牧渔行业上市公司的经营活动现金净流量表现不大好，这需要相关分析人员的注意。第二，从发展能力指标来看，资本积累率和总资产增长率的平均值为负数，但是该负值并不是特别小，而且标准差也比较小，最大值和最小值之间的差距不大，这表明该行业中上市公司的规模有小幅减小。而净利润增长率的平均值为正值，最大值达到了9.794%。从总体上来看，2010年农林牧渔行业的发展能力较好。第三，从营运能力指标来看，上市公司的存货周转率和总资产周转率的平均值分别为2.884和0.613，标准差也比较小，这说明样本公司的存货周转率和总资产周转率普遍不高，各公司的差异也较小。应收账款周转率的平均值为21.363，最小值为4.170，最大值为80.453，表明农林牧渔行业上市公司存在应收账款管理能力不一的情况。第四，从盈利能力指标来看，上市公司的营业利润率、资产报酬率和成本费用率的平均值分别为0.081、0.069和0.118，说明上市公司的盈利能力适中。

（三）因子分析结果

1.KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验和巴特利特球形检验（Bartlett Test of Sphericity）。运用SPSS13.0软件对样本数据进行KMO检验和巴特利特球形检验的结果显示，巴特利特球形检验的X2的统计值为485.967，相伴概率为0.000，小于1%，因此拒绝巴特利特球形检验的零假设，而KMO统计量为0.559，大于基本要求0.5。因此，该样本数据可用于因子分析。

2.利用主成分分析法构造因子变量。在本文的因子分析中，本研究按照特征值大于1的标准来提取因子。通过SPSS13.0软件的分析计算，可以发现前4个因子的方差贡献率分别为34.095%、21.758%、13.530%和10、671%，累积贡献率达到了80.054%。可见提取前4个因子就能够反映原变量的大部分情况。

3.通过对载荷矩阵的分析，进行因子变量的命名解释。从旋转后的因子载荷矩阵可以看出，X1（流动比率）、X2（速动比率）在第一个因子变量上具有较大载荷，因此将其命名为K1（偿债能力因子）；第二个因子基本反映了X10（营业利润率）、X11（资产报酬率）、X12（成本费用利润率）三个变量，因此将其命名为K2（盈利能力因子）；第三个因子基本反映了X4（资本积累率）、X5（总资产增长率）两个变量，因此将其命名为K3（发展能力因子）；X8（存货周转率）、X9（总资产周转率）在第四个因子上具有较大载荷，因此将该因子命名为K4（营运能力因子）。

4.计算因子变量的得分。在对因子变量命名以后，就可以计算各个因子变量的得分。求解因子变量的得分是采用回归的方法，即通过变量的线性组合来表示因子而算出其得分。线性组合的系数通过SPSS13.0软件得出的因子得分系数矩阵来确定。然后根据41家样本公司的因子得分，可以得出这些上市公司分别在偿债能力因子、盈利能力因子、发展能力因子和营运能力因子上的排序。由于本文研究的是农林牧渔行业整体的财务情况，故此处略去上述排名的情况。

最后，本文通过利用综合因子得分函数来分析农林牧渔行业财务绩效的综合表现。该综合因子得分函数以上述四个因子的方差贡献率分别占累积方差贡献率的比重作为各因子的系数。综合因子得分函数如下：

由上述综合因子得分函数可以知道，对综合因子得分的影响按由大到小的顺序分别为偿债能力因子、盈利能力因子、发展能力因子和营运能力因子。其中，偿债能力因子占到了42.59%，而营运能力因子仅为13.33%。这说明在农林牧渔行业中，偿债能力是评价上市公司财务状况和竞争力的主导因素，较强的偿债能力是该行业上市公司重要的财务竞争点，同时也表明，该行业在资产管理方面比较弱，需要得到有效地改善。

根据综合因子得分函数以及由SPSS13.0得出的各样本的因子值，就可以计算出41个样本上市公司的综合得分，也就能了解各上市公司的财务竞争力排名情况，从而能够从更微观的层面了解农林牧渔行业的财务状况。

从综合得分的结果可以发现，综合因子得分超过1的只有一家2010年才上市的公司。由于该公司刚刚上市，因此其财务表现要好于其他的上市公司；综合得分因子大于0小于1的公司有16家，占总样本的39%，这部分公司的财务竞争水平一般；而综合因子得分小于0的公司达到了24家，占样本总量的59%，这部分公司的财务状况较差。由此可见，农林牧渔行业中的上市公司的财务状况较差，整体竞争力水平不高。作为国民经济的基础产业，迫切需要采取有效措施改变这种状况。

结论

第一，通过对载荷矩阵的分析，可以发现偿债能力是农林牧渔行业中的上市公司的财务竞争力的首要体现，其次是盈利能力和发展能力，最后是营运能力。虽说该行业的上市公司具有较好的偿债能力，但是盈利才是一个公司营运的最直接目的。因此，该行业中的上市公司应该采取有效措施提高公司的盈利能力，优化企业盈利结构。此外，该行业的上市公司还应该提高资产管理能力，走集约型的发展道路。

第二，农林牧渔行业虽然属于国民经济的基础产业，但是从整体上来说其财务竞争力不强。根据综合因子得分计算分析，可以发现，该行业中财务竞争力较弱的上市公司有24家，占到所选样本总量的59%，而财务状况较好的企业只有一家，而且该企业也是2010年度才上市的公司。这种情况与农林牧渔业在国民经济中所起的作用是不相符合的，因此急需有关部门的注意，并采取有效措施改变现状。

参考文献：

1.陈平雁.SPSS13.0统计软件应用教程[M].人民卫生出版社，2005

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一、引言

高速公路行业在计重收费,路网贯通效应和经济繁荣周期等多重利好因素下,成就了行业的整体快速成长态势,呈现了2002-2007年的黄金时代。现在进入了平稳增长期,而未来的宏观经济面走好带来的货运需求,以及居民收入水平提高带来的出行需求都将不足够刺激现在的行业业绩增长。目前公司需要从经营方面提高业绩增长点,保持企业的竞争力。一般可以从财务指标的定量分析和行业及公司情况的定性分析两个方面进行财务评价。

由于目前的财务指标定性分析主要有比较分析法、层次分析法和模糊综合法等,这些方法都存在指标信息重叠以及指标权重有较大的主观性等不足。而因子分析法在尽可能不损失太多信息的情况下,将众多具有相关性的变量简化为少数几个高度概括数据信息的因子,每个因子反映问题的一个方面,根据各主因子方差贡献率的大小来确定综合评价函数的权数,能够克服采用主观法给出指标权数的缺点。本文将构建评价上市公司财务状况的财务指标评价体系,通过对公路行业上市公司财务数据进行因子分析,综合评价各上市公司的财务状况,为投资者决策和提升公司的竞争力提供参考建议。

二、基于因子分析的财务评价指标体系构建

影响企业财务状况的因素在于企业的资源以及企业有效配置资源的能力。资源包括企业内外部两个方面,外部资源主要指企业的市场占有率和声誉,内部资源主要指企业内部所拥有的资金、资产和人力资源;企业的能力主要体现在企业对债务、流动资金和利润的掌控程度上。因此,本文以规模实力来直接考察企业的内部资源,以收益能力来间接考察企业的外部资源,以偿债能力和成长能力来直接考察企业配置资源能力的强弱。据此,本文选取了9个财务指标构建上市公司财务评价指标体系,如表1。

三、公路行业上市公司竞争力的因子分析

(一)样本来源说明

本文所有指标的原始数据均来自中国上市公司资讯网和新浪财经网公布的各公司2008年年报,所研究的样本均取自在沪、深两市上市的公路行业类所属的17家上市公司。

(二)利用SPSS软件进行因子分析

1.运用SPSS13对样本数据进行分析可以得到因子解释原有变量总方差的情况如表2和旋转后的因子载荷矩阵如表3。

2.使用主成分分析法提取因子,得到包含特征值、方差贡献率和累计贡献率的总方差解释表。前3个因子的累积贡献率已达到81.262%,因此选这3个因子已经足够描述上市公司的竞争力水平(按方差的累计贡献率≥80%来确定)。

3.取上述3个因子建立初始因子载荷矩阵,对初始因子载荷矩阵按方差最大正交旋转法进行旋转,得到旋转后的因子载荷矩阵(表3)。

由表3可以看出,第一个主因子在X1每股收益、X8每股营业现金净流量、X9资产现金回收率上有较大的载荷,因此可以命名为盈利和现金获取能力因子;第二个因子主要由X6营业收入增长率、X7总资产增长率、X2净资产收益率、X5净资产增长率决定,可以命名为成长因子;第三个因子主要由X4资产负债率、X2净资产收益率、X5净资产增长率决定,可以命名为偿债因子。

