民营控股多家上市公司的财务风险研究

作 者:

作者简介:
谢玲芳,上海交通大学管理学院博士研究生; 任荣明,上海交通大学管理学院教授,博士生导师(上海 200030)

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内容提要:

本文以2000-2002年在上海和深圳证券市场公开交易的民营上市公司为基础进行了实证研究,民营企业根据其控制上市公司家数的不同分为控股单家和控股多家公司。与国有控股公司相比,民营控股多家上市公司形成超级金字塔控制链条,易导致经营和管理上的风险,尤以财务风险最为突出。本文通过财务预警Z值模型计算出三组样本Z值,并通过配对样本检验和多因变量线性模型方差分析等方法对其财务风险进行对比分析,发现民营控股多家上市公司财务风险最大,且有继续扩大的趋势。为防范金融风险,文章最后给出相关监管措施和建议。


期刊代号:F22
分类名称:乡镇企业、民营经济
复印期号:2004 年 12 期

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      导言

      民营上市公司的发展越来越受到人们的关注,企业通过IPO、MBO、买壳三种方式成功上市后融资渠道变得更宽,很多民营企业已不满足于控制一家上市公司,他们通过并购重组,受让国有股权,直接控股上市公司的母公司等各种方式获得了对多家上市公司的最终控制权,形成了复杂的金字塔控制链条,据笔者最新统计,控股多家上市公司的中国民营企业有46家,控制的民营企业除大陆的企业外,还有在香港、新加坡和美国等上市的企业,共计138家,这个数字还在不断地增长中。

      民营控股多家上市公司的问题渐渐浮出水面,特别是其财务风险。去年周正毅被查时,其控股的四家上市公司股票价格同时下跌,引发了二级市场股价的巨幅波动。今年初以来,德隆系的股票被多次质押,接着连续跳水(如表1所示),导致资金链断裂,引起投资者的普遍忧虑。

      表1 德隆系股票近期表现及同时期大盘总体指数

       德隆系股票近期表现

      时间段

      股票名称

      涨幅

      2004.01.05-2004.04.13新疆屯河-32.54%

      2003.12.31-2004.04.13湘火炬 -42.05%

      2004.03.25-2004.04.13合金投资-16.87%

      2004.02.13-2004.04.13ST中燕 -28.99%

      2004.02.19-2004.04.13天山股份-22.83%

      注:跌幅以各股票近期股价高点到4.13收盘价止

       同期沪深股指表现

      2004.01.05-2004.04.13上证指数+13.05%

      深成指+14.10%

      置身于竞争激烈的经济社会之中,企业随时会面临财务失败的威胁。正确地预测企业财务困境,对于保护投资者和债权人的利益、经营者防范财务危机,以及对政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险,都具有重要的现实意义。相对控股单家公司来说,控股多家上市公司的企业一旦爆发财务风险,将会产生连锁效应,波及同一控制人或家族控制下的其他上市公司,对投资者、债权人等利益相关者乃至整个市场都会产生一定的影响,德隆系和周正毅案例清楚地表明这种风险发生的危害性。

      因此,本文拟将通过对民营控股多家上市公司的长期财务风险、短期财务风险,特别是通过财务危机预警模型计算出的Z值等指标进行综合实证分析,并与国有控股上市公司、民营控股单家上市公司进行对比,试图揭示民营控股多家上市公司隐藏的财务风险问题。

      理论分析及相关文献的评述

      财务风险通常分为短期风险和长期风险两类。短期财务风险要求公司用较快的变现能力来化解,所以这类指标也被称作变现能力指标,一般用流动比率和速动比率来测度。长期财务风险反映企业偿还长期负债的能力,主要用资产负债率和产权比率衡量。

      财务失败指一个企业无力偿还到期债务的困难和危机。从资产存量角度看,财务失败表现为企业总资产账面价值低于总负债账面价值,即企业净资产为负数;从现金流量角度看,财务失败表现为企业现金流入小于现金流出,即企业现金净流量为负数。财务失败预警模型是利用及时的数据化管理方式,通过全面分析,反映企业内、外部经营情况的各项资料,将企业存在产生潜在的财务失败风险预先告知经营者和其他利益相关者的一套工具。通过这套工具警戒经营者,探究产生风险的原因,提前做好防范措施。

      关于财务风险的预测最早由比弗(Beaver,1966)提出了单变量判定模型。比弗判定的程序是:首先使用5个财务比率作为变量,对79家经营失败的公司和79家经营未失败的公司进行一元判定预测,发现现金流量与负债总额的比率能够最好地判定公司的财务状况(误判率最低);其次是资产负债率,并且离经营失败日越近,误判率越低,预见性越强。

      另一美国学者奥曼(Altman,1968)提出了多元Z值判定模型。该模型运用五种财务比率,通过加权汇总产生总判别分(Z值),用Z值进行判定,从而克服了单变量模型出现的对于同一公司,不同比率预测出不同结果的现象。其实证结果表明,在破产前一年的预测准确性较比弗模型有较大提高,但在破产前5年进行预测,其准确性却不如比弗的模型。奥曼的多元Z值判定模型的重要性在于他使用几个变量综合进行估计,一个变量无法描述企业所有必备的特性,而一个一个地分析比率,不仅比较复杂,也难以从中看出整体的财务状况。因此,把所有比率合并入一个方程式较为可取。

      按照这一模式,当Z〈2.765时,企业属于破产之列。奥曼的样本来源为1946年至1965年期间提出破产申请的33家企业和相对应的33家非破产企业。经检验,66家企业中有63家企业预测正确,正确率极高。经实践证明:即公司破产一般发生在该公司每一次打分出现负值后的三年里。按该模型Z值大于2.765时,表明企业的财务状况良好;当Z值小于1.81时,企业财务状况堪忧。该模型在西方预测公司破产的准确率可以达到70%-90%。公司破产一般发生在第一次Z值出现负数的3年里。

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