Altman Z值法的财务危机预警研究

[摘要]本文以我国医药行业沪市上市公司为研究对象,运用altman Z值法对其财务危机进行预警研究,研究结果显示,虽然Altman Z值法对我国医药行业上市公司财务危机预警是有一定效果的,但是也存在一定的局限性。因此,我国医药行业可以适当选取Altman Z值法或其他方法对其财务境况进行预测,以期公司能稳定发展。

[关键词] Altman模型 财务危机 医药行业 沪市数据

一、引言

随着经济全球化趋势的发展及各国企业自身的快速发展,公司、尤其是上市公司受到来自投资者、债权人、及政府的相关利益者的关注,因企业陷入财务危机而导致其经营失败、破产的案例屡见不鲜,所以对于财务危机的预测显得尤其重要,本文采用Altman的Z值法模型、选取我国医药行业上市公司数据来验证其模型对于我国公司的有效性。

财务危机(financial distress),又称为财务困境、企业失败(corporate failure),最严重的财务危机是“企业破产”。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为,所以财务困境又可称为“违约风险”。财务危机是指企业丧失偿还到期债务的能力,包括从资金管理的技术性失败到破产以及处于两者之间的各种情况。

在具体的模型研究中,国内外学者也存在不同的观点:Beaver(1966)将破产、拖欠优先股鼓励、拖欠债务界定为财务危机;Altman(1968)将财务危机界定为“进入法定破产的企业”;Deakin(1972)则认为陷入财务危机的公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。在国内,对财务危机预测的研究处于起步阶段,非上市公司的资料不够规范,难以获得有效而可靠的途径的数据,国内学者对其研究的对象基本为上市公司,同时我国证券市场还不够完善、退市的企业不多,因而大部分研究将上市公司被特别处理(ST)作为公司陷入财务危机的因变量,如陈静(1999),陈晓、陈治鸿(2000),吴世农、卢贤义(2001),李华中(2001),王磊(2009)。所以本文也是选取被特殊处理的上市公司作为研究陷入财务危机的客观标准。

二、Altman Z值法的模型介绍

Altman从资产负债表和损益表中初步选取了22个比率进行筛选,这些比率分为五大类,即流动性比率、盈利性比率、杠杆比率、偿付能力比率以及活动比率。从这22个比率中选出了在预测企业破产时综合效果最好的5个比率。

这五个指标分别是X1=营运资金/总资产,X2=留存收益/总资产,X3=息税前利润/总资产,X4=股票市值/帐面总负债,X5=销售收入/总资产,该模型还假定上述五个指标对企业财务健康状况的影响是线性的且呈正相关,即各指标值越大,表明企业的财务健康状况越好。

Altman的模型中用Z表示企业财务状况的判别值,即破产可能性的倒数。用X1、X2、X3、X4、X5分别表示上述五个指标,用b1、b2、b3、b4、b5分别表示这五个指标对Z值的影响权重系数,因此该多元判别函数可表示为:Z=b1X 1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5

Altman采用多元判别分析MDA来确定系数b1、b2、b3、b4、b5的值并通过计算出的Z值来判别企业破产的可能性。上述五个指标中对判别函数影响最大的是X3通过对大量的样本进行多元判别统计分析Altman得出以下两个针对不同类型企业的破产判别函数。

对于工业企业:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0 X5

对于非工业企业:Z=6.56X1+3.26X2+6.72 X3+1.05X4

其中,Z值越高,表明企业破产的可能性越小。医药行业适用于工业企业模型。Altman在所选取的样本进行研究时,发现当Z值小于1.81时,样本企业全部破产倒闭;当Z值大于2.99时,没有企业破产;另外当Z值介于1.81与2.99之间时,不能进行准确判断。按错误判别率最小的原则,Altman选择2.67作为区分破产企业和财务健康企业的临界Z值。

三、我国医药行业沪市上市公司的Altman Z值法模型的运用

1.样本

本文初步选取了我国医药行业在上海证券交易所挂牌上市的公司57家2007~2008年两年的数据。数据来源是清华金融研究数据库、公司年报,上海证券交易所作为相关数据资料的补充。

