第一章绪论
一、研究背景及意义
(一)研究背景
随着市场竞争的日趋激烈,企业在经营过程中,存在的不确定性因素不断增加,企业陷入财务风险危机的可能性也越来越大,但是财务风险是企业在企业追求利润过程中无法回避的和客观存在的,因此,积极的评价、防范和控制企业财务风险,是企业长期稳定发展基础。
电力企业为我国国民经济的支柱产业,其经济稳定性对整个国家或地区的经济发展与进步有重要的影响。随着电力体制改革的不断发展,电力企业逐步由垄断向市场化发展,其财务风险也在不断加大,2002年颁布《国务院关于印发电力体制改革方案的通知》,引入市场竞争机制,打破传统的垄断经营模式,使电力企业逐步走向市场化,并且2005年颁布《电力监管条例》、《电力市场监管办法》等市场监管方案,这使电力企业面临来自市场竞争压力和科学合理的管制政策带来的双重挑战,这无疑给电力企业带来许多方面的财务风险。
电力企业的盈利水平与国家政策息息相关,具有较大的不可控性,电力企业的效益源头即为电价政策,2007年颁布的《跨区域输电价格审核暂行规定》、2010年颁布的《电价监督检查暂行规定》以及2012年颁布的关于调整电网电价的一系列通知,标志着电价改革的开始,随着政府对电价的限制,将对电力企业的收益带来巨大影响,对企业造成财务风险。
随着经济的不断发展,人民对节能环保愈加关注,为了防治火电厂大气污染物排放造成的污染,促进技术进步和电力企业的可持续发展,环境保护部国家质量监督检查检疫总局于2012年发布新的《火电厂大气污染物排放标准》,在火电企业普遍亏损的情况下,为了达到如此严格的节能减排标准,势必给企业增加了额外的负担,增大陷入财务危机的可能性。
因此,科学合理的评价电力企业的财务风险,对电力企业持续稳定发展具有重要意义。
WN电力属电力行业,为火电发电类上市公司。电力行业是我国国民经济的支柱产业,电力系统的安全、稳定、可靠运行,直接关系国计民生,与广大人民群众的日常生活密切相关,直接影响我国国民经济各个部门的发展。并且火电企业发电量占全国电力发电总量的80%,其发展直接可以反映整个电力行业的发展。电力企业本身具有的天然垄断性,但随着电力体制的不断改革,电力行业由垄断向市场化的逐步改变,市场的稳定型不断减弱。同时,电力企业又具有一定的垄断性,控制电力企业的垄断利润,有效量度其经营及财务风险,也是国家电力监管机构的责任,需要加大对电力企业经营及财务状况的监管。
电力企业的财务风险影响因素主要包括内部风险因素和外部风险因素两部分,内部风险因素对企业财务风险有较大影响,如资产负债率过大,拥有大量的长期亏损的对外投资、拥有很多长期闲置的固定资产等不良资产,企业固定资产管理风险较高等;外部财务风险因素对电力企业市场稳定性的影响也不容忽视,如企业所面临的宏观经济环境,产业政策——电力体制改革、电价改革、环保政策等,煤炭价格波动等。
根据2012年财政部公布的五大发电集团运行情况数据,中国华能集团公司、中国大唐集团公司、中国华电集团公司、中国国电集团公司、中国电力投资集团公司中央五大发电集团2012年1月实现利润-22. 2亿元,亏损比去年同期增加18. 3亿元。其中火电亏损28. 1亿元,亏损比去年同期增家2. 52亿元,并且,其盈利状况不断恶化恶化。致使五大发电企业电力业务板块亏损严重的主要原因包括发电量大幅减少,财务费用继续上涨,煤炭成本上升等,这些综合因素使整体利润大幅下滑。数据还表明,截至2012年1月底,五大发电集团资产负债率均超过80%,以如此高的资产负债率运行,对财务稳定性的影响较大。
WN电力作为火电企业,除了受上述因素的影响,更受煤价和大气排放标准的影响。节节高涨的煤价、越来越严格的大气排放标准、居高不下的企业负债率,使火电企业财务风险不断增大,对整个行业的可持续发展产生重大影响。
因此,本文选择WN电力公司为研究对象,对其财务状况、风险因素进行研究,提出有效的控制风险对策,推进WN电力公司的长期、稳定的发展,并丰富同行业中其他公司对财务风险的研究视角和内容。
(二)研究意义
