基于Excel的财务预警分析模板

摘要:公司财务预警系统是公司经营管理的一个重要方面。一个公司财务状况的好坏往往是企业管理当局、投资者和债权人等各方关注的焦点。一个营运良好、财务健康的公司不但可提高自身在市场上的信誉,不断扩展筹资渠道,也会使投资者信心倍增;相反,一个陷入财务困境或濒临破产的公司则缺乏吸引力,原有投资者也会面临巨大的风险。如果公司管理层能够及早地发现公司的财务危机信号,就能够在财务危机出现的萌芽阶段采取有效措施来改善公司的经营管理,从而有效防范和化解财务危机。同时,投资者和债权人也可依据这种信号及时做出调整,以避免投资损失。财务预警系统的建立就能够在很大程度上为公司、投资者及债权人提供这样的帮助。

关键词:Excel;财务预警;分析

一、财务预警模型实证研究的意义

公司财务预警模型的实证研究,无论是在宏观经济上,还是在公司微观财务预警系统中,都是确保资本市场健康发展和公司财务状况良性循环的一个重要方面。随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,对公司财务预警研究的需求日益迫切,就必须通过完善的经济预测方法,建立起有效的经济预警系统。所以建立完备和有效的公司财务危机预警模型,无论在理论上还是在实务中都具有重要意义。

(一)有利于寻求科学的预警模型。财务预警研究最为重要的方面就是构建预警模型,而实证研究的目的就是为了寻求有效的预警模型。通过实证研究,我们可以从不同角度和不同的思路构建预警模型,并通过预测样本来检验模型的有效性。实证研究的发展,不仅能够拓展预警视角,从而能够更加全面、更为有效地进行财务预测,而且还能建立起适应于不同经济环境、不同时间区间和不同行业的预警模型。

(二)有利于寻找影响公司财务状况的核心财务指标。财务预警的最终目的是为了警示风险和指导管理。而单纯的预警模型却只能停留在警示风险,对于指导管理却显得束手无策。而实证研究的发展,不仅仅停留在构建模型上,也包括各预警因子的敏感性分析和核心财务指标的寻求。核心财务指标的确定将为公司提供追踪指示器,从而能够为及时和有效防范和化解财务风险提供可靠的指导意见。

(三)有助于建立可操作性的预警系统。目前我国资本市场尚不存在真正意义上的财务预警体系,现有的预警制度还只停留在业绩预警这一很小的范畴。而且,绝大部分的企业并非真正意义上的主动参与,而是被动应付检查。财务预警的实证研究,通过有效的预警模型的构建,结合企业的日常经营管理,可以帮助企业建立可操作性预警系统。

(四)有利于投资者和管理者及时掌握公司现有和未来可能出现的财务危机,为投资者和管理者更好的做出决策提供必要的依据。预警结果的显示,可以为投资者对企业下一步投资提供必要的依据,做出继续投资还是撤资的决定。公司管理者则可根据预警结果,制定以后公司的战略调整,对公司的财务状况进行改变,以解决公司财务问题。

(五)公司财务预警模型的建立,可以帮助市场经济主体降低营运风险,保障经济体制改革的进一步深化。根据财务预警系统提供的预警信号,公司管理层可以预知企业潜在的风险和危机,从而在战略、企业管理和内部控制、市场定位等诸多方面进行调整,有效防范危机的产生。对银行等金融机构而言,可以将预警信号作为信贷决策的参考指标,帮助金融机构识别企业的质量和偿债能力,减少不良贷款的发生,提高资金的利用效率。

(六)行之有效的财务预警模型的使用,可以促进我国资本市场的规范和健康发展。我国资本市场尚处于弱式效率市场阶段,投资者未充分利用有关的公开信息,难以把握公司的会计选择和信息披露方式,市场价格未充分反映公司价值。而且大部分的投资者缺乏应有的专业素养,没有能力进行有效的信息分析。因此,较为准确的财务预警模型可以充当财务信息汇总、解析者的角色,帮助投资者识别公司质量,及时调整投资组合,降低投资风险,提高投资收益,同时也可以帮助政府监管者体察市场风险,确定监管重点。

(七)公司财务预警模型的建立,可以促使社会资源的进一步优化配置,提高整个社会的资本利用效率和盈利水平。对于集团公司来讲,可以通过该模式来合理评价子公司的发展前景,做出科学合理的决策方案,实现公司资源的优化组合。

