证券投资收益与风险的度量方法及理论(ppt 92页).ppt

厦门大学管理学院博士研究生课程专题报告三 证券投资收益和风险的度量方法和理论厦门大学吴世农MeasurementsforReturn RiskWuShinongXiaMenUniversity MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 一 收益和风险度量的意义和作用1 理论意义 理财和投资理论的基础性工作 是一系列投资理论 方法和应用原理的基础 BuyCompany sFutureEarnings HigherRisk HigherReturn 2 应用价值 追求效益 控制风险 Don tPutAllEggsinOneBasket But How 在既定风险的情况下提高投资效益 在既定收益的情况下降低投资风险 3 特殊的现实意义 推动中国资本市场的建设和发展 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 课堂案例分析I 发展中的中国资本市场 现状与未来1 起步晚 发展快 亚洲最具发展潜力的新兴市场年份92939495969798992000累计上市公司 家 10661211境内851境外43筹资金额 亿 3249亿元 境内9437532915042512948421243 境外100市场流通值 4248609382667517857468214总市值2万4800市场成交额881366781272133230722235443132160827EPS0 3150 2460 23890 24350 188 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 2 企业直接融资仍欠发达 居民和机构投资者的投资有限 1 1988年证券市场的市价总值占GDP 24 5 2 1998年居民储蓄存款 53407 5亿元1999年居民储蓄存款 59622亿元 3 1998年金融机构各项贷款余额 95697 9万亿元1998年企业存款余额 32486 6万亿元 4 1998年金融机构 不含保险 证券机构 总资产 15 25万亿元1998年本外币存款 10 302万亿元1998年本外币贷款 9 368万亿元1998年全部贷款余额 86534 1万亿元 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 3 未来10年的中国资本市场2000年初 中国证券市场高级研讨会上 人民大学金融证券研究所预测 10年后将与国际资本市场的准则 接轨 A与B股合并 1 市值占GDP 50 4 上证指数 6000 2 总市值 13万亿 5 深证指数 18000 3 上市公司 2000家 6 总资产5000亿的国际性投资银行 5家4 如何发展中国资本市场 1 存在哪些关键问题 2 如何解决 3 是预测 预言 狂言 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 二 证券资产收益度量的分类1 按度量单位分类 1 收益值 DollarReturn 2 收益率 PercentageReturn 2 按投资对象分类 1 股票 公众股 优先股 2 债券 政府债券vs公司债券 长债vs短债 3 其他 可转换债券 期权3 按度量时间长短分 1 日收益 DailyReturn 2 周收益 WeeklyReturn 3 月收益 MonthlyReturn 4 季收益 QuarterlyReturn 5 年收益 AnnualReturn MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 4 按研究对象分 1 单个资产收益 ReturnforanIndividualAsset 2 组合资产收益 ReturnforaPortfolio 3 市场收益 MarketReturn 5 按度量时间前后分 1 历史收益 HistoricalReturn 2 当前收益 CurrentReturn 3 预期收益 ExpectedReturn 6 按计算方法分 1 单期收益 2 多期收益 3 平均收益 算术平均 几何平均 价值加权平均7 按是否扣除通货膨胀的影响分 1 名誉收益 2 实际收益 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 三 收益的度量方法1 单期收益率R 资本利得收益率 现金股利收益率P1 P0 D1 P0含义 本期资本利得和现金股利之和与期初价格之比 2 多期收益 率 R 1 各期收益率 连乘积 1 R1 1 R2 1 Rn 含义 期初投资1元 期末总收入共多少元或是期初投资1元的多少倍 GUESS Ifyourgrand painvested 1inU S Capitalmarketin1925 howmuchdidyouexpecttogetin1997 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 美国1925 1997年各种投资的多期收益 投资SmallCo LargeCo Long termT BillInflationGovt Bond Year1925 1 1 1 1 1 Year19975519 