基于模糊物元的國內(nèi)中小通信企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)分析

姜寶山，趙立新，王金玉

(沈陽航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院沈陽 110136)

在企業(yè)經(jīng)營過程中，現(xiàn)金流是反映企業(yè)整體營運(yùn)狀況的重要方面，現(xiàn)金流作為企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的風(fēng)向標(biāo)，可以通過分析企業(yè)現(xiàn)金流情況預(yù)測企業(yè)經(jīng)營走勢。企業(yè)經(jīng)營實(shí)踐中，現(xiàn)金流不足往往是企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)最重要的信號(hào)［1］。資金鏈的斷裂常常會(huì)給企業(yè)帶來毀滅性的損失或者引起企業(yè)的破產(chǎn)，這樣的實(shí)例在企業(yè)經(jīng)營實(shí)踐中屢見不鮮。因此，關(guān)注企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)成為企業(yè)運(yùn)營管理的重要環(huán)節(jié)。

國內(nèi)信息技術(shù)行業(yè)近幾年來發(fā)展迅速，其產(chǎn)品周期短、更新?lián)Q代速度快，前期資金投入量大，籌資渠道比較狹窄，現(xiàn)金流量相比大型企業(yè)和其他行業(yè)來說不夠穩(wěn)定，這就決定了信息技術(shù)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理的特殊性。中小通信企業(yè)作為國內(nèi)信息技術(shù)行業(yè)的重要組成部分，其現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)更值得關(guān)注。

國外對(duì)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)的研究要早于國內(nèi)，主要是從度量風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)金流、傳遞現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)信息、管理現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)方面進(jìn)行研究。近幾年，國際上的學(xué)者提出風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)金流(Cashflow-at-Risk，CFaR)來解決這一問題。風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)金流CFaR的含義是指:在一定概率水平下，在特定會(huì)計(jì)期間內(nèi)，公司遭受的最大可能的現(xiàn)金流缺口(現(xiàn)金流缺口定義為預(yù)期現(xiàn)金流E(C)和實(shí)際現(xiàn)金流C的差值)，記作 CFaR，公式如下:prob［E(C)－C＞CFaR］=p%［2］。1993年，PaR 度量方法由 KWI公司正式提出，與VaR相比，PaR在量化金融風(fēng)險(xiǎn)方面有所突破，并且包含能源公司在經(jīng)營活動(dòng)中面臨的有形風(fēng)險(xiǎn)。

國內(nèi)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)度量研究近年剛剛起步。劉金霞和韓立巖建立了基于Bootstrap仿真的廣義Pareto經(jīng)營現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)模型，模型克服了廣義Pareto分布的小樣本造成的估計(jì)誤差，分析可信度得到了提高［3］;同時(shí)二人建立了風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)金流的POT模型，度量我國非金融行業(yè)上市公司現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)，并得出結(jié)論［4］。饒育蕾和蔣波從現(xiàn)金流與企業(yè)的盈利水平入手研究上市公司質(zhì)量評(píng)價(jià)問題［5］。陳敏和高斯等人則利用2006年－2007年和2008年－2009年的上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)證實(shí)發(fā)生金融危機(jī)后，中央和地方政府對(duì)國有及民營企業(yè)不同的經(jīng)濟(jì)扶持政策是導(dǎo)致公司投資－現(xiàn)金流出現(xiàn)差異的原因之一［6］。

上述文獻(xiàn)主要集中在利用VaR方法進(jìn)行研究。本文利用模糊物元方法進(jìn)行現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)研究，此方法較VaR更為簡便、易操作。

1 國內(nèi)中小通信企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀與問題分析

近年來，國內(nèi)企業(yè)先后出現(xiàn)中利科技現(xiàn)金流告急［7］和金融街現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)增加［8］的報(bào)道，同時(shí)作為國家新興產(chǎn)業(yè)的信息技術(shù)類企業(yè)的現(xiàn)金流也引起社會(huì)的高度關(guān)注。

