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   ［摘 要］财务失败界定为由于财务状况异常而被退市风险警示进入特殊处理版块。上市公司的资产流动性可通过12个变量指标，分别反映短期偿债能力、长期偿债能力、资产周转能力和现金流量运行情况。运用因子分析法建立模型，分析资产流动性可对财务失败起到一定的警示作用。

　　［关键词］ 财务失败；资产流动性；因子分析
　 　　
　　从中国证券市场对上市公司实行“特别处理”制度以来，2003年、2004年分别有113家和123家上市公司被特别处理。笔者发现一些上市公司的流动性财务指标在被特别处理之前已经有些显著的异常，然而这并未引起管理当局足够的注意和警觉。发达国家的统计资料表明，大约4/5的破产企业是由于现金不足导致的，这说明它们的资产流动性不足。企业资产的流动性是企业偿还债务与持续变现的能力，它主要取决于企业资产的构成情况和融资方式。因此有必要对上市公司的资产流动性进行分析，进而明确在流动性财务指标中哪些必须引起管理当局的注意和警觉，以便及早地避开和化解财务危机，并为建立预警机制提供参考。
　　
　　一、上市公司财务失败的特殊界定 　　
　　国内外大多数学者对于财务失败都是围绕着债权人的清算和企业破产而界定的。随着中国股票市场的发展，中国对上市公司的管理越来越严格，对上市公司的财务失败的界定也不同于一般企业，新的退市机制对财务失败的上市公司作出了更加严厉的警告。2001年12月，中国证监会在总结退市实践的基础上，根据实施过程中的有关情况和各方面的反映，修订并发布了《亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法（修订）》。该办法规定：公司连续三年亏损，其股票即暂停上市。2003年4月4日发布并开始实施退市风险警示制度，它是在原有“特别处理”基础上增加的一种特别处理，其主要措施是在其股票简称前冠以“*ST”字样，以区别于其他股票；在交易方面，被实施退市风险警示处理的股票，其报价的日涨跌幅限制为5%。这主要是考虑到上市公司如果连续三年出现亏损将被暂停上市，因此在其年报显示连续两年亏损时，有必要进行“退市风险警示”。退市风险警示制度是根据有关暂停上市和终止上市的规定，为了向投资者充分警示上市公司存在终止上市的风险，同时又与其他异常状况实行特别处理的风险警示区别而制定的。由于“其他状况异常”而被特别处理的情况有很大的不确定性，难以从财务角度进行有效的预测，而“财务状况异常”的情况符合我们一般认为企业的财务状况不健康的判断，所以笔者将财务失败界定为由于财务状况异常而被退市风险警示进入特殊处理版块。
　　
　　二、因子分析方法简介 　　
　　设有n个样本，每个样本观测p个变量。为了对变量进行比较，消除由于观测量纲的差异及数量级所造成的影响，笔者将样本观测数据进行标准化处理，使标准化后的变量的均值为0，方差为1。为方便把原始观测变量和变换后的新变量均用X表示。设原公共因子变量为Y₁，Y₂，…，Y_m，经标准化后的公共因子变量记为F₁，F₂，…，F_m（m
　　
　　三、资产流动性因子分析 　　
　　（一）样本的选取
　　根据上述的标准，笔者随机选定了2005年被宣布特别处理的33家上市公司中因财务状况异常而实行退市风险警示的10家制造业上市公司为样本，同时按照同时期、同行业的要求，按照一一对应的原则，选取了10家财务健康的上市公司作为匹配的样本，组成一个由20家组成的估计样本组（如表1）。
　　
　　（二）资产流动性衡量指标的选取
　　选取的财务指标要满足全面性、可操作性及协调性等原则。流动性指标的选取是根据学术界对流动性的界定作为标准的，笔者把它共分为4类，分别反映短期偿债能力、长期偿债能力、资产周转能力和现金流量运行情况。其中前三类是以权责发生制为基础的，符合会计上的要求，第四类是以收付实现制为基础的（如表2）。
　　
　　（三）因子分析过程
　　把估计样本组在被宣布*ST的前三年财务比率数据，运用SPSS软件和EXCEL表格进行因子分析，为了使变量满足趋同性的要求，将初步选定的12个指标中的资产负债率（X₄）和负债权益比率（X₅）进行取倒数的运算，为了简化起见把它们分别记为X₄*和X₅*。
