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開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇公司財務狀況，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
中圖分類號:F275 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2010)26-0162-02
一、國外研究綜述
國外對企業財務狀況多分類進行研究的先驅是Ainy Hing-Ling Lau。她于1987年在“五狀態財務困境預測模型”一文中首次將企業財務狀況分為5個狀態:狀態0-財務穩定;狀態1-不發或減少股利;狀態2-技術違約和債券違約;狀態3-破產法保護下的企業;狀態4-破產和清算。她認為,從狀態1到狀態4,企業處于財務困境狀態,并且嚴重程度逐步增加。她為企業財務狀況分類概念的提出奠定了良好的基礎,主要貢獻是根據財務困境事項的嚴重程度,將財務狀況劃分為不同的狀態,并對各個狀態的內涵作出界定。
Esteban Alfaro Cortes等人(2007)認為,將公司分為Ⅰ類財務失敗、Ⅱ類財務失敗和正常三類。其中Ⅰ類財務失敗包括已破產公司和進入破產程序的公司,Ⅱ類財務失敗為被兼并或解散的公司。該文采用Adaboost。MI算法,構建了3分類決策樹模型。與單一的決策樹模型相比,他們的模型預測錯誤率降低了17.5%,但其項測準確率仍較低,只有78.43%。
二、國內研究綜述
國內學者對于企業財務狀況分類的研究文獻寥寥無幾,大致來說可以以2003年為一個分界點。
2003年之前,一般的研究者僅將企業的財務狀況分為正常和危機兩類。這種非此即彼的兩分類觀點有很大的缺陷。原因在于:兩分類過于粗糙,即便得到預測能力很強的模型,也無法了解各子類中企業的財務狀況。
2003年之后,為克服兩分類研究的缺陷,部分研究者拓寬了眼界,對研究對象進行了更為細致的劃分。
(一)五類財務狀況
1.《上市公司財務狀況分類研究》(呂長江,趙巖,2004),根據企業可變現資產與債務的關系,在理論上首次將財務狀況劃分為閑置、充盈、均衡、困境以及破產5類。見表1。
研究結果表明,研究樣本存在五類財務分級狀況,而且企業財務狀況分類的主要指標是規模、償債能力和現金流量三大類。不過對財務狀況的五類分級的判斷依據僅僅為企業的可變現資產與債務的關系,這種判斷依據并不能全面地體現出企業的財務狀況。
2.《上市公司財務健康狀況實證研究――基于機械制造業的分析》(孫黎娟)采用主成分分析對指標體系進行處理,得到幾個主成分,然后以這7個主成分作為聚類指標,進行聚類分析,最后將樣本聚為5類。
3.《企業財務景氣預警系統與應用研究》(戚浩,2008)選取了12個財務指標,運用有關的數據處理方法,得出各指標的預警界限,然后就對各區域進行打分,最后,把各個財務指標的分數進行加總得到企業綜合得分,根據企業綜合狀況的得分,把企業財務景氣狀況劃分為景氣過熱、景氣較熱、景氣正常、景氣較冷、景氣過冷5種情況。
該文借鑒李社環、梁勤星的《經濟景氣觀測方法》,取總分數的80%、70%、60%、50%分別作為景氣過熱、景氣較熱、景氣正常、景氣較冷、景氣過冷的分界線。假設參與綜合的指標數為M,每一個指標滿分為3分,則總滿分為3*M。所以分界點分別是2.4*M、2.1*M、1.8*M、1.5*M。
4.《企業財務景氣監測預警系統研究》一文中設計的預警信號系統的原理跟《企業財務景氣預警系統與應用研究》一文的預警信號系統一樣,對每一個指標設置預警界限,根據各指標的預警狀態,分別賦予不同的分數,然后將多個指標的得分相加,得到一個綜合性的指標的得分,并通過類似于一組交通管制信號紅、黃、綠、淺藍、藍燈的標志,對這組指標和綜合指標的當時財務狀況發出不同的預警信號,最后,通過觀察分析信號的變動情況,來判斷未來財務狀況運行的趨勢。所不同的是預警指標的預警界限個數以及確定方法不同,該文財務指標的預警界限是4個數值,而戚浩的預警界限是2個數值。其分界點分別為均值的1.6、1.4、1、0.7倍。
最后,把各個財務指標的分數進行加總得到企業綜合得分,根據企業綜合狀況的得分,把企業財務景氣狀況劃分為景氣過熱、景氣較熱、景氣正常、景氣較冷、景氣過冷5種情況。
上述財務景氣狀況的劃分區域跟《企業財務景氣預警系統與應用研究》中的一樣,所不同的是分界限確定方法不一樣,其分界點為5*M的0.85、0.75、0.5、0.4倍。但是,該文并沒有說明綜合得分的臨界值確定的依據。
(二)四類財務狀況
《基于財務狀況多分類的財務困境預警模型研究》(李珊,2009),將上市公司的財務狀況分為四類:財務充盈、財務均衡、財務困境和財務危機。其對這四個財務狀況的定義跟呂長江對財務狀況的定義一致,并沒有創新之處,而且也沒有說明之所以把財務狀況分為這四類的原因。
(三)三類財務狀況
《上市公司多分類財務預測模型及其應用研究》(詹建平,2008),一文借鑒了呂長江(2003,2004)的5分類理論,結合我國制造業上市公司的實際財務狀況,將制造業上市公司分為財務正常、財務困境和財務破產三種類型,其中,財務困境和財務破產屬于財務異常。其財務正常、財務困境和財務破產的概念與呂長江的財務充盈、財務困境和財務破產的概念基本一致,而且對這些財務狀況進行了技術界定。
1.財務困境的技術界定
連續兩年凈利潤
該文采用單變量(流動比率)判別法通過逐步試探,對財務困境進行了界定,如圖1所示。
上述分界點確定的依據:根據我國制造業上市公司流動比率的分布特征,當流動比率小于0.85時,公司發生財務困境;當流動比率小于0.5時,公司財務狀況劇烈變化,資不抵債,發生財務破產。
2.財務破產的技術界定
(1)當年資不抵債(資產負債率>1)、流動比率
3.財務正常的技術界定
除以下4類公司之外的所有我國兩市主板純A股制造業上市公司。這4類公司如下:(1)當年資產負債率>1;(2)近兩年流動比率
根據上述界定標準,選取三類樣本;然后建立指標體系,用聚類分析和主成本分析對所選樣本進行分析研究,建立財務預測模型。
參考文獻:
[1] 李珊.基于財務狀況多分類的財務困境預警模型研究[D].杭州:浙江大學,2009.
[2] 呂長江,徐麗莉,周琳.上市公司財務困境與財務破產的比較分析[J].經濟研究,2004,(8).
[3] 呂長江,趙巖.上市公司財務狀況分類研究[J].會計研究,2004,(11).
[4] 孫黎娟.上市公司財務健康狀況實證研究――基于機械制造業的分析[J].山東輕工業學院學報,2008,(4).
【關鍵詞】復地公司 資產 負債 利潤 投資價值
一、公司簡介
復地（集團）股份有限公司（以下簡稱“復地”）是中國最大的房地產開發企業之一，同時也是國家建設部一級開發資質企業，公司總部設于中國上海。復地1994年開始房地產業務，2004年在香港聯交所H股主板上市進入國際市場，十多年來，復地秉承“以人為藍圖”的經營理念，致力于為城市中產階級打造高性價比生活，已經逐漸成長為中國房地產企業的中堅力量。
二、財務狀況具體分析
（一）資產負債狀況及其分析
1.資產狀況分析。（1）從復地公司資產負債表中可以看出，2012年度公司總資產累計近552.28億，相較于11年年末增長約133.08億元，增幅高達31.7%；其中，流動資產總計高達391.83億，約占總資產額70%，存貨占比66.3%；非流動資產約占30%。①較高比例的流動資產表明復地公司具有一定的短期償債能力，其中，復地公司12年流動比率約為1.45，短期償債能力良好。從總資產來看，12年度復地公司總資產較11年度增長明顯，公司處于擴張階段。
（2）流動資產方面，復地公司的存貨以超過六成的比例在總流動資產占據著絕對優勢。一方面，這是復地公司本身房地產公司性質的體現，另一方面，高額的存貨積壓也表面復地公司存貨周轉率不高，這也一定程度上影響了公司短期償債能力。此外，復地公司的貨幣資金以及交易性金融資產等具有較強流動性的短期流動資產相比較而言占比不高，短期資金流動能力一般。
（3）非流動資產方面，值得一提的是，存貨同樣在非流動資產中占據了重要地位，這說明復地公司手中擁有大量的房產資源。此外，復地公司也擁有大量的長期股權投資。長期投資是企業資本經營和優化內部資源配置的重要途徑，不但能夠為企業帶來投資收益，也能夠較好地實現公司發展戰略、實現多元化經營。[1]作為一家規模龐大的房地產開發集團，復地公司擁有的長期股權投資對其整體多元化經營也有著非常良好的支持和幫助作用。
2.負債及所有者權益分析。（1）復地公司權益總體呈增長趨勢，等同于總資產，12年度公司負債及股東權益總體累計約為552.28億，其中，股東權益占比25.5%，負債占比約74.5%。②股東權益和負債總額較去年都有所增長，充分表明了復地公司權益整體的發展和擴張。同時，高達74.5%的資產負債率也可以充分發揮債務的節稅效應，為公司爭取更多的利潤，有利于公司整體價值的提高。[2]
（2）負債方面，流動負債合計約為270.06億元，占負債總體約65%的份額；非流動負債約占負債總體35%的份額。③其中，流動負債中應付賬款、預收款項和其他應付款占據主要比例，復地公司高額的流動負債無疑表明公司當前償債壓力巨大，短期償債能力欠缺，相比而言，公司的非流動負債主要來源于長期借款。總體說來，復地公司流動負債過多，非流動負債相對較少，這對公司的短期償債能力提出了很高的要求。
（3）從所有者權益方面來看，12年股東權益占權益總體約25%的份額，同時，累計有近57億的未分配利潤。④相比于股本金額來說，復地公司多年來發展迅速，保持了相當的盈利利潤，公司整體狀況良好，是一個非常有價值的企業。
3.從資產負債狀況整體來看。整體看來，2011年復地公司總體經營規模擴張，也取得了相當的利潤額，但是，復地公司存在兩個比較明顯的問題，一是存貨過多，企業存貨周轉率不高，銷售額轉化為現金的速度過慢；二是短期負債壓力過大，對公司的償債能力提出了很高的要求。
三、利潤狀況及其分析
第一，從營業收入來看，復地公司營業收入總體較11年有所上升，12年度營業收入約為111.23億，稅前利潤為21.5億。⑤高達100多億的營業收入額顯示了復地公司龐大的營業規模。同時，在扣除了營業成本、管理費用和財務費用等一系列營業支出之后，公司整體的營業收入仍然仍然能夠保持20億元左右的稅前利潤。對于一家苦心經營的公司來說，這樣的成績無疑是最好的回報。同時，復地公司還有一系列的營業外收入，當然，相比于總體營業額來說顯得過于微小了。
第二，從凈利潤方面來看，復地公司2012年度凈利潤為15.76億元，100多億的銷售額有將近15億的凈利潤，這個數據在房地產行業已經算非常優異。⑥同時，我們還可以從表中注意到，凈利潤的絕大部分都歸屬于母公司股東所有，只有一部分歸屬于少數股東。
第三，從整個利潤狀況來看，復地公司擁有著非常高的營業額和較高的凈利潤。從這兩個指標來看，復地公司整體盈利狀況良好，企業發展蓬勃向上，有著較強的投資價值。
四、整體財務狀況分析及投資價值的考量
從復地公司整個財務狀況來看，主要可以得出以下幾個重要結論：
第一，復地公司2012年處于規模擴張階段，公司正在大規模發展。資產負債表中資產和負債的增長、利潤分析中公司大規模的營業額都表明復地公司正處于加快發展階段。此外，復地公司12年現金流動資產經營活動和投資活動產生的凈現金流量均為負，同樣表面公司當前大規模擴張的決心。
第二，復地公司現金流動存在一定問題，負債額多，償債能力受限制。可以看出，復地公司在大規模發展過程中積壓了大量的存貨，短期流動負債額巨大，公司的凈現金流量常常為負。可以說復地公司12年在發展中出現了現金流動需求量大，但同時公司的整體發展并無法完全和需求同步，常常出現一些脫節。[3]
第三，復地公司值得投資，但是有一定風險。從利潤分析來看，作為一家有著高額盈利利潤的公司，復地公司值得投資者對其投資。如果復地公司能夠得到更好的發展，投資者將取得更多的回報。在12年公司大量投資的情況下，公司依然能保持客觀的利潤額。這也從側面反映了公司的整體盈利能力。當然，由于存在上述的問題，投資者如果選擇復地公司，那么一定要謹慎考慮、慎重決定，總體來講，復地公司仍然是極具投資價值的房地產公司之一。
注釋
①②數據來源：上海證券交易所，復地公司2012合并資產負債表。
③④數據來源：上海證券交易所，復地公司2012合并資產負債表。
⑤⑥數據來源：上海證券交易所，復地公司2012合并利潤表。
參考文獻
[1]任佳寧.公司金融理論在公司管理中的作用研究.2012-02-25.