971828 3339 0714 259 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 3 多期平均收益率含义 同种资产在不同时期的收益率的平均数 反映在某段时期内资产的平均收益水平 问题1 如何平均 1 简单算术平均收益率Ra 1 n R1 R2 Rn 2 几何平均收益Rg 1 R1 1 R2 1 Rn 1 n 1 3 价值加权平均收益率RvC1C2CnPnRv 1 Rv 1 1 Rv 2 1 Rv n 1 Rv n问题2 上述3种计算平均收益的方法有何差异 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 课堂案例分析II Don tMisunderstandAveragedReturn 假设你3年来一直在管理100万元投资 第1年收益率为 10 第2年为 20 第3年为 5 问你所获得的平均年收益率是多少 Ra 1 n R1 R2 Rn 1 3 10 20 5 5 期末总值 100 1 5 1 5 1 5 115 76万元Rg 1 R1 1 R2 1 Rn 1 n 1 1 10 1 20 1 5 1 3 1 4 3 期末总值 100 1 4 3 1 4 3 1 4 3 113 4万元问题 为什么这2种计算平均收益的方法所得的计算结果存在差异 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 算术平均收益与几何平均收益的计算原理对比 时间收益率初始投资盈亏初始投资盈亏 0 100 100 1 10 100 1090 102 20 100 20108 183 5 100 5113 5 5 25 总计 15 13 25 差异何在 计算原理不同 1 Ra的计算原理 假设各期初始投资不变 盈取出 亏补上 始终保持每期初始投资100万元 2 Rg的计算原理 假设各期初始投资随盈亏而变化 盈不取出 亏不补上 每期初始投资不同 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 4 三种平均收益率计算方法的比较 1 如果R1 R2 Rn 则Ra Rg 2 如果C1 C2 Cn 0 则Rg Rv5 资产组合的收益率 组合中各种证券资产的收益率的平均数 1 等权组合收益率Rp 1 n R1 R2 Rn 含义 由n种证券构成的投资组合的简单平均收益率 2 加权组合收益率Rp W1R1 W2R2 WnRn 含义 由n种证券构成的投资组合的加权平均收益率 权数Wi 各种资产的投资比例或组合中各种资产市值占组合总市值的比例 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 6 小结 Summary 收益资产组合单个资产 单期VV多期VV平均 1 算术VV 2 几何VV 3 价值加权VV组合 1 等权V 2 加权V MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 四 债券的收益度量 一 债券收益度量中应注意的问题 1 贴现 附息 到期付息 2 复利 单利 3 美式 欧式 4 持有期 到期 5 再投资 不再投资 6 可转换 不可转换课堂案例分析III 当前中国债券市场利率和收益的若干 异象 现状 1999年 中国发行国债3976亿元 不含社会保险和商业保险定向发行60亿元 企业发行债券130亿元 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 问题倒挂1 债券二级市场收益率高于一级市场发行利率国债 10月市场收益率 3 7 平均发行利率 3 3 企债 10月市场收益率 4 5 平均发行利率 4 0 倒挂2 国债发行利率高于企债发行利率 收益与风险不成比例利用税制 争夺资金 企债征收资本利得税 高风险 低收益 低风险 高收益 98年发行5年期铁路债券 票面利率3 8 扣税后3 04 低于同期限的国债 倒挂3 国家长债收益低于国家短债收益二级市场上 国债收益率的期限结构失衡 为什么 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 案例分析参考资料 美国联邦储备委员会在 年公布的一份统计资料表明 第一 市场上各种债券的收益与其风险基本呈正比关系 三十年代以来 联邦政府债券的市场收益率普遍高于州 市 aa 级债券的市场收益率 公司 aa 级债券的收益率普遍高于联邦政府债券的收益率 公司 aa 级债券的收益率则普遍高于公司 aa 级债券的收益率 第二 债券市场的利息率变动较大 五十年代后 债市利息率在联邦政府债券利息率数次上升的推动下 呈上升趋势 因此 专家认为这些变化使得债市具有 投机特征 债券 特别是公司债券 具有 利息率风险 又有 价格波动风险 第三 各种债券的利息率的变动趋势相似 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 二 债券的收益率1 现期收益率 CurrentYield R C P 当期利息 购买价格2 单利最终收益率R C Pn P0 n P0 利息 平均资本利得 发行或购买价格原理 1 假设单利最终收益率为R 本金 购买价格 为P0 则1年后 债券的价值 P1 P0 P0R