4.为了考查上市公司的竞争力状况,并对其进行分析和综合评价,采用回归方法求出因子得分矩阵,得到3个主因子的得分F1、F2、F3,以贡献率为权数,构建综合评价函数。

综合得分=(0.36064×F1+0.23066×F2+0.22132×F3)/0.81262,经计算得到样本17家上市公司的综合因子总得分如表4。

四、因子得分评价及结论

由各因子得分及综合得分可得出以下结论:

一是上市公司财务评价综合得分排名与F1盈利,现金获取能力因子得分排名呈现出较高的关联度。2008年公路行业上市公司财务评价得分前五名的现资、福建高速、赣粤高速、皖通高速、山东高速的盈利因子得分排名也是前五位;而综合得分最靠后的深高速、东莞控股、S延边路、ST东北高、湖南投资、华北高速的盈利因子排名也是比较靠后的。这说明持续较强的盈利能力是财务评价的关键,投资者应选择有持续性盈利能力优势的公司作为长期价值投资更有保障,而上市公司也需要重点提高其持续的盈利能力,保持其良好的财务评价。

二是从成长力因子F2得分来看,福建高速、五洲交通得分最高,而成长因子得分低的公司主要体现在两个方面:S延边路、ST东北高、湖南投资、华北高速的盈利能力较差,成长能力也不够就会呈现竞争弱势;而综合得分最高的上市公司现资,由于前期公司的发展以及目前的瓶颈导致后期的成长能力不足,因此公司决策层应该尽快找到提升竞争力的突破口,毕竟只有提升公司的竞争力,才能进一步提升业绩点,保持稳定的增长。

三是从偿债因子得分F3来看,综合得分排名与偿债因子得分并没有保持正相关。得分排名第一和第二的现资、福建高速偿债因子得分排名分别是7和6,得分居中;综合排名最后的华北高速、S延边路偿债因子得分排名也比较靠后,相反综合得分排名居中的偿债因子得分比较靠前。这说明并不是偿债能力越强越好,如果盈利能力高,而没有一定的债务发挥竞争力的杠杆效应,反而使资本结构不能最好地发挥效应;偿债能力太差也会降低财务评价的综合因子得分。因此,保持偿债能力的稳定性才能保持良好的财务状况。

总体来说,由于公路行业是防御性行业,盈利主要与车流量和通行费收入有关,经营业绩随经济衰退而滞后,随经济企稳而恢复。正因如此,行业的业绩来源调整幅度不大,公路行业上市公司只有尽量改善公司自身的财务状况,才能在稳定的收入结构下使公司的价值最大化。从文中的因子得分及结论可以看出,基于因子分析法的财务评价主要与盈利因子、成长因子和偿债因子相关,公司应主要从这些方面入手改善公司的财务状况。

【参考文献】

[1] 陈孝新.基于因子分析法的上市公司经营业绩综合评价[J].科技广场,2006(09).

[2] 相广萍.因子分析方法在上市公司经营业绩评价中的应用[J].科技信息,2008(10).

篇（5）

一、引言

EVA（economic value added）又称经济附加值，起源于古典经济学家提出的“剩余收益（residual income， RI）”这一概念，是美国思腾思特（Stern & Stewart）咨询公司在1982年提出并实施的一套以经济增加值理念为基础的财务管理系统、决策机制以及激励报酬制度。它是基于税后营业净利润和产生这些利润所投入的资本总成本的一种企业绩效财务评价方法。目前，世界上许多知名的跨国公司比如可口可乐、宝洁、通用电气、联邦快递等这次公司都先后采用这种方法来评价企业和企业内部各个部门的经营业绩。在我国，国资委在2010年对央企的第三任期的考核中加入了EVA指标，全面推行经济增加值考核。

EVA评价方法它考虑的是经济利润，即资本利润，这样就能较为真实的评价企业的盈利能力，使得反映出来的信息能够更为真实、准确。

二、运用EVA方法进行分析

本文选取了20家房地产上市公司作为样本进行研究，数据选自上交所公布的各公司2011年年报。

（一） EVA的计算。

调整后的资本总额=股东权益合计+递延负债贷方余额+累计商誉摊销+各种准备金+研究开发费用的资本化金额+短期借款+长期借款-递延资产借方余额-一年内到期的长期借款-应付债券-在建工程净值

加权平均资本成本WACC是根据资本结构中债务资本的单位成本和股本资本的单位成本各自所占权重计算的平均资本成本率。资本成本率反映了全部投资者对投入资本的回报要求。在中国目前的条件按银行人民币贷款一年期基准利率下浮百分之十来确定。2011年中国银行人民币贷款一年期基准利率为6.56%，由此得加权平均资本成本为6.56%×（1-10%）为5.904%。

（二） 计算结果。

四、结论

（一） 结果评价。

从上表可以看出，绝大部分企业的EVA为正值，这说明经营利润减去企业全部资本成本后有剩余，股东的投资得到了回报，管理者为企业或股东创造了财富。而少数企业的EVA为负值，则表明这些企业股东的投入没有回报，并且管理者在损害企业或股东的财富。

（二）EVA分析方法的优缺点。

EVA最大的特点就是它与传统的财务指标不同，它充分考虑了企业投入资本的机会成本，因此，我们可以说它是资本利润。另外，EVA是在传统的会计指标上经过一系列的调整，这样做可以消除因子分析方法中直接利用报表中数据产生的对真实情况的扭曲。它着眼于企业的长远发展，如产品的研究开发，人力资源的培养等，这些都是鼓励企业的管理者们放眼于企业的未来，追求企业的长远利益和发展。但是，EVA非常显著的一个缺点就是，在进行计算的时候，对指标的调整项远远不止本文所用的那几项，Stern & Steward公司就曾提出了多达一百六十四项的调整项目，以保持结果的真实性和透明性，但是基本上没有公司能做到调整一百多项，所以国内外大多数公司一般只进行5-10项的调整，来基本反映企业的资本利润。

综上所述，EVA指标的优势是不言而喻的，但是也存在很多缺陷，例如数据调整存在一定的局限性，这就需要进一步去实践和研究。在未来对EVA的研究中，对于公司实行的EVA管理将如何与其他评价方法相结合，便显得十分重要。

参考文献：

篇（6）

1，企业的现金流量是当下经济市场中公司经营水平的最真实体现。现金流量是指公司经营过程中进行商贸活动、货物交易等商业活动而获得的货币价值数量，包括货币总量的收入状况、支出状况和转移状况等。现金流量是现代经济市场中，公司会计制度中的一项重要内容，也是公司经营水平的最真实的数据体现。如今的商业公司中，现金流量已经成为了公司财务状况的一个主要体现形式，通过现金流量可以大体上估算出企业的财务状况水平，对公司的财务有一个整体的了解。

2，企业的现金流量是企业整体经济实力的一个真实体现。现金流量包括企业进行商业经营中所收得的现金数量，投资资金数量，已经纯利润的数量。企业商业经营中的现金数量是最真实的、最有效的企业经济实力体现。通过查看一个公司经营过程中的现金数量，投资资金数量等数据，可以真实地了解这个公司的经济实力，估算出公司的经营规模，资本实力企业现状。因此，现金流量是现代经济企业中一个重要的会计财务统计内容。

二、如何通过现金流量进行企业财务分析

1，通过现金流量分析企业的资本水平。通过现金流通量来分析公司企业的财务水平，首先要通过现金流量来分析企业的资本水平，企业的资本水平主要是由企业的整体经济价值量决定的，通过货币的形式加以表现出来。而公司经营过程中的现金流量则是货币形式的体现，通过公司的现金流量可以间接估算出公司的资本水平，进而了解公司的具体财务状况。

2，通过现金流量分析企业的资金管理水平。以现金流量来考察公司的财务状况，另一个形式是通过现金流量分析公司的资金管理水平，公司经营过程中的资金管理水平，直接决定了公司财务状况的质量。公司资金的管理水平较高，那么公司的财务状况势必也能处于一个较高的水平。现金流量是公司资金管理方式的有效体现，通过对资金管理水平的考察，也能了解公司的财务水平。

