时间：2023-08-25 17:09:30
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇公司财务状况，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
中图分类号:F275 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2010)26-0162-02
一、国外研究综述
国外对企业财务状况多分类进行研究的先驱是Ainy Hing-Ling Lau。她于1987年在“五状态财务困境预测模型”一文中首次将企业财务状况分为5个状态:状态0-财务稳定;状态1-不发或减少股利;状态2-技术违约和债券违约;状态3-破产法保护下的企业;状态4-破产和清算。她认为,从状态1到状态4,企业处于财务困境状态,并且严重程度逐步增加。她为企业财务状况分类概念的提出奠定了良好的基础,主要贡献是根据财务困境事项的严重程度,将财务状况划分为不同的状态,并对各个状态的内涵作出界定。
Esteban Alfaro Cortes等人(2007)认为,将公司分为Ⅰ类财务失败、Ⅱ类财务失败和正常三类。其中Ⅰ类财务失败包括已破产公司和进入破产程序的公司,Ⅱ类财务失败为被兼并或解散的公司。该文采用Adaboost。MI算法,构建了3分类决策树模型。与单一的决策树模型相比,他们的模型预测错误率降低了17.5%,但其项测准确率仍较低,只有78.43%。
二、国内研究综述
国内学者对于企业财务状况分类的研究文献寥寥无几,大致来说可以以2003年为一个分界点。
2003年之前,一般的研究者仅将企业的财务状况分为正常和危机两类。这种非此即彼的两分类观点有很大的缺陷。原因在于:两分类过于粗糙,即便得到预测能力很强的模型,也无法了解各子类中企业的财务状况。
2003年之后,为克服两分类研究的缺陷,部分研究者拓宽了眼界,对研究对象进行了更为细致的划分。
(一)五类财务状况
1.《上市公司财务状况分类研究》(吕长江,赵岩,2004),根据企业可变现资产与债务的关系,在理论上首次将财务状况划分为闲置、充盈、均衡、困境以及破产5类。见表1。
研究结果表明,研究样本存在五类财务分级状况,而且企业财务状况分类的主要指标是规模、偿债能力和现金流量三大类。不过对财务状况的五类分级的判断依据仅仅为企业的可变现资产与债务的关系,这种判断依据并不能全面地体现出企业的财务状况。
2.《上市公司财务健康状况实证研究――基于机械制造业的分析》(孙黎娟)采用主成分分析对指标体系进行处理,得到几个主成分,然后以这7个主成分作为聚类指标,进行聚类分析,最后将样本聚为5类。
3.《企业财务景气预警系统与应用研究》(戚浩,2008)选取了12个财务指标,运用有关的数据处理方法,得出各指标的预警界限,然后就对各区域进行打分,最后,把各个财务指标的分数进行加总得到企业综合得分,根据企业综合状况的得分,把企业财务景气状况划分为景气过热、景气较热、景气正常、景气较冷、景气过冷5种情况。
该文借鉴李社环、梁勤星的《经济景气观测方法》,取总分数的80%、70%、60%、50%分别作为景气过热、景气较热、景气正常、景气较冷、景气过冷的分界线。假设参与综合的指标数为M,每一个指标满分为3分,则总满分为3*M。所以分界点分别是2.4*M、2.1*M、1.8*M、1.5*M。
4.《企业财务景气监测预警系统研究》一文中设计的预警信号系统的原理跟《企业财务景气预警系统与应用研究》一文的预警信号系统一样,对每一个指标设置预警界限,根据各指标的预警状态,分别赋予不同的分数,然后将多个指标的得分相加,得到一个综合性的指标的得分,并通过类似于一组交通管制信号红、黄、绿、浅蓝、蓝灯的标志,对这组指标和综合指标的当时财务状况发出不同的预警信号,最后,通过观察分析信号的变动情况,来判断未来财务状况运行的趋势。所不同的是预警指标的预警界限个数以及确定方法不同,该文财务指标的预警界限是4个数值,而戚浩的预警界限是2个数值。其分界点分别为均值的1.6、1.4、1、0.7倍。
最后,把各个财务指标的分数进行加总得到企业综合得分,根据企业综合状况的得分,把企业财务景气状况划分为景气过热、景气较热、景气正常、景气较冷、景气过冷5种情况。
上述财务景气状况的划分区域跟《企业财务景气预警系统与应用研究》中的一样,所不同的是分界限确定方法不一样,其分界点为5*M的0.85、0.75、0.5、0.4倍。但是,该文并没有说明综合得分的临界值确定的依据。
(二)四类财务状况
《基于财务状况多分类的财务困境预警模型研究》(李珊,2009),将上市公司的财务状况分为四类:财务充盈、财务均衡、财务困境和财务危机。其对这四个财务状况的定义跟吕长江对财务状况的定义一致,并没有创新之处,而且也没有说明之所以把财务状况分为这四类的原因。
(三)三类财务状况
《上市公司多分类财务预测模型及其应用研究》(詹建平,2008),一文借鉴了吕长江(2003,2004)的5分类理论,结合我国制造业上市公司的实际财务状况,将制造业上市公司分为财务正常、财务困境和财务破产三种类型,其中,财务困境和财务破产属于财务异常。其财务正常、财务困境和财务破产的概念与吕长江的财务充盈、财务困境和财务破产的概念基本一致,而且对这些财务状况进行了技术界定。
1.财务困境的技术界定
连续两年净利润
该文采用单变量(流动比率)判别法通过逐步试探,对财务困境进行了界定,如图1所示。
上述分界点确定的依据:根据我国制造业上市公司流动比率的分布特征,当流动比率小于0.85时,公司发生财务困境;当流动比率小于0.5时,公司财务状况剧烈变化,资不抵债,发生财务破产。
2.财务破产的技术界定
(1)当年资不抵债(资产负债率>1)、流动比率
3.财务正常的技术界定
除以下4类公司之外的所有我国两市主板纯A股制造业上市公司。这4类公司如下:(1)当年资产负债率>1;(2)近两年流动比率
根据上述界定标准,选取三类样本;然后建立指标体系,用聚类分析和主成本分析对所选样本进行分析研究,建立财务预测模型。
参考文献:
[1] 李珊.基于财务状况多分类的财务困境预警模型研究[D].杭州:浙江大学,2009.
[2] 吕长江,徐丽莉,周琳.上市公司财务困境与财务破产的比较分析[J].经济研究,2004,(8).
[3] 吕长江,赵岩.上市公司财务状况分类研究[J].会计研究,2004,(11).
[4] 孙黎娟.上市公司财务健康状况实证研究――基于机械制造业的分析[J].山东轻工业学院学报,2008,(4).
【关键词】复地公司 资产 负债 利润 投资价值
一、公司简介
复地（集团）股份有限公司（以下简称“复地”）是中国最大的房地产开发企业之一，同时也是国家建设部一级开发资质企业，公司总部设于中国上海。复地1994年开始房地产业务，2004年在香港联交所H股主板上市进入国际市场，十多年来，复地秉承“以人为蓝图”的经营理念，致力于为城市中产阶级打造高性价比生活，已经逐渐成长为中国房地产企业的中坚力量。
二、财务状况具体分析
（一）资产负债状况及其分析
1.资产状况分析。（1）从复地公司资产负债表中可以看出，2012年度公司总资产累计近552.28亿，相较于11年年末增长约133.08亿元，增幅高达31.7%；其中，流动资产总计高达391.83亿，约占总资产额70%，存货占比66.3%；非流动资产约占30%。①较高比例的流动资产表明复地公司具有一定的短期偿债能力，其中，复地公司12年流动比率约为1.45，短期偿债能力良好。从总资产来看，12年度复地公司总资产较11年度增长明显，公司处于扩张阶段。
（2）流动资产方面，复地公司的存货以超过六成的比例在总流动资产占据着绝对优势。一方面，这是复地公司本身房地产公司性质的体现，另一方面，高额的存货积压也表面复地公司存货周转率不高，这也一定程度上影响了公司短期偿债能力。此外，复地公司的货币资金以及交易性金融资产等具有较强流动性的短期流动资产相比较而言占比不高，短期资金流动能力一般。
（3）非流动资产方面，值得一提的是，存货同样在非流动资产中占据了重要地位，这说明复地公司手中拥有大量的房产资源。此外，复地公司也拥有大量的长期股权投资。长期投资是企业资本经营和优化内部资源配置的重要途径，不但能够为企业带来投资收益，也能够较好地实现公司发展战略、实现多元化经营。[1]作为一家规模庞大的房地产开发集团，复地公司拥有的长期股权投资对其整体多元化经营也有着非常良好的支持和帮助作用。
2.负债及所有者权益分析。（1）复地公司权益总体呈增长趋势，等同于总资产，12年度公司负债及股东权益总体累计约为552.28亿，其中，股东权益占比25.5%，负债占比约74.5%。②股东权益和负债总额较去年都有所增长，充分表明了复地公司权益整体的发展和扩张。同时，高达74.5%的资产负债率也可以充分发挥债务的节税效应，为公司争取更多的利润，有利于公司整体价值的提高。[2]
（2）负债方面，流动负债合计约为270.06亿元，占负债总体约65%的份额；非流动负债约占负债总体35%的份额。③其中，流动负债中应付账款、预收款项和其他应付款占据主要比例，复地公司高额的流动负债无疑表明公司当前偿债压力巨大，短期偿债能力欠缺，相比而言，公司的非流动负债主要来源于长期借款。总体说来，复地公司流动负债过多，非流动负债相对较少，这对公司的短期偿债能力提出了很高的要求。
（3）从所有者权益方面来看，12年股东权益占权益总体约25%的份额，同时，累计有近57亿的未分配利润。④相比于股本金额来说，复地公司多年来发展迅速，保持了相当的盈利利润，公司整体状况良好，是一个非常有价值的企业。
3.从资产负债状况整体来看。整体看来，2011年复地公司总体经营规模扩张，也取得了相当的利润额，但是，复地公司存在两个比较明显的问题，一是存货过多，企业存货周转率不高，销售额转化为现金的速度过慢；二是短期负债压力过大，对公司的偿债能力提出了很高的要求。
三、利润状况及其分析
第一，从营业收入来看，复地公司营业收入总体较11年有所上升，12年度营业收入约为111.23亿，税前利润为21.5亿。⑤高达100多亿的营业收入额显示了复地公司庞大的营业规模。同时，在扣除了营业成本、管理费用和财务费用等一系列营业支出之后，公司整体的营业收入仍然仍然能够保持20亿元左右的税前利润。对于一家苦心经营的公司来说，这样的成绩无疑是最好的回报。同时，复地公司还有一系列的营业外收入，当然，相比于总体营业额来说显得过于微小了。
第二，从净利润方面来看，复地公司2012年度净利润为15.76亿元，100多亿的销售额有将近15亿的净利润，这个数据在房地产行业已经算非常优异。⑥同时，我们还可以从表中注意到，净利润的绝大部分都归属于母公司股东所有，只有一部分归属于少数股东。
第三，从整个利润状况来看，复地公司拥有着非常高的营业额和较高的净利润。从这两个指标来看，复地公司整体盈利状况良好，企业发展蓬勃向上，有着较强的投资价值。
四、整体财务状况分析及投资价值的考量
从复地公司整个财务状况来看，主要可以得出以下几个重要结论：
第一，复地公司2012年处于规模扩张阶段，公司正在大规模发展。资产负债表中资产和负债的增长、利润分析中公司大规模的营业额都表明复地公司正处于加快发展阶段。此外，复地公司12年现金流动资产经营活动和投资活动产生的净现金流量均为负，同样表面公司当前大规模扩张的决心。
第二，复地公司现金流动存在一定问题，负债额多，偿债能力受限制。可以看出，复地公司在大规模发展过程中积压了大量的存货，短期流动负债额巨大，公司的净现金流量常常为负。可以说复地公司12年在发展中出现了现金流动需求量大，但同时公司的整体发展并无法完全和需求同步，常常出现一些脱节。[3]
第三，复地公司值得投资，但是有一定风险。从利润分析来看，作为一家有着高额盈利利润的公司，复地公司值得投资者对其投资。如果复地公司能够得到更好的发展，投资者将取得更多的回报。在12年公司大量投资的情况下，公司依然能保持客观的利润额。这也从侧面反映了公司的整体盈利能力。当然，由于存在上述的问题，投资者如果选择复地公司，那么一定要谨慎考虑、慎重决定，总体来讲，复地公司仍然是极具投资价值的房地产公司之一。
注释
①②数据来源：上海证券交易所，复地公司2012合并资产负债表。
③④数据来源：上海证券交易所，复地公司2012合并资产负债表。
⑤⑥数据来源：上海证券交易所，复地公司2012合并利润表。
参考文献
[1]任佳宁.公司金融理论在公司管理中的作用研究.2012-02-25.