n年后 债券的价值 P0 nP0R 2 假设债券每期利息 C Pn 偿还价格 则到期时债券的价值 Nc Pn 3 因为P0 nP0R Nc Pn 所以R C Pn P0 n P0 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 计算单利最终收益率应注意5个特殊问题 1 发行 偿还 认购收益率 P0 发行价格 n 期限 2 中途购买 偿还 n 剩余年数 剩余天数 365或360 剩余天数 交割日第2天 偿还日 P0 购买价格 3 贴现债券 R Pn P0 n P0 4 到期付息债券 R P0 Nc P0 n P0 C P0 5 HPY 持有期收益率 单期最终收益率的特例3 复利最终收益率 R C1C2CnPnP0 1 R 1 1 R 2 1 R n 1 R n原理 类似 内涵报酬率 IRR 计算方法 高次方程 平衡试算 切线法 插值法 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 计算复利最终收益率应注意的4个特殊问题 1 每年付息1次 1 1 1 R n PnP0 C R 1 R n 2 半年付息1次 a 美式1 1 1 R 2 2n PnP0 C R 2 1 R 2 2n b 欧式 AIBD C1 1 R nPnP0 2R 1 R n MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 小组讨论 在计算复利最终收益率中 美式和欧式最本质的差异何在 如果一年的付息次数为m 求出复利最终收益率的一般式 3 贴现债券 因为C 0 所以P0 Pn 1 R nR Pn P0 1 n 1 4 到期付息债券 因为C 0 Pn P0 nC所以R P0 nC P0 1 n 14 再投资收益率 ReinvestmentYield 含义 将每期所得利息用于再投资 当利息再投资所获得的收益率为R2时的 复利最终收益率 原理 设R1 再投资收益率R2 利息的再投资收益率t 剩余付息的次数n 剩余年数 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 则有 C 1 R2 t 1 C 1 R2 t 2 C Pn P0 1 R1 nR1 C R2 1 R2 t 1 Pn P0 1 n 1其中 P0 购买价格 应计利息例题 1990年12月25日发行面值100元附息债券 年利率6 7 付息日每年12月25日 1997年12月25日偿还 1991年2月25日ABC公司以88 70元购入该债券 并将所得利息投资于另一债券 利息的再投资收益率为7 5 求复利再投资收益率 已知 t 7年n 6 302 365 年P0 6 7 62 365 88 7 89 83R1 C R2 1 R2 t 1 Pn P0 1 n 1 6 7 7 5 1 7 5 7 1 100 89 83 1 6 302 365 1 8 705 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 5 可转换债券的收益率 1 可转换债券 混合证券 2个承诺 a 共性 按期还本付息 b 特征 按合同规定的转换价格 在一定期限内转换成固定数量的普通股 2 投资者可能的选择 a 作为债券 持有直至到期还本付息 b 在市场上出售可转换债券 c 将可转换债券转换为普通股 d 在市场上将转换成的普通股出售 3 可转换债券的价值及其影响因素 转换价值 转换率 转换时普通股的市价其中 转换率 转换债券的面值 每股普通股的转换价格 转换溢价 转换时普通股的市价 转换价值 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 转换时普通股的市价 当前股票市价 1 g t 可转换债券发行价 转换率 1 g t 4 可转换债券的收益率 用 债券的单利最终收益率 计算R C Pn P0 n P0 利息 平均资本利得 发行或购买价格例题 ABC公司发行可转换债券 购买时的价格 1100元 年利率是6 5 转换率 25 持有期 3年 预计3年后普通股的市价 55元 转换溢价是转换价值的5 求该种可转换债券的转换价值 转换时的股票市价和可转换债券收益率 转换价值 25 55 1375元转换时普通股的市价 5 1375 1375 1443 75元转换债券的收益率 65 1443 75 1100 3 1100 16 33 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 课堂案例分析IV 投资可转换债券或普通股 1996年 IEC的股票市价为9 25元 每季度股利为0 12元 预计7年后每股市价为15元 买卖股票的交易费用为每股0 3元 同期 IEC发行可转换债券 面值1000元 合同规定的转换价格为10元 即每股普通股的价格为10元 故转换率为100 债券的利率 息票率 为6 购买可转换债券的交易费用为5元 应该投资IEC的可转换债券或普通股 1 设购买100股普通股 投资 9 25 100 100 0 3 955121500 30955 t 128 1 R t 1 R 28每季度收益率 0 026每年收益率 0 1077 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 