Para harcamadan öğrenebileceğiniz MBA kursu 29 (Kurumsal İflas Kanunu Öngörü)
Zhongchuan Cloud Business School, MBA kurslarını para harcamadan öğrenebilir.Sizlere erken aşamada satış ve yönetim kurslarını tanıtacağım. Girişimciler veya işletme yöneticileri olarak, finansal bilgileri de anlamalısınız. Finansal veriler, şirketin sağlığının bir barometresidir ve şirketin mevcut durumunu gerçekten yansıtabilir. Birçok şirket rakiplerin elinde veya iş modellerinde ölmez. Gördüğüm savaş alanında sağlıksız mali durumdan öldüm. Bugünden itibaren kurs size finansal bilgiye dayalı MBA kursunun içerdiği içeriğin bir kısmını öğretecek.
Eylül 1968'de, New York Üniversitesi'nden Profesör Edward Altman, Journal of Finance'in 22. sayısında "Financial Ratios, Discriminant Analysis and Company Iflas Prediction" adlı bir makale yayınladı ve çok değişkenli bir finansal uyarı modeli önerdi. , Kurumsal finansal başarısızlık veya iflas testlerinde kullanmak üzere çok değişkenli istatistiksel analiz yöntemi-ayırt edici analiz ve finansal oran analizi yöntemini birleştirir. Altman, çok sayıda ampirik araştırma ve analiz çalışmasına dayanarak beş temel finansal oran seçmiş ve sırayla düzenlenen ayrımcılık fonksiyonuna göre her bir oranın kurumsal iflas üzerindeki etki derecesini belirlemiştir. Bu oranın katsayısı), "Z-Score" modeli olarak adlandırılan, kurumsal mali başarısızlığı veya iflası tahmin etmek için temel model olarak kullanılır.
Temel ifade şudur:
Z = 0,0l2 * X1 + 0,014 * X2 + 0,033 * X3 + 0,006 * X4 + 0,999 * X5
Nerede:
Z: ayırt edici fonksiyon değeri
X1 * 1 = (işletme sermayesi / toplam varlıklar) ×% 100
X2 * 2 = (tutulan fazlalık / toplam varlıklar) ×% 100
X3 * 3 = (faiz ve vergi öncesi kar / toplam varlıklar) ×% 100
X4 * 4 = (Tercihli hisse senedi ve adi hisse senedi piyasasının toplam değeri / Pasiflerin toplam defter değeri) ×% 100
X5 * 5 = (satış geliri / toplam varlıklar) ×% 100
İşletme sermayesinin toplam varlıklara oranı (X1) İşletme sermayesi, ticari faaliyetler için mevcut olan net cari varlıklar ve ciro, yani cari varlıklar eksi cari borçlar anlamına gelir. Bu oran, kurumsal varlıkların likiditesini ve dağıtımını yansıtmak için kullanılır. Genel olarak, oran ne kadar yüksekse, kurumsal varlıkların likiditesi o kadar güçlüdür.
Birikmiş kazançların toplam varlıklara oranı (X2): Bu oran, işletmenin birikmiş karlılık düzeyini ve işletmenin büyüme aşamasını yansıtmak için kullanılır. Genel olarak, yeni inşa edilen işletmelerin oranı eski işletmelerinkinden daha düşüktür, çünkü bu tür işletmelerin daha fazla kar yaratmak ve biriktirmek için yeterli zamanı yoktur, bu nedenle, yeni inşa edilen işletmelerin mali başarısızlığı veya iflası olasılığı genellikle eski işletmelerinkinden daha fazladır. Bu oran, her bir yüz yuan aktifin ne kadarının vergi sonrası karlar yoluyla biriktirildiğini gösterir.Ran ne kadar yüksekse, işletmenin kar seviyesi ve birikim seviyesi o kadar yüksek olur ve risklere direnme yeteneği o kadar güçlüdür.
