航运企业财务风险预警研究
----以ZH集团为例 谢宜冰 山西水利职业技术学院 摘要:本文以航运企业ZH集团作为研究对象,通过分析ZH集团2009~2016年财务状况,发现该集团存在一定的财务风险。在此基础上,运用因子分析法建立财务风险预警模型。由预警结果可知,32个数据样本中有13期处于高风险阶段,表现为偿债与发展因子、盈利与现金因子财务指标的恶化;有2期处于严重风险阶段,表现为盈利与现金因子、偿债与发展因子财务指标的恶化。最后根据实际的研究结果,提出相应的策略,以期为航运企业的风险预警研究提供借鉴。 关键词:财务风险;因子分析;预警模型 一、引言 十九大报告上明确提出,航运业的进一步发展刻不容缓,必须加快推动“海洋强国”战略实施,建设一批健康有序平稳发展的航海运输队伍。随着航运企业的进一步发展,其不足之处随之暴露出来。与其他企业相比,航运企业具有投资额度高、资金回收周期长、政策敏感性高和海上经营不确定性大等特点,故该类企业属于高风险、高收益、高负债的行业,财务风险问题不容忽视,预警模型的建立也至关重要。基于此,本文选取ZH集团作为研究对象,以2009~2016年财务数据作为数据样本,通过分析ZH集团财务现状,构建与之相符的财务预警模型,对航运企业的财务风险进行预警研究。 国外学者率先开启风险预警研究大门,Fitzpatrick[1]首次提出建立财务风险预警模型,研究单变量财务指标与财务风险之间的关系。然而单变量预警模型存在较多缺陷,基于此,Altman[2]在研究中选择了22个财务指标,将其整合建立成著名的五变量Z-Score模型,为多变量财务预警模型的建立奠定基础。Ohlson[3]将logistics回归模型应用到企业财务危机预测当中,提高了财务风险预测的准确性,因而得到广泛应用。 相较于国外,国内学者对财务风险预警研究起步较晚。吴世农等[4]以69家同一年份同等数量下财务管理正常企业与财务管理失败企业作为研究对象,运用三种不同模型对企业进行财务风险预测。结果发现,Logistic回归模型预测企业财务风险的准确率最高。毕翼[5]通过因子分析法为汽车上市企业构建财务风险预警模型,进一步提高汽车上市企业财务风险评估的准确性。程启巧[6]以WT公司作为案例对象,选取该企业2007~2013年28个季度的财务指标进行因子分析。最后发现,企业经营状况良好时,财务风险较小;经营状况较差时,财务风险较大,财务风险变化情况与生产经营之间较为相符。魏宏[7]通过对财务风险评价体系的不断探索,提出企业应当在风险防范的基础上建立预警模型。此外,预警模型的建立要充分考虑特殊性和具体性特征,根据各个企业的特点,“因地制宜”地进行风险防范。 通过查阅相关文献发现,目前国内外对于航运企业风险预警的研究并不多见。基于此,本文选择航运企业作为研究对象,并对行业特殊性加以考量。以因子分析作为主要研究方法,建立财务风险预警模型,进一步深化对财务风险理论的认识。 本研究创新点在于:第一,以往研究者对于财务风险预警研究主要集中在煤炭、重工、房地产等行业,对于航运企业的研究少之又少,本次研究无疑拓宽了财务风险研究范畴。第二,由于ZH集团生产经营的特殊性以及风险管理的侧重点与其他行业不尽相同,因此在财务预警指标选取上考虑了行业特殊性因素,具有一定的创新性,以期为同类型企业提供新的视角和思路。 二、ZH集团财务现状 (一)集团财务概况 ZH集团的核心业务集中于远洋航运运输,其下属航运企业的规模、质量远超国内同行业水平,是我国目前规模最大,最具有代表性的航运公司之一。截止2016年12月31日,ZH集团的营业收入由2009年的348.3亿元下降为2016年的156.36亿元,每股收益由0.36元下降至0.03元,归属于上市公司股东的净利润由39.58亿元下降至-25.92亿元,经营状况持续恶化,经营业绩大幅下滑,由此可能引发的财务风险问题不容小觑。 (二)财务风险分析 财务风险大体可分为筹资、投资、资金运营和资金分配四大风险。根据行业具体情况的考虑,本研究中的筹资风险涵盖了分配风险部分,并加入财务杠杆系数指标,从筹资风险、投资风险、运营风险和财务杠杆风险四大方向着手研究,对ZH集团面临的财务风险进行识别,具体分析如下: 1.筹资风险分析:本研究选取了资产负债率、流动比率和营业利润率来分析企业存在的筹资风险。由表1可知,2009~2016年ZH集团的负债规模逐年增加,资产负债率逐年上升,流动比率波动式下降。如若ZH集团不能及时周转资金,延迟或无力偿还巨额负债及相应利息,就会导致企业付息压力变大,偿债能力降低。