集团公司的财务预警模型外文翻译资料

 2022-07-25 09:07

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集团公司的财务预警模型

摘要

目的—本文主要利用统计方法建立财务预警模型,可以提前预测公司经历财务危机的概率。

设计方法—实证分析,这是首个试图利用财务比率和非财务比率作为变量分析企业集团的研究,目前的研究使用K-S测试,M-U测试和logit回归模型。

结论—财务比率变量仍是预测企业财务风险的主要变量。在研究预测变量对于企业前一年,前两年和前三年的财务风险时发现:财务比率变量在企业破产前一年和前两年的风险预测中是主要的,在前三年的风险中一个财务比率变量和两个股权结构变量之间有显著差异。财务结构,偿债能力,盈利能力和现金流量指标是主要的财务比率变量。承诺股份后董事和监事的持股比例在有财务风险和无风险的公司之间有明显不同。建立独立董事和监事可以降低财务风险的可能性。

研究的局限性/意义—随着财务风险出现之前剩余时间越来越短,实验结果表明有着显著差异的财务比率数量上升。但是剩余时间越长,非显著差异的财务比率越多。这就是为什么一些学者认为在研究中时期越长,结果的解释性越弱。

独创性/价值—这篇论文的主要贡献是:建立独立的董事和监事可以降低发生财务危机的可能性。本文对于关注财务风险管理和实行公司治理的研究人员或从业人员来说是有用的。

关键词:企业治理,企业所有制,财务控制,财务预测

论文类型:研究论文

  1. 介绍和重要性

因为金字塔结构和交叉持股的存在,企业的所有权结构有着问题倾向。交叉持股结构使其难以在全球进行监管和控制。本研究主要利用统计方法建立财务预警模型,可以提前预测公司发生财务危机的概率。

股份有限公司的特征是将专业首席执行官的管控和股东所有权相分离,目的是为了改善经营业绩。然而这种所有权形式的改变却引发了代理问题,例如:

—在一个家族企业中,管理权和所有权都是在同一人手中(一个人担任董事会主席和首席执行官),减少了代理成本。

—有一个增大集中程度的机构股东。

—交叉持股表明主要股东持有的股权增加。

在美国,大多数公司在早期股份有限,并且市场没有被大公司控制,但是今天这种情况在发生变化。

2008年林的研究表明财务报表不能准确地反映公司的盈利能力,和公司经常隐藏的材料以及延迟披露的信息。因为定期披露的财务报表不能提供问题的警告,信息不对称阻碍了投资者对其充分了解和保护。因此为股票市场监管机构找到一种在早期发现问题的方法是非常重要的。上市公司的财务问题可以创造经济干扰,蔓延到其他公司,并影响一系列的利害关系人,包括雇员,金融机构,投资者,债权人和做其他生意的公司。这样的问题也深刻地影响着国家,社会和经济。除了定期要求上市公司披露经审计的财务报表和其他资料信息外,部门主管要求将披露的财务比率分析的五种类型(财务结构,偿债能力,经营业绩,盈利能力和现金流)作为性能指标,但这些仍然不能提供问题的有效预警。

目前的研究工作是建立在Ohison的基础上的。这项研究第一次样本使用相同数量的不良和正常的116家企业集团进行1:1匹配配对分析(共58组)。我们使用提交的信息和其他公开上市公司股东和高管的持有股份,质押比率的股票和注册会计师的审计意见来进行变换分析。通过使用公开的财务信息获得一个更好的财务风险预警模型,我们希望以此来提高财务风险困境预测的有效性。

根据本研究尝试以下步骤:

(1)本研究采用logit回归构建企业集团财务风险预警模型,将提供比其他模型更大的预测精度,希望提出一个模型和变量,在事实发生前准确预测企业集团的财务危机。

(2)我们确定在财务风险发生前一年,两年和三年的模型的预测精度,解释力和模型的拟合优度。

(3)我们使用股权结构和公司治理变量作为研究变量来更准确地预测企业集团的财务危机。

(4)我们分析和确定可以预测企业集团财务风险发生的指标和重要变量。

这种方法使投资者,股东,公司管理层和金融机构做出正确的判断,避免利益相关者不可挽回的损失。为了构建一个更好的财务预警模型,在这个研究中,除了使用财务比率变量,也要注意非财务比率方面。比如股权结构,公司治理,公开的财务信息。这种方法强调了公司治理的重要性和收益率,更有用地预测企业财务危机的可能性。

我们用logit回归建立预警模型,并多次发现,不良和正常公司的财务和非财务比率之间有显著差异。出现财务危机的前一年,预测变量包括财务结构指标(资产负债率(X1))和偿债能力指标 (利息保障倍数(X6)和利息费用比率(X7))。财务风险发生前两年的预测变量包括财务结构指标(资产负债率)和盈利能力指标(营业费用率(X16),销售净利率(X19)和留存比率(X25))。财务风险发生的前三年的预测变量包括现金流指标(现金流量比率)和所有权结构指标(建立独立的董事和监事(X32)和他们持有股份的综合股权质押比例(X36)).