当前我国经济的发展离不开日益进步的集体企业、私人企业，企业是我国经济的支柱，推动经济发展，为人们生活带来便捷，因此对公司财务状况评价研究也是十分必要的。本文将会采取因子分析模型来对企业的财务状况进行研究与评价，根据因子分析法来对我国各类企业进行综合的排名，通过这样的评价分析，为经营者提出更有效的信息，帮助其做出更科学的决策。
1因子分析的模型与基本原理和步骤
11因子分析的数学模型
因子分析的数学模型主要是研究数学变量间的复杂的关系以及相互依存、相互促进的关系，这种模型的优点是可以将复杂的变量关系转变为简单的公因子的统计方法，将复杂问题简单化。
12因子分析模型的基本原理与步骤
对原始数据进行标准化变换。首先需要假设因子分析方法中存在多个原指标，为其命名??j，现在存在i个样品，并且将观察值做关系变换后就会出现均值与标准差，然后根据相关系数列出方程，最终便可得出特征向量矩阵和特征值，这样便完成了对原始数据进行标准化的转变。
建立因子模型，并确定因子贡献率以及累计贡献率。根据标准化后得出相对应的值建立公因子与单因子间的关系方程，其中方程中存在的主因子会反映出某些信息中难以观测出来的潜在变量。建立因子模型，根据其中的质变判断哪个因子作用较大，并可得出因子贡献率的方程，便可以根据因子的贡献率占整个贡献程度的比重，最终就可以确定因子贡献率与累计贡献率。
因子载荷矩阵变换和旋转，并计算因子得分。根据因子模型矩阵可以得到初始因子的模型，如果因子之间的载荷存在的差异性不大的话，就难以对因子进行准确的解释，所以需要通过为因子建立坐标轴这样的方法进行正确的解释。同时通过旋转和计算可以得到比较合理的因子载荷矩阵，这样求出的公司财务状况的综合分析报表就会比较科学。
对财务风险进行因子分析法，其具体步骤如下：
首先对公司财务风险的指标数值进行标准化处理，处理后变量均值为0，方差为1。根据下面的公式进行分析处理：
Yij=[SX（]Xij-minXj[]maxXj-minXj[SX）]， i=1， 2， …， n；j=1， 2， …， p
该公式中，Xij表示第i个上市公司的第j个指标，Yij是表示的标准化后的指标值。通过原始数据来计算出标准化矩阵Y 的相关矩阵R。
通过相关矩阵R计算其特征值及正交化特征向量。
计算特征根的累计贡献值。
计算综合评价得分，以判断公司的财务状况。
13因子分析的可行性检验
根据SPSS 190（求样本相关系数矩阵的软件）得出的结果，KMO检验会从样本中抽取足够的样本进行检验，检验的统计值是介于0～1之间，这是标准情况下的要求。倘若统计出来的数值在05～1之间，就表明可以对因子进行分析与研究；那么如果统计值是小于05，则表明对因子的分析是不合适，需要重新进行调整与统计。
14因子变量的确认
通过前面的步骤得出的相关矩阵系数的特征值、贡献率、累计贡献率的数值，就可以提取因子的变量，前面的步骤都是确认因子变量的前提条件与主要依据。上述步骤中得出的特征值大于1以及累计贡献率大于85%，这是提取因子变量的原则，这主要是通过成分分析方法得出的结果。
15因子变量的命名
为了便于利用因子变量来分析公司财务状况，需要对因子变量进行命名。其中因子存在主因子，一般情况下用F1表示，因为它在收益增长率、净增长率以及利润总的增长率中因子载荷值最大。这三个指标反映了公司的盈利能力，F1就是企业盈利能力的第一主因子；F2则代表的含义是第二主因子，它在流动比率、速度比率以及资产负债率中的比重较大，反映企业的偿债能力；第三主因子则用F3表示，作为净资产收益、成本费用利率表、销售净利率三者中载荷的因子量最多，反映了企业的成长能力，通过它可以清晰了解企业的未来成长状况；最后第四主因子F4，它则是在固定资产周转率、流动资产周转二者中的载荷的因子量最多的指标，反映的是企业业务的运营能力，通过对第四主因子的了解与分析，可以帮助企业更好地进行决策。
2公司财务状况指标体系的设置
分析公司财务状况评价研究时需要设置指标体系，同时也需要遵守以下基本原则。
21整体性原则
设置的公司财务状况指标体系首先就需要能够反映出公司的整体状况，遵循整体性原则就需要保证这个指标体系在对公司情况进行整体评价时保证评价的整体效果，大于各类分指标情况的总和。同时需要注意的是，设置的指标体系需要的是层次结构要清晰明了，在反映公司情况时能够抓住主要问题，同时也不能忽视次要，保证评价的整体、全面以及可信度。
22可比性原则
公司财务状况指标体系的设置与其设置标准需要符合实际要求，这样就便于比较，存在可比性。设置的指标间如果存在比较明显的包含或相似关系，就需要适当地对其进行调整与删减，消除相关以及包含关系。对于不相似且不具有包含关系的指标在进行分析或调整时要避免将其进行相同的方法或将其视作类似关系进行处理，保证指标间存在可比性。
23科学性原则
在对公司财务状况指标体系进行设置时，要有科学的指导理论，指标内部存在的自然关系为依据，并采用定性与定量的分析方法相结合，正确合理地反映公司的整体情况以及内部间的本质联系与关系。定量的分析方法主要指的是将指标间的绝对量与相对论间的关系结合起来进行作用的方法，能够通过其反映强度与密度分析财务主要使用情况；而定性的分析方法可以进行适当的量化处理。两者的优势结合、劣势补充，对于建立公司综合评价模型有重大益处。
24实用性原则
对企业财务状况的评价指标有几项要求，首先指标的含义要清晰明了、指标中的数据要符合规范以及收集到的资料力求简单、方便查阅。对于指标的设置当然是需要符合国家法律法规以及相关方针的规定，如有违反，则需进行修改或删除；评价模型设计要符合实际，便于操作，计算的方法要易于理解，同时需要将操作应用于计算机上，保证评价结果的全面与合理。
3因子分析模型在各大上市公司的应用
31在房地产上市公司的应用
D公司属于房地产上市公司，在这几年时间内D公司不断发展，但还是存在流动比率与负债率相对较低等问题，同时由于国内外政策的不断变化，导致其承受着极大风险。为此本文将重点以D公司的经营情况为例，分析因子分析模型在该公司中的实际运用。按照数据可获得性以及完整性，这里将选择2004―2011年的29组财务数据进行研究。
首先，检验数据。在开始展开因子分析前，需要开展KMO测定工作，进而明确相关数据是否能够开展精减工作。根据SPSS 160软件计算得到的结果发现KMO值等于0607，该数值明显高于05，由此能够知道数据可以实施主成分分析。
其次，需要提取公因子。下表中数据表示的含义是各个因子与变量两者方差的贡献情况。其中具体分为两个不同的部分，其一表示的是所有因子对应的累?贡献率、方差贡献率以及因子特征值；其二则是特征值明显高于1的公共因子特性。根据总方差分解表能够知道，其中主要将选择五个因子，且这些因子能够包括14个原始变量信息的8966%，因此得到的公共因子结果属于满意。
根据测度财务综合因子不能针对全部变量展开评价，贡献率加权可以得到公式F=008732F5+012767F4+013948F3+018389F2+035824F1
通过上述公式能够知道D公司各个季度财务状况，若F值更大，那么对应D公司经营情况也将更好，且财务风险也将更小。
32在旅游行业的应用
目前旅游行业蓬勃发展，而旅游业上市公司的经营状况和公司的发展水平以及出现的各种各样的阻碍发展的因素，都是我们需要关注的方面。而利用因子分析模型对公司的财务展开研究，就必须根据系统性原则来，就是根据公司的盈利能力、运营能力、成长能力和偿债能力以及企业的资本结构这五个方面，对整个公司的财务经营状况进行全面考察和分析。在这个过程中，我们必须保证信息的完整性及其可信性；科学性原则也很重要，旅游公司必须科学合理地对所有的指标有一个清晰的结构，所有的因子分明，既要实现短期效益又要考虑长期效益，不仅要进行定量分析，定性分析也是关键；最重要的是分析结果要具有可比性，才能对旅游上市公司有积极作用。
4对策
41改善企业财务状况的对策
一般来说，一个企业的财务状况不如预期的经济发展状况的时候，会出现以下几个方面的问题：一是企业的偿债能力减弱，有时候企业的全部资金甚至无法偿清所有的债务；二是企业长期无法盈利，经济效益不明显，这样的状况如果持续下去企业就会面临破产；三是企业对于资产的管理水平有所下降，不能有效地保管资产和促进资产的高效利用；四是这个企业已经没有什么发展的空间，企业一味地依赖于外延来扩大再生产的范围，但是由于企业本身的资金力量比较薄弱，再加上技术水平跟不上，这样就造成经营能力不足、经济效益达不到预期的局面。与此同时，由于企业资金的流动性和收益性往往不一致，所以这也在一定程度上会引起企业资金的非良性循环。所以对一个企业来说，首先是要根据自身财务状况出现的问题进行全面的分析和评价，然后找出问题出现的主要原因，最后根据这些情况来制订出一套解决方案。
42研究的局限性和改进之处
通常情况下，公司的财务状况一般由这五个因子来决定，即资产营运能力因子、盈利能力因子、成长能力因子、偿债能力因子和市场价值因子，通过研究这五个因子，投资者就可以对要进行投资的公司的财务状况有一个明确的认识，但是，这种研究模型也存在一定的问题。
一方面，采用因子分析模型来分析企业的财务状况具有前提条件，因子分析模式是在理论规范研究的基础上再来对企业的财务状况进行分析，所以这就决定了在分析企业财务状况的时候，只会选取财务指标本身而不会去选择其余的财务状况，即使是一些和财务状况有密切联系的变量也不会被纳入分析范围之内，比如国家的一些经济政策，公司财务人员的管理水平以及他们的技术水平和道德素质，同时，还有一些非财务指标也会影响企业的财务状况，但是采用因子分析模式就没有将这些重要的变量加以分析。因此，财务分析人员要根据实际情况，采取合适的方法来解决问题。
另一方面，因子分析模式本身就存在缺陷，因为因子分析的方法是要根据财务状况的具体数据来进行分析，因子分析模式效果的好坏取决于因子旋转的结果。与此同时，在因子分析模式中有一些特殊的因子没有被计算进去，结果就会有偏差，那么就极容易丢失数据。从实际情况来看，因子分析模式也只是通过纯数学理论应用来对数据进行处理的一个过程，所以对具体的财务状况的分析还取决于使用者的分析能力。
【关键词】EVA 财务 状况 综合评价
一、引言
EVA（economic value added）又称经济附加值，起源于古典经济学家提出的“剩余收益（residual income， RI）”这一概念，是美国思腾思特（Stern & Stewart）咨询公司在1982年提出并实施的一套以经济增加值理念为基础的财务管理系统、决策机制以及激励报酬制度。它是基于税后营业净利润和产生这些利润所投入的资本总成本的一种企业绩效财务评价方法。目前，世界上许多知名的跨国公司比如可口可乐、宝洁、通用电气、联邦快递等这次公司都先后采用这种方法来评价企业和企业内部各个部门的经营业绩。在我国，国资委在2010年对央企的第三任期的考核中加入了EVA指标，全面推行经济增加值考核。
EVA评价方法它考虑的是经济利润，即资本利润，这样就能较为真实的评价企业的盈利能力，使得反映出来的信息能够更为真实、准确。
二、运用EVA方法进行分析
本文选取了20家房地产上市公司作为样本进行研究，数据选自上交所公布的各公司2011年年报。
（一） EVA的计算。
调整后的资本总额=股东权益合计+递延负债贷方余额+累计商誉摊销+各种准备金+研究开发费用的资本化金额+短期借款+长期借款-递延资产借方余额-一年内到期的长期借款-应付债券-在建工程净值
加权平均资本成本WACC是根据资本结构中债务资本的单位成本和股本资本的单位成本各自所占权重计算的平均资本成本率。资本成本率反映了全部投资者对投入资本的回报要求。在中国目前的条件按银行人民币贷款一年期基准利率下浮百分之十来确定。2011年中国银行人民币贷款一年期基准利率为6.56%，由此得加权平均资本成本为6.56%×（1-10%）为5.904%。
（二） 计算结果。
四、结论
（一） 结果评价。
从上表可以看出，绝大部分企业的EVA为正值，这说明经营利润减去企业全部资本成本后有剩余，股东的投资得到了回报，管理者为企业或股东创造了财富。而少数企业的EVA为负值，则表明这些企业股东的投入没有回报，并且管理者在损害企业或股东的财富。
（二）EVA分析方法的优缺点。
EVA最大的特点就是它与传统的财务指标不同，它充分考虑了企业投入资本的机会成本，因此，我们可以说它是资本利润。另外，EVA是在传统的会计指标上经过一系列的调整，这样做可以消除因子分析方法中直接利用报表中数据产生的对真实情况的扭曲。它着眼于企业的长远发展，如产品的研究开发，人力资源的培养等，这些都是鼓励企业的管理者们放眼于企业的未来，追求企业的长远利益和发展。但是，EVA非常显著的一个缺点就是，在进行计算的时候，对指标的调整项远远不止本文所用的那几项，Stern & Steward公司就曾提出了多达一百六十四项的调整项目，以保持结果的真实性和透明性，但是基本上没有公司能做到调整一百多项，所以国内外大多数公司一般只进行5-10项的调整，来基本反映企业的资本利润。
综上所述，EVA指标的优势是不言而喻的，但是也存在很多缺陷，例如数据调整存在一定的局限性，这就需要进一步去实践和研究。在未来对EVA的研究中，对于公司实行的EVA管理将如何与其他评价方法相结合，便显得十分重要。
参考文献：
[1]余恕莲.管理会计[M]，北京：对外经济贸易大学出版社，2004.
