前言：尋找寫作靈感？中文期刊網(wǎng)用心挑選的Z值模型在農(nóng)業(yè)公司財務預警中應用，希望能為您的閱讀和創(chuàng)作帶來靈感，歡迎大家閱讀并分享。

摘要：文章選取了2016~2019年在滬深上市的農(nóng)業(yè)企業(yè)為樣本，對Altman的Z值模型在農(nóng)業(yè)上市公司財務預警中的適用性進行了實證檢驗。結(jié)果表明：Z值模型對ST企業(yè)受到ST處理前一年預測的準確率為100%，前二年預測的準確率為75%；把非ST企業(yè)正確判斷為財務狀況正常企業(yè)的比例為78.73%。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)上市公司；財務失敗；Z值模型；財務預警

一、引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎性行業(yè)，農(nóng)業(yè)的健康發(fā)展對于保障國家糧食安全、維護社會穩(wěn)定、拉動其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。國家歷來十分重視農(nóng)業(yè)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)上市公司作為行業(yè)龍頭自然成為做大做強農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵。然而，農(nóng)業(yè)企業(yè)因為天氣狀況、疫情、病蟲害等原因經(jīng)營、財務狀況不穩(wěn)定。另外，和一般的工業(yè)制造企業(yè)相比，農(nóng)業(yè)企業(yè)的主營業(yè)務如養(yǎng)殖、林木培育、良種開發(fā)等普遍具有生產(chǎn)周期長、受自然條件影響大、資金回收速度慢等特點，這些在給企業(yè)帶來財務安全隱患的同時，對企業(yè)的財務管理和風險預警能力提出了新的要求。考慮到我國資本市場發(fā)展不夠成熟和農(nóng)業(yè)企業(yè)的特殊性，檢驗Z值模型在我國農(nóng)業(yè)上市公司的適用性，借以建立一套財務預警體系以幫助管理層和外部投資者改善決策就顯得至關(guān)重要，檢驗方法也可以用于檢驗Z值模型在其他行業(yè)的適用性。

二、文獻回顧

財務預警模型自20世紀30年代被西方理論界提出以來，不斷發(fā)展完善，先后出現(xiàn)了單變量判別模型、多元線性判別模型、線性概率分析、邏輯回歸分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型等。Fitzpatrick（1932）是較早研究財務預警的學者，他通過對比19對失敗和非失敗企業(yè)的13個財務比率發(fā)現(xiàn)兩類企業(yè)的財務比率差異很大。Beaver（1966）挑選了158家企業(yè)作為樣本，運用單變量模型分析了30個財務指標的失敗預測能力，結(jié)果表明現(xiàn)金流量與負債比率預測準確率最高，其次是資產(chǎn)收益率。Altman（1968）首次利用多變量模型預測企業(yè)的財務風險，并命名為Z模型，該模型比以前的單變量模型對于財務失敗的預測能力更好，國內(nèi)的周守華等（1996）在阿爾曼模型的基礎上提出來F分數(shù)模型。Ohison（1980）首次提出條件概率模型。Salchenberger（1992）在金融企業(yè)財務預警中建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，國內(nèi)的楊保安利用神經(jīng)網(wǎng)絡模型獲得了與實際情況基本一致的實驗結(jié)果。韓國的B.S.Ahn和英國的FengYuLin等通過把兩種以上的模型結(jié)合起來以建立綜合的財務預警模型，結(jié)果表明比單一的模型預測效果更好。對于財務危機的界定標準國內(nèi)外學者有很多種不同的看法，鑒于我國的實際情況，本文借鑒了吳世農(nóng)、盧賢義（2001）的做法，將企業(yè)因連續(xù)兩年虧損等原因而被ST作為其財務危機的標志。文章通過把Z值模型引入到我國農(nóng)業(yè)上市公司財務預警的實踐中，分別檢驗了Z值模型把ST企業(yè)正確預測為財務失敗企業(yè)以及把非ST企業(yè)預測為財務正常企業(yè)的準確率，最后通過分析影響Z值大小的關(guān)鍵因素提出了提高資產(chǎn)流動性、建立財務危機預警機制等建議。

