農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警分析
時(shí)間:2022-05-15 08:39:18
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摘要:文章選取了2016~2019年在滬深上市的農(nóng)業(yè)企業(yè)為樣本,對Altman的Z值模型在農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警中的適用性進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明:Z值模型對ST企業(yè)受到ST處理前一年預(yù)測的準(zhǔn)確率為100%,前二年預(yù)測的準(zhǔn)確率為75%;把非ST企業(yè)正確判斷為財(cái)務(wù)狀況正常企業(yè)的比例為78.73%。
關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)上市公司;財(cái)務(wù)失??;Z值模型;財(cái)務(wù)預(yù)警
一、引言
農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)性行業(yè),農(nóng)業(yè)的健康發(fā)展對于保障國家糧食安全、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定、拉動(dòng)其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。國家歷來十分重視農(nóng)業(yè)的發(fā)展,農(nóng)業(yè)上市公司作為行業(yè)龍頭自然成為做大做強(qiáng)農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵。然而,農(nóng)業(yè)企業(yè)因?yàn)樘鞖鉅顩r、疫情、病蟲害等原因經(jīng)營、財(cái)務(wù)狀況不穩(wěn)定。另外,和一般的工業(yè)制造企業(yè)相比,農(nóng)業(yè)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)如養(yǎng)殖、林木培育、良種開發(fā)等普遍具有生產(chǎn)周期長、受自然條件影響大、資金回收速度慢等特點(diǎn),這些在給企業(yè)帶來財(cái)務(wù)安全隱患的同時(shí),對企業(yè)的財(cái)務(wù)管理和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力提出了新的要求??紤]到我國資本市場發(fā)展不夠成熟和農(nóng)業(yè)企業(yè)的特殊性,檢驗(yàn)Z值模型在我國農(nóng)業(yè)上市公司的適用性,借以建立一套財(cái)務(wù)預(yù)警體系以幫助管理層和外部投資者改善決策就顯得至關(guān)重要,檢驗(yàn)方法也可以用于檢驗(yàn)Z值模型在其他行業(yè)的適用性。
二、文獻(xiàn)回顧
財(cái)務(wù)預(yù)警模型自20世紀(jì)30年代被西方理論界提出以來,不斷發(fā)展完善,先后出現(xiàn)了單變量判別模型、多元線性判別模型、線性概率分析、邏輯回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。Fitzpatrick(1932)是較早研究財(cái)務(wù)預(yù)警的學(xué)者,他通過對比19對失敗和非失敗企業(yè)的13個(gè)財(cái)務(wù)比率發(fā)現(xiàn)兩類企業(yè)的財(cái)務(wù)比率差異很大。Beaver(1966)挑選了158家企業(yè)作為樣本,運(yùn)用單變量模型分析了30個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的失敗預(yù)測能力,結(jié)果表明現(xiàn)金流量與負(fù)債比率預(yù)測準(zhǔn)確率最高,其次是資產(chǎn)收益率。Altman(1968)首次利用多變量模型預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并命名為Z模型,該模型比以前的單變量模型對于財(cái)務(wù)失敗的預(yù)測能力更好,國內(nèi)的周守華等(1996)在阿爾曼模型的基礎(chǔ)上提出來F分?jǐn)?shù)模型。Ohison(1980)首次提出條件概率模型。Salchenberger(1992)在金融企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警中建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,國內(nèi)的楊保安利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲得了與實(shí)際情況基本一致的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。韓國的B.S.Ahn和英國的FengYuLin等通過把兩種以上的模型結(jié)合起來以建立綜合的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,結(jié)果表明比單一的模型預(yù)測效果更好。對于財(cái)務(wù)危機(jī)的界定標(biāo)準(zhǔn)國內(nèi)外學(xué)者有很多種不同的看法,鑒于我國的實(shí)際情況,本文借鑒了吳世農(nóng)、盧賢義(2001)的做法,將企業(yè)因連續(xù)兩年虧損等原因而被ST作為其財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志。文章通過把Z值模型引入到我國農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的實(shí)踐中,分別檢驗(yàn)了Z值模型把ST企業(yè)正確預(yù)測為財(cái)務(wù)失敗企業(yè)以及把非ST企業(yè)預(yù)測為財(cái)務(wù)正常企業(yè)的準(zhǔn)確率,最后通過分析影響Z值大小的關(guān)鍵因素提出了提高資產(chǎn)流動(dòng)性、建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制等建議。