據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，中小板和創(chuàng)業(yè)板的信息技術(shù)類企業(yè)表現(xiàn)欠佳，在統(tǒng)計(jì)的150余家預(yù)虧中小板和創(chuàng)業(yè)板上市公司中，信息技術(shù)業(yè)上市公司虧損面緊隨制造業(yè)之后，共20家［9］，占中小板和創(chuàng)業(yè)板信息技術(shù)類上市公司的44.44%。此種現(xiàn)狀說明，解決信息技術(shù)行業(yè)的財(cái)務(wù)困境，尤其是中小通信企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)問題已很緊迫。

本文選取國內(nèi)22家中小板通信類企業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 22家中小通信企業(yè)現(xiàn)金流分析統(tǒng)計(jì)表

從表1可以看出，2011年中小通信板塊的整體情況:

(1)現(xiàn)金流結(jié)構(gòu)不合理。22家中小通信企業(yè)8個(gè)指標(biāo)中只有現(xiàn)金流向平均值小于ST公司，雖然現(xiàn)金流保障倍數(shù)優(yōu)于ST公司，但是其平均值仍為負(fù)數(shù)，需特別關(guān)注，現(xiàn)金流利息保障倍數(shù)嚴(yán)重不足，若不注意控制利息費(fèi)用和增加現(xiàn)金流，將對(duì)通信行業(yè)的后續(xù)籌資帶來不良影響，從而進(jìn)一步影響其整個(gè)行業(yè)在市場上的競爭力;

(2)現(xiàn)金流不穩(wěn)定。在經(jīng)營凈現(xiàn)金流指標(biāo)上卻出現(xiàn)了重大逆轉(zhuǎn)，經(jīng)分析認(rèn)為該指標(biāo)與企業(yè)經(jīng)營業(yè)務(wù)相關(guān)，中國聯(lián)通作為我國通信行業(yè)的代表，其業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定，而ST企業(yè)由于經(jīng)營狀況不穩(wěn)定，現(xiàn)金流波動(dòng)大，而中小通信企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)金流增長率介于二者中間，其穩(wěn)定性需要進(jìn)一步調(diào)整;

(3)經(jīng)營凈現(xiàn)金流增長差距較大。從方差值可以看出，22家中小通信企業(yè)的7個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)中，經(jīng)營現(xiàn)金流增長率的分布比較分散。

2 模糊物元模型

物元分析理論研究物元及其變化規(guī)律，是解決不相容問題的有效方法［10］。而解決現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)問題時(shí)，選取的指標(biāo)存在復(fù)雜的關(guān)系，適合運(yùn)用模糊物元模型解決。現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)模糊物元模型的構(gòu)建是根據(jù)相關(guān)資料構(gòu)建現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，對(duì)比行業(yè)中企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)并得出的綜合值，以評(píng)估企業(yè)的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)。

2.1 模糊物元和復(fù)合模糊物元

模糊物元分析中描述的事物M及其特征C和量值x組成物元R=(M，C，x)，事物的名稱、特征和量值構(gòu)成了物元三要素。若事物M有n個(gè)特征 C1，C2，…，Cn及相應(yīng)的量值 x1，x2，…，xn，則稱R為n維物元。m個(gè)事物的n維復(fù)合物元?jiǎng)t是指m個(gè)事物的n維物元結(jié)合在一起，記作Rmn。若將Rmn的量值為物元量值，則稱為m個(gè)事物的n維復(fù)合物元，記作Rmn。

2.2 從優(yōu)隸屬度模糊物元

從優(yōu)隸屬度指各單指標(biāo)對(duì)應(yīng)的模糊量值從屬于最優(yōu)方案中各對(duì)應(yīng)指標(biāo)相應(yīng)模糊量值的隸屬程度［10］。通常情況下，從優(yōu)隸屬度為正值，針對(duì)不同指標(biāo)的量化結(jié)果，采用不同的計(jì)算公式。

越大越優(yōu)型指標(biāo)(正指標(biāo)):

越小越優(yōu)型指標(biāo)(負(fù)指標(biāo)):

式中:maxxij為各事物中第j項(xiàng)特征所對(duì)應(yīng)的所有量值xij中的最大值;maxxij為各事物中第j項(xiàng)特征所對(duì)應(yīng)的所有量值xij中的最小值。