一般来说,logit回归模型具有显著的预测力,因而可以有效地预测风险。对不良企业的预测精度,任何时间都在90%以上,在发生风险的前一年预测准确度为92.93%,前两年为94.95%,三年以前为90.91%。

3. 研究方法

在这部分我们介绍本文的方法。例如数据来源,测量变量,假设和实证模型。

本文主要使用企业集团和其他公开上市公司的财务和非财务信息,从台湾经济日报,市场观察机制系统网站和台湾证券交易所获得。这些信息主要分为两组,根据公司是否存在重大风险,然后匹配配对分析。基于财务报表的五个主要方面,加上与股权结构和公司治理有关的非财务信息,我们选择了37个比率(28个主要财务比率和9个非财务比率),使用它们来进行独立变量分析。

3.1 数据来源

研究数据的时间范围是2002-2007,是基于研究样本发生财务风险的时期。样本研究时期是从公司陷入重大财务危机的前一年,前两年,前三年。我们选择58家企业,期间经历了财务危机,并使用它们作为失败的公司样本,然后进行1:1匹配配对,选择58家正常企业。因此一共有116家企业进行正常测试和M-U测试。我们另外选择31家正常企业总共99个分支机构,加上58家风险企业,共有157家公司,我们在1:1.70689的匹配原则基础上进行logit回归。

3.2 测量变量

本研究使用财务比率和非财务信息(股权结构和公司治理状况)建立财务风险预警模型。财务变量使用通常在财务报表分析中所见的五种类型的财务比率。而我们选择的非财务变量是从个别公司的信息中挑选的,包括基本的识别信息,注册会计师的审计意见,所有权结构和持股董事和监事。我们的选择一共包括有28个财务变量和9个非财务变量,如表一所示:

3.3 统计方法

本研究采用logit回归为企业集团建立财务风险预警模型。

  1. 正常测试(K-S测试)

采用非参数kolmogorov-Smirnov(K-S)测试,和假设的显著性水平alpha;=0.05,本研究测试每个变量为常态,给出以下假设:

H0:财务比率的分布是正常的

H1:财务比率的分布是不正常的

如果我们获得的P值<显著性水平0.05,我们拒绝原假设H0,接受备择假设,即认为财务变量的分布是不正常的。

  1. M-U测试不良和正常公司

采用非参数Mann-Whitney-Wilcoxon(M-U)测试和假设的显著性水平alpha;=0.05,本研究测试使用以下假设:

H0:两个样本组的财务比率分析的参数是相同的

H1:两个样本组的财务比率分析的参数是不同的

如果我们获得的P值<显著性水平0.05,我们拒绝原假设H0,接受备择假设,认为两个样本组的财务变量的参数分布是不同的。

4. 基本的定量分析和实证结果

4.1 正常测试示例数据

检测37个变量比例在发生危机的前一到三年,我们发现对危机发生前的整三年里正常测试且没有显著差异结果的只有每股收益(X21),每股现金流(X27),债务/股本比率(X28),而所有其他变量不拒绝原假设H0,即接受非正态分布的假设。因此本研究采用logit模型假定非正态分布,来避免偏差以及更好地建立企业财务风险预警模型,如表二所示

4.2 所有权结构

表三显示不良和正常公司质押股份后董事和监事的持股比率。

检测所有权结构,我们可以发现董事和监事掌握所有权的不良公司的数量在危机发生的前一到三年,每年下降百分之二十五或者是更少。然而所有权集中在5%到25%的范围内的正常公司的数量呈现同期每年上涨趋势。以10%作为分界点,我们发现董事和监事掌握所有权的不良公司的数量从风险发生前一到三年每年下跌10%或更少(从55%到46%),而正常公司的数量在这个集团并没有改变多少,范围从19%到22%。同时,董事和监事掌握所有权的不良公司的数量每年下降10%或更多(从53%到44%),而在这个集团正常公司的数量从81%到78%略有下降。

