经济新常态背景下中小板上市公司财务预警研究

发布时间：2016-07-22 21:40

第 1 章 绪 论

1.1 研究背景和意义
一个企业的财务状况良好，既可以提高企业的经营效益，使企业健康运营，又可以增加投资者的信心，从而形成良性循环。相反，若企业长期存在过高的财务风险，不仅会增加企业的经营负担，也会使投资者失去信心，形成恶性循环，最终导致企业资金链断裂，财务危机爆发。因此，如何及早的发现企业的财务风险并做出合理应对，是企业良性运转的必要条件。时下，新常态已是中国经济发展的现状与趋势，也是中国当前执政集体治国理政新理念在经济领域中的突出体现。中国经济新常态主要有以下几个特点：一是经济增速由高速增长转为中高速增长；二是经济结构不断优化升级；三是经济驱动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动。新常态下，中国经济的增速虽然放缓，但实际增量仍然可观，这就要求企业摒弃过去不顾后果的不可持续增长，而要让企业更加健康的稳中有进，当然财务状况健康也是应有之义。同时，新常态下许多企业面临转型升级，这一过程也可能会增加企业的财务风险。因此，在经济新常态的背景下研究企业的财务预警就显得更为重要。综上所述，分析经济新常态下企业财务风险存在的问题，并建立相应的预警模型，使企业在财务危机到来之前预先察觉，并及时采取措施，是企业健康发展过程中需要解决的重要问题。
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1.2 国内外研究现状
(1)基于传统财务指标的研究。预警指标的选取是构建财务预警模型的重要环节，最早的预警模型大多使用传统的财务指标进行构建。Altman(1968,1977)、Haldeman(1977)等学者以传统的财务指标作为变量建立财务预警模型，其最经典的 Z计分模型给出了企业财务风险预警最具代表性的 5 个比率，分别为营运资金/资产总额、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额、股份市值/负债账面价值总额和销售收入/资产总额[1-2]。Hamer(1983)认为，作为构建预警模型的财务指标的相对独立性较高可以提高模型预测的正确率[3]。
(2)基于非财务指标的研究。随着证券市场的发展和完善，学者们开始将公司治理指标等非财务指标纳入财务预警模型的构建。一部分学者认为公司股票市价与公司财务状况存在相关关系。Beaver(1966)、Aharony 等(1980)认为在有效的资本市场中，股票的市场价格是公司财务状况的反映，股票收益率也可以用来预测公司财务困境，但时间上有些滞后[4-5]，Charitou、Dionysiou 等(2013)甚至认为期权定价理论可以代替破产预测模型对企业财务困境进行预警[6]。另一些学者研究了公司治理指标对财务风险的影响。Ohlson (1980) 、Warfield 和 Wild(1995)利用公司规模、资本结构、业绩、当前资产变现能力以及管理者的所有权水平等公司治理类指标对公司陷入财务困境的风险进行预测[7-8]。此外，Ciarlone 和 Trebeschi(2005)还综合考虑了宏观经济变量的相关信息[9]。
(3)基于现金流量类指标的研究。随着现金为王的观念越来越为人所接受，现金流量类指标也开始出现在财务预警模型当中。Aziz 等(1988)最早采用现金流量指标对企业破产进行研究，预测效果较为理想[10]。近年来，Mária Re?ňáková和 MichalKaras(2014)、Geng 和 Bose(2015)等学者使用动态指标对企业破产预测模型进行研究，结果表明现金流量/总资产等财务指标对公司的破产具有显著影响[11-12]。
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第 2 章 相关概念界定及理论基础

2.1 经济新常态的内涵与特征
新常态一词起源于美国，用以描述新经济泡沫引发危机后经济恢复的缓慢过程。在我国，经济新常态的首次提出是习近平主席 2014 年 5 月在河南考察时，他认为中国正处于发展的重要战略机遇期，我们应当从中国当前经济发展的阶段性特征出发，适应新常态，保持战略上的平常心态。所谓“新”，就是有异于旧质；“常态”，就是时常发生的状态。新常态，就是一种不同于以往的、相对稳定的状态，经济新常态意味着中国经济已经进入了一个与过去三十多年高速增长期不同的新的阶段。2014 年 11 月，习近平主席在亚太经合组织工商领导人峰会开幕式上首次全面阐释了中国经济新常态的内涵，他指出中国经济呈现新常态有几个主要特点，一是从高速增长转为中高速增长，经济增长更趋平稳；二是经济结构不断优化升级，发展前景更为稳定，第三产业消费需求正逐步成为主体，城乡区域差距逐渐缩小，居民收入占比上升，发展成果惠及更广民众；三是从要素驱动、投资驱动转向创新驱动[50]。中国经济新常态揭示了中国经济增长率的新变化，体现了未来经济发展的新趋势。
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2.2 财务风险和危机基础理论