2 投资1份可转换债券总费用 1000 5 1005元7年后转换为股票出售的收入 1000 10 15 1000 10 0 3 1470301500 301005 t 114 1 R t 1 R 14每半年收益率 0 0532每年收益率 0 1092问题 根据本案例提供的资料计算 投资可转换债券的收益略高于股票的收益率 那么 是否可以说 可转换债券优于股票呢 本案例中存在哪些不确定性的假设 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 五 证券投资风险及其管理 一 风险的类别I 按风险来源分 SourcesofRisk 1 违约风险 DefaultRisk 2 利率风险 InterestRisk 3 市场风险 MarketRisk BullorBear 4 管理风险 ManagementRisk 5 购买力风险 PurchasingPowerRisk 6 流动性风险 LiquidityRisk 7 汇率风险 ForeignExchangeRisk 8 政治风险 PoliticalRisk 9 转换风险 ConvertibilityRisk 10 回购风险 CallabilityRisk MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 II 按风险的特征分 总风险 系统性风险 非系统性风险 不可分散风险 可分散风险 二 违约风险及其管理1 违约风险 倒闭风险 企业因经营管理不善或投资决策失误造成 倒闭 或 破产 从而给投资者带来的损失 1 突发性 霸灵银行破产案 5年 月 日 具有 年悠久历史的世界著名银行 英国霸灵银行宣告破产 2 渐渐性 W T 格兰特破产案 年 月 闻名美国东西海岸的连锁店 格兰特公司宣告破产 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 2 如何管理和防范违约风险 1 中介机构对证券进行等级评价 Rating 定期公告 a 标准 评价股票等级表 分值等级分值等级 最高 平均之下 高 较低 平均之上 最低 平均 重组 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 和幕帝对债券的评级比较 付息还本等级说明 极强最高质量级 非常强高质量级 强中上质量级 足够强中等质量级 低等级投机型投机质量级 中等级投机型低质量级 高等级投机型差 倒闭级 最高等级投机型高投机 倒闭级 无力支付利息最低质量级 无力付息还本倒闭级 说明 还用 或 调整债券级别 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 b 等级评价的依据和方法 财务指标体系申请 调查 分析 评价 公布S P对长债等级评价指南 财务指标与等级 1979 80年 等级PretaxFix chargeCash flowtoPretaxReturntoLong termDebtCoverageLong termDebtLong termCapitaltoCapitalization AAA17 5185 28 5 16 AA9 5702222A5 5451733BBB4 23515 537 5BBB 说明 制造业公司长期债券 财务指标是5年平均数 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 S P对债券等级评价指南 财务指标与等级 1991 93年 等级Fix chargeCash flowtoReturnonLong termDebtCoverageTotalDebtCapitaltoCapital AAA6 340 4924 211 7AA4 480 3218 419 1A2 930 1713 529 4BBB1 820 049 739 6BB1 330 019 151 1B0 78 0 026 361 8 说明 财务指标是中位数 MeasurementsforReturnRisk WSN XMU 证券投资收益和风险的度量方法和理论 吴世农 厦门大学 c 证券等级评价的作用和原理 为什么等级评价可防范违约风险 等级评价依据财务指标 其有效反映企业经营 管理和财务状况 企业证券的等级变化确实综合反映企业的经营 管理和财务状况 从而表明企业是否出现违约或破产征兆 违约的企业与非违约企业 在违约前期 财务指标存在显著差异 离违约发生时间越近 二者的主要财务指标 如 现金流量与总债务比率 累计市值等 差异越大 制度 公开 公正 公平 科学 权威 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 三 企业财务困境的评价标准1 财务困境的评价标准 1 Carmichael 1972 标准 认为财务困境是企业履行义务时受阻 具体表现为四种形式 a 流动性不足 流动负债大于流动资产 履行短期债务有困难 b 权益不足 长期偿债能力不足 由于留存收益呈现赤字 或总负债大于总资产 即负权益 c 债务拖欠 不能偿还应付负债 或违背了贷款协议条款 d 资金不足 公司受限于或者无法获得各种额外资金 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 