创业板上市司风险评估——基于Z-Score模型.doc

创业板上市公司财务风险预警——基于Z-Score模型 管洲1,2 ，于承玺2 （1.华中科技大学公共管理学院，湖北武汉 430074 ；2.郑州轻工业学院经济与管理学院，河南郑州 450002） 运用财务预警模型分析创业板上市公司的风险，是资本市场风险管理的一个新的尝试。文章在阿尔特曼Z-SCORE模型基础上，以首批28家创业板上市公司为样本，对其进行了实证分析，研究结果表明，Z-SCORE模型对创业板上市公司的风险评估有一定的指导作用，随着相关问题的解决，这一理论将具有更广泛的适用性。 关键词：Z-Score模型 风险评估 创业板 引言 2009年10月30日开启的创业板，以其高成长、高回报的投资前景，上市之初即受到市场的热情追捧，截至2010年9月30日，创业板上市公司已达123家，总市值达498，695，516，783元。创业板已经成为我国多层次资本市场体系的重要组成部分，对中小企业融资、拓宽投资渠道，完善我国创业投资体系，以至于对保持国民经济可持续发展都具有极为重要的作用。但是创业板上市标准相对较低，发行条件中的财务指标要求也低于主板、中小板首次公开发行的条件，具有高风险的特征。因此，准确评估创业板上市公司的财务状况，预测财务风险，对保护投资者和债权人利益，对经营管理者防范财务危机，对监管部门提高监管效率都有十分重要的意义。 理论概述 以财务比率预测企业财务风险的研究起源于20世纪30年代，最早建立单变量模型进行财务危机预测的是Fitzpatrick（1932）以19家公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，结果表明判别能力最高的是“净利润/股东权益”和“股东权益/负债”两个比率；Beaver(1966)第一次系统运用统计方法和财务比率进行了企业财务危机研究。但单变量分析也存在一些局限性，主要表现在单变量模型没有考察变量之间的关联程度，不同的财务比率可能对同一企业有相互矛盾的判断，因而其有效性在运用中受到一定限制。 为了改进单变量模型研究中的缺陷，Altman（1968）按照美国国家破产法提出的破产申请作为企业财务失败的定义，随机抽取1946—1965年间33家制造业的破产公司作为样本，并且按其行业类别及规模大小分层抽取了33家正常公司作为配对样本，把22个有可能预示公司发生危机的财务比率变量分为流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和周转能力五大类别，利用MDA分析技术在每一类财务比率中选取一个预测能力最强的指标放入模型中，最终建立了五个变量组成的多变量财务预警模型——Z-Score模型： Z=0.012 X1+0.014 X2+0.033 X3+0.006 X4+0.999 X5 其中，X1＝营运资本／总资产。营运资本与总资产比率，是公司的流动资产相对于总资本关系的一种衡量，是公司是否将面临运营困难的最好指标之一，可反映短期偿债能力；一般来说，营运资产相对于总资产的持续减少，往往预示着企业资金周转不灵或出现短期偿债危机； X2＝留存收益／总资产。该比率反映企业累积获利能力，大部分创业板上市公司成立时期不长，资产和收益较少，存在较大的财务风险； X3=息税前利润/总资产。息税前利润/总资产比率可以衡量除去税收或其他杠杆因素外，公司资产的获利能力。因为公司的最终生存要基于其资产的盈利能力，所以该比率分析对公司破产研究尤其有效；该比率越高，表明企业的资产利用效果越好，经营管理水平越高； X4＝权益市场价值／总负债。权益市场价值与总负债之比能够说明股东所提供的资本与债权人提供的资本的相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。同时这一指标也反映债权人投入的资本受股东资本的保障程度； X5=销售收入／总资产。资产周转率是一种能够反映公司资产营运能力的财务比率。指标越高，表明资产的利用率越高，说明企业在增加收入方面有良好的效果。 Altman通过对经营失败企业的财务数据进行统计分析，得到了如下企业财务风险的判断标准： Z1.81，企业存在很大的破产危险，该区域是破产区； 1.81Z2.99，企业财务状况不稳定，处于灰色地带； Z2.99，企业财务状况良好，该区域为破产性极小的安全区域。 国内，向德伟（2002）选取80家上市公司的A股作为样本，对上市公司财务风险进行了实证分析，验证了Z-Score模型在财务风险监测与危机预警中的应用，检验结论大体支持了Z-Score模型在中国股市的有效性。 王韬、吕道明（2002）将上市公司分成业绩优良类、业绩一般类、业绩较差类与业绩很差类，从每类公司中随机抽取5家公司共20个样本公司，对Z-Score模型进行了检验，结果显示，Z-Score模型在我国大体上是适用的。 上述研究成果证明Z-Score模型在国内企业财务危机预警方面有一定的适应性和