3，通过现金流量分析企业的经营水平。以现金流量来分析公司的财务水平，还可以通过现金流量分析公司的业务经营水平。一个公司的业务经营水平决定了该公司在经济市场中的地位高低，而公司的现金流通量则是公司经营水平最直观的体现。公司的业务经营良好，那么现金流通量势必较高，而公司的业务经营水平低，那么现金流通量必然有限。通过现金流通量可以看出一个公司的业务经营水平，进而看出公司的企业财务状况。

4，通过现金流量分析企业的财务安全系数。通过现金流通量分析公司的财务状况，另一个形式是通过现金流量来分析企业的财务安全系数，进而查看公司的财务状况安全性的高低。现金流量是一个公司经营过程中现金的流通数量、流通速度、流通动向等数据的总称。通过企业的现金流量，可以明确公司的业务经营安全性的高低，进而确定公司的财务管理现状是否安全。

三、现金流量为何能够体现企业财务

1，现金流量是企业商品交易额的主要数据。现金流量作为企业经营中的一项交易数据，如何通过它来了解公司的财务状况呢。首先，企业公司在进行商品交易的过程中，需要通过现金货币来进行等价交换。公司的商品所能够交换回来的现金货币，就是公司的商品交易额。而公司的财务状况则主要是由商品的交易额决定的。因此，通过现金流量就可以估算出公司企业的商品交易额，进而进一步地了解公司企业的财务管理状况。

2，现金流量决定了企业的盈利水平。现金流通量能够体现企业的财务状况的另一原因是现金流量决定了企业公司的盈利水平。公司经营过程中的经营利润是由商品贸易额决定的，而现金流量最为商品贸易额的表现形式，其流量的多少就决定了企业盈利的多少，二者是呈一个正相关的关系。

3，现金流量是公司经营水平的真实体现。通过现金流量能够了解公司企业财务状况的另一个原因是现金流量是公司经营水平的体现。公司企业在市场经济中的经营水平高，那么公司的贸易额必然较多，现金流通量也大，如果公司的经营水平较低，那么现金流通量肯定也少。通过现金流通量看出公司的经营水平，进一步了解公司的财务状况。

4，现金流量是公司资本运转情况的体现。现金流量能够体现公司财务水平的另一个原因是通过现金流通量可以看出公司资本运转的情况，现金流通量作为公司的经济实力水平的直观体现，可以真实的体现出公司的资本实力，通过现金流量的有关数据，可以看出公司资本的运转情况，进而了解公司的整体财务水平。

四、利用现金流量进行财务分析的合理性

1，能够真实地了解公司的资金动向。通过现金流通量来分析公司企业的财务水平，是有其存在的合理性的。首先，通过现金流量能够真实地了解公司的资金动向。现金流量是公司中资金流动，资金收支的重要统计数据，通过对现金流量数据的查看，可以真实的看出公司的资金投资出处、收款情况等。而这些具体事宜是公司财务状况的重要内容，因此，通过现金流量可以有效分析公司的财务水平。

2，能够有效地了解公司的资本实力。通过现金流量能够分析公司的财务状况的另一个合理性是现金流通量能体现出公司的资本实力。公司的现金流通量较大，那么公司的资本实力相对比较雄厚，公司的现金流通量小，那么公司的资本实力相对比较薄弱。资本实力决定公司的财务水平，因此，通过现金流量能够真实了解公司财务水平。

3，能够明确公司资金的流通速度，通过现金流量了解公司的财务状况的另一个合理之处在于现金流量能够体现出公司的资金流通速度。现金流量概念中的一条便是公司企业经营过程中资金的流通速度，通过对公司的资金运转速度的了解，也可以分析出公司的财务水平。

篇（7）

目前，我国学者对上市汽车公司财务状况的研究主要集中在经营绩效和竞争力方面。王泽平与孙世敏（2010）指出，国内上市汽车公司的经营绩效不高，并建议从企业内、外部环境的视角进行改进；胡彦蓉与刘洪久（2012）以上市汽车公司的财务指标为出发点，分析了国内上市汽车公司的竞争力水平。分析结果为，国内上市汽车公司的成长能力、盈利能力、偿债能力以及运营能力的评价值与它们各自的综合竞争力评价结果不一致。诸如此类的研究成果为汽车上市公司的发展提供了相关借鉴，但现有研究在指标选取方面反应问题不尽全面，且指标间相互影响较大，只能为股东的选择和上市公司的诊断提供思路。为此，本文依据当前我国上市汽车公司的特点，建立具有现阶段特色的财务状况评价指标体系，并采用因子分析对我国23家汽车上市公司的财务状况进行评价，在处理多维相关变量空间时可以消除评价指标间的相关影响，并且根据各项指标值的变异程度来确定权数，这样可以避免由于人为因素带来的偏差，为相关决策者提供更科学、更可靠的分析数据。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源 本文选取我国具有代表性的23家上市汽车制造类企业为分析的样本，这些样本的数据来源均为各自的年报总结。

（二）指标选取 考虑到我国目前的国情，以及现阶段汽车公司发展的特点，本文选取评价财务状况四个方面的能力：获利能力、偿债能力、运营能力、发展能力作为评价体系的框架。这四方面能力指标体系的构建是从9项指标出发的，如表1所示：

（三）研究方法 为反映结果的全面性和真实性，消除变量间的相关性，本文选取因子分析法对我国汽车上市公司财务状况进行评价，因子分析在充分考虑到各指标间可能存在的相关性，利用降维原理将较多的变量指标用较少的几个线性无关的综合变量指标表示，在减少变量指标的同时，也减少了原指标信息的损失，可以对收集的指标数据进行全面的分析。

三、实证结果与分析

（二）因子分析 具体为：

（1）确定因子个数。样本数据进行标准化后，利用软件SPSS16.0对数据进行因子分析，运行结果如表2所示：

结合表2，根据Kaiser在1959年提出一项保留特征根大于1的因子的原则，应从9个评价指标中提取3个因子反映财务状况，此时累计方差贡献率为73.782%，涵盖了样本的大部分信息，达到了在降维的同时，损失信息量较少，可较好反映我国汽车上市公司的财务状况。

（2）公共因子命名及解释。评价指标在因子上的旋转后因子载荷矩阵如表3所示：

从表3中相应特征向量可知，在第一个因子中净资产收益率、销售利润率、每股收益、资本保值增值率具有较大相关系数，主要概括我国汽车上市公司的获利能力和发展能力，反映了公司的获利现状和潜在获利能力，因此可称为“效益因子”；在第二个因子中流动比率、速动比率、产权比率具有较大相关系数，主要概括公司偿债、偿息的能力，因此可称为“偿债因子”；第三个因子的“流动资产周转率”、“总资产周转率”这两项的相关性很强，它们主要反映了汽车在其自身的资产各项管理、使用及资产流动能力。因此可成为“管理因子”。

（3）因子得分计算。由软件SPSS16.0对指标数据进行处理后，因子得分系数矩阵，如表4所示。

（三）结果分析 通过对我国23家上市汽车公司综合财务状况分析可以得出：金龙汽车、江铃汽车、广汽长丰的综合得分名列前三名，体现了这三家公司整体财务状况较好。从单因子得分的角度来分析可知，金龙汽车的管理因子得分排名为22，江铃汽车的偿债因子得分排名为19，广汽长丰的管理因子得分排名为17，它们的排名相对来说是靠后的。也就是说，即使三家公司的整体财务状况较好，但局部仍存在不足，致使它们的财务状况存在不稳定性，若运营和管理不当，将拖垮公司整体实力。此外，从各因子的权重来看，效益因子为0.5275，偿债因子为0.2819，管理因子为0.1906，获利能力和发展能力明显高于偿债能力和运营能力，说明上市汽车公司的竞争力的提高主要在于获利能力和发展能力，这也反映了我国上市汽车公司偿债能力和管理能力较差的现状。

亚星客车、金杯汽车、华域汽车的综合得分排名分别倒数前三，可以得出这三家公司在获利、发展、偿债以及管理方面的能力都相对不足。但从单个因子看，他们的管理因子得分排名分别为12、9和8。排名中等偏上，而作为主要提高竞争力的效益因子得分却比较靠后，排名分别为22、19和18。因此，若这三家公司在保持管理能力不变情况下，适当提高获利能力和发展能力，将会大大改善其现有财务状况。

四、结论与建议

综上数据分析的结果可知，目前我国汽车上市公司的财务状况大致如下：整体差强人意、单因子（获利能力、发展能力、偿债能力和运营能力）发展不协调、后续发展动力匮乏。本文对现阶段我国上市汽车公司财务状况存在的问题，提出以下建议：