【关键词】财务分析 财务状况 财务指标 财务管理 杏花村汾酒
一、山西杏花村汾酒股份有限公司的财务状况分析与评价
（一）汾酒公司的财务状况
山西杏花村汾酒集团有限责任公司为国有独资公司，以生产经营中国名酒――汾酒、竹叶青酒为主营业务，年产名优白酒5万吨，是全国最大的名优白酒生产基地之一。公司拥有“杏花村”、“竹叶青”两个中国驰名商标，据2006年《中国500最具价值品牌排行榜》公布，“杏花村”品牌价值已达47.76亿元。纵观五年来的收入数据来看，五山西汾酒财务状况良好，呈现稳定发展的趋势。销售量也在不断增加，充分说明了清香型白酒以其卫生指标最优、口感纯净的酿造工艺，得到了广大消费者的认同，汾酒随着清香型白酒的复苏，正在赢得更大的市场发展空间。与此同时，公司内部管理能力迅速增强，使得财务费用率出现减少，从而释放出公司业绩快速成长的能量。在最近几年的品牌运作下，品牌形象显著提升，目前已基本成为全国化的中端品牌，环山西市场的顺利开拓，使得收入规模和市场占有率都已达到较高水平。
（二）汾酒公司的财务指标分析与评价
1.营运能力分析
5年内汾酒公司的存货周转率呈明显的上升趋势，表明该公司的存货周转速度较快，公司的产品销售数量不断增长，销售能力变强。
流动资产周转率是反映企业销售能力和流动资产流动性的一个综合性指标。汾酒公司的这项指标五年来不断增加，这表明该公司流动资产速度变快，利用效率较高，同时也能反映出企业盈利能力的增强。
从应收账款周转率来看，5年来的变化还是很大的。表明公司的应收账款回收速度变快，流动性变强，资金使用效率大大提高，也反映了该公司的信用状况很好。
总资产周转率反映的是资产总额的周转速度，周转越快，销售能力越强。由上图看出汾酒公司的总资产周转率逐年上升，说明了总资产的周转速度加快，总资产利用率也提高了。
2.盈利能力分析
从总资产报酬率来看，呈上升又下降又上升趋势，但总的来说还是在一个稳定的趋势，说明了盈利能力相对较强。
主营业务成本率衡量的是主营业务收入中主营业务成本占比例多少，成本费用利润率指的是企业一定期间的利润总额与成本、费用总额的比率。这两项指标一直在一个相对稳定的比率内起伏，说明了汾酒公司的盈利能力还是比较稳定的。
3.偿债能力分析
流动比率是衡量企业短期偿债能力最基本、最通用的一项指标，而速动比率是流动比率的一个重要的辅助指标。通常认为流动比率应大于或等于2，速动比率应等于1。从上表能看出，该公司近5年的流动比率在逐年下降，说明了公司在持续发展。速动比率在5年来均大于1，但从2009年到2012年呈明显下降趋势，又在2013年又有所上升，总的来说汾酒公司速动比率较高，企业的财务状况处在一个良好的水平。
从现金比率来看5年来呈现一个下降又上升的趋势，汾酒公司的现金比率说明了公司的偿债能力很高，这一比率不能过高，不然就意味着企业流动负债未能得到合理的运用。
从资产负债率来看，资产负债率是权衡企业负债水平及风险程度的首要标记，也是反映企业长期偿债能力的核心指标，该指标越大越说明企业的债务负担重。从上表可以看出，汾酒公司的资产负债率总体在增加，在2012年达到最高，说明了企业的偿债风险增加，但在前几年不是很高，总体偿债还是在一个合理的范围内的。
4.发展能力分析
发展能力是企业在生存的基础上，扩大规模、壮大实力的潜在能力。总的来说从发展能力来看，公司的主营业务收入增长率近五年来不断增长，反映出公司的产品市场竞争力加强，有很大的发展潜力。公司的业务规模也在不断扩大，资产投入一直在增长，市场扩张的速度越来越快，公司的品牌塑造力很强。
主营业务增长率在2009年达到负数，但在2010年继续上涨。总体来说汾酒公司的市场竞争力还是很强的也在不断加强，表明公司的经营效益变好，发展能力加强。但在2013年有所下降，也说明了营业收入的增长率的波动比较大，对市场的占有率还是不稳定。
从营业利润率来看，还是有很一定的变化，从2009年的负数来看可能是前一年受到金融危机的影响而造成的，于是公司从2010年开始制订了新的发展经营策略，营业利润额开始上升，随着公司主营业务增长率的提高而提高，说明了公司的发展能力有所增强。
二、汾酒公司财务管理存在的问题
（一）营运方面存在的问题
1.存货过于滞压
一般来讲，存货周转速度越快，存货占用水平越低，流动性越强，存货转化为现金或应收帐款的速度就越快。汾酒公司的存货周转率五年来虽然处在一个上升的阶段，但是它的上升较为缓慢，说明了他的存货规模还是在不太理想的一个状态。这样会导致汾酒公司营运资金占用在存货上的金额比率加大，影响公司现金的流动。
2.总资产周转速度较慢
汾酒公司的总资产周转率过慢。周转率越大，说明总资产周转越快，反映出销售能力越强，反之说明了它的销售能力不稳定。公司的流动资产周转速度在行业中处于较高水平，但总资产周转率有待进一步提高。所以公司应当加强固定资产的管理，提高其营运能力。在保证当前较高流动资产周转率水平的基础上，进一步提高固定资产的利用效率。
（二）盈利方面存在的问题
1.成本上升
原材料价格居高不下、劳务成本上升和人民币升值等，使实际成本增加。当前，白酒的原材料粮食之类的农产品，逐渐演变为经济作物的生产，消耗也在增大，使得价格居高不下，同时也伴随着销售成本的增加使得总的成本在增加
2.市场竞争压力大
由于目前我国白酒市场产能过剩，处于供大于求阶段，涨价使得企业的市场竞争力下降，因此很难实现生产成本上涨的转移。而且同时又伴随着人工劳务成本的增加，使得公司总的成本在增加。在高档酒领域，公司面临茅台、五粮液、水井坊等品种的替代；中低档酒领域，主要面临泸州老窖特曲、红星二锅头、衡水老白干等的竞争；还面临葡萄酒、啤酒和果酒的替代。
（三）偿债方面存在的问题
1.现金比率过高
虽然现金比率最能反映企业直接偿付流动负债的能力，通常现金比率保持在20%左右为宜。可以看出山西汾酒的现金比率近五年总体水平相当之高。因此，如果按现金比率评价其短期偿债能力，可以说山西汾酒短期偿债能力很强，但是这个比率越高，就意味着企业负债方式所筹集的流动资金未能充分地运用，经常以获得能力低的现金类资产保持着，这会导致企业机会成本的增加。而且过高的现金比率说明了通过负债方式所筹集的流动资金没有得到充分利用，负债方式的利用率少。
2.速动比率较高
速动比率的高低能直接反映企业的短期偿债能力强弱，它是对流动比率的补充，并且比流动比率反映得更加直观可信，一般来说速动比率与流动比率的比值在1比1.5左右最为合适。公司的速动比率较高，但是应当注意过高的货币资金存储量能使速动比率提高但是也会使得企业丧失许多能够获利的投资机会，所以山西汾酒应当进行风险和收益的权衡。
3.产权比率上升
产权比率是衡量企业长期偿债能力的指标之一，它是企业财务结构稳健与否的重要标志。山西汾酒从2011年开始产权比率明显上升，2013年较2012年有了回落但仍然高出2010年、2009年的水平许多。表明公司长期偿债能力水平的减弱，债权人承担的风险在加大。产权比率越低表明企业自有资本占总资产的比重越大，从而其资产结构越合理，长期偿债能力越强。
三、提高汾酒公司财务管理水平的对策
（一）营运方面的改进
1.加强存货管理
根据企业的发展需要，建立适用的存货管理系统，以便可以实时、动态了解企业的存货信息，提高存货运营效率和减少库存的挤压。具体可以做到：（1）建立岗位责任制控制。（2）加强仓储与保管控制。（3）加强领用、处置与消耗控制。（4）强化存货预算管理，压缩库存。（5）加强存货回收复用控制。（6）加强采购、验收与入库的控制。（7）提高库存管理的监督与检查。
2.提高资产利用率
只有对固定资产进行全方位管理，才能减少各企业资产的闲置，设备人为的损耗，资产的流失；才能提高资产的寿命，加快总资产的周转速度，减少资金的占用；才能合理反映资产价值，真实反映企业生产经营状况。具体可以做到：（1）加强资金管理，对资金实行集中管理，合理统筹安排，重视流动资产管理，努力提高资金使用效益。（2）加强固定资产管理。（3）发展物业租赁，充分利用闲置物业，提高资产利用率。
（二）盈利方面的改进
1.降低材料采购成本
（1）减少物资采购成本，并分析供货市场，调整采购策略，方能控制采购成本。根据企业年初计算的全年材料预算，提前采购合理避开原料需要高峰，避开高价采购时间区域，通过采购时间差，降低采购成本。（2）要通过信息技术、网络技术，如电子商务，搜寻市场信息，查询市场价格，指导成本核算、指标确定和目标控制工作。通过信息网站等查询价格，搜寻市场信息及时调整成本控制指标，指导采购成本控制工作。（3）选择合适的供应商，要稳定老客户，立足长远发展，选择最优价格的供应商。
2.减低生产成本
进一步加强生产管理和成本控制，依靠改进生产工艺来提高生产效率，从而降低产品的生产成本，采用先进适用的技术改造提升生产装备水平，做好节能减排工作，优化生产作业环境，提高劳动生产率。
3.降低销售成本
利用网上促销降低促销费用。可以直接为信息方和接收方架设沟通桥梁，而且可以将广告直接转换为交易，吸引消费者通过广告直接产生购买行为。降低销售管理费用。利用互联网进行网上直销，可以实现订货、结算和送货的自动化管理，减少管理人员需求，提高销售管理效率。
（三）负债方面的改进
1.优化债务结构
在负债结构问题上，公司可考虑加大非流动负债的比重，保持资本结构的稳定，降低风险。合理地利用负债有利于获得财务杠杆利益，在一定限度内合理地增加债权资本，可以发挥财务杠杆的作用，给企业所有者带来财务杠杆利益。具体可以做到：（1）控制债务规模，减少利息开支。（2）优化债务结构，降低财务风险。（3）合理债务比率，发挥杠杆作用。（4）增强偿债能力，确保债务偿还。
2.提高短期偿债能力
短期偿债能力是企业偿还流动负债的能力，短期偿债能力的强弱取决于流动资产的流动性，即资产转换成现金的速度。企业流动资产的流动性强，相应的短期偿债能力也强。因此在提高汾酒公司短期偿债能力上应该做到（1）强化应收账款管理，加强风险防范。（2）建立良好的内部控制制度，是控制坏账的基本前提。（3）规范财会职责，落实对账制度，控制应收账款的发生，制定有效的收账政策。（4）.通过合理的存货管理挖掘经济效益，健全存货的内部控制制度，用科学的手段管理存货，促进存货管理的优化。
四、结语
企业经营者、债权人、股东和潜在的投资者，通过财务状况分析报告，可从不同的角度及时了解企业的信息，从而为各自的目的对该企业做出一系列的决策。因此，有效、理性的财务状况分析对于企业的发展非常重要。企业财务状况分析是一项非常重要和细致的工作。以小看大，举一反三，纵观国内外大大小小的企业都是这个道理，旨在通过财务状况分析找出企业在生产营过程中存在的问题，以评判当前企业的财务状况，预测未来的发展，加强企业的财务管理。
参考文献：
[1]周Z.对企业财务报表分析的若干思考[J]..中小企业管理与科技2013，08.
