根据现代企业会计准则的概念,现金流通常是指在一定会计年度内通过一定经济行为产生的现金、现金等价物的流入、流出和总量的总称。
它客观地存在于公司的整个业务活动中,不仅能动态地反映企业的经济活动,而且能发挥保证和控制作用,而且能解释企业获得现金和现金等价物的能力。
财务风险与现金流在公司整个资本运动过程中表现出非常复杂的关系,两者相互制衡,不分离。
因此,公司日常资本运动的整个过程隐藏着不确定的财务风险。
现金流作为维持公司生存和发展的血液,不仅为企业的可持续经营提供了重要的保障,而且为企业的再生产提供了不可或缺的资源保障。
如果资本周转不顺利,公司将面临破产的风险。
两者的共同点是使企业能够在竞争机制下的市场中生存,实现长期稳定的发展,为企业创造最大的市场价值,最终实现企业的发展战略。
财务预警模型的发展与评价
(1)财务预警模型的发展过程
1.单变量模型
顾名思义,单变量模型是一元线性函数模型,采用单个财务比率预测财务风险。
Fitzpatrick(1932)以19家企业为样本,以单变量为对象进行破产预测研究,将样本分为破产企业和非破产企业,并利用单变量的财务比例进行预测研究。
根据研究结果,股东权益/负债率和纯利润/股东权益的预测结果最可靠,预测能力最强。
William beaver(1966)通过对财务风险发生前1至5年30家企业财务比率预测能力的调查研究,并根据模型中单变量财务指标的预测能力进行排序,发现营运现金/总负债在公司破产前的时间越短,预测能力越强。
因为单变量模型只包含一个单变量指标,所以每次只能预测一个指标。
由于指标的独立性,只能局部反映企业的情况,不能全面反映企业的财务状况。
企业将不同的预测指标应用于该模型后,会带来不同的预测结果,使公司无法对预测结果做出准确的判断。
其次,公司一般会根据一定的需要人为修改一些重要的指标数据,掩盖真实的财务状况,导致预测结果严重偏离真实结果。
该方法的应用可能会导致同一企业和不同的预测指标得到不同的预测结果;此外,一些财务比例很容易被粉饰,掩盖真实的财务状况,导致该模型无法真正暴露企业的财务风险。
因此,学者们开始讨论和研究多变量模型。
2.多变量模型
所谓多变量预警模型,即加权总结多个财务指标后预测财务风险模型,是一种多元化的函数公式。
Altman(1968)经过大量时间调查分析,同行业同规模企业66家,分为两组,其中一组申请破产,统计破产前一年财务数据和非破产公司同时财务数据,选择五个财务指标作为变量和权力加权平均,最终得到Z绩效模型。
在许多预警模型中,Z绩效模型是经历单变量模型向多变量模型演变后最具代表性、应用最广泛的多变量预测模型。
该模型和William beaver的单变量模型有一个共同点,即公司破产前时间越短,模型预测准确率越高,公司破产前一年Z成绩模型风险预测准确率达到95%。
AItman,Haldeman Narayanan(1977)在五个变量模型的基础上增加了两个财务变量,然后得到Zeta模型。
Casey(1985)将经营现金流、经营现金流与流动负债的比例以及经营现金流与期末总负债的比例应用于验证现金流是否显著提高了以应计盈利财务比例为核心的传统破产预测模型的预测能力。
然而,通过对大量破产公司和非破产公司的样本进行测试,发现经营现金流的应用不能为传统预测模型的显著改进做出贡献,从而提高模型预测的准确性。
然而,随着经营现金流的恢复,解释能力显著提高。
(2)Z分数模型与F分数模型的比较
1.Z成绩模型
Z成绩模型关系类型如下:Z=0.012X1 0.014X20.033X3 0.006X4 0.999X5。
变量X1=(期末流动资产-期末流动负债)/期末总资产,即营运资本/期末总资产;X2=保留收益/期末总资产;X3=息税前利润/期末总资产;X4=期末股东权益市场价值/期末总负债;X5=总销售额/期末总资产。
X1主要是衡量公司资产流动水平的基础,反映总资产中企业投资的营运资本的份额;X2主要反映期末未分配利润和盈余公积占企业总资产的比例,可以衡量公司整个财务年度的收益率和累计利润;X3中息税前利润是税前利润和财务费用之和,主要反映企业财务稳定性和资本运营效率,为预测公司财务困难提供更有利的依据;X4反映了企业的财务结构,也反映了公司对债权人的支付能力;X5主要反映了企业使用资产活动的比例,反映了产生销售收入的能力和资本周转速度。
2.F成绩模型
与Z模型不同的是,F成绩模型引入了现金流的重要变量。
在F成绩模型中,X
3、这两个财务指标都取代了Z成绩模型中的X
3、X5财务指标,都是现金流变量。
其中,X3=(纯利润)折旧)/平均总负债,包括公司日常计提的折旧,主要体现在折旧不仅可以用来偿还债务,还可以作为公司的现金流入,是检验公司偿还债务所有现金流的重要财务指标;X5=(纯利润利息折旧)/平均总资产反映了企业总资产创造现金流的能力。
F成绩模型如下:>
其中:
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/总资产;
X3=(纯利润折旧)/均值总负债;
X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债;
X5=(纯利润利息折旧)/平均总资产。
F绩效模型中五个自变量的选择是基于财务理论的。
0.0274是F绩效模型的临界点。
如果特定F值低于0.0274,企业可能存在一定的财务风险,甚至可能破产;相反,如果F值高于0.0274,企业财务状况正常,视为可持续发展能力。
如果F值落入[0.0501、0.1049]范围;
0.02740075不确定区域,不能武断认为公司可能破产或可持续生存,F绩效模型只能协助管理者决策,管理决策者判断公司是否可能存在财务风险,并进一步分析。
(3)Z成绩模型不足
Z绩效模型是一种早期建立和推广的财务风险预警方法,可以全面反映企业的财务风险。
然而,该模型存在以下缺陷:
(1)研究对象的局限性,Z绩效模型的研究对象只是加工制造业,只针对美国上市公司。
这导致Z绩效模型不适用于非制造业和非上市公司,并有行业限制。
(2)样本数量较少,F绩效模型使用了4个 000多家公司的数据作为样本,Z绩效模型只以66家公司的数据作为样本,降低了验证模型的有效性。
(3)没有水平对比,模型不考虑不同地区、不同领域的企业,差异导致Z绩效模型无法水平对比。
中国大陆
美国
日本
韩国
新加坡
英国
德国
BVI
开曼
澳大利亚
加拿大
中国澳门
中国台湾
印度
法国
西班牙
意大利
马来西亚
泰国
荷兰
瑞士
阿联酋
沙特阿拉伯
以色列
新西兰
墨西哥
巴西
阿根廷
尼日利亚
南非
埃及
哥伦比亚
智利
秘鲁
乌拉圭
比利时
瑞典
芬兰
葡萄牙
加纳
肯尼亚
摩洛哥
斐济
萨摩亚
巴哈马
巴巴多斯
哥斯达黎加
毛里求斯
塞舌尔
百慕大
巴拿马
伯利兹
安圭拉
马绍尔
厄瓜多尔
记账报税
税务筹划
一般纳税人申请
小规模纳税人申请
进出口退税
离岸开户
商标注册
专利申请
著作权登记
公证认证
电商入驻
网站建设
VAT注册
ODI跨境投资备案
许可证办理
体系认证
企业信用
高新技术企业认定