（一）加大研发投入，增强产学研相结合 加大研发投入就是为企业的创新培育“种子”。目前我国汽车行业的瓶颈就是车型的设计、发动机技术的突破。应通过加大产品的研发投入，积极创新，以增强市场竞争力。产品的研发可以与高校合作，或进行企业间研发合作，同担风险同受益。

（二）优化资本结构，合理选择筹资方式 一方面企业要合理优化短期债务资本与长期债务资本的比例关系，科学的偿还债务先后顺序。另一方面充分考虑融资成本与风险的关系，选择财务风险较低的筹资方式。通过资本优化和筹资方式的统筹发展来不断提高公司偿债能力。

（三）调整公司人才结构，引进先进技术人才 公司结构是否合理，工作人员技术是否先进，很大程度上影响公司的运营管理能力，合理的人力资源配置，先进技术人才的引进，可提高公司的研发创新能力和综合管理水平，从而加强企业的运营与成长能力。

（四）建立知识共享平台 各汽车上市公司通过建立知识共享平台，可获得丰富的异质资源，对优化资源配置，提高自身核心竞争力提供技术保障，极大推动技术成果的转化和财务状况的改善。

参考文献：

篇（8）

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2012）05-0-03

区域非均衡是转轨时期中国经济发展的一个基本特征，从企业财务的角度看，这一特征至少有着二层含义：一是对不同地区公司财务状况的研究有助于我们从微观层面加深对地区差异性的了解；二是通过对不同地区公司财务状况的比较，可以为投资者投资组合优化提供有用的信息。然而，由于影响企业财务状况的因素很多，因而地区差异是否是一个显著的影响因素仍不得而知。例如，企业财务状况跟企业内部治理结构有着非常重要的关系，另外，企业也可以通过跨地区的生产或销售，来减少地区因素对企业财务状况的影响。本文的目的即是通过选定我国不同样本地区的零售企业上市公司，利用一系列反映企业财务状况的指标来对不同地区的零售业上市公司财务状况进行比较研究。

一、指标体系的设定

指标体系是本文后面实证部分的基础，因而有必要先对反映企业财务状况指标体系做个梳理与说明。根据通常的财务分析方法，企业财务状况可以从不同的角度加以反映。

1.营运能力指标

营运能力是指企业资金周转及其资产利用效率的能力，反映的是企业销售质量、购货质量、生产水平等。具体指标有以下几种：

(1)存货周转率 = 销售成本 / 平均存货

在流动资产中，存货所占比重较大，存货的流动性将直接影响企业的流动比率。在存货平均水平一定的条件下，存货周转率越高，企业财务状况越好。

(2)应收账款周转率 = 赊销收入净额 / 平均应收账款余额

在一定时期内应收账款周转的次数越多，表明应收账款回收速度越快，企业管理工作的效率越高。这不仅有利于企业及时收回贷款，还有助于企业减少或避免发生坏账损失的可能性和提高企业资产的流动性。

(3)流动资产周转率 = 销售收入 / 平均流动资产总额

在一定时期内，流动资产周转次数越多，表明以相同的流动资产完成的周转额越多，流动资产利用的效果越好。

(4)总资产周转率 = 销售收入 / 平均资产总额

总资产周转率是考察企业资产运营效率的一项重要指标，体现了企业经营期间全部资产从投入到产出的流转速度，反映了企业全部资产的管理质量和利用效率。

2.偿债能力指标

偿债能力指一个公司长期的财务灵活性及偿还长期债务的能力，一家公司全部的经营活动——融资、投资及经营均影响偿债能力。偿债能力分析中重要的因素之一是资本结构，主要包括以下四个指标：

(1)资产负债率 = （ 负债总额 / 资产总额 ）* 100%

资产负债率反映在总资产中有多大比例是通过借债来筹资的，同时也衡量了企业在清算时保护债权人的程度。

(2)流动比率 = 流动资产 / 流动负债

这一指标反映的是企业面临的流动性约束情况。若流动比率过低，企业可能面临着到期偿还债务的困难。若流动比率过高，这又意味着企业持有较多的不能赢利的闲置流动资产。

(3)速动比率 = （ 流动资产 — 存货 ）/ 流动负债

这一指标用以衡量企业流动资产中可以立即用于偿付流动负债的财力。

(4)现金流动负债比 = 经营现金净流入 / 流动负债

这一比率可以从现金流动的角度来反映企业当期偿付短期负债的能力。现金流动负债比率越大，表明企业经营活动产生的现金净流量越多，越能保障企业按期偿还到期债务。

3.盈利能力指标

获利能力分析是财务分析中的主要部分，所有报表都与获利能力分析有关，其中损益表最重要。主要包括以下四个指标：

(1)每股收益 = 净利润 / 年末普通股份总额

这一比率反映了企业每股税后利润创造能力，比率越高，表明所创造的利润越多。

(2)主营业务利润率 = （主营业务利润 / 主营业务收入 ）* 100%

该指标反映企业主营业务的营利能力，是企业营利水平的主要标志。

(3)权益净利率 = （净利润 / 年末股东权益）* 100%= 资产净利率 * 权益乘数

这一指标反映了净利润与所有者权益之间的关系，可衡量公司对股东投入资本的利用效率。

(4)总资产报酬率 = （利润总额+利息支出）/ 平均总资产

这一指标反映了企业包括净资产和负债在内的全部资产的总体获利能力。

4.成长性指标

公司成长性分析的目的在于观察企业在一定时期内经营能力的发展状况，描述公司这一特征的指标主要有以下几种：

(1)主营业务收入增长率=（本年主营业务收入-上年主营业务收入）/上年主营业务收入

这一指标反映了企业最根本的成长基础，可以用来衡量公司的产品生命周期和判定公司发展所处的阶段。

(2)主营利润增长率 = （本年主营利润-上年主营利润）/ 上年主营利润

这一比率是反映公司赢利和可持续发展能力的主要指标。与上一个指标相结合，该指标可以用于分析企业成本的升降程度。

(3)净利润增长率 = （本年净利润-上年净利润） / 上年净利润

净利润的连续增长是公司成长性的基本特征，如其增幅较大，表明公司经营业绩突出，市场竞争能力强。

(4)总资产增长率 = （本年资产总额-上年资产总额）/ 上年资产总额

资产增长是企业发展的一个重要方面，发展潜力高的企业一般能保持资产的稳定增长。这一指标反映的是企业本期资产总体规模的发展状况。

二、不同地区零售业上市公司财务状况的实证

本部分根据上面的指标体系设定，来对我国不同地区零售业上市公司的财务状况进行实证分析。根据不同地区经济发展水平差异，下面将全国分为东、中、西、东北四个不同的样本地区，所用的数据均来源于新浪财经网，时间是2007年样本上市公司的财务季报。在对不同地区样本公司的选择上，基于数据的可得性，每个地区分别选择四个样本企业进行分析，目的是通过对不同地区样本企业财务状况指标平均值的比较来考察地区因素对上市公司财务状况的影响。

1.营运能力分析

表一是根据样本企业财务状况指标计算出来的平均值。不难发现，不同地区上市公司的存货周转率表现出如下特征：中部>东部>西部>东北部。具体来看，中部企业的存货周转率比东部企业高0.9494，东部比西部高4.1551，西部比东北部高2.69。据此，总起来看，零售业上市公司的存货周转率是与地区经济发展水平存在着关联性的。但是一个特殊的现象是，经济并不是很发达的中部地区上市公司零售企业的存货周转率却高于经济较为发达的东部地区。我们认为，这可能与国家实施中部大发展战略所引致的中部经济高速增长有关。不过，另一方面，同样享受国家开发政策的东北地区的零售企业表现却远没有中部好，这可能表明国家的东北大开发战略尚未真正的发挥效益。当然，这也可能与中部零售业可以更容易辐射到东部地区有关。

不同地区应收账款周转率比较如下：东北部>西部>中部>东部。具体的，东北部比西部高372.61，西部比中部高252.38，中部比东部高178.8。可见，在应收账款的管理上，东北部企业管理水平远高于其它地区，而东部企业则明显的落后。

很容易看出，四个地区零售业的流动资产周转率相差不大，这点与零售业的行业特点有关。需要指出的是，西部地区上市公司的流动资产率值在几个地区中最高，说明西部公司在流动资产管理上还是要优于其它地区。与此相似，总资产周转率分析表明西部公司的总资产周转率要优于其它地区，实际上，这也反映了流动资产与总资产流动特质的相似性。