[2]张新民，钱爱民.财务报表分析（第2版）[J].中国人民大学出版社，2014，1.
[3]吴兰.财务报表分析的局限性探讨[J].财会研究，2013.
关键词：市公司 综合评价 Chernoff 脸谱
一、引言
对于上市公司多指标财务分析，数值方法给出的结果往往缺乏整体性印象，而图形化方法则具有明显的直观优势，借助计算机编程和多元统计分析理论，图形不仅可以帮助观察多维数据的本质，更可以通过多元图形本身的信息来反映公司财务的综合状况。用于上市公司多指标财务分析与评价的常用多元图形化方法有：二维散布图、雷达图、脸谱图、星座图及像素图等，舒晓惠等（2006）提出了一种新的图形化方法：树谱图。基于可视化目标的多元图形方法主要来看分为两个层次，一是直观反映上市公司财务的各指标状况，例如，二维散布图、雷达图、星座图；二是图形本身所具有的信息可以形象反映财务状况的优劣，例如，脸谱图和树谱图等。目前，国内文献主要集中在研究雷达图在财务分析评价与预警中的应用，主要有王强（2000），舒晓惠等（2005），付（2007）与金晓燕（2010）；脸谱图则最初是由Chernoff（1973）提出来，Wainer and Thissen（1981）以及 Smith与Taffler（1984）将其应用于公司财务分析，国内则仅有舒晓惠等（2006）将其用于上市公司财务评价，实证研究表明，在进行上市公司财务分析时，通过雷达图向普通股民传达公司信息时缺乏综合形象性，而脸谱图的应用则有明显的优势。上述研究都是对上市公司财务状况展开静态分析，并没有动态跟踪一段时期内上市公司的财务状况，同时，以往文献都没有明确提出可以将综合评价方法与Chernoff脸谱图相结合的思想来实现利用脸谱的表情综合评价上市公司财务状况。基于此，本文应用Chernoff脸谱图的基本思想，结合综合评价方法对所构建的上市公司财务评价指标体系通过主成分分析方法进行降维后，利用舒晓惠（2006）的方法通过计算机实现了上市公司财务绩效的可视化脸谱图，并对深、沪两市钢铁行业30家上市公司2003年至2007年财务状况进行了动态跟踪，结果表明，脸谱图不仅能够形象反映上市公司的财务状况，而且可以很好地动态反映不同时期财务状况的变化情况。
二、研究设计
（一）基本原理 Chernoff 脸最初设计可处理18 个变量，当变量数小于18 时，可将脸谱中某几个部位固定；当变量数超过18 时则可以设法在脸谱中再添加一些部位，如头发、耳朵等。Chernoff 脸最初认为主要可以用于对研究对象进行分组：由原始材料和直觉提出的最初的分组；由聚类算法产生的最终的分组。进一步研究表明，利用Chernoff 脸除了可以进行辅助聚类分析外，也可以通过已经得到的聚类结果对新的结果进行辅助判别分析。显然，将上市公司相关财务指标数值与脸谱的相关部位进行对应即可实现利用Chernoff脸对上市公司的财务状况进行辅助聚类分析和辅助判别分析。考虑人脸表情的复杂性，当处理的变量过多时，脸谱所表示的人的各种表情则不容易合理用于综合评价上市公司的财务状况，例如通过嘴的微笑，眉毛舒展等来反映相关财务状况良好，显然这些表情具有很好的直观效果。因此，用Chernoff 脸谱图综合反映上市公司的财务状况，除了实现第一层次的财务指标值与脸谱的各部位对应外，还需考虑第二层次脸的表情所表达的财务状况，从而能够达到直观形象的目的。为实现这一思想，本文提出可以通过构建上市公司财务状况的综合评价财务指标体系，应用综合评价方法进行财务指标数据的预处理和主成分分析，并在此基础上通过以行业财务指标平均值为阈值进行映射转换，将相关综合评价的数值转换为Chernoff 脸谱图，从而实现脸谱图形自身的表情，即达到可用于评价上市公司综合财务状况的目的。也即Chernoff 脸谱图相关表情需通过综合评价方法来合理加以实现。
（二）上市公司财务状况Chernoff 脸谱图设计 对于上市公司财务状况的综合评价，已经有众多的学者展开研究，结果表明，传统产业与高新技术产业上市公司的评价指标体系具有一定的差异，本文主要以传统产业为研究对象，参照1999年财政部、国家经贸委、人事部和国家计委联合的《国有资本金效益评价规则》中公布的竞争性工商企业评价指标体系，按盈利能力、偿债能力、资产运营能力和成长能力四个方面11个财务指标给出权重如（表1）所示。一般认为，脸部的各部位形态及表情可以给人初步明确的信息，比如嘴形的笑意，眉心是否舒展，眼睛是否炯炯有神，鼻子长短表明气息是否粗壮，脸形是否圆润等，这些脸部的形态和表情所传达的信息好坏显然给人的感受基本是一致的。注意到人眼对脸部各个部位的敏感程度不同，按权重的重要程度与敏感程度相对应，本文选取脸谱指标与财务指标对应如下：嘴部指标对应盈利能力指标，眼部指标对应偿债能力指标，鼻子眉毛指标对应资产运营能力指标，下部脸形指标对应成长能力指标。具体实现则首先对各财务比率指标值进行一致化和无量纲化处理后，再利用主成分分析法对各类财务指标进行降维，在与Chernoff 脸谱的18个变量相关对应中，按（表2）选取相对应的指标，其余Chernoff 脸谱的指标值则取某一固定值。脸谱图的优点是不仅将财务数据通过图形化直观表示，而且可以利用人的自然表情来传达上市公司的财务状况，作为一个对应的联系，本文以行业平均值作为人脸表情改变的阀值，各财务指标值较行业平均值超过越多则表情越开心，其示意图如（图1）。由（图1）以行业均值为阀值，图1-a从脸部形态看不喜不悲，各指标均为平常形态表情，表明财务状况基本正常; 图1-b从脸部形态看嘴带笑意，目光炯炯有神，眉心舒展，鼻长气粗，脸形圆润，呈现良好形态，表明各财务指标状况良好；图1-c从脸部形态看则显得愁眉苦脸，脸形削瘦，表明各财务指标出现一定的危机。
三、动态跟踪分析
（一）数据预处理 本文以钢铁行业为例，选取深、沪两市钢铁行业30家上市公司，按前述11个财务指标从RESSET金融数据库中得2003年至2007年共5年的年度财务数据总计1650个财务指标值。按照将上市公司财务绩效的综合评价方法与Chernoff 脸谱相对应的思路，按如下方法展开实证分析。首先进行数据预处理。第一，极端值处理：按3?滓原则剔除财务指标值中的极端值，在其后的处理中再对剔除的相关指标值进行相应取值。第二，进行一致化处理，将各财务指标化为正向型指标。在所选取的上述指标中，有正向性指标和适度性指标两类，其中资产负债比率X4、流动比率X5、速动比率X6为适度性指标。因此有必要进行一致化处理，使之都为正向性指标。按照国际惯例注意到资产负债比率、流动比率、速动比率的适度值分别为50%、200%、100%，设xij为第j个上市公司的第个财务指标值［L1j，L2j］为最优适度区间，则可利用如下公式（1）进行变换：
x'ij=1.0-■ xij
注：适度区间为一点时，取L1j=L2j；Mj，mj分别为xij的允许上下界。
第三，采用极值法对各财务指标进行无量纲化。进行无量纲化处理的方法一般有：“标准化”处理法、极值处理法和功效系数法，本文目的是建立各类财务指标的主成分与脸谱相关指标数据的联系，因此采用极值处理法，利用如下公式（2）进行无量纲处理（对于剔除的极端值，这里都赋为最大值1.0）：x'ij=■ （2）
这里，Mj=■｛xij｝，mj=■｛xij｝为保证动态跟踪的可比性，本文将Mj和mj固定为2003年度各财务指标数据的极值。第四，按盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力对各类指标提取主成分，利用SAS软件分别对财务指标盈利能力方面、偿债能力和运营能力方面各提取两个主成分，对成长能力方面求出主成分综合得分，即求得指标值。第五，确定各类指标的主成分与脸谱指标的对应关系。脸谱的特点就是通过人的自然表情来反映上市公司的财务状况，本文以行业平均值作为脸谱表情不悲不喜对应的中间值。设主成分值zij∈［x1j，x2j］，x0j为行业平均值对应的主成分值；脸谱指标值yj∈［y1j，y2j］，y0j为脸谱表情不悲不喜的取值，则按下式（3）做变换：
yj=■（y0j-y1j）+y1j x1j?燮zij?燮x0j y0j zij=x0j■（y2j-y0j）+y0j x0j?燮zij?燮x2j （3）
这里为保证动态跟踪的可比性，本文以2003年度30家钢铁行业的平均值做为基期的定基值，各年度的各上市公司指标值均与该相应平均值按式（3）进行变换，从而利用式（3）即可计算出各上市公司对应的脸谱指标数值。
（二）上市公司财务绩效脸谱图 运用Bland C++编程画出所有30家钢铁行业上市公司2003年至2007年的脸谱图。为方便起见，这里报告2003年度30家钢铁行业上市公司财务综合状况的脸谱图如（图2）。利用上述分析结果，则可以展开利用Chernoff 脸谱对上市公司财务绩效状况的静态和动态两方面的分析。
（1）Chernoff脸谱静态聚类分析。对于上市公司财务状况的多元图形分析，其第一层的意义乃是可以进行最初的聚类分析，以2003年钢铁行业30家上市公司为例，按照对脸谱图的最初印象，可以将图形结果分为六类，具体见（图3）。显然通过聚类，可以清楚地将上市公司的财务状况做一个大致的分类，而如此分类的方式相对于利用多元统计分析得到的聚类结果，其具有多指标聚类的性质，这一点是数据分析结果较难企及的。利用分类结果，进一步按照脸谱图本身所具有表性等形象反映上市公司财务状况的第二层次的功能，可以明显发现，（图3）中的第一类和第二类上市公司，其财务状况综合看较为良好，各项指标均基本正常。第三类公司则显著特点是嘴形较大，笑意明显，表明这三家公司的盈利能力良好，但从眉心来看都不舒展，表明公司的资本运营能力存在一定程度的欠缺。第四类和第五类公司分类则脸部表情较为怪异，说明财务指标数据反映的综合状况较为复杂，比如眼睛的斜率不好但较大，反映了一个相互矛盾的偿债能力指标，这也表明使用脸谱图，当指标值良莠参半时，其表性则较为古怪。第六类公司则是明显地脸形偏、愁眉苦脸，这也清楚地表明这类公司的财务状况比较糟糕。最后，利用脸谱图还可以对相近资产的上市公司进行对比分析，例如，取总资产相近的000825以及000629，由（图2），上市公司 000825给人的第一印象明显要好于000629；进一步按六个脸谱指标逐对照，000825的脸谱图除嘴形的宽度不如000629外，其余都好于或相近于000629，说明000825除盈利能力较弱于000629 外，其余均较优于000629。此外，000629 的脸谱图面有愁容，财务状况具有危机。
