沪市主板ST公司摘帽后绩效研究【论文】.doc

题目：电子元件行业ST公司摘帽后绩效分析第一章 绪论 1 选题背景从1998年4月28日我国第一支ST股出现至今，已有数百家公司由于各种原因被扣上ST的帽子。随着我国证券市场退市机制逐渐完善，这些ST公司随时面临着退市的危险。而就目前来看，上市公司相对于非上市公司来说在很多方面都存在着优势，如：融资方便，扩大知名度，资产增值以及国家的一些政策扶植。任何一家公司都不会丢失这一紧俏的资源。因此，任何一家被扣上ST帽子的公司都会想尽办法保持自己的上市资格。绝大多数上市公司被ST后寻求的解困之道就是在地方政府的保护下通过资产重组扭转债务危机并保护“壳”资源。因为资产重组相对于其它方式来说，具有迅速改善公司资产质量、提高公司盈利能力的显著优势。然而，摘帽后ST公司的运营和绩效将发生巨大变化，资产重组能使这些暂时保牌成功的公司在以后的长期营运过程中创造优良的绩效吗？这个问题仍然值得我们研究。2 指导意义本文采取实证研究的方法，选取电子元器件行业的上市公司作为样本，通过建立模型，对近几年来通过资产重组已经摘帽的的ST公司的绩效进行定量分析。我国目前存在很多ST公司跟风进行资产重组的现象。然而，根据实际情况，这种方式并不一定适用于每一家公司。因此，通过本文分析，不仅可以使ST企业认清自身状况，帮助其树立正确的重组动机，制定出更理性、更科学的重组计划，而且可以为行业内其他企业以及其他行业的企业提供经验与教训，避免类似的错误。同时，也可以为政府及投资者的决策提供建议。3 研究思路及可能的创新点本文关注的是ST公司摘帽后的业绩与成长性，而非仅仅是摘帽一刻的光辉；在分析过程中，而非局限于个别特殊案例。因此，可以对整个行业今后的发展起到参考指导意义。第二章 相关制度理论简介及ST公司概况1 ST制度基本理论简要介绍从1993年开始，我国上市公司整体业绩呈现出逐年下降的趋势，股票市场出现了越来越多的垃圾股。但这些垃圾股在当时的二级市场非但没有收到冷落反而被作为炒作的题材，股价一涨再涨。其主要原因就是绩差股公司一旦重组，股价就能实现成倍的增长。至1998年，一大批业绩较差的上市公司成为市场追捧的“壳资源”。而且这些公司通过各种手段包装自己，虚增利润等不良现象日益增多，其板块效应对二级市场走势产生了极大影响。这些现象严重损害了投资人的利益和中国股市的健康发展。因此，1998年3月，中国证监会发布了关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知。在该通知中，中国证监会要求上海证券交易所和深圳证券交易所根据证券交易所股票上市规则的规定，对状况异常的上市公司的股票交易实行特别处理，简称ST（Special Treatment）。其中，所界定的“状况异常”分为两种情况，及财务状况异常和其他状况异常。所谓财务状况异常是指以下几种情况：（1）最近两个会计年度的审计结果显示的净利润为负值；（2）最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本（每股净资产低于股票面值）；（3）注册会计师对最近一个会计年度的财务报告出具无法表示意见或否定意见的审计报告；（4）最近一个会计年度经审计的股东权益扣除注册会计师、有关部门不予确认的部分，低于注册资本；（5）最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整，导致连续两个会计年度亏损；（6）经交易所或中国证监会认定财务状况异常的。“其他状况异常”是指自然灾害、重大事故等导致生产经营活动基本中止，公司涉及可能赔偿金额超过公司净资产的诉讼等情况。该政策自1998年4月22日起实行。在1998年首批实施特别处理的26家ST公司中，大部分是属于财务状况异常的情形。随后，ST公司的规模不断扩大。ST制度不属于对上市公司的处罚，公司在特别处理期间所享有的权利及义务保持不变。上市公司的股票交易在实行特别处理期间，其股票交易应遵循以下规则：股票报价日涨跌幅限制为5%；股票名称应改为原股票名前加“ST”；上市公司的中期报告必须经过审计此外，国务院证券管理部门还有权决定暂停或终止上市公司股票上市资格，详细制度在此不作赘述。2 境内ST公司及电子元器件行业ST板块概况 在ST制度实行的十几年来，我国证券市场基本制度日益完善，ST公司的数量也随着上市公司数目的增加逐渐增多。