當前我國經濟的發展離不開日益進步的集體企業、私人企業，企業是我國經濟的支柱，推動經濟發展，為人們生活帶來便捷，因此對公司財務狀況評價研究也是十分必要的。本文將會采取因子分析模型來對企業的財務狀況進行研究與評價，根據因子分析法來對我國各類企業進行綜合的排名，通過這樣的評價分析，為經營者提出更有效的信息，幫助其做出更科學的決策。
1因子分析的模型與基本原理和步驟
11因子分析的數學模型
因子分析的數學模型主要是研究數學變量間的復雜的關系以及相互依存、相互促進的關系，這種模型的優點是可以將復雜的變量關系轉變為簡單的公因子的統計方法，將復雜問題簡單化。
12因子分析模型的基本原理與步驟
對原始數據進行標準化變換。首先需要假設因子分析方法中存在多個原指標，為其命名??j，現在存在i個樣品，并且將觀察值做關系變換后就會出現均值與標準差，然后根據相關系數列出方程，最終便可得出特征向量矩陣和特征值，這樣便完成了對原始數據進行標準化的轉變。
建立因子模型，并確定因子貢獻率以及累計貢獻率。根據標準化后得出相對應的值建立公因子與單因子間的關系方程，其中方程中存在的主因子會反映出某些信息中難以觀測出來的潛在變量。建立因子模型，根據其中的質變判斷哪個因子作用較大，并可得出因子貢獻率的方程，便可以根據因子的貢獻率占整個貢獻程度的比重，最終就可以確定因子貢獻率與累計貢獻率。
因子載荷矩陣變換和旋轉，并計算因子得分。根據因子模型矩陣可以得到初始因子的模型，如果因子之間的載荷存在的差異性不大的話，就難以對因子進行準確的解釋，所以需要通過為因子建立坐標軸這樣的方法進行正確的解釋。同時通過旋轉和計算可以得到比較合理的因子載荷矩陣，這樣求出的公司財務狀況的綜合分析報表就會比較科學。
對財務風險進行因子分析法，其具體步驟如下：
首先對公司財務風險的指標數值進行標準化處理，處理后變量均值為0，方差為1。根據下面的公式進行分析處理：
Yij=[SX（]Xij-minXj[]maxXj-minXj[SX）]， i=1， 2， …， n；j=1， 2， …， p
該公式中，Xij表示第i個上市公司的第j個指標，Yij是表示的標準化后的指標值。通過原始數據來計算出標準化矩陣Y 的相關矩陣R。
通過相關矩陣R計算其特征值及正交化特征向量。
計算特征根的累計貢獻值。
計算綜合評價得分，以判斷公司的財務狀況。
13因子分析的可行性檢驗
根據SPSS 190（求樣本相關系數矩陣的軟件）得出的結果，KMO檢驗會從樣本中抽取足夠的樣本進行檢驗，檢驗的統計值是介于0～1之間，這是標準情況下的要求。倘若統計出來的數值在05～1之間，就表明可以對因子進行分析與研究；那么如果統計值是小于05，則表明對因子的分析是不合適，需要重新進行調整與統計。
14因子變量的確認
通過前面的步驟得出的相關矩陣系數的特征值、貢獻率、累計貢獻率的數值，就可以提取因子的變量，前面的步驟都是確認因子變量的前提條件與主要依據。上述步驟中得出的特征值大于1以及累計貢獻率大于85%，這是提取因子變量的原則，這主要是通過成分分析方法得出的結果。
15因子變量的命名
為了便于利用因子變量來分析公司財務狀況，需要對因子變量進行命名。其中因子存在主因子，一般情況下用F1表示，因為它在收益增長率、凈增長率以及利潤總的增長率中因子載荷值最大。這三個指標反映了公司的盈利能力，F1就是企業盈利能力的第一主因子；F2則代表的含義是第二主因子，它在流動比率、速度比率以及資產負債率中的比重較大，反映企業的償債能力；第三主因子則用F3表示，作為凈資產收益、成本費用利率表、銷售凈利率三者中載荷的因子量最多，反映了企業的成長能力，通過它可以清晰了解企業的未來成長狀況；最后第四主因子F4，它則是在固定資產周轉率、流動資產周轉二者中的載荷的因子量最多的指標，反映的是企業業務的運營能力，通過對第四主因子的了解與分析，可以幫助企業更好地進行決策。
2公司財務狀況指標體系的設置
分析公司財務狀況評價研究時需要設置指標體系，同時也需要遵守以下基本原則。
21整體性原則
設置的公司財務狀況指標體系首先就需要能夠反映出公司的整體狀況，遵循整體性原則就需要保證這個指標體系在對公司情況進行整體評價時保證評價的整體效果，大于各類分指標情況的總和。同時需要注意的是，設置的指標體系需要的是層次結構要清晰明了，在反映公司情況時能夠抓住主要問題，同時也不能忽視次要，保證評價的整體、全面以及可信度。
22可比性原則
公司財務狀況指標體系的設置與其設置標準需要符合實際要求，這樣就便于比較，存在可比性。設置的指標間如果存在比較明顯的包含或相似關系，就需要適當地對其進行調整與刪減，消除相關以及包含關系。對于不相似且不具有包含關系的指標在進行分析或調整時要避免將其進行相同的方法或將其視作類似關系進行處理，保證指標間存在可比性。
23科學性原則
在對公司財務狀況指標體系進行設置時，要有科學的指導理論，指標內部存在的自然關系為依據，并采用定性與定量的分析方法相結合，正確合理地反映公司的整體情況以及內部間的本質聯系與關系。定量的分析方法主要指的是將指標間的絕對量與相對論間的關系結合起來進行作用的方法，能夠通過其反映強度與密度分析財務主要使用情況；而定性的分析方法可以進行適當的量化處理。兩者的優勢結合、劣勢補充，對于建立公司綜合評價模型有重大益處。
24實用性原則
對企業財務狀況的評價指標有幾項要求，首先指標的含義要清晰明了、指標中的數據要符合規范以及收集到的資料力求簡單、方便查閱。對于指標的設置當然是需要符合國家法律法規以及相關方針的規定，如有違反，則需進行修改或刪除；評價模型設計要符合實際，便于操作，計算的方法要易于理解，同時需要將操作應用于計算機上，保證評價結果的全面與合理。
3因子分析模型在各大上市公司的應用
31在房地產上市公司的應用
D公司屬于房地產上市公司，在這幾年時間內D公司不斷發展，但還是存在流動比率與負債率相對較低等問題，同時由于國內外政策的不斷變化，導致其承受著極大風險。為此本文將重點以D公司的經營情況為例，分析因子分析模型在該公司中的實際運用。按照數據可獲得性以及完整性，這里將選擇2004―2011年的29組財務數據進行研究。
首先，檢驗數據。在開始展開因子分析前，需要開展KMO測定工作，進而明確相關數據是否能夠開展精減工作。根據SPSS 160軟件計算得到的結果發現KMO值等于0607，該數值明顯高于05，由此能夠知道數據可以實施主成分分析。
其次，需要提取公因子。下表中數據表示的含義是各個因子與變量兩者方差的貢獻情況。其中具體分為兩個不同的部分，其一表示的是所有因子對應的累?貢獻率、方差貢獻率以及因子特征值；其二則是特征值明顯高于1的公共因子特性。根據總方差分解表能夠知道，其中主要將選擇五個因子，且這些因子能夠包括14個原始變量信息的8966%，因此得到的公共因子結果屬于滿意。
根據測度財務綜合因子不能針對全部變量展開評價，貢獻率加權可以得到公式F=008732F5+012767F4+013948F3+018389F2+035824F1
通過上述公式能夠知道D公司各個季度財務狀況，若F值更大，那么對應D公司經營情況也將更好，且財務風險也將更小。
32在旅游行業的應用
目前旅游行業蓬勃發展，而旅游業上市公司的經營狀況和公司的發展水平以及出現的各種各樣的阻礙發展的因素，都是我們需要關注的方面。而利用因子分析模型對公司的財務展開研究，就必須根據系統性原則來，就是根據公司的盈利能力、運營能力、成長能力和償債能力以及企業的資本結構這五個方面，對整個公司的財務經營狀況進行全面考察和分析。在這個過程中，我們必須保證信息的完整性及其可信性；科學性原則也很重要，旅游公司必須科學合理地對所有的指標有一個清晰的結構，所有的因子分明，既要實現短期效益又要考慮長期效益，不僅要進行定量分析，定性分析也是關鍵；最重要的是分析結果要具有可比性，才能對旅游上市公司有積極作用。
4對策
41改善企業財務狀況的對策
一般來說，一個企業的財務狀況不如預期的經濟發展狀況的時候，會出現以下幾個方面的問題：一是企業的償債能力減弱，有時候企業的全部資金甚至無法償清所有的債務；二是企業長期無法盈利，經濟效益不明顯，這樣的狀況如果持續下去企業就會面臨破產；三是企業對于資產的管理水平有所下降，不能有效地保管資產和促進資產的高效利用；四是這個企業已經沒有什么發展的空間，企業一味地依賴于外延來擴大再生產的范圍，但是由于企業本身的資金力量比較薄弱，再加上技術水平跟不上，這樣就造成經營能力不足、經濟效益達不到預期的局面。與此同時，由于企業資金的流動性和收益性往往不一致，所以這也在一定程度上會引起企業資金的非良性循環。所以對一個企業來說，首先是要根據自身財務狀況出現的問題進行全面的分析和評價，然后找出問題出現的主要原因，最后根據這些情況來制訂出一套解決方案。
42研究的局限性和改進之處
通常情況下，公司的財務狀況一般由這五個因子來決定，即資產營運能力因子、盈利能力因子、成長能力因子、償債能力因子和市場價值因子，通過研究這五個因子，投資者就可以對要進行投資的公司的財務狀況有一個明確的認識，但是，這種研究模型也存在一定的問題。
一方面，采用因子分析模型來分析企業的財務狀況具有前提條件，因子分析模式是在理論規范研究的基礎上再來對企業的財務狀況進行分析，所以這就決定了在分析企業財務狀況的時候，只會選取財務指標本身而不會去選擇其余的財務狀況，即使是一些和財務狀況有密切聯系的變量也不會被納入分析范圍之內，比如國家的一些經濟政策，公司財務人員的管理水平以及他們的技術水平和道德素質，同時，還有一些非財務指標也會影響企業的財務狀況，但是采用因子分析模式就沒有將這些重要的變量加以分析。因此，財務分析人員要根據實際情況，采取合適的方法來解決問題。
另一方面，因子分析模式本身就存在缺陷，因為因子分析的方法是要根據財務狀況的具體數據來進行分析，因子分析模式效果的好壞取決于因子旋轉的結果。與此同時，在因子分析模式中有一些特殊的因子沒有被計算進去，結果就會有偏差，那么就極容易丟失數據。從實際情況來看，因子分析模式也只是通過純數學理論應用來對數據進行處理的一個過程，所以對具體的財務狀況的分析還取決于使用者的分析能力。
【關鍵詞】EVA 財務 狀況 綜合評價
一、引言
EVA（economic value added）又稱經濟附加值，起源于古典經濟學家提出的“剩余收益（residual income， RI）”這一概念，是美國思騰思特（Stern & Stewart）咨詢公司在1982年提出并實施的一套以經濟增加值理念為基礎的財務管理系統、決策機制以及激勵報酬制度。它是基于稅后營業凈利潤和產生這些利潤所投入的資本總成本的一種企業績效財務評價方法。目前，世界上許多知名的跨國公司比如可口可樂、寶潔、通用電氣、聯邦快遞等這次公司都先后采用這種方法來評價企業和企業內部各個部門的經營業績。在我國，國資委在2010年對央企的第三任期的考核中加入了EVA指標，全面推行經濟增加值考核。
EVA評價方法它考慮的是經濟利潤，即資本利潤，這樣就能較為真實的評價企業的盈利能力，使得反映出來的信息能夠更為真實、準確。
二、運用EVA方法進行分析
本文選取了20家房地產上市公司作為樣本進行研究，數據選自上交所公布的各公司2011年年報。
（一） EVA的計算。
調整后的資本總額=股東權益合計+遞延負債貸方余額+累計商譽攤銷+各種準備金+研究開發費用的資本化金額+短期借款+長期借款-遞延資產借方余額-一年內到期的長期借款-應付債券-在建工程凈值
加權平均資本成本WACC是根據資本結構中債務資本的單位成本和股本資本的單位成本各自所占權重計算的平均資本成本率。資本成本率反映了全部投資者對投入資本的回報要求。在中國目前的條件按銀行人民幣貸款一年期基準利率下浮百分之十來確定。2011年中國銀行人民幣貸款一年期基準利率為6.56%，由此得加權平均資本成本為6.56%×（1-10%）為5.904%。
（二） 計算結果。
四、結論
（一） 結果評價。
從上表可以看出，絕大部分企業的EVA為正值，這說明經營利潤減去企業全部資本成本后有剩余，股東的投資得到了回報，管理者為企業或股東創造了財富。而少數企業的EVA為負值，則表明這些企業股東的投入沒有回報，并且管理者在損害企業或股東的財富。
（二）EVA分析方法的優缺點。
EVA最大的特點就是它與傳統的財務指標不同，它充分考慮了企業投入資本的機會成本，因此，我們可以說它是資本利潤。另外，EVA是在傳統的會計指標上經過一系列的調整，這樣做可以消除因子分析方法中直接利用報表中數據產生的對真實情況的扭曲。它著眼于企業的長遠發展，如產品的研究開發，人力資源的培養等，這些都是鼓勵企業的管理者們放眼于企業的未來，追求企業的長遠利益和發展。但是，EVA非常顯著的一個缺點就是，在進行計算的時候，對指標的調整項遠遠不止本文所用的那幾項，Stern & Steward公司就曾提出了多達一百六十四項的調整項目，以保持結果的真實性和透明性，但是基本上沒有公司能做到調整一百多項，所以國內外大多數公司一般只進行5-10項的調整，來基本反映企業的資本利潤。
綜上所述，EVA指標的優勢是不言而喻的，但是也存在很多缺陷，例如數據調整存在一定的局限性，這就需要進一步去實踐和研究。在未來對EVA的研究中，對于公司實行的EVA管理將如何與其他評價方法相結合，便顯得十分重要。
參考文獻：
[1]余恕蓮.管理會計[M]，北京：對外經濟貿易大學出版社，2004.
