摘要] 文章以我國(guó)滬市A 股2006 年底620 家上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表資料為樣本, 通過(guò)對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類模型的研究,設(shè)計(jì)了反映企業(yè)綜合能力的10 個(gè)指標(biāo), 借助主成分分析法, 同時(shí)借鑒阿爾曼多元Z 值判定模型的分析思路, 建立了我國(guó)上司公司不良資產(chǎn)的測(cè)評(píng)模型———G 值模型。研究結(jié)果表明: 我國(guó)滬市A 股上市公司不良資產(chǎn)率應(yīng)控制在[- 1.667%, 1.785%] 范圍內(nèi)。
[關(guān)鍵詞] 不良資產(chǎn); 主成分分析法; 測(cè)評(píng)模型
一、不良資產(chǎn)研究的基本問題
不良資產(chǎn)是企業(yè)資產(chǎn)中的黑洞, 它違反了財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量要求的可靠性和相關(guān)性, 造成企業(yè)資產(chǎn)利潤(rùn)虛增、潛虧嚴(yán)重, 從而影響到企業(yè)財(cái)務(wù)狀況與經(jīng)營(yíng)成果的真實(shí)性。有可能成為企業(yè)進(jìn)行利潤(rùn)粉飾的手段之一, 不利于投資者客觀評(píng)價(jià)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。1997 年12 月17 日, 中國(guó)證監(jiān)會(huì)頒發(fā)了《公開發(fā)行股票公司信息披露的內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第二號(hào)( 年度財(cái)務(wù)報(bào)告的內(nèi)容與格式) 》,要求上市公司在年報(bào)摘要中除披露“每股凈資產(chǎn)”數(shù)據(jù)外, 還首次要求其披露“調(diào)整后每股凈資產(chǎn)”的數(shù)據(jù), 目的就在于引導(dǎo)投資者正確評(píng)價(jià)企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量, 做出理性投資決策。由此可見, 企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量的好壞越來(lái)越受到投資者和經(jīng)營(yíng)者的關(guān)注。[1]
( 一) 企業(yè)不良資產(chǎn)的定義
銀行的不良資產(chǎn)主要是指不良貸款, 俗稱呆壞賬。也就是說(shuō), 銀行發(fā)放的貸款不能按預(yù)先約定的期限、利率收回本金和利息, 不良貸款包括逾期貸款( 貸款到期限未還的貸款) 、呆滯貸款( 逾期兩年以上的貸款) 和呆賬貸款( 需要核銷的收不回的貸款) 三種情況。那么什么是非金融業(yè)企業(yè)的不良資產(chǎn)呢? 陳冬華( 1998) [2]認(rèn)為企業(yè)不良資產(chǎn)是介于資產(chǎn)和費(fèi)用之間的一個(gè)概念, 它仍是資產(chǎn), 但是基本上不能或很少能給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)利益, 或者已基本上不為企業(yè)擁有和控制, 它有些近似費(fèi)用但又可以不在本期確認(rèn)為費(fèi)用。常繼英( 2004) [3]認(rèn)為“ 不良” 既指資產(chǎn)的質(zhì)量差,也指資產(chǎn)喪失部分價(jià)值或使用價(jià)值, 還可以是指資產(chǎn)不能正常參加運(yùn)轉(zhuǎn)等, 不管其表現(xiàn)形式怎樣,其實(shí)質(zhì)是不能給企業(yè)帶來(lái)應(yīng)有的經(jīng)濟(jì)利益, 但該資產(chǎn)還以一定的形態(tài)存在。
結(jié)合以上定義, 本文從對(duì)資產(chǎn)的定義反推不良資產(chǎn)的定義, 筆者認(rèn)為凡符合以下條件之一者均為不良資產(chǎn): 其一, 企業(yè)不能夠擁有或控制,但仍在資產(chǎn)負(fù)債表的左方列示的資產(chǎn); 其二, 不能給企業(yè)帶來(lái)未來(lái)經(jīng)濟(jì)利益的資產(chǎn)。
( 二) 企業(yè)不良資產(chǎn)的構(gòu)成
關(guān)于不良資產(chǎn)的構(gòu)成本文贊同陳冬華( 1998)的觀點(diǎn), 不良資產(chǎn)一般主要由以下四類構(gòu)成:
1.三年以上的應(yīng)收款項(xiàng), 包括三年以上的應(yīng)收票據(jù)、應(yīng)收賬款、預(yù)付賬款和其他應(yīng)收款。一般而言, 三年以上仍未收回的應(yīng)收款項(xiàng),其收回的可能性已幾乎為零, 因此現(xiàn)行會(huì)計(jì)制度規(guī)定: “因債務(wù)人逾期未履行償債義務(wù)超過(guò)三年仍然未能收回的應(yīng)收賬款”可確認(rèn)為壞賬。
