基于馬氏距離-灰靶決策法煤炭上市公司財務風險評價探

本文從公司規模、行業權威性的角度考慮，以煤炭上市公司為依托選，剔除了三家 st 和*st 標識的公司和兩家公司有關重大消息未披露的公司，最終選取了 20 家公司作為研究對象，然后結合馬氏距離-灰靶決策法建立財務風險評價模型，以此對煤炭上市公司進行財務風險的評價分析。具體來講是從影響企業信用的償債能力、影響資產獲利的營運能力、影響單位時間獲利的盈利能力、影響發展潛能的成長能力以及影響流動資金的現金流量能力的五個方面，選取 15 項財務指標另外選取 1 項非財務指標，構建了煤炭上市公司的財務風險評價模型。該模型原始數據來源是選取的 20 家煤炭上市公司的2018 年財務報表所提供的財務數據。

1 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
煤炭企業主要是指從事煤炭開采與洗選、黑色金屬開采與選礦、采礦輔助活動和其他化工產品生產等活動的企業。如圖 1-1 所示在已探明的 2015 年-2019 年化石能源消費量構成中，石油、天然氣、一次電力能源基本維持在 20%以下，然而煤炭資源消費量占比在 2015 年-2019 年基本維持在 60%以上，這說明煤炭在目前的化石燃料使用中，依舊是使用率最高的燃料。煤炭產業在國家經濟發展歷程中不僅占據重要地位，而且在整個經濟體系中作用影響顯著并與國家經濟安全緊密相連。煤炭資源至今仍然是我國能源結構中的主要能源之一，煤炭資源的可持續利用是我國經濟快速發展的基礎和動力。2020 年由于新冠疫情的影響，煤炭上市公司遭遇了產品價格下降、需求量降低、獲利空間被大大壓縮等各種問題。2020 年第一季度，煤炭上市公司營業收入跌至 2180 億元，同比營收下降6.7%。盈利下降的原因除了受 covid-19 的影響外，國際石油需求量下降價格大幅跌落同樣會降低的煤炭需求，造成煤炭資源的需求和價格下降。在錯綜復雜的外部環境中，煤炭上市公司的財務風險正在增加，對公司的管理和運營產生不利的影響。

圖 1-1 2015-2019 年中國消費總量的各個構成指標比值

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1.2 國內外研究綜述
1.2.1 國外研究綜述
近年來，財務風險管理理論發展迅猛，逐漸形成了一個系統的專業學科。針對企業財務風險理論及其對應的防范技術措施應用方面的研究，國外的研究進展明顯占領先機，但是國內近些年來的研究水平和成果呈上升態勢。
有關內部控制理論的定義，treadway 委員會于 1992 年將多年刻苦研究鉆研的結果以《internal control-integrated framework》報告的形式公布，該報告是企業內部控制方面的一個重要參考標準。該報告的主體內容主要由五個要素構成。自 coso 報告公布以來，企業逐漸意識到內部控制是一個推動系統，它不僅關乎于企業當下的生存狀況，而且也關注于企業未來的發展。隨著人們對財務風險管理知識的不斷深入學習，逐漸認識到財務風險并不只是獨立的存在于企業的某一個部門而是相互影響的存在于企業的各個部門以及各項業務流程中。因此，企業應該看待財務風險問題時應該具備一定的整體性。
大洋洲以澳大利亞-新西蘭兩個國家為基礎，于 1995 年第一次以國家標準的形式制定并頒布了風險管理標準。其在標準的界定中指出相對于評價指標風險存在復雜多變的特性，在風險中孕育了危機、損失和倒退，同時機會、進步和財富亦存在風險之中，風險具有正反作用的雙重特性。標準為企業的財務風險管理提供了一個參考標準，目前被應用在世界上很多上市公司中。
時間進入 21 世紀，英國的領導層意識到風險管理的重要性后，由英國風險管理協會和風險管理國家論壇等機構共同制定風險管理國家標準。此標準的主要貢獻在于分析風險管理的影響因素時，特別將內外部影響因素突出強調。該標準認為風險管理不僅要考慮到實施公司戰略的整個過程所面臨的所有風險，而且要意識到面臨的這些財務風險是一個連續不斷的過程。風險管理需要與公司發展相結合起來，以形成有效的管理方法，使每位員工都可以形成風險管理意識。
國外學者的研究不僅注重財務風險管理的實例分析更注重實際的應用中模型構建的完善度。他們在采用數理統計以及一些專業的科學方法之上，從最初的單變量財務比率指標模型漸漸向 z-score 多元因素分析模型、zeta 模型、以及多指標因子分析法和多元信息判別分析方法轉變。這些方法的轉變主要被應用在財務風險評價模型的構建上。
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2 財務風險研究的理論基礎
2.1 財務風險的定義
一般情況下，財務風險在名詞定義上有廣義和狹義之分。從狹義上講，財務風險主要指的是在公司融資過程中，由于資金周轉不穩定性，給企業帶來的償還貸款困難的風險。大多數公司正常運轉創造收入的同時伴隨著一定的負債，這就需要公司定期償還本金和利息，但是公司償還本金和利息的能力不確定會給公司帶來破產的風險。從狹義上講，財務風險可以理解成沒有債務時那么財務風險也會隨之消失。而財務風險在廣義方面的解釋，涵蓋范圍要比狹義的廣泛。它認為，公司的運營整個過程中都可能會構成財務風險。
不完善的投資、運營、收入分配和其他活動可能都會給公司帶來財務風險。公司的財務風險具有一定的多面性以及客觀性，結合煤炭上市公司自身特點可能導致的風險以及兼顧到公司多重財務活動帶來的財務風險，本文研究本文采用的是廣義的財務風險概念。
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2.2 財務風險的特征
結合目前企業運營的現狀來分析，相關財務活動中出現的財務風險特征主要有客觀性、整體性、不確定性、損益共存性、雙重性。
具體描述如下：客觀性是指財務風險是不以企業的意志為轉移，企業無法避免與改變它。企業可以采取相關措施降低財務風險但是不能完全消除它。整體性是指財務風險貫穿在財務活動的每個環節，針對公司的財務風險管理工作，我們需要從全局出發整體地控制公司的財務風險。不確定性是指財務風險受企業內部環境以及外部環境的共同制約，其是否發生以及發生的結果如何都是很難被預測到的。在財務風險管理工作中，有效的掌握內外部環境的變化對防控財務風險有一定的幫助。損益共存性即收益和風險是成正比的關系。積極進取型的投資者可以承受高的財務風險，因此高收益的投資更適合積極進取型的投資者，穩健型的投資者只能承受低的財務風險，因此收益低的投資適合穩健性的投資者。雙重性指的是財務風險一方面會給公司造成一定的損失；另一方面，在造成損失的基礎上如果加強對財務風險知識的學習，不僅一定程度上對公司風險管理能力的提高有一定的幫助，而且對公司日后準確執行財務風險管理準則并做出合理的決策也有一定的益處，最終使企業能夠獲得相應的風險回報。
宏觀環境的復雜多變是企業難以預測與控制的。宏觀環境的變化難免會給公司帶來一定的挑戰。比如：在低碳背景的市場經濟形勢下，國有煤炭資源的去產能，發展有效清潔能源政策都會對煤炭上市公司的發展運營產生一定的負面影響。外部環境的變化錯綜復雜，如果煤炭上市公司不能夠及時應對復雜多變的外部環境，公司就會面臨相關的財務風險。除了宏觀環境行業背景也是一個重要的外部影響因素。行業背景分析是連接宏觀環境與公司分析的橋梁，行業自身在國民經濟發展中所處發展階段以及所占地位這些因素，也會給企業帶來一定的財務風險。公司應當建立健全相應的財務管理制度以適應外部環境與行業背景的變化。
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3 煤炭上市公司財務風險評價指標體系構建
3.1  煤炭上市公司概況分析

