免费论文查重: 大雅 万方 维普 turnitin paperpass

分析基于EVA会计利润财务危机预警

最后更新时间:2023-12-17 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:8620 浏览:33264
论文导读:有虚夸企业的资产价值,更真实的反映企业的财务状况;其次,EVA体现了预见性。EVA策略明确地指明了企业的经营风险和财务风险,使投资者能够判断投资回报的数量和回报的持续性,可以使管理者能够提前了解企业的财务危机,从而做出有效的决策;再次,EVA体现了敏感性。由于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
摘要:企业财务因素是企业出现危机进而有可能会导致企业走向破产的重要理由。加强企业应对风险的能力,需建立企业财务危机预警机制,提前对企业的危机作出预警,从而能够采取必要的防范措施。传统的财务危机预警模型为基于会计利润为基础指标的预警模型,本文通过引进经济增加值(EVA),建立基于EVA的财务危机预警模型,从而能够更加准确的进行财务危机预警。
关键词:财务危机预警 EVA 会计利润 主成分因子分析
一、引言
在当今激烈的市场竞争环境中,尤其是自金融危机以来世界经济依然步履蹒跚,欧债危机影响不断扩大,南海主权争端等政治理由,中国的经济发展面对着诸多理由。企业的发展也受到各方面的影响,几乎所有的领域都存活在一个动荡的环境中,随时面对着各种风险和危机。企业财务危机是企业发展困难的一个显著特征。财务危机是有可预见性的。加强企业的财务危机预警刻不容缓。准确的预测财务危机可以提醒公司的决策层准确的发现理由并且加以解决。财务危机预警的准确性十分必要。传统的指标的选取是以净利润指标作为业绩衡量指标的,但净利润指标存在着缺陷:净利润只考虑了债权资本成本,并未考虑企业的股权资本成本,净利润由股权资本成本和利润构成,并不能完全体现企业的经营业绩;净利润对企业经营业绩存在失真,容易使经营者利用会计准则的漏洞进行操纵,从而使企业交出一份“亮丽”的业绩 。本文将依据传统的财务指标以及EVA财务指标分别建立财务危机判别模型,就企业的财务危机预测的准确率进行比较,实证验证EVA能够对企业的财务危机有较为准确的预判率。