合理地评价企业的财务风险,并对企业财务风险进行防范和控制采取适当的措施,是企业长期稳定发展基础。作为我国国民经济的支柱产业,电力企业的经济稳定性对整个国家或地区的经济发展与进步有重要的影响,电力市场由垄断向市场化转变,市场不确定性增加,政府、投资者、经营者也分别从不同的角度对企业的财务风险进行关注。因此,科学、合理、准确的评价电力企业的财务风险,对于电力企业的可持续发展具有重要意义。
1、理论意义
通过本文的研究,丰富了财务风险及评价的相关理论基础。合理的评价财务风险、及时的采取应对和防范措施,规避企业的财务风险,是企业长期稳定发展的基础。随着市场竞争的日益激烈,市场环境的不确定性不断加强,财务风险备受各个企业以及各个利益相关者的关注。
本文除介绍财务风险及财务风险评价相关概念外,还结合电力企业的特点,着重分析了电力企业财务风险的影响因素,内部风险成因如资产质量风险高、资产结构风险高、固定资产管理风险高、投资风险高等;外部风险成因如宏观环境、高煤价、低电价,产业政策以及行业技术因素等。由于电力企业的特殊性,着重分析产业政策,如电力体制、电价改革和环保政策等,对其财务风险的影响,在选择合财务指标评价体系和确定财务指标的权重时,综合考虑电力企业财务风险的内外影响因素。
2、现实意义
本文釆用案例的分析方式,将层次分析法的基本原理运用到财务风险评价中,建立三层次的财务风险评价模型,运用该模型对WN电力的财务风险进行评价,并提出一些合理化的财务风险管理策略。
对管理层而言,有助于他们了解企业的财务风险,在财务危机发现之前,及时的釆取适当的措施,规避财务风险,推进WN电力企业的长期、稳定的发展;对于投资者而言,有助于他们识别该企业的投资价值和投资风险,为他们提供一些决策上的指导和支持,帮助他们做出正确的投资决策;对于债权人而言,有助于他们了解企业的偿债能力,了解债权收回的风险,并做出正确的放贷决策;同时由于电力企业的垄断性,需要国家监管机构予以监管,对其财务风险评价也有助于国家电力监管机构对电力企业的经营及财务状况进行监管和控制。
(三)研究目的
通过本文的研究及分析,希望解决以下问题:
1、在认识到企业财务风险评价重要性的基础上,对财务风险及其评价的理论知识进行梳理,然后通过对国、内外财务风险评价的相关文献进行综述概括,对我国的财务风险及其评价的现状进行描述,并且指出存在的问题。
2、通过对WN电力企业的案例分析,评价该企业的财务风险,结合电力企业的特殊性,在充分了解各种风险因素的条件下,对WN电力的财务风险进行评价,提出合理的财务风险管理策略,为促进该企业的长期稳定发展,提出一些改进WN电力公司财务风险的策略。
二、国内外研究现状
(一)国外文献综述
风险的概念,最早在十九世纪,由西方古典经济学家提出,将风险定义为经营活动的副产品,经营者的收入是其在经营活动中承担风险的报酬。后续,经过各位学者的深入研究,将财务风险定义为:“企业的财务风险,是指企业在筹资、投资、资金回收、收益分配等财务活动中,由于各种因素难以或无法预料、控制,使企业的实际财务收益与预计收益发生偏离,因而蒙受经济损失的机会和可能性”。Ross, Westerfield, Jordan (1995) 在研究文献中表明,在债务筹资过程中,由于债务筹资使股东增加的额外风险定义为公司股东的财务风险。James C.VanHome, John M.Wachowicz Jr(2005)[8]在一篇名为 “ Fundamental FinancialManagement"的文中,对财务风险的范围进行扩展,认为不合理的使用财务杠杆,也可能使企业的每股收益发生变动,使企业丧失偿债能力,进而导致财务风险。
国外学者除了对财务风险界定上做出很多贡献,同时也在财务风险评价方法和模型的研究上,贡献更为突出。下面主要从评价模型及方法的角度分别进行阐述。
Fitzpatrick (1932)…选取19家企业作为研究样本,包括破产企业组与非破产企业组,首次运用单个财务比率指标分析判定法,对企业进行财务风险评价,针对企业的财务风险,提出防范和控制企业财务风险的策略和建议。在研究过程中,以单个财务比率为依据,来判断企业是否存在陷入财务危机的可能性。通过研究发现,产权比率(股东权益/负债)和净资产收益率(净利润/股东权益)对企业的财务风险具有最强的判断性。
