有色金属上市公司财务风险预警探讨

有色金属制造业是我国重要基础产业之一，是实现制造强国的重要支撑。当前，我国有色金属工业生产总体保持平稳运行，但仍然面临自主创新能力不足、发展质量效益不高、资源环境压力加大、要素配置有待优化等诸多发展瓶颈。与此同时，肺炎疫情对全球经济造成严重冲击，贵金属市场价格下跌、有色金属制造业产能过剩、原材料价格不断攀升等问题比较突出，有色金属制造业财务风险日益增加。如何发现潜在的财务风险，并发出有效预警，避免不必要的经济损失，从而使公司在激烈的市场竞争中获得一席之地，显得尤为重要。现行的大部分财务风险预警模型没有充分考虑模型的实用性，模型结构十分复杂，需要的样本数量巨大，构建过程困难，没有考虑企业的特性以及所处的环境，并不一定适合有色金属制造业。本文的研究对象J铜业公司是一家国内铜精矿自给率较高的公司，是国内中型的铜生产和加工基地，2008年实现主要资产的整体上市。近年来，企业总资产达到数百亿元，已成为国内重要的阴极铜、铜加工材和稀贵金属生产基地。本文以该公司作为研究对象，采用熵值法与功效系数法为该公司构建财务风险预警模型，在有色金属行业财务风险预警中具有典型应用的价值。同时，该预警模型也为其他行业财务风险预警提供一个新思路。

一、熵值法和功效系数法概述

本文采用熵值法和功效系数法构建财务风险预警模型。首先以熵值法为基础对公司各个财务指标确定权重，然后利用功效系数法对各个指标权重进行设置，确定各个指标的满意值，最后以功效系数为基础得出所需的评分值。

（一）熵值法

熵值法是一种评价研究对象重要程度的研究方法，根据熵理论进行赋权。在财务预警系统中，可用熵值法来确定多个财务指标的权值。熵值法的运用过程如下：1.假设有m个年份为被评价对象，每个年份有n个评价指标，建立n行m列原始数据评价矩阵X(其元Xij素表示第i个评价指标第j年的原始数据)：数据进行无纲化处理,得到新的评价矩阵Y（其元素Yij表示第i个评价指标第j年无纲化评价值），计算如下：若评价指标为适中指标，则取值在一定区间最好。其中，Mi表示第i行最大值,mi表示第i行最小值。进行无纲化处理后，如果评价指标依然存在小于零的情况，必须对该指标进一步进行标准化处理。将坐标进行平移，令Y中所有元素Yij=Yij+1，可得到更新后的矩阵Y。3.对无纲化矩阵进行归一化处理，得到新的评价矩阵P：

（二）功效系数法

功效系数法是根据多目标规划原理，评价被研究对象的综合状况，在财务风险预警中也同样适用。首先选取若干重要的财务指标，然后根据公司所处行业来确定各个指标的标准值，即可计算出各财务指标的功效系数，以及各指标的基础分和调整分，基础分与调整分之和即为该指标的评分值。单项指标评分值相加得出总指标评分值。具体运用过程如下：1.计算各项指标的标准值。2.计算各个指标功效系数，公式如下：其中，d为单项功效系数，x为指标实际值，xs为不满意值，xh为满意值。3.计算各项指标的基础分与调整分，相加得出指标评分值，结果为60+40d，其中，60为基础分，40d为变动分。4.根据各个指标的权重和评分值计算出综合评分值，判断公司财务风险。

二、有色金属上市公司财务风险预警模型的构建：以J铜业公司为例

（一）财务风险预警指标初选

为了能够全面地对J公司财务风险进行预警，选取18个财务指标，分别反映公司的盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力，具体数据如表1所示。

