沪深A股房地产行业上市公司的Z分数模型

摘 要 ：本文选择沪深A股市场房地产行业53家上市公司为研究对象,利用这些上市公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型.研究表明：1．公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著的影响；2．公司治理信息不能为财务信息所覆盖.这一方面说明,公司治理结构对公司的财务安全具有重要的影响,因此应进一步完善公司治理结构,在研究和构建财务困境顶测模型的时候,不仅要考虑会计信息,还应考虑公司治理信息等,以构建更为有效的预测模型.

关 键 词 ：上市公司 财务困境 预测模型

随着我国资本市场的不断发展与完善,对上市公司财务困境进行预警研究一直是国内学术界的热点问题之一.财务预警是以财务会计信息为基础,通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化,对企业可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报.国内外学者进行财务困境预警研究的方法主要有：剖面分析法、单变量判别分析法、回归分析、多元判别分析法、条件概率模型、二元LOGIT离散选择模型、基于MM理论和期权定价理论相结合的破产预警模型、基于信息科学的神经网络分析法以及近邻法、分类树方法等等.

一、目前国内研究进展评述

目前国内的研究主要是集中在建立财务预警模型,主要的研究成果包括： 陈静(1999)以1998年27家ST公司与27家非ST公司为对象,利用资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率进行研究.

张玲(2000)以120家上市公司为样本,从偿债能力、盈利能力、资本结构状况和营运状况四个方面共选取15个财务指标建立起财务预警分析模型.

陈晓、陈治鸿(2000)分别从反映公司财务健康状况的资产流动性、财务杠杆、资产管理能力、盈利及回报能力、非主营业务回报、股本扩张能力、主营业务鲜明程度以及公司增长能力方面挑选若干财务变量作为备选预测变量,然后再从每一大类特征指标中选出变量,形成一个变量组合进行研究.

吴世农(2001)则选取1998-2000年度140家上市公司作为样本,选用盈利增长系数、净资产收益率、速动比率、超速动比率、负债比率、长期负债比率、营运资本比率、总资产增长率、权益增长率、主营收入增长率、应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率、总资产的对数、权益对数为变量进行研究.

张后奇等(2002)在上证联合研究计划第三期课题报告中,所做的《上市公司财务危机预警系统：理论研究与实证分析》,从偿债能力、盈利能力、经营能力、周转能力、能力等方面,选出37个财务变量进行研究.

以上基于财务指标建立的预测模型,缺乏对财务困境原因及早期预警的系统分析.大多数研究只是在完成财务指标与财务状况优劣的逻辑验证,并未从理论上深入剖析财务困境的深层原因；其次,忽视了企业运营的市场环境和治理等因素对财务状况的影响；再次,由于财务报表数据具有事后性或可能被管理者粉饰,因此,必须寻找其他事前信息完善财务预警.

本文拟突破以往财务预警研究基于财务指标或治理指标的单一层面分析,在财务因素分析基础上,引入公司治理的因素,建立基于会计信息和公司治理信息的Z分数财务危机预测模型.之所以采用著名的5变量Z-score模型,是因为该模型是由美国的Altman教授在1968年采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立并加以了改进.该模型简便、成本低、效果佳,目前日本开发银行、德国、法国、英国等许多发达国家的金融机构都纷纷研制了各自的判别模型.模型的基本原理是：检测设观察到在某一时点上的n个企业,分为以下两组：其中n1个财务状况良好,n2个发生财务危机(n＝-nl+n2),同时收集企业的一些财务特征(财务比率),利用若干个财务比率构造的多元线性判别函数为：

判别函数中βi为模型的系数,Xi为第i个财务比率.判定准则为：Z＜Z1,被预测企业为危机企业；Z＞Z2,被预测企业为正常企业；Z1＜Z＜Z2,模型处于灰色区域,被预测企业发生危机与否需要依据经验判断.从中可以看出,Z计分模型有一个重要的检测设存在着一种测度能将正常公司与危机公司区分为两种不同的分布(一般情况下是正态分布).当然两个分布之间有一种重叠(overlap)区域.这种重叠或模糊的(indecisive)区域对于模型来说是无法避免的,判别模型的效果依赖于选取什么样的多元变量组合具有使这种灰色区域降至最小的能力.