【關鍵詞】財務分析 財務狀況 財務指標 財務管理 杏花村汾酒
一、山西杏花村汾酒股份有限公司的財務狀況分析與評價
（一）汾酒公司的財務狀況
山西杏花村汾酒集團有限責任公司為國有獨資公司，以生產經營中國名酒――汾酒、竹葉青酒為主營業務，年產名優白酒5萬噸，是全國最大的名優白酒生產基地之一。公司擁有“杏花村”、“竹葉青”兩個中國馳名商標，據2006年《中國500最具價值品牌排行榜》公布，“杏花村”品牌價值已達47.76億元。縱觀五年來的收入數據來看，五山西汾酒財務狀況良好，呈現穩定發展的趨勢。銷售量也在不斷增加，充分說明了清香型白酒以其衛生指標最優、口感純凈的釀造工藝，得到了廣大消費者的認同，汾酒隨著清香型白酒的復蘇，正在贏得更大的市場發展空間。與此同時，公司內部管理能力迅速增強，使得財務費用率出現減少，從而釋放出公司業績快速成長的能量。在最近幾年的品牌運作下，品牌形象顯著提升，目前已基本成為全國化的中端品牌，環山西市場的順利開拓，使得收入規模和市場占有率都已達到較高水平。
（二）汾酒公司的財務指標分析與評價
1.營運能力分析
5年內汾酒公司的存貨周轉率呈明顯的上升趨勢，表明該公司的存貨周轉速度較快，公司的產品銷售數量不斷增長，銷售能力變強。
流動資產周轉率是反映企業銷售能力和流動資產流動性的一個綜合性指標。汾酒公司的這項指標五年來不斷增加，這表明該公司流動資產速度變快，利用效率較高，同時也能反映出企業盈利能力的增強。
從應收賬款周轉率來看，5年來的變化還是很大的。表明公司的應收賬款回收速度變快，流動性變強，資金使用效率大大提高，也反映了該公司的信用狀況很好。
總資產周轉率反映的是資產總額的周轉速度，周轉越快，銷售能力越強。由上圖看出汾酒公司的總資產周轉率逐年上升，說明了總資產的周轉速度加快，總資產利用率也提高了。
2.盈利能力分析
從總資產報酬率來看，呈上升又下降又上升趨勢，但總的來說還是在一個穩定的趨勢，說明了盈利能力相對較強。
主營業務成本率衡量的是主營業務收入中主營業務成本占比例多少，成本費用利潤率指的是企業一定期間的利潤總額與成本、費用總額的比率。這兩項指標一直在一個相對穩定的比率內起伏，說明了汾酒公司的盈利能力還是比較穩定的。
3.償債能力分析
流動比率是衡量企業短期償債能力最基本、最通用的一項指標，而速動比率是流動比率的一個重要的輔助指標。通常認為流動比率應大于或等于2，速動比率應等于1。從上表能看出，該公司近5年的流動比率在逐年下降，說明了公司在持續發展。速動比率在5年來均大于1，但從2009年到2012年呈明顯下降趨勢，又在2013年又有所上升，總的來說汾酒公司速動比率較高，企業的財務狀況處在一個良好的水平。
從現金比率來看5年來呈現一個下降又上升的趨勢，汾酒公司的現金比率說明了公司的償債能力很高，這一比率不能過高，不然就意味著企業流動負債未能得到合理的運用。
從資產負債率來看，資產負債率是權衡企業負債水平及風險程度的首要標記，也是反映企業長期償債能力的核心指標，該指標越大越說明企業的債務負擔重。從上表可以看出，汾酒公司的資產負債率總體在增加，在2012年達到最高，說明了企業的償債風險增加，但在前幾年不是很高，總體償債還是在一個合理的范圍內的。
4.發展能力分析
發展能力是企業在生存的基礎上，擴大規模、壯大實力的潛在能力。總的來說從發展能力來看，公司的主營業務收入增長率近五年來不斷增長，反映出公司的產品市場競爭力加強，有很大的發展潛力。公司的業務規模也在不斷擴大，資產投入一直在增長，市場擴張的速度越來越快，公司的品牌塑造力很強。
主營業務增長率在2009年達到負數，但在2010年繼續上漲。總體來說汾酒公司的市場競爭力還是很強的也在不斷加強，表明公司的經營效益變好，發展能力加強。但在2013年有所下降，也說明了營業收入的增長率的波動比較大，對市場的占有率還是不穩定。
從營業利潤率來看，還是有很一定的變化，從2009年的負數來看可能是前一年受到金融危機的影響而造成的，于是公司從2010年開始制訂了新的發展經營策略，營業利潤額開始上升，隨著公司主營業務增長率的提高而提高，說明了公司的發展能力有所增強。
二、汾酒公司財務管理存在的問題
（一）營運方面存在的問題
1.存貨過于滯壓
一般來講，存貨周轉速度越快，存貨占用水平越低，流動性越強，存貨轉化為現金或應收帳款的速度就越快。汾酒公司的存貨周轉率五年來雖然處在一個上升的階段，但是它的上升較為緩慢，說明了他的存貨規模還是在不太理想的一個狀態。這樣會導致汾酒公司營運資金占用在存貨上的金額比率加大，影響公司現金的流動。
2.總資產周轉速度較慢
汾酒公司的總資產周轉率過慢。周轉率越大，說明總資產周轉越快，反映出銷售能力越強，反之說明了它的銷售能力不穩定。公司的流動資產周轉速度在行業中處于較高水平，但總資產周轉率有待進一步提高。所以公司應當加強固定資產的管理，提高其營運能力。在保證當前較高流動資產周轉率水平的基礎上，進一步提高固定資產的利用效率。
（二）盈利方面存在的問題
1.成本上升
原材料價格居高不下、勞務成本上升和人民幣升值等，使實際成本增加。當前，白酒的原材料糧食之類的農產品，逐漸演變為經濟作物的生產，消耗也在增大，使得價格居高不下，同時也伴隨著銷售成本的增加使得總的成本在增加
2.市場競爭壓力大
由于目前我國白酒市場產能過剩，處于供大于求階段，漲價使得企業的市場競爭力下降，因此很難實現生產成本上漲的轉移。而且同時又伴隨著人工勞務成本的增加，使得公司總的成本在增加。在高檔酒領域，公司面臨茅臺、五糧液、水井坊等品種的替代；中低檔酒領域，主要面臨瀘州老窖特曲、紅星二鍋頭、衡水老白干等的競爭；還面臨葡萄酒、啤酒和果酒的替代。
（三）償債方面存在的問題
1.現金比率過高
雖然現金比率最能反映企業直接償付流動負債的能力，通常現金比率保持在20%左右為宜。可以看出山西汾酒的現金比率近五年總體水平相當之高。因此，如果按現金比率評價其短期償債能力，可以說山西汾酒短期償債能力很強，但是這個比率越高，就意味著企業負債方式所籌集的流動資金未能充分地運用，經常以獲得能力低的現金類資產保持著，這會導致企業機會成本的增加。而且過高的現金比率說明了通過負債方式所籌集的流動資金沒有得到充分利用，負債方式的利用率少。
2.速動比率較高
速動比率的高低能直接反映企業的短期償債能力強弱，它是對流動比率的補充，并且比流動比率反映得更加直觀可信，一般來說速動比率與流動比率的比值在1比1.5左右最為合適。公司的速動比率較高，但是應當注意過高的貨幣資金存儲量能使速動比率提高但是也會使得企業喪失許多能夠獲利的投資機會，所以山西汾酒應當進行風險和收益的權衡。
3.產權比率上升
產權比率是衡量企業長期償債能力的指標之一，它是企業財務結構穩健與否的重要標志。山西汾酒從2011年開始產權比率明顯上升，2013年較2012年有了回落但仍然高出2010年、2009年的水平許多。表明公司長期償債能力水平的減弱，債權人承擔的風險在加大。產權比率越低表明企業自有資本占總資產的比重越大，從而其資產結構越合理，長期償債能力越強。
三、提高汾酒公司財務管理水平的對策
（一）營運方面的改進
1.加強存貨管理
根據企業的發展需要，建立適用的存貨管理系統，以便可以實時、動態了解企業的存貨信息，提高存貨運營效率和減少庫存的擠壓。具體可以做到：（1）建立崗位責任制控制。（2）加強倉儲與保管控制。（3）加強領用、處置與消耗控制。（4）強化存貨預算管理，壓縮庫存。（5）加強存貨回收復用控制。（6）加強采購、驗收與入庫的控制。（7）提高庫存管理的監督與檢查。
2.提高資產利用率
只有對固定資產進行全方位管理，才能減少各企業資產的閑置，設備人為的損耗，資產的流失；才能提高資產的壽命，加快總資產的周轉速度，減少資金的占用；才能合理反映資產價值，真實反映企業生產經營狀況。具體可以做到：（1）加強資金管理，對資金實行集中管理，合理統籌安排，重視流動資產管理，努力提高資金使用效益。（2）加強固定資產管理。（3）發展物業租賃，充分利用閑置物業，提高資產利用率。
（二）盈利方面的改進
1.降低材料采購成本
（1）減少物資采購成本，并分析供貨市場，調整采購策略，方能控制采購成本。根據企業年初計算的全年材料預算，提前采購合理避開原料需要高峰，避開高價采購時間區域，通過采購時間差，降低采購成本。（2）要通過信息技術、網絡技術，如電子商務，搜尋市場信息，查詢市場價格，指導成本核算、指標確定和目標控制工作。通過信息網站等查詢價格，搜尋市場信息及時調整成本控制指標，指導采購成本控制工作。（3）選擇合適的供應商，要穩定老客戶，立足長遠發展，選擇最優價格的供應商。
2.減低生產成本
進一步加強生產管理和成本控制，依靠改進生產工藝來提高生產效率，從而降低產品的生產成本，采用先進適用的技術改造提升生產裝備水平，做好節能減排工作，優化生產作業環境，提高勞動生產率。
3.降低銷售成本
利用網上促銷降低促銷費用。可以直接為信息方和接收方架設溝通橋梁，而且可以將廣告直接轉換為交易，吸引消費者通過廣告直接產生購買行為。降低銷售管理費用。利用互聯網進行網上直銷，可以實現訂貨、結算和送貨的自動化管理，減少管理人員需求，提高銷售管理效率。
（三）負債方面的改進
1.優化債務結構
在負債結構問題上，公司可考慮加大非流動負債的比重，保持資本結構的穩定，降低風險。合理地利用負債有利于獲得財務杠桿利益，在一定限度內合理地增加債權資本，可以發揮財務杠桿的作用，給企業所有者帶來財務杠桿利益。具體可以做到：（1）控制債務規模，減少利息開支。（2）優化債務結構，降低財務風險。（3）合理債務比率，發揮杠桿作用。（4）增強償債能力，確保債務償還。
2.提高短期償債能力
短期償債能力是企業償還流動負債的能力，短期償債能力的強弱取決于流動資產的流動性，即資產轉換成現金的速度。企業流動資產的流動性強，相應的短期償債能力也強。因此在提高汾酒公司短期償債能力上應該做到（1）強化應收賬款管理，加強風險防范。（2）建立良好的內部控制制度，是控制壞賬的基本前提。（3）規范財會職責，落實對賬制度，控制應收賬款的發生，制定有效的收賬政策。（4）.通過合理的存貨管理挖掘經濟效益，健全存貨的內部控制制度，用科學的手段管理存貨，促進存貨管理的優化。
四、結語
企業經營者、債權人、股東和潛在的投資者，通過財務狀況分析報告，可從不同的角度及時了解企業的信息，從而為各自的目的對該企業做出一系列的決策。因此，有效、理性的財務狀況分析對于企業的發展非常重要。企業財務狀況分析是一項非常重要和細致的工作。以小看大，舉一反三，縱觀國內外大大小小的企業都是這個道理，旨在通過財務狀況分析找出企業在生產營過程中存在的問題，以評判當前企業的財務狀況，預測未來的發展，加強企業的財務管理。