Faiz ve vergilerden önceki kârın toplam varlıklara oranı (X3): Bu oran, şirketin işgal edilen her 100 yuan varlık için ne kadar kar elde edebileceğini gösteren şirketin karlılık düzeyini yansıtmak için kullanılır. Oran ne kadar yüksekse, şirketin ekonomik faydaları o kadar iyi olur. Karlılık o kadar güçlüdür.
Adi hisse senetleri ve imtiyazlı hisse senetlerinin toplam piyasa değerinin pasiflerin toplam defter değerine oranı (X 4): Bu oranın payı, şirket tarafından ihraç edilen adi hisse senedi ve imtiyazlı hisse senedi sayısının adi hisse senedi ve imtiyazlı hisse senedi piyasa fiyatları ile çarpımını ifade eder; Bu oranın paydası, şirketin defter değerine göre hesapladığı cari borçlar ve uzun vadeli borçların toplamını ifade eder. Bu oran, bir işletmenin değeri ile taşıdığı borç arasındaki ilişkiyi yansıtmak için kullanılır.Ran ne kadar yüksekse, işletmenin değeri o kadar büyük ve iflas riski o kadar düşüktür. Genel olarak piyasa fiyatı üzerinden hesaplanan işletme değeri, defter fiyatından hesaplanan işletme değerinden daha hassas bir şekilde işletmenin iflas olasılığını yansıtabilir.
Satış gelirinin toplam aktiflere oranı (X 5): Bu oran aynı zamanda şirketin işletme kapasitesini yansıtan toplam varlık devir hızı olarak da adlandırılır. Oran ne kadar yüksekse, şirketin sermaye devri o kadar hızlı olur. İyi fon kullanımı.
Bu analiz modelinde Ahman, bir şirketin mali başarısızlığını veya iflasını değerlendirmek için kritik bir değer (Z-Skoru) veya kesme puanı önermiştir: şirketin Z değeri daha düşükse, şirketin iflas etmesi ve risklerle karşılaşma olasılığı daha yüksektir. Daha büyük. Ayrıca, şirket iflasını yargılamak için kritik değeri önerdi: Z değeri 2.675'ten büyükse, bu, işletmenin finansal ve işletme koşullarının iyi olduğu ve iflas olasılığının küçük olduğu anlamına gelir; Z değeri 1,8 l'den düşükse. İşletmenin iflasın eşiğinde olduğunu, Z değerinin 1,8 l ile 2,675 arasında olması işletmenin finansal ve işleyişinin son derece istikrarsız olduğunu gösterir. "Gri alan" olarak bilinir. hesaplamalar yoluyla. Bir işletmenin Z değerini art arda birkaç yıl boyunca gözlemleyin. İşletmelerde bir finansal krizin habercisini bulabilirsiniz.
"Z-Puanı" modelinde, Altmanın beş finansal oranı aslında şirketin ödeme gücü oranını (X 1, X 4), kârlılık oranını (X 2, X 3) ve işletme kapasitesini yansıtacaktır. Oran (X 5), kurumsal finansal başarısızlık veya iflas olasılığını tahmin etmek için kapsamlı bir yöntem kullanarak organik olarak bağlantılıdır. Katsayı büyüklüğüne (ağırlık), karlılık oranına (4,7 = 1,4 + 3,3), ödeme gücü oranına (1,8 = 1,2 + 0,6) ve işletme kapasitesi oranına (0,99 ). Bu, bir işletmenin iflasa direnme kabiliyetinin nihayetinde işletmenin karlılığına bağlı olduğunu göstermektedir.