4.3 测试结果

不良和正常公司的财务和非财务比率的M-U测试如下所示。

表四的测试结果表明用于本研究的21个变量达到了显著性水平,从而表明本研究选择的财务和非财务比率非常具有代表性。测试结果还表明,危机发生的前三年,21个变量表现出显著差异。因此,在危机发生之前的三年里,这些变量可以用来区分公司是否有可能陷入财务危机。

4.4变量选择

表四的测试结果表明在财务风险发生的前三年本研究使用的21个变量表现出显著差异。本研究进一步分析了独立变量的皮尔森相关系数和消除高度相关的变量。P值被用作判断的标准,P<0.05,表明有显著相关性。我们进行了变量的两级过滤,我们使用:

(1)有财务危机的公司的正常测试的结果

(2)有财务危机和正常经营公司的财务比率的t测试的结果,消除了非显著性变量,只留下16个变量。

在步骤二中,我们首先对16个变量使用皮尔逊相关性测试来消除共线性并逐步进行回归,最后选择显著性的变量。

4.5 logit回归分析

本研究对财务危机发生前一年,前两年和前三年的样本研究数据进行logit回归分析,分析结果如表五和表六所示:

  1. 财务危机发生前一年的logit回归分析为:

Logit=-4.448007592 0.080696X1-0.04218X6-0.02178X7

对于我们的回归模型采用拟合优度的方法,我们发现对数似然值的P值(偏差),达到了显著性水平,并且显示我们的回归模型在财务危机发生前一年的拟合优度(表五和表六)。达到显著性水平的个体因素包括资产负债率(X1),利息保障倍数(X6)和利息费用比率(X7)。其中X6和X7的参数估计值是负的,这表明利息收入和利息费用比率越低,公司的偿付能力越弱,经历财务风险的可能性越大。X1的参数估计值为正,表明一个适当的高负债比率,反过来说明借贷能力强以及财务结构良好。资金的有效性可以提高偿付能力,使公司经历财务风险的可能性降低。

  1. 财务危机发生前两年的logit回归分析为:

Logit=-7.03669 0.0676X1 0.0449X16-0.000000042X19 0.0272X25

对于我们的回归模型使用拟合优度的方法,我们发现对数似然值的P值(偏差)达到了显著性水平,并且显示我们的回归模型在财务危机发生前两年的拟合优度(表五和表六)。达到显著性水平的个体因素包括资产负债率(X1),营业费用率(X16),税后利润(X19)和留存比率(X25)。其中X19的参数估计值为负,这表明税后利润越低,盈利不佳的公司越有可能经历财务风险。X1,X16和X25的参数估计值是正的,它显示一个适当的高负债比率和可用性的资金,进而意味着有较强的借贷能力和良好的财务结构。营业费用率和留存比率越低,公司的利润越高以及发生财务风险的可能性越小。

  1. 财务危机发生前三年的logit回归分析为:

Logit=-1.1538-0.01467X26 3.1478X32-0.3932X36

对于我们的回归模型使用拟合优度的方法,我们发现对数似然值的P值(偏差)达到了显著性水平,并且显示我们的回归模型在财务危机发生前三年的拟合优度(表五和表六)。达到显著性水平的个体因素包括现金流量比率(X26),独立董事和监事的设立(X32)和董事、监事的股份质押率(X36)。其中X26和X36的参数估计值是负的,这表明现金流量比率越低,公司的营运资金(WKC)越少,经历财务危机的可能性越大。董事和监事的股份质押率越低,在保证股份质押后的内部董事和监事的持股比例越高,公司经历财务风险的可能性就越大。X32的参数估计值是正的,这表明公司成立独立的董事和监事,有较高的公司治理能力,因此,其管理是相对稳定的,不太可能发生财务风险。

  1. 测试logit预警模型的拟合优度检验:

表六显示在财务危机发生前一年的预测准确性为92.93%,前两年的预测准确性为94.95%,前三年的预测准确性为90.91%,这意味着该财务预警模型是可以接受的,并且在财务风险发生前一年,两年和三年的测试是有效的。

  1. 财务管理对企业管理的影响

不良和正常企业的财务和非财务比率之间有显著差异。财务危机发生的前一年,预测的变量包括财务结构指标的预测变量(资产负债率)和偿债能力指标(利息保障倍数和利息费用率)。财务危机发生前两年的预测变量包括财务结构指标(资产负债率)和盈利能力指标(营业费用率,净收益率和留存比率)。经历财务风险前三年的预测变量包括现金流量指标(现金流量比率)和所有权结构指标

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