2.3 最優(yōu)模糊物元與差平方模糊物元

最優(yōu)模糊物元Ron則由從優(yōu)隸屬度模糊物元Rnm中指標(biāo)的從優(yōu)隸屬度的最大值或最小值構(gòu)成。本文以最大值為最優(yōu)，即最優(yōu)模糊物元Ron中各指標(biāo)從優(yōu)隸屬度均為1。若以Δij(i=1，2，…，m，j=1，2，…，n)表示最優(yōu)模糊物元Ron與復(fù)合從優(yōu)隸屬度模糊物元中各項(xiàng)差的平方，則組成差平方復(fù)合模糊物元，即:

其中:Δij=(μoj－μij)2，i=1，2，…，m;j=1，2，…，n

2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

在確定指標(biāo)的權(quán)重時(shí)，本文采用主觀賦權(quán)和客觀賦權(quán)相結(jié)合的方法，主觀賦權(quán)則采用模糊層次分析法，客觀賦權(quán)則采用熵權(quán)法，本文不贅述模糊層次分析法的過程，主要介紹熵權(quán)法求權(quán)重的過程。

評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵為:

熵權(quán)W:

Ki=a* ωi+b*e，且滿足a+b=1其中Ki為綜合權(quán)重，ei為模糊層次分析法求得權(quán)重，a和b分別是熵權(quán)和層次分析法所求權(quán)重占的比例。本文取 a=0.5，b=0.5。

2.5 歐式貼近度復(fù)合模糊物元

各方案與最優(yōu)方案之間相近的程度則是由貼近度來表示，是將兩方案之間的相近程度量化，其值越大表示兩者越接近，反之則相距越遠(yuǎn)。因此，貼近度大小可以反映出各方案之間的相對(duì)優(yōu)劣次序。本文采用歐式貼近度模式，求得評(píng)價(jià)指標(biāo)。

式中

3 國內(nèi)中小通信企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)的模糊物元分析

3.1 指標(biāo)選取

本文參考劉紅霞在“企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究”一文中的指標(biāo)和企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)中涉及企業(yè)現(xiàn)金流能力的相關(guān)指標(biāo)，選取了主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比、現(xiàn)金流量比、現(xiàn)金債務(wù)總額比、經(jīng)營凈現(xiàn)金流增長率、每股現(xiàn)金流量、資產(chǎn)現(xiàn)金流量回報(bào)率和現(xiàn)金流利用保障倍數(shù)等8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行企業(yè)的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)分析。選取的指標(biāo)均為相對(duì)指標(biāo)，主要是考慮消除公司的規(guī)模對(duì)比較結(jié)果的影響。具體指標(biāo)如表2所示。

3.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)選取的是2011年22家中小板通信企業(yè)，分類主要采用同花順軟件中提供的中小板通信企業(yè)分類方法，其中通信企業(yè)包括通信及相關(guān)設(shè)備制造業(yè)(15個(gè)樣本)和通信服務(wù)業(yè)(7個(gè)樣本)兩個(gè)子分類，對(duì)比數(shù)據(jù)為2個(gè)(數(shù)據(jù)詳見附表1)，分別為:ST精倫和中國聯(lián)通。由于中小板通信企業(yè)數(shù)據(jù)有限，指標(biāo)選取的是相對(duì)指標(biāo)，消除了企業(yè)規(guī)模的影響，對(duì)比對(duì)象擴(kuò)展到整個(gè)上市公司，通信板塊的ST企業(yè)只有ST太光、*ST科健和ST精倫可取，而ST精倫在數(shù)據(jù)連續(xù)性、完整性和一致性方面符合本文要求;中國聯(lián)通2011年收入增長率為13.3%，凈利增長率為14.2%［11］，而與其同為中國通信業(yè)佼佼者的中國移動(dòng)和中國電信，其收入增長率分別為 8.8%［12］和 11.7%［13］，凈利增長率分別為 6.3%［12］和 10.5%［13］。綜合考慮以上信息，中國聯(lián)通2011年財(cái)務(wù)增長較好，可以作為現(xiàn)金流評(píng)價(jià)較好的對(duì)比對(duì)象。

表2 現(xiàn)金流能力指標(biāo)表

4.3 結(jié)果分析

κi=(0.0450 0.0641 0.1161 0.0675 0.1394 0.1492 0.0514 0.3674)