　　1. 因子分析适用条件的检验
　　SPSS软件提供了因子分析方法的检验，一般为KMO和巴特莱特（Bartlett's）球体检验，本文的检验结果为0.718（见表2-表3所示），因此估计样本组通过检验可以进行因子分析。
　　2. 求取因子
　　通过检验以后，获得12个指标的相关矩阵，通过因子分析和数据处理的过程，得到各主成分以及贡献率表格（见表4略）

  　因子分析一般把特征值1作为选取的标准，在表4中可以看出，特征值大于1的主成分共有4个，累计贡献率为80.823％，因此采取4个主成分来代替原来的12个财务比率，这四个主成分包含了原有的80.823％的信息。
　　3. 输出因子载荷矩阵并进行经济解释
　　我们需要得到12个指标和4个主因子的负荷量（各主成分与原始的财务指标之间的相关系数），因子负荷矩阵如表5所示。
　　从表5中可以看到：（1）在因子1中，X₁，X₂，X₄*，X₅*的因子负荷量都大于0.9以上，远远地超过其他的财务比率。这说明，主成分1主要是由流动比率、速动比率、资产负债率和负债权益比率来反映的，代表了企业的短期和长期偿债能力。（2）在因子2中，X₁₁，X₁₂的因子负荷量比较大，它主要代表的是企业现金流量的状况。（3）在因子3中，主要是X8的因子负荷量远远大于其他的财务指标，因此代表的是存货的周转能力。（4）在因子4中，X9的因子负荷量是最大的，主要代表了资产的周转能力。
　　4. 因子评分，建立模型
　　因子分析的数学模型是变量为因子的线性组合，而在实际中用因子代替变量更有利于描述研究对象的特征，即因子得分函数，用它来计算每个样本的因子得分。在确定了主成分的经济意义之后，得到各主成分与原始财务比率之间的线性表达式，这个系数矩阵就是由因子系数矩阵来提供,最后得出因子得分函数：
　　设因子为Z，则（2-9）：
　　
　　将估计样本组的财务比率代入上面的公式（2-9）、（2-10）中，计算得到各上市公司的分值（如表6所示）。
　　把计算的结果按照从小到大的顺序进行排列，把中位数作为预测的分割点，力求它能有效地区分。经计算发现中位数为0.018。把PS=0.018作为分界点时，模型的判别率最高，非*ST的公司超过0.018比率的共计9个，而*ST的公司小于0.018的也有9个，总样本的判别率达到了90％。
　　5. 模型的检验
　　为了验证这个模型的判别效果，笔者用另外20家检验样本组进行检验，检验分值结果如表7所示。
　　根据PS＝0.018的分割点来判断，不难发现，在*ST公司当中有7个公司的PS预测分值是小于0.018的，所以判别率为70%，而在非*ST公司中，预测分值大于0.018的一共有7个，判别率为70％，所以总的看来，检验样本组的判别率为70%。
　　
　 　四、结论
　　 中国把现金流量表纳入报表体系之中以后，对现金流量的分析更应该引起重视，因此应当把以收付实现制为基础的现金流动性指标与传统的流动性指标结合起来，组成一个比较完善和综合的流动性指标体系。研究的局限性在于由于实际中衡量上市公司的资产流动性的指标和因素远比这12个要多很多，公司遇到的财务状况往往比预期的要复杂，所建立的模型也只能在一定程度上反映上市公司资产流动性的状况。预测结果显示，在影响财务状况的众多因素中，企业资产流动性的作用不容忽视，特别要重视考察企业的短期和长期偿债能力。资产流动性在一定程度上对财务失败起着很好的警示作用。
　　
　　［参考文献］
　　［1］刘先勇，段宝福，等．SPSS10.0统计分析软件与应用［M］.北京：国防工业出版社，2002.
　　［2］曾志坚.上市公司资产流动性与财务预警的实证分析［D］.湖南：湖南大学工商管理学院，2003.
　　［3］Stephen A.Ross，Randolph W，Westerfield.jerry F.Jaff．公司理财［M］.吴世农，等译.北京：机械工业出版社，2000．
　　［4］Opler.T，Pinkowitz.L．The Determinants and Implications of Corporate Cash Holdings［J］．Journal of Financial Economics，1999，（52）：3～46.