2.待攤費(fèi)用, 即企業(yè)已經(jīng)支付但需在未來(lái)一年內(nèi)攤銷的費(fèi)用。例如預(yù)付租金, 由于企業(yè)已經(jīng)支付, 除非對(duì)方違約, 企業(yè)已喪失了對(duì)該筆資產(chǎn)的擁有和控制,但是由于會(huì)計(jì)上的配比原則, 即誰(shuí)受益誰(shuí)承擔(dān)的原則, 待攤費(fèi)用需以后各期均攤, 而不僅是當(dāng)期。因此, 待攤費(fèi)用只是會(huì)計(jì)意義上的資產(chǎn), 并不為企業(yè)擁有與控制。
3.遞延資產(chǎn), 也稱長(zhǎng)期待攤費(fèi)用, 即企業(yè)已經(jīng)支付需在未來(lái)一年以上的時(shí)間攤銷的費(fèi)用。
4.待處理財(cái)產(chǎn)凈損失, 包括待處理流動(dòng)資產(chǎn)凈損失與待處理固定資產(chǎn)凈損失。損失已然發(fā)生, 但一般因?yàn)? a.損失原因仍在調(diào)查中; b.處理申請(qǐng)上級(jí)仍未批復(fù), 故仍暫列資產(chǎn)中。企業(yè)不良資產(chǎn)主要由上述四類構(gòu)成。嚴(yán)格意義上來(lái)說(shuō), 待攤費(fèi)用和遞延資產(chǎn)不屬于不良資產(chǎn)。但是考慮它們不能給企業(yè)帶來(lái)未來(lái)的贏利, 以及市場(chǎng)投資者的習(xí)慣做法, 我們也把它們歸入不良資產(chǎn)。
二、本文的樣本選取和主要研究方法
( 一) 樣本的選定
本文在模型的推導(dǎo)過(guò)程中使用的公司財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)是從上市公司年報(bào)中手工收集得到, 數(shù)據(jù)主要來(lái)源于上海證券交易所網(wǎng)站和中國(guó)證券報(bào)。樣本的選取遵循以下原則:
1.不考慮金融類上市公司;
2.上市年限相對(duì)較長(zhǎng);
3.剔除無(wú)法獲取相關(guān)數(shù)據(jù)的公司;
4.剔除B 股和H 股上市公司;
5.在計(jì)算過(guò)程中, 對(duì)會(huì)產(chǎn)生非隨機(jī)缺失值的
公司采取直接刪除的方法。
基于上述原則, 本文選取截至2006 年12 月31日在滬上市的620 家發(fā)行A 股的公司為研究對(duì)象。
( 二) 財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取
在關(guān)于財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類模型的研究上, Altman( 1968) 等學(xué)者( Altman, Strong 和Mayer [4],1997; Collins, 1980; Elliott [5], 1991) 使用常規(guī)的財(cái)務(wù)指標(biāo), 如負(fù)債比率、流動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度指標(biāo)等作為預(yù)測(cè)模型的變量進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)[6]。陳曉等( 2000) 通過(guò)試驗(yàn)1,260 種變量組合, 發(fā)現(xiàn)負(fù)債/權(quán)益比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)利潤(rùn)/總資產(chǎn)比率、留存收益/總資產(chǎn)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)有著顯著預(yù)示效應(yīng)。
Harmer ( 1983) 指出被選財(cái)務(wù)指標(biāo)的相對(duì)獨(dú)立性能提高模型的預(yù)測(cè)能力。Boritz ( 1991) 區(qū)分出65個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為預(yù)測(cè)變量建立財(cái)務(wù)模型。綜合國(guó)內(nèi)外學(xué)者在財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類模型研究的基礎(chǔ)上,本文選取凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率等10 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為預(yù)測(cè)模型的變量。
( 三) 研究程序和研究方法