參考文獻：
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關鍵詞：市公司 綜合評價 Chernoff 臉譜
一、引言
對于上市公司多指標財務分析，數值方法給出的結果往往缺乏整體性印象，而圖形化方法則具有明顯的直觀優勢，借助計算機編程和多元統計分析理論，圖形不僅可以幫助觀察多維數據的本質，更可以通過多元圖形本身的信息來反映公司財務的綜合狀況。用于上市公司多指標財務分析與評價的常用多元圖形化方法有：二維散布圖、雷達圖、臉譜圖、星座圖及像素圖等，舒曉惠等（2006）提出了一種新的圖形化方法：樹譜圖。基于可視化目標的多元圖形方法主要來看分為兩個層次，一是直觀反映上市公司財務的各指標狀況，例如，二維散布圖、雷達圖、星座圖；二是圖形本身所具有的信息可以形象反映財務狀況的優劣，例如，臉譜圖和樹譜圖等。目前，國內文獻主要集中在研究雷達圖在財務分析評價與預警中的應用，主要有王強（2000），舒曉惠等（2005），付（2007）與金曉燕（2010）；臉譜圖則最初是由Chernoff（1973）提出來，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith與Taffler（1984）將其應用于公司財務分析，國內則僅有舒曉惠等（2006）將其用于上市公司財務評價，實證研究表明，在進行上市公司財務分析時，通過雷達圖向普通股民傳達公司信息時缺乏綜合形象性，而臉譜圖的應用則有明顯的優勢。上述研究都是對上市公司財務狀況展開靜態分析，并沒有動態跟蹤一段時期內上市公司的財務狀況，同時，以往文獻都沒有明確提出可以將綜合評價方法與Chernoff臉譜圖相結合的思想來實現利用臉譜的表情綜合評價上市公司財務狀況。基于此，本文應用Chernoff臉譜圖的基本思想，結合綜合評價方法對所構建的上市公司財務評價指標體系通過主成分分析方法進行降維后，利用舒曉惠（2006）的方法通過計算機實現了上市公司財務績效的可視化臉譜圖，并對深、滬兩市鋼鐵行業30家上市公司2003年至2007年財務狀況進行了動態跟蹤，結果表明，臉譜圖不僅能夠形象反映上市公司的財務狀況，而且可以很好地動態反映不同時期財務狀況的變化情況。
二、研究設計
（一）基本原理 Chernoff 臉最初設計可處理18 個變量，當變量數小于18 時，可將臉譜中某幾個部位固定；當變量數超過18 時則可以設法在臉譜中再添加一些部位，如頭發、耳朵等。Chernoff 臉最初認為主要可以用于對研究對象進行分組：由原始材料和直覺提出的最初的分組；由聚類算法產生的最終的分組。進一步研究表明，利用Chernoff 臉除了可以進行輔助聚類分析外，也可以通過已經得到的聚類結果對新的結果進行輔助判別分析。顯然，將上市公司相關財務指標數值與臉譜的相關部位進行對應即可實現利用Chernoff臉對上市公司的財務狀況進行輔助聚類分析和輔助判別分析。考慮人臉表情的復雜性，當處理的變量過多時，臉譜所表示的人的各種表情則不容易合理用于綜合評價上市公司的財務狀況，例如通過嘴的微笑，眉毛舒展等來反映相關財務狀況良好，顯然這些表情具有很好的直觀效果。因此，用Chernoff 臉譜圖綜合反映上市公司的財務狀況，除了實現第一層次的財務指標值與臉譜的各部位對應外，還需考慮第二層次臉的表情所表達的財務狀況，從而能夠達到直觀形象的目的。為實現這一思想，本文提出可以通過構建上市公司財務狀況的綜合評價財務指標體系，應用綜合評價方法進行財務指標數據的預處理和主成分分析，并在此基礎上通過以行業財務指標平均值為閾值進行映射轉換，將相關綜合評價的數值轉換為Chernoff 臉譜圖，從而實現臉譜圖形自身的表情，即達到可用于評價上市公司綜合財務狀況的目的。也即Chernoff 臉譜圖相關表情需通過綜合評價方法來合理加以實現。
（二）上市公司財務狀況Chernoff 臉譜圖設計 對于上市公司財務狀況的綜合評價，已經有眾多的學者展開研究，結果表明，傳統產業與高新技術產業上市公司的評價指標體系具有一定的差異，本文主要以傳統產業為研究對象，參照1999年財政部、國家經貿委、人事部和國家計委聯合的《國有資本金效益評價規則》中公布的競爭性工商企業評價指標體系，按盈利能力、償債能力、資產運營能力和成長能力四個方面11個財務指標給出權重如（表1）所示。一般認為，臉部的各部位形態及表情可以給人初步明確的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子長短表明氣息是否粗壯，臉形是否圓潤等，這些臉部的形態和表情所傳達的信息好壞顯然給人的感受基本是一致的。注意到人眼對臉部各個部位的敏感程度不同，按權重的重要程度與敏感程度相對應，本文選取臉譜指標與財務指標對應如下：嘴部指標對應盈利能力指標，眼部指標對應償債能力指標，鼻子眉毛指標對應資產運營能力指標，下部臉形指標對應成長能力指標。具體實現則首先對各財務比率指標值進行一致化和無量綱化處理后，再利用主成分分析法對各類財務指標進行降維，在與Chernoff 臉譜的18個變量相關對應中，按（表2）選取相對應的指標，其余Chernoff 臉譜的指標值則取某一固定值。臉譜圖的優點是不僅將財務數據通過圖形化直觀表示，而且可以利用人的自然表情來傳達上市公司的財務狀況，作為一個對應的聯系，本文以行業平均值作為人臉表情改變的閥值，各財務指標值較行業平均值超過越多則表情越開心，其示意圖如（圖1）。由（圖1）以行業均值為閥值，圖1-a從臉部形態看不喜不悲，各指標均為平常形態表情，表明財務狀況基本正常; 圖1-b從臉部形態看嘴帶笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻長氣粗，臉形圓潤，呈現良好形態，表明各財務指標狀況良好；圖1-c從臉部形態看則顯得愁眉苦臉，臉形削瘦，表明各財務指標出現一定的危機。
三、動態跟蹤分析
（一）數據預處理 本文以鋼鐵行業為例，選取深、滬兩市鋼鐵行業30家上市公司，按前述11個財務指標從RESSET金融數據庫中得2003年至2007年共5年的年度財務數據總計1650個財務指標值。按照將上市公司財務績效的綜合評價方法與Chernoff 臉譜相對應的思路，按如下方法展開實證分析。首先進行數據預處理。第一，極端值處理：按3?滓原則剔除財務指標值中的極端值，在其后的處理中再對剔除的相關指標值進行相應取值。第二，進行一致化處理，將各財務指標化為正向型指標。在所選取的上述指標中，有正向性指標和適度性指標兩類，其中資產負債比率X4、流動比率X5、速動比率X6為適度性指標。因此有必要進行一致化處理，使之都為正向性指標。按照國際慣例注意到資產負債比率、流動比率、速動比率的適度值分別為50%、200%、100%，設xij為第j個上市公司的第個財務指標值［L1j，L2j］為最優適度區間，則可利用如下公式（1）進行變換：
x'ij=1.0-■ xij
注：適度區間為一點時，取L1j=L2j；Mj，mj分別為xij的允許上下界。
第三，采用極值法對各財務指標進行無量綱化。進行無量綱化處理的方法一般有：“標準化”處理法、極值處理法和功效系數法，本文目的是建立各類財務指標的主成分與臉譜相關指標數據的聯系，因此采用極值處理法，利用如下公式（2）進行無量綱處理（對于剔除的極端值，這里都賦為最大值1.0）：x'ij=■ （2）
這里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝為保證動態跟蹤的可比性，本文將Mj和mj固定為2003年度各財務指標數據的極值。第四，按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力對各類指標提取主成分，利用SAS軟件分別對財務指標盈利能力方面、償債能力和運營能力方面各提取兩個主成分，對成長能力方面求出主成分綜合得分，即求得指標值。第五，確定各類指標的主成分與臉譜指標的對應關系。臉譜的特點就是通過人的自然表情來反映上市公司的財務狀況，本文以行業平均值作為臉譜表情不悲不喜對應的中間值。設主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j為行業平均值對應的主成分值；臉譜指標值yj∈［y1j，y2j］，y0j為臉譜表情不悲不喜的取值，則按下式（3）做變換：
yj=■（y0j-y1j）+y1j x1j?燮zij?燮x0j y0j zij=x0j■（y2j-y0j）+y0j x0j?燮zij?燮x2j （3）
這里為保證動態跟蹤的可比性，本文以2003年度30家鋼鐵行業的平均值做為基期的定基值，各年度的各上市公司指標值均與該相應平均值按式（3）進行變換，從而利用式（3）即可計算出各上市公司對應的臉譜指標數值。
（二）上市公司財務績效臉譜圖 運用Bland C++編程畫出所有30家鋼鐵行業上市公司2003年至2007年的臉譜圖。為方便起見，這里報告2003年度30家鋼鐵行業上市公司財務綜合狀況的臉譜圖如（圖2）。利用上述分析結果，則可以展開利用Chernoff 臉譜對上市公司財務績效狀況的靜態和動態兩方面的分析。
（1）Chernoff臉譜靜態聚類分析。對于上市公司財務狀況的多元圖形分析，其第一層的意義乃是可以進行最初的聚類分析，以2003年鋼鐵行業30家上市公司為例，按照對臉譜圖的最初印象，可以將圖形結果分為六類，具體見（圖3）。顯然通過聚類，可以清楚地將上市公司的財務狀況做一個大致的分類，而如此分類的方式相對于利用多元統計分析得到的聚類結果，其具有多指標聚類的性質，這一點是數據分析結果較難企及的。利用分類結果，進一步按照臉譜圖本身所具有表性等形象反映上市公司財務狀況的第二層次的功能，可以明顯發現，（圖3）中的第一類和第二類上市公司，其財務狀況綜合看較為良好，各項指標均基本正常。第三類公司則顯著特點是嘴形較大，笑意明顯，表明這三家公司的盈利能力良好，但從眉心來看都不舒展，表明公司的資本運營能力存在一定程度的欠缺。第四類和第五類公司分類則臉部表情較為怪異，說明財務指標數據反映的綜合狀況較為復雜，比如眼睛的斜率不好但較大，反映了一個相互矛盾的償債能力指標，這也表明使用臉譜圖，當指標值良莠參半時，其表性則較為古怪。第六類公司則是明顯地臉形偏、愁眉苦臉，這也清楚地表明這類公司的財務狀況比較糟糕。最后，利用臉譜圖還可以對相近資產的上市公司進行對比分析，例如，取總資產相近的000825以及000629，由（圖2），上市公司 000825給人的第一印象明顯要好于000629；進一步按六個臉譜指標逐對照，000825的臉譜圖除嘴形的寬度不如000629外，其余都好于或相近于000629，說明000825除盈利能力較弱于000629 外，其余均較優于000629。此外，000629 的臉譜圖面有愁容，財務狀況具有危機。