William. Beaver (1968) [2]在《会计评论》上发表的一篇论文中,首次提出单变量预测模型。在该论文中,他运用单变量预警分析法建立的财务危机预警模型,研究样本为1954年至1964年十年之间的79家正常经营企业和79家经营失败企业,选取30个财务比率为研究对象进行对比,研究发现,债务保障率(即,现金流量/负债总额)能够最好地判定企业的财务状况,其次是资产收益率和资产负债率,判断效果与距离经营失败的日期有关,距离经营失败日越近,误判率越低,财务风险的预见性越强。后来经过多方的研究证实,资金安全率也是一个非常实用的单因素变量指标。
Altaian (1968) [3]以企业资产规模为依据,66家企业作为研究样本进行配比,包括选择33家陷入财务危机而宣布破产的企业与33家非破产企业,首次将多元线性判断模型,即Z评分模型,运用到研究企业财务风险及破产问题上,最终选择误判率较低的营资金/总资产、留存收益/总资产、息税前利润/总资产、权益市价/总负债和销售收入/总资产等五个财务比率,建立Z值评分模型。通过研究表明:利用财务危机预警模型计算的Z值越小,企业发生财务危机的可能性就越大。
Ohlson (1980) [4]第一个将逻辑回归方法(Logit模型)运用于财务风险评价。
他的样本选择规模较大,包括1970年至1976年之间的105家破产公司和2058家非破产公司,通过分析样本公司在破产概率区间上的分布以、两类错误以及分割点之间的关系,发现对财务危机的预测准确率较高的为四个因素(即,公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力),准确率高达到96.12%。但在我国国有企业中,运用Logit模型对企业财务风险进行预测也存在缺点,即该方法要求每组数据都要服从多元正态分布和协方差矩阵相同等,需要企业的实际财务数据做大量转换工作,计算程序较为复杂,使用效率低。
M.Odom和R.Sharda ( 1990)丨5]首次在财务风险评价研究中运用人工神经网络,他们选取两类样本,包括训练样本和测试样本,训练样本与测试样本分别为1975-1982年间64家非ST公司与65家ST公司,将Altman在Z评分模型中的提出的五个财务比率最为研究对象的财务比率,预测模型以人工神经网络为基础,将研究结果与多元判别分析法的研究结果进行比较,研究发现:判定准确率最高的为训练样本(100%),测试样本中ST公司与非ST公司预测正确率稍微偏低,分别为78.18%和81.75%。由此可知,人工神经网络为基础的财务风险预警模型,具有较强的预测能力。CoatstandFant (1993) [6]在论文研究中建立的神经网络模型,仍然选择Altaian在Z评分模型中的5个财务比率,其最终的预测准确率达到了 91%。由此可见,神经网络研究方法具有很多优点,比如,具有全息联想的特征、具有很强的自组织自学习潜力、具有高速运算的能力、具有较强的适应能力;但该方法也存在缺点,比如,缺乏完整的理论框架。因此,该研究方法的准确性也还有待于加强。
从90年代开始,风险值(VaR)[im,一个全新的财务风险评估工具开始出现,这标志着财务风险管理发展进入一个全新阶段。VaR (Value at Risk)即为“在险价值”,是指在市场正常波动下,某一金融资产或证券组合的可能产生的最大损失。更为详细的定义为:“在一定概率水平(置信度)下,某一金融资产或证券组合价值在未来特定时期内的最大可能损失,测量因各种市场变量(如利率、汇率等)的波动对企业整体经营所造成的风险,测算出的VaR值有两个对应的参数:N (预测未来的天数)和可信度”。
(二)国内文献综述
在我国,最早系统研究和介绍财务风险理论为吴世农和黄世忠。吴世农、黄世忠(1986) [27]在《企业破产的分析指标和预测模型》一文中曾对企业的破产分析指标和预测模型进行介绍,作者指出:“从财务分析的角度看,企业破产的经济原因可以归纳为:资产变现力低,负债状况不合理,资产使用效率低,盈利能力低四个方面,有关这四方面的指标构成了分析企业破产的指标体系”;文中还对单变量预测模型和多变量预测模型两类预测企业破产的模型进行介绍。
清华大学郭仲伟教授(1987)在《风险分析与决策》一文中,对风险分析与决策的一般理论和方法、经济风险与环境风险的有关问题进行全面系统的研究。
