1、- - 毕业论文 （ 2010届） 基于 Z-Score 模型对电子行业上市公司的信用风险预警研究 所在学院 专业班级 金融学 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 I 摘 要 改革开放以来，中国经济发生了翻天覆地的变化，特别是加入 WTO 以来，经济发展尤为迅 速，中国经济在世界经济中扮演着越来越重要的角色。在中国经济全面发展过程中，证券市场作为其重要的组成部分，发展速度及成果也有目共睹。上市公司作为证券市场的基础，在现代经济中起着举足轻重的作用。上市公司的健康发展对我国的经济发展至关重要，而上市公司在各个方面都存在着不确定性，想要提高自身的发展水平与竞争力，需要在风险管理方面达
2、到更高的水平，需要建立风险评估体系，对风险进行预控，预防和化解风险的发生，并将风险造成的损失降至最低程度。 本文旨从信用风险预警角度出发，选择 对我国经济发展有这重要意义的电子行业为研究对象 ，通过对该行业上市公司财务数据的调查整理，运用 Z-Score模型分析该行业上市公司的信用风险状况，并对 Z-Score 模型进行修正，提高预警的准确率，为上市公司在风险预警方面提供参考。 关键词：信用风险； Z-Score 模型；电子行业II Abstract Since the reform and opening up, Chinas economy has undergone earth-shak
3、ing changes, especially since joining the WTO, economic development, and Chinas economy is rapidly in the world economy plays a more and more important role. In Chinas economy, the overall development of the securities market as its main component, the speed of development and the achievement also e
4、vident. The listed company as securities market in modern economy foundation plays a pivotal role. The healthy development of the listed company to the economic development of our country, and listed companies is vital in every aspect exists uncertainty, want to improve their development level and c
5、ompetitiveness in risk management, need to achieve higher level, need to establish the risk assessment system of risks, prevent and dissolve the risk is realized, and the occurrence of the risk loss is reduced to the minimum extent. This article from the credit risk early warning decree Angle, choos
6、e to our country economy development has the important meaning of the electronics industry as the research object, and through the industry survey of listed company financial data, using Z - Score tidy the listed company of this profession model analysis, and the situation of credit risk to Z - Scor
7、e model is revised, improve the warning of the listed company, for accuracy in providing reference warning of the risks. Keywords: Credit risk; Z-Score; Electronic industryIII 目 录 1 Z-Score 模型概述 .1 1.1 Z-Score 模型的产生与发展 .1 1.2 Z-Score 模型的应用及意义 .3 2 运用 Z-Score 模型对我国电子行业信用风险进行判别 .4 2.1 样本的选取与整理 .4 2.2
