企业亚健康.docx
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企业亚健康
企业亚健康实证分析
——以某企业为例
摘要
企业亚健康表现为企业运营过程的一种非稳定状态,处于亚健康状态的企业不仅仅对自己也对相关企业、银行等带来风险,有效判断企业亚健康状态,可以合理防范这一风险。
本文运用数学建模的研究方法定量地构建了判定企业“亚健康”的财务指标体系,该指标体系是从能够全面反应企业盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力和流动性等各方面能力的23个指标中通过回归分析与多重共线性检验进行逐步的筛选得出的。
然后以淄博某代表性企业A(建模样本)和同行业企业B(参照样本)为对象建立计量经济模型进行实证分析,重点分析了A企业各阶段的财务状况,并与A企业所处行业中增长较快的代表企业对比,判断企业是否以及何时处于亚健康状态,并针对企业各阶段的财务状况给简单提出金融支持建议。
关键词:
企业亚健康;财务指标体系
Abstract
thesub-healthofEnterpriseisfortheperformanceoftheenterpriseoperationprocessofakindofunsteadystate.Thesub-healthstateenterprisenotonlytooneselfalsotorelevantenterprises,theeffectivejudgmententerpriseandhealthstatus.Itisreasonabletoguardagainsttherisk.Thispaperusestheresearchmethodofmathematicalmodelingquantitativelyconstructsthedecisionenterprise"sub-health"financialindexsystem,theindexsystemiscapableoffullreactionenterpriseprofitability,growthability,debtpayingability,operationabilityandliquidityandsoonvariousaspectsabilityof23indicatorsthroughtheregressionanalysisandtheMulticollinearitytestforgraduallyscreeningconcluded.AndthentoAenterprise(modelingsample)andBenterprise(sampleforreference)fortheobjectestablisheconometricmodeltoempiricalanalysis,andanalysestheAenterpriseeachphaseofthefinancialstatus,andcomparedwithAenterpriseareinrapidgrowthintheindustryrepresentativeenterprisecontrast,judgmententerprisewhetherandwhenisinsub-healthstate,andputforwardSuggestionsoffinancialsupportinthelightofeverystageoftheenterprisefinancialsituation.
Keywords:
thesub-healthofEnterprise;financialindexsystem
目 录
1引言.....................................................1
2理论分析.................................................2
2.1企业不同发展阶段的运营状况与财务指标的相互关系.......3
2.1.1企业不同时期的财务危机不同.........................3
2.1.2财务困境及预警会影响企业的发展阶段.................3
3模型建立与指标选取.......................................4
3.1模型的建立...........................................4
3.2样本及样本指标的选取.................................4
3.2.1样本的选取.........................................5
3.2.2数据说明...........................................5
3.3财务指标的选取.......................................6
3.4财务指标的筛选.......................................6
3.4.1回归分析初选.......................................7