风险是财务管理领域中一个非常重要的概念。19 世纪，西方古典经济认为风险是经营活动的副产品，经营者的收益是其在经营活动中承担风险的报酬。现代管理学中对于风险的定义主要有以下两种观点。一种观点将风险定义为“损失发生的不确定性”，即不利事件发生的可能性。这一观点认为风险只能造成损失，不可从风险中获利。这是对风险的狭义解释。另一种观点认为，风险是预期结果的不确定性。在这种观点下，风险除了包括不利结果的不确定性外，也包括了有利结果的不确定性，即风险既可能带来损失，也有可能带来收益。这一观点是对风险的广义理解，也被更多的学者所接受，在研究中得到了广泛采用。学术界对于财务风险的定义，也有广义和狭义之分。狭义的财务风险又称为筹资风险，是指由于使用负债筹资而给企业带来的财务成果的不确定性。狭义的财务风险仅存在于举债经营的企业，换言之，如果企业的全部资金均来自于股权资本，则企业不存在狭义财务风险。因此，从理论上讲，企业可以通过零负债经营的方式避免狭义财务风险的产生。广义的财务风险是指企业在财务活动中由于各种不确定性因素的影响，使企业的财务收益与预期收益发生偏离的机会和可能(这一偏离可能是超出预期，也可能是未达预期)，从而造成企业利润的不确定性。广义的财务风险存在于企业财务管理的各个环节，是客观存在的。企业管理者只能通过采取有效措施来适当降低风险，而不可能完全消除风险。本文认为，广义的财务风险能够更为全面、准确的反映企业财务管理活动各方面的风险，因此本文所指的财务风险均指广义财务风险。

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第 3 章 新常态背景下我国中小板上市公司财务风险现状分析...21
3.1 我国中小板上市公司的基本情况分析..........21
3.2 新常态背景下我国中小板上市公司财务风险分析.......26
3.2.1 现状及问题分析.......26
3.2.2 成因分析...29
3.3 本章小结..........31
第 4 章 中小板上市公司财务风险预警指标体系构建...32
4.1 指标的选取原则......32
4.2 财务指标的选取与分析..........33
4.3 非财务指标的选取与分析......37
4.5 本章小结..........39
第 5 章 中小板上市公司财务风险预警实证分析...40
5.1 样本选取和数据来源......40
5.2 财务风险等级分类的确定......40
5.3 基于 BP 神经网络的中小板上市公司财务预警模型构建...43
5.3.1 BP 神经网络模型的参数确定..........43
5.3.2 财务预警模型的训练及检验...45
5.4 财务预警模型的检验结果及分析..........45
5.6 本章小结..........49

第 6 章 新常态背景下中小板上市公司财务风险应对措施

6.1 公司财务管理层面
企业的资产负债率是衡量企业偿债能力的重要指标，资产负债率的高低反映了企业的举债能力和偿债能力，直接影响到企业的财务风险。从公司近五年的财务指标来看，我国中小板上市公司中有一小部分企业存在资产负债率偏高的现象，对于这部分公司而言，高于合理水平的资产负债率给企业的带来了较高的财务风险，公司管理者应当对这一现象给予足够重视，不可盲目扩大财务杠杆。中小板上市公司应当综合考虑自身的现金流量水平，以保证能够支付当期利息和应当偿还的债务。公司还可以在不影响现有股东行使权力的前提下适当发行股票，从而减小其偿债的压力，避免一旦发生非常事项造成资金链断裂的情况。同时，中小板上市公司还应当合理安排债务结构，保持合理的长期债务与短期债务比例，避免在新常态下经济增速放缓的形势下出现债务危机。经济新常态的特点之一是从要素驱动、投资驱动转向创新驱动，中小板上市公司应当顺应新常态的这一特征，加大企业的自主研发力度。若企业不注重自主研发而靠大量引进相对成熟的技术和设备，从长远来看会耗费企业大量资金，且缺乏使企业立足的核心竞争力，长此以往必将造成企业的财务风险。因此，在经济新常态的大背景下，中小板上市公司只有增加研发投入，，重视自主研发，才能够在激烈的竞争中开拓出属于自己的市场。
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结 论

本文在经济新常态的背景下对我国中小板上市公司的财务风险预警进行了研究，主要内容包括根据最新的公司财务数据和统计数据分析我国中小板上市公司的基本现状，剖析其财务风险存在的问题及成因，利用 BP 神经网络建立适用于我国中小板企业的财务预警模型，并对新常态下公司财务风险的防范提出应对建议。本文研究形成的主要结论有：
(1)经济新常态下我国中小板上市公司主要存在短期偿债能力较差、负债比率不合理、亏损面较大等问题，这些财务风险的形成归咎于管理人员风险意识淡薄、投资缺乏科学性、公司资本结构不合理等内部原因，以及经济增速放缓、部分产业产能过剩、产业结构转型升级等外部原因。
(2)本文构建了以偿债能力、经营能力、盈利能力和发展能力四类财务指标为主的财务风险预警指标体系，并且结合经济新常态的特点选取了 GDP 增长率、研发支出比例和股权结构等非财务指标。
(3)本文利用 BP 神经网络，分别以 2012 年和 2013 年中小板上市公司的数据构建财务预警模型对 2014 年公司的财务状况进行了预测，并且对模型预测的准确率进行了检验，结果以 2012 年和 2013 年数据构建的模型分别达到了 67.75%和 75.95%的准确率，结果表明利用(t-1)年的数据进行预测比(t-2)年数据具有较好的效果，且两个模型结合使用预警效果更佳。
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参考文献(略)

本文编号：75260