北京商学院的刘思录、汤谷良(1989)首次全面论述财务风险的定义及特点,在一篇题为《论财务风险管理》文章中,将财务风险定义为“在各项财务活动过程中,由于各种难以或无法预料、控制的因素作用,使企业的实际财务收益与预计收益发生背离,因而有蒙受经济损失的机会或可能性”;将财务风险特征概括为:
“综合性、模糊性、损失性、补偿性及进步性”。于廉等人(1999)在出版的企业预警管理丛书中,对国内财务风险评价进行全面系统的研究,该系列丛书是在国家自然科学基金委员会的支持下出版。
陈静(1999)[52]运用单变量及多元线性判定分析的方法建立财务风险评价模型,研究样本为1998年间27对ST公司与非ST公司,以此为研究对象对上市公司的财务困境预测进行实证研究。研究发现,“在单变量分析中,流动比率和负债比率的误判率最低;在多元线性判定中,资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。其中资产负债率和流动比率在ST前一年的误判率最低,在ST前二至三年,总资产收益率的误判率较低”。
周首华(1996) _研究模型建立在对Z值评分模型改进的基础上,研究对象为4160家公司的数据,来源于1990年以来Compustat PePluS数据库,增加对现金流量的研究,并修正资产报酬率及总资产回报率,建立F分数模型,研究结果表明正确率接近70%。其后,杨淑娥、徐伟刚(2003) _和王永生等(2006)分别对Z值评分模型进行修正,用Y分数模型和P模型对该模型进行了检验。
陈晓、陈治鸿(2000) [52]运用逻辑回归模型对国内企业的财务风险进行预测,利用上一年度公布的年报财务数据和多元逻辑回归分析,寻找中国的股票上市公司的财务困境预测变量的最佳组合,结果表明在八大类22种财务指标中,对企业财务风险有明显预示作用的包括财务杠杆、应收账款周转率、主营利润/总资产和留存收益/总资产,且财务杠杆和应收账款周转率对企业陷入财务困境概率的影响较大。最佳预测变量组合模型总体预测正确率达到78.24%,能够在前一年所有ROE公告小于5%的上市公司中,正确判别出73.68%的ST公司。
吴世农和卢贤义(:2001)[28]在我国证券市场中,研究样本为1998年至2000年之间的140家公司,包括70家财务正常的公司和70家处于财务危机的公司,研究模型以剖面分析法和单变量判定分析法为基础建立,从企业的盈利能力、长短期偿债能力、营运能力、成长能力、企业规模等的角度,研究对象为21个财务指标,包括盈利增长比率、股东权益收益率、主营业务利润率等,通过对这两类公司在财务危机出现前五年内财务指标的差异分析,选定6个预测指标,应用三种方法——Fisher线性判定分析法、多元线性回归分析法和Logistic回归分析法,建立三种预测财务危机的模型。结果表明:在危机发生前1年或2年,净资产报酬率的判定成功率较高,有16个财务指标的信息时效性较强,并且Logistic回归预测模型的误判率最低。
杨淑娥、黄礼(2005) [31]研究对象对建模样本和检验样本,其中,建模样本为120家上市公司的截面财务指标,检验样本为同期的60家公司,运用BP人工神经网络工具建立财务危机预警模型。经过对样本的不断研究,取得的建模样本的判正率为90.8%和检验样本的判正率为90%。研究发现:"BP神经网络是一种非线性映射模式,在数据缺漏不全、指标高度相关、呈非线性变化的情况下仍能得到比较满意的结果”。
郑丕愕、刘颖(2007) 建立的全新的基于神经网络的Logistic回归模型,是将Logistic模型与BP神经网络模型的基本原理相结合,研究对象为158家在深沪两地上市的制造业企业的财务数据,通过对样本的抽取以及标准化处理,运用以BP网络和统计方法相结而建立的财务风险评价模型,对企业财务状况进行分析,实现对企业的财务预警。研究表明“该模型在提高预警精度的同时,能较大地降低将破产企业误判为正常企业的概率,能更好的满足商业银行识别不良贷款准确度的要求”。
洪燕平(2010) [13]提出运用功效系数法对以层次分析法为基本原理的财务预警模型进行改进,使不同类型变量之间可以相互转化,使其反应企业的财务状况更全面,财务危机程度更客观、更准确,提高财务预警机制的效率、有效性和准确性。