8、运用 Z-Score 模型进行信用风险判别 .6 2.2.1 违约公司样本组的 Z 值计算 .6 2.2.2 对照公司样本组的 Z 值计算 .7 2.3 对计算结果进行分析 .9 2.3.1 Z 值趋势性分析 .9 2.3.2 Z 值适用性分析 .10 2.3.3 Z 值准确性分析 .12 3 对 Z-Score 模型进行修正 .14 3.1 财务比率的重新选取 .14 3.2 财务比率系数的重新判定 .15 3.3 用修正后的模型对 Z 值进行计算 .16 3.3.1 违约公司样本组的 Z 值的重新计算 .16 3.3.2 对照公司样本组的 Z 值的重新计算 .17 3.4 修正后的 Z 值
9、模型准确性分析 .18 3.5 修正后的 Z 值模型预测能力与 Z-Score 模型的比较 .20 3.6 修正后的 Z 值模型在应用方面的意义 .20 结 论 .21 参考文献 .20 致 谢 . 错误 !未定义书签。 1 1 Z-Score 模型概述 1.1 Z-Score 模型的产生与发展 Z-Score模型又成为 Z计分模型或 Z值模型，它是于 1968年产生的，由纽约大学斯特恩商学院教授爱德华 阿特曼 (Edward Altman）提出。 Z-Score模型适用于对上市公司的研究。首先，它从上市公司财务报告中计算出一组反映企业危机程度的财务比率，然后根据这些计算出来的比率对财务危机警
10、示作用的大小给予一点的权重，最后再进行加权计算，得出一个企业的综合风险判别值，即 Z值，将其与临界值对比，即可知该企业的财务危机程度，反映出企业的营运能力及经营状况。 Z-Score 模型的研究步骤为：首 先，先选定企业的样本，最初的样本是有六十六家资产规模在 1002500 万美元的企业组成，并将其分成两组，每组个三十三家企业。第一组是由 1946 年至 1965 年间根据全美破产法的规定申请破产的制造企业；而第二组则是由不分行业，部分规模，任意选择的制造企业组成，这些企业在 1966 年仍在经营。分组之后，收集了这些公司资产负债表、损益表等相关资料，并通过进一步的整理，经过大量的实验，采用
11、逐步判别分析法，在每一类财务比率中选取 1 个最具有区别预测能力的指标放入模型中，通过大量的实验，产生了对评价有用的 22 个变量（比率）， 同时，把这些变量按流动性、收益率、稳定性、支付能力以及活动比例这五项标准进行分类，再从 22个比率中选择了 5 个，分别为流动性、获利能力、财务杠杆、偿债能力和周转能力，这五个指标更能对财务风险进行有效的预测，然后分析有关变量之间的相互依存关系，观察各变量预测的准确性，接着在进行综合分析，建立了著名的 5 变量 Z-Score 模型。其判别函数如下： Z=1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+1.0*X5 其中，该公式中： X1=营运资
12、本 /总资本，即企业运营资金与资产总额的比率，能够衡量企业偿还到期债务 的能力。 X1 越大，说明企业流动性越强，财务状况越良好。 X2=留存收益 /总资本，即企业在一定的时期内留存收益进行再投资的比率，能够衡量企业累计获利能力。 X2 越大，说明企业的筹资能力和再投资功能越强，与此同时，企业的创新能力和竞争力也越强。而除此之外，考虑到企业的存在时间问题，对于一家成立不久的企业而言，因来不及累积利润，比率很低是合理的状况。 X3=息税前利润 /总资产，即在企业不考虑税收和财务杠杆因素时企业资产2 的盈利能力，通常，一家企业的最终生存是基于资产的盈利能力，所以，该比率对于公司的破产研究尤为有效。
13、 X4=资本市值 /债务账面价值，即企业资本市值与其债务账面价值的比率，能够衡量企业在资不抵债前可下降的程度，反映股东提供的资本与债券人提供的资本的相对关系，以及企业的基本财务结构是否稳定等。它也反映出投资者对企业前景的判断。 X4 越大，说明企业越有投资价值，在成熟的资本市场中，该指标更遇有说服力。 X5=销售额 /总资产，即企业在一定时期内销售额与总资产的比率，它主要用来衡量企业资产获得销售收入的能力即企业的企业的资本运营能力，也能衡量企业在竞争环境中管理能力的大小。 根据对过去经营失败的企业统计数据进行整理分 析，爱德华 阿特曼(Edward Altman）得出了一个经验型的临界值，即
14、Z=3.0。当企业的 Z 值高于 3.0时，该企业较为安全，低于 3.0 时，该企业存在财务危机货或产风险。除此之外，爱德华 阿特曼 (Edward Altman）教授从对经营失败的企业经验分析中还发现，如果一个企业的 Z 值低于 1.8，该企业实际上已经潜伏破产危机，如果不采取特别强有力的措施，将很难走出危机。 关于 Z 值的临界值表述如下： Z 记分值 短期出现破产的概率 1.81 以下 存在 严重的财务危机，破产机率极高 1.812.675 存在一定的财务危机，破产几率无法判断 2.675 以上 财务状况良好，无破产可能 此外，爱德华 阿特曼 (Edward Altman）教授还运用该模
