[摘 要] 本文從學(xué)習(xí)曲線的視角,將多變量學(xué)習(xí)曲線引入財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析中,并利用SPSS 12.0軟件,對滬深兩市179家ST公司的相關(guān)數(shù)據(jù)加以分析,通過主成分分析與回歸分析,研究新會計(jì)準(zhǔn)則下上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素,得出學(xué)習(xí)曲線方程,并提出學(xué)習(xí)曲線在財(cái)務(wù)預(yù)警中的具體應(yīng)用途徑。
[關(guān)鍵詞] 學(xué)習(xí)曲線;新會計(jì)準(zhǔn)則;財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);主成分分析;回歸分析
[中圖分類號]F253.2[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1673-0194(2008)10-0041-04
財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是指由于多種因素的作用,使企業(yè)不能實(shí)現(xiàn)預(yù)期財(cái)務(wù)收益,從而產(chǎn)生損失的可能性。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)貫穿于企業(yè)財(cái)務(wù)管理工作的各個(gè)環(huán)節(jié),客觀存在,且種類各異。按照財(cái)務(wù)環(huán)節(jié)的主要活動,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可以分為:籌資風(fēng)險(xiǎn)、投資風(fēng)險(xiǎn)、資金回收風(fēng)險(xiǎn)和股利分配風(fēng)險(xiǎn)。對于上市公司而言,一般認(rèn)為受到特別處理(ST)的公司處于較嚴(yán)重的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中。
在舊準(zhǔn)則下,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素主要包括:企業(yè)財(cái)務(wù)管理的宏觀環(huán)境復(fù)雜多變;企業(yè)財(cái)務(wù)管理人員對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的客觀性認(rèn)識不足;財(cái)務(wù)決策缺乏科學(xué)性導(dǎo)致決策失誤;企業(yè)內(nèi)部財(cái)務(wù)關(guān)系混亂等。在新會計(jì)準(zhǔn)則下,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素又有新的變化。以下基于學(xué)習(xí)曲線,加以闡釋。
1 學(xué)習(xí)曲線與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
1936年,美國康奈爾大學(xué)賴特(T. P. Wright)博士[1]在研究飛機(jī)人工裝配時(shí),發(fā)現(xiàn)飛機(jī)生產(chǎn)數(shù)量遞增與平均直接人工成本之間的關(guān)系,即每單位產(chǎn)品的直接工時(shí)與生產(chǎn)數(shù)量的遞增成反比,后經(jīng)演進(jìn),發(fā)展成為學(xué)習(xí)曲線(Learning Curve),并被廣泛應(yīng)用于航空工業(yè)及其他行業(yè)中。學(xué)習(xí)曲線又稱為進(jìn)步曲線、經(jīng)驗(yàn)曲線(Experience Curve)、改善曲線,是一種動態(tài)的生產(chǎn)函數(shù)。結(jié)合財(cái)務(wù)周期理論[2],并從時(shí)間序列分析,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)或者財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn),必然經(jīng)歷一個(gè)發(fā)展過程,包括:第一階段的潛伏期,第二階段的發(fā)作期,以及第三階段的惡化期[3]。由此,可以將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)劃分為三階段。