二、财务危机理论与EVA理论研究

(一)财务危机理论 财务危机预警是以企业财务报表、经营计划及其他相关财务资料为依据,以计量模型为分析工具,结合定性分析理念,对企业财务状况进行辨识,及时发现企业经营管理中的潜在经营风险和财务风险,从而将企业将要面对的风险事先通知决策者,分析财务危机发生的理由,从而提早作出防范准备的财务系统。 Fitzpatrick(1932)运用单变量模型进行预警模型分析。 20世纪60年代, Bevaer运用单一的比率对企业的财务危机进行判断。 Altma(1968)运用多元判别分析法来判别企业的财务危机风险 。Martin(1977)引入了Logistic回归分析法建立企业财务危机预警模型。从25个指标中选择了净利润率、资产净利率等指标,发现该种模型相对于以前的几种模型能较准确的测算出企业的财务危机。 20世纪90年代又出现了许多创新的策略。最具代表性多的是人工神经网络法(ANN)。Sharda和Odom(1990)首次将这种策略应用于企业财务危机预警,选择了65家有财务危机的企业和65家相类似行业及规模的正常企业,结果显示该策略有很强的预测能力。ANN是平行分散处理模型,理念是基于人类大脑神经运作的模拟。但也存在着不足,即计算十分复杂。随着科技的不断发展,新的策略也在不断着创新,人工智能、灰色系统模型等新策略都被逐渐运用到财务危机预警中。我国对财务危机的研究比较晚。直到20世纪90年代,才陆续出现了有财务危机预警型的研究性的文献。杨济华、周守华(1996)提出了F分数模型。吴世农、卢贤义(2001)以我国140家上市公司为样本,首先进行剖面分析和单变量判定分析,最后选择6个指标,采用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种策略,分别建立三种预测财务困境的模型。结果发现三种模型都能在企业财务困境时做出较为准确的预测,但是其中Logistic预测模型的误判率最低; 张爱民采用主成份分析法,建立了预测企业财务失败的模型——主成份预测模型 。杨保安(2001)等人利用BP神经网络模型对中信实业银行的30个企业客户的财务风险状况进行判别分析,构建了包含输入层、隐藏层和输出层的三层前向式神经网络模型,实践证明这是一种有效地财务状况判定策略。
(二)EVA理论 企业的目标是实现股东财富最大化。传统是以会计利润为衡量指标,会计利润只考虑了债务资本成本,而没有考虑股权资本成本,使企业的财务状况失真,严重影响了企业的长远发展。美国思腾思特(Stem Stewart)管理咨询公司首先提出的EVA是一种新型的公司业绩衡量标准。EVA 即经济增加值(Economic Value Added),是指企业的税后净营业利润,减去全部资本成本后的净值。EVA运用的基本思路是基于投资者可以自由地将他们投资于企业的资本变现,并将其投资于其他企业。企业的投资者投资的资本至少能获得机会成本的投资回报。只有当企业获得的收益大于或者等于所投入的资本的全部成本时,才能为投资者带来价值。从EVA问世以来,国外有大量学者对EVA进行研究。EVA自本世纪才引入国内,初期研究主要集中在对EVA的定义、作用等理论方面。目前,EVA已经开始被应用到企业财务危机预警中。 在EVA逐渐应用到财务危机预警前,财务危机预警的预测指标主要运用会计利润。然而,传统会计指标只考虑债务资本的成本,不考虑股权资本的成本,即机会成本,并不能有效说明股东价值是否保值增值;其次,会计利润容易造成管理者产生误判,容易使管理者将权益资本当作“免费的午餐”,片面追求利润的增长,盲目扩张,追求短期效应,不利于企业长期发展,使企业出现 虚假繁荣,从而走向破产。相比之下,EVA指标有明显的优势:首先,EVA体现了真实性。EVA是从税后净营业利润中扣除包括股权和债务的所有资金成本后的经济利润,它准确的指出了企业的利润,没有虚夸企业的资产价值,更真实的反映企业的财务状况;其次,EVA体现了预见性。EVA策略明确地指明了企业的经营风险和财务风险,使投资者能够判断投资回报的数量和回报的持续性,可以使管理者能够提前了解企业的财务危机,从而做出有效的决策;再次,EVA体现了敏感性。由于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,含有企业外部的市场信息,使企业的财务数据真实有效,能够比较敏感的做出企业的财务危急的预测。EVA是体现股论文导读:
东财富最大化的有效指标。关于EVA 的计算具体如下:EVA = 税后净营业利润-资本成本 = 税后净营业利润-资本×资本成本率。

三、基于传统财务指标的财务危机预警模型分析

(一)样本及指标选取 本文将被ST的公司定为财务危机公司,非ST的公司定为财务正常的公司。考虑到我国将财务特别处理中大部分企业是由于连续两年出现亏损状况;并且企业的财务危机的出现是一个不断恶化的过程。假定企业在2012年被特别处理,则本文的样本的选取是2009年企业财务指标作为样本。对2012年被ST上市公司和非ST公司运用系统抽样法进行随机抽样,得到15家2012年被确定为ST的公司,和十五家非ST企业。企业确定了所选公司作为样本后,根据历史总结经验选择企业的财务指标作为预警指标。财务指标的选择主要体现了企业的偿债能力、获利能力、营运能力和成长能力。本文根据国内外财务预警发展的过程中财务指标选取,选择了15个财务指标作为财务预警指标,如表(1)。
(二)因子分析 (1)KMO和球形Bartlett检验。Bartlett球型检验的结果,球形检验显著性水平Sig.=0.000<0.05。因此拒绝各变量独立的原假设H0,即认为变量间显著相关。但KMO统计量的取值为0.376,和0.7差距较大。 说明相关性不是很强,但还是值得尝试因子分析。 (2)因子的确定。本文对15个财务指标进行因子分析,并采用因子方差最大法进行旋转。最终选取了累积贡献率为88.859%的6个主成分因子,用以代替原财务指标。 因子F1负载较大的原财务指标是总资产净利率和销售净利率,体现了企业的盈利能力;因子 F2负载较大的原财务指标是流动比率和速动比率,体现了企业的偿债能力;因子F3负载较大的原指标是资产负债率和应收账款周转率,体现了企业的偿债能力和营运状况;因子F4负载较大的是净利润增长率,体现了企业的成长能力;因子F5负载较大的存货周转率和总资产周转率,体现了企业的营运能力;因子F6负载较大的是原财务指标的流量比,体现了企业的流量。