二、z分数模型建立的说明

(一)样本的选择

根据沪深证券交易所的相关规定,ST(英文“specialtreatment”的简写)公司主要指2种情况：一是上市公司经审计2个会计年度的净利润均为负值的公司；二是上市公司最近1个会计年度经审计的每股净资产低于股票面值的公司. 本文选择了我国房地产行业53家上市公司2003年的数据为有效样本.对于ST样本,主要是2006年新增的ST上市公司；对于非ST,主要是整个行业除ST样本以外的所有样本(在筛选样本时,剔除了数据不完整的样本). (二)会计指标的选择 对于样本的会计数据,由于国内外众多学者研究上市公司财务危机的预测模型时基本上采取公司的营运能力、盈利能力、成长能力、偿债能力等方面的财务、会计指标的数据为样本数据,基于此,本文的财务信息数据也遵循这种方法.其主要财务信息指标的情况详见下表.

注：以上盈利能力和成长能力的计算公式中,需要相应地考虑绝对值的情况.

(三)公司治理指标的选择

从欧美成熟市场的经验看,上市公司治理情况的好坏主要从股权结构(如流通股比例、股权集中度)、董事会如(如董事会中的外部董事构成、独立董事比例、薪酬委员会等专职部门是否建立)、管理层特性(管理层持股比例)等方面反映. 长期以来,我国上市公司第一大股东(含国有股)绝对控股、“一股独大”的现象比较普遍,所以上市公司董事会成员以及公司的投资决策、财务信息、人事选拔等基本为第一大股东控制,公司股东大会也基本被其控制.尽管我国上市公司相关的公司治理法规在2002年左右已经出台,但是实施的情况并不理想.总体上,我国上市公司董事会的特征还亟待优化和调整,而目前,董事会的特征明显为股权结构所决定.

因此,在我国上市公司治理结构还没有得到实质性改善的大背景下,以股权结构的特点基本能全面反映目前公司现有的治理情况,加上上市公司对公司治理方面的信息披露并不翔实,基于此,本文中的反映公司治理信息的指标主要为股权结构中的相关指标.具体选用以下4个指标作为公司治理指标.

三、模型的参数估计及检验

在房地产行业中,选择的样本数据包括上市公司的会计和治理信息的29个指标,其有效样本以2003年的数据为准,总共53个有效样本,其中,ST样本有4个,非ST样本有49个.
经统计分析软件(包括EVIEWS、SPSS两类统计软件)运算,其Z分数模型的主要结果如下表3： Z等于0．626X07+1．010X10-0．217X22+0．573X26+0．733X28等等(模型2)

如下表4看出,使用Z分模型对估计样本(2003年的样本)进行回判,在最佳分界点为0．50的条件下(Z值小于或等于0．50的为财务危机公司；Z值大于0．50为没有财务危机的公司,以下类推),4家被ST的上市公司被误判的概率0％；49家非ST公司的上市公司被误判为ST公司2％,总体上,53家房地产上市公司的回归准确率为98％(不过,这跟非ST公司样本的绝对数量较大有关,以下同).在相同的分界点的条件下,使用Z分模型对检验样本(2004年的样本)进行预测,结果显示,被ST的上市公司被误判的概率25％；预测准确率为98％(不过,这跟非ST公司样本的绝对数量远大于ST公司样本有关,以下同).其结果详见下表4.

四、模型的经济意义及特点

第一,从整体上看,以上模型结果中,在房地产行业,上市公司的财务风险主要与总资产周转率(X07)、销售毛利率(x10)、资产负债率(X22)、第一大股东持股比例(X26)、流通股持股比例(X28)等5个变量均显著,具有统计意义.这表明这些变量对公司是否发生财务危机均有显著影响.

第二,从方程量符号的含义而言,总资产周转率(X07)、销售毛利率(X10)、第一大股东持股比例(X26)、流通股持股比例(X28)等变量增大,公司陷入财务危机的可能性减少；资产负债率(X22)等变量增大,公司陷入财务危机的可能性增加.

第三,从方程量系数的大小而言,销售毛利率(X10)、总资产周转率(X07)、流通股持股比例(X28)是对公司是否发生财务危机最重要的3个财务指标；从各自对公司发生财务危机的贡献率(或影响力度)看,销售毛利率的贡献率为3 1．98％,位居第一,而且其贡献率进行简单加总后的结果反映,会计指标信息的贡献率为近60％,公司治理指标信息的贡献率为近40％,进一步,会计和公司治理的主要指标的信息可以对公司是否发生财务危机进行有效判断和预测.详见下表5.