（2）Chernoff臉譜動態跟蹤分析。應用SAS軟件對鋼鐵行業上市公司2003至2007年各年度數據首先按盈利能力、償債能力、運營能力和成長能力進行主成分分析，結果表明各年度的兩主成分累積貢獻率均超過85%，進一步以2003年鋼鐵行業平均值為基期值轉化為臉譜圖，本文展開如下兩主面的動態跟蹤比較。第一，對整個上市公司財務狀況的臉譜圖動態跟蹤分析。應用臉譜圖考察整個鋼鐵行業財務指標四個方面綜合能力平均水平的變化，以2003年鋼鐵行業平均值為基期對比值，對5年間的鋼鐵行業各財務指標按四個方面分別提取主成分后其行業平均水平的臉譜圖見（圖4），實證數據分析表明：由臉譜圖的嘴部表明，整個鋼鐵行業的盈利能力出現一定程度的下降，特別是盈利能力第二主成分即嘴形的寬度減少。而第二主成分主要與主營業務的盈利能力有關，表明整個鋼鐵行業相對于2003年其主營業務利潤率有所下降，其中一個主要原因是鐵礦石價格不斷攀升導致。由臉譜圖的眼部表明，整個鋼鐵行業的償債能力也漸次下降，2005年后基本穩定相差不大。由臉譜圖的眉毛和鼻子的形態表明，整個鋼鐵行業的運營能力喜憂參半，總體來說有所降低；第一主成分對應的眉心并不舒展，但第二主成分對應的鼻子長度增加，這主要是由于各上市分司運營能力指標數據參差不齊導致。由臉譜圖的下臉形態表明，2004年與2005年整個鋼鐵行業的成長能力有所下降，但2006年后則有所增強，這主要與近年來鋼鐵行業在受外部鐵礦石價格因素的影響整個行業進行了一定的整合重組，使得強者愈強以提高行業的整體競爭力。上述圖形分析與我國鋼鐵行業的5 年來的發展情況基本吻合，這表明臉譜圖可以動態反映行業的發展狀況。第二，對單個上市公司財務狀況的臉譜圖進行動態跟蹤分析。簡單起見，本文對鋼鐵行業龍頭企業寶鋼股份，財務狀況變化較為明顯的寶鋼股份、韶鋼松山與鞍鋼新扎等上市公司展開分析，其相應各年度臉譜圖的結果如（圖5）。由（圖5），以2003年鋼鐵行業平均值為基期對比值，實證數據分析表明：寶鋼股份總體來看，各項指標表明其財務狀況基本呈現下降趨勢，僅2005年下臉形態表明有一次較明顯的成長，而鼻子長度增加表明運營能力有所加強，這與寶鋼因為鐵礦石價格上漲壓縮盈利空間和在此原因下的規模擴張有關。韶鋼松山則在2003年各項指標均表明其財務狀況良好，其主要受益于廣東省的經濟建設迅速發展，然而在鐵礦石價格上漲的壓力下，中等規模技術含量相對落后的鋼鐵企業受到的沖擊更大，其臉譜圖表明大部分財務指標狀況出現不同程度的惡化，而鼻子長度增加表明公司加強了內部運營能力，2007年下臉形態表明有一次較明顯的成長。鞍鋼新扎的臉譜圖則表明，受益于本地的鐵礦石資源，除償債能力外，公司其他各項指標表明其財務狀況基本呈現良好趨勢，而償債能力即眼睛變小表明公司在發展過程中充分利用了財務的杠桿作用，同時增加了財務風險。2006年與2007年公司成長明顯，盈利能力也明顯增強。由上述分析可見，臉譜圖對于單個上市公司的財務狀況能夠進行跟蹤反映，并且能通過臉譜的表情綜合反映企業財務狀況的動態變化。
四、結論
對于上市公司財務績效的圖形化分析，由于其直觀形象與綜合性，可以為使用者提供簡單明了又全面的公司財務狀況的初步印象。這為廣大中小投資者了解上市公司基本財務狀況提供了一種有效途徑，從而避免了對大量財務數據的整理分析，使得更多的普通投資者也可以解讀公司的基本狀況。運用臉譜圖分析上市公司的財務狀況，可以從臉的形狀和表情來直觀反映公司的情況，更貼切地實現了上述圖形化的特點，因此具有廣泛的實用價值。在靜態分析的基礎上進一步展開了上市公司財務狀況臉譜圖的動態跟蹤研究，以鋼鐵行業為例實證分析發現，臉譜圖既能對整個鋼鐵行業的綜合財務狀況進行有效跟蹤，也能對單個上市公司的財務狀況進行動態跟蹤，其臉譜圖能夠很好地反映上市公司在不同時期各財務指標的動態變化，從而更好地幫助投資者了解上市公司財務的歷史信息，進行對比分析。由此可見，臉譜圖不僅可以作為聚類分析和判別分析的輔助手段，也可以進一步作為綜合評價和動態跟蹤方法展開應用。研究過程中也發現應用臉譜圖進行上市公司財務狀況評價和動態跟蹤需要進一步探討的問題：基期參照財務指標值的設定，本文使用的是2003年鋼鐵行業財務指標的平均值作為閾值，其參考點是否合理仍可進一步商榷。進行無量綱化的方法的選擇，不同的方法實證結果會有一定的出入。臉譜圖的表情處理問題需進一步改善。在進行將預處理后的財務指標數據對應到各臉譜圖的數值轉換映射時，對于靈敏度的處理需進一步改善，以保證臉譜圖的表情能夠更準確地反映上市公司財務狀況。
*本文湖南省教育廳科研項目“上市公司財務績效評價方法與多元圖形化研究”（編號：06C644）以及懷化學院重點學科金融學建設項目階段性成果
參考文獻：
［1］［美］Richard A.Johnson & Dean W.Wichern著、陸璇譯：《多元統計分析》，清華大學出版社2001年版。
［2］王強：《“銀行風險雷達圖”在我國商業銀行風險監測中的應用》，《上海金融》2000年第5期。
［3］舒曉惠等：《上市公司財務的樹譜分析及實證研究》，《金融經濟》2006年第2期。
［4］舒曉惠等：《上市公司財務的Chernoff臉譜分析及實證研究》，《金融經濟》2006年第2期。
一、引言
由于Z值的大小與其信用級別具有很強的相關性，Z 值能有效識別公司的信用級別。隨著Z分數模型的商業化，廣泛運用于企業信用風險的分析和評級。各國的金融機構都紛紛開發了各自的Z值多元判別模型，基于不同考慮和側重點，使用不同財務指標作為判別公式的變量，新的Z分數判別公式層出不窮。如何找到更有代表性的財務指標、更準確地反映企業財務狀況，是眾多金融界學者的研究方向之一。本文從特征選擇的角度，在這方面作了嘗試，并根據SVM在用于股票分類中的特點，提出了svm-Z分數模型，通過實驗驗證svm-Z和Z一樣具有反映財務狀況好壞以及趨勢的能力。
二、SVM理論概述
SVM方法是從線性可分情況下的最優分類面發展而來的，所謂最優分類面就是要求分類而且不但能將兩類樣本正確分開，并可使分類間隔最大。
假定訓練數據：
可以被一個最優分類超平面
三、Z分數模型方法
率先將多元判別分析法應用于財務危機、公司破產及違約風險分析的開拓者是美國的愛德華?阿爾特曼博士。他早在1968年發現Z值能有效識別公司的信用級別，從而開發出Z分數信用評級模型，建立了著名的5變量Z-score。
近年來，在有關信用評級模型的研究方面，國內的一些學者在多元判別模型領域做了大量的研究，取得了很多成果，為我國信用評級模型的最終建立和完善奠定了基礎。
信用評分法的基本思想是，財務指標反映了企業的信用狀況，通過對企業主要財務指標的分析和模擬，可以預測企業破產的可能性，從而預測企業的信用風險。比較著名的是Altman的Z分數模型。其中根據主要適用于上市公司、非上市公司、非制造企業分別有三個類似公式，下面僅列出一個。
Z＝6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4（2）
X1＝（流動資產-流動負債）/資產總額
X2＝未分配利潤/資產總額
X3＝（利潤總額+折舊+攤銷+利息支出）/資產總額
X4＝所有者權益/負債總額
根據公式（2）得到的Z值越低，表示企業越可能發生破產，面臨的風險越大。相反，Z值越大，表示企業的財務狀況、經營狀況良好，發生破產的可能性越小。各行業可以通過Z值來確定本行業的財務狀況；如果Z值小于a時，則表明企業正處于破產的邊緣；如果Z值在a-b之間，則表明企業的財務及經營極不穩定，被稱為“灰色地帶”。
Altman認為，根據上述公式計算的Z值，如果Z小于1.23，即a=1.23時，風險很大；Z大于2.9，即b=2.9時，風險較小。根據z值分成的三個區間，可將企業信用等級評為好、中、差三個等級，這就是z分數模型用于信用評級的原理。對于不同z分數模型，根據實踐中的經驗將z值分為不同區間，可產生更多基于z分數模型的信用模型。
Altman在前面的基礎上又建立了第二代模型，稱為ZETA信用風險模型。新的變量主要有7個，即資產報酬率、收入的穩定性、利息倍數、負債比率、流動比率、資本化比率、規模等。在此基礎上基于不同的考慮和側重點，出現了更多形式的Z值模型。
根據在金融領域考慮的側重點不同，新的公式層出不窮，在特定情況下均有較好的效果，可以看出：多元判別分析法就是從若干表明觀測對象特征的變量值中篩選出能提供較多信息的變量并建立判別方程,使推導出的判別方程對觀測樣本分類時的錯判率最小，其判別方程具有如下形式：
提出新的z分數模型的目的就是為了找到盡可能少的財務指標X1,X2…XN，并確定對應的系數，使其對觀測樣本具有最小的錯判率。
四、特征選擇
本文擬從特征選擇的角度，不考慮金融領域的專業知識，找出最適合樣本集的特征即財務指標。采用常見Z分數模型的特征作為原始的特征集，如表1所示。訓練集和預測集分別選擇2000年和2001年滬深股市的年報數據，數據集根據是否為ST股票分為兩類，0（ST股票）和1（非ST股票），特征選擇算法采用基于線性最小二乘擬合判別函數的特征選擇算法的方法。它的優點在于利用了SVM參數表達的線性關系，可以方便地利用線性最小二乘算法擬合判別函數，并對各特征值的重要性進行估計，避免了求解各候選特征子集對應的SVM預測函數導致的大量二次規劃問題。
特征選擇后表明，保留6個特征，即第1、2、3、5、6、8個特征時具有最低的誤分率5.188%。說明通過特征選擇，找到了對于特定的數據集，用SVM預測時誤分率最小的特征子集，將訓練集的最優特征子集重新用SVM進行訓練，得到用于下一步實驗的預測公式。
顯然預測結果依賴于從訓練數據集中得到的支持向量，拉格朗日系數ai、系數b和選擇的預測數據集。
五、svm－Z模型