本文首先計(jì)算620 家樣本公司的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率等10 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo), 這些指標(biāo)綜合反映了企業(yè)的盈利能力、長(zhǎng)短期償債能力和營(yíng)運(yùn)能力。在此基礎(chǔ)上應(yīng)用主成分分析法, 找出了能綜合10 個(gè)指標(biāo)的七個(gè)主成分, 應(yīng)用該方法能排除各指標(biāo)量綱不同的影響, 又能消除指標(biāo)間的多重共線性, 使模型更加精確; 指標(biāo)變量減少了,在抓住主要矛盾的同時(shí)又盡可能多的保留原始指標(biāo)的信息[7]。確定主成分后, 結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類模型特別是阿特曼多元Z 值判定模型的分析思路, 建立我國(guó)上市公司不良資產(chǎn)的測(cè)評(píng)模型。
三、實(shí)證研究———模型構(gòu)建
( 一) 研究假設(shè)
假設(shè)1: 資產(chǎn)質(zhì)量與企業(yè)業(yè)績(jī)之間存在正的相關(guān)關(guān)系, 資產(chǎn)質(zhì)量越好, 企業(yè)的業(yè)績(jī)就越好。李樹華、陳征宇( 1998) 曾以滬深兩市1997 年745 家上市公司為樣本進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析, 得出資產(chǎn)質(zhì)量與當(dāng)年的凈資產(chǎn)收益率存在一定的正相關(guān)關(guān)系。假設(shè)2: 本假設(shè)是有關(guān)選取樣本公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量的假設(shè), ①假定企業(yè)凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率和主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率不會(huì)超過(guò)100%, 與此假設(shè)相背的樣本公司予以刪除; ②假定總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率不超過(guò)50 次, 即周轉(zhuǎn)期不低于7 天, 相背樣本數(shù)據(jù)刪除; ③流動(dòng)比率不高于50, 資產(chǎn)負(fù)債率不高于100%, 相背樣本公司不予研究; ④不良資產(chǎn)率不高于50%, 否則刪除該樣本。
( 二) 不良資產(chǎn)測(cè)量指標(biāo)設(shè)計(jì)
本文是在陳冬華( 1998) 關(guān)于上市公司不良資產(chǎn)的研究基礎(chǔ)上, 深入研究如何建立不良資產(chǎn)的測(cè)評(píng)模型, 借鑒了他設(shè)計(jì)的不良資產(chǎn)相對(duì)衡量指標(biāo)。凈資產(chǎn)中不良資產(chǎn)率( NPAs) =1- 調(diào)整后的每股凈資產(chǎn)/每股凈資產(chǎn)。例如: 福成五豐( 600965) , 其每股凈資產(chǎn)與調(diào)整后的每股凈資產(chǎn)分別為1.80 與1.68 元, 則不良資產(chǎn)率計(jì)算為: 1-1.68/1.8=0.0667, 該指標(biāo)表示在公司凈資產(chǎn)中不良資產(chǎn)占6.67%。
( 三) 10 個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的描述統(tǒng)計(jì)
鑒于本文選取的樣本量大, 對(duì)凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率等十個(gè)指標(biāo)的具體計(jì)算結(jié)果不在文
中列示, 僅對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述如表:
表. 指標(biāo)描述統(tǒng)計(jì)表
變量 樣本序數(shù) 財(cái)務(wù)指標(biāo) Min Max Mean Std.deviation Variance
x1凈資產(chǎn)中不良資產(chǎn)率 - 1.18182 0.7500 0.0307 0.09957 0.010
x2總資產(chǎn)中營(yíng)運(yùn)資本比率 - 4.35205 0.6757 0.0323 0.3225 0.104
x3凈資產(chǎn)利潤(rùn)率 - 0.91583 0.7500 0.0479 0.1442 0.021
x4總資產(chǎn)報(bào)酬率 - 0.23334 0.7995 0.050 0.0630 0.004
x5主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率 - 0.61137 1.000 0.209 0.1488 0.022
x6總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 0.00129 8.925 0.697 0.5758 0.332
x7流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 0.012 14.35 1.534 1.146 1.313
x8應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率 0.00 43.40 10.43 8.926 79.67
