煤炭上市公司財務風險評價探討范文

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摘要：從定性與定量兩方面分別運用專家評分卡模型和因子分析模型，選取A股煤炭上市公司2012－2016年的相關數據，構建企業財務風險綜合評價模型，對煤炭上市公司的財務風險作出評判，從政策機遇、循環經濟、人員素質、財務運作及技術創新等方面提出了對策建議。

關鍵詞：煤炭上市公司；財務風險；財務預警；風險評價

1文獻綜述

國外對于財務風險的研究相對超前，在19世紀初，西方經濟學家就提出了“風險”這一概念，經濟學家對于財務風險的研究處于一個日趨完善的狀態。K．Y．Tam和M．Y．Kiang（2002）利用人工神經網絡模擬方法對公司財務風險預警系統進行研究，發現公司財務風險預警系統適應于人工神經網絡方法，在預測風險時人工神經網絡的精準度更高，并且該模型在更復雜的金融環境中也可以對財務風險作出預測。人工神經網絡方法的理論基礎較為抽象，其理論的準確性和科學性需要進一步改進，抽象的理論依據極大地限制了該理論的應用范圍。M．C．Odom和R．Sharda（2011）選擇正常經營的64家公司和經營失敗的65家公司作為研究樣本，利用人工神經網絡法來構建公司財務風險預警模型，研究結果表明，該神經網絡法與之前的模型相比能更好地預測公司的財務風險。Ohlson（2006）利用模型分析法，即Logit二元模型預測公司財務風險，研究發現了預測公司財務風險狀況相對準確的4個因素，即公司財務資本結構、公司規模大小、經營收益和資金流動性，并且通過這些因素能夠估算出公司的破產概率。國內對于財務風險的研究相對落后，我國經濟學家在20世紀80年代末期開始進行該項研究。周首華（1996）在Z計分模型的基礎上提出了F分數模型，在模型中加入了現金流量對財務風險的影響，有力地支持了所建立的財務預警模型。張友棠等學者（2012）將系統動力學運用到控制企業財務風險預警的模型中，使行業與企業在風險方面的關系能更直觀地表現出來。他將財務風險根據行業內特征類型的不同劃分為潛伏期、發作期、惡化期3種形式，并由此提出企業財務風險不單是由于內部控制的不恰當，而且與外部環境有著不可分割的關系。在此基礎上，結合現金流量指數構建了企業財務預警指標測度系統。彭中文等學者（2014）用固定效應模型對中國房地產上市公司進行數據的實證分析，結果證明國家宏觀政策與公司治理結構均會對企業財務風險產生影響。王文紅（2015）使用蒙特卡羅法（MonteCarlo）模擬對上市公司財務風險進行評價，在評價過程中引入了凈現值、內部收益率等指標，同時在模擬的情況下，對公司各種投資方案的財務風險進行科學評價。李春玲（2015）運用邏輯回歸分析法研究航空公司的財務風險，奠定了財務風險預警的邏輯回歸模型基礎，有效證明了該方法對財務風險防范的作用。綜上可以看出，國內外學者對企業財務風險預警評價方面的研究較多，其研究方法和主要結論對本文均有借鑒意義。但是，這些研究均以企業內部控制和定量分析為主，缺乏外部環境因素對企業財務風險影響的分析和評價。另外，對我國煤炭企業在現行政策環境、經濟形勢和行業狀態下的財務風險更是缺乏研究?；诖耍疚膹钠髽I外部和內部兩方面建立定性和定量相結合的模型，綜合分析評價我國煤炭企業現階段財務風險狀況，旨在為企業有效防范和管控財務風險提供指導和借鑒。

2煤炭企業財務風險分析

2．1煤炭企業面臨的外部環境分析

（1）從經濟政策方面來看，近10年來，煤炭行業對固定資產投資的加大導致在建產能不斷增加，同時，國內煤炭的需求量在逐漸減少，這使得煤炭市場的供需嚴重不平衡。對于煤炭產業來說，目前所面臨的首要問題就是產能過剩。2017年上半年，國家各部委出臺了一系列煤炭產能相關的政策調整，通過對落后產能的連續淘汰，改善了當前市場環境，使煤炭價格持續在一個合理的范圍內，煤炭企業的利潤也逐步提高。然而，煤炭行情雖然暫時轉好，但并不意味著煤炭行業本身存在的結構性矛盾問題已經被從根源上解決，繼續實施去產能政策和持續的轉型升級仍然是產業發展的頭等大事。2017年4月，國家發改委、國家能源局出臺的《能源生產和消費革命戰略（2016－2030）》強調，到2020年將能源消耗總數保持在50億t標準煤以內，進一步降低煤炭消耗比重，增量發展清潔能源。風能、太陽能、天然氣等其他清潔能源越來越受到重視，產量逐年遞增。（2）從環境方面看，由于生態環境的不斷惡化，溫室效應、全球變暖成為人們不得不關注的問題，全國各地的霧霾等極端天氣時刻影響著人們的日常生活，煤炭的燃燒更是加快了全球變暖的步伐。低碳綠色、可持續發展對我國以及全球來說都迫在眉睫。以煤炭為主營業務的各大企業都將受到極大的威脅，原本的傳統企業需要快速有效地轉變其生產經營模式以適應低碳經濟下的可持續發展。與此同時，企業發展也面臨著各項法律法規及相關政策方面的極高要求。