三、實(shí)證研究
(一)樣本選取
本文的研究對象為截至2020年第二季度滬深兩市的農(nóng)業(yè)上市公司,包括上海A股、深圳A股、中小板、創(chuàng)業(yè)板等板塊,農(nóng)業(yè)上市公司名單來自中國證監(jiān)會(huì)2020年第二季度公布的上市公司行業(yè)分類結(jié)果。該名單共有農(nóng)業(yè)上市公司43家,其中湘佳股份2020年4月24日才上市,沒有研究年度的數(shù)據(jù),立華股份2019年2月18日上市只取得2019年一年的數(shù)據(jù),其他41家公司均獲得了2016~2019年四年的數(shù)據(jù),共取得165個(gè)樣本。為了研究方便,本文把樣本企業(yè)中受ST或*ST處理的公司歸為財(cái)務(wù)失敗的公司,把非ST和*ST公司歸為財(cái)務(wù)狀況正常的公司。統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)2016年到2019年間被ST或者*ST處理的公司共計(jì)6家,其中云投生態(tài)2019年4月30日受*ST處理、敦煌種業(yè)2019年3月20日受*ST處理、東方海洋2019年2月23日受ST處理、景谷林業(yè)從2012年10月9日后一直受ST或*ST處理、新賽股份2017年5月17日受*ST處理,2018年4月4日摘帽、獐子島2016年5月4日至2017年3月31日受*ST處理。
(二)研究方法
Z值模型是Altman通過對美國1945~1965年間制造業(yè)的33家破產(chǎn)公司和33家經(jīng)營正常的公司進(jìn)行充分研究后提出的,Altman從20多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中總Z值模型在我國農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警分析中的應(yīng)用李朋濤結(jié)出4~5個(gè)來計(jì)算、預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。其計(jì)算方法就是根據(jù)每個(gè)變量對于預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作用的大小分別賦予不同的權(quán)重,然后通過加權(quán)計(jì)算出Z值,最后通過Z值所在區(qū)間就可以了解企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的程度。計(jì)算公式如下:這一指標(biāo)衡量的是在不考慮稅收和融資的影響下企業(yè)資產(chǎn)生產(chǎn)能力利用的情況,是衡量企業(yè)利用債務(wù)資本和所有者權(quán)益總額取得盈利的指標(biāo)。該指標(biāo)越高,表明企業(yè)資產(chǎn)的利用效果越好,經(jīng)營管理水平越高這一指標(biāo)反映股東提供的資本和債權(quán)人提供的資本的相對關(guān)系,說明企業(yè)財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)是否穩(wěn)定,反映了債權(quán)人投入的資本受股東資本的保障程度。該比率越高企業(yè)破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)越小。這一指標(biāo)衡量企業(yè)產(chǎn)生銷售額的能力,指標(biāo)越高,表明資產(chǎn)的利用率越高。通過大量的實(shí)證研究,Altman發(fā)現(xiàn)Z值大于2.99時(shí)企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績良好、財(cái)務(wù)狀況穩(wěn)定,破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)很小,這一區(qū)間稱為安全區(qū)。1.8≦Z≦2.99時(shí),為灰色區(qū),表明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況不確定,是否破產(chǎn)情況不明。Z<1.8時(shí)為表明企業(yè)經(jīng)營狀況很糟,破產(chǎn)概率很大。
(三)分析結(jié)果
Z值公式中的數(shù)據(jù)除了盈余公積、未分配利潤來自巨潮資訊網(wǎng)的上市公司報(bào)外,其他數(shù)據(jù)均來自通達(dá)信,同花順等軟件,數(shù)據(jù)來源可靠。所有數(shù)據(jù)經(jīng)過收集整理后使用EXCEL計(jì)算得出Z值。計(jì)算結(jié)果如表2所示。1.ST企業(yè)分析結(jié)果ST或*ST企業(yè)的Z值見表3,從中表格說明:1.特殊企業(yè)說明:(1)湘佳股份2020年4月24日才上市,沒有2016年到2019年的股價(jià)、流動(dòng)股股數(shù)等數(shù)據(jù),所以表中未統(tǒng)計(jì)其Z值;(2)立華股份2019年上市,表中只有其2019年的數(shù)據(jù)2.疫情是2020年1月之后才爆發(fā)的,對于2019年公司的各項(xiàng)數(shù)據(jù)基本沒有影響,所以各公司2019年的Z值代表的應(yīng)是正常水平1.特殊企業(yè)說明:(1)ST景谷自2012年10月9日起一直受到ST或*ST處理,但是其不但沒有被強(qiáng)制要求退市,四年間平均每股市場價(jià)值卻高達(dá)25.8125元且每年年末股價(jià)都高于20元,景谷堪稱ST企業(yè)股價(jià)中的“佼佼者”。根據(jù)華北電力大學(xué)田金玉的研究,ST企業(yè)股價(jià)高主要是因?yàn)橹贫群屯顿Y者的心理原因,并不是因?yàn)槠湄?cái)務(wù)績效好,所以為了避免極值對于Z值模型預(yù)測準(zhǔn)確率的影響,本文在統(tǒng)計(jì)Z值模型預(yù)測對ST企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)測的準(zhǔn)確率時(shí)不考慮ST景谷。