本研究选择估计样本的标准为:(1)被特别处理公司即ST公司:可以完整获得该公司(t-1)、(t-2)年的年度财务报告数据;(2)非特别处理公司即非ST公司:在(t-2)年1月1日前上市的,在t年没有被特别处理的,并且可以完整获得该公司(t-1)、(t-2)年度财务报告数据。

2.判别结果

样本中的57家医药公司,通过检索,2009年被ST的7家公司列表如下:

表1 2009年被ST的7家医药上市公司

由数据处理得出,2007年,即(t-2年)对2009年的财务危机判别值的结果的可靠性列表如下:

表2 2007年对2009年的财务危机判别值结果及可靠性

从(t-1)年即2008年的财务危机判别值来看,其预测结果的可靠性如下列表:

表3 2008年对2009年的财务危机盘别致结果及可靠性

2007年对2009年的财务危机预测的结果来看,Altman模型对非ST公司的预测可靠性是很高,达到了94%的预测成功百分比,而对ST公司的预测要小的多,仅为57.14%。2008年对下年即2009年的财务危机预测结果来看,该模型对非ST公司的预测可靠性为69.77%,而对ST公司的预测表现很弱,预测成功百分比仅为28.57%。

在Altman对选择的样本进行研究,其结果显示:以95%的准确率预测了1年后企业破产的情况;以72%的准确率,预测了2年后企业破产的情况。虽然Altman未能获得足够的案例作为样本进行预测,但是较高的判别准确率模型在当时是非常难得和重要的。

从本文选取的样本进行研究的结果来看,和Altman最初模型研究样本的结果存在诸多不一致的结论。首先,本文的研究结果现实2年后企业破产的财务危机预测结果可靠性要高于1年后企业破产的结果,出现这样的结果,主要和原因在于:我国的医药行业主要为国有控股的企业,当预测出现财务危机时,政府可以给予极大的扶持;我国的证券市场还不是很完善,财务会计准则存在一些缺陷、虽然我们一直在努力完善它,但是上市公司进行盈余管理等不规范操作也是司空见惯的;另外,Altman模型是理论界较早的一个模型,其背景和现有经济形势存在极大的差异,同时样本选择的差异也会导致其结果的不一致性。

虽然我们的研究结果并不是Altman模型能够基本预测的,但是其模型对于我国医药行业的预测还是具有一定的借鉴意义,尤其是对非上市公司的财务危机预测准确率较高。

3.研究局限性

本文的研究具有一定的局限性,首先样本的选取范围较小,其结果可能不太具有总体代表性;研究方法仅仅是利用Excel等简单的方法进行分析,结果可能不是很深刻。

四、结论和展望

本文是利用Altmanz模型对我国在沪市上市的医药行业的公司进行财务危机预警研究,研究结果显示,该模型对于我国该行业的预测准确性不高,所以有必要根据我国的具体情况对其模型进行改进,Altman、Haldeman & Narayanan(1977)提出了一种更准确预测企业财务危机的Zeta模型;Meyer & Pifer(1970)、Laitinen(1993)、Theodossiou(1991)将新型概率模型运用于企业财务危机预测;Martin(1977)、Ohlson(1980)运用Logistic模型进行财务危机的预警研究;Zmijewski(1984)使用了Probit分析模型;另外还有神经网络分析模型、递归分割算法、生存分析法及专家系统模型。这些模型分析方法对于较早的Altman模型做了许多改进,方法更加先进、涵盖的范围更加全面,预测的结果更加准确。

未来对于我国企业来说,最重要的是建立起适合我国企业特征的模型,而不仅仅是借鉴国外学者已研究的模型,同时相关的经济、社会体制能够更加完善,将使我国企业财务危机预警分析更加客观,在预测到危机时,企业能够及时调整战略,使企业朝着更加稳定的方向发展。

参考文献:

[1]Edward I. Altman. Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].The Journanl of Finance, 1968,(9).

[2]吴世农,卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究,2001,(6).

[3]王磊.我国医药行业上市公司财务危机预警研究[D].上海交通大学硕士学位论文,2009.

[4]杨念.Altman Z值法在银行资产质量评价中的运用[D].对外经济贸易大学硕士学位论文,2002.

[5]王今,韩文秀,侯岚.西方企业财务危机预测方法评析[J].中国软科学,2002,(6).