15、型进行研究时还发现，随着时间的延长，企业发生破产的可能性越大，而该模型预测效果的准确性也会随之降低。 而由于该模型适用于公开上市交易的制造企业，对于非制造业的上市公司，爱德华 阿特曼 (Edward Altman）教授于 2000 年对该模型进行了修改。得出了 Zeta值模型。 Z=6.56*X1+3.26*X2+6.72*X3+1.05*X4 该式中， X1， X2， X3， X4 所表达的内容与原式相同。 Z-Score 模型克服了单变量预警模型的缺陷，几乎包括了所有预测能力较强的指标，它不仅可以用于预测本企业的发展状况，还可以用来分析对手企业以及供应商、客户、利益相关企业的运营情况。 3
16、 1.2 Z-Score 模型的应用及意义 Z-Score模型主要用于预测企业的财务状况失败或者企业破产的可能性，在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、英国、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰得到了广泛 的应用。 在 20世纪 70年底，日本学者采用了与爱德华 阿特曼 (Edward Altman）教授的 Z-Score模型想类似的分析方法，研究企业的业绩评价以及进行风险评估。日本开发银行调查部也曾发表了一篇以东京证券交易所 310家上市公司作为研究对象，名为 “利用经营指标进行企业风险评价的新尝试 利用多变量分析的探索 ”，其研究方法却如出一辙，有所区别的只是计算 Z值的指标选择有一定的差异。 在美国
17、和日本等地， Z-Score模型和日本开发银行调查部的判别函数在企业风险预警方面得到了很好的评价。很快，其他地区和企业也纷 纷对照该模型设计出了适用于该国或该地区企业的分析判别模型， Z-Score模型得到了广泛的重视和应用。其最主要的优点在于它较为客观准确，并且简单易懂，计算简便，所有的数据均可以通过上市公司的财务报表获得，可操作性强。有利于企业的决策者更好的对企业经营状况进行分析，做出正确的决策，促进企业的良好健康发展，同时，也可以帮助外部投资者、债权人对企业的经营状况进行评价，以便做出正确的判断。 对于我国而言， Z-Score更具有现实的意义。它不仅可以用以帮助企业经营者及早发现潜在的
18、经营危机，一以便在危机出现萌芽的时候及早 解决，采取快速有效的措施，还可以帮助投资者在发现企业危机时能及早转移投资，减少不必要的损失。而银行金融机构也可以利用这种分析方法，帮助决策者作出贷款决策，并进行贷款风险控制。同时债权人可以在这种信号的帮助下作出信用决策，审计师则可以利用这种信息确定其审计程序，帮助判定该企业的前景。在当前我国股市推行退出机制之后，上市公司及利益关系人面临的投资风险更大，企业的经营者、外部投资者、债权人乃甚至证券监管部门更有必要、也更为迫切地需要一个行之有效的操作性强的财务预警分析方法。如果能证明 “Z记分法 ” 同样适用于我国证 券市场 , 并将其改造为更适合我国上市公
19、司风险分析的模型，对企业管理当局、广大投资者和证券监管部门而言意义重大。以下笔者将运用实证研究分析方法，验证 “Z记分法 ” 在我国股票 市场的有效性程度。 4 2 运用 Z-Score 模型对我国电子行业信用风险进行判别 2.1 样本的选取与整理 在本文中，行业的分类是按照中国证券监督委员会的行业分类标准，本文选取了电子行业作为研究对象。所有上市公司的财务数据来自于 CCER中国经济金融数据库 ，违约或财务困境的信息来自于上海和深圳证券交易所网站。 而在信用风险界定方面，国外学者通常使 用破产或申请破产作为财务困境的标志。从财务困境事项来看，破产是企业陷入财务困境的一种表现，但是我们注意到破
20、产或申请破产是企业陷入财务困境的最严重的一种状态，国内由于破产法不健全，目前上市公司还没有破产的案例，而非上市的财务数据又很难取得，所以通常国内学者选择 ST企业作为陷入困境的标志。 ST企业是指沪深证券交易所在 1998年 4月 22日宣布，根据 1998年实施的股票上市规则，将对财务状况或其它状况出现异常的上市公司的股票交易进行特别处理。 ST股是指境内上市公司连续二年亏损，被进行特别处理的股票。 *ST股是指境内 上市公司连续三年亏损的股票。由于 “特别处理”的英文是 Special treatment（缩写是“ ST”），因此这些股票就简称为 ST股。所以，本文将 ST企业判定为违约公
21、司，而其他电子行业上市公司则为正常公司与违约公司进行比较。 研究样本的筛选结果如表 1所示，本文所选取了 2000年以后的财务数据，而被特别处理的电子行业上市公司需要选取被特别处理前三年的财务数据，所以样本选取了 2003年以来被特别处理的所有电子行业上市公司共 24家作为违约公司样本，同时，以一家违约公司配比两家正常经营的电子行业上市公司的方法，参 考公司的资产规模，按资产规模相似的原则，选取了 24组对照样本，共 48家正常经营公司作为对照样本的方法进行对比研究。 在违约样本组中，包括 ST股票以及 *ST股票为 12个，分别为： 600854 ST春兰、 000068 ST三星、 600