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3.2  煤炭上市公司財務風險及影響因素

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4  煤炭上市公司財務風險模型的構建及成因分析
4.1 財務風險評價方法的確定
財務風險管理中財務風險評估是很重要的部分。財務風險評估方法主要有定性和定量兩種評估方法。定性評估方法是在經驗、知識和對事物發展和變化規律的理解的幫助下做出決策的方法。定量分析是通過根據相關標準基于統計數據的科學方法構建數學模型來進行定量評估的方法[58]。定性評估方法要求評估者具有相應的知識經驗。定量評估方法是以大量的數據為依據的。相比之下，定量評估方法更具有客觀性。
基于前文一般的財務風險評估方法，本文選用了熵權法和馬氏距離-灰靶決策法兩種定量分析法相結合來研究煤炭上市公司的財務風險。此方法用原始數據結合熵權法計算出的指標數據權重具有客觀性。然后利用馬氏距離決策方法解決了指標之間的相關性所引起的問題，并且克服了指標量綱間差異。這種組合方法對結果的科學性和準確性有了一定程度的提高。

表 4-1 案例公司名稱及股票代碼

4.2 加權馬氏距離-灰靶決策方法模型

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5 結論與建議
本文從公司規模、行業權威性的角度考慮，以煤炭上市公司為依托選，剔除了三家 st 和*st 標識的公司和兩家公司有關重大消息未披露的公司，最終選取了 20 家公司作為研究對象，然后結合馬氏距離-灰靶決策法建立財務風險評價模型，以此對煤炭上市公司進行財務風險的評價分析。具體來講是從影響企業信用的償債能力、影響資產獲利的營運能力、影響單位時間獲利的盈利能力、影響發展潛能的成長能力以及影響流動資金的現金流量能力的五個方面，選取 15 項財務指標另外選取 1 項非財務指標，構建了煤炭上市公司的財務風險評價模型。該模型原始數據來源是選取的 20 家煤炭上市公司的2018 年財務報表所提供的財務數據。針對這些原始數據結合熵權法求得各個財務指標的熵權，然后運用馬氏距離-灰靶決策法求出財務指標對應的靶心距，以靶心距的大小為依據建立財務風險評價標準，靶心距越大，財務風險越大，靶心距越小，財務風險越小。結果顯示，針對二級財務指標的熵權重而言，排名靠前的是資產負債率、主營業務收入增長率和總資產增長率。這表明本論文建立的財務風險評估模型中上述三個指標對財務風險的影響較大。財務風險的靶心距結果顯示：所選 20 家煤炭上市公司財務風險處整體在一個較高數值的范圍內，因此煤炭行業財務風險的共性表現出較高的風險性；在 20 家煤炭上市公司中淮北礦業和昊華能源的靶心距較低，呈現出個別企業財務風險較低的個性現象。
由于本人水平有限，本文寫作尚有許多不足之處。首先，在構建財務風險評價模型時，在非財務指標選取方面只選取了一個非財務指標，缺乏了一定的可比性。其次，在選取 20 家案例公司原始財務數據時，考慮到各項財務指標以及非財務指標的獲得難以程度，僅保留了案例公司 2018 年一年的數據，研究結果的全面性有待提高。
本文對煤炭上市公司財務風險評價研究仍然有不足之處需要完善，具體分為以下兩個方面：一是將馬氏距離-灰靶決策法應用于細分行業進行財務風險評價研究，以此提高模型研究的可比性。二是考慮將更多的非財務指標納入模型考量范圍來探討對煤炭上市公司的財務風險的影響。
參考文獻（略）