除此以外,ZH集团的营业利润率大部分年份中指标都为负数,只有少数年份为正数,ZH集团通过盈利获取利润,从而偿还债款的难度较大,也难以进行再筹资活动,所以企业面临的筹资风险比较大。 表1 筹资风险分析 2.投资风险分析:研究选取了净资产收益率、每股收益和净利润增长率作为投资风险分析指标。从表2中可以看出2009~2016年间ZH集团净资产收益率上出现负值,盈利能力并不乐观;每股收益波动较大,09、11、13至15年甚至呈现负值状态,股东收益较小,投资者可能会对集团投资呈保守观望状态;净利润增长率均为负增长,经营业绩能力较弱,盈利收入难有提高,企业面临巨大的投资风险。 表2 投资风险分析 3.资金运营风险分析:研究选取应收账款周转天数和汇率变动情况进行运营风险分析。如表3所示,2009~2016年间应收账款回收周期在15~30天左右波动,回收速度总体较慢,企业现金周转比较困难,正常的生产经营受到较大影响,由此带来的资金营运风险较高。由于国际海洋运输贸易是集团的主要生产经营方式,因此日常财务活动中不可避免地碰到收入支出的汇率兑算。近年来随着国际形势的复杂多变,外汇波动越来越明显,相应的外汇风险愈加显著。仅2016年企业当期产生的汇兑损失为8,040.20万元,营运外汇现金损失严重,由此带来的资金运营风险不容小觑。 表3 ZH集团2009~2016年应收账款情况 4.财务杠杆系数分析。作为典型的资金密集型企业,ZH集团在日常融资活动中会大量举借外债,相应的会带来财务杠杆。通常我们用财务杠杆系数来表示财务杠杆的作用程度。如表4所示,2009~2015年ZH集团财务杠杆系数基本在1上下来回波动,只有2016年才出现好转,财务状况有所回暖。这说明这几年中集团基本处于亏损或微利状态,付息压力较大,到期偿还债务本息可能性比较小,财务风险较高。 表4 财务杠杆系数 通过对以上因素的分析可以看出,2009~2016年间,ZH集团的财务指标均不乐观,财务状况整体趋于恶化。负债规模不合理、偿债获利能力减弱、经营风险持续加大等因素使得企业面临严重的财务风险。此外,金融危机之后国家宏观政策不稳定,航运市场也呈现出饱和性、波动性和反复性等特点。这些外部因素的变化也会影响企业经营效益,加剧公司的财务危机。 (三)风险预警的必要性 通过对ZH集团外界环境及财务现状的分析,可以发现该集团面临着以下几个问题: 第一,从行业角度分析,金融危机以后,全球航运行业受到沉重打击,长期位于低迷状态。国内航运企业前期的盲目扩张使得市场趋于饱和,加之国际企业之间竞争日趋激烈,整个行业都面临利润空间变小等问题。 第二,财务指标波动较大,集团运营并不稳定。通过对财务数据分析发现,近几年来该集团的经营状况并不乐观,如偿债能力逐渐降低、盈利能力逐年下降等趋势,都预警着集团经营出现了很大问题,存在着一定的财务风险。 上述问题的解决,可以着眼于财务风险预警体系的建立,及时防范各类风险问题,督促相关管理部门提早制定预防措施,最大程度规避可能面临的各种财务危机。 三、ZH集团公司财务风险预警模型的建立 本研究采用因子分析法构建财务风险预警模型,以客观地反映ZH集团公司的财务状况。首先,根据行业特点和风险预警的目的性选取财务指标,将其进行标准化数据处理。其次,对数据进行分析,通过Bartlett's检验和KMO测度检验相关矩阵,进一步生成影响因子,求出因子得分。最后,通过因子综合判断模型,设立风险警戒范围并对其进行财务风险预警。 (一)选取评价指标 ZH集团财务风险预警模型评价以财务指标的确立为主,结合集团的具体情况和行业特殊性考虑,在参考国内外研究结果的基础上,选取了营运能力、盈利能力、偿债能力、发展能力和现金流量能力五大关键指标,并从中挑选14个财务比率进行模型构建,通过wind数据库查询到2009~2016年间年报数据进行因子分析,以期提高预警模型的客观性、准确性,具体指标如表5所示。 表5 航运企业评价指标选取表 (二)数据分析