2．2煤炭企業面臨的內部風險分析

（1）企業內部管理機制不完善，導致企業內部管理只基于表面，最終將造成企業經營業績不佳，乃至倒閉。煤炭企業并非沒有完善的內控體系，而是在正常經營管理過程中認為內部控制無關緊要，無視制度的存在。究其根本，主要是因為公司對于財務風險的內部控制體系沒有起到最初設立相關制度時的初衷，并未發揮其職能。再加上風險尚未來臨時人們通常會有一定的僥幸心理，選擇性的忽略風險內控，而有些公司財務人員相關知識與經驗不夠豐富，對危機的洞察不夠敏銳，這樣的內部控制體系未起到有力的制衡作用，導致中高層領導及財務人員將風險內控當成擺設，忽視公司正規工作流程。（2）企業對外投資擴張缺乏正確認識，盲目對外擴張會導致內部控制失敗的風險增加。企業發展中規模的擴張會使管理難度加寬加深從而降低內部信息傳遞效率，這就需要加強監控職能來保證信息質量，一旦發生企業內部控制的失效，在各個財務環節中財務人員無法協調處理所出現的問題，就會對企業的穩定發展造成影響，使可能呈現出的財務風險擴大。同時在企業對外投資時，財務人員未能對投資風險有充分認識，在管理層需做出決策時會因能力有限而出現投資失誤。（3）資產負債比例過高，資金結構不合理。根據國泰安（CSMAR）數據統計，2012－2016年27家上市煤炭企業的平均資產負債率達到58％，其中新集能源的資產負債率甚至達到了84％。由于煤炭行業整體不景氣，各大銀行均減少了與煤炭企業的合作，導致煤企融資出現困難。而直接融資的成本普遍偏高，財務費用有增無減，煤炭銷售艱難，都使得煤炭企業的發展舉步維艱。

3財務風險評價模型構建

采用專家評分模型與因子分析評價模型的結合，通過所收集的企業財務數據資料，分析當前公司的財務風險狀況。定性與定量兩個方面的結合可以更客觀合理地識別判定風險，對危機企業發出評價以防范風險的發生。

3．1定性評價———專家評分卡模型

建立專家評分模型是基于煤炭企業財務風險的調查問卷結果建立的，調查對象由高校教授及副教授、研究院所人員、企業高管共31人組成，最終收回有效問卷25份。問卷調查分為兩個階段，首先是根據專家投票，選出可能對煤炭企業產生財務風險的影響因素并確定相對權重。具體投票結果共有10個因素入選，分別是：國家宏觀政策α1、物價變動風險α2、利率變動α3、客戶信用等級α4、同業競爭對手實力α5、公司治理結構α6、財務人員專業素養α7、公司內部管理制度α8、籌資規模方式α9以及公司發展方向α10。其次是打分階段，要求參與者對選出的評判因素進行取值段為0～10分的分數范圍打分。

3．2定量評價———因子分析評價模型建立

3．2．1樣本選取本文研究對象為A股煤炭行業上市公司，根據國泰安數據庫（CSMAR）公布的資料選取并整理數據，刪除缺失及特大異常數據，采用中國證監會2012年修訂的《中國上市公司分類指引》中做出的行業分類方法，剔除ST公司最后選擇了24家煤炭行業上市公司2012－2016年的數據確定指標并建立模型，運用2016年的數據進行模型的應用，并對這24家公司做出相關分析。

3．2．2財務風險評價指標確定構建評價模型的核心在于選取財務風險評價指標。結合煤炭行業的實際情況，按照普遍性、相關性、準確性、有效性、可操作性的原則，本文從償債能力、運營能力、盈利能力、發展能力和現金流動能力5個方面最初選取了20個具有代表性的初始財務指標。

