導語：有色金屬上市公司財務風險預警探討一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

有色金屬制造業(yè)是我國重要基礎產(chǎn)業(yè)之一，是實現(xiàn)制造強國的重要支撐。當前，我國有色金屬工業(yè)生產(chǎn)總體保持平穩(wěn)運行，但仍然面臨自主創(chuàng)新能力不足、發(fā)展質(zhì)量效益不高、資源環(huán)境壓力加大、要素配置有待優(yōu)化等諸多發(fā)展瓶頸。與此同時，肺炎疫情對全球經(jīng)濟造成嚴重沖擊，貴金屬市場價格下跌、有色金屬制造業(yè)產(chǎn)能過剩、原材料價格不斷攀升等問題比較突出，有色金屬制造業(yè)財務風險日益增加。如何發(fā)現(xiàn)潛在的財務風險，并發(fā)出有效預警，避免不必要的經(jīng)濟損失，從而使公司在激烈的市場競爭中獲得一席之地，顯得尤為重要?，F(xiàn)行的大部分財務風險預警模型沒有充分考慮模型的實用性，模型結構十分復雜，需要的樣本數(shù)量巨大，構建過程困難，沒有考慮企業(yè)的特性以及所處的環(huán)境，并不一定適合有色金屬制造業(yè)。本文的研究對象J銅業(yè)公司是一家國內(nèi)銅精礦自給率較高的公司，是國內(nèi)中型的銅生產(chǎn)和加工基地，2008年實現(xiàn)主要資產(chǎn)的整體上市。近年來，企業(yè)總資產(chǎn)達到數(shù)百億元，已成為國內(nèi)重要的陰極銅、銅加工材和稀貴金屬生產(chǎn)基地。本文以該公司作為研究對象，采用熵值法與功效系數(shù)法為該公司構建財務風險預警模型，在有色金屬行業(yè)財務風險預警中具有典型應用的價值。同時，該預警模型也為其他行業(yè)財務風險預警提供一個新思路。

一、熵值法和功效系數(shù)法概述

本文采用熵值法和功效系數(shù)法構建財務風險預警模型。首先以熵值法為基礎對公司各個財務指標確定權重，然后利用功效系數(shù)法對各個指標權重進行設置，確定各個指標的滿意值，最后以功效系數(shù)為基礎得出所需的評分值。

（一）熵值法

熵值法是一種評價研究對象重要程度的研究方法，根據(jù)熵理論進行賦權。在財務預警系統(tǒng)中，可用熵值法來確定多個財務指標的權值。熵值法的運用過程如下：1.假設有m個年份為被評價對象，每個年份有n個評價指標，建立n行m列原始數(shù)據(jù)評價矩陣X(其元Xij素表示第i個評價指標第j年的原始數(shù)據(jù))：數(shù)據(jù)進行無綱化處理,得到新的評價矩陣Y（其元素Yij表示第i個評價指標第j年無綱化評價值），計算如下：若評價指標為適中指標，則取值在一定區(qū)間最好。其中，Mi表示第i行最大值,mi表示第i行最小值。進行無綱化處理后，如果評價指標依然存在小于零的情況，必須對該指標進一步進行標準化處理。將坐標進行平移，令Y中所有元素Yij=Yij+1，可得到更新后的矩陣Y。3.對無綱化矩陣進行歸一化處理，得到新的評價矩陣P：

（二）功效系數(shù)法

功效系數(shù)法是根據(jù)多目標規(guī)劃原理，評價被研究對象的綜合狀況，在財務風險預警中也同樣適用。首先選取若干重要的財務指標，然后根據(jù)公司所處行業(yè)來確定各個指標的標準值，即可計算出各財務指標的功效系數(shù)，以及各指標的基礎分和調(diào)整分，基礎分與調(diào)整分之和即為該指標的評分值。單項指標評分值相加得出總指標評分值。具體運用過程如下：1.計算各項指標的標準值。2.計算各個指標功效系數(shù)，公式如下：其中，d為單項功效系數(shù)，x為指標實際值，xs為不滿意值，xh為滿意值。3.計算各項指標的基礎分與調(diào)整分，相加得出指標評分值，結果為60+40d，其中，60為基礎分，40d為變動分。4.根據(jù)各個指標的權重和評分值計算出綜合評分值，判斷公司財務風險。