下表显示的是2003-2010年度我国境内上市公司（包括A股和B股）数量与ST公司的数量：年份20032004200520062007200820092010境内上市公司数（A、B股）（家）12871377138114341550162517182063其中：ST公司数（家）99135115139154153139153 截止到目前为止，我国ST公司共有134家，其中76家为沪市上市公司，58家为深市上市公司。而沪市上市公司中电子元器件企业共有31家，深市电子元器件企业共有114家，即ST公司约占总数的5%.此外，非ST公司中有一家曾被特殊处理过，摘掉了ST的帽子，6家ST公司中一家属于第二次被ST。从上述数据可以看出，ST公司所占比例相当可观，这足以引起我们的关注。第三章 实证分析3.1 样本及数据的选取本文选取沪市2007年度被特别处理，且在被特别处理后两年内摘掉ST帽子的A股上市公司作为研究样本。值得说明的是，本文选取的样本公司都是因为财务状况异常而非其他状况异常而被扣上ST的帽子。按照以上条件，实际获得的有效样本共有10个。3.2 研究指标的选择本文从上市公司的偿债能力、营运能力、盈利能力三个方面选取九个指标进行计算分析，将样本公司各个指标的平均值计算出来，并运用因子分析的方法构建企业业绩的综合指标F作为所研究的企业的绩效的综合指标。最后，通过统计学的方法对此指标进行统计描述性分析和T检验，并对检验结果作出分析。下表列示的是本文所选取的财务指标体系：财务指标评价体系盈利能力指标营运能力指标偿债能力指标主营业务利润率总资产报酬率每股收益总资产周转率应收账款周转率存货周转率速动比率流动比率股东权益比率（1）盈利能力指标：盈利能力指的是企业在一定时期内赚取利润的能力，即利润与一定的资源投入或一定的收入相比较而获得的一个相对的概念。净资产收益率是对企业资本经营盈利能力分析的一个重要指标，但因为本文所选取的样本的净利润可能为负，所以剔除了对这个指标的分析。总资产报酬率是息税前利润与平均总资产的比率，反映了企业资产经营能力。总资产报酬率越高，说明企业的资产运用效率越好，也意味着企业的资产盈利能力强。每股收益是关系到普通股股东的利益的一个重要指标，是指每股发行在外的普通股所能分摊到的净收益额。每股收益是净利润去除掉优先股股息之后的值与发行在外的普通股加权平均数之比。（2）营运能力指标：企业营运能力主要指企业营运资产的效率与效益。营运资产的效率常常运用几个周转速度来反映。总资产周转率反映的是企业总资产营运能力的指标，从资产流动性方面反映总资产的利用效率。该指标是由总周转额与平均总资产之比得到。总资产周转率越高，说明企业总资产利用效率越高。存货周转率与应收账款周转率都是衡量流动资产周转速度的指标。企业经营成果的取得，主要依靠的是流动资产的形态转换，固定资产的价值实现也要依赖于流动资产的价值实现，一旦流动资产的形态转换出现问题，不仅固定资产的利用效果会受到影响，企业所有经营活动都会出现问题。存货周转率是产品销售成本与存货平均余额的比率，反映企业存货规模以及其周转速度。应收账款周转率是企业一定时期赊销收入净额与应收账款平均余额的比值，用以反映应收账款的收款速度。这两个指标均为正指标，即两个指标的值越大，说明企业流动资产运用效率越高。（3）偿债能力指标：偿债能力是企业偿还各种债务的能力，是企业经营着、投资人、债权人都十分关心的问题，包括短期偿债能力与长期偿债能力的分析。流动比率与速动比率是企业短期偿债能力的反映。流动比率是流动资产与流动负债的比率，一般认为该指标应达到2:1以上。该指标越高，表示企业的偿付能力越强，企业所面临的短期流动性风险越小，债权人安全程度越高。速动比率是企业速动资产与流动负债的比率，一般标准为1:1。用来衡量企业流动资产中可以立即用来偿付流动负债的能力。该指标低于1:1时，一般认为偿债能力较差。资产负债率反映企业长期负债能力，是综合衡量企业偿债能力的重要指标。但因为该指标为逆指标，不便于构建综合指标进一步分析，本文用股东权益比率代替。股东权益比率是股东权益与总资产的比值，即1-资产负债率。3.3 实证分析本文数据以及ST公司名单由国泰安数据库、东方财富网和钱龙证券数据整理得来。