（2）Chernoff脸谱动态跟踪分析。应用SAS软件对钢铁行业上市公司2003至2007年各年度数据首先按盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力进行主成分分析，结果表明各年度的两主成分累积贡献率均超过85%，进一步以2003年钢铁行业平均值为基期值转化为脸谱图，本文展开如下两主面的动态跟踪比较。第一，对整个上市公司财务状况的脸谱图动态跟踪分析。应用脸谱图考察整个钢铁行业财务指标四个方面综合能力平均水平的变化，以2003年钢铁行业平均值为基期对比值，对5年间的钢铁行业各财务指标按四个方面分别提取主成分后其行业平均水平的脸谱图见（图4），实证数据分析表明：由脸谱图的嘴部表明，整个钢铁行业的盈利能力出现一定程度的下降，特别是盈利能力第二主成分即嘴形的宽度减少。而第二主成分主要与主营业务的盈利能力有关，表明整个钢铁行业相对于2003年其主营业务利润率有所下降，其中一个主要原因是铁矿石价格不断攀升导致。由脸谱图的眼部表明，整个钢铁行业的偿债能力也渐次下降，2005年后基本稳定相差不大。由脸谱图的眉毛和鼻子的形态表明，整个钢铁行业的运营能力喜忧参半，总体来说有所降低；第一主成分对应的眉心并不舒展，但第二主成分对应的鼻子长度增加，这主要是由于各上市分司运营能力指标数据参差不齐导致。由脸谱图的下脸形态表明，2004年与2005年整个钢铁行业的成长能力有所下降，但2006年后则有所增强，这主要与近年来钢铁行业在受外部铁矿石价格因素的影响整个行业进行了一定的整合重组，使得强者愈强以提高行业的整体竞争力。上述图形分析与我国钢铁行业的5 年来的发展情况基本吻合，这表明脸谱图可以动态反映行业的发展状况。第二，对单个上市公司财务状况的脸谱图进行动态跟踪分析。简单起见，本文对钢铁行业龙头企业宝钢股份，财务状况变化较为明显的宝钢股份、韶钢松山与鞍钢新扎等上市公司展开分析，其相应各年度脸谱图的结果如（图5）。由（图5），以2003年钢铁行业平均值为基期对比值，实证数据分析表明：宝钢股份总体来看，各项指标表明其财务状况基本呈现下降趋势，仅2005年下脸形态表明有一次较明显的成长，而鼻子长度增加表明运营能力有所加强，这与宝钢因为铁矿石价格上涨压缩盈利空间和在此原因下的规模扩张有关。韶钢松山则在2003年各项指标均表明其财务状况良好，其主要受益于广东省的经济建设迅速发展，然而在铁矿石价格上涨的压力下，中等规模技术含量相对落后的钢铁企业受到的冲击更大，其脸谱图表明大部分财务指标状况出现不同程度的恶化，而鼻子长度增加表明公司加强了内部运营能力，2007年下脸形态表明有一次较明显的成长。鞍钢新扎的脸谱图则表明，受益于本地的铁矿石资源，除偿债能力外，公司其他各项指标表明其财务状况基本呈现良好趋势，而偿债能力即眼睛变小表明公司在发展过程中充分利用了财务的杠杆作用，同时增加了财务风险。2006年与2007年公司成长明显，盈利能力也明显增强。由上述分析可见，脸谱图对于单个上市公司的财务状况能够进行跟踪反映，并且能通过脸谱的表情综合反映企业财务状况的动态变化。
四、结论
对于上市公司财务绩效的图形化分析，由于其直观形象与综合性，可以为使用者提供简单明了又全面的公司财务状况的初步印象。这为广大中小投资者了解上市公司基本财务状况提供了一种有效途径，从而避免了对大量财务数据的整理分析，使得更多的普通投资者也可以解读公司的基本状况。运用脸谱图分析上市公司的财务状况，可以从脸的形状和表情来直观反映公司的情况，更贴切地实现了上述图形化的特点，因此具有广泛的实用价值。在静态分析的基础上进一步展开了上市公司财务状况脸谱图的动态跟踪研究，以钢铁行业为例实证分析发现，脸谱图既能对整个钢铁行业的综合财务状况进行有效跟踪，也能对单个上市公司的财务状况进行动态跟踪，其脸谱图能够很好地反映上市公司在不同时期各财务指标的动态变化，从而更好地帮助投资者了解上市公司财务的历史信息，进行对比分析。由此可见，脸谱图不仅可以作为聚类分析和判别分析的辅助手段，也可以进一步作为综合评价和动态跟踪方法展开应用。研究过程中也发现应用脸谱图进行上市公司财务状况评价和动态跟踪需要进一步探讨的问题：基期参照财务指标值的设定，本文使用的是2003年钢铁行业财务指标的平均值作为阈值，其参考点是否合理仍可进一步商榷。进行无量纲化的方法的选择，不同的方法实证结果会有一定的出入。脸谱图的表情处理问题需进一步改善。在进行将预处理后的财务指标数据对应到各脸谱图的数值转换映射时，对于灵敏度的处理需进一步改善，以保证脸谱图的表情能够更准确地反映上市公司财务状况。
*本文湖南省教育厅科研项目“上市公司财务绩效评价方法与多元图形化研究”（编号：06C644）以及怀化学院重点学科金融学建设项目阶段性成果
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［3］舒晓惠等：《上市公司财务的树谱分析及实证研究》，《金融经济》2006年第2期。
［4］舒晓惠等：《上市公司财务的Chernoff脸谱分析及实证研究》，《金融经济》2006年第2期。
一、引言
由于Z值的大小与其信用级别具有很强的相关性，Z 值能有效识别公司的信用级别。随着Z分数模型的商业化，广泛运用于企业信用风险的分析和评级。各国的金融机构都纷纷开发了各自的Z值多元判别模型，基于不同考虑和侧重点，使用不同财务指标作为判别公式的变量，新的Z分数判别公式层出不穷。如何找到更有代表性的财务指标、更准确地反映企业财务状况，是众多金融界学者的研究方向之一。本文从特征选择的角度，在这方面作了尝试，并根据SVM在用于股票分类中的特点，提出了svm-Z分数模型，通过实验验证svm-Z和Z一样具有反映财务状况好坏以及趋势的能力。
二、SVM理论概述
SVM方法是从线性可分情况下的最优分类面发展而来的，所谓最优分类面就是要求分类而且不但能将两类样本正确分开，并可使分类间隔最大。
假定训练数据：
可以被一个最优分类超平面
三、Z分数模型方法
率先将多元判别分析法应用于财务危机、公司破产及违约风险分析的开拓者是美国的爱德华・阿尔特曼博士。他早在1968年发现Z值能有效识别公司的信用级别，从而开发出Z分数信用评级模型，建立了著名的5变量Z-score。
近年来，在有关信用评级模型的研究方面，国内的一些学者在多元判别模型领域做了大量的研究，取得了很多成果，为我国信用评级模型的最终建立和完善奠定了基础。
信用评分法的基本思想是，财务指标反映了企业的信用状况，通过对企业主要财务指标的分析和模拟，可以预测企业破产的可能性，从而预测企业的信用风险。比较著名的是Altman的Z分数模型。其中根据主要适用于上市公司、非上市公司、非制造企业分别有三个类似公式，下面仅列出一个。
Z＝6.56X1+3.26X2+6.72X3+1.05X4（2）
X1＝（流动资产-流动负债）/资产总额
X2＝未分配利润/资产总额
X3＝（利润总额+折旧+摊销+利息支出）/资产总额
X4＝所有者权益/负债总额
根据公式（2）得到的Z值越低，表示企业越可能发生破产，面临的风险越大。相反，Z值越大，表示企业的财务状况、经营状况良好，发生破产的可能性越小。各行业可以通过Z值来确定本行业的财务状况；如果Z值小于a时，则表明企业正处于破产的边缘；如果Z值在a-b之间，则表明企业的财务及经营极不稳定，被称为“灰色地带”。
Altman认为，根据上述公式计算的Z值，如果Z小于1.23，即a=1.23时，风险很大；Z大于2.9，即b=2.9时，风险较小。根据z值分成的三个区间，可将企业信用等级评为好、中、差三个等级，这就是z分数模型用于信用评级的原理。对于不同z分数模型，根据实践中的经验将z值分为不同区间，可产生更多基于z分数模型的信用模型。
Altman在前面的基础上又建立了第二代模型，称为ZETA信用风险模型。新的变量主要有7个，即资产报酬率、收入的稳定性、利息倍数、负债比率、流动比率、资本化比率、规模等。在此基础上基于不同的考虑和侧重点，出现了更多形式的Z值模型。
根据在金融领域考虑的侧重点不同，新的公式层出不穷，在特定情况下均有较好的效果，可以看出：多元判别分析法就是从若干表明观测对象特征的变量值中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别方程,使推导出的判别方程对观测样本分类时的错判率最小，其判别方程具有如下形式：
提出新的z分数模型的目的就是为了找到尽可能少的财务指标X1,X2…XN，并确定对应的系数，使其对观测样本具有最小的错判率。
四、特征选择
本文拟从特征选择的角度，不考虑金融领域的专业知识，找出最适合样本集的特征即财务指标。采用常见Z分数模型的特征作为原始的特征集，如表1所示。训练集和预测集分别选择2000年和2001年沪深股市的年报数据，数据集根据是否为ST股票分为两类，0（ST股票）和1（非ST股票），特征选择算法采用基于线性最小二乘拟合判别函数的特征选择算法的方法。它的优点在于利用了SVM参数表达的线性关系，可以方便地利用线性最小二乘算法拟合判别函数，并对各特征值的重要性进行估计，避免了求解各候选特征子集对应的SVM预测函数导致的大量二次规划问题。
特征选择后表明，保留6个特征，即第1、2、3、5、6、8个特征时具有最低的误分率5.188%。说明通过特征选择，找到了对于特定的数据集，用SVM预测时误分率最小的特征子集，将训练集的最优特征子集重新用SVM进行训练，得到用于下一步实验的预测公式。
显然预测结果依赖于从训练数据集中得到的支持向量，拉格朗日系数ai、系数b和选择的预测数据集。
五、svm－Z模型
当g(x)＞0时，f（x）=sign[g（x）] 的输出为1，表明对应的个股非ST股票，具有较好的财务状况，当g(x)≤0时，SVM将其归为财务状况较差的一类。在分类精度较高的情况下，g(x)的正负能够间接地反映公司财务状况的好坏。另外，当g(x)=0.01和3时虽然SVM均将其归为一类，但显然前者极不稳定，当某个变量发生微小变化时，g(x)就可能成为负值，被分到财务状况较差的一类。所以很容易联想到：g(x)越大，财务状况越好，越容易被分到财务非失败组；而g(x)越小，财务状况越差，越容易被分到财务失败组。也就是说不但g(x)的正负可以反映公司财务状况的好坏，而且其大小也可以反映公司财务状况的相对好坏。另外，如果该假设成立的话，g(x)还有如下优点：f(x)只能输出0和1，而g(x)的输出为任意实数，可以揭示出二个相似样本集的微弱差别，在线性最小二乘算法拟合判别函数中，基于类似考虑，将作为判别函数，用来判断候选特征子集的预测误差，而不是选择