三、實證研究

（一）樣本選取。本文的研究對象為截至2020年第二季度滬深兩市的農(nóng)業(yè)上市公司，包括上海A股、深圳A股、中小板、創(chuàng)業(yè)板等板塊，農(nóng)業(yè)上市公司名單來自中國證監(jiān)會2020年第二季度公布的上市公司行業(yè)分類結(jié)果。該名單共有農(nóng)業(yè)上市公司43家，其中湘佳股份2020年4月24日才上市，沒有研究年度的數(shù)據(jù)，立華股份2019年2月18日上市只取得2019年一年的數(shù)據(jù)，其他41家公司均獲得了2016~2019年四年的數(shù)據(jù)，共取得165個樣本。為了研究方便，本文把樣本企業(yè)中受ST或*ST處理的公司歸為財務失敗的公司，把非ST和*ST公司歸為財務狀況正常的公司。統(tǒng)計后發(fā)現(xiàn)2016年到2019年間被ST或者*ST處理的公司共計6家，其中云投生態(tài)2019年4月30日受*ST處理、敦煌種業(yè)2019年3月20日受*ST處理、東方海洋2019年2月23日受ST處理、景谷林業(yè)從2012年10月9日后一直受ST或*ST處理、新賽股份2017年5月17日受*ST處理，2018年4月4日摘帽、獐子島2016年5月4日至2017年3月31日受*ST處理。

（二）研究方法。Z值模型是Altman通過對美國1945~1965年間制造業(yè)的33家破產(chǎn)公司和33家經(jīng)營正常的公司進行充分研究后提出的，Altman從20多個財務指標中總結(jié)出4~5個來計算、預測企業(yè)的財務狀況。其計算方法就是根據(jù)每個變量對于預測企業(yè)財務風險作用的大小分別賦予不同的權(quán)重，然后通過加權(quán)計算出Z值，最后通過Z值所在區(qū)間就可以了解企業(yè)財務危機的程度。計算公式如下：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5其中，X1=凈營運資本總資產(chǎn)＝流動資產(chǎn)-流動負債總資產(chǎn)這一指標反映企業(yè)的短期償債能力。一般情況下，營運資本越多，企業(yè)不能償還到期債務的可能性越小。X2=留存收益總資產(chǎn)＝盈余公積+未分配利潤總資產(chǎn)這一指標衡量企業(yè)積累的利潤，反映企業(yè)的經(jīng)營年限。X3息稅前利潤總資產(chǎn)＝利潤總額+財務費用總資產(chǎn)這一指標衡量的是在不考慮稅收和融資的影響下企業(yè)資產(chǎn)生產(chǎn)能力利用的情況，是衡量企業(yè)利用債務資本和所有者權(quán)益總額取得盈利的指標。該指標越高，表明企業(yè)資產(chǎn)的利用效果越好，經(jīng)營管理水平越高。X4=股東權(quán)益市場價值總負債＝流通股股數(shù)*每股市價+非流通股股數(shù)*每股凈資產(chǎn)總負債這一指標反映股東提供的資本和債權(quán)人提供的資本的相對關(guān)系，說明企業(yè)財務結(jié)構(gòu)是否穩(wěn)定，反映了債權(quán)人投入的資本受股東資本的保障程度。該比率越高企業(yè)破產(chǎn)的風險越小。X5=銷售收入總資產(chǎn)＝主營業(yè)務收入+其他業(yè)務收入總資產(chǎn)這一指標衡量企業(yè)產(chǎn)生銷售額的能力，指標越高，表明資產(chǎn)的利用率越高。通過大量的實證研究，Altman發(fā)現(xiàn)Z值大于2.99時企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績良好、財務狀況穩(wěn)定，破產(chǎn)風險很小，這一區(qū)間稱為安全區(qū)。1.8?Z?2.99時，為灰色區(qū)，表明企業(yè)的財務狀況不確定，是否破產(chǎn)情況不明。Z<1.8時為表明企業(yè)經(jīng)營狀況很糟，破產(chǎn)概率很大。