(三)国内外文献述评
国外对企业财务风险评价的研究起步较早,财务风险概念提出之后,很多学者致力于财务风险评价模型的研究,简单的单一变量分析到多元因素分析,再到财务综合模型评价,再到最新提出的风险价值评价,对财务风险的量化研究己经达到较高水平。
但国内引入财务风险概念较晚,国内的研究多是结合国外的研究基础,将评价模型进行修正和改进,选择的研究样本通常为ST公司或面临财务危机企业,使用样本对模型进行验证,提高财务预警的效率,或者是将数个正常企业和危机企业进行对比,验证该模型的总体预测效率或正确率。但在评价指标选择上多是基于企业内部因素的影响的传统的财务风险评价财务指标,而忽略不同企业特点给财务指标带来的影响。
所以本文选择电力企业为研究对象,在财务风险评价指标体系的选择上,将电力企业的特点加以考虑,对传统的财务风险评价指标进行修正,在财务指标权重的确定上,考虑电力企业特点对财务风险的影响。本文的研究样本属于电力行业,电力企业除受内部财务风险因素的影响外,外部风险因素如电力体制改革、环境保护政策、电价政策、高煤价低电价等,对电力企业的财务风险的影响也很重要,因此本文在评价指标体系的选择上,结合电力行业的这些特点、依据财政部等机构联合印发的《国有资本金绩效评价指标体系》,选择合适的财务风险评价指标体系,并且在指标权重确定方面,特别考虑这些因素对财务风险所产生的影响。并基于层次分析法原理构建财务风险评价模型,选择对电力企业某一具体公司为研究对象,对其财务风险评价现状进行评价。
三、研究思路和研究方法
(一)研究思路
本文首先简要概述了研究背景及意义,对国内外研究成果进行梳理、概述和总结,并对财务风险及评价的相关概念进行界定和明确。其次,对电力企业特点进行概括,并且分析电力企业财务风险影响因素,着重介绍产业政策对电力企业财务风险的影响。再次,对WN电力进行概述,结合电力企业的特点、依据财政部等机构联合印发的《国有资本金绩效评价指标体系》为基础,选择合适的风险评价指标,结合层次分析法的基本原理构建财务风险评价模型,对WN电力的财务风险进行评价。最后,根据实证的结果提出本文的主要结论,并提出相应建议及展望。本文的研究框架如下图1-1:
(二)研究方法
本文釆用规范研究和实证研究相结合的的研究方法,对WN电力企业的财务风险评价进行研究。在理论部分,通过文献查阅法,对企业财务风险及风险评价的相关理论进行分析,对国内外研究文献进行梳理;在实证研究方面,选择WN电力企业为研究对象,结合该企业的特点,选择合适的风险评价指标体系,利用层次分析法的基本原理构建财务风险评价模型,并使用该模型对该企业的财务风险进行评价。
四、研究创新和不足
(一)研究创新
1、研究内容创新
由于电力企业的特殊性,其财务风险影响因素除了传统的内部因素、外部因素,电力企业受产业政策的影响较大,如电力体制改革、环境保护政策、电价政策等,因此,本文在分析财务风险影响因素时,着重分析产业政策对其财务风险的影响。
本文在评价指标体系的选择上,结合电力企业的特点、依据财政部等机构联合印发的《国有资本金绩效评价指标体系》,选择合适的财务风险评价指标体系,并且在指标权重确定方面,特别考虑产业政策对财务风险所产生的影响。
2、实证方法创新
本文选择WN电力2010年-2012年的财务报表数据为研究样本进行分析,从电力企业的特点为出发点,选择合适的财务风险评价指标体系。在构建财务风险评价模型时,运用层次分析法的基本原理,并利用该模型对WN电力的财务风险进行评价。
(二)研究不足
在本文中,在选择财务风险评价指标体系时,是基于财政部等部门联合发布的《国有资本金绩效评价指标体系》,选择了合适的财务指标,但电力企业受外部因素影响较大,如电力体制的变化、电价改革、环保政策等的影响,但这些因素不能准确的量化,在模型中没有选择非财务指标,只是在确定财务指标权重的时候,将这些因素加以考虑。
在本文所用的层次分析法中,在构建各层次判断矩阵时,采用的是专家打分的方法,专家打分法具有一定的主观性,即使将专家打分的结果进行多次汇总,但也只是在降低主观性的影响因素,无法消除,所以,也需要进一步讨论将层次分析法判断矩阵主观性降至最低的方法。