1.数据检验:研究收集整理了2009~2016年32个季度财务指标数据,通过使用SPSS22.0统计软件对财务数据进行标准化和正向化预处理。去除极端和不同量纲数据,确保因子分析的可行性。对筛选出的数据进行KMO检验和Bartlett球形检验,检验结果如表6所示。 表6 KMO和Bartlett球形检验 从上表可知,通过KMO和Bartlett球形检验,2009~2016年ZH集团的KMO值为0.706,大于0.5;球形检验的显著性水平为0.000,小于0.05,故该变量通过KMO和Bartlett检验,变量之间有明显的关联性,适合进行因子分析。 2.因子提取:根据特征值准则来提取公因子,得到各因子所解释的原始变量的方差如表7所示。前三个公因子特征值均大于1,其中因子1的方差贡献为41.615%,意味着因子1可以单独解释原有变量的信息的41.615%;因子2的方差贡献为29.056%,累计方差为70.676%,意味着因子1和因子2共同解释原有变量信息的70.676%;因子3的方差贡献为13.234%,累计贡献率高达83.905%,3个共同因子可以解释原有变量信息的83.905%。由此可见前3个公因子解释力度较强,可以表达原有14个变量的绝大部分信息,具有较强的代表性。 表7 总方差解释表 3.因子的旋转:为使因子载荷矩阵结构更加简单明了,本研究将因子载荷矩阵进行最大方差旋转处理,表8即为旋转后的因子载荷矩阵。 表8 旋转后的因子载荷矩阵 从旋转后的因子载荷矩阵中可以看出,主因子F1对总资产利润率(X1)、销售利润率(X2)、营业利润率(X4)、利息支付倍数(X8)、主营业务收入增长率(X12)、现金流量比率(X13)、资产现金回收率(X14)的解释力度最大。其中,总资产利润率、销售利润率、营业利润率是企业盈利能力指标,现金流量比率、资产现金回收率是现金流量指标,这两项指标在F1中占比最大,因此称主因子F1为盈利与现金因子;主因子F2对净资产报酬率(X3)、资产负债率(X5)、流动比率(X6)、速动比率(X7)、总资产增长率(X11)解释力度较大,其中资产负债率、流动比率、速动比率是企业偿债能力指标,总资产增长率是企业发展能力指标,因此称主因子F2为偿债与发展因子;第三个公共因子对存货周转率(X9)、流动资产周转率(X10)解释力度较大,且均为营运能力指标,因此称主因子F3为营运因子。 4.计算因子变量得分:根据表9因子得分矩阵,将所有因子综合考虑,整理得出因子分析表达式。 表9 因子得分矩阵 因子分析表达式为: 表中各因子贡献率计算得出的指标比较单一,故将F1、F2、F3进行加权方法综合计算得出因子综合预测函数为: F=0.4823F1+0.3515F2+0.1696F3 模型(1) 5.预警等级结果显示:本研究根据财务因子综合得分结果,其预警级别的设定可以考虑为,当F值小于-1时,集团处于严重风险阶段;F值位于-1~0之间时,其处于高风险阶段;F值位于0~1之间时,处于显著风险阶段;F值大于1时,处于一般风险阶段,划分结果如下表10所示: 表10 财务风险预警等级 最后计算结果及风险预警如下表11所示: 表11 ZH集团2009~2016年间32季度财务因子得分及风险等级表 从上表可以看出,在2009~2016年中,ZH集团F值大于1的有2期,占比为6.25%,ZH集团在该段时间处于一般风险;F值在[0,1)之间的有15期,占比为46.88%,这段时间集团风险呈现显著性特点;F值在[-1,0)之间的有13期,占比为40.63%,集团处于高风险阶段;F值在[-2,-1)之间的有2期,占比为6.25%,此时集团处于严重风险时期。由此可见,ZH集团F值波动较大,预警结果与财务状况较为一致,存在一定的财务风险。 四、结论及建议 通过对ZH集团财务状况分析发现,金融危机以后集团内部财务指标波动较大,财务状况并不乐观,存在着明显的筹资、投资和资金运营风险。为有效地防范公司面临的各种财务风险,ZH集团运用因子分析法,建立财务风险预警模型。通过比较研究发现,ZH集团实际生产经营下的财务状况与预警模型评判结果总体一致,F值得分变动情况与集团财务风险变动情况较为相符,故因子分析法下财务预警的准确性、合理性较高。 (一)结论 研究分析发现,在2009~2016年中,ZH集团处于高风险和严重风险区域的有15期,主要分布在2009、2011~2013年期间。究其原因,是因这段时间受金融危机的影响,全球海洋运输业都处于市场疲软期。与此同时,国际环境持续恶化,ZH集团生产经营严重受阻,营业利润大幅度下滑,企业内部亏损严重,由此导致该段时间内F值数据并不乐观。此外,处于一般和显著性风险的区域有17期,主要分布在2010年、2014~2016年,这段时间由于国内外就实际情况出台缓解航运业困境的利好政策,ZH集团生产经营也呈现出复苏发展态势,营业利润不断回暖,财务风险有所降低。 