當g(x)＞0時，f（x）=sign[g（x）] 的輸出為1，表明對應的個股非ST股票，具有較好的財務狀況，當g(x)≤0時，SVM將其歸為財務狀況較差的一類。在分類精度較高的情況下，g(x)的正負能夠間接地反映公司財務狀況的好壞。另外，當g(x)=0.01和3時雖然SVM均將其歸為一類，但顯然前者極不穩定，當某個變量發生微小變化時，g(x)就可能成為負值，被分到財務狀況較差的一類。所以很容易聯想到：g(x)越大，財務狀況越好，越容易被分到財務非失敗組；而g(x)越小，財務狀況越差，越容易被分到財務失敗組。也就是說不但g(x)的正負可以反映公司財務狀況的好壞，而且其大小也可以反映公司財務狀況的相對好壞。另外，如果該假設成立的話，g(x)還有如下優點：f(x)只能輸出0和1，而g(x)的輸出為任意實數，可以揭示出二個相似樣本集的微弱差別，在線性最小二乘算法擬合判別函數中，基于類似考慮，將作為判別函數，用來判斷候選特征子集的預測誤差，而不是選擇
和誤分率的方法來進行特征選擇， 由于對g(x)假設的性質非常類似Z分數模型中的Z分數值:輸出為實數，其正負值和大小可以反映公司財務狀況的相對好壞，所以用svm-Z代替g(x)，使該變量名字與它的性質相符合，故公式（5）變為：
六、實驗仿真
為了驗證個股的svm－Z值與該股的財務狀況具有一定相關性，選擇兩組樣本集A、B，財務變量選擇找到的最優特征子集。
樣本集A：從滬深股市中隨機挑選8支個股，財務數據取自從2001年到2004年的中報和年報。
特點：由于各種原因財務數據持續惡化，在2001－2004年期間從非ST股轉為ST股。
樣本集B：從滬深股市中隨機挑選8支個股，財務數據取自從2001年到2004年的中報和年報。
特點：由于財務數據持續好轉，在2001－2004年期間從ST股轉為非ST股。
根據前面實驗的預測公式（6），求出樣本集A、B的svm－Z值，列入下表，為了使圖形簡潔，在表中只列出每年年末的svm－Z值，在文中需要詳細分析的地方再加上年中的svm－Z值。由于股市年末數據是個股一年財務情況的匯總，證券分析人員常將年末財務數據作為重要的參考資料，故舍去年中Z值不失一般性。
為了使圖示簡潔明了，僅在趨勢圖中列出前六只個股的示意圖，余下的二只均具有類似圖中的趨勢。
圖1中顯示在財務狀況出現惡化的樣本集A，各個樣本的svm－Z值均出現不同程度的下降， 9支股票中有8只個股的svm－Z值最后均下降到0軸以下，成為負值，能夠被正確分類，表明svm－Z值可以反映公司財務狀況的惡化情況。剩下一只個股600737直到2004年2007月26日成為ST股票，其svm－Z值仍大于0，屬于誤分樣本。
Svm－Z值的正負可以反映公司財務狀況的好壞，當公司財務狀況正常時，根據前面對SVM理論闡述，以及訓練集的特性，svm－Z值應為正值；反之，當公司財務狀況異常或惡化成為ST股時，svm－Z值應為負值。財務狀況的變化包括公司財務狀況由正常轉為失敗，或由失敗轉為正常。此處簡要統計一下svm－Z值提前指示出財務狀況變化的能力。
通過前面的實驗可知，svm－Z值的變化和財務狀況的變化有相關性，但是否個股在ST和非ST狀態之間變化時，對應的svm－Z值恰好穿過0軸成為正值或負值呢？根據svm理論和公式（5）的結構，應該說svm－Z值的正負臨界值準時指示個股狀態的轉變正是svm－Z值提出的初衷之一。通過對樣本A、B的統計如下：
通過表2發現，svm－Z值對個股財務狀況具有一定的預測能力。比如樣本集A中有5只股票在成為ST股時，對應的svm－Z值己提前一年左右進入0軸以下，發出示警信號，具有一定的預測作用，在股市實踐中可以作為投資的參考；有3只股票準時指示出財務狀況的變化；有1只股票屬于誤分在成為ST股時，其svm－Z值仍為正值。
七、結論
Svm－Z分數模型在一定程度上能夠反映甚至提前指示出公司的財務狀況變化情況。通過實驗表明，當財務狀況好轉時，svm－Z值上升，當財務狀況保持較好水平時，svm－Z值持續維持在較高的值，反之亦然。可以在此基礎上，作為證券投資的依據，選擇未來svm－Z值最有可能上升的個股，進而轉化為預測svm－Z值的研究，或排除未來svm－Z可能下降的個股以降低投資風險。
摘 要 財務預警實證研究是以企業現有財務指標為基礎, 建立數學模型來預測企業財務危機發生的可能性的簡便有效的分析工具。本文以制造業為例，采用實證分析法對2010年第三季度我國滬深兩市40家制造業上市公司的樣本數據, 通過Z計分模型、Zeta模型以及F模型建立財務危機多元分析預警系統進行研究并比較了預警效果。
關鍵詞 財務預警 模型分析法 制造業
一、引言及綜述
隨著市場經濟體制改革的深化，我國企業在面臨機遇的同時，也面臨著前所未有的風險，眾多企業因財務風險陷入困境，甚至破產，因此加強財務危機的預防和控制是現代企業財務管理的熱點問題之一。財務預警是以企業會計信息及其他相關資料為基礎，通過各種分析方法，將企業可能面臨的經營風險及時報告給企業經營者和其他利益相關人, 從而避免企業陷入破產危機。
目前制造業在我國處于支柱地位，它的發展在一定程度上決定了整個社會主義市場經濟發展的水平。因此，制造業的財務危機的預防和控制更為必要，及時預測制造業面臨的財務風險，建立一套具有制造業特點的財務預警系統已成為當務之急。
二、研究設計
本文選擇我國滬深兩市A股制造業板塊中石油、化學、塑膠、塑料類的上市公司作為研究樣本, 選用國內外應用較為廣泛的Z計分模型，Zeta模型，F模型對我國制造業板塊的上市公司進行財務預警分析并深入比較財務預警效果, 得出結論并指出進一步研究的方向。
本文選取能夠描述上市企業財務狀況的各個方面指標作為財務預警變量，變量的選取主要考慮以下原則：①體現企業償債能力原則②體現企業獲利能力原則③體現企業運營能力原則。
Z計分模型分析時采用的財務指標為：①營運資本/資產總額②留存收益/資產總額③息稅前利潤/資產總額④股票市價總值/負債總額⑤銷售收入/資產總額
Zeta模型分析時采用的財務指標為：①速動比率②營運資金/總資產③固定資產/資本凈值④應收帳款周轉率⑤現金流入量/現金流出量
F模型預警所采用的財務指標有：①（期末流動資產-期末流動負債)/期末總資產②期末留存收益/資產總額③息稅前利潤/總負債④期末股東權益的市場價值/期末總負債⑤稅后凈利潤+利息+折舊) /平均總資產
三、樣本選取及數據來源
本文從我國證券市場上2010年滬深兩市A股制造業企業板塊石油、化學、塑膠、塑料類中選出了40家（其中ST公司20家、非ST公司20家）作為研究樣本，取樣原則如下： 一是同行業；二是同時期；三是規模相似。
本文財務預警分析的指標數據均源自巨潮咨訊網站統計數據以及各上市公司2010年第三季度報表資料。
四、實證結果與分析
（一）Z計分模型分析
美國紐約大學商學院教授Edwards Altman于1968年提出“Z值模型”，其模型結果及參數估計如下：
Z=1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+0.995*X5
Z―判別函數值
X1―營運資金/資產總額（反映償債能力）
X2―留成收益/資產總額（反映獲利能力）
X3―息稅前利潤/資產總額（反映獲利能力）
X4―股票市價總值/負債總額（反映償債能力）
X5―銷售收入/資產總額（反映營運能力）
判別規則：
Z值記分結果如下：
（二）Zeta模型
Zeta 模型是在Z 計分模型的基礎上進行改進，是能夠對上市公司財務預警的模型，其模型結構及各參數如下：
Y=0.35X1+0.67X2-0.57X3+0.29X4+0.55X5
X1=速動比率；X2=營運資金/總資產；X3=固定資產/資本凈值
X4=應收帳款周轉率X5=現金流入量/現金流出量
判別規則：分界點為Y=11.5，在分界點以下的企業為危機企業, 以上的為正常企業。
（三）F模型
F模型是對Z計分模型加以改造后建立的預警模型, 考慮了現金流量變動情況指標, 通過更正指標和擴大樣本數對Z 計分模型進行了修正而建立的。F模型結構及各參數如下：
F=1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5-0.1774
X1=(期末流動資產-期末流動負債) /期末總資產；X2=期末留存收益/資產總額
X3=息稅前利潤/總負債；X4=期末股東權益的市場價值/期末總負債
X5=(稅后凈利潤+利息+折舊) /平均總資產
判別規則：
F=0.0274為分界點，當F 0.0274, 表明企業財務狀況正常。
三種模型記分結果分別如下：
（四）結果分析以及預警效果比較
在Z值計分模型下得出21家公司財務存在較大風險，5家公司風險不確定，14家公司財務狀況較好。
在Zeta模型下，得出35家公司財務狀況存在危機，5家無危機。
在F模型下，得出有25家企業可能在不久的將來發生財務危機，15家公司財務狀況一切正常。
預警效果采用錯誤率或準確率來衡量, 其中錯誤率為判別錯誤的個數與總樣本數之比, 判別錯誤包括第一類和第二類等兩類錯誤, 前者指將財務危機企業判定為非財務危機企業, 后者則指把非財務危機企業判定為財務危機企業。
用三種記分結果對比真實情況后得出預警效果的準確率如下：
由上表可得出以下結論：
1.Zeta值在對制造業上市公司進行財務預警評分時準確率明顯偏低，并且大多數為第二類錯誤，即使用Zeta值對制造業公司進行財務預警評估時會將大多數財務狀況正常的企業判定為財務狀況有問題。
2.利用F值對制造業上市公司進行財務預警評分時總的準確率在3個模型中是最高的，但值得注意的是F值的第二類錯誤率相對于總錯誤率仍偏高，仍會把一部分的無危機企業判定為有危機的企業，而第一類錯誤率僅為10%，是相對理想的一個模型。
3.利用Z值對制造業上市公司進行財務預警評分時準確率也是較高的，而且它兩類的錯誤比較平均，均為25%。
五、結論及建議
綜上所述，在對制造業上市公司進行財務預警評分時，可以根據情況選擇不同的模型進行分析。對待ST公司可以使用F值模型，對待普通上市公司則可以選用Z值模型，這樣得到的預警效果才與正式情況最相近，產生的各類誤判才最小。
但本文的財務預警分析仍然存在一定的局限性有待改進：
1.僅以制造業板塊作為研究對象, 數據樣本仍相對有限；
2.本文引用的所有財務數據、財務指標都是由上市公司的財務報表得到的。企業出于各種目的，使財務報表具有一定彈性，往往不能十分準確的反映企業真實的財務狀況。
3.本文只運用了三種多變量分析的方法，目的是對企業的財務狀況進行綜合反映。若能將多變量模型與單變量模型結合起來可以使財務危機預警系統更加精確。
4.企業財務危機預警系統的建立是需要大量的公司作為研究樣本的，本文由于篇幅和時間限制所建立的系統樣本的數量不夠因此模型精度也一定會受到較大影響。
參考文獻：
[1]徐鹿,邊.財務預警實證研究比較分析.商業研究.2006(356).