二、有色金屬上市公司財務風險預警模型的構建：以J銅業(yè)公司為例

（一）財務風險預警指標初選

為了能夠全面地對J公司財務風險進行預警，選取18個財務指標，分別反映公司的盈利能力、營運能力、償債能力、發(fā)展能力，具體數(shù)據(jù)如表1所示。

(二)財務風險預警指標篩選

1.根據(jù)J公司2016-2018年間的具體財務數(shù)據(jù)，建立初始評價矩陣，并進行標準化處理，具體處理結果如表2所示。2.將標準化處理后的數(shù)據(jù)，再進行數(shù)據(jù)歸一化處理，如表3所示。3.根據(jù)公式，分別計算各指標的熵值、差異化系數(shù)、權重、指標類權重，結果如表4所示。熵值法可以判斷不同財務指標在風險預警中的重要程度，一個財務指標的熵值越小，表明其權重越大。根據(jù)財務指標之間的Pearson相關性分析以及熵值法，可選取J公司能夠敏銳察覺公司財務狀況變化的代表性指標，然后以這些指標為基礎構建J公司財務風險預警模型，步驟如下：第一步，使用SPSS軟件，對上一步篩選出的指標進行雙側檢驗，計算出各指標之間的Pearson相關性系數(shù)；第二步，篩選出Pearson相關性系數(shù)大于等于0.9的財務指標，重新計算熵值，選中熵值較小的指標；第三步，對于Pearson相關性系數(shù)較小的指標，挑選出權重大于平均權重的指標。具體篩選過程如下（以盈利能力指標篩選為例）：首先整理J公司2016-2018年財務數(shù)據(jù)，并進行相關性分析，得出各項指標的Pearson相關系數(shù)，相關性分析結果如表5所示。由表5可以得出，J公司盈利能力的五個指標相關系數(shù)均大于0.9，高度關聯(lián)，所以指標的選擇標準就轉移到權重的比較上。由該表可以看出，資產(chǎn)報酬率(X5)的權重0.088為最高，其次為總資產(chǎn)利潤率（X1）的權重0.045。經(jīng)過篩選得出兩個反映J公司盈利能力的指標，分別是資產(chǎn)報酬率（X5）和總資產(chǎn)利潤率(X1)。同樣根據(jù)相關性分析，篩選出應收賬款周轉率（X6）和存貨周轉率（X7）作為反映營運能力的財務預警指標；現(xiàn)金比率（X12）和利息支付倍數(shù)（X13）作為反映J公司償債能力的財務預警指標；凈利潤增長率（X16）和凈資產(chǎn)增長率（X17）作為反映J公司發(fā)展能力的財務風險預警指標。

（三）財務風險預警指標權重的確定

以熵值法與相關性分析為基礎,篩選出八項財務指標作為構建預警模型的基礎。然后運用熵值法對篩選出的八項指標進行重新計算，得出各項指標權重。權重計算方法與前文相同，結果如表6如示。

（四）財務風險預警模型構建

由于傳統(tǒng)功效系數(shù)法在設置預警檔次與綜合得分分配上存在一些缺陷，僅僅設置了好與壞兩個檔次，計算出各指標的基礎分及調(diào)整分的比重也是一成不變的。為提高財務預警模型的科學性，將進行以下處理：1.細化評價檔次。在傳統(tǒng)功效系數(shù)法的基礎上，參照國務院國資委每年定期的《企業(yè)綜合績效評價標準值（2018年）》中的評價標準，確定預警系統(tǒng)所需的標準值增加三個評價檔次，如表7所示。2.改進基礎分與調(diào)整分。在原有財務風險預警綜合評價分數(shù)的基礎上，增加盈利能力、營運能力、償債能力、發(fā)展能力等指標組得分和單項指標得分。改進后的綜合評價分數(shù)計算步驟如下：（1）單項指標得分=本檔基礎分+調(diào)整分3.確定財務風險預警標準值。首先計算出財務預警指標實際值，其次根據(jù)公司所處行業(yè)判斷預警指標所處檔次的標準值，經(jīng)過計算得出各項指標的實際得分。J公司屬于有色金屬冶煉行業(yè)，所以本文參照有色金屬冶煉行業(yè)中相應的評價標準值。4.財務風險預警等級劃分。本文參考眾多學者的研究成果以及國資委的《中央企業(yè)綜合績效評價實施細則》，將財務風險進行分級處理，詳見表8，將50分-70分作為公司財務風險的中警等級區(qū)間，重警與巨警的分界線定為40分，得分高于70分，則認為公司財務狀況較好，不會出現(xiàn)嚴重的財務風險，無警與輕警的分界值為85分。

三、有色金屬上市公司財務風險預警

模型測試與應用:以J銅業(yè)公司為例將J公司2019年相關財務數(shù)據(jù)代入預警模型，對J公司2019年財務狀況進行研判。功效系數(shù)計算結果如表9所示。同時可計算出J公司2019年各單項財務指標得分，如表10所示。經(jīng)過計算，2019年財務風險預警綜合得分為各單項評分值之和62.86分,可以判斷出J公司的財務狀況不佳，處于中警狀態(tài)，表明公司目前存在較大的財務風險，應引起公司管理者的足夠重視，須有針對性地采取財務風險防范措施，及時化解財務風險。

四、結論

本文以J銅業(yè)公司2016-2018年的會計數(shù)據(jù)為基礎，從盈利能力、營運能力、償債能力、發(fā)展能力四個維度預選了18個財務指標作為初始指標，再運用熵值法結合SPSS軟件對各初始指標進行Pearson相關性分析，篩選出最終構成J銅業(yè)公司財務風險預警指標體系的8個財務指標，并再次運用熵值法對其進行二次賦權。運用改進后的功效系數(shù)法，構建了高效的財務預警模型，結合國資委頒布的《企業(yè)績效評價標準值》對指標體系進行綜合評價，預警結果符合企業(yè)當前的財務狀況。該模型具有通用性和可操作性，也可替換成其它企業(yè)的財務數(shù)據(jù)，并結合企業(yè)所處行業(yè)的評價標準進行預警。

作者：黃盈盈 賀美蘭