2 Ross等人 1999 2000 标准 认为可从四个方面定义企业的财务困境 a 企业失败 即企业清算后仍无力支付债权人的债务 b 法定破产 即企业和债权人向法院申请企业破产 c 技术破产 即企业无法按期履行债务合约付息还本或企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务 d 会计破产 即企业的帐面净资产出现负数 资不抵债 3 Beaver 1966 的标准 所指79家 财务困境公司 包括 59家破产公司 16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司 由此可见 Beaver把破产 拖欠优先股股利 拖欠债务界定为财务困境 厦门大学吴世农 4 Altman 1968 的标准 定义的财务困境是 进入法定破产的企业 5 Deakin 1972 的标准 认为财务困境公司 仅包括已经经历破产 无力偿债或为债权人利益而已进行清算的公司 由此可见 财务困境的界定标准因研究目标的不同而不同 四 企业财务困境的判定 预测方法1 单变量判定 预测方法逐一比较财务困境企业和非财务困境企业的财务指标 判断财务困境企业和非财务困境企业在某一 或某些 关键指标是否存在显著差异 常见存在显著差异的财务指标有 现金流量与总债务比率 累计市值 EPS ROE 应收帐款周转率 流动比率 负债 权益 长期负债 权益 等等 厦门大学吴世农 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 2 多变量判定 预测方法R A Fisher发明统计判定分析方法 用于判定 预测不明身份单位的总体归属问题 第一个使用判定分析预测破产问题的是纽约大学的EdwardAltman 1968 FinancialRatios DiscriminantAnalysis andPredicationofCorporateBankruptcy JOF23 Sept 1968 Altman的实证研究结果 EBITSalesMarketValueofEquityZ 3 3 99 9 0 6 TotalAssetsAssetsBookValueofDebtRetainedEarningsWorkingcapital 1 4 1 2 TotalAssetsTotalAssets 厦门大学吴世农 3 判定 预测财务困境 破产或违约风险的原理 1 问题 违约企业和非违约企业 在违约前期 各类主要财务指标存在显著差异 如何用一个变量综合反映各类财务因素的总差异 2 思路 通过收集违约和非违约企业的财务指标进行对比分析 选定判定变量 然后按照判定分析方法 建立债券违约判定模型 判定模型是一系列判定变量的线性组合 反映了违约企业与非违约企业在财务指标方面的综合差异 因此最大限度区分这二类不同财务特征的企业 3 程序 选择判定变量 抽样 已经发生财务困境企业和财务状况正常的企业 数据整理 选择模型 厦门大学吴世农 建模和估计判定 预测模型 确定最佳判定点 判定效率检验 应用估计的模型进行判定或预测 五 美国州政府发行的债券无违约风险吗 1 案例背景和问题政府也有财务状况健康与否的问题 巨额财政赤字是中央政府或国家财务状况不佳的表现 地方政府也可能因财政收支失衡导致资产无流动性而无力偿还到期债务 美国最富有的橙县 OrangeCounty 1994年12月1日宣布17亿美元的投资损失 橙县政府于12月 厦门大学吴世农 月6日不得不宣布进入破产保护 因此 众多州政府发行的债券也存在着违约风险 为了区分类似的州政府债券是否存在违约风险或还本付息风险 有必要判定州政府债券的等级是属 以上 含 或 以下 为此 财务分析家可以选择的判定变量 和 估计一个二组判定模型 即 i i i i 1 2 10 下表是美国80年代10个州政府发行债券的违约等级情况 其中 6种债券为A级 表示违约风险较小 另4种债券为B级 表示违约风险较大 州政府发行债券风险等级主要与该州人均财产价值和人均债务有关 下表也列示这10个州这方面的数据 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 2 美国10个州政府债券的等级和相关判定指标 组别债券人均财产价值 X 债券人均债务 Y 幕帝等级 i值 1 6685 116Aa1 6322636087Aa1 677311806272Aa2 5554295753A0 7135318347A0 817组62408188A 0 126 72703613Baa 2 1068121243Baa0aa 1 441组102684149Baa0 154 V X 10861900V Y 32790Cov XY 16187 D X A组平均值 B组平均值 3653D Y A组平均值 B组平均值 165 说明 1 资料来源 GeorgeFoster Financial Statement Analysis 1986 厦门大学吴世农 3 建模与估计模型 i i i i 1 2 10 0 000329 i 0 004887 i其中 V Y D X Cov XY D Y V X V Y Cov XY Cov XY 0 000329 V X D Y Cov XY D X V X V Y Cov XY Cov XY 0 004887在上式中 V X 