四、基于EVA的财务危机预警模型构建与应用

(一)EVA财务危机预警模型构建 用EVA来建立财务危机预警,与传统的以会计利润为指标的财务危机预警进行比较,通过实证验证EVA能够对企业的财务危机有更高的预测率。EVA能够判别出一个企业在过去的一个期间所创造的价值,是总结企业真正利润的一个指标。EVA准确的说明了企业的盈利能力,不仅使企业提早作出财务危机的策略,而且是公司对外进行财务披露的根据,为投资者提供准确的财务指标,从而为投资者进行投资提供依据。为了验证EVA指标对是否比原有的会计利润为基础的有较高的财务危机判别率,本文将对同一组样本,建立相应的两个模型,并最终进行对比分析。我们对原始数据的15个财务指标进行EVA的改善后,进行因子分析,得到新的6个因子,相应的记为 。接着 以这6个因子为自变量,建立新的Logistic判别分析模型F1,F2,F3,F4,F5,F6。计算结果如表(6)。
通过对总体模型的判别见表(8),其总体的判别准确率达到93.3%,将ST公司判别为正常公司的比率是93.3%,将正常公司判别为ST公司的比率是93.3%,因为通过对以上两种财务指标的选取比较得知,以EVA为基础的财务指标在财务危机预警模型中判别比率较高。
(二)EVA财务预警模型应用 基于以上模型, 将根据海尔集团2009年的财务指标,实证分析该集团在2012年的财务状况。根据上述论文的研究,选择海尔集团2009年的财务指标,分别带入基于会计利润和基于EVA的财务危机预警模型,得到海尔集团6个因子得分情况如表(9)。表(9)中的得分1带入模型M1,得到海尔公司的P值为0.3114*10-4<0.5,因而根据模型1可以预测出该公司2012年处于良性的经营状态。表(9)中的得分2带入带入模型M2,得到海尔公司的P值为0.1136*10-5<0.5,因而根据模型2可以预测出海尔公司2012年处于正常经营的状态,企业的财务风险较低。综上,我们可以通过P值指标得出,海尔公司基于EVA的财务危机预警模型的P值小于基于传统会计利润的P值,由于我们已经验证了基于EVA的财务危机预警模型能够更有效的进行财务预警,所以可以得知,海尔公司有良好的财务状况,这一理论预测结果与海尔公司的实际财务状况是相符的。
五、结语
本文在总结国内外企业财务预警以及EVA的研究成果的基础上,阐述了财务危机预警及EVA的相关理论,并通过实证分析对比了基于EVA指标的财务模型和基于传统会计利润指标的财务模型。随机抽取了我国沪、深两市30家上市公司2009年的财务数据,选择15个财务指标作为变量指标,通过筛选取得主因子,消除多重共线性,得到6个综合指标,然后以这6个综合指标为自变量建立Logistic二元回归模型,最后得到基于EVA指标的财务预警模型M2和基于传统会计利润指标的财务预警模型M1。验证了模型M2相对于模型M1能够更有效的对财务危机进行预警,最终将模型应用于海尔公司的财务状况分析,证实理论与实际相符。
参考文献:
[1]周首华、陆正飞、汤谷良:《现代财务理论前言专题》,东北财经大学出版社2000年版。
[2]周首华、杨济华:《论财务危机的预警分析—F 分数模式》,《会计研究》1996年第8期。
[3]吴世农、卢贤义:《我国上市公司财务困境的预铡模型研究》,《经济研究》2001年第6期。
[4]张爱民、祝春山、许丹健:《上市公司财务失败的主成份预测模型及其实证研究》,《金融研究》2001年第3期。
[5]杨保安、季海等:《BP 神经网络在企业财务危机预警之应用》,《预测》2001年第期。
[6]Fitzpairick P.J.A Comparison of Ratios of Succesul Industrial Enterprises with Those of Failed Firms.Certicified Public Account,193.
[7]Beer,W.H.Financial Ratio as Predict or so f Failure ,Journal of Accounting Research,1966.
[8]Altman,Edward,I. Financial Ratios as Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy,Journal of Finance,1968.
[9]Martin An Empirical Comparison of Bankruptey Models. The Financial Review,1998.
[10]Ohlson.Ungarbled eamings and dividends: An Analysis and Extension of the Beer,Lambert,and Morse Valuation Model,Jounal of Accounting and Economics,1989.
(编辑 梁 恒)