和误分率的方法来进行特征选择， 由于对g(x)假设的性质非常类似Z分数模型中的Z分数值:输出为实数，其正负值和大小可以反映公司财务状况的相对好坏，所以用svm-Z代替g(x)，使该变量名字与它的性质相符合，故公式（5）变为：
六、实验仿真
为了验证个股的svm－Z值与该股的财务状况具有一定相关性，选择两组样本集A、B，财务变量选择找到的最优特征子集。
样本集A：从沪深股市中随机挑选8支个股，财务数据取自从2001年到2004年的中报和年报。
特点：由于各种原因财务数据持续恶化，在2001－2004年期间从非ST股转为ST股。
样本集B：从沪深股市中随机挑选8支个股，财务数据取自从2001年到2004年的中报和年报。
特点：由于财务数据持续好转，在2001－2004年期间从ST股转为非ST股。
根据前面实验的预测公式（6），求出样本集A、B的svm－Z值，列入下表，为了使图形简洁，在表中只列出每年年末的svm－Z值，在文中需要详细分析的地方再加上年中的svm－Z值。由于股市年末数据是个股一年财务情况的汇总，证券分析人员常将年末财务数据作为重要的参考资料，故舍去年中Z值不失一般性。
为了使图示简洁明了，仅在趋势图中列出前六只个股的示意图，余下的二只均具有类似图中的趋势。
图1中显示在财务状况出现恶化的样本集A，各个样本的svm－Z值均出现不同程度的下降， 9支股票中有8只个股的svm－Z值最后均下降到0轴以下，成为负值，能够被正确分类，表明svm－Z值可以反映公司财务状况的恶化情况。剩下一只个股600737直到2004年2007月26日成为ST股票，其svm－Z值仍大于0，属于误分样本。
Svm－Z值的正负可以反映公司财务状况的好坏，当公司财务状况正常时，根据前面对SVM理论阐述，以及训练集的特性，svm－Z值应为正值；反之，当公司财务状况异常或恶化成为ST股时，svm－Z值应为负值。财务状况的变化包括公司财务状况由正常转为失败，或由失败转为正常。此处简要统计一下svm－Z值提前指示出财务状况变化的能力。
通过前面的实验可知，svm－Z值的变化和财务状况的变化有相关性，但是否个股在ST和非ST状态之间变化时，对应的svm－Z值恰好穿过0轴成为正值或负值呢？根据svm理论和公式（5）的结构，应该说svm－Z值的正负临界值准时指示个股状态的转变正是svm－Z值提出的初衷之一。通过对样本A、B的统计如下：
通过表2发现，svm－Z值对个股财务状况具有一定的预测能力。比如样本集A中有5只股票在成为ST股时，对应的svm－Z值己提前一年左右进入0轴以下，发出示警信号，具有一定的预测作用，在股市实践中可以作为投资的参考；有3只股票准时指示出财务状况的变化；有1只股票属于误分在成为ST股时，其svm－Z值仍为正值。
七、结论
Svm－Z分数模型在一定程度上能够反映甚至提前指示出公司的财务状况变化情况。通过实验表明，当财务状况好转时，svm－Z值上升，当财务状况保持较好水平时，svm－Z值持续维持在较高的值，反之亦然。可以在此基础上，作为证券投资的依据，选择未来svm－Z值最有可能上升的个股，进而转化为预测svm－Z值的研究，或排除未来svm－Z可能下降的个股以降低投资风险。
摘 要 财务预警实证研究是以企业现有财务指标为基础, 建立数学模型来预测企业财务危机发生的可能性的简便有效的分析工具。本文以制造业为例，采用实证分析法对2010年第三季度我国沪深两市40家制造业上市公司的样本数据, 通过Z计分模型、Zeta模型以及F模型建立财务危机多元分析预警系统进行研究并比较了预警效果。
关键词 财务预警 模型分析法 制造业
一、引言及综述
随着市场经济体制改革的深化，我国企业在面临机遇的同时，也面临着前所未有的风险，众多企业因财务风险陷入困境，甚至破产，因此加强财务危机的预防和控制是现代企业财务管理的热点问题之一。财务预警是以企业会计信息及其他相关资料为基础，通过各种分析方法，将企业可能面临的经营风险及时报告给企业经营者和其他利益相关人, 从而避免企业陷入破产危机。
目前制造业在我国处于支柱地位，它的发展在一定程度上决定了整个社会主义市场经济发展的水平。因此，制造业的财务危机的预防和控制更为必要，及时预测制造业面临的财务风险，建立一套具有制造业特点的财务预警系统已成为当务之急。
二、研究设计
本文选择我国沪深两市A股制造业板块中石油、化学、塑胶、塑料类的上市公司作为研究样本, 选用国内外应用较为广泛的Z计分模型，Zeta模型，F模型对我国制造业板块的上市公司进行财务预警分析并深入比较财务预警效果, 得出结论并指出进一步研究的方向。
本文选取能够描述上市企业财务状况的各个方面指标作为财务预警变量，变量的选取主要考虑以下原则：①体现企业偿债能力原则②体现企业获利能力原则③体现企业运营能力原则。
Z计分模型分析时采用的财务指标为：①营运资本/资产总额②留存收益/资产总额③息税前利润/资产总额④股票市价总值/负债总额⑤销售收入/资产总额
Zeta模型分析时采用的财务指标为：①速动比率②营运资金/总资产③固定资产/资本净值④应收帐款周转率⑤现金流入量/现金流出量
F模型预警所采用的财务指标有：①（期末流动资产-期末流动负债)/期末总资产②期末留存收益/资产总额③息税前利润/总负债④期末股东权益的市场价值/期末总负债⑤税后净利润+利息+折旧) /平均总资产
三、样本选取及数据来源
本文从我国证券市场上2010年沪深两市A股制造业企业板块石油、化学、塑胶、塑料类中选出了40家（其中ST公司20家、非ST公司20家）作为研究样本，取样原则如下： 一是同行业；二是同时期；三是规模相似。
本文财务预警分析的指标数据均源自巨潮咨讯网站统计数据以及各上市公司2010年第三季度报表资料。
四、实证结果与分析
（一）Z计分模型分析
美国纽约大学商学院教授Edwards Altman于1968年提出“Z值模型”，其模型结果及参数估计如下：
Z=1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+0.995*X5
Z―判别函数值
X1―营运资金/资产总额（反映偿债能力）
X2―留成收益/资产总额（反映获利能力）
X3―息税前利润/资产总额（反映获利能力）
X4―股票市价总值/负债总额（反映偿债能力）
X5―销售收入/资产总额（反映营运能力）
判别规则：
Z值记分结果如下：
（二）Zeta模型
Zeta 模型是在Z 计分模型的基础上进行改进，是能够对上市公司财务预警的模型，其模型结构及各参数如下：
Y=0.35X1+0.67X2-0.57X3+0.29X4+0.55X5
X1=速动比率；X2=营运资金/总资产；X3=固定资产/资本净值
X4=应收帐款周转率X5=现金流入量/现金流出量
判别规则：分界点为Y=11.5，在分界点以下的企业为危机企业, 以上的为正常企业。
（三）F模型
F模型是对Z计分模型加以改造后建立的预警模型, 考虑了现金流量变动情况指标, 通过更正指标和扩大样本数对Z 计分模型进行了修正而建立的。F模型结构及各参数如下：
F=1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5-0.1774
X1=(期末流动资产-期末流动负债) /期末总资产；X2=期末留存收益/资产总额
X3=息税前利润/总负债；X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债
X5=(税后净利润+利息+折旧) /平均总资产
判别规则：
F=0.0274为分界点，当F 0.0274, 表明企业财务状况正常。
三种模型记分结果分别如下：
（四）结果分析以及预警效果比较
在Z值计分模型下得出21家公司财务存在较大风险，5家公司风险不确定，14家公司财务状况较好。
在Zeta模型下，得出35家公司财务状况存在危机，5家无危机。
在F模型下，得出有25家企业可能在不久的将来发生财务危机，15家公司财务状况一切正常。
预警效果采用错误率或准确率来衡量, 其中错误率为判别错误的个数与总样本数之比, 判别错误包括第一类和第二类等两类错误, 前者指将财务危机企业判定为非财务危机企业, 后者则指把非财务危机企业判定为财务危机企业。
用三种记分结果对比真实情况后得出预警效果的准确率如下：
由上表可得出以下结论：
1.Zeta值在对制造业上市公司进行财务预警评分时准确率明显偏低，并且大多数为第二类错误，即使用Zeta值对制造业公司进行财务预警评估时会将大多数财务状况正常的企业判定为财务状况有问题。
2.利用F值对制造业上市公司进行财务预警评分时总的准确率在3个模型中是最高的，但值得注意的是F值的第二类错误率相对于总错误率仍偏高，仍会把一部分的无危机企业判定为有危机的企业，而第一类错误率仅为10%，是相对理想的一个模型。
3.利用Z值对制造业上市公司进行财务预警评分时准确率也是较高的，而且它两类的错误比较平均，均为25%。
五、结论及建议
综上所述，在对制造业上市公司进行财务预警评分时，可以根据情况选择不同的模型进行分析。对待ST公司可以使用F值模型，对待普通上市公司则可以选用Z值模型，这样得到的预警效果才与正式情况最相近，产生的各类误判才最小。
但本文的财务预警分析仍然存在一定的局限性有待改进：
1.仅以制造业板块作为研究对象, 数据样本仍相对有限；
2.本文引用的所有财务数据、财务指标都是由上市公司的财务报表得到的。企业出于各种目的，使财务报表具有一定弹性，往往不能十分准确的反映企业真实的财务状况。
3.本文只运用了三种多变量分析的方法，目的是对企业的财务状况进行综合反映。若能将多变量模型与单变量模型结合起来可以使财务危机预警系统更加精确。
4.企业财务危机预警系统的建立是需要大量的公司作为研究样本的，本文由于篇幅和时间限制所建立的系统样本的数量不够因此模型精度也一定会受到较大影响。
参考文献：
[1]徐鹿,边.财务预警实证研究比较分析.商业研究.2006(356).