2.偿债能力分析

表二给出了反映不同地区资本结构偿债能力四个指标的平均值。容易看出，东部公司在流动比率与速动比率两个指标上表现优异，而另一个指标现金流动负债比则是西部公司最高。从财务分析的角度看，这表明东部地区比西部地区零售企业偿还短期负债的能力高。另外，东北部上市公司的资产负债率高于其它地区，但其速动比率和现金流动负债比又低于其它地区零售业上市公司，这表明东北部地区零售业上市公司的偿债风险过大。

3.经营业绩和获利能力分析

表三给出了反映企业经营业绩与获利能力的四个指标的平均值随地区的变化情况。从中可以看出，总资产报酬率与主营业务利润率大致是东部和中部企业领先于其它两个地区企业，说明两个地区公司的经营状况不错。特别的是中部地区企业的主营业务利润率指标和权利净利润比其它地区要高，且该地区上市公司的其他两个指标也在排名中比较靠前，显示中部公司整体上盈利能力好于其它地区。当然对于每股收益来说，东北部地区上市公司的每股收益远高与其它地区，投资东北企业能获得更多的收益。

4.成长性和发展能力分析

表四给出了反映企业成长性四个指标的不同地区排名。可以看出，在发展能力上各地区表现差异很大，发展能力最好的是中部公司，其平均主营业务利润率、平均净利润增长率、平均主营利润增长率都排名第一。而在前面几个指标评价体系中表现较好的东部公司，其总体规模在扩张，但是主营业务的收入却在减少，这说明是其他业务收入和营业外收入引起东部地区零售企业总资产的增加，其成长性有待进一步考察。

三、不同地区零售业上市公司财务状况的特征总结

对上面实证结果进行总结，可以得到不同地区零售企业财务状况的如下特征：

第一，与其它地区相比，处于经济发达的东部地区零售业上市公司财务状况还是表现出了一定的优势。具体来说，在企业的资本结构与偿债能力指标体系中，东部零售业上市公司的流动比率和速动比率在几个地区上市公司中表现最好，且其资产负债率低于东北部和中部，表明该地区零售业上市公司的偿债能力是几个地区中最好的。从盈利能力来看，东部地区上市公司的盈利能力也是不错的，其平均总资产报酬率在几个地区中最高，其他几个指标排名也较靠前。但是在成长性分析中，其平均主营业务利润率为负，主营利润增长率也最低，说明东部企业的成长性不如其它地区。

第二，从综合比较来看，中部企业的财务状况是几个地区中最均衡的。具体的，一是营运能力分析表明，中部公司在存货管理上表现优秀；二是在资本结构和偿债能力分析中，中部公司的两个指标——流动比率与速动比率只稍低于表现最好的东部公司，而其现金流动负债比较高、资产负债率较低，表明中部企业的偿债能力较强；三是盈利能力指标计算结果显示，其主营业务利润率和权益净利润表现突出；四是其反映成长性的平均主营业务利润率、平均净利润增长率、平均主营利润增长率等指标都排名第一。这些指标均显示了中部企业具有良好的财务状况。

第三，西部企业和东北部企业整体财务状况相对较差，但在某些指标分析中还是有表现突出的地方。例如，西部地区上市公司的流动资产率和总资产周转率在几个地区中最高，说明西部公司在资产管理上要好于其它地区。同样的，其现金流动负债比指标计算结果也表明西部公司的偿债能力不错。与此相似，东北部地区零售业上市公司则在应收账款管理和流动资产管理方面表现较好。另外，这一地区上市公司的主营业务收入增长率也表明其在主营业务方面具有良好的成长性。

四、研究对投资者的意义

对投资于零售企业的证券市场投资者而言，上市公司的财务状况对于投资者的决策形成具有决定性的意义。因而，分析各地区企业财务状对于投资者选择有效的投资证券和证券组合具有基本的重要性。如果将地区因素作为影响零售企业财务状况的一个深层次因素，那么对证券市场投资者而言，本文的研究具有如下意义：

第一，中部地区上市公司可以成为投资者在选择投资零售业公司时的优先选择。与一般观念中经济发达的东部地区上市公司财务状况一定优于其它地区上市公司不同，中部地区零售业上市公司在各个指标体系分析中表现优秀。具体的，在营运能力分析中可以看出中部公司在存货管理上表现突出。在资本结构和偿债能力分析中，表明中部企业的偿债能力强。在盈利能力中，其主营业务利润率和权益净利润表现突出。特别是在成长性分析中，其平均主营业务利润率、平均净利润增长率、平均主营利润增长率都排名第一，这都显示中部零售业上市公司在未来的发展情况值得期待，投资者可以考虑长期投资。

第二，东部零售业上市公司财务状况的表现在某些方面比不上中部地区，但其偿债能力是几个地区中最好的，而其赢利能力也有较好表现。整体来说，东部地区零售业上市公司仍是不错的投资对象。不过，投资者要特别注意它的平均应收账款周转率，这一指标在几个地区中排名最后，说明东部公司管理应收账款的效率不高，这会降低企业的营运能力。特别需要注意的是，在成长性分析中，东部地区上市公司平均主营业务利润率为负。但因为本文所用样本数据是截面数据，而非时间序列数据，因而还不能判定东部公司的成长性一定不好。例如，从实际来看，上述情况的产生也可能是07年整个零售业大发展造成基数太大引起公司短时间主营业务收入下滑所致。总之，短期投资者可以考虑对东部地区上市公司进行投资，但对于长期投资者，还是应对该地区主营业务利润变化密切关注。

第三，投资者应对西部和东北部地区零售业上市公司的投资保持谨慎。本文的研究结果表明，西部和东北部企业整体财务状况相对较差。但就这二个地区比较而言，似乎东北部地区上市公司更具有投资价值。因为从分析结果来看，东北部地区上市公司在应收账款管理和流动资产管理等指标的表现相对不错。另外，其每股收益和主营业务收入增长率指标也较好。但是投资东北部上市公司要随时关注其偿债能力，因为相关财务指标显示，这一地区零售业上市公司的偿债风险相对较大。

参考文献：

[1]张星.我国东西部地区差距的成因与对策[J].郑州航空工业管理学院学报(社会科学版),2004,23(05):13-15.

[2]王文锋.我国零售业态的区域竞争态势比较分析[J].中国集体经济,2007(04):16-18.

[3]黄解宇.我国上市公司区域发展状况分析[J].生产力研究,2006(02):195-196.

[4]张耀辉.我国地区差异的实证分析与对策[J].生产力研究,1998(04).

[5]章晓霞.我国零售业上市公司财务状况研究[J].中国海洋大学,2006.

篇（9）

财务预警是指以公司的财务报表及相关的会计资料为依据，通过对财务指标的综合分析，对公司财务状况进行预测研究，及时发现企业生产经营过程中潜在的财务风险，并在危机爆发前提前向公司的管理当局发出警告，督促公司管理当局对此做出相应的改变，避免财务危机的发生，较好地起到了未雨绸缪的作用。根据警情界定程度的不同，可将其分为狭义和广义的财务预警。狭义的财务预警偏重于研究财务危机，实际上就是财务危机预警。广义的财务预警是对所有可能引起企业财务活动波动的因素进行研究，只要引起企业财务活动产生不利因素就进行预警。财务预警系统就是合理保证企业财务活动不偏离企业的正常生产经营活动，对财务周期活动中出现的不确定和不稳定现象进行预测，判断企业目前是处于“正常状态”还是“危险状态”。减少造成企业出现危机的各种因素，避免出现管理波动或管理失误的重复出现。本文从财务预警理论出发，利用ST公司与非ST公司的财务状况中的财务指标进行对比，根据比较的结果预警上市公司可能出现的财务风险状况。

二、上市公司施行财务预警系统现状

我国资本市场作为新兴的半强势半弱势市场，进行财务预警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的财务预警系统都是借鉴西方的成熟模型，而且也应用到农业、林业、工业、交通等各个领域。但作为我国特色资本市场基础上建立的财务预警系统，还是比较年轻的研究领域，证券市场以及上市公司还不是很成熟，虽然我国上市公司的监管部门就上市公司运用财务预警系统做出相应的规定，但由于我国上市公司在运用财务预警系统进行财务风险预警方面缺乏一定的主动性，直到很多上市公司出现了大量的ST或PT现象，给广大投资者带来巨大损失的现象发生以后，才引起管理当局对财务预警的重视，财务预警系统逐渐被运用。常用的预警模型有Z分数模型、线性概率模型、F分数模型等。

（一）多元线性判定模式 多元线性判定模式，又称Z-Score方法，其基本原理是通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量，从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。Z分数模型的判别函数如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