3.4.2二次筛选...........................................9
4实证分析.............................................12
4.1行业比较分析........................................12
4.2企业亚健康的判断....................................15
5结论与政策建议.........................................17
参考文献.................................................19
1.引言
最近几年来,随着国内经济发展呈下滑趋势,企业在营运过程中表现出一系列问题,面对激烈的市场竞争,一些企业应对能力强,能敏锐的感受到企业经营环境的变化,从容化解不利因素,持续创新,开拓企业新的发展空间。
一些企业应对能力弱,经营遇到瓶颈,发展停滞,创造力日益萎缩,其中有些企业出现资金链断裂的问题,甚至到了破产的边缘,这些企业都表现出经营方面的困境,急需应对这些问题的外部支持。
政府的各个部门也需要预测企业营运过程中出现各种困难的能力,进而为企业提出相关的建议,特别是对企业的金融方面的支持尤为重要,帮助企业渡过“寒冬”,本课题正是在此背景下,通过对淄博市某些企业及相关政府部门调研提出的。
国内外对企业“亚健康”的研究并不多,目前主要有以下几个方面:
马艳玲、张淑英[1](2007)分析了管理咨询业对中小企业摆脱亚健康状态发挥的作用。
叶根平[2](2009)从信息化的角度,通过调研分析,总结出企业亚健康的包括基础数据缺乏标准,业务流程不够规范等八个主要特征。
孙传运[3](2010)认为企业内部运行机制出现问题是导致企业亚健康的主要原因,所以要破解该问题必须进行不断的机制创新,形成企业内在制度和体系支撑。
当前关于企业亚健康研究的不足:
国内大部分文献都只是定性地研究企业的亚健康状态,从企业的一些基本层面去简单分析企业出现亚健康的原因以及给出一般性的对策,不能针对企业的具体运营状况给出详细具体的解决办法,目前国内在改善企业亚健康状态的有关针对性的金融支持方面研究仍然缺失。
本文正是在这种背景下,对该研究领域做了及时的补充。
本文创造性地运用数学建模的研究方法定量地构建了判定企业“亚健康”的财务指标体系,该指标体系是从能够全面反应企业盈利能力、成长能力、偿债能力、营运能力和流动性等各方面能力的23个指标中通过回归分析与多重共线性检验进行逐步的筛选得出的。
本文以淄博某代表性企业A(建模样本)和行业参照企业B(参照样本)为典型分析对象,建立计量经济模型,通过模型计算结果筛选出在特定阶段对我们所研究企业影响程度比较强的财务指标,构建指标体系,然后在该指标体系指导下重点分析A企业各阶段的财务状况,并将相应的指标数据分别与参照样本公司(B企业)数据进行对比分析,从而判断企业是否以及何时处于亚健康状态,以期对企业提供阶段性的具体有效的金融支持。
2.理论分析
通过对企业的财务分析与研究,我们将从企业的财务支持及运营是否良好来给出企业亚健康的一种解释。
当企业出现财务状况恶化,企业的盈利能力和偿债能力均呈现下滑趋势,资本结构出现不合理的症状,现金流供应不足,企业的绩效下降,失去对环境变化的敏感性,失去持续性发展的能力和不断创新进步的动力,此时,企业显得有气无力,我们称企业所处的这种状态为亚健康状态。
2.1企业不同发展阶段的运营状况与财务指标的相互关系
首先企业的生命周期可以概括为:
通过描述企业在存续期间的各个阶段所表现出来的特点,反映企业成长发展的过程,从中发现问题,从而制定科学的战略目标,以促进企业健康、稳定的发展。
2.1.1、企业不同时期的财务危机不同
由于企业在不同阶段所面临的内外环境存在差别,因此,财务困境在表现、影响程度、成因等方面会呈现不同的特征,不同的而财务指标在不同时期对企业运营所起的作用不同,通过财务指标体系检测到企业的财务状况,对企业的各种非健康(主要是亚健康)状态进行预警和控制。
创业期企业盈利能力低,销售收入相对较少,企业在创业期需要大量的资金,以保证企业实体的成立及试营运所需的流动资金,投资风险大,由于产量规模不大,企业资产简单,营运风险小,创业期企业主要以投入为主,企业利润很少甚至为负;成长期的企业销售额与利润额增长,投资风险降低;成熟期企业,销售收入和利润稳步增长,企业在成熟期寻找新的增长点,对企业未来的偿债能力及资金供应能力均产生影响。
衰退期的企业,销售增长率下降,利润率下降,筹资风险大,投资风险大,营运风险大。
2.1.2、财务困境及预警的影响
财务困境及企业的各种非健康(亚健康)状态得不到有效的控制将会加速企业的衰退及直接破产,使企业的发展呈跳跃式发展。
通过财务指标体系分析来检测企业的发展态势,可在一定程度上有效的控制企业的各种非健康(主要是亚健康)局面,延长成长或成熟阶段,延缓企业衰退进程。
3.模型建立与指标选取
3.1模型的建立