二、现有财务预警研究的状况

(一)静态预警模型的研究状况

1.静态预警模型研究的方法

目前财务预警研究主要是从静态和动态两个方面去进行。静态预警模型的研究方法主要有:贝叶斯(Bayes)法、费雪(Fisher)判别法、Logit判别法和多元概率比(Probit)法、逐步判别(Stepdisc)分析法 、交互验证法(Crossvalidate),其中前四种属于数学统计方法,后面两种属于变量选择方法。

2.静态预警模型类型

静态研究成果,无论从国外来看,还是从国内来看,都相对比较多。主要涉及到六种财务预警模型:一元判定模型、多元判定模型、Logit模型、Probit模型以及人工网络(ANN)模型和联合预测模型。通常认为,联合模型属于动态预警模型的范畴。其中应用较多的是前三种模型,而后面的模型应用相对较少。在国内,一元判定模型研究的不多,其影响比较大的有陈静(1999)的研究。多元判定模型研究相对较多,其中代表性的研究包括张玲(2000)的Z模型,高培业、张道奎(2000)的Z模型。

(二)动态预警模型的研究状况

对于动态研究,国外开始的比较早,发表的研究成果较多,也比较成熟,而在国内从事动态研究的几乎没有。

1.动态预警模型研究的方法和模型类型

国外的动态预警研究主要有四类:(1)Baumol(1952)、Tobin(1958)的现金存量管理模型(Inventory cash management model);(2)Friedman(1959)、Nadiri(1969)、Coates(1976)的产品现金管理模型(Production cash management model);(3)Meltzer(1963)、Whalen(1965)、Alessi(1966)的财富现金管理模型;(4)Suvas(1994)的联合模型(Corporate Model)。前三类模型都是从现金角度进行分析,分别选取了不同的持有现金的动因 :存量现金管理模型假定现金持有量依赖于交易量;产品现金管理模型假定现金持有量依赖于产品质量;财富现金管理模型将财富作为持有现金的动因;而联合模型通过模拟企业运作过程,动态描述企业的特征和财务特征,并进而对企业样本进行分类。此外,还有Beranek(1963)、Moller and Orr(1966)、Eppeb and Fama(1971)、Stone(1972)等的存量现金管理模型。

在国内,很少涉及到动态研究。因为动态研究需要进行时间序列分析,而在我国目前的资本市场的数据来看,做时间序列分析还存在一定的困难。目前还只有极少量研究进行了这方面的尝试,因此还不太成熟。程涛(2002)运用时间序列回归和Logit回归方法,从财务指标角度和现金流量角度分别构建预警模型,并在此基础上构建综合预警模型。

2.动态预警模型研究的思路

动态预警模型的研究思路大体很接近:(1)这些研究都是通过时间序列回归来得出破产公司和非破产公司的特征变量,并将此作为两类公司的预测变量。(2)这些研究都是将现金管理的时间序列行为和公司的财务预警结合起来,认为财务正常公司和财务失败公司的现金管理行为有明显差异,从而利用这一差异来进行预测。这些预警模型的目的也相近:(1)这些模型都是以寻求最优现金持有量余额为目的。(2)这些模型都是为了寻求最小化现金管理的成本和最大化未来净现金流量的现值。(3)这些模型都是为了寻求最优的资本结构。

三、财务预警模型在Excel中的实现

(一)财务预警分析模板的作用与功能

1.财务预警分析模板的作用

现有的静态和动态模型,大多数还只是一些模型,没有形成一些能为企业灵活运用的便捷的工具。因此将一些具有代表性的模型,制作成Excel模板,为企业和投资者做出财务预测是非常必要的。

(1)有效的预警分析模板是企业进行财务管理工作的必要工具。目前,大部分企业都没有充分认识到财务预警对企业管理的重要性,没有把财务预警纳入企业财务管理系统中。少部分企业虽然有预警意识,但财务人员关于预警的专业知识不足或者没有时间去专门钻研,使企业仍然没有建立有效的预警机制。如果能为企业提供方便快捷的预警工具,就可以帮助企业管理层根据预警信号预知企业潜在的风险和危机,从而在企业发展战略等方面进行调整,提前采取适当的措施以阻止企业财务状况的进一步恶化,从而有效的防范即将发生的风险和危机,避免企业进入破产清算或被收购兼并的境地。将财务预警模型制作成Excel分析模板,就可以为企业提供这样的工具。

(2)有效的预警分析模板是企业其它利益相关者对企业进行分析的必要工具。当前,我国市场的个人投资者所占比率很高,大部分的投资者缺乏应有的专业知识,没有足够的能力进行信息分析,不能对企业的财务状况和企业未来发展趋势有一个专业判断和基本了解。如果能为他们提供简单实用的预警分析工具,可以在很大程度上避免这些投资者的投资损失。