三階段財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的界定如下:在潛伏期學(xué)習(xí)階段,要求在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)“發(fā)作”之前就對其進(jìn)行識別、分析和監(jiān)測。此階段的學(xué)習(xí)具有前瞻性。在發(fā)作期學(xué)習(xí)階段,要求對短期內(nèi)發(fā)生的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加以弱化,努力將風(fēng)險(xiǎn)造成的損失降至最低,并力求消除可分散風(fēng)險(xiǎn)。在惡化期學(xué)習(xí)階段,要求積極應(yīng)對已經(jīng)發(fā)生的財(cái)務(wù)危機(jī),力求通過重組、退市或者其他有效措施,解決公司的生存問題。
2 新會計(jì)準(zhǔn)則下財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素
新會計(jì)準(zhǔn)則(2006)下,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素呈現(xiàn)多樣性。結(jié)合上述三階段財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)學(xué)習(xí)曲線的分析,可按照三階段分別對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素加以闡釋。以下每階段的闡釋分別從宏觀行業(yè)方面、微觀企業(yè)方面、主觀人為方面加以分析。
2. 1潛伏期學(xué)習(xí)
在潛伏期學(xué)習(xí)階段,主要發(fā)揮先導(dǎo)作用,恰當(dāng)把握宏觀環(huán)境的變化趨勢,結(jié)合企業(yè)實(shí)際,合理預(yù)期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
在宏觀行業(yè)方面,新會計(jì)準(zhǔn)則的頒布令五大行業(yè)直接受益[5]。新會計(jì)準(zhǔn)則建立了完整的會計(jì)確認(rèn)和計(jì)量體系,尤其是公允價(jià)值計(jì)量屬性的引入,對擁有生物資產(chǎn)的行業(yè)、電力行業(yè)、擁有投資性房地產(chǎn)的行業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果帶來相當(dāng)大的影響。根據(jù)新會計(jì)準(zhǔn)則,不再單獨(dú)確認(rèn)“股權(quán)投資差額”,也不再對其進(jìn)行攤銷,由此將會在一定程度上增加機(jī)器制造業(yè)等相關(guān)行業(yè)的投資收益。新會計(jì)準(zhǔn)則允許將開發(fā)支出進(jìn)行資本化處理,有助于信息技術(shù)行業(yè)較快地提高盈利水平,為其進(jìn)行融資與再融資提供基礎(chǔ)條件。那么,對于這些行業(yè)而言,對其潛伏期財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的識別,可以將著重點(diǎn)置于非宏觀行業(yè)因素。反之,對于其他行業(yè)而言,隨著公允價(jià)值的不斷變動,可能帶來行業(yè)性的資產(chǎn)和損益的波動。比如商業(yè)銀行,金融資產(chǎn)和金融負(fù)債的公允價(jià)值波動,極易加劇資產(chǎn)負(fù)債率的波動,從而令公允價(jià)值的引入成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素。
微觀企業(yè)方面,主要是提前關(guān)注企業(yè)主要財(cái)務(wù)指標(biāo)值,并對非財(cái)務(wù)因素加以理性考慮,力求在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)作之前就敏銳地預(yù)知,并做出有效反應(yīng)。新會計(jì)準(zhǔn)則實(shí)施后的政策變更可能導(dǎo)致一些企業(yè)凈利潤明顯波動[6]。比如,高科技企業(yè)利潤大幅下降可能是因?yàn)槿∠撕筮M(jìn)先出法;財(cái)務(wù)狀況惡化的公司利潤大幅增加的原因可能是債務(wù)豁免產(chǎn)生的大額營業(yè)外收入。此外,新會計(jì)準(zhǔn)則對企業(yè)財(cái)務(wù)信息披露的要求進(jìn)一步提高[7],在信息自愿披露方面,客觀上的強(qiáng)制性要求更為明確,在一定程度上限制了具體企業(yè)報(bào)喜不報(bào)憂的粉飾報(bào)表行為。由此,新會計(jì)準(zhǔn)則下,會計(jì)計(jì)量方法的變更、信息披露的嚴(yán)格要求等,都可能引發(fā)財(cái)務(wù)狀況的潛在風(fēng)險(xiǎn)。