是变量X的方差 V Y 是变量Y的方差 Cov XY 是变量X和Y的协方差 D X A组平均值 B组平均值 D Y A组平均值 B组平均值 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 4 确定最佳判定点根据所估计的判定模型 可以计算各样本单位的 值 然后确定 最佳判定点 用以预测债券的类别 最佳判定点 是使得样本单位的误判数量为最小的 值 其最简单的确定方法是 将 值按大小顺序依次排列 然后计算相邻的二个 值的平均值 其中使得样本单位的误判数量为最小的平均 值就是 最佳判定点 由表中的 值可计算相邻二个 值的平均数 并确定 误判数 和 最佳判定点 当 0 7650 误判数 2 0 4505 误判数 1 最佳判定点 0 1710 误判数 2 所以 最佳判定点 厦门大学吴世农 5 应用估计模型判定 预测预测加尼福尼亚州政府发行的债券是否存在违约风险 加州政府发行债券 其人均财产是 美元 人均债券的债务是 美元 根据估计的判定模型 其 值等于 故其债券应属 或 以上 不属于具有违约风险的债券 六 中国上市公司财务困境分析和预测1 案例背景和问题 中国上市公司亏损是否无踪可循呢 为化解 年报风险 1998年中国推出 上市公司预亏公告制度 农垦商社1999年1月5日宣布 预亏 是中国首家公布 预亏 的上市公司 回顾1998年度的年报 在公布亏损的86家公司中 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 只有80家公布 预亏 公告 其中以1月份为最 公布预亏69家 至2000年1月16日 已有50家公司发布1999年度预亏公告 其中5家在1999年未结束之前就发布 预亏 公告 今年到底将有多少公司 预亏 呢 截止2000年3月13日 共有74家发布 预亏 公告 关于 预亏 制度和实施情况 各种评论不绝于耳 并非所有亏损公司都必须提前公布 预亏 有些公司 不告而亏 中国证监会规定 如果上市公司可能导致3年连续亏损或当年重大亏损 应 履行信息披露义务 同时 重大亏损 并无明确定义 因此 那些不致于出现连续3年亏损或重大亏损的公司 可以 不告而亏 例如 甘长风1999年度的ROE为 17 52 但没有公布预亏 各方并不认为其有违规之处 厦门大学吴世农 中国证监会还规定 在会计年度结束时 及时履行信息披露义务 及时 就是 没有明确的时间限制 因此有些公司在2 3 4月才宣布 预亏 双麓电器在5月25日才发布预亏公告 可谓 姗姗来迟 送走 扭亏为盈 的公司 又迎来 扭盈为亏 和 连续亏损 的企业 ST和PT的公司将增加 连续2年亏损或重大亏损的企业将被列为 ST 1999年出现47家 ST 公司 预计2000年 ST 公司累计达60余家 就目前情况来看 在47家ST公司中 因连续3年被列入ST无法 摘帽 的公司不少 ST永久 ST中浩 ST北旅 ST黔凯涤等又将晋级为 PT PT的公司只能在周五交易 算是 惩罚 PT公司 如渝太白 在3年连续亏损后又告亏损 能否继续高挂 PT 的牌子呢 或是摘牌停止交易呢 厦门大学吴世农 亏损公司为何亏损 争议颇多 今年的亏损公司 常说是 因为实行会计4项计提政策 造成亏损 一般认为 亏损的主要原因 一是公司的经营管理不善 其次是行业竞争加剧 使得ST公司覆盖面增加 涉及商业 机械 化工 建材 冶金 服装 房地产和轻工业 再次是企业债务负担过重 不良资产增加 这似乎成为亏损公司的共同特征 此外 靠 政府和总公司补贴为盈利 的公司 也是亏损的原因 最后 新的亏损公司总是露出一大堆的应收帐款 呆帐和坏帐 在4项计提政策催生下 成为亏损队伍的新生儿 据不完全统计 98年上市公司的应收帐款增加60 以上 其中增加1倍的超过170家 应收帐款激增反映了上市公司的资产质量下降 亏损风险上升 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 亏损公司频频登台亮相 是否无踪可循呢 非也 2000年首先公告亏损的6家公司 近年来一直露出惨淡经营的迹象 到1999年中报时 已经处于亏损边缘 在盈亏线上挣扎 1998年3月中国财政部颁发 企业会计准则 现金流量表 要求上市公司必须披露企业现金流量状况 以克服现行会计制度和会计报表的缺陷 此外 吃补贴 增利不增现金的 白条利润 有增无减 误导投资者 因此 专家提议特别关注2个指标 一是 每股经营活动产生的现金流量余额 二是 扣除非正常损益后的净利润 前者是EPS的补充 防止企业有利润而无现金 同时揭示企业实际经营能力和资产质量 后者揭示企业净利润的来源和构成 从而反映企业的核心竞争力 厦门大学吴世农 讨论和分析的主要问题 第一 影响中国上市公司亏损的关键因素是什么 第二 如果选择足够多家的上市公司 盈亏各半 能否分析它们在亏损前有哪些共同特征 亏损公司和非亏损公司有哪些显著的区别 第三 如果使用判定分析建立亏损公司 巨亏或ST 判定和预测模型 如何选择一套有效反映亏损与非亏损企业特征的判定指标 MoreLosses 又亏损了 厦门大学吴世农 2 中国上市公司财务困境判定和预测模型的研究设计 1 选择样本公司 财务困境企业 70家ST和巨亏公司财务正常企业 70家 规模 行业等 相应的上市公司 2 选择样本时间 财务困境出现的前1 5年 3 选择判定指标 21个财务指标 4 