（三）分析結(jié)果。Z值公式中的數(shù)據(jù)除了盈余公積、未分配利潤來自巨潮資訊網(wǎng)的上市公司年報外，其他數(shù)據(jù)均來自通達信，同花順等軟件，數(shù)據(jù)來源可靠。所有數(shù)據(jù)經(jīng)過收集整理后使用EXCEL計算得出Z值。計算結(jié)果如表2所示。1.ST企業(yè)分析結(jié)果ST或*ST企業(yè)的Z值見表3，從中表1分析結(jié)果Z>2.99安全區(qū)，破產(chǎn)概率很小1.8?Z?2.99灰色區(qū)，財務狀況不確定Z<1.8破產(chǎn)概率很大 表格說明：1.特殊企業(yè)說明：（1）湘佳股份2020年4月24日才上市，沒有2016年到2019年的股價、流動股股數(shù)等數(shù)據(jù)，所以表中未統(tǒng)計其Z值；（2）立華股份2019年上市，表中只有其2019年的數(shù)據(jù)2.疫情是2020年1月之后才爆發(fā)的，對于2019年公司的各項數(shù)據(jù)基本沒有影響，所以各公司2019年的Z值代表的應是正常水平以統(tǒng)計出Z值模型對于ST或*ST企業(yè)財務危機的預測準確率。從表3中可以計算得出，Z值模型對ST企業(yè)受到ST處理前一年預測的準確率為100%，前兩年預測的準確率為75%，可見Z值模型對ST企業(yè)預測的準確率很高,并且越臨近受到ST處理的年份準確率越高。2.非ST企業(yè)分析結(jié)果非ST企業(yè)的Z值計算結(jié)果，如表4所示。從表4可以看出，Z值模型把非ST企業(yè)錯誤預測為財務失敗企業(yè)的比例平均為21.27%，把非ST企業(yè)正確預測的比例為78.73%。正確預測的包括兩種情況：一種是Z值介于1.8和2.99之間的灰色區(qū)內(nèi)，財務狀況不太穩(wěn)定的企業(yè)，其比例為19.9%，例如，以生豬養(yǎng)殖與銷售為主業(yè)的002714牧原股份2018年受非洲豬瘟疫情的影響，公司利潤總額從2017年的23.66億降至2018年的5.26億，受此連累當年Z值從2016年的1.907降至1.477，2019年豬肉價格大漲，公司利潤暴漲至63.19億，公司股價也從16.56元每股漲至51.91元每股，當年Z值為3.109。另一種情況是Z值大于2.99，財務狀況良好的企業(yè)，其比例為58.83%，這說明我國農(nóng)業(yè)上市公司中財務狀況良好的企業(yè)比較多。

四、結(jié)論與對策

本文通過實證研究發(fā)現(xiàn)，Z值模型在預測農(nóng)業(yè)上市公司財務狀況時具有較高的準確率，可以作為管理者改善經(jīng)營管理決策的依據(jù)，債權(quán)人和股票投資者也可以以其為參考做出投資決策。在計算Z值時，應避免受極端值的影響，以免影響預測的準確率。鑒于以上分析，為了改善企業(yè)的財務狀況，對管理者提出下述建議。第一，提高資產(chǎn)流動性。通過計算樣本企業(yè)的流動比率，發(fā)現(xiàn)流動比率的大小和Z值成正比，因此，管理層應注意提高資產(chǎn)流動性以保障對于短期負債的支付能力，從而改善企業(yè)的財務狀況。第二，合理選擇籌資方式，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)。橫向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)財務失敗企業(yè)的資產(chǎn)負債率是財務狀況正常企業(yè)的2倍有余；縱向?qū)Ρ劝l(fā)現(xiàn)，在被ST處理的前幾年內(nèi)多家ST企業(yè)的資產(chǎn)負債率呈上升趨勢。可見過高的負債水平是造成財務失敗的主要原因之一。為此，企業(yè)應該合理選擇籌資方式，首先，在合理利用財務杠桿的前提下，盡量選擇用普通股和留存收益來籌資，這樣既可以降低資產(chǎn)負債率，又可以減少固定的利息負擔；其次，多利用商業(yè)信用等籌資方式以降低籌資成本。第三，建立財務預警機制。企業(yè)的財務危機是逐漸積累而形成的，并且在初期不易被發(fā)現(xiàn)，財務危機一旦爆發(fā)對于企業(yè)的影響是致命的，甚至可能導致企業(yè)破產(chǎn)，所以，有必要建立一套財務預警體系。本文研究發(fā)現(xiàn)，Z值模型對于受ST處理的農(nóng)業(yè)上市公司在其財務失敗前一年預測的準確率達到了100%，財務失敗前兩年預測準確率也有75%，因此，管理層可以通過計算Z值來評估企業(yè)面臨的財務狀況，對公司可能或?qū)⒁媾R的財務危機事先進行預警。

作者:李朋濤 單位:寧夏大學經(jīng)濟管理學院