[2]何谐,孙永波,张晓天.煤炭企业财务预警指标体系研究.煤炭经济研究.2007(5).
[3]马如飞,罗文.模型分析法在财务预警中的实用性研究.财经论坛.2005(6).
[4]刘玮,彭德辉.上市公司财务预警方法与模型评析.北方经贸,2008(9).
[5]丁成.上市公司财务预警系统研究.上海财税.2001(5).
【关键词】电力板块；主成份分析；生存分析
近几年来，企业财务预警已成为国内研究的重点和热点，预测方法和模型层出不穷。究其因，企业经营关键是资金运作，因而财务状况是其关注的重点。对于上市公司而言，进行财务预警可以有助于监管部门的监控，投资者的风险识别和企业的风险自我防范。目前，财务预警研究集中于点数据，比如采用统计方法对上市公司综合实力进行排序，给有关各方定性的认识。而较少的使用时间序列数据进行预测，获得较长时间的预测效果。
一、研究方法简介及样本指标选择与处理
利用新浪财经、上市公司资讯网上公布的上市公司的财务数据，根据已有研究的成果选择适当的财务比率变量。在此基础上，采用统计方法进行降维处理，即根据共线行通过线性组合提取主成分，然后采用生存分析的方法进行分析。生存分析方法是在产品寿命评估、人和生物的研究中常用的方法。在医学中经常用来进行手术后或者采用药物治疗后的寿命预测。广义上讲，企业财务状况的变化也可以看作是一个企业生存过程，企业出现财务困境，可以看作是正常财务状况的恶化。生存分析是针对所选择数据中的完全数据和截断数据进行的，是对传统最小二乘法线性模型的改进。生存分析的预测模型常用的是带时间依赖变量的COX模型。该模型表达式为：
h(t，X)=h0(t)exp(βX)，其中h(t，X)表示样本在t时刻的风险概率函数，h0(t)表示研究在基准时间的基准风险概率，exp(βX)中X是协变量，其中的是回归系数，可以通过回归分析得到。将上述表达式进行变形，假定RH(t)为相对于基准时刻的相对风险度，公式可以表示为RH(t)=h(t，X)/h0(t)=exp(βX)。这样我们就可以通过统计分析软件的生存分析模块来解决这个计算问题。
结合已有文献，从盈利能力、偿债能力、运营能力和发展能力四个方面选择12个财务比率指标作为初始指标，选择2006～2009年间的中国证监会行业分类中的电力板块企业作为样本进行分析。
二、统计分析
针对存在的线性相关问题，本文针对2006年财务年报数据，用主成份分析法提取主要信息。
表1成份矩阵
由上可知，主成份为Y1、Y2、Y3、Y4，方差累计贡献达到75%。可以用将原始数据带入上面的主成份，经过回归将回归系数带入变形后的表达式，得
RH(t)=h(t,X)/h0(t)=exp(－0.739Y1(t)－0.999Y2(t)+0.327Y3(t)－1.862Y1(t))
将所选电力上市公司财务数据逐年带入，计算出逐年相对基准的相对风险度。有结果可知，沪深两市被特殊处理的电力上市公司相对风险度显著，而正常上市公司则不显著。生存分析较好的预测了上市公司财务状况变化的征兆。上市公司有关利益方均可使用此方法进行时间序列分析，做出有效的决策。
参考文献
[1]周建国等．电力上市公司综合实力的熵评价[J]．华北电力大学学报．2004（3）
关键词：Z计分模型 经济增加值 财务预警
在市场经济的大环境中，世界经济一体化的趋势和我国资本市场的发展要求企业时刻保持高度的危机意识，航空公司也不例外。我国航空公司近年来面临严峻的竞争形势，2006年上半年，民航行业全面亏损；2008年三大航都发生了巨额亏损，这无疑对公司利益相关者造成了损害。对航空公司的财务危机进行预警，可以帮助企业采取积极有效的措施化解危机，避免或减少财务危机给利益相关者的损害。本文从财务危机的界定、财务危机预警模型的指标选取等方面对传统的Z计分模型进行了修正，希望在加强我国航空公司财务管理，提高公司效益，实现股东权益最大化发挥一定作用。
一、研究设计
（一）财务危机的界定 纵观国内的上市公司财务危机研究，上市公司是否因 “财务状况异常”受到特别处理（ST）作为上市公司是否陷入财务危机的一个客观的分类已经被越来越广泛的采用了。但由于我国航空公司上市时间比较晚，上市公司数量较少，并且我国上市航空公司被ST的只有东方航空（2009年）和上海航空（2009年），所以是否被ST作为上市航空公司是否陷入财务危机的界定标准不合理。经济增加值（Economic Value Added，简称EVA）是考虑了资本投入总成本的一种企业绩效评价方法。公司每年创造的经济增加值等于税后净营业利润与全部资本成本之间的差额，其中资本成本包括债务资本的成本，也包括股权资本的成本。EVA 是对经济利润的评价，是衡量企业业绩和评价财务状况较准确的尺度。如果EVA的值为正，则表明公司获得的收益高于为获得此项收益而投入的资本成本，即公司为股东创造了新价值；相反，如果EVA的值为负，则表明股东的财富在减少。本文站在股东的立场以EVA为负值作为财务危机的界定标准，即EVA值为负为财务危机企业，EVA值为正为非财务危机企业。
（二）样本选取和数据来源 本文选取我国四大航空公司2002年至2010年的年报数据作为样本，根据各公司上市的时间，中国国航选择2006至2010年度的数据，海南航空选择2005年度至2010年度的数据，南方航空选择2001年度至2010年度的数据，东方航空选择2002年度至2010年度的数据。在指标的选取上，剔除了2003年度的数据，这是由于受SARS的影响，其指标并不具有代表性。这样所选出的样本的分布情况基本上也是与我国航空上市公司的实际情况相符合的。最终的样本量是28，其中以四大航空公司2009、2010年度作为检验样本组，其余年份作为建立修正模型的估计样本组。所有数据均来自于各航空公司官方网站。
（三）Z计分模型及其修正变量选取 美国学者Altman于1968年提出了Z计分模型。该模型最初主要用于上市公司，其基本过程是：事先确认某些区分破产公司与非破产公司的关键因素，也就是在众多的财务指标中筛选出敏感性的因素（变量），使得这些变量满足：在组内差异最小化的同时实现组间差异最大化。然后把他们加总起来以联合考虑或加权计算得出一个可以数量化的分值Z。Z值在某些情况下可以解释为违约概率，在另一些情况下可以作为一种分类方法，把考察对象放到好的一组或坏的一组。其判别函数为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5。其判别规则为：若 Z值小于 1.81，表明企业破产的概率比较大；若 Z值在 1.81与 2. 675之间，企业财务状况不明朗，称之为“ 灰色地带” ；若 Z值大于 2. 675，则企业财务状况良好。根据（表1）Z值计算结果分析，我国四大航空公司的Z值均小于1.8.即根据Z计分模型，我国四大航空公司在研究期内均处于财务危机中，这种判断显然不合理。这说明Altman提出的计分模型的临界值选取不符合我国航空公司的实际。对于我国上市航空公司来说，划分财务危机、灰色地带和安全地带的临界值应低于Altman提出的1.8和2.675。因此，需要对Z计分模型进行修正。
评价公司的财务状况虽然各个公司有不同的侧重点，但是航空公司因有行业特征，特别是我国航空公司正处于高速发展时期，各个航空公司也有其特性，因此本文从反映航空公司共性的财务指标入手，尝试建立一套完整的构建我国航空公司财务危机预警的财务指标体系。Altman的Z计分模型中的变量X1与X2分别反映了公司的短期偿债能力与累计获利能力，继续保留；变量X3中的利息支出在我国上市航空公司的财务报表中没有充分体现，所以将变量X3剔除；在而另一方面由于我国目前的企业财务状况与资本市值的关联性较低，因而变量X4也剔除；变量X5反映了公司营运能力，我国评价公司营运能力的指标一般选择资产周转率和存货周转率等，所以修正模型将变量X5予以替换。结合以上情况，并综合考虑企业的偿债能力、获利能力、发展能力和现金流量指标，本文在修正模型中加入以下指标：第一，反映长期偿债能力指标：资产负债率。资产负债率是负债总额与资产总额之比。它是反映公司长期财务状况或者说反映长期偿债能力的重要指标。过高的资产负债率会使公司背上沉重的利息负担，资本结构脆弱，会弱化长期支付能力，埋下财务危机的种子。第二，反映成长能力的指标：主营业务增长率。该指标从主营业务增长方面说明了公司抵御市场风险能力和发展潜力，属于公司的成长能力。第三，反映现金流量的指标：经营现金负债比。该指标是公司主营业务所产生的现金流量与公司总负债的比率。反映公司主营业务的现金清偿能力。目前很多上市公司筹资活动产生的现金流量远远大于经营活动的现金流量，但来自筹资活动的现金流量又不具备稳定性，故在很大程度上影响了公司现金流量的真实性，使用这一指标可以较好地解决这一问题，具有较好的说服力。第四，反映营运能力的指标总资产周转率。该指标反映的是航空公司资产的利用程度、资产是否被充分利用这一指标。因为在当前油价不断上涨的情况下，提高总资产周转率是航空公司目前规避风险的主要手段之一。修正模型的变量见（表2）。
二、实证结果分析
（一）因子分析 本文运用spss18.0统计软件，采用主成分分析法提取因子，并使用方差最大化旋转法，得到相关矩阵旋转后的特征值、特征值贡献率和累积贡献率如（表3）。可以看出，有3个满足特征值大于1的主成分，第一主成分解释能力占所有变量方差的42.614%，第二主成分解释能力占所有变量方差的26.882%，第三主成分解释能力占所有变量方差的17.284%。因此，可以认为前3个主成分综合了原始指标的绝大部分信息，提取3个主成分就能对样本做出较好解释。为了对这3个因子进行解释，就需要得到6个原始变量对这3个公共因子的因子载荷。由主成分分析结果可得因子载荷矩阵，因子载荷矩阵列示的是所选取的主成分与原始指标间的线性关系，各主成分是原始指标的线性组合，因子载荷反映了主成分与原变量的相关系数。为方便和简化对因子的解释，需将原始因子载荷矩阵进行结构调整简化，即将因子轴进行旋转。（表4）为方差最大化旋转后的因子载荷矩阵。主成分可以通过相关指标进行衡量，利用旋转后的因子载荷矩阵，三个主成分的表达式为：
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
根据三个主成分的表达式和（表3）中各个公共因子的方差贡献率为权重构建W计分模型：
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值表示的意义是：当把公司的相关财务比率代入W计分预警模型，如计算得出的W值大于临界值时，表示该公司未出现财务危机；若W小于临界值时，表示该公司发生财务危机。把样本各变量值代入W计分模型可得到样本W值如（表5）。
（二）分割点测试 国资委对经济增加值（EVA）的计算公式规定如下：EVA＝NOPAT-Capital×WACC