3.3.1 对样本公司的描述性统计本文将样本公司摘帽当年定为0年，则摘帽前一年为-1年，详细时间坐标轴如下图所示： -1 0 +1 +2 时间坐标轴 下表列示了所选样本公司在所研究的四个年份中的九个财务指标的平均值：主营业务利润率总资产报酬率每股收益总资产周转率存货周转率应收账款周转率流动比率速动比率股东权益比率平均值第-1年0.300.220.540.725.1210.461.060.570.38第0年0.300.070.280.674.4226.351.380.700.50第1年0.110.030.130.574.5619.981.731.210.52第2年0.140.040.190.603.7513.921.931.210.52由上表可以看出，通过对摘帽前一年、摘帽当年以及摘帽后两年中10家样本公司九项财务指标的统计与计算，可以看出这10家企业在盈利能力、营运能力和偿债能力上主要呈现出以下几个特点：（1）摘帽当年，样本公司多数指标相对于摘帽前一年有一定幅度的下降，如每股收益为0.28，大约相当于前一年每股收益0.54的50%，而总资产报酬率为0.07，仅仅勉强达到前一年的1/3.摘帽后第一年，多数指标相对于摘帽当前财务指标持续下降，其中，主营业务利润率为前一年的36.67%，总资产报酬率为前一年的42.86%，每股收益为前一年的46.43%；而存货周转率、流动比率与速动比率则有较大的增幅。这些变化趋势说明样本公司待重组后短期内，各项指标并没有取得较大增长，即企业三大能力并没有得到较大改善，企业绩效没有显著的提高。（2）相对于摘帽后第一年，在摘帽后第二年，反映企业盈利能力及偿债能力的六个指标都保持稳定不变或有小幅度上涨的趋势；反映企业营运能力的三个指标中，存货周转率从4.56下降到3.75，应收账款周转率从19.98降为13.92，降幅分别为17.76%和30.33%；而总资产周转率基本与前一年持平，说明样本公司总体资产流动性基本保持稳定，而存货周转速度下降则可能是由企业销售政策改变，或是企业预测存货会升值从而故意囤积引起；应收账款周转速度下降反映了企业应收账款的收款速度比之前一年有所下降。从以上两点分析可以得出，ST公司通过资产重组的方式摘帽后，反映三大能力的各项指标会在短期内有一定的下降，即样本公司的绩效在短期内并不会有较明前的提高。但从长期来看，所研究样本公司各项指标数值趋于稳定，甚至开始出现小幅增长。这说明经重组摘帽后的ST公司开始逐渐步入健康公司的行列，ST所带来的负面效应也在不断消失。3.3.2 实证检验上文通过对能反映企业绩效的九个财务指标进行计算，初步分析了样本公司在摘帽后的绩效变化趋势。这些方面对企业的影响并不是相互独立的，而上述内容并没有体现出它们的关联性。在进行综合测评时，各个独立指标对综合指标的影响权重是十分重要的。确定权重的方法主要有两种，即主观赋值法和客观赋值法。主观赋值法主要是通过个人以往的经验人为地确定各指标的权重。主观赋值法的特点是简单明了，易于操作，但人为干扰因素多，尤其是在指标较多时，很难确定指标权重。客观赋值法根据各指标的实际观察值提供的信息量来确定每个指标的权重。客观赋值法避免了主观赋值法人为因素的干扰，同时也可以在不损失有价值信息的情况下进行数据简化或结构简化。本文选取的就是客观赋值法中的因子分析法。因子分析是利用降维的思想，用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。其数学模型为：X1=a11F1 + a12F2 + +a1n Fn + e1X2=a21F1 + a22F2 + +a1n Fn + e2Xm =am1F1 + am2F2 + +amnFn + em其中，X1，X2，Xm表示m个原始变量；aij为因子载荷；Fi（i=1,2，n）为n个共同因子；ei（i=1,2，m）为特殊因子。在本文中，原始变量即为前文所述的九大财务指标，具体绩效衡量指标体系见下表：类型指标名称代码计算公式主营业务利润率X1主营业务利润/主营业务收入盈利能力总资产报酬率X2息税前利润/平均总资产每股收益X3净利润/流通股数总资产周转率X4销售净额/平均总资产营运能力存货周转率X5产品销售成本/存货平均余额应收账款周转率X6产品销售净额/应收账款平均余额流动比率X7流动资产/流动负债偿债能力速动比率X8速动资产/流动负债股东权益比率X9股东权益/总资产 （1）指标的标准化处理。上述9个指标的量纲存在差异，因此需要消除因量纲不同所带来的影响，对其进行标准化处理，计算公式为：其中，为第i个指标的平均值，为第i个指标的标准差。经过这样的变换不会改变变量之间的相关关系。以下所讨论的均为标准化后的变量。（2）指标之间的相关性检验。运用因子分析法的前提是各个指标之间具有相关性，下表是样本公司各项绩效指标之间相关性的检验结果。