其中，X1=（期末流动资产一期末流动负债）/期末总资产X2=期末留存收益/期末总资产X3=息税前利润/期末总资产X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债X5=本期销售收入/总资产

Z分数模型的判断标准如下：Z>2.675，表示财务状况良好，发生破产的概率小；1.81≤Z≤2.675，表示财务状况不稳定，为灰色地带；Z

多元线性判定法从企业的资产规模、获利能力、财务结构、资产利用效率以及偿债能力等方面综合分析预测企业的财务状况，准确率较高，进一步推动了财务预警的发展。

Z-Score模型的局限性：一是工作量比较大，费时费力。二是在前一两年的预测中，多元线性判定方法的预测精度比较高，但再往前，其预测精度会大幅下降，甚至可能低于单变量模型。三是多元线性判定方法有一个很严格的假设，这就大大限制了多元线性判定方法的使用范围。

（二）EVA判别方法 经济增加值（EVA）的英文简称，是一种评价公司经营业绩的新指标，其定义为EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT为税后净经营利润；KW为公司资本加权平均成本；NA为经过调整的期初公司净资产价值。EVA判别法相对于传统财务指标相比具有以下优势：（1）真实性。由于EVA针对现行的会计政策进行了一系列的调整，减少了上市公司管理层通过各种途径改变资本结构，从而进行盈余管理。这相对于传统的会计指标，能更加真实地反映上市公司的经营状况。（2）可靠性。EVA作为一种创值指标，它不仅考虑了公司使用的全部资本，充分利用了公司提供的全部公开信息，而且考虑了风险，同时含有企业外部的市场信息，而传统的财务指标则完全利用公司内部的信息。所以，这相对于传统的财务指标具有明显的可靠性。

EVA判别法的局限性：由于EVA涉及对传统利润指标复杂的调整计算，其实用性遭到国内学者的质疑，所以有关EVA在预测财务困境方面的研究目前在国内尚属空白。

（三）F分数模型 F分数模型的判别函数如下：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

其中，X1=（期末流动资产一期末流动负债）/期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=（税后纯收益+折旧）/平均总负债；X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债；X5=（税后纯收益+利息+折旧）/平均总资产。

F分数模型的临界点为0.0274，若F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。此数值上下0.0775内为不确定区域，区间为[-0 0501，0.1049]，若落入此区域中，管理决策者应该进一步分析，因为F分数模型只能辅助管理者，警告可能会发生财务危机。即F分数模型的判断标准可如下表示：F>0.0274，表示被预测为继续生存公司；F

F分数模型中的5个自变量的选择是基于财务分析理论，因此，它可以较为准确地预测出企业是否存在财务危机，降低了单变量的误判率；及时预警上市公司的财务危机并寻求发生财务危机的根源，同时还能加强公司对于财务危机的防范措施，分析和判断上市公司未来的发展趋势，在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策。

虽然已经建立了系统的财务预警模型，但目前很多上市公司并没有广泛采用，这是因为一方面很多上市公司的管理当局缺乏建立系统的财务预警模型的意识，另外上市公司建立的科学的财务预警系统要在真实合法的资料基础上，但是由于中国的资本市场不完善，上市公司造假的现象屡见不鲜，使得建立出来的系统并没有发挥应有的作用，上市公司的会计失真现象极大地影响到财务预警系统的有效性，使其失去应有的效果，财务预警系统也就形同虚设了。

三、上市公司财务预警系统实证分析――以制造业为例

本文针对我国沪、深两市所有被ST的制造业上市公司进行随机抽样，从中随机抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造业上市公司作为本次的研究样本。本文的样本数据均取自各年上市公司公开披露在网上（和讯、证券之星、巨潮资讯等）的各年年报和有关财务指标，主要选取2008～2010年的相关财务数据进行研究。

（一）Z-Score模型实证分析 按照Z-Score模型的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的Z值得分，见表1～6。

Z-Score模型预警方法分析：（1）对非ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，Z-Score模型对非ST企业的预测结果为：非ST上市公司的Z值大于2.675（即处于安全地带）的平均比例为63.33%；Z值在1.81～2.675之间（即处于灰色地带）的平均比例为26.33%；Z值小于1.81的（即处于危险地带）的平均比例为10.34%。这说明我国非ST制造业上市公司财务状况基本良好，有一定的抵御风险的能力。（2）对ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，在被“特别处理”前几年，上市公司的财务状况已经出现明显的恶化。Z-Score模型对ST企业的预测结果为：Z值小于1.81（即处于危险地带）的平均比例为60%；Z值在1.81～2.675之间（即处于灰色地带）的平均比例为16.67%；Z值大于2.675（即处于安全地带）的平均比例为23.33%。这说明我国ST制造业上市公司财务状况大部分处于破产边缘，它们需要及时调整本身存在的问题，如果不及时进行调整或者是调整力度不够，就极易走向破产的深渊。（3）ST上市公司在被列入“特别处理”的前两年（即2008、2009年），他们的Z值平均值为-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值为4.3918。很显然，ST上市公司的财务状况远远差于非ST上市公司，ST上市公司的财务危机已经相当严重了，已经在破产的边缘了。

（二）EVA判别法实证分析 按照EVA判别法的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的EVA值，见表7～9。

EVA判别法的分析：（1）对非ST上市公司的分析。从上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA为正数的平均比例为73.33%，这说明我国上市公司的创值能力还是比较强的。同时，非ST上市公司的EVA平均值呈现逐年递增的现象，这说明我国非ST上市公司的财务状况普遍较为良好。分析如图1所示。

（2）对ST上市公司的分析。从上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA为负数的比例比较高，尤其是在前两年（即2008、2009年），达到了70%。同时，2008、2009年两年的企业EVA值持续走低，说明这些企业的财务状况更加恶化了，急需做出调整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都为正数，只有两家企业为负数，这说明各ST企业经过了一系列的调整，并取得了一定的成效。ST上市公司这三年的EVA值走势如图2所示

（3）对比ST上市公司和非ST上市公司，不难发现，虽然ST企业在2010年的财务状况稍微得到了一点改善，但是其财务危机还是明显地比非ST上市公司恶化，必须进行及时有效的调整措施，要不然就难逃被破产厄运。同时，非ST企业也有不稳定的，也必须进行相应的调整，切勿置之不理，否则，等到风险积压到一定程度的时候就会演变成财务危机，直至破产。

（三）F分数模型实证分析 按照F分数模型的要求收集整理财务数据，计算得到不同年份制造业上市公司的F值得分，见表10～15。

F分数模型预警方法的判定结果及分析：（1）对非ST上市公司的预测。从上述的表格中可以看出，F分数模型对非ST企业的预测结果为：非ST上市公司的F值大于0.1049（即处于安全地带）的平均比例为80%；F值在-0.0501～0.1049之间（即处于不稳定地带）的平均比例为20%；Z值小于-0.0501的（即处于危险地带）的为0。（2）对ST上市公司的预测。从表10～15中可以看出，在被“特别处理”前几年，上市公司的财务状况已经出现明显的恶化。F分数模型对ST企业的预测结果为：F值小于-0.0501（即处于危险地带）的平均比例为50%；F值在-0.0501～0.1049之间（即处于不稳定地带）的平均比例为20%；Z值大于0.1049（即处于安全地带）的平均比例为30%。（3）ST上市公司在被列入“特别处理”的前两年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例为70%，其F值远远低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501为0家，说明ST上市公司经过了两年的调整逐渐走出了金融危机带来的影响，并逐渐走出财务危机。

（四）制造类上市公司财务预警模型实证结果比较 针对以上研究结果，并对其进行汇总，得到表16。

从表16可以看出：（1）三种预警模型在特别处理前一年，EVA判别法的准确率为70%，而Z-Score模型以及F分数模型的准确率则为75%，高于EVA判别法。（2）三种预警模型在特别处理前两年，Z-Score模型以及EVA判别法的准确率都为75%，而F分数模型的准确率则为80%，高于另外两种判别方法。（3）综合比较，三种方法的准确率都比较高，但是F分数模型的准确率最高，高于EVA判别法和Z-Score模型。

（五）F分数模型优势 从上述的财务分析情况来看，利用F分数模型可以有效监测公司的运营情况。F分数模型中的5个自变量的选择是基于财务分析理论，因此，它可以较为准确地预测出企业是否存在财务危机，降低了单变量的误判率；还能及时预警上市公司的财务危机情况，寻求发生财务危机的根源；同时加强公司对于财务危机的防范措施，分析和判断上市公司未来的发展趋势，在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策，有利于公司的健康长远发展。通过Execl等软件进行数据处理工作，有目的、有计划地进行了我国制造业上市公司财务预警模型的研究，得出以下结论：