x9流動(dòng)比率 0.012 7.299 1.260 0.8265 0.683
x10資產(chǎn)負(fù)債率 0.01748 4.908 0.5410 0.2643 0.070
( 四) 提取主成分
1. 對(duì)指標(biāo)x1- x10 標(biāo)準(zhǔn)化, 求出標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)矩陣的相關(guān)陣
指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的公式為: ZXij=Xij- EXjDX! j( Xij 為第i 家公司第j 項(xiàng)財(cái)務(wù)比率的數(shù)據(jù), ZXij為Xij 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值, EXj 是第j 項(xiàng)財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù)的均值, DXj 是第j 項(xiàng)財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù)的方差。)部分指標(biāo)之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng), 的確存在信息上的重疊。
2.KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 球形檢驗(yàn)
由Bartlett 球形檢驗(yàn)可以看出, 應(yīng)拒絕各指標(biāo)獨(dú)立的假設(shè), 即指標(biāo)間具有較強(qiáng)的相關(guān)性。但是,KMO 統(tǒng)計(jì)量為0.644, 說(shuō)明各指標(biāo)間信息的重疊程度可能不是特別的高, 有可能做出的主成分分析模型不是很完善, 但還是值得嘗試的。
3.由相關(guān)陣計(jì)算特征根( λ) 、方差貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率表. 方差解釋表( Total Variance Explained), 可知第一個(gè)主成分的方差占所有主成分方差的25.074%, 前七個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率達(dá)到92.04%, 因此選前七個(gè)主成分已經(jīng)足以描述10 個(gè)財(cái)務(wù)比率所包含的信息。
4. 計(jì)算變量共同度
變量共同度表示各變量所含的信息能被提取的主成分解釋的程度, 由表5 中所示的變量共同度可知, 變量的共同度都在80%以上, 這七個(gè)主成分對(duì)各財(cái)務(wù)指標(biāo)的解釋能力是比較強(qiáng)的, 因此只考慮前七個(gè)主成分即可。5. 采用主成分法計(jì)算因子載荷矩陣, 通過(guò)因子旋轉(zhuǎn)解釋主成分的經(jīng)濟(jì)涵義.
因子載荷矩陣是各因子( 主成分) 在各變量上的載荷, 即各因子對(duì)各變量的影響程度。由于初始的因子載荷矩陣系數(shù)不是太明顯, 不利于公因子的解釋。為了使因子載荷矩陣的系數(shù)向0- 1分化, 對(duì)初始載荷矩陣進(jìn)行方差最大旋轉(zhuǎn)( Varimax), 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可以看出, 第一主成分( F1) 在x2、x9及x10 上有很大的載荷, 可以定義為償債能力的影響因子; 第二主成分( F2) 在x3、x4 上有很大的載荷, 可以定義為企業(yè)綜合盈利能力的影響因子;第三主成分( F3) 在x6 上有很大的載荷, 可以定義為總資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力的影響因子; 第四主成分( F4) 在x7 上有很大的載荷, 可以定義為流動(dòng)資產(chǎn)營(yíng)運(yùn)能力的影響因子; 第五主成分( F5) 在x5 上有很大的載荷, 可以定義為主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率的影響因子; 第六主成分( F6) 在x8 上有很大的載荷,可以定義為應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的影響因子; 第七主成分在x1 上有很大的載荷, 可以定義為不良資產(chǎn)率的影響因子。
6.通過(guò)Regression 回歸法估計(jì)因子得分函數(shù)系數(shù)矩陣
由因子得分函數(shù)系數(shù)矩陣, 將七個(gè)公因子表示為10 個(gè)指標(biāo)的線性形式, 主成分表達(dá)式模型如下:
F1 =- 0.008Zx1 +0.447Zx2 - 0.069Zx3 - 0.001Zx4 -0.056Zx5 +0.148Zx6 - 0.009Zx7 +0.008Zx8 +0.472Zx9 -0.294Zx10
F2 =- 0.017Zx1 +0.042Zx2 +0.801Zx3 +0.37Zx4 -0.158Zx5 - 0.077Zx6 - 0.05Zx7 - 0.016Zx8 - 0.168Zx9 -0.055x10