确定判定指标和选择判定 预测方法 a 单变量判定模型 从21个财务指标中逐步筛选出预测能力高的指标 b 多变量判定模型 比较三个模型 PLM MDA Logistic 的预测准确性 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 3 中国上市公司财务困境判定和预测模型的实证研究结果 1 所选判定指标的标准化处理方法Z M1 M2 S1 N1 S2 N2 1 2Z是二组的平均数之差除于二组 财务困境公司与财务正常公司 的共同标准误 反映二种不同总体在某一指标X的差异程度 Z越大 差异越大 预测能力越强 反之越小 预测能力越弱 财务困境前的年份财务指标12345X1盈利增长指数 5 02801 7 27657 3 192363 3 87171n a X2净资产报酬率 9 39818 8 29335 5 579462 3 19338 1 86256X3资产报酬率 13 5737 9 85133 6 17433 4 38721 2 29654X4主营业务利润贡献率 6 95792 3 38818 3 05861 0 884920 183391X5主营业务利润率 2 38001 1 69139 0 3793360 3502460 345284X6利息保障倍数 1 00056 2 47864 0 4571410 8025930 100075 厦门大学吴世农 X7流动比率 4 18523 2 559040 9768771 0 069731 036392X8速动比率 4 78131 2 683810 7578366 0 167071 146756X9超速动比率 4 76609 3 89110 1646762 0 761861 120344X10负债比率7 0696394 7093381 36305922 1813091 015672X11长期负债比率2 6776461 6498881 20051621 1411370 499249X12营运资本与总资产比例 7 48542 4 6706 1 073014 0 967580 218316X13留存收益与总资产比例 5 86409 7 30313 3 051216 3 22819 1 0225X14资产增长率 5 45125 5 8694 2 9187841 031446n a X15股东权益增长率 2 17953 6 16978 3 7052770 356409n a X16主营业务收入增长率 2 22814 2 82127 3 2023610 943658n a X17应收帐周转率 3 10585 3 55299 0 873054 1 94698 2 75977X18存货周转率0 7669030 269081 0 639056 0 84383 0 86133X19资产周转率 5 33927 3 92923 3 424565 1 42641 1 9508X20Log 总资产 2 06383 0 102841 04430922 352451 083705X21Log 总净资产 1 176660 3903890 91286312 1634951 358374 厦门大学吴世农 厦门大学吴世农 厦门大学吴世农 厦门大学吴世农 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 2 选择判定指标的有关结论 a 在ST发生的前1和2年 财务困境公司和非财务困境公司的17个财务指标的平均值存在显著的差异 b Z值随着ST发生时间的临近而显著增大 即二组的财务指标平均值的差异随ST发生时间的临近而扩大 3 三种多变量判定模型的预测结果的比较分析 a 三种多元判定分析方法估计模型的比较结果如下表 年一类错误 二类错误 误判率 LPMFisherLogisticLPMFisherLogisticLPMFisherLogistic114 4914 497 255 715 715 7110 0710 076 47222 8622 8617 1411 4311 4314 2917 1417 1415 71323 1923 1926 0924 2924 2921 4323 7423 7423 74429 5129 5127 8725 8125 8125 8127 6427 6426 83531 2531 2534 3861 2961 2954 8446 0346 0344 44 厦门大学吴世农 b 结论 Logistic模型的判定准确性较高 具有较强预测能力 4 结论与启示1 我国上市公司的财务指标包含着预测财务困境的信息含量 因此其财务困境具有可预测性 应用财务指标信息能有效地判定和预测我国上市公司是否将陷入财务困境 为企业 政府管理部门 银行和投资者等预先提供企业的财务境况 降低投资风险和防范证券市场的风险 2 在我国上市公司陷入财务困境的前1年和前2年 本文所选的21个财务指标中16个指标具有判定和预测财务困境的信息含量 但各个指标的信息含量不同 预测财务困境的准确率不同 在单变量分析中 净资产报酬率的判定效果较好 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 3 多变量判定模型优于单变量判定模型 在财务困境前4年中 三种多变量判定模型的误判率及其波动均较小 这表明在财务困境预测中 