我国制造业非ST上市公司普遍具有良好的财务状况，具有较好的风险抵御能力。但是，也有的非ST企业处于不稳定甚至危险地带，这些企业必须及时而有效的做出相应的调整措施，如果调整不力或者是效果不明显，则这些财务风险必将演变成财务危机，进一步威胁着企业的生产发展；Z-Score模型能提供给投资者更多的预测性，投资者能早期得到企业陷入困境的警告，及早做出决策，规避风险，还可以帮助企业做出信用决策等；EVA作为一种长期的财务指标，其对企业财务困境的预测具有相关性，且相对其他财务指标其预测准确程度较高，这说明运用EVA对中国上市公司财务状况进行评价与分析具有一定的可行性；F分数模型可以更准确地预测出企业是否存在财务危机；降低了单变量的误判率；预警上市公司的财务危机；及时寻求发生财务危机的根源；加强公司对于财务危机的防范措施；分析和判断上市公司未来的发展趋势；在一定程度上，可以帮助利益相关者做出相应的决策。通过对比可以发现，在三种预警模型中，F分数模型的准确率最高，高于其他两种模型。

参考文献：

[1]宁静鞭：《基于KNN和logistic回归方法的财务预警模型比较》，《商业时代》2008年第13期。

篇（10）

通过计算结果及警情分析得知,在2004-2006年间中短期偿债能力都达到了重警警限。说明这三年间财务状况不断恶化,负债率居高不下,速动比率也越来越低,警限从浅警发展到巨警,说明该公司的偿债能力出现重大问题,一步步恶化。公司在偿债能力方面出现财务危机,具有严重的风险。

二、盈利能力风险预警应用(见表4.2)

通过计算及警情分析可知,净资产收益连续三年都属于重警及以上警限,总资产报酬率总体状况也表现出严重的财务风险,主营业务利润率为重警及以上警限,说明公司的经营绩效变得十分差,连最基本的获利能力都出现了重大问题。

三、资产营运能力风险预警应用(见表4.3)

通过计算及警情分析可知,在这三年中总资产周转率,存货周转率及应收账款周转率都为重警或以上警限。说明该公司的总体管理水平十分低,资产利用效率低,资产流动性差。同时该公司的应收账款周转率都在巨警警限,说明沈阳合金公司的坏帐损失大,大量债务不能收回,导致资产流动变慢,从而使公司的偿债能力变差。

四、发展能力风险预警应用(见表4.4)

通过计算及警情分析可知,该公司从2001-2003年间,销售增长率逐年下降,且都处于巨警警限,说明该公司的成长状况和发展能力不容乐观,同时也说明该公司的增长速度,企业市场前景都不行。 资本积累率这三年都有所提高,且呈连续增长的势头。但2004,2005年都处于重警及以上警限,2006年虽然处于无警警限,但这只能表明该公司2006年的发展状况相比之前有所改善,不能说明总体的状况。

篇（11）

在财务管理理论中，财务失败（financial failure）是指公司无力偿还到期债务的困难和危机。从财务预警的角度看，财务失败的含义有广义和狭义之分。广义的财务失败是指公司盈利能力的实质性减弱，公司的偿付能力丧失，它涵盖了公司财务状况恶化的各个阶段，其表现形式包括：拖欠短期债务、拍卖变现短期甚至长期资产、无力支付债务利息甚至本金等。狭义的财务失败仅指公司丧失偿付能力的最严重状况，即公司的资产市场价值总额小于负债市场价值总额，也就是所谓的“资不抵债”，最终导致公司不能清偿到期债务而发生破产。

财务失败的原因分析是进行财务预警的必要理论基础。从公司的风险或不确定性着手展开的财务失败研究认为，财务失败源于风险主体对风险控制的不力。风险的主体是市场的参与者和竞争者，其损失主要是指经济利益的减少和丧失。公司面临的风险主要包括政策风险、市场风险、经营风险、财务风险等，财务失败主要研究公司财务风险的因素。当财务风险积聚到一定程度时，如果不能及时采取化解措施或采取的措施有效性不够，公司就会陷入财务失败的困境。基于对财务风险的定义和计量，财务预警模型研究的一个方向是：以风险测量技术为基础，建立风险估计和监测模型。

从财务实际研究层面展开的财务失败研究认为，财务失败的原因主要在于内部管理能力和外部经营风险两个方面，这两个方面最终都会体现到公司的财务状况上。对于公司财务状况的分析除了行业环境等方面的分析以外，最主要的分析之一是公司信息的分析。财务与会计理论认为，主要由公司的财务报表提供的会计信息综合反映了公司的财务状况、经营成果和现金流动情况。根据公司真实的会计信息可以研究公司的偿债能力、盈利能力和资产管理能力等，从而分析公司的安全状况，进而对公司的综合财务状况做出判断。因此，这一方向的财务预警研究的主要出发点是关于会计信息的财务分析，会计信息的财务分析方法包括比率分析、结构分析和比较分析等，而财务比率分析是其基本分析方法。这样，对各方面相关财务比率的单项和综合研究，也就成为公司财务预警模型研究的主要理论基础。当然，财务预警的这一研究方向是建立在财务真实性的基础之上的。如果由于公司内控制度不健全、外部监管或第三方鉴证不力等原因而导致会计信息失真，那么建立在此基础之上的财务预警将毫无价值。

二、财务预警理论与方法

从第一部分的论述可知，财务预警研究基于基础理论的不同，主要有两大方向：一类是以风险分析为基础，主要采用风险监测系统的方法。另一类是以财务分析理论为基础，从公司的资金存量和流量分析人手进行的多因素分析方法。应用比较成功和有相当研究基础的是后者——基于财务比率的多因素分析方法。这一方法又可以根据财务预警模型中选用的变量多少不同，分为单变量模式和多变量模式两种。

（一）单变量模式，是指运用单一变量，用个别财务比率来预测财务失败。从一般企业来看，主要的运用比率包括债务保障率（现金流量÷债务总额）、总资产收益率（净收益÷资产总额）、资产负债率（负债总额÷资产总额）、资金安全率（资产变现率一资产负债率）等。按照单变量模式，公司发生财务失败是由长期因素而非短期因素造成的，因此，可以长期跟踪这些比率，注意这些比率的变化，借以预测公司的财务危机。但是这种模式存在着明显的不足，即个别比率只能反映公司财务状况的某一个或某几个方面，不能全面反映公司面临的各种风险，并且当这些比率彼此不完全一致甚至传递出相反的信号时，指标的警示作用就可能减弱甚至被抵消，因此，单变量模式的应用受到较大的限制。

（二）多变量模式，是指按照多变模式思路建立多元线形函数公式，运用多种财务比率进行加权，然后以汇总产生的总判别分来预测财务失败。这种模式中应用最为广泛的是由美国学者奥特曼（Altman）于1968年提出的“Z记分模型”。这一模型主要适用于上市公司，步骤是首先从上市公司财务报告中计算出一组反映公司财务危机程度的财务比率，然后根据这些比率对财务失败警示作用的大小分别赋予不同的权重，再将这些财务比率按照不同的权重进行加权计算，得到一个公司的综合风险总判别分Z，最后将其与临界值进行对比，就可以得出公司是否存在财务失败及其严重程度。“Z记分模型”的具体判别函数为：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X 3+0.006X4+0.999X5

式中：

X1=（营运资金÷资产总额）×100，反映企业偿债能力的指标。X1越大，说明企业资产的流动性越强，财务状况越理想。

X2=（留存收益÷资产总额）×100，反映企业盈利能力的指标，留存收益相当于我国企业财务报表中所有者权益项下的盈余公积和未分配利润。X2越大，说明企业筹资和再投资的功能越强。

X3=（税息前利润÷资产总额）×100，反映企业盈利能力的指标。X3越大，说明企业不考虑税收和财务杠杆因素时企业资产的获利能力越强。

X4=（普通股和优先股市场价值总额÷负债账面价值总额）×100，反映企业偿债能力的指标。X4越大，说明投资者对公司前景的判断越乐观，在资本市场比较发达的成熟市场经济国家，该指标尤其具有说服力。

X5=销售收入÷资产总额，反映企业营运能力的指标。X5越大，说明企业利用现有资产获取销售收入的能力越强。

根据对财务失败企业的统计分析，奥特曼得出一个经验性的临界值，即Z=3.0.如果企业的Z记分高于 3.0，则表明企业财务状况良好，无破产可能。低于3.0，则存在财务失败的可能。如果低于1.8，则表明该企业存在着严重的财务危机，如果不及时采取强有力措施，将很难走出破产的困境。