(二)财务风险预警指标筛选

1.根据J公司2016-2018年间的具体财务数据，建立初始评价矩阵，并进行标准化处理，具体处理结果如表2所示。2.将标准化处理后的数据，再进行数据归一化处理，如表3所示。3.根据公式，分别计算各指标的熵值、差异化系数、权重、指标类权重，结果如表4所示。熵值法可以判断不同财务指标在风险预警中的重要程度，一个财务指标的熵值越小，表明其权重越大。根据财务指标之间的Pearson相关性分析以及熵值法，可选取J公司能够敏锐察觉公司财务状况变化的代表性指标，然后以这些指标为基础构建J公司财务风险预警模型，步骤如下：第一步，使用SPSS软件，对上一步筛选出的指标进行双侧检验，计算出各指标之间的Pearson相关性系数；第二步，筛选出Pearson相关性系数大于等于0.9的财务指标，重新计算熵值，选中熵值较小的指标；第三步，对于Pearson相关性系数较小的指标，挑选出权重大于平均权重的指标。具体筛选过程如下（以盈利能力指标筛选为例）：首先整理J公司2016-2018年财务数据，并进行相关性分析，得出各项指标的Pearson相关系数，相关性分析结果如表5所示。由表5可以得出，J公司盈利能力的五个指标相关系数均大于0.9，高度关联，所以指标的选择标准就转移到权重的比较上。由该表可以看出，资产报酬率(X5)的权重0.088为最高，其次为总资产利润率（X1）的权重0.045。经过筛选得出两个反映J公司盈利能力的指标，分别是资产报酬率（X5）和总资产利润率(X1)。同样根据相关性分析，筛选出应收账款周转率（X6）和存货周转率（X7）作为反映营运能力的财务预警指标；现金比率（X12）和利息支付倍数（X13）作为反映J公司偿债能力的财务预警指标；净利润增长率（X16）和净资产增长率（X17）作为反映J公司发展能力的财务风险预警指标。

（三）财务风险预警指标权重的确定

以熵值法与相关性分析为基础,筛选出八项财务指标作为构建预警模型的基础。然后运用熵值法对筛选出的八项指标进行重新计算，得出各项指标权重。权重计算方法与前文相同，结果如表6如示。

（四）财务风险预警模型构建

由于传统功效系数法在设置预警档次与综合得分分配上存在一些缺陷，仅仅设置了好与坏两个档次，计算出各指标的基础分及调整分的比重也是一成不变的。为提高财务预警模型的科学性，将进行以下处理：1.细化评价档次。在传统功效系数法的基础上，参照国务院国资委每年定期的《企业综合绩效评价标准值（2018年）》中的评价标准，确定预警系统所需的标准值增加三个评价档次，如表7所示。2.改进基础分与调整分。在原有财务风险预警综合评价分数的基础上，增加盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力等指标组得分和单项指标得分。改进后的综合评价分数计算步骤如下：（1）单项指标得分=本档基础分+调整分3.确定财务风险预警标准值。首先计算出财务预警指标实际值，其次根据公司所处行业判断预警指标所处档次的标准值，经过计算得出各项指标的实际得分。J公司属于有色金属冶炼行业，所以本文参照有色金属冶炼行业中相应的评价标准值。4.财务风险预警等级划分。本文参考众多学者的研究成果以及国资委的《中央企业综合绩效评价实施细则》，将财务风险进行分级处理，详见表8，将50分-70分作为公司财务风险的中警等级区间，重警与巨警的分界线定为40分，得分高于70分，则认为公司财务状况较好，不会出现严重的财务风险，无警与轻警的分界值为85分。

三、有色金属上市公司财务风险预警

模型测试与应用:以J铜业公司为例将J公司2019年相关财务数据代入预警模型，对J公司2019年财务状况进行研判。功效系数计算结果如表9所示。同时可计算出J公司2019年各单项财务指标得分，如表10所示。经过计算，2019年财务风险预警综合得分为各单项评分值之和62.86分,可以判断出J公司的财务状况不佳，处于中警状态，表明公司目前存在较大的财务风险，应引起公司管理者的足够重视，须有针对性地采取财务风险防范措施，及时化解财务风险。

四、结论

本文以J铜业公司2016-2018年的会计数据为基础，从盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力四个维度预选了18个财务指标作为初始指标，再运用熵值法结合SPSS软件对各初始指标进行Pearson相关性分析，筛选出最终构成J铜业公司财务风险预警指标体系的8个财务指标，并再次运用熵值法对其进行二次赋权。运用改进后的功效系数法，构建了高效的财务预警模型，结合国资委颁布的《企业绩效评价标准值》对指标体系进行综合评价，预警结果符合企业当前的财务状况。该模型具有通用性和可操作性，也可替换成其它企业的财务数据，并结合企业所处行业的评价标准进行预警。

作者：黄盈盈 贺美兰