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[4]劉瑋,彭德輝.上市公司財務預警方法與模型評析.北方經貿,2008(9).
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【關鍵詞】電力板塊；主成份分析；生存分析
近幾年來，企業財務預警已成為國內研究的重點和熱點，預測方法和模型層出不窮。究其因，企業經營關鍵是資金運作，因而財務狀況是其關注的重點。對于上市公司而言，進行財務預警可以有助于監管部門的監控，投資者的風險識別和企業的風險自我防范。目前，財務預警研究集中于點數據，比如采用統計方法對上市公司綜合實力進行排序，給有關各方定性的認識。而較少的使用時間序列數據進行預測，獲得較長時間的預測效果。
一、研究方法簡介及樣本指標選擇與處理
利用新浪財經、上市公司資訊網上公布的上市公司的財務數據，根據已有研究的成果選擇適當的財務比率變量。在此基礎上，采用統計方法進行降維處理，即根據共線行通過線性組合提取主成分，然后采用生存分析的方法進行分析。生存分析方法是在產品壽命評估、人和生物的研究中常用的方法。在醫學中經常用來進行手術后或者采用藥物治療后的壽命預測。廣義上講，企業財務狀況的變化也可以看作是一個企業生存過程，企業出現財務困境，可以看作是正常財務狀況的惡化。生存分析是針對所選擇數據中的完全數據和截斷數據進行的，是對傳統最小二乘法線性模型的改進。生存分析的預測模型常用的是帶時間依賴變量的COX模型。該模型表達式為：
h(t，X)=h0(t)exp(βX)，其中h(t，X)表示樣本在t時刻的風險概率函數，h0(t)表示研究在基準時間的基準風險概率，exp(βX)中X是協變量，其中的是回歸系數，可以通過回歸分析得到。將上述表達式進行變形，假定RH(t)為相對于基準時刻的相對風險度，公式可以表示為RH(t)=h(t，X)/h0(t)=exp(βX)。這樣我們就可以通過統計分析軟件的生存分析模塊來解決這個計算問題。
結合已有文獻，從盈利能力、償債能力、運營能力和發展能力四個方面選擇12個財務比率指標作為初始指標，選擇2006～2009年間的中國證監會行業分類中的電力板塊企業作為樣本進行分析。
二、統計分析
針對存在的線性相關問題，本文針對2006年財務年報數據，用主成份分析法提取主要信息。
表1成份矩陣
由上可知，主成份為Y1、Y2、Y3、Y4，方差累計貢獻達到75%。可以用將原始數據帶入上面的主成份，經過回歸將回歸系數帶入變形后的表達式，得
RH(t)=h(t,X)/h0(t)=exp(－0.739Y1(t)－0.999Y2(t)+0.327Y3(t)－1.862Y1(t))
將所選電力上市公司財務數據逐年帶入，計算出逐年相對基準的相對風險度。有結果可知，滬深兩市被特殊處理的電力上市公司相對風險度顯著，而正常上市公司則不顯著。生存分析較好的預測了上市公司財務狀況變化的征兆。上市公司有關利益方均可使用此方法進行時間序列分析，做出有效的決策。
參考文獻
[1]周建國等．電力上市公司綜合實力的熵評價[J]．華北電力大學學報．2004（3）
關鍵詞：Z計分模型 經濟增加值 財務預警
在市場經濟的大環境中，世界經濟一體化的趨勢和我國資本市場的發展要求企業時刻保持高度的危機意識，航空公司也不例外。我國航空公司近年來面臨嚴峻的競爭形勢，2006年上半年，民航行業全面虧損；2008年三大航都發生了巨額虧損，這無疑對公司利益相關者造成了損害。對航空公司的財務危機進行預警，可以幫助企業采取積極有效的措施化解危機，避免或減少財務危機給利益相關者的損害。本文從財務危機的界定、財務危機預警模型的指標選取等方面對傳統的Z計分模型進行了修正，希望在加強我國航空公司財務管理，提高公司效益，實現股東權益最大化發揮一定作用。
一、研究設計
（一）財務危機的界定 縱觀國內的上市公司財務危機研究，上市公司是否因 “財務狀況異常”受到特別處理（ST）作為上市公司是否陷入財務危機的一個客觀的分類已經被越來越廣泛的采用了。但由于我國航空公司上市時間比較晚，上市公司數量較少，并且我國上市航空公司被ST的只有東方航空（2009年）和上海航空（2009年），所以是否被ST作為上市航空公司是否陷入財務危機的界定標準不合理。經濟增加值（Economic Value Added，簡稱EVA）是考慮了資本投入總成本的一種企業績效評價方法。公司每年創造的經濟增加值等于稅后凈營業利潤與全部資本成本之間的差額，其中資本成本包括債務資本的成本，也包括股權資本的成本。EVA 是對經濟利潤的評價，是衡量企業業績和評價財務狀況較準確的尺度。如果EVA的值為正，則表明公司獲得的收益高于為獲得此項收益而投入的資本成本，即公司為股東創造了新價值；相反，如果EVA的值為負，則表明股東的財富在減少。本文站在股東的立場以EVA為負值作為財務危機的界定標準，即EVA值為負為財務危機企業，EVA值為正為非財務危機企業。
（二）樣本選取和數據來源 本文選取我國四大航空公司2002年至2010年的年報數據作為樣本，根據各公司上市的時間，中國國航選擇2006至2010年度的數據，海南航空選擇2005年度至2010年度的數據，南方航空選擇2001年度至2010年度的數據，東方航空選擇2002年度至2010年度的數據。在指標的選取上，剔除了2003年度的數據，這是由于受SARS的影響，其指標并不具有代表性。這樣所選出的樣本的分布情況基本上也是與我國航空上市公司的實際情況相符合的。最終的樣本量是28，其中以四大航空公司2009、2010年度作為檢驗樣本組，其余年份作為建立修正模型的估計樣本組。所有數據均來自于各航空公司官方網站。
（三）Z計分模型及其修正變量選取 美國學者Altman于1968年提出了Z計分模型。該模型最初主要用于上市公司，其基本過程是：事先確認某些區分破產公司與非破產公司的關鍵因素，也就是在眾多的財務指標中篩選出敏感性的因素（變量），使得這些變量滿足：在組內差異最小化的同時實現組間差異最大化。然后把他們加總起來以聯合考慮或加權計算得出一個可以數量化的分值Z。Z值在某些情況下可以解釋為違約概率，在另一些情況下可以作為一種分類方法，把考察對象放到好的一組或壞的一組。其判別函數為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5。其判別規則為：若 Z值小于 1.81，表明企業破產的概率比較大；若 Z值在 1.81與 2. 675之間，企業財務狀況不明朗，稱之為“ 灰色地帶” ；若 Z值大于 2. 675，則企業財務狀況良好。根據（表1）Z值計算結果分析，我國四大航空公司的Z值均小于1.8.即根據Z計分模型，我國四大航空公司在研究期內均處于財務危機中，這種判斷顯然不合理。這說明Altman提出的計分模型的臨界值選取不符合我國航空公司的實際。對于我國上市航空公司來說，劃分財務危機、灰色地帶和安全地帶的臨界值應低于Altman提出的1.8和2.675。因此，需要對Z計分模型進行修正。
評價公司的財務狀況雖然各個公司有不同的側重點，但是航空公司因有行業特征，特別是我國航空公司正處于高速發展時期，各個航空公司也有其特性，因此本文從反映航空公司共性的財務指標入手，嘗試建立一套完整的構建我國航空公司財務危機預警的財務指標體系。Altman的Z計分模型中的變量X1與X2分別反映了公司的短期償債能力與累計獲利能力，繼續保留；變量X3中的利息支出在我國上市航空公司的財務報表中沒有充分體現，所以將變量X3剔除；在而另一方面由于我國目前的企業財務狀況與資本市值的關聯性較低，因而變量X4也剔除；變量X5反映了公司營運能力，我國評價公司營運能力的指標一般選擇資產周轉率和存貨周轉率等，所以修正模型將變量X5予以替換。結合以上情況，并綜合考慮企業的償債能力、獲利能力、發展能力和現金流量指標，本文在修正模型中加入以下指標：第一，反映長期償債能力指標：資產負債率。資產負債率是負債總額與資產總額之比。它是反映公司長期財務狀況或者說反映長期償債能力的重要指標。過高的資產負債率會使公司背上沉重的利息負擔，資本結構脆弱，會弱化長期支付能力，埋下財務危機的種子。第二，反映成長能力的指標：主營業務增長率。該指標從主營業務增長方面說明了公司抵御市場風險能力和發展潛力，屬于公司的成長能力。第三，反映現金流量的指標：經營現金負債比。該指標是公司主營業務所產生的現金流量與公司總負債的比率。反映公司主營業務的現金清償能力。目前很多上市公司籌資活動產生的現金流量遠遠大于經營活動的現金流量，但來自籌資活動的現金流量又不具備穩定性，故在很大程度上影響了公司現金流量的真實性，使用這一指標可以較好地解決這一問題，具有較好的說服力。第四，反映營運能力的指標總資產周轉率。該指標反映的是航空公司資產的利用程度、資產是否被充分利用這一指標。因為在當前油價不斷上漲的情況下，提高總資產周轉率是航空公司目前規避風險的主要手段之一。修正模型的變量見（表2）。
二、實證結果分析
（一）因子分析 本文運用spss18.0統計軟件，采用主成分分析法提取因子，并使用方差最大化旋轉法，得到相關矩陣旋轉后的特征值、特征值貢獻率和累積貢獻率如（表3）。可以看出，有3個滿足特征值大于1的主成分，第一主成分解釋能力占所有變量方差的42.614%，第二主成分解釋能力占所有變量方差的26.882%，第三主成分解釋能力占所有變量方差的17.284%。因此，可以認為前3個主成分綜合了原始指標的絕大部分信息，提取3個主成分就能對樣本做出較好解釋。為了對這3個因子進行解釋，就需要得到6個原始變量對這3個公共因子的因子載荷。由主成分分析結果可得因子載荷矩陣，因子載荷矩陣列示的是所選取的主成分與原始指標間的線性關系，各主成分是原始指標的線性組合，因子載荷反映了主成分與原變量的相關系數。為方便和簡化對因子的解釋，需將原始因子載荷矩陣進行結構調整簡化，即將因子軸進行旋轉。（表4）為方差最大化旋轉后的因子載荷矩陣。主成分可以通過相關指標進行衡量，利用旋轉后的因子載荷矩陣，三個主成分的表達式為：
F1=0.0581X1+0.905X2-0.94X3+0.074X4+0.714X5-0.001X6；
F2=-0.773X1-0.172X2+0.112X3+0.007X4-0.058X5+0.985X6；
F3=-0.101X1+0.078X2+0.115X3+0.987X4+0.178X5-0.042X6
根據三個主成分的表達式和（表3）中各個公共因子的方差貢獻率為權重構建W計分模型：
W=（F1*42.614%+F2*26.882%+F3*17.284%）/86.780% =0.58X1+0.77X2-0.13X3+0.54X4+0.7X5+0.3X6
W值表示的意義是：當把公司的相關財務比率代入W計分預警模型，如計算得出的W值大于臨界值時，表示該公司未出現財務危機；若W小于臨界值時，表示該公司發生財務危機。把樣本各變量值代入W計分模型可得到樣本W值如（表5）。
（二）分割點測試 國資委對經濟增加值（EVA）的計算公式規定如下：EVA＝NOPAT-Capital×WACC
