【摘要】本文以我國上市公司財務預警系統的建立和完善為主線，運用Altman的模型對我國上市公司的適用情況作了實證研究，并依據計算結果對其臨界值進行了修正研究，提出企業要進行財務戰略預警分析。
由于競爭加劇和缺乏戰略，世界上許多公司出現了財務危機，我國上市公司整體財務狀況也不佳。因此，從戰略的角度建立財務預警系統對我國上市公司的生存和發展意義重大。以往的財務模型對財務戰略預警分析也有重要的作用。
一、文獻回顧
1968年9月，美國教授Edward·I·Altman在《財務雜志》第22期上發表了《財務比率、判別分析及公司破產預測》一文，提出了多變量的財務預警模型，將多種財務比率匯總為一個線性函數，即產生了財務困境預測器。早期模型（適用上市公司）為：Z＝1.2X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋X5。根據這一模型，Z值越低公司越有可能發生破產。Altman還提出了判定公司破產的臨界值:Z＞2.675，表明公司的財務狀況良好，發生破產的可能性較小；反之Z＜1.81，則公司存在很大的破產危險；1.81＜Z＜2.675，Altman稱之為“灰色地帶”或模棱兩可區間，進入這個區間的公司財務是極不穩定的。
Altman以1946年至1965年期間提出破產申請的33家公司和相對應的33家非破產公司為樣本進行檢驗之后發現，他正確預測了這66家公司中63家的結果，其預測的成功率超過了單變量預測模型。近年，法英德等國家也進行了類似的分析。盡管Z值的判斷標準在各國有相當的差異，但各國“財務失敗組”的Z值明顯低于“財務不失敗組”，且財務失敗公司的Z值的平均值都低于臨界值1.81。這些都說明該模型在預測公司財務運行狀況中的作用。該模型只適用于上市公司。隨后，Altman于1983年又提出了適用于非上市公司的更通用的模型：即Z＝0.717X1＋0.847X2＋3.107X3＋0.420X4＋0.998X5
財務困境的界定包括：企業失敗、法定破產、技術破產和會計破產。從防范的角度講，財務困境是指企業處于經營性現金流量不足以抵償現有到期債務，即技術破產。本文中則指上市公司中的ST（Special Treatment）部分。
二、樣本的選取和數據來源
由于Z分數模型是在一個統一的市場下產生的，而我國有些上市公司既發行A股又發行B股，并且A股市場和B股市場是分散相隔離的兩個市場。因此，本文所選擇的樣本是A股上市公司里的26家制造業，其中ST公司14家，非ST公司12家。
采用Excel工作表進行計算分析，其中報表數據全部為母公司當年的期末數據，根據可比性原則，其它數據均應為母公司當年期末的數據。X1,X2計算公式與Altman模型完全一樣，X1＝營運資金／資產總額；X2＝留存收益／資產總額；由于我國上市公司利潤表中無利息費用單列項目，而是將其包括在財務費用中，故X3＝（利潤總額＋財務費用）／期末資產總額；我國上市公司2004和2005年流通股的價值分別按當年12月31日的收盤價計算，即：X4＝（每股市價×發行股票數）／期末負債總額；本期銷售收入包括主營業務收入和其它業務收入，而利潤表中其它業務收入包括在其它業務利潤中，用主營業務收入代替本期銷售收入，即：X5＝主營業務收入／期末資產總額所有選用的數據都含有一定的判定和預測財務困境的信息量。
三、實證結果的解釋與分析
（一）樣本中ST公司的檢驗結果
14家上市的ST公司中，2005年最大Z值為－0.3608，最小Z值為－28.9329；2004年最大Z值為1.6122，最小Z值為－9.3417。
平均值2005年 Z2005 ＝－4.2966 方差S22005＝1.3257
平均值2004年Z2004 ＝－1.79909 方差S22004＝0.90510