在主觀人為方面,主要是營造符合自身行業(yè)與企業(yè)特點(diǎn)的文化氛圍,并積極培養(yǎng)新準(zhǔn)則實(shí)施后的職工勝任力,從而為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防范提供人力基礎(chǔ)。
可見,在新會計(jì)準(zhǔn)則下,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)潛伏期階段的學(xué)習(xí),主要在于將會計(jì)準(zhǔn)則的具體變動與企業(yè)自身所處的宏觀行業(yè)環(huán)境、微觀企業(yè)實(shí)際以及一些人為因素相銜接,力求未雨綢繆,遏制財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)作。
2. 2發(fā)作期學(xué)習(xí)
在發(fā)作期學(xué)習(xí)階段,著重于發(fā)掘行業(yè)新亮點(diǎn),著力培養(yǎng)企業(yè)抗擊風(fēng)險(xiǎn)與擺脫困境的能力,進(jìn)一步積累并發(fā)揮團(tuán)隊(duì)凝聚力,規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),將損失降至最低。發(fā)作期的學(xué)習(xí),應(yīng)結(jié)合潛伏期的風(fēng)險(xiǎn)分析成果。如果潛伏期學(xué)習(xí)欠缺或者失敗,則將發(fā)作期學(xué)習(xí)作為學(xué)習(xí)起點(diǎn)。以下討論以發(fā)作期學(xué)習(xí)為起點(diǎn)的情況。
在宏觀行業(yè)方面,主要還是關(guān)注政策層面等宏觀問題。如果國家的相關(guān)政策法規(guī)對相關(guān)行業(yè)是限制態(tài)度,且在新會計(jì)準(zhǔn)則背景下,要求上市公司信息披露程度較高,那么,二者將成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要觸發(fā)因素。
在微觀企業(yè)方面,主要還是加強(qiáng)對相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的有效監(jiān)測。企業(yè)的負(fù)債(尤其是短期負(fù)債)過度,主營業(yè)務(wù)收入明顯下降,大額未付利潤、現(xiàn)金流量異常等報(bào)表層面信息及其披露,都可能直接影響上市公司股價(jià),進(jìn)而影響企業(yè)價(jià)值,阻礙企業(yè)長期發(fā)展,成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素。
在主觀人為方面,情況與潛伏期相似,但仍應(yīng)著重提升財(cái)務(wù)人員的職業(yè)道德水平,并盡力保持較低的人員流動水平。否則,主觀方面的因素也可能成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重要觸發(fā)因素。
可見,在新會計(jì)準(zhǔn)則下,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)作期的學(xué)習(xí),主要在于遵紀(jì)守法,趨利避害,既要保障財(cái)務(wù)報(bào)表等相關(guān)信息披露符合規(guī)范,還要繼續(xù)朝著股東利益最大化的目標(biāo)邁進(jìn)。
2. 3惡化期學(xué)習(xí)
在惡化期學(xué)習(xí)階段,應(yīng)首先解決企業(yè)的生存問題。綜觀宏觀行業(yè)方面、微觀企業(yè)方面以及主觀人為方面,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)惡化很可能源于三方面的合力,并在三方面逆向合力的進(jìn)一步作用下,形成惡性循環(huán),將企業(yè)推向失敗的邊緣。此時(shí),行業(yè)發(fā)展疲軟、企業(yè)資不抵債、人心渙散等諸多方面,都將成為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素。
3 實(shí)證分析
本文依據(jù)Wright學(xué)習(xí)曲線,并引入E. W. Waller and T. J. Dwyer (1981) [8] 闡述的多變量學(xué)習(xí)曲線,并結(jié)合相關(guān)研究內(nèi)容對變量重新定義,探討財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制,分析如下:
Wright學(xué)習(xí)曲線:y=axm(1)