其中：税后净营业利润（NOPAT）＝净利润+少数股东损益+财务费用×（1-所得税率）；调整后资本（Capital）＝平均所有者权益+平均少数股东权益+平均负债合计-平均流动负债合计+平均短期借款+平均一年内到期的长期负债-平均在建工程；平均资本成本率（WACC）：对于非工业企业当资产负债率小于80%时为5.5%，当资产负债率大于80%时为6%。由国资委规定经济增加值的公式计算得出样本公司各年的EVA值，如（表6）。国内关于财务危机模型基本上都是以ST及非ST公司作为研究对象，由于公司被ST（t年）与t-1年的数据公布几乎是同时发生的，所以通常用t-2年的数据作为财务预警的数据。而本文以EVA值作为判定公司类型的标准，所以预测（t年）财务危机的发生，采用t-1年的数据进行预测。本文采用样本公司2008年至2009年的数据对其2009年至2010年的财务状况进行预测检验。本文采取两分法测试进行财务危机临界值的判定。在两分法测试中，由（表5）、（表6）可得财务危机公司（EVA0）的W值平均数分别是-0.12和-0.06，-0.12和-0.06的平均数为-0.09，说明W值在-0.09周围的公司财务状况处于发生困境与非困境的边缘，而越趋向于-0.06发生困境的可能性越小，越趋向于-0.12发生困境的可能性越大。所以这里在-0.12和-0.06之间选取7个分割点进行测试，分割点分别为-0.12、-0.11、-0.10、-0.09、-0.08、-0.07、-0.06。利用样本组的数据进行W值对相应公司相应年份的经济附加值（EVA）是否大于或小于0即是否发生财务危机做测试的正确率确定临界值，测试结果显示分割点为-0.06时，测试正确率最高，达到70%，所以选定财务危机临界W值为-0.06。因此，定义某一公司的相关指标数据得到的W值若小于等于-0.06，则说明该企业在未来一年内将陷入财务危机，反之则为非财务危机企业。样本公司2009年至2010年W值和经济增加值（EVA）如（表7）。
（三）模型检验 根据（表5）、（表7）中四大航空公司2008年、2009年的W值，预测其2009、2010是否会陷入财务危机，并对模型进行检验，检验结果如（表8）。检验结果显示W模型在财务危机前一年的预测准确率达到75%，预测结果比较理想。需说明的是2010年1月12日，东方航空与上海航空正式合并，合并协同效应日益显现，盈利能力逐步提升。合并后新东航占据上海航空市场半壁江山，发挥规模优势，减少恶性竞争，在销售体系、运力引进、调配及航班时刻编排等方面均有融合和突破，盈利能力稳步提升。所以东方航空2009年W值预测2010年财务状况不准确可以忽略，表示W模型在财务危机前一年的预测准确率达到87.5%，总体预测结果比较理想。
三、结论
文章首先站在股东的立场上对财务危机进行了界定，然后利用Altman的Z计分模型对我国A股市场的四家上市航空公司进行了研究，发现预测结果不理想，从而引出了对Z计分模型修正的必要性，在此基础上提出了修正Z模型所应注意的问题，包括研究样本的选取、研究变量的选定及统计方法的选择等。建立了适合我国上市航空公司的财务危机预警模型；最后进行了模型检验，结果显示修正模型的预测准确率比较理想。研究结论如下：对于我国上市公司财务危机预测不能直接照搬国外现有的预测模型，必须针对我国实际情况进行修订，这样才能保证预测的准确率；新建立的预测模型保留了Z计分模型中的两个变量，即反映短期偿债能力的指标和累计获利能力指标，在此基础上增加了反映长期偿债能力指标、成长能力指标、营运能力指标和现金流量的指标，即资产负债率、主营业务增长率、总资产周转率和经营现金负债比，所选用的财务比率从不同角度反映了企业的生产经营管理状况，能更全面的反映企业财务状况，提高预测准确率。
本文的创新点在于用经济增加值指标区分危机公司和非危机公司，因为经济增加值指标真实地反映出了公司是否在创造价值，并选用新的财务指标对Z计分模型进行了修正。实证研究结果显示修正模型可以达到较高的判别精度，获得较好的预测效果。本文的局限性主要为样本规模较少。由于我国航空公司上市比较晚，导致用来建立模型和检验模型的样本数量较少，一定程度上影响了模型的准确性。对于未来的研究，在预测变量选择方面，通过使用经调整的预测变量、引入动态指标和必要的非财务指标来构造更为全面的变量组，设计尽可能全面反映我国上市航空公司财务状况的预测指标，逐步建立预测企业财务危机的理论体系，做到理论实践相结合。在研究数据使用方面，尝试利用我国上市公司中报数据构造中报预测模型，以便提高预测的及时性，并在所做研究中融入最新数据，尽可能地应用在时限上所能获得的全部数据进行研究，这些都将是未来研究所要努力的方向和重点。
参考文献：
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［7］程江、邢有洪：《基于新会计准则的上市公司财务危机预警分析》，《财会通讯》2011年第3期。
［8］王剑伟：《 沪深A股房地产行业上市公司的Z分数模型》，《北方经济》2007年第2期。
关键词：报表粉饰；动因；手法；识别手段
报表粉饰一直都是投资市场上的顽疾。为了粉饰企业真实财务状况、经营成果与现金流量表情况，企业管理当局采用变造、伪造等手法编制会计报表。本文旨在通过探析上市公司财务报表粉饰的动因和列举几点常见手法，为投资者提供识别财务报表粉饰的手段。
一、财务报表粉饰的动因
1、减少缴纳所得税
所得税是国家作为社会管理者，针对企业生产经营活动中的所得征收的作为国家财政收入的主要来源之一。它是在会计利润的基础上，通过纳税调整，将会计利润调整为应纳税所得额，再乘上所得税税率而得出的。企业通过粉饰会计报表，调整账面的销售收入和会计利润，从而调整应纳税额。
2、进行融资
企业要生存和发展，就需要巨额资金支持。对上市公司来说，配股和向银行贷款是最重要的两种筹措方式。在市场经济下，银行等金融机构出于风险和自我保护的考虑，一般不愿意贷款给亏损或缺乏资信的企业。经营业绩欠佳、财务状况不好的企业会对其财务报表加以修饰，从而获得银行的信贷资金。
3、上市的需要
根据《公司法》、《股票发行与交易管理暂行条例》等法律法规规定，公司必须连续三年盈利且经营业绩较突出才能通过证监会的审批。为获上市资格，募集低成本资金，公司通过对会计报表进行粉饰树立优良业绩的形象，如果连续三年亏损，将被证券交易所摘牌，为了维持良好形象和持久上市，一些处于盈亏临界点的公司常常冒险，粉饰其会计报告。
4、业绩考核
企业的经营业绩，其考核方法一般以财务指标为基础，而这类财务指标的计算都涉及到会计数据，即财务报表。经营业绩的考核直接涉及企业管理当局的切身利益，还会涉及企业职工的利益。当企业经营业绩不佳时，企业往往靠粉饰会计报表来改变业绩考核指标，以谋求不正当的经济利益。
二、几种常见的粉饰手段
1、"一些实际发生的费用作为待摊费用等列入资产方"的虚拟资产挂账；
2、利用上市公司母公司和子公司间错综复杂的关系，在关联交易采取协议定价的原则，调节上市公司利润；
3、变更会计政策；
4、利用资产确认和计量办法进行报表粉饰；
5、调节持股比例；
6、利用时间差及变更销售收入确认方式。
三、识别方法
1、分析经营战略
财务危机的出现，往往会导致财务报表的粉饰，而通过分析经营战略一定程度上可以判断公司是否出现了财务危机，它是识别财务危机的重要突破口，能够在预测分析方面做出合理的假设。通过了解有关公司定位、竞争策略和格局，分析其是否出现盲目扩大规模、巨额的研究和开发支出、主营业务收入的非预期下跌等不合理现象，最大把握地预测对公司未来的经营情况；也可以通过分析行业风险和竞争对手，若出现行业前景黯淡；过度依赖某家关联公司；过度依赖贷款等征兆，可以提早发现上市公司陷入财务危机的可能性。
2、分析管理者行为
管理者为应对财务危机，通常会改变现金短缺状况，削减成本或是高管人员的突然变更。而财务危机往往是不断积累的过程，对此管理者会在此期间不断采取各种措施来避免极端危机的发生。而且，为了上市、融资、业绩等目的，管理者也会采取相应的策略向外透露其高额盈利的虚假信息。
3、分析控股情况和财务状况
在对上市公司的财务报表进行审计或分析时，要深入了解公司的控股股东的控股比例、拥有的其他资产以及财务状况。并对子公司，要了解股权比例、子公司销售额和盈利对母公司的影响，以及其销售与母公司以及各子公司之间的关联。建立财务分析模型，分析如净利润、净资产收益率、资产负债率、市盈率等财务指标。其次，我们不能从会计报表附注以及关联方和关联交易分析中发现财务安排的漏洞，而需要对财务报表自身进行详细的模型分析，寻找出现与行业的发展轨迹、公司的竞争地位以及公司的经营战略与管理要素相背离的报表项目的诡异变化，并分析原因。
四、总结
上市公司财务报表的粉饰危害了会计市场的秩序，也蒙蔽了投资者的眼睛，有的也躲过了监管当局的检查，但是，看起来再完美的粉饰报表，终归会有漏洞。只要我们认真分析经营战略、管理者行为等，就一定能发现企业真正的价值。
参考文献：
[1]张仪.上市公司财务报表的粉饰及其识别[J].管理观察，2009，（3）.
[2]游文华.上市公司财务报表粉饰常用手法探析[J].中国乡镇企业会计杂志，2008，（9）.
[3]苏淑艳，.上市公司财务报表粉饰的手段与识别[J].山西财经大学学报：高等教育版，2005，（3）.
[关键词] 主成分分析 财务预警
近些年，随着竞争的加剧、管理的失误，公司出现财务危机的现象频频出现。为此，急需建立一个财务预警模型。
一、预警模型的建立
1.财务预警指标体系的建立
上市公司被特别处理的原因不尽相同，因此本文从反映公司综合实力出发选择以下九个财务指标，分别是净资产收益率X1、销售利润率X2、总资产报酬率X3、总资产周转率X4、流动资产周转率X5、资产负债率X6、速动比率X7、现金流量比率X8、长期资产适合率X9。
2.样本的选取和数据来源
研究样本是四川省所有的上市公司，共计64家。样本数据来自于2006年公开披露的财务报表，主要从银河证券、证券之星网取得有关个股资料。在64家公司中，把它们随机分为两组：估计样本组44家（34家正常公司和10家ST公司）和测试样本组20家（15家正常公司和5家ST公司）。
3.主成分分析及预警模型
运用SPSS软件对样本进行主成分分析，结果见表1、表2、表3。
表1 财务指标间的相关系数
由表1可知：财务指标之间不存在严重的多重共线性。
表2 主成分贡献率与累计贡献率（%）
我们取累计贡献率为94.426%，即用6个主成分代替原有的9个财务指标，为了对所取得的6个主成分进行解释，需要得到9个财务指标对6个主成分的因子载荷矩阵。
表3 因子载荷矩阵
综合表2、表3，可以得到公司的预测分值Y与9个财务指标间的表达式:Y=0.36X1+0.08X2+0.18X3+0.22X4+0.18X5+ 0.36X6+0.17X7-0.27X8+0.12X9，将64家上市公司的各项财务指标代入上式，计算得到各公司的预测分值Y并进行分类，结果见表4。
由表4我们可以得到如下评价区域：
Y>1 为财务状况非常安全的区域
1>Y>0.5 为财务状况安全区域
0.5>Y>0 为财务状况预警区域
0>Y为财务状况危机区域
同时我们把安全类和危机类上市公司被列入预警区域均看作判断正确。
由此，我们可以得到如下判别分类结果：
表5判别分类结果
由表5可知：对于估计样本组来说，准确率达到97.73%；对于测试样本组来说，准确率达到95%；对于四川省64家公司来说，准确率达到96.88%。
二、结束语
从上面的分析结果来看，我们给出的预警模型的预测效果较好，能够比较准确地预测四川省上市公司的财务状况，具有较强的可信度。
参考文献：
[1]朱乃平孔玉生：工业公司财务危机预警模型的构建.统计与决策，2007.1
[2]曹小秋陈福：上市公司财务风险预警模型分析.中国乡镇企业会计，2005.12