多个财务指标的模型比单个财务指标的模型提供了更多 更稳定的信息 三种多变量判定模型在财务困境发生前1年内 误判率基本控制在10 以内 由此可见 多变量判定模型在财务困境前1年均能提供有效预测信息 提高了预测的准确程度 4 比较三种判定模型的效果表明 Logistic模型的判定准确性最高 LPM与Fisher二类线性判定模型的一类错误 二类错误 误判率都是一样的 但Logistic模型在5年中各年的误判率均低于其他二种判定模型 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 七 财务困境判定和预测研究中的三个基本问题1 财务困境的界定标准 1 理论标准在比较历史上的理论研究成果发现 财务困境的理论界定或理论评价标准因研究目的的不同而不同 Carmichael 1972 和Ross等人 1999 2000 对财务困境的理论界定标准就存在明显的差别 2 实证标准在比较历史上的实证研究成果发现 财务困境的实证界定或实证评价标准因研究目的的不同而不同 Beaver 1966 Altman 1968 和Deakin 1972 这几个经典研究对财务困境的界定标准就存在明显的差别 厦门大学吴世农 2 预测变量的选择 1 财务指标信息类模型Altman 1968 等学者 Altman Haldeman和Narayanan 1977 Collins 1980 Platt和Platt 1991 使用常规的财务指标 如负债比率 流动比率 净资产收益率和资产周转速度等 作为预测模型的变量进行财务困境预测 2 现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理 公司的价值应等于预期的现金流量的净现值 如果公司没有足够的现金支付到期债务 而且又无其他途径获得资金时 那么公司最终将破产 因此 过去和现在的现金流量应能很好地反映公司的价值和 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 破产概率 在Gentry Newbold和Whitford 1985a 1985b 研究的基础上 Aziz Emanuel和Lawson 1988 1999 发展了现金流量信息预测财务困境模型 在比较了Z模型 ZETA模型 现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率后 发现现金流量模型的预测效果较好 3 市场收益率信息类模型Beaver 1968 使用股票市场收益率信息进行财务困境预测研究的先驱 他发现在有效资本市场 股票收益率也如同财务指标一样可以预测破产 但时间略滞后 Altman和Brenner 1981 的研究表明 破产公司的股票在破产前至少一年内在资本市场上表现欠佳 Clark和Weinstein 1983 发现破产公司股票在破产前至少三年内存在负的市场收益率 并发现破产公告仍然向市场 厦门大学吴世农 释放了新的信息 破产公司股票在破产公告日前后的两个月的时间区段内平均将经历26 的资本损失 Aharony Jones和Swary 1980 提出了一个基于市场收益率方差的破产预测模型 他们发现在正式的破产公告日之前的四年内 破产公司的股票的市场收益率方差与一般公司存在差异 在接近破产公告日时 破产公司的股票的市场收益率方差变大 3 计量方法的选择 1 图表分析法 ProfileAnalysis 剖面分析法是研究财务困境公司和非财务困境公司的某个 些 指标在财务困境前若干年是否存在明显差异的一种简单图表分析法 Beaver 1966 1968 的研究 Aharony Jones和Swary 1980 的研究及Aziz Emanuel和Lawson 1988 的研究均使用了这种简单的分析方法 企业财务困境分析 厦门大学 吴世农 2 单变量判定分析 UnivariateDiscriminantAnalysis 单变量判定分析是首先以某一关键变量的平均值为任意判定点 然后依序修正判定点并计算相应的误判率 最终确定使误判率达到最小的 最佳判定点 以此判定财务困境 根据样本数据 若样本公司的变量值大于或小于最佳判定点 则判定为财务困境公司 反之则不然 应用单变量判定分析于财务困境预测的经典文献当属Beaver 1966 1968 的研究和杰 希姆在 财务总监 中应用相对流动性程度 DRL 和 指数预测财务困境的研究 3 多元判定分析 MultivariateDiscriminantAnalysis a 线性概率模型 LinearProbabilityModel 以财务困境公司标记为1和非财务困境公司标记为0作为因变量 选取能反映财务困境公司特征的部分独立变量作为自变量 以最小二乘法进行回归估计 厦门大学吴世农 以求取财务困境公司陷入困境的可能性 概率 Meyer和Pifer 1970 的研究中使用的就是该方法 b Fisher二类线性判定模型 Fisher线性判定分析 1936 用于区分两类不同总体的综合数量特征差异和判定某一总体所属关系不明的单位应归属总体一或总体二 例如 AltmanZ模型 1968 和AltmanHaldeman与Narayanan三人创建的Zeta模型 1977 等 c Logistic回归模型 使用Logistic回归分析 根据样本数据使用最大似然估计法估计出各参数值和财务困境公司陷入困境的概率