2.财务预警分析模板的功能

预警分析模板就是为满足现实需求而设计的。它的主要功能有三点:(1)为预警专业知识不足或时间不允许而又想得到一个预警结果的需求者设计的。如部分企业、个人投资者和政府等。(2)简化预警过程。通过预警模板,预警过程就得以大大简化,只需要输入或链接相关企业的财务数据,运算过程和分析过程就由模板自动完成了。(3)提高了预警的实用性。有了预警模板,不需要深入了解预警原理和很多财务知识就可以进行预警,这就大大提高了预警系统的实用性。

当前大多数企业没有建立财务预警系统,包括一些上市公司。大多数企业只是从一些基本的财务比率来查看企业当期的经营能力,偿债能力,盈利能力等,这些并不能帮助企业对其未来的整体财务状况做出预测,也很少能够帮助企业及时发现其即将面临的财务危机。通过对现有模型在Excel中的应用,形成Excel财务预警分析模板,与企业财务系统相连接,对企业财务情况进行实时监控,以达到企业财务评判和警示作用。

(二)财务预警分析模板的制作

本文选取了静态和动态模型中比较有代表性的4个模型,其中静态模型3个,动态模型1个,将这些模型制作成Excel分析模板,为相关使用者提供有效的分析工具。

1.财务预警模型的选取

(1)F分数模型

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

其中:X1=(流动资产-流动负债)/总资产

X2=留存收益/期末总资产

X3=(税后纯收益+折旧)/平均总负债

X4=股东权益的市场价值/总负债

X5=(税后纯收益+利息+折旧)/平均总资产

静态F分数模型是Haldeman和Narayanan,Collins,Platt and Platt在Altman(1968)Z模型基础上的研究成果,Altman(1968)年首先使用了多元线性判定模型来研究公司的破产问题,形成了Z模型。F分数模型也是采用类似Z模型的方法进行了研究。并对Z分数模型加以改造,建立其财务危机预测的新模式―F分数模式(Failure Score Model)。F分数模型优于Z模型主要在于以下几点:

①F分数模式加入现金流量这一预测自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量,因而它弥补了Z分数模式的不足。

②F分数模式考虑到了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。比如公司所应用财务比率标准已发生了许多变化,特别是现金管理技术的应用,已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。

③F分数模式使用的样本更加扩大,而Z分数模式使用的样本则较少。

基于以上优点,F分数模式相对于Z分数模式,可以更准确地预测出企业是否存在潜在的财务危机,加之研究结果较Z分数模型新,故选取了F分数模型。

F分数模型的临界点为0.274,若某一特定的F分数低于0.274,则将被预测为破产公司;反之,则被预测为继续生存公司。

(2)张玲的多元静态判定Z模型

Z=0.517-0.46X1-0.388X2+9.32X3+1.158X4

其中,X1=资产负债率

X2=营运资金/总资产

X3=总资产利润率

X4=留存收益/总资产

判别规则如下:

①凡判别Z值小于0.5的公司被判为财务危机公司。

②凡判别Z值介于0.5―0.9之间的公司被判为灰色地带公司。

③凡判别Z值大于0.9的公司被判别为财务正常公司。

张玲(2000)是选取深沪交易所120家上市公司作为研究对象,其中60家为构造样本(30家ST,30家非ST),60家为预测样本(21家ST,39家非ST)。

基于我国目前的现状,上市公司真正破产的还几乎没有,而出现财务危机或者财务困境的上市公司被列为ST公司。所以,模板中选取该模型,能够给现有企业和利益相关者提供一个比较适合我国目前国情的参考依据。

(3)高培业,张道奎的多元静态Z模型

Z1=1.15+1.01X2+5.79X3+1.46X4-5.17X5 (制造业企业健康指数)

Z2=-2.03+7.03X1+2.13X2+5.86X3+0.28X4 (非制造业企业健康指数)

其中:X1=营运资本/总资产

X2=留存收益/总资产

X3=息税前利润/总资产

X4=销售利润/总资产

X5=总负债/总资产

判别规则如下:当样本企业的Z1或Z2值大于0,则判定该样本为非失败企业,如果小于0则判定企业为失败企业。

该模型分别给出了制造业企业和非制造业的模型,因本次模型验证所选的企业都属制造业,故选择了Z1模型。

(4)动态Log模型

Log[(1-Probi)/Probi]=-1.508-27.130X1+17.3713X2-5.173X3

X1=(利润总额+财务费用)/总资产

X2=留存收益/总资产

X3=每股未分配利润

该模型比其他模型的预测精度都高,其主要原因有:

①我们判定企业的财务状况好与坏,主要是依据以后是否会被ST,评判标准是是否盈利,而该模型中的预测指标就包括这一点,自然而然与盈利相关的指标成为很具有前瞻性的预测指标。

②公司的留存收益和未分配利润也是公司未来发展前景的重要指标。

2.预警分析模板的应用

每个模型的下方都有四个财务比率,帮助信息需求者更好的判断企业的未来财务状况。模板中选取了资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标。从模型中可以看出,张玲的Z模型变量中资产负债率是一变量,总资产利润率也是一变量。高培业、张道奎的Z模型中,资产负债率也是作为一变量参与模型预测。从财务预警的角度看这四个财务指标,都是一元判定模型,而且有较高的预测能力,选入这四个指标主要是因为:①张玲的Z模型和高培业、张道奎的Z模型中直接把资产负债率财务指标作为模型的变量,其它模型虽然没有直接作为变量,但与模型变量相差不是很大,如动态模型中的X1=(利润总额+财务费用)/总资产与总资产收益率,把它们单独拿出来可以更清晰的分析企业的财务情况。②这四个指标都是预测能力较高的单变量模型,与多变量模型共用,可以更综合的判断企业的财务状况。③四个指标都是重要的财务指标,分析企业的偿债能力和盈利能力,从连续几年的财务比率可以看出企业的未来走势,并结合模型的预测结果,去综合的判断。若信息需求者没有基本的财务比率分析知识,也可以剔除,只选择模型的预测结果就可以。在具体运用时,只要将企业的报表资料等相关信息输入分析模板或与分析模板链接,就可以把企业财务状况判别出来,为企业日后的财务管理及其他利益相关者的分析提供意见和参考。Excel财务预警模板中包括静态预警模型和动态预警模型,每个企业的财务数据就可以用多个模型去预测。因每个模型的侧重点不同,用不同的模型去测算企业的财务状况,所得结果并不完全一样,模板的运用者可根据自身的需要,从不同的侧面去了解企业的财务状况,从而得出自己的分析结论。或者信息需求者可以根据模型结果中,出现相同结果多的为最终结果。

3.模板的检验

用三个已被ST和两个正常的酒类企业为样本,去验证模型的实用性。

以宁城老窖公司为例来说明模板的应用,选取宁城老窖公司2000、2001、2002三年的数据,用不同的模型去判别。

首先选取宁城老窖公司2000年数据,静态模型和动态模型都判别为财务正常。如图1。

图1

用鼠标左键选中粉色区域以下部分,向右拖动,然后就会自动得出以后两年的财务判别结果。如图2。从模板中可以看出,2000年-2002年资产负债率逐年增高,流动比率递减,企业偿债能力明显下降。总资产收益率2000年不高,到01,02年成负值,净资产收益率00年也较低,01年为负,02年值为正值,主要是因为资不抵债,净资产形成负值,与负的收益相除得出正值。企业盈利能力大幅下降。企业发展前景不好,财务恶化,企业财务有危机,这与模型判别结果相同。四个比率与模型形成互补,能为模型判别结果做出补充,并形成一个直观的企业财务走势。

图2

现在再以古井公司为例说明对其他公司的财务情况进行预测时的具体做法,把古井公司的数据复制粘贴到宁城老窖公司数据的表下,就可以得到古井公司的财务结果。如图3。

其中2003年预测结果中,F分数模型和高培业、张道奎的Z模型两个模型都判别为正常公司,而张玲的Z模型判别为财务有危机,动态模型也判别为正常,所以取模型结果中较多的结果并结合财务比率,结合财务比率确定最终结果为财务正常公司。

图3

运用同样的原理可以对五粮液公司和茅台公司两个正常的公司进行验证,最终得出两个公司运营正常的结论。传统的财务危机预警模型主要考虑的是各项财务指标,如资产指标、利润指标、现金流量指标等的情况,更多反映的是其财务方面的情况。在当今以创新为核心的时代,企业的竞争实力无一不是从其自身的创新能力中体现出来,这其中包括技术的创新、产品的创新、市场的创新直至管理的创新等,因此缺乏创新机制的企业在市场中是不能持续生存下去的。而传统的财务危机预警模型并未将这些因素考虑进去,事实上,创新不足的企业就是潜伏危机的企业,是极有可能被市场所淘汰的,因此在预警模型中应将反映企业创新能力的指标考虑进去。由于时间仓促和水平的有限,不能对财务预警模型做更深入的研究,对模型的发展和修正有待于进一步探讨。

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(作者单位:包商银行董事会办公室)