Borsaya kayıtlı olmayan şirketler için "Z-skorlama modeli"
Z = 0,717 * X 1 + 0,847 * X 2 + 3,107 * X 3 + 0,420 * X 4 + 0,998 * X 5
Bu model, başlangıçta borsaya kote şirketler için geçerli olan modelde aşağıdaki revizyonları yapmıştır: X4 mali oran hesaplama formülünde, X4 mali oran hesaplama formülünün payı, adi hisse senetlerinin ve imtiyazlı hisse senetlerinin toplam piyasa değerini şirketin defter değeri ile değiştirir; modeldeki çeşitli ilgili değişkenlerin katsayıları değiştirilir; Z değerinin karar aralığı ayarlanmıştır: Z değeri 2,90'dan büyükse. İşletmenin mali ve işletme koşullarının iyi olduğu ve iflas olasılığının küçük olduğu anlamına gelir; Z değeri 1,23'ün altında ise. İşletmenin iflasın eşiğinde olduğunu, Z değerinin 1,23 ile 2,90 arasında olması işletmenin mali ve işleyişinin son derece istikrarsız olduğunu yani "gri alan" olduğunu gösterir.
"Z-Skor" tahmin modeli Amerika Birleşik Devletleri'nde üretildi, ancak Avustralya, Brezilya, Kanada, Birleşik Krallık, Fransa, Almanya, Japonya ve diğer ülkeler gibi dünyanın birçok ülkesinde bu modelin farklı ülkelerde uygulanması farklı olsa da kullanılmaktadır. , Ancak uygulama, iflas eden şirketlerin "Z skorunun" genellikle 2.675'ten düşük olduğunu göstermektedir. Temel özellikleri ve avantajları nispeten objektif ve doğru olmasıdır.İhtiyaç duyulan finansal veriler doğrudan finansal tablolardan elde edilebilir, bu sadece şirket yönetiminin finansal analiz yapmasına, olası finansal krizlerin erken tespitine ve finansal koşulların iyileştirilmesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda yatırım olarak da kullanılabilir. Yatırımcıların (veya potansiyel yatırımcıların) yatırım kararları vermesi, alacaklıların (veya potansiyel alacaklıların) kredi kararları vermesi ve düzenleyici kurumların düzenleyici önlemleri uygulaması için referans temeli.
"Z-Score" modeli, bir şirketin iflas derecesini tahmin etmek için kullanılır. Veri kaynakları esas olarak şirketin bilançosu, gelir tablosu ve diğer ilgili bilgilerdir. Şimdi, örneğin, AA şirketinin ilgili bilgilerinin aşağıdaki gibi olduğunu varsayalım:
AA Company'nin diğer bilgileri: 19XX satış geliri 225520 bin yuan, faiz öncesi ve vergi karı 23040 bin yuan, şirket tarafından ihraç edilen adi hisse sayısı 2600 hisse ve hisse başına piyasa fiyatı 20 yuan idi.
Yukarıdaki verilere dayanarak, AA Company'nin "z-Score" değeri hesaplanabilir
X1 = (işletme sermayesi / toplam varlıklar) X100% = {(cari varlıklar-cari borçlar) / toplam varlıklar} X100% = {(100380-51046) / 163780} ×% 100 =% 30.12
X 2 = (tutulan fazla / toplam varlıklar) ×% 100 = (22734/163780) ×% 100 =% 13,88
X 3 = (faiz ve vergi öncesi kâr / toplam varlıklar) ×% 100 = (23040/163780) ×% 100 =% 14,7
X 4 = (Tercih edilen hisse senetleri ve adi hisse senedi piyasasının toplam değeri / Pasiflerin toplam defter değeri) ×% 100 = {(Çıkarılan adi hisse senedi ve imtiyazlı hisse senedi sayısı × her bir borsa fiyatı) / Defter değerine göre hesaplanan toplam yükümlülükler} × 100 % = 2600 × 20 / 95046X% 100 =% 54,71
X 5 = (Satış geliri / Toplam varlıklar) = 225520/163780 = 1.38 (kez)
Z = 0.012 × 30.12 + 0.014 × 13.884 + 0.033 × 14.07 + 0.006 × 54.71 + 0.99 × 1.38 = 2.73
AAnın "Z-Skoru" 2,73 olup, bu kritik değer olan "2,675" ten biraz daha yüksektir, bu da şirketin mali durumunun ideal olmadığını gösterir. Bir yıl içinde iflas etmeyecek olsa da, iyileştirilmez ve gelişmesine izin verilmezse gerçekleşecektir. Finansal başarısızlık olasılığı daha fazladır.