(2)獐子島是2019年發(fā)現(xiàn)的財(cái)務(wù)造假嚴(yán)重的公司之一,財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不可信,在統(tǒng)計(jì)Z值模型預(yù)測ST企業(yè)的準(zhǔn)確率時(shí)不考慮ST獐島2.新賽股份是2017年受到*ST處理的,為了統(tǒng)計(jì)Z值模型對企業(yè)受ST處理前兩年預(yù)測的準(zhǔn)確率,單獨(dú)計(jì)算了新賽股份2015年末的Z值可以統(tǒng)計(jì)出Z值模型對于ST或*ST企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測準(zhǔn)確率。從表3中可以計(jì)算得出,Z值模型對ST企業(yè)受到ST處理前一年預(yù)測的準(zhǔn)確率為100%,前兩年預(yù)測的準(zhǔn)確率為75%,可見Z值模型對ST企業(yè)預(yù)測的準(zhǔn)確率很高,并且越臨近受到ST處理的年份準(zhǔn)確率越高。2.非ST企業(yè)分析結(jié)果非ST企業(yè)的Z值計(jì)算結(jié)果,如表4所示。從表4可以看出,Z值模型把非ST企業(yè)錯(cuò)誤預(yù)測為財(cái)務(wù)失敗企業(yè)的比例平均為21.27%,把非ST企業(yè)正確預(yù)測的比例為78.73%。正確預(yù)測的包括兩種情況:一種是Z值介于1.8和2.99之間的灰色區(qū)內(nèi),財(cái)務(wù)狀況不太穩(wěn)定的企業(yè),其比例為19.9%,例如,以生豬養(yǎng)殖與銷售為主業(yè)的002714牧原股份2018年受非洲豬瘟疫情的影響,公司利潤總額從2017年的23.66億降至2018年的5.26億,受此連累當(dāng)年Z值從2016年的1.907降至1.477,2019年豬肉價(jià)格大漲,公司利潤暴漲至63.19億,公司股價(jià)也從16.56元每股漲至51.91元每股,當(dāng)年Z值為3.109。另一種情況是Z值大于2.99,財(cái)務(wù)狀況良好的企業(yè),其比例為58.83%,這說明我國農(nóng)業(yè)上市公司中財(cái)務(wù)狀況良好的企業(yè)比較多。
四、結(jié)論與對策
本文通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),Z值模型在預(yù)測農(nóng)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況時(shí)具有較高的準(zhǔn)確率,可以作為管理者改善經(jīng)營管理決策的依據(jù),債權(quán)人和股票投資者也可以以其為參考做出投資決策。在計(jì)算Z值時(shí),應(yīng)避免受極端值的影響,以免影響預(yù)測的準(zhǔn)確率。鑒于以上分析,為了改善企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況,對管理者提出下述建議。第一,提高資產(chǎn)流動(dòng)性。通過計(jì)算樣本企業(yè)的流動(dòng)比率,發(fā)現(xiàn)流動(dòng)比率的大小和Z值成正比,因此,管理層應(yīng)注意提高資產(chǎn)流動(dòng)性以保障對于短期負(fù)債的支付能力,從而改善企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況.第二,合理選擇籌資方式,優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。橫向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)失敗企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率是財(cái)務(wù)狀況正常企業(yè)的2倍有余;縱向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn),在被ST處理的前幾年內(nèi)多家ST企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率呈上升趨勢??梢娺^高的負(fù)債水平是造成財(cái)務(wù)失敗的主要原因之一。為此,企業(yè)應(yīng)該合理選擇籌資方式,首先,在合理利用財(cái)務(wù)杠桿的前提下,盡量選擇用普通股和留存收益來籌資,這樣既可以降低資產(chǎn)負(fù)債率,又可以減少固定的利息負(fù)擔(dān);其次,多利用商業(yè)信用等籌資方式以降低籌資成本。第三,建立財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制。企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)是逐漸積累而形成的,并且在初期不易被發(fā)現(xiàn),財(cái)務(wù)危機(jī)一旦爆發(fā)對于企業(yè)的影響是致命的,甚至可能導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn),所以,有必要建立一套財(cái)務(wù)預(yù)警體系。本文研究發(fā)現(xiàn),Z值模型對于受ST處理的農(nóng)業(yè)上市公司在其財(cái)務(wù)失敗前一年預(yù)測的準(zhǔn)確率達(dá)到了100%,財(cái)務(wù)失敗前兩年預(yù)測準(zhǔn)確率也有75%,因此,管理層可以通過計(jì)算Z值來評估企業(yè)面臨的財(cái)務(wù)狀況,對公司可能或?qū)⒁媾R的財(cái)務(wù)危機(jī)事先進(jìn)行預(yù)警。
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作者:李朋濤
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