3．2．3數據處理為了對企業財務風險有充分了解，便于全面、精確地描述問題，本文收集了處理后24家煤炭上市公司近5年的20個具有代表性的財務變量指標。使用收集的財務報告數據計算后，已經確定的財務風險衡量指標中，有些變量不一定可以真正發揮作用，還可能加大計算的工作量，而已經收集到的變量數據之間通常存在一定的相關性，因此可以對這些變量進行降維處理，需要通過因子分析的方法確立煤炭企業財務風險指數的權重。（1）處理指標數據。進行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗，KMO檢驗和巴特利特球體檢驗是兩個常用于測試數據是否適用于因子分析的統計指標。本文借助SPSS19．0對已經確立的財務風險測度各項指標進行KMO檢驗和巴特利特球體檢驗，以此來分析是否適合精簡已選擇的財務風險指標。檢驗結果顯示：KMO檢驗值為0．566，大于Kai－ser做出的度量標準0．5，通過檢驗；巴特利特球體檢驗的結果顯示Sig．為0．000，小于顯著性水平0．05。結合兩項檢驗結果可知，已確立的財務風險警度指標顯示出較強的相關性，樣本指標經過測試后顯示可以進行因子分析。（2）確定主成分。提取出初始特征值大于1的因子為主要因子。經過正交旋轉后從特征值與累計貢獻率的計算結果可以看出，前7個公因子的特征值均大于1，其方差貢獻率分別為28．191％、12．686％、12．051％、9．074％、7．845％、6．423％、5．554％，同時累計方差率已經達到了81．796％。由此可以認為變量選取出的信息損失較少，因子分析的結果更為理想。（3）確定量化模型。經過對比可以發現，與主成分載荷矩陣相比，旋轉后的因子載荷矩陣表示出了更加顯著的特征。對因子進行Kaiser標準化的斜交旋轉使因子載荷矩陣的解釋性得以增強，且得出因子得分系數矩陣和主因子綜合得分。

3．3綜合風險評價模型

建立在定性評價和定量評價的基礎上，綜合考量定性風險Q值和定量風險F值，按照專家調查結果確定的權重系數，前者為0．3，后者為0．7．。

4模型應用

以24家煤炭上市企業2016年數據為對象，運用公式（1）、公式（2）和公式（3）對其財務風險分別進行定性定量和綜合評價，并對綜合財務風險評分值Y由低到高進行排序。

5煤炭企業應對財務風險的對策分析

（1）搶抓政策機遇。煤炭企業及各個煤礦應繼續爭取國家優惠政策的支持，了解當前發展環境，清楚掌握行業內及國際國內發展趨勢。在國家及省、市出臺各項措施以應對煤炭經濟下行的同時，保證企業發展升級，加快產業轉型，做到規模化，循環、融合發展。（2）實施循環經濟。企業應堅持綠色低碳發展戰略不動搖，致力于清潔能源技術的開發創新，使煤炭企業由原來的高燃耗、低效率、重污染轉變為低碳、高效、清潔、可持續發展。先進的綠色能源技術創新不僅可以減少過度的企業發展對自然資源的依賴，而且降低了生產過程中企業所產生的污染物與廢棄物數量，同時合理的技術創新可以提高生產效率，增加利潤。（3）提高人員素質。強化公司管理者及員工的內部監督，樹立全體工作人員的風險意識。公司高層管理者要對財務風險有足夠的重視，確立公司低碳、綠色可持續的發展觀念，從源頭上為企業未來發展指明道路。中層管理者執行監督公司具體發展，規避風險。要建立全體員工對風險的認識，加強相關教育宣傳，培養員工的安全理念。（4）完善制度建設。煤炭企業要促進財務風險制度建設，建立健全財務風險控制體系，并堅決執行公司內部審計制度，對于不同的工作環節制定相應的風險防范制度，注意分析對策措施，通過不斷改善調整來優先識別風險、正確分析風險從而順利防范應對即將或已經出現的風險。（5）調整資本結構。在企業當前發展中，要精準定位產品市場，對經營項目做到嚴格把關，通過科學的評估來保證負債的合理額度，同時盡量保持成本處在可控范圍內，加大資金使用率，減少經營過程中不良資產的產生。在融資時利用煤炭行業財務杠桿對資金籌集方式的調整，盡可能降低風險。（6）加快技術創新。企業應加速淘汰落后產能，促進產業一體化發展。使產能技術“走出去”，融入到“一帶一路”戰略中，加強煤炭企業與“一帶一路”沿線國家的產業合作，抓住“一帶一路”戰略帶來的海外市場和機遇，與全球煤炭行業同臺競爭，積極迎接挑戰，提高國際競爭力的同時促進自身的可持續發展，合理利用國際與國內兩個市場，實現優勢互補，互利共贏。

參考文獻：

［3］周首華，楊濟華，王平．論財務危機的預警分析F分數模式［J］．會計研究，1996（8）

［4］張友棠，黃陽．基于行業環境風險識別的企業財務預警控制系統研究［J］．會計研究，2012（3）

［5］彭中文，李力，文磊．宏觀調控、公司治理與財務風險———基于房地產上市公司的面板數據［J］．中央財經大學學報，2014（5）

［6］王文紅，楊惠琳．財務預警的Z積分模型實證研究［J］．財務分析，2015（1）

［7］王淑英．煤炭企業財務風險評估及應對策略研究［J］．中國煤炭，2014（5）

作者：胡帆帆；馮套柱 單位：西安科技大學管理學院