式中,y是第x年的單位成本,此處定義為上市第x年的累計(jì)ST年數(shù)占累計(jì)上市總年數(shù)的比率;x是累計(jì)產(chǎn)量,此處定義為累計(jì)上市年數(shù);m是學(xué)習(xí)系數(shù),m≤0,a是變量x的系數(shù)。通常以學(xué)習(xí)率C表示學(xué)習(xí)曲線,C=10m ·lg2。學(xué)習(xí)率小,說明隨累計(jì)產(chǎn)量增加,工時(shí)(成本)下降迅速;學(xué)習(xí)率大,則相反。
此處,引入多變量學(xué)習(xí)曲線1:
式中,Cx為單位成本;K為內(nèi)在常數(shù);xn(n=1,2,3,…)表示第n個(gè)獨(dú)立變量;Cn(n=1,2,3,…)為第n個(gè)變量的系數(shù);bn(n=1,2,3,…)為第n個(gè)變量的次數(shù)。此處第n個(gè)獨(dú)立變量對C的作用是第n個(gè)獨(dú)立因素對C的作用,沒有工序的先后順序。
公式(3)可以轉(zhuǎn)化為回歸方程:
lgCx=lgK+lgC1C2…Cn+…+b1lgx1+b2lgx2+…+bnlgxn
即:Y= a+b1X1+b2X2+b3X3+…bnXn(4)
式中,a =lgKC1C2C3…Cn,Xn=lgxn(n=1,2,3,…)
下面的分析應(yīng)用回歸方程(4)。
主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)[9]是一種通過降維來簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的方法,這種方法由Pearson(1901)首先使用,后經(jīng)過Hotelling (1933)、Gnanadesikan (1977)、Kshirsagar (1972)、Morrison(1976)等人不斷發(fā)展而成熟起來。由于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響因素的多樣性,變量的選擇也必然是多樣的。應(yīng)用主成分分析,可有效降維,提高對變量的分析力度,再結(jié)合回歸方程的求解,可以得出學(xué)習(xí)曲線,達(dá)到研究目的。
以下借助SPSS軟件,應(yīng)用主成分分析和回歸分析,對1999-2006年滬深兩市A股179家ST公司的數(shù)據(jù)(原始數(shù)據(jù)來源于證券之星網(wǎng)站、金融界網(wǎng)站)進(jìn)行實(shí)證分析。相關(guān)數(shù)據(jù)分析見表1、表2。
表1 公共因子方差
提取方法:主成分分析
表2 公因子的特征值與貢獻(xiàn)率
提取方法:主成分分析
可見,前5個(gè)因子貢獻(xiàn)占總方差的比例為86.877 8%,與80%左右的一般水平相符。所以,確定主成分?jǐn)?shù)目為5,取前5個(gè)主成分。主成分載荷矩陣 見表3。
由主成分分析得出5個(gè)新變量,分別命名為FAC1_1,FAC1_2,FAC1_3,FAC1_4,FAC1_5。用新變量與因變量ST年數(shù)比(ST年數(shù)比=ST年數(shù)/上市年數(shù))進(jìn)行回歸分析,見表4。
表4模型摘要
a變量Predictors: (Constant),FAC1_1,FAC1_2,FAC1_3,FAC1_4,FAC1_5
擬合結(jié)果顯示,線性回歸模型中,相關(guān)系數(shù)R為
0.946 2,決定系數(shù)R 為0.895 4,調(diào)整決定系數(shù)為0.892 4,可見,模型擬合效果理想。
表5方差分析b
a變量Predictors: (Constant),FAC1_1,FAC1_2,FAC1_3,FAC1_4,FAC1_5;b因變量Dependent Variable: ST年數(shù)比STNSB
由方差分析表(見表5)可知,離差平方和為2.435 1,殘差平方和為0.254 8,回歸平方和為2.180 3?；貧w模型的顯著性檢驗(yàn)中,統(tǒng)計(jì)量F為296.117 9,對應(yīng)的置信水平為0.000,遠(yuǎn)比常用的置信水平0.05要小,因此可以認(rèn)為方程顯著。
由回歸方程系數(shù)及其檢驗(yàn)結(jié)果可知,未標(biāo)準(zhǔn)化回歸方程的常數(shù)項(xiàng)A為-0.099 5,自變量系數(shù)為-0.004 9,0.044 1,
-0.049 6,-0.039 8以及-0.079 0,系數(shù)顯著。
由此,可以得出學(xué)習(xí)曲線方程:
Y= -0.099 5-0.004 9X1+0.044 1X2-0.049 6X3-0.039 8X4 -0.079X5(5)
即:y=0.795 2x1-0.004 9x20.044 1x3-0.049 6x4-0.039 8x4-0.079(6)
其中,Xn=lgxn,lg(0.795 2)=-0.099 5
4 結(jié)果分析及結(jié)論