“Z记分模型”在世界各国得到了广泛的重视和应用，其主要特点和优势在于它客观准确，简单易懂，所有数据均可直接根据财务报表得到，可操作性强，不仅有利于公司管理当局进行财务分析，及早发现潜在的财务危机，改善财务状况，而且可以用来作为投资者（或者潜在的投资者）进行投资决策、债权人（或潜在的债权人）进行信贷决策以及监管机关实施监管措施的依据。

三、建立我国保险公司财务预警模型的思考

虽然“Z记分模型”适用于上市公司，奥特曼当初得出的公式也是基于制造业公司的财务资料。但是，这一模型的应用已扩展到非制造企业及企业债券评级等领域。我们可以借鉴其基本原理构建我国保险公司财务预警模型。当然，保险公司具有不同于工商企业的业务特点，反映其财务状况的指标也不可能与工商企业相同。 2001年1月，保监会了《保险公司偿付能力额度及监管指标管理规定（试行）。2003年3月，又对其进行了修订。在借鉴国外财务预警理论与实践结果的基础上，我们可以利用规定中的某些监管指标并加以改造来构建我国保险公司的财务预警模型。由于财险公司和寿险公司的业务和财务特点存在着较大的区别，因此，应分别建立各自的财务预警模型。

（一）财产保险公司财务预警模型

Z=W1X1-W2X2+W3X3+ W4X4+W5X5-W6X6-W7X7

其中，Z为判别分值，W1、W2…… W7为各比率的权重，X1、X2……X7为相应的财务比率，笔者提出的这些比率分别为：

1.X1（速动比率）=速动资产÷认可负债×100％，反映财产保险公司的资产可以迅速变现来偿还负债的能力，这一指标的正常值范围为大于 95％，指标值越大，表明保险公司短期偿债能力以及应付突发性保险责任事故的能力越强。

2.X2（认可资产负债率）=认可负债÷认可资产×100％，反映保险公司利用认可资产偿还认可负债的能力，这一指标的正常值为小于90％，该指标值越小，表明保险公司的偿债能力越强。

3.X3（资产认可率）=资产净认可价值÷资产账面价值×100％，反映保险公司资产的风险状况，这一指标的正常值为大于等于85％。

4.X4（自留保费增长率）=（本年自留保费-上年自留保费）÷上年自留保费×100％，反映保险公司的保费收入加上分保费收入减去分出保费后的自留保费的增长率。一般来说，保费收入的增长表明保险公司业务的，这样有利于保险公司保持良好的财务状况。这一指标的正常值为-10％～60％。

5.X5（资产收益率）=净利润÷认可资产×100％，反映保险公司利用认可资产产生利润（包括承保利润和投资收益）的能力，保险公司除了要保持保费收入的不断增长外，还应该提高承保业务和资金运用的收益水平。本指标实际上包含了承保利润和资金运用收益两个方面，利润率越高，表明保险公司运用现有资产的效益越好，保险公司的长期偿债能力越强。

6.X6（自留保费规模率）=本年自留保费÷（实收资本金+公积金）×100％。《保险法》第九十九条规定，经营财产保险业务的保险公司当年自留保险费，不得超过其实有资本金加公积金总和的四倍。该指标值越大，表明财险公司相对于其自有资本来说保费规模越大，因而其最终抵御风险的能力相对越弱。该指标时，当公司所有者权益中“未分配利润”为负数时，应在“实收资本加公积金”项目中予以扣除。

7.X7（估计的当期准备金缺乏对盈余比率）=（估计所需的损失以及损失理算费用准备金-当年的损失及损失理算费用准备金）÷当年盈余，其中，估计所需的损失以及损失理算费用准备金=当年的保费收入×准备金对保费的平均比率。该指标的正常范围为小于或等于25％，超过盈余25％的准备金缺乏说明保险公司明显没有得到恰当的管理。

由于Z记分值越大，则保险公司偿付能力越强，因而模型中与保险公司偿付能力成正比的速动比率、资产认可率、自留保费增长率、资产收益率为正权重，而与保险公司偿付能力成反比的认可资产负债率、自留保费规模率、估计的当期准备金缺乏对盈余比率为负权重。在具体计算Z记分时，也要剔除非正常因素，比如对于刚开业的公司，自留保费增长率等指标就会出现异常。另外当保险公司自留保费增长率超过60％时，可能会带来一些潜在的，这时要结合自留保费规模率等指标进行综合。

（二）人寿保险公司财务预警模型

由于寿险公司大部分业务具有长期性和储蓄性等特点，因此选取的财务指标并不与财险公司完全相同。笔者提出的人寿保险公司财务预警模型为：

Z=WI‘YI-W2’Y2+W3‘Y3+W4’ Y4-W5‘Y5+W6’Y6+W7Y7

其中，Z为判别分值，Wl‘、W2’……W7为各比率的权重，Y1、Y2…… Y7相应的财务比率，分别为：

1.Y1（投资收益充足率）=资金运用净收益÷有效寿险和长期健康险业务准备金要求的投资收益×100％。其中资金运用净收益：投资收益+利息收入+买入返售证券收入+冲减短期投资成本的分红收入一利息支出一卖出回购证券支出一投资减值准备，但不包括独立账户中各项投资资产所产生的资金运用净收益。有效寿险和长期健康险业务准备金要求的投资收益=∑（不同评估利率的有效寿险和长期健康险的期末责任准备金X相应的评估利率），其中有效寿险和长期健康险的期末责任准备金按照认可负债表中寿险责任准备金和长期健康险责任准备金的相同口径计算，不包括计为独立账户负债的那部分准备金。本指标的正常值为125％—900％。

2.Y2（认可资产负债率）=认可资产÷认可负债×100％。该指标与财险公司相同，指标正常值为小于90％。

3.Y3（资产认可率）=资产净认可价值÷资产账面价值×100％，该指标与财险公司相同，这一指标的正常值为大于等于85％。

4.Y4（保费收入增长率）=（本年保费收入-上年保费收入）÷上年保费收入×100％。本指标的正常值为-10％～50％。指标值过低，说明公司业务增长过慢，业务拓展能力不足。本指标值过高，说明公司业务增长太快，可能因责任准备金的相应增加而公司的偿付能力。

5.Y5（短期险两年赔付率）=[本年和上年的赔款支出（减摊回赔款支出）之和+本年和上年的分保赔款支出之和+本年和上年的未决赔款准备金提转差之和-本年和上年的迫偿款收入之和]÷（本年和上年的短期险自留保费之和-本年和上年的短期险未到期责任准备金提转差之和）×100％。本指标主要反映寿险公司短期险业务赔款支出状况。根据精算规定，短期险附加费用率为35％，因此，本指标的正常值为小于65％，否则短期险的承保利润有可能为负，影响公司的财务状况。

6.Y6（净盈余变化率）=（当年净盈余—上年净盈余）÷上年净盈余。这一指标主要反映寿险公司净盈余的变化情况，也是衡量一个寿险公司财务状况在一年里改进或恶化的根本标准。本指标的正常值为-10％～50％，使用50％的上限是因为某些濒于倒闭的公司在无力偿付债务之前有盈余剧增的现象。这种剧增可能是财务不稳定的迹象，有可能涉及到所有权的变化，诸如业务转移等。

7.Y7（准备金变化率）=（当年准备金-上年准备金）／当年净保费收入-（上年准备金—前年准备金）／上年净保费收入。该指标的正常范围为-20％～20％，它主要考核寿险公司业务经营与准备金提取的稳定性。准备金突然变化，说明保险公司产品总量或结构发生变化，也可能是准备金计算改变。一般准备金突然减少，说明保险公司业务经营有较大变化，也可能说明该公司财务出现困难。

以上指标中与保险公司偿付能力成正比的投资收益充足率、资产认可率、保费收入增长率、净盈余变化率、准备金变化率为正权重，而与保险公司偿付能力成反比的认可资产负债率、短期险两年赔付率为负权重。在具体计算Z记分时，也要根据寿险公司成立时间等因素进行综合分析。

四、本文的局限性及需要进一步的方向

构建我国保险公司财务预警体系是摆在我国保险业面前的一个重要而紧迫的课题，也是保险监管机关实现偿付能力监管的重要环节。本文遵循财务预警提出了保险公司财务预警的初步模型。应该说，这一模型还不健全，尤其是以下几个方面需要进一步研究：