Örnek olay: Çin'de listelenen şirketlerin finansal analizini yapmak için Atman'ın Z-skor modelini kullanma
1. Örnek seçimi
Mart 1998'de, Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu, Çin Menkul Kıymetler Düzenleme Komisyonu'nun [l998] "Borsada İşlem Gören Şirketlerin Olağandışı Koşulları Döneminde Hisse Senetlerinin Özel İşlem Yöntemlerine İlişkin Bildirim" adlı Dokümanı yayınladı. Özel işlem (ST olarak kısaltılır). Burada belirtilen "anormal koşullar", "anormal mali koşulları" ve "diğer anormal koşulları" içerir. Anormal mali durum, esas olarak "iki ardışık yıl zararı" veya "hisse senedinin nominal değerinden düşük hisse başına net varlıklar" anlamına gelir. "Diğer anormal koşullar" esas olarak doğal afetlerin, büyük kazaların vb. Şirketin üretim ve işletme faaliyetlerinin temelde sona ermesine neden olduğu ve şirketin net varlıklarının fazlasını telafi edebilecek bir davaya karıştığı durumları ifade eder. İkincisinin oluşumu belirsizdir ve tahmin edilmesi zordur. Burada, örnek analizi için yalnızca "anormal mali durumu" olan ST şirketleri seçilir.
Araştırma örneklemi olarak Şangay Menkul Kıymetler Borsası'nda listelenen 10 şirketi rastgele seçin; bunlardan 6'sı finansal olarak anormal şirketler, bunların tümü Nisan'dan Mayıs 2006'ya kadar "ST" cezasına çarptırıldı ve 4'ü finansal olarak normal şirketler ve bu şirketleri 2003'te seçin Yılın finansal verileri, analiz için temel oluşturur.
2003 mali verileri, ST'nin mali zorlukları bir gecede değil, sürekli dinamik bir süreç olduğu için seçildi. Bir ST şirketinin ilk kez zarara uğramasından önceki yılda (yani, şirketin özel işlem görmesinden önceki son karlı yıl), borsada işlem gören şirket defter karını korumaya devam etti, ancak sonraki yıllarda zarar etti. Bu nedenle yıl dikkate alınır. Dönen bir yıl. Bu nedenle, gerçekten anlamlı bir finansal erken uyarı analizi, t yılının "ST" olarak etiketlenip etiketlenmeyeceğini tahmin etmek için yılın (t-3) mali verilerine dayanmalıdır. Bu örnekte mali açıdan anormal şirket 2006 yılında (t yılı) "ST" olarak adlandırıldı, bu nedenle (t-3) yılı 2003 idi.