平均值2004,2005年Z＝－3.04802
計算過程略，結果見表1。
表1 樣本中ST公司Z值表
（二）樣本中非ST公司的檢驗結果
12家上市公司中，2005年最小Z值為0.720827361，最大Z值為2.105158929；2004年最小Z值為0.62814191，最大Z值為6.3069562。
平均值2005年 Z2005＝1.544726方差S22005＝0.159346
平均值2004年 Z2004＝2.178983方差S22004＝0.234392
平均值2004、2005年Z＝1.861854
計算過程略，結果見表2。
表2 樣本中非ST公司Z值表
（三）小結
１.通過分析Z值，發現部分公司Z值過高或過低,這是由于這些公司資產負債率過高或過低造成的。在Z值的五個組成部分中，對Z值過大的公司來說，前三項無論是絕對數還是相對數占Z值的百分比都較小，第四項0.6X4＝0.6×（每股市價×流通股股數
+每股凈資產×非流通股股數）／負債總額，由于（流通股股數＋非流通股股數）×每股凈資產＝凈資產＝資產總額－負債總額，因而0.6X4＞0.6×［（流通股股數＋非流通股股數）×每股凈資產］／負債總數＝0.6凈資產／負債總額＝0.6×（1－資產負債率）／資產負債率，所以如果資產負債率太小，則0.6X4會很大，導致Z值明顯偏大。如：資產負債率為20%，則0.6×（1－資產負債率）／資產負債率＝0.6×（1－20%）／20%＝2.4；資產負債率為50%，則0.6×（1－資產負債率）／資產負債率＝0.6；資產負債率為80%，則0.6×（1－資產負債率）／資產負債率＝0.6×0.2／0.8＝0.15。即：資產負債率從80%降為20%，第四項大約增大2.4／0.15＝16倍。根據資產負債表可以看出，資產負債率小于20%的公司，Z值都明顯大于一般公司；反之，資產負債率大于70%的公司，Z值明顯小于一般的公司。
2.相對而言，非ST公司是財務狀況好的公司，而ST公司是財務狀況差的公司。非ST公司2005年Z為1.544726，2004年Z為2.178983，均小于Altman模型中2.675的臨界值，并且2005年均值屬于Altman模型中財務狀況不穩定的Z值范圍，這說明我國上市公司中制造業近兩年的風險比較大。筆者認為，從總體來看其原因可能為原材料漲價造成的；ST公司2005年Z為－4.2966，2004年的Z為－1.79909，遠低于Altman的1.81的預警臨界值，這也和其它國家的研究結果一致。即：“財務失敗組”的Z值低于“財務不失敗組”，且財務失敗公司的Z值平均值都低于1.810。
３.對Z值分析的結果可以看出，非ST公司的Z值明顯高于ST公司的Z值。
（四）我國上市公司Z值明顯低于Z－Score模型的原因
本文原文
１.式中X4（股權市價／負債賬面價值）偏低。西方國家上市公司都是流通股，而我國上市公司則存在非流通股，非流通股暫以每股凈資產作為市價計算，明顯低于流通股市價。若全部流通，盡管股價會有所降低，由于非流通股比重較大，按照前一時期有關國有股減持的規定，X4總體仍可能高于目前的計算值。
２.應用前提有差別。Altman是用破產公司和非破產公司為樣本的，美國于1979年生效的“破產改革法案”指出，公司不能夠用現金支付到期的債務，或者對公司的債權超過其資產時，應當破產。而在我國，尚無一家上市公司破產，只要上市公司虧損程度不是很嚴重，政府從維護國民經濟、保證就業、維持穩定角度綜合考慮，可能通過行政手段緩解上市公司的財務危機，只是對連年虧損的上市公司實施特別處理制度，導致我國上市公司Z值偏低。
３.從Z值的計算公式看，X1和X4是反映公司償債能力的指標；X2＞和X3＞是反映公司盈利能力的指標；X5是反映公司運營能力的指標，我國上市公司的管理水平、盈利能力、償債能力與外國公司都有差距，因此Z值也低于外國公司，即我國上市公司的財務水平普遍較低。用國際通用會計準則衡量，我國50%以上的上市公司存在財務隱患；根據中國國情大幅度降低標準后，仍有大量的上市公司存在較為嚴重的財務問題。