22、207 ST安彩、 600355 *ST精伦、 000922 *ST阿继、 600892 *ST宝诚、 600847 ST渝万里、 600203 *ST福日、 000697 *ST偏转、 600340 ST国祥、600870 ST厦华、 000555 ST太光。同时也包括在 2003年以后被特别处理 ，现在已经被取消特别处理，正常经营的其他 12家电子行业上市公司（见表 1）。 表 1 研究样本统计 违约公司样本 对照样本 简称 股票代码 简称 股票代码 ST 春兰 600854 海信电器 600060 特变电工 600089 5 续表 ST 三星 000068 佛山照明 000541 超声电
23、子 000823 *ST 精伦 600355 长征电气 600112 合肥三洋 600983 ST 安彩 600207 澳柯玛 600336 许继电气 000400 *ST 阿继 000922 华微 电子 600360 飞乐音响 600651 *ST 宝诚 600892 北矿磁材 600980 新潮实业 600777 ST 渝万里 600847 置信电气 600517 卧龙电气 600580 *ST 福日 600203 上海贝岭 600171 生益科技 600183 ST 偏转 000697 阳光照明 600261 深天马 A 000050 ST 太光 000555 士兰微 600460 精达
24、股份 600577 ST 国祥 600340 宝光股份 600379 旭 光股份 600353 ST 厦华 600870 天威保变 600550 广电电子 600602 三安光电 （ ST 天颐） 600703 深圳华强 000062 联创光电 600363 万家乐 （ *ST 家乐） 000533 青岛海尔 600690 东方电气 600875 TCL 集团 （ *STTCL) 000100 四川长虹 600839 美的电器 000527 小天鹅 A(ST 天鹅 A） 000418 美菱电器 000521 广电信息 600637 深华发 A（ ST 华发 A） 000020 法拉电子 600
25、563 宝胜股份 600973 梅花集团 （ ST 藏明珠） 600873 宁波富达 600724 科力远 600478 东北电气 （ *ST 东电） 000585 正泰电器 601877 哈空调 600202 京东方 A（ *ST 东方 A） 000725 格力电器 000651 深康佳 A 000016 深赛格 （ *ST 赛格） 000058 彩虹股份 600707 风华高科 000636 德赛电池 （ ST 深万） 000049 长电科技 600584 铜峰电子 600237 6 续表 四川九洲 （ *ST 湖山） 000801 豪泰科技 600590 天通股份 600330 宝石 A
26、（ *ST 宝石 A） 000413 飞乐股份 600654 风帆股份 600482 2.2 运用 Z-Score 模型进行信用风险判别 本文将针对违约公司样本组与对照公司样本组进行分别计算。同时，为了揭示样本公司发生违约前的信用风险状况，并判断 Z-Score模型对我国电子行业上市公司适用性，本文选取了发生违约时点前一年，前两年，以及前三年作为观察点，即分别设置观察点 1，观察点 2以及观察点 3来对样本公司的信用风险进行判别，各观察点的数据均来自于各公司的年度财务数据。 以 ST春兰（ 600854）为例，该股于 2007年 4月 30日实行退市风险警示，股票简称由“春兰股份”变更为“ *
27、ST春兰”，所以在本文中选取该公司 2006年， 2005年以及 2004年分别设置观察点 1，观察点 2以及观察点 3，并选取这三年的年度财务数据计算该公司的 Z值，以判别 Z-Score模型对信用风险的预警能力。 2.2.1 违约公司样本组的 Z 值计算 本文运用 Altman教授的 Z-Score模型，对所选取的样本公司的财务数据计算，得出各公司在观察点 1，观察点 2以及观察点 3的 Z值。（如表 2所示） 表 2 违约公司样本组 Z值计算结果 简称 股票代码 观察点 1 观察点 2 观察点 3 ST 春兰 600854 2.30 2.66 2.87 ST 三星 000068 -11.58 2.01 1.35 ST 精伦 600355 0.93 4.04 5.07 ST 安彩 600207 0.14 1.56 2.44 ST 阿继 000922 -0.70 -0.26 1.47 ST 宝诚 600892 -1.71 -0.37 -0.24 ST 渝万里 600847 0.01 0.92 1.16 ST 福日 600203 0.58 1.24 1.81 ST 偏转 000697 1.72 1.59 2.15 ST 太光 000555 -0.75 0.86 5.05