F3 =0.035Zx1 +0.007Zx2 - 0.299Zx3 +0.273Zx4 +0.025Zx5+0.613Zx6- 0.065Zx7- 0.037Zx8+0.364Zx9+0.483Zx10
F4 =- 0.019Zx1 - 0.02Zx2 - 0.005Zx3 - 0.087Zx4 +0.146Zx5 +0.22Zx6 +0.936Zx7 - 0.26Zx8 - 0.192Zx9 -0.437Zx10
F5 = 0.037Zx1 - 0.185Zx2 - 0.304Zx3 +0.17Zx4 +0.991Zx5- 0.037Zx6+0.131Zx7- 0.055Zx8+0.116Zx9+0.006Zx10
F6 =0.008Zx1 - 0.032Zx2 - 0.046Zx3 +0.038Zx4 -0.061Zx5 - 0.117Zx6 - 0.17Zx7 +1.073Zx8 +0.104Zx9 +0.059Zx10
F7 =0.998Zx1 +0.01Zx2 - 0.006Zx3 - 0.011Zx4 +0.029Zx5+0.033Zx6- 0.013Zx7+0.002Zx8- 0.035Zx9-0.017Zx10
變量Zxi ( i=1, 2⋯10) 是財(cái)務(wù)指標(biāo)Xi 標(biāo)準(zhǔn)化后的值
( 五) 借鑒阿爾曼多元Z 值判定模型的分析思路建立不良資產(chǎn)測(cè)評(píng)模型———G 模型
模型的表達(dá)式為:
G=a1F1+a2F2+a3F3+a4F4+a5F5+a6F6+a7F7ai= λiΣλ(i=0, 1⋯7)( ai 是主成分Fi 的方差貢獻(xiàn)率; λi 是主成分Fi的特征根; Σλ是主成分的特征根和) 根據(jù)以上計(jì)算所的數(shù)據(jù), 可以得到滬市A 股上市公司不良資產(chǎn)控制模型:
G=0.251F1+0.205F2+0.139F3+0.106F4+0.101F5+0.066F6+0.054F7
代入F1-F7 到G 模型中, 得:
G=0.0555Zx1 +0.0994Zx2 +0.0707Zx3 +0.1234Zx4 +0.07014Zx5+0.1202Zx6+0.079Zx7+0.0314Zx8+0.13097Zx9- 0.06067Zx10( 變量Zxi ( i=1, 2⋯10) 是財(cái)務(wù)指標(biāo)Xi 標(biāo)準(zhǔn)化后的值)
求出向量G [G1, G2, ⋯Gn] ( n 為樣本數(shù)) 值后, 對(duì)向量G 的元素做統(tǒng)計(jì)分析, 得到其最大值Gmax 和Gmin, 從而得出合理不良資產(chǎn)率控制的上下限[Gmin, Gmax], 檢驗(yàn)企業(yè)不良資產(chǎn)相對(duì)衡量指標(biāo)NPAs ( 凈資產(chǎn)中的不良資產(chǎn)率) 是否在上下限范圍內(nèi), 據(jù)以判定持有不良資產(chǎn)額是否合理;反之, 該模型為企業(yè)合理控制不良資產(chǎn)提供了參考界限。
四、本文的研究結(jié)論
本文以滬市A 股2006 年底全部上市公司為研究對(duì)象, 根據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)的原則要求, 剔除一部分上市公司后, 最終選取620 家上市公司為研究樣本, 借鑒阿爾曼多元Z 值判定模型的分析思路建立不良資產(chǎn)測(cè)評(píng)模型———G 模型。根據(jù)模型的要求, 首先計(jì)算出x1-x10 財(cái)務(wù)比率數(shù)據(jù), 然后對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化得到Zx1-Zx10, 把Zx1-Zx10代入G 模型, 得到向量G [G1, G2, ......Gn] ( n 為樣本數(shù), n=1, 2,......620) , 對(duì)G1, G2, ......Gn 統(tǒng)計(jì)分析,見表。
表. G 值描述統(tǒng)計(jì)
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation Variance
G 620 - 1.66695 1.78467 0.00000 0.39122372 0.153
Valid N (listwise) 620
由表可得出結(jié)論: 我國(guó)滬市A 股上市公司不良資產(chǎn)率應(yīng)控制在[- 1.667%, 1.785%] 范圍內(nèi), 超出此范圍的不良資產(chǎn)可能會(huì)給企業(yè)造成不利影響, 或者可能向投資者傳遞企業(yè)有盈余管理動(dòng)機(jī)的信號(hào), 從而提醒和幫助管理者判斷是否應(yīng)該進(jìn)行清產(chǎn)核資, 計(jì)提資產(chǎn)減值準(zhǔn)備。
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文章來(lái)源：當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理 （責(zé)任編輯： XL）