將中小板通信企業(yè)2011年相關(guān)數(shù)據(jù)帶入上述公式(1)－式(9)，結(jié)果如下:

結(jié)合模糊物元與層次分析法得出各指標(biāo)的綜合權(quán)重，8個(gè)指標(biāo)中現(xiàn)金流利息保障倍數(shù)指標(biāo)所占比重最大，超過0.2，為0.3674。在防范企業(yè)的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，現(xiàn)金流利息保障倍數(shù)是企業(yè)需著重控制的指標(biāo)，增加公司自身的現(xiàn)金流量，或者減少利息支出，使之維持在一個(gè)良性的范圍內(nèi)。

4家企業(yè)日海通訊、盛路通信、鍵橋通訊、三元達(dá)的綜合值比ST精倫小，只有海格通信綜合值比中國聯(lián)通大，剩下的17家企業(yè)綜合值介于ST精倫和中國聯(lián)通中間?？v覽海格通信各項(xiàng)指標(biāo)，其值大部分在ST精倫和中國聯(lián)通之間，只有現(xiàn)金流向比率、經(jīng)營凈現(xiàn)金流增長率和現(xiàn)金流保障倍數(shù)低于ST企業(yè)，其他指標(biāo)值均在ST企業(yè)和中國聯(lián)通之間，其中值得特別注意的是現(xiàn)金流利息保障倍數(shù)的倒數(shù)指標(biāo)為－28.0807，其遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于同屬于負(fù)現(xiàn)金流的6家企業(yè)。相比之下現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)綜合得出排在最后的是日海通訊，有現(xiàn)金流向比、經(jīng)營凈現(xiàn)金流增長率和每股現(xiàn)金流量3項(xiàng)指標(biāo)的值小于ST企業(yè)，3項(xiàng)指標(biāo)所占比重為0.2927，致使其綜合值下降。

4 結(jié)論

分析企業(yè)的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)，選取的指標(biāo)關(guān)系復(fù)雜，通過實(shí)例，利用模糊物元模型對(duì)中小通信企業(yè)進(jìn)行現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)分析，不僅考慮每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，還要考慮企業(yè)的綜合表現(xiàn)，從結(jié)果中可以獲知其行業(yè)整體情況，因此該方法在解決復(fù)雜指標(biāo)下的現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)問題是適用的。

在分析企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)過程中，企業(yè)需要在兩方面關(guān)注現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn):

(1)現(xiàn)金流的結(jié)構(gòu)，本文只分析了經(jīng)營現(xiàn)金流量，在企業(yè)的營運(yùn)過程中還會(huì)產(chǎn)生籌資現(xiàn)金流量和投資現(xiàn)金流量，現(xiàn)金流的結(jié)構(gòu)是否和企業(yè)自身的營運(yùn)狀況相適應(yīng)，是企業(yè)能否持續(xù)經(jīng)營的關(guān)鍵;

(2)現(xiàn)金流的利息保障倍數(shù)，企業(yè)的債務(wù)償還能力體現(xiàn)在日常的經(jīng)營中就是企業(yè)的經(jīng)營現(xiàn)金凈流量，企業(yè)可以通過控制企業(yè)的大利率借款，如長期借款，加大政府扶持資金的運(yùn)用，減少利息費(fèi)用的支出，以便后期籌款。

該模型運(yùn)用在分析現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)方面，對(duì)一般企業(yè)來說，管理層可以將綜合值和具體的指標(biāo)權(quán)重結(jié)合考慮，找出企業(yè)現(xiàn)金流的薄弱環(huán)節(jié)，進(jìn)行重點(diǎn)控制，改善企業(yè)現(xiàn)金流狀況，提高企業(yè)的競爭優(yōu)勢;站在投資者角度來說，對(duì)判斷企業(yè)經(jīng)營狀況，是一種簡單有效的工具手段，可以預(yù)測一個(gè)企業(yè)在整個(gè)行業(yè)中的發(fā)展情況，進(jìn)而減少投資風(fēng)險(xiǎn)。這是物元分析在企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)上的另一方面價(jià)值。

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