2. Finansal erken uyarı endeksi değerinin hesaplanması
Her bir örnek şirketin Z değerini hesaplamak için Altman'ın Z değeri hesaplama modelini kullanın
3. Ampirik sonuç analizi
Tablo 5'de gösterilen sonuçlardan, 2003 yılında finansal başarısızlık grubundaki 6 örnek şirket ve ST örnek şirket için erken uyarı modelinin tahmini Z değerinin 0,8212 ile 1,5904 arasında olduğu ve bunların tümü öngörülen finansal başarısızlık alanında olan erken uyarı eşiği 1,8 l'den daha düşük olduğu bulunmuştur. , Mali olmayan başarısızlık grubunda yer alan 4 örnek şirketin 2003 yılında 2.3789 olan G Shuanghe dışında Z değerleri 3.1791 ile 6.1129 arasında olup mali arıza bölgesinin üzerinde olan 2.675 erken uyarı eşiğinin üzerinde . Bu nedenle, Nisan-Mayıs 2006 arasında özel olarak işlenen 6 ST şirketinin, 2003 sonundaki mali verilerinin, mali başarısızlıkla karşı karşıya kaldıklarına dair bir uyarı sinyali verdiği biliniyor. Şirket yöneticileri güvenebilirse, Erken uyarı sinyalleri, sorunun kök nedenini zamanında bulup, krizin gizli tehlikelerini ortadan kaldırmak için acil önlemler alarak finansal durumu iyileştirebilir, sonunda "ST" olarak etiketlenmekten kurtulabilir, bu 6 şirketin 2004 ve 2005 yıllarındaki performansı maalesef değişmedi. İyileşmedi. Mali olmayan başarısızlık grubu G Shuang Hor, 2003 yılında 2,3789'luk bir z-değerine sahiptir ve bu gri alanda 1.8l ile 12.675 arasındadır. G Shuang Hor karar vericileri olarak, şirketin gelişimine çok dikkat etmeli ve güçlendirmek için aktif olarak gerekli önlemleri almalıdır. Kurumsal anti-risk yeteneği. Finansal olmayan risk grubu Qingdao Haier, Aerospace Information ve Lanhua Science and Technology'nin Z tahmin değeri uyarı eşiğinden yüksek olan üç şirketi var, bu da finansal durumlarının iyi olduğunu ve şirketin sağlıklı bir şekilde geliştiğini gösteriyor. Bununla birlikte, Lanhua Techin model tahmin değeri uyarı eşiğinden yüksek olmasına rağmen, modelin gösterdiği mali durum gerçek performansı kadar iyi değildir. Araştırmanın ardından, sabit varlıkların şirketin 2003 yılı mali raporunun% 61,7'sini oluşturduğu bulunmuştur. Bu nedenle, G Lanhua'nın sabit varlıklarının yıllık amortismanı çok büyüktür, çünkü sabit varlıkların amortismanı gerçekte nakit ödemeye ihtiyaç duymaz, ancak muhasebe işlemindeki net kâr veya FVÖK, gerçekte olduğundan az tahmin edilen amortismana dayanır. Mali durumunun. Uygulamada, Z-skorlama modeli esnek bir şekilde kullanılmalıdır. Örneğin, birçok akademisyen artık şirketin nakit akışına daha fazla önem vermektedir. Bu nedenle, faiz öncesi ve vergi karı yerine şirketin net nakit akışı-net kar + amortismanını kullanmayı da düşünebilirsiniz. Akım artı nakit faiz gideri, cari satış gelirinin yerini alır ve buna göre değerlendirme kriterlerini ayarlamak gerekebilir.
Yukarıdaki ampirik analizden, Çin'in borsaya kote edilmiş şirketlerinin mali verilerine göre, "Z-skor yönteminin" kullanılması, Çin'in borsada işlem gören şirketlerinin gelecekte belirli bir zaman diliminde finansal başarısızlık olasılığını daha doğru bir şekilde tahmin edebilir. Bununla birlikte, Çin'de borsada işlem gören şirketlerin finansal durumunu tahmin etmek için Z-skor modelini kullanırken, zamanına da dikkat etmeliyiz, yani modelin tahmin sonuçlarının uzun vadeli ve kalıcı finansal durumdan ziyade sadece kısa vadeli finansal durumu gösterdiğine inanılmaktadır. Bir finansal teşhis ve analiz yöntemi olarak, Z-skor yöntemi sadece işletmenin finansal durumunun genel olarak değerlendirilmesi için bir yöntemdir ve işletmenin finansal tablolarına dayanmaktadır.Bu nedenle, işletmenin finansal tablolarının gerçekliği ve tarafsızlığı Z-skorunu etkileyecektir. Kararın sonucunun belirleyici bir etkisi vardır ve yatırımcılar bu yöntemi kullanırken bu faktöre dikkat etmelidir.