其中：稅后凈營業利潤（NOPAT）＝凈利潤+少數股東損益+財務費用×（1-所得稅率）；調整后資本（Capital）＝平均所有者權益+平均少數股東權益+平均負債合計-平均流動負債合計+平均短期借款+平均一年內到期的長期負債-平均在建工程；平均資本成本率（WACC）：對于非工業企業當資產負債率小于80%時為5.5%，當資產負債率大于80%時為6%。由國資委規定經濟增加值的公式計算得出樣本公司各年的EVA值，如（表6）。國內關于財務危機模型基本上都是以ST及非ST公司作為研究對象，由于公司被ST（t年）與t-1年的數據公布幾乎是同時發生的，所以通常用t-2年的數據作為財務預警的數據。而本文以EVA值作為判定公司類型的標準，所以預測（t年）財務危機的發生，采用t-1年的數據進行預測。本文采用樣本公司2008年至2009年的數據對其2009年至2010年的財務狀況進行預測檢驗。本文采取兩分法測試進行財務危機臨界值的判定。在兩分法測試中，由（表5）、（表6）可得財務危機公司（EVA0）的W值平均數分別是-0.12和-0.06，-0.12和-0.06的平均數為-0.09，說明W值在-0.09周圍的公司財務狀況處于發生困境與非困境的邊緣，而越趨向于-0.06發生困境的可能性越小，越趨向于-0.12發生困境的可能性越大。所以這里在-0.12和-0.06之間選取7個分割點進行測試，分割點分別為-0.12、-0.11、-0.10、-0.09、-0.08、-0.07、-0.06。利用樣本組的數據進行W值對相應公司相應年份的經濟附加值（EVA）是否大于或小于0即是否發生財務危機做測試的正確率確定臨界值，測試結果顯示分割點為-0.06時，測試正確率最高，達到70%，所以選定財務危機臨界W值為-0.06。因此，定義某一公司的相關指標數據得到的W值若小于等于-0.06，則說明該企業在未來一年內將陷入財務危機，反之則為非財務危機企業。樣本公司2009年至2010年W值和經濟增加值（EVA）如（表7）。
（三）模型檢驗 根據（表5）、（表7）中四大航空公司2008年、2009年的W值，預測其2009、2010是否會陷入財務危機，并對模型進行檢驗，檢驗結果如（表8）。檢驗結果顯示W模型在財務危機前一年的預測準確率達到75%，預測結果比較理想。需說明的是2010年1月12日，東方航空與上海航空正式合并，合并協同效應日益顯現，盈利能力逐步提升。合并后新東航占據上海航空市場半壁江山，發揮規模優勢，減少惡性競爭，在銷售體系、運力引進、調配及航班時刻編排等方面均有融合和突破，盈利能力穩步提升。所以東方航空2009年W值預測2010年財務狀況不準確可以忽略，表示W模型在財務危機前一年的預測準確率達到87.5%，總體預測結果比較理想。
三、結論
文章首先站在股東的立場上對財務危機進行了界定，然后利用Altman的Z計分模型對我國A股市場的四家上市航空公司進行了研究，發現預測結果不理想，從而引出了對Z計分模型修正的必要性，在此基礎上提出了修正Z模型所應注意的問題，包括研究樣本的選取、研究變量的選定及統計方法的選擇等。建立了適合我國上市航空公司的財務危機預警模型；最后進行了模型檢驗，結果顯示修正模型的預測準確率比較理想。研究結論如下：對于我國上市公司財務危機預測不能直接照搬國外現有的預測模型，必須針對我國實際情況進行修訂，這樣才能保證預測的準確率；新建立的預測模型保留了Z計分模型中的兩個變量，即反映短期償債能力的指標和累計獲利能力指標，在此基礎上增加了反映長期償債能力指標、成長能力指標、營運能力指標和現金流量的指標，即資產負債率、主營業務增長率、總資產周轉率和經營現金負債比，所選用的財務比率從不同角度反映了企業的生產經營管理狀況，能更全面的反映企業財務狀況，提高預測準確率。
本文的創新點在于用經濟增加值指標區分危機公司和非危機公司，因為經濟增加值指標真實地反映出了公司是否在創造價值，并選用新的財務指標對Z計分模型進行了修正。實證研究結果顯示修正模型可以達到較高的判別精度，獲得較好的預測效果。本文的局限性主要為樣本規模較少。由于我國航空公司上市比較晚，導致用來建立模型和檢驗模型的樣本數量較少，一定程度上影響了模型的準確性。對于未來的研究，在預測變量選擇方面，通過使用經調整的預測變量、引入動態指標和必要的非財務指標來構造更為全面的變量組，設計盡可能全面反映我國上市航空公司財務狀況的預測指標，逐步建立預測企業財務危機的理論體系，做到理論實踐相結合。在研究數據使用方面，嘗試利用我國上市公司中報數據構造中報預測模型，以便提高預測的及時性，并在所做研究中融入最新數據，盡可能地應用在時限上所能獲得的全部數據進行研究，這些都將是未來研究所要努力的方向和重點。
參考文獻：
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關鍵詞：報表粉飾；動因；手法；識別手段
報表粉飾一直都是投資市場上的頑疾。為了粉飾企業真實財務狀況、經營成果與現金流量表情況，企業管理當局采用變造、偽造等手法編制會計報表。本文旨在通過探析上市公司財務報表粉飾的動因和列舉幾點常見手法，為投資者提供識別財務報表粉飾的手段。
一、財務報表粉飾的動因
1、減少繳納所得稅
所得稅是國家作為社會管理者，針對企業生產經營活動中的所得征收的作為國家財政收入的主要來源之一。它是在會計利潤的基礎上，通過納稅調整，將會計利潤調整為應納稅所得額，再乘上所得稅稅率而得出的。企業通過粉飾會計報表，調整賬面的銷售收入和會計利潤，從而調整應納稅額。
2、進行融資
企業要生存和發展，就需要巨額資金支持。對上市公司來說，配股和向銀行貸款是最重要的兩種籌措方式。在市場經濟下，銀行等金融機構出于風險和自我保護的考慮，一般不愿意貸款給虧損或缺乏資信的企業。經營業績欠佳、財務狀況不好的企業會對其財務報表加以修飾，從而獲得銀行的信貸資金。
3、上市的需要
根據《公司法》、《股票發行與交易管理暫行條例》等法律法規規定，公司必須連續三年盈利且經營業績較突出才能通過證監會的審批。為獲上市資格，募集低成本資金，公司通過對會計報表進行粉飾樹立優良業績的形象，如果連續三年虧損，將被證券交易所摘牌，為了維持良好形象和持久上市，一些處于盈虧臨界點的公司常常冒險，粉飾其會計報告。
4、業績考核
企業的經營業績，其考核方法一般以財務指標為基礎，而這類財務指標的計算都涉及到會計數據，即財務報表。經營業績的考核直接涉及企業管理當局的切身利益，還會涉及企業職工的利益。當企業經營業績不佳時，企業往往靠粉飾會計報表來改變業績考核指標，以謀求不正當的經濟利益。
二、幾種常見的粉飾手段
1、"一些實際發生的費用作為待攤費用等列入資產方"的虛擬資產掛賬；
2、利用上市公司母公司和子公司間錯綜復雜的關系，在關聯交易采取協議定價的原則，調節上市公司利潤；
3、變更會計政策；
4、利用資產確認和計量辦法進行報表粉飾；
5、調節持股比例；
6、利用時間差及變更銷售收入確認方式。
三、識別方法
1、分析經營戰略
財務危機的出現，往往會導致財務報表的粉飾，而通過分析經營戰略一定程度上可以判斷公司是否出現了財務危機，它是識別財務危機的重要突破口，能夠在預測分析方面做出合理的假設。通過了解有關公司定位、競爭策略和格局，分析其是否出現盲目擴大規模、巨額的研究和開發支出、主營業務收入的非預期下跌等不合理現象，最大把握地預測對公司未來的經營情況；也可以通過分析行業風險和競爭對手，若出現行業前景黯淡；過度依賴某家關聯公司；過度依賴貸款等征兆，可以提早發現上市公司陷入財務危機的可能性。
2、分析管理者行為
管理者為應對財務危機，通常會改變現金短缺狀況，削減成本或是高管人員的突然變更。而財務危機往往是不斷積累的過程，對此管理者會在此期間不斷采取各種措施來避免極端危機的發生。而且，為了上市、融資、業績等目的，管理者也會采取相應的策略向外透露其高額盈利的虛假信息。
3、分析控股情況和財務狀況
在對上市公司的財務報表進行審計或分析時，要深入了解公司的控股股東的控股比例、擁有的其他資產以及財務狀況。并對子公司，要了解股權比例、子公司銷售額和盈利對母公司的影響，以及其銷售與母公司以及各子公司之間的關聯。建立財務分析模型，分析如凈利潤、凈資產收益率、資產負債率、市盈率等財務指標。其次，我們不能從會計報表附注以及關聯方和關聯交易分析中發現財務安排的漏洞，而需要對財務報表自身進行詳細的模型分析，尋找出現與行業的發展軌跡、公司的競爭地位以及公司的經營戰略與管理要素相背離的報表項目的詭異變化，并分析原因。
四、總結
上市公司財務報表的粉飾危害了會計市場的秩序，也蒙蔽了投資者的眼睛，有的也躲過了監管當局的檢查，但是，看起來再完美的粉飾報表，終歸會有漏洞。只要我們認真分析經營戰略、管理者行為等，就一定能發現企業真正的價值。
參考文獻：
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[關鍵詞] 主成分分析 財務預警
近些年，隨著競爭的加劇、管理的失誤，公司出現財務危機的現象頻頻出現。為此，急需建立一個財務預警模型。
一、預警模型的建立
1.財務預警指標體系的建立
上市公司被特別處理的原因不盡相同，因此本文從反映公司綜合實力出發選擇以下九個財務指標，分別是凈資產收益率X1、銷售利潤率X2、總資產報酬率X3、總資產周轉率X4、流動資產周轉率X5、資產負債率X6、速動比率X7、現金流量比率X8、長期資產適合率X9。
2.樣本的選取和數據來源
研究樣本是四川省所有的上市公司，共計64家。樣本數據來自于2006年公開披露的財務報表，主要從銀河證券、證券之星網取得有關個股資料。在64家公司中，把它們隨機分為兩組：估計樣本組44家（34家正常公司和10家ST公司）和測試樣本組20家（15家正常公司和5家ST公司）。
3.主成分分析及預警模型
運用SPSS軟件對樣本進行主成分分析，結果見表1、表2、表3。
表1 財務指標間的相關系數
由表1可知：財務指標之間不存在嚴重的多重共線性。
表2 主成分貢獻率與累計貢獻率（%）
我們取累計貢獻率為94.426%，即用6個主成分代替原有的9個財務指標，為了對所取得的6個主成分進行解釋，需要得到9個財務指標對6個主成分的因子載荷矩陣。
表3 因子載荷矩陣
綜合表2、表3，可以得到公司的預測分值Y與9個財務指標間的表達式:Y=0.36X1+0.08X2+0.18X3+0.22X4+0.18X5+ 0.36X6+0.17X7-0.27X8+0.12X9，將64家上市公司的各項財務指標代入上式，計算得到各公司的預測分值Y并進行分類，結果見表4。
由表4我們可以得到如下評價區域：
Y>1 為財務狀況非常安全的區域
1>Y>0.5 為財務狀況安全區域
0.5>Y>0 為財務狀況預警區域
0>Y為財務狀況危機區域
同時我們把安全類和危機類上市公司被列入預警區域均看作判斷正確。
由此，我們可以得到如下判別分類結果：
表5判別分類結果
由表5可知：對于估計樣本組來說，準確率達到97.73%；對于測試樣本組來說，準確率達到95%；對于四川省64家公司來說，準確率達到96.88%。
二、結束語
從上面的分析結果來看，我們給出的預警模型的預測效果較好，能夠比較準確地預測四川省上市公司的財務狀況，具有較強的可信度。
參考文獻：
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