本文的目的是想从能够反映企业不同运营能力的财务指标中选取一些常用指标,整理分析这些指标与企业经营状况的相互关系,选取一家上市公司为主要研究对象,选取另一家同行业领先上市公司为参照标准,通过计量经济量化分析,经过指标的二次筛选,确立出对具体的我们主要研究的企业的特定发展阶段内影响很强几个重要财务指标,建立起财务指标体系。
模型建立如下:
设Yi为被解释变量,Xij为解释变量,其中被解释变量选择净资产权益率(ROE),因为净资产收益率的高低反映上市公司的盈利能力,净资产收益率能否持续在较高水平,还能反映上市公司业绩成长性是否较好,净资产收益率是一个动态指标,对分析研究企业的经营状况有较好的参考价值,所以模型选净资产收益率为被解释变量,解释变量为有代表性的23个财务指标,建立如下多元线性回归模型:
,其中ε为残差
运用此模型对所选择的各项财务指标进行二次筛选。
3.2样本及样本指标的选取:
3.2.1样本的选取
上市公司是现代企业的代表,大多关于预警和解决企业财务困境模型的研究都以上市公司是否出现财务问题,陷入营运困境为主要标志,本文选择淄博某典型企业A公司为主要研究对象,考察并分析该公司的财务报表,财务数据,资本运作及行业分析,其公司的每股收益比较低,净利润增长率在同行业中比较低,其运营状况不是很好。
选B公司为参照企业,B公司的每股收益、净利润增长率、净资产收益率在所属行业中最高,销售净利率也在所属行业中排在前三位,由此可知,B公司的运营状况比较好,所以选择B公司为行业参照企业。
3.2.2数据说明
由于样本数据比较多,因此对缺失值的处理采用直接补零。
本文选淄博某代表性股份有限公司(以下简称A公司)和行业参照企业B股份有限公司(以下简称B公司)为样本公司,B公司为本行业具有代表性的企业,将其公司的各项财务指标定义为“1”,由于A公司在营运过程中遇到困难,将其公司的各项指标定义为“0”。
本文将A公司作为建模样本,将B公司作为参照样本。
一类错误:
把处在亚健康状态的企业误判为运营正常的企业;二类错误:
把营运正常的企业误判为处在亚健康状态的企业。
3.3财务指标的选取
本文借鉴并参考国内外关于该领域的研究成果,选取了被普遍使用并能够反映公司的盈利能力、偿债及资本结构、成长能力、营运能力、现金流量的共23个具有重要性的财务指标作为分析的基础,其中总资产利润率、主营业务利润率、股本报酬率、销售毛利率综合反映企业的盈利能力;主营业务收入增长率、净利润增长率、总资产增长率综合反映企业的成长能力;应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率、总资产周转率、流动资产周转率综合反映企业的营运能力;流动比率、现金比率、速动比率、利息支付倍数、股东权益比、负债与所有者权益比、产权比率、资产负债率综合反映企业的偿债能力及资本结构;现金流量比反映企业的现金流量状况。
(A公司和B公司的各项财务指标数据见附表一,附表二)
3.4财务指标的筛选
有关财务指标的筛选,本文的研究思路如下:
首先运用逐步回归对指标进行初选,并通过方差膨胀因子对各变量进行多重共线性检验。
逐步回归,软件自动排除一部分变量,再以VIF是否大于10为标准剔除不满足条件的变量。
3.4.1回归分析初选
运用逐步回归方法分别对两公司指标进行初选,运用SPSS软件逐步回归得出以结果:
表3-1 A公司的初选结果:
输入/移去的变量a
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
VAR00001(总资产利润率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
2
VAR00019(负债与所有者权益比)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
3
VAR00003(总资产净利润率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
4
VAR00013(流动资产周转率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
5
VAR00018(股东权益比)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
a.因变量:
VAR00024
表3-2 B公司的初选结果:
输入/移去的变量a
模型
输入的变量
移去的变量
方法
1
VAR00001(总资产利润率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
2
VAR00003(总资产净利润率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
3
VAR00022(现金流量比)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
4
VAR00012(总资产周转率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
5
VAR00013(流动资产周转率)
.
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
6
.