變量x1,x2,x3,x4,x5對應(yīng)于主成分分析中的FAC1_1,FAC1_2,FAC1_3,FAC1_4,FAC1_5,根據(jù)主成分載荷矩陣可以看出,公司價(jià)值評測總分(GSJZPCZF)對應(yīng)于第一主成分FAC1_1,可命名為價(jià)值成分;靜態(tài)業(yè)績可靠性得分(JTYJKKXDF)、成長性得分(CZXDF)與管理能力得分(GLNLDF)對應(yīng)于第二主成分FAC1_2,可命名為主觀成分,資產(chǎn)狀況得分(ZCZKDF)與主營業(yè)務(wù)能力得分(ZYYWNLDF)對應(yīng)于FAC1_3,可命名為業(yè)績成分;籌資能力得分(CZNLDF)與盈利能力得分(YLNLDF)對應(yīng)于FAC1_4,可命名為運(yùn)營成分;上市年數(shù)(SSNS)對應(yīng)于FAC1_5,可命名為上市經(jīng)驗(yàn)成分。
結(jié)合財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)三階段思想,以及宏觀行業(yè)方面、微觀企業(yè)方面、主觀人為3個(gè)方面的論述可知,上述主成分涵蓋了關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)觸發(fā)因素的3個(gè)方面。其中,價(jià)值成分FAC1_1,業(yè)績成分FAC1_3,運(yùn)營成分FAC1_4,上市經(jīng)驗(yàn)成分FAC1_5對應(yīng)于微觀企業(yè)方面的分析,主觀成分FAC1_2對應(yīng)于主觀人為方面的分析,宏觀行業(yè)方面的分析在5個(gè)主成分分析中均有潛在體現(xiàn)。
另外,第二主成分FAC1_2的系數(shù)為正數(shù),不符合學(xué)習(xí)曲線中隨著變量值的增加,因變量值下降的學(xué)習(xí)效應(yīng)原理,原因可能在于變量對應(yīng)于標(biāo)準(zhǔn)化前的指標(biāo)——靜態(tài)業(yè)績可靠性得分(JTYJKKXDF)和管理能力得分(GLNLDF),指標(biāo)在第二主成分上的載荷較大,即其與第二主成分的相關(guān)系數(shù)較高,那么學(xué)習(xí)曲線方程系數(shù)異常的原因可能在于此兩項(xiàng)得分受主觀因素影響過大,數(shù)據(jù)計(jì)量難度較大,數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性不高。
在此模型中,若已知x1,x2,x3,x4,x5,那么就可以帶入方程(4),求出對應(yīng)的y。即根據(jù)目標(biāo)公司的上市年數(shù)、公司價(jià)值評測總分、盈利能力得分、成長性得分、主營業(yè)務(wù)能力得分、靜態(tài)業(yè)績可靠性得分、資產(chǎn)狀況得分、償債能力得分和管理能力得分,就可以由方程(4)求出對應(yīng)的ST年數(shù)比,再由ST年數(shù)比=ST年數(shù)/上市年數(shù),可以求出相應(yīng)的ST年數(shù),結(jié)合自身現(xiàn)有的ST年數(shù),計(jì)算出未來ST的年數(shù)和概率,從而提前督促企業(yè)防范和規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),達(dá)到預(yù)警目的。
通過以上分析可以發(fā)現(xiàn),新會計(jì)準(zhǔn)則下財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素是多方面的。結(jié)合學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)理論以及實(shí)證分析結(jié)果可知,努力提高公司價(jià)值,培養(yǎng)盈利能力、主營業(yè)務(wù)能力、償債能力、靜態(tài)業(yè)績可靠性以及管理能力,改善資產(chǎn)狀況維持公司較高成長性水平,使各項(xiàng)得分保持較高水平,可以減少公司被ST的可能性。從具體途徑而言,可以學(xué)習(xí)曲線為工具,將財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)劃分為潛伏期、發(fā)作期、惡化期3個(gè)階段,從宏觀行業(yè)方面、微觀企業(yè)方面以及人為主觀方面對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)因素加以分析,憑借相關(guān)軟件(如SPSS軟件)求出學(xué)習(xí)曲線方程。將已知變量帶入方程中,求出對應(yīng)的ST年數(shù),從而進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有效預(yù)警。
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