四、對Z－Score模型臨界值的修正
從以上分析可以看出，Altman模型對我國上市公司具有一定范圍的適用性，即財務狀況差的公司（ST）的Z值明顯低于財務狀況好的公司。但是Z臨界值中國上市公司明顯偏低：2005年中國ST公司Z均值為－4.2966，2004年中國ST公司Z均值為－1.79909，而Altman模型中Z值小于1.81就面臨破產威脅，Z值大于2.675公司財務狀況良好。但中國上市公司中制造類非ST公司2004、2005年均值為1.861854遠低于2.675，而且中國上市公司的Z值與行業有關，不同行業有不同的預警臨界值。假設檢驗得出Z服從α＝0.05的t正態分布。
取α＝0.05對非ST公司非財務危機的Z值下限為:
2005年Z值下限：
五、實例分析
以修正后的臨界值對江蘇某一上市公司（非ST，制造業）作財務戰略預警實證分析。根據報表數據計算得出2005年該公司的Z＝2.70506146,2004年的Z＝1.366891436（具體數據略）。2004年的Z＝1.366891436，處于－1.6931＜Z＜1.80，即修正后所確定的“灰色地帶”，公司財務狀況不穩定，應提高警惕；2005年的
Z＝2.70506146＞1.80，公司財務狀況良好，不會被ST。2005年較2004年財務狀況有明顯改善，下面用表3作具體分析。
根據Z分析表得出2005年該公司Z值較2004年增大的原因是：營運資金的增加；留存收益的增加和股東權益市場價值的增加。
表4對以上各個因素的增加作具體分析：
分析得出：
（一）營運資金增加的原因
流動資產的增加，流動負債的減少。
（二）留存收益增加的原因
利潤總額和財務費用之和的增加。
（三）股東權益市場價值增加的原因
雖然股票沒有增發，但是2005年12月31日的股票收盤價高于2004年12月31日的股票收盤價，使股東權益市場價值增加。
六、結論
我國上市公司的財務戰略預警系統建設是一個艱巨的課題。我國上市公司整體財務狀況不佳，現有近11%的股票被ST，這些公司已出現財務危機；一些股票未被ST的上市公司已出現財務危機的征兆，如不采取措施也將陷入財務危機。因此，建立健全我國上市公司財務戰略預警系統迫在眉睫。
（一）上市公司應根據自身的生產經營特點和財務預警系統運行效果，選擇和調整具體的指標，不可千篇一律，照搬照抄
在分析中應以數量分析為主，以質化分析研究為輔。在數量分析中以多變量模型為主，以單變量模型為輔。進行單變量模型分析時，應選擇多個財務比率以克服單個財務比率的局限性。由于目前我國尚未開發出普遍適用的多變量預警模型，本文運用Z－Score模型，結合我國上市公司2004年財務報表數據進行適用性檢驗，結果表明Z－Score
模型在我國上市公司財務預警中具有一定的適用性，但其臨界值對于我國上市公司明顯偏高。而且，不同行業的臨界值也不同，需進一步分類研究，以便更好地為我國上市公司財務戰略預警提供服務。
（二）Z－Score模型有其假設
假設財務困境能通過比率的趨勢和現值來反映，并且，通過計算得出的Z值可以較早地發現問題，得到企業陷入困境或失敗的警告，提供出更多的有預測性、能反映企業真實價值的信息，及早作出決策，提高自身防范風險的能力及規避風險。
（三）在研究所采用的模型方面
目前，主要是采用單變量模型和多變量模型，今后應進一步探索非線性函數模型、Logistic回歸分析和結構方程，在模型中更多地引入動態指標和非財務指標，構建更為全面的變量組。
注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文