X1X2X3X4X5X6X7X8X9X11-0.08-0.06-0.74-0.30-0.250.69-0.300.70X211.000.320.07-0.080.370.780.19X310.280.04-0.110.400.750.18X410.410.15-0.450.44-0.33X51-0.18-0.370.29-0.06X61-0.56-0.19-0.38X710.250.81X810.33X91上表中的数据表明各项指标之间确实存在不同程度的相关性，表明因子分析法适用于本文的分析。因此下文将运用这种方法对问题进行降维。（3）确定因子个数及其特征值和贡献率。本文使用SPSS软件得出的特征值和贡献率的数据如下表所示。表中公共因子的方差贡献率表示该公共因子反映原指标的信息量，累计贡献率表示相应的几个公共因子累计反映原指标的信息量。在本文中以“特征值大于1”为标准选择公共因子。公共因子初始变量描述提取因子后的变量描述因子旋转后的变量描述特征值方差贡献率/% 累计方差贡献率/%特征值方差贡献率/% 累计方差贡献率/%特征值方差贡献率/%累计方差贡献率/%13.32 36.84 36.84 3.32 36.84 36.84 3.16 35.13 35.13 23.08 34.19 71.03 3.08 34.19 71.03 3.02 33.56 68.69 31.21 13.44 84.46 1.21 13.44 84.46 1.42 15.77 84.46 40.62 6.94 91.40 50.46 5.14 96.54 60.27 2.98 99.51 70.04 0.48 99.99 80.00 0.01 100.00 90.00 0.00 100.00 从上表可以看出，前3个因子的特征值大于1，其累计贡献率已经达到84.46%，说明前3个因子描述了原始变量总方差的84.46%，可见，提取前3个因子就已经能反映出原有变量的大部分信息，是比较合适的。因此，我们选取这三个因子作为公共因子，即将上述9个财务指标降维后，总和为公共因子F1、F2与F3。 （4）求因子载荷矩阵及对各公共因子命名。一般而言,通过初级变换得到的因子载荷差异不大,含义不明显,实用价值不高。为了更加清晰地解释各个因子所代表的经济含义，本文采用方差最大旋转法进行正交旋转，得到的旋转后的因子载荷矩阵如下表所示。 X7X1X9X4X6X2X3X8X5F10.900.870.85-0.66-0.60F20.430.980.960.87F30.38-0.580.86 表中数据说明，因子F1与X7、X1与X9相关性明显，定义为偿债能力因子；因子F2与X2、X3、X8相关性明显，定义为盈利能力因子；因子F3与X4、X5、X6相关性明显，定义为营运能力因子。（5）因子得分及分析。用回归法计算得到的因子得分系数矩阵如下表所示：X1X2X3X4X5X6X7X8X9F10.27 -0.02 -0.01 -0.20 0.00 -0.25 0.27 0.00 0.28 F2-0.07 0.35 0.34 0.13 -0.08 0.08 0.10 0.26 0.03 F3-0.09 -0.14 -0.15 0.18 0.63 -0.50 -0.06 0.14 0.14 根据因子得分系数矩阵给出的系数和原始变量的标准化值可以计算每个观测量的各因子得分，并可以据此对观测量进行进一步的分析。因子得分系数矩阵和旋转后的因子得分表达式如下：F1=0.27X1 -0.02X2 -0.01X3 -0.20X4 -0.25X6 +0.27X7 +0.28X9F2=-0.07X1+0.35X2 +0.34X3 +0.13X4 -0.08 X5+0.08X6 +0.10X7 +0.26 X8+0.03X9F3=-0.09X1-0.14X2 -0.15X3 +0.18X4 +0.63 X5-0.50X6 -0.06X7 +0.14X8+0.14X9（6）计算样本公司综合得分。为了对样本公司的绩效进行综合评价，需要构建综合得分模型。其关键在于确定各因子的权重，我们在这里以初始解中公共因子的方差贡献率来确定各因子的权重，得到的综合得分模型用F综来表示，即：F综=（36.84F1+34.19F2+13.44F3）/84.46上述六个步骤运用因子分析方法构建了一个综合指标，可以将前文中9个财务指标进行降维，分析他们的所代表的样本公司的综合绩效。根据上述方法，结合表XX中各项财务指标的均值，也可类似计算出摘帽