对处于高风险阶段的财务指标分析来看,首先出现风险的公共因子为偿债与发展因子,包括资产负债率、流动比率、速动比率等指标,表明在偿还集团外来负债的能力有所下降;其次出现风险的是盈利与现金因子,包括总资产利润率和现金流量比率等指标,表明集团获利能力和现金管理能力都有所下降,最大竞争力优势明显不足。对处于严重风险阶段的财务指标分析发现,最严峻风险表现在盈利与现金因子上,多项财务指标呈现负值。究其原因,这段时间正处于后金融危机时代,集团业绩能力较弱,盈利收入难有提高,经营陷入亏损局面;其次为营运因子和偿债能力,集团存货周转速度较慢,投入资金难以回收,经营管理出现困难,要立即分析应对。 (二)对策建议 通过财务状况和预警模型分析可知,ZH集团存在着不容小觑的财务风险。本研究根据以上风险因素提出相应的建议措施,以期为集团提供一定的借鉴。 1.优化资本结构,合理控制负债。财务风险预警结果显示,ZH集团受偿债与发展因子的影响很大,所以企业应合理安排负债规模,优化资本结构。第一,不断拓宽融资渠道。通过资本市场融资、发行可转换证券或股票等再融资渠道,扩宽多元化筹资方式,吸引更多投资者。在维持银行授信的基础上减少银行贷款,降低对银行借贷的依赖性,争取在资本市场筹集资金,从而减少债务利息成本,缓解资金链紧张的压力。第二,树立科学、正确的筹资观念。不巧言令色、不花言巧语,用真实的数据、报表文件等提高筹资信任度,让投资者看到投资项目的增值空间与获得回报的可能性。第三,加大资金监管力度。通过对集团内部资金管理制度的查缺补漏,不断完善资金管理的安全性。资金沉淀要减少、周转速度要提升、资金用途要明确,从而不断提高资金的使用效率。 2.针对集团特点,提高投资盈利能力。作为典型的远洋运输企业,ZH集团投资活动主要集中于对船舶进行投资。国际国内航运企业的快速发展使得船舶投资呈现逐渐饱和状态,因此抓牢创新投资才是不断提高其盈利能力的生存之本。ZH集团可成立专门的投资管理小组,通过对市场行情的考察分析,加大旅游航运的创新投入。通过扩展游轮旅游的投资方式,发展旅游副业,带动新客户的发展,提高集团营业收入。 3.警惕外汇风险,及时风险防范。航运企业在激烈的市场竞争中,会遭受汇率与利率风险。对于汇率风险,ZH集团可以使用多元化战略来应对,具体如下:一是加强在海外成立分企业、子企业,加大国外市场的开拓力度。人民币对外贬值的情况下,大力拓展海外业务,降低生产经营成本,减少外汇损失。二是秉着“鸡蛋不能放在一个篮子里”的原则,分领域的投放资金,分散投资市场和经营基地,有限避免汇率波动下的外汇经济风险。 参考文献: [1]Fitzpatrick P J. A comparison of the ratios of successful industrial enterprises with those offalied companies [J].Anahse Molecular Do Gene Wox,1932,(01). [2]ALTMAN,E.I.Financial Ratios Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].The Journal of Finance,1968,(04). [3]OHLSON,J.A.Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy[J].Journal of accounting research,1980,(03). [4]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(06). [5]毕翼.基于因子分析模型的汽车业上市公司财务风险预警实证研究[J]金融经济,2013(14). [6]程启巧.WT地产财务风险评价与控制研究[J].会计之友,2014(08). [7]魏宏.企业财务风险评价体系研究[J].经济研究,2017(01). [8]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究,1999(04). [9]P.Wu, L.Gao, Q.Wang. Early Warning System for Finance[M].Managining the Asian Century.Germany:Springer Link,2016,(06). [10]张友棠,黄阳.基于行业环境风险识别的企业财务预警控制系统研究[J].会计研究,2013(02). [11]杨利红,陈琦,邓敏.LD集团财务风险评价及其预警研究[J].财会月刊,2017(06). |