从以上看,对于房地产上市公司,一方面公司需要加快资金的周转以实现扩大经营收入；与此同时,需要严格控制经营成本以提高经营收入的盈利能力,销售毛利率显然是其中一个关键性的财务目标.另一方面房地产公司的经营方式是资金密集型特点,需要采取较高的财务杠杆进行大量融资,较高的资产负债率成为行业各公司的普遍现象,从这个角度看,资产负债率的水平很难成为一个直接反映公司是否陷入财务危机的关键性指标,但是,这类主要依靠负债经营的房地产公司很容易受到宏观调控等因素的影响,因此,这要求公司不断加快资金的有效周转以实现用最少的资金产生最大的收入,从而保证充足的流,显然,不断提高总资产周转率才能保证公司稳健扩张,否则,高额的负债很容易在突发因素的影响下引致公司陷入财务危机.

第四：从以上回判及预测能力的情况看,模型2中,被ST的上市公司被误判概率非常低,回判的准确率及其预测的准确率都非常高.总体上,以上模型2能对房地产上市公司的财务危机进行有效预测.

五、仅基于会计信息研究的缺点

从以上研究看,在房地产行业的财务预测模型研究中,以上会计信息和公司治理信息基本上可以预测到上市公司是否发生财务危机.在这里,为了进一步证实基于会计信息和公司治理信息的财务预测模型研究要优于仅基于会计信息的财务预测模型研究,以下以房地产上市公司2003年的会计信息为样本数据,样本的其他情况基本与以上介绍的内容相似,即总共53个有效样本,其中,ST样本有4个,非ST样本有49个等.经统计分析软件(包括EVIEWS、SPSS两类统计软件)运算,其Z分数模型的主要结果如下表6：

Z等于0．752+0．434X07+0．658X10-0．239X22-0．010X123等等(模型3)

不难判断,以上模型的参数估计及检验结果都不错,而且其预测能力也达到70％以上的准确率(具体情况省略),但是从下表7看到常数项C在公司是否发生财务危机的贡献率高达35．94％,进一步,如果采取这种样本进行研究,这显然会降低对公司是否发生财务危机预测的准确性.从以上研究看到,增加会计信息以外的信息,比如公司治理信息,显然有利于减低常数项的影响力度或贡献率,从而能更全面、真实、准确的对公司是否发生财务危机进行预测.

六、财务危机的防范、对策及建议

(一)按不同的行业进行防范

由前文得知,由于不同行业的经营方式、竞争开放程度等方面不同,各行业的公司产生财务危机的方式应当是多种多样的,试图采取一种模式、一套方法对各个行业进行财务危机防范显然是不切实际的.应当针对不同的行业,采取不同的防范措施.要加强和提升各个行业协会的功能,通过行业协会的协调、同业互助等方式把潜在的风险有效减低,直至避免.

(二)建立z式的财务预测模型

由前文得知,Z分数模型是最早用来对公司财务危机预测研究的模型,在理论界已经得到广泛认同；在实践上,该模型由于模型简便、成本低、效果佳等优点而被众多金融机构竞相采用,如目前日本开发银行、德国、法国、英国等许多发达国家的金融机构在Z分数模型的基础上纷纷研制了各自的判别模型.同时,通过笔者进行以上研究发现,区分不同行业的前提下构建Z分数模型是可行的,也是有效的,因此,可以在借鉴以上所述国家的经验尽快建立适合不同行业的财务预测模型,以便作行业指导,从而减少相关公司的财务危机.

(三)注重治理等非会计因素的作用

财务危机的发生最终的结果当然是公司主要会计科目、财务指标的数据不多恶化,采取以财务指标进行财务危机的预测研究应当说是必要的、合理的,但是,导致财务危机的因素是多元的,除了会计、财务因素之外,通过以上大量的实证研究表明,公司治理指标因素也是有效预测财务危机的重要手段.不难推断,公司治理结构不健全、不合理显然也是导致财务危机发生的重要诱因,因此,为了减少、防范财务危机,公司必须不断健全和优化治理结构,同时,在对财务危机预测中应当重视治理因素的作用,这样才能更全面、准确的进行财务预测.只有这样,财务危机的预测模型才能更准确、更实用,公司才能防范于未然,真正减少、避免财务危机.