VAR00003
步进(准则:
F-to-enter的概率<=.050,F-to-remove的概率>=.100)。
a.因变量:
VAR00024
因此,由运用逐步回归方法进行初选的结果可得:
A企业移入的变量分别为X1,X19,X3,X13,X18,即总资产利润率、负债与所有者权益比、总资产净利润率、流动资产周转率、股东权益比,B企业移入的变量为X1,X3,X22,X12,X13即总资产利润率、总资产净利润率、现金流量比、总资产周转率、流动资产周转率。
综上两公司的结果,初选的财务指标为总资产利润率、负债与所有者权益比、总资产净利润率、流动资产周转率、股东权益比、现金流量比、总资产周转率。
3.4.2财务指标的二次筛选
由SPSS软件回归得如下两表:
表3-3A公司的系数表
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
共线性统计量
B
标准误差
试用版
零阶
偏
部分
容差
VIF
1
(常量)
.641
.400
1.604
.117
VAR00001
1.830
.139
.908
13.149
.000
.908
.908
.908
1.000
1.000
2
(常量)
-2.356
.562
-4.190
.000
VAR00001
1.867
.099
.926
18.940
.000
.908
.953
.924
.996
1.004
VAR00019
.021
.003
.301
6.167
.000
.245
.717
.301
.996
1.004
3
(常量)
-1.912
.413
-4.632
.000
VAR00001
4.609
.475
2.286
9.707
.000
.908
.854
.342
.022
44.730
VAR00019
.015
.003
.222
5.889
.000
.245
.705
.207
.869
1.151
VAR00003
-2.346
.402
-1.383
-5.841
.000
.848
-.703
-.206
.022
45.181
4
(常量)
-2.312
.369
-6.258
.000
VAR00001
4.137
.426
2.052
9.714
.000
.908
.857
.293
.020
49.110
VAR00019
.015
.002
.225
6.958
.000
.245
.766
.210
.868
1.152
VAR00003
-2.092
.351
-1.233
-5.966
.000
.848
-.715
-.180
.021
46.982
VAR00013
1.171
.316
.143
3.709
.001
.678
.537
.112
.612
1.635
5
(常量)
-14.549
4.390
-3.314
.002
VAR00001
4.550
.416
2.257
10.942
.000
.908
.885
.301
.018
56.183
VAR00019
.046
.011
.676
4.122
.000
.245
.583
.113
.028
35.564
VAR00003
-2.406
.339
-1.418
-7.093
.000
.848
-.777
-.195
.019
52.788
VAR00013
.884
.306
.108
2.890
.007
.678
.449
.080
.543
1.843
VAR00018
.183
.066
.468
2.796
.009
-.234
.438
.077
.027
37.018
a.因变量:
VAR00024
表3-4 B公司的系数表
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
相关性
共线性统计量
B
标准误差
试用版
零阶
偏
部分
容差
VIF
1
(常量)
-2.554
.755
-3.382
.002
VAR00001
2.665
.165
.936
16.120
.000
.936
.936
.936
1.000
1.000
2
(常量)
-1.225
.639
-1.919
.063
VAR00001
12.678
1.966
4.450
6.450
.000
.936
.732
.289
.004
237.011
VAR00003
-9.716
1.903
-3.522
-5.105
.000
.919
-.648
-.229
.004
237.011
3
(常量)
-1.953
.640
-3.053
.004
VAR00001
12.346
1.805
4.334
6.842
.000
.936
.756
.281
.004
238.029
VAR00003
-9.483
1.746
-3.437
-5.432
.000
.919
-.676
-.223
.004
237.548
VAR00022
.202
.072
.120
2.810
.008
.372
.429
.115
.927
1.079
4
(常量)
.686
.994
.690
.495
VAR00001
9.487
1.829
3.330
5.186
.000
.936
.665
.189
.003
310.671
VAR00003
-6.505
1.802
-2.358
-3.609
.001
.919
-.526
-.131
.003
321.572
VAR00022
.225
.064
.133
3.502
.001
.372
.515
.128
.915
1.092
VAR00012
-7.655
2.368
-.158
-3.232
.003
.278
-.485
-.118
.559
1.789
5
(常量)
1.191
.810
1.470
.151
VAR00001
3.560
1.999
1.250
1.780
.084
.936
.296
.052
.002
570.693
VAR00003
-.253
2.034
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