企业融资结构错配风险研究

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一、融资结构错配风险可视化

定位的区间矩阵设计区间矩阵一般是将二维正交坐标分为四个评价区域,并赋予不同区域相应的经济涵义。区间矩阵的可视化定位类似于一个地图显示系统,能让管理者更直观地了解和分析其中的深层涵义。同时,将一个研究问题的两个主要方面综合起来加以考虑,研究彼此的联系,赋予不同经济涵义,更加有利于管理者分析问题根源[2]。而融资结构错配同时包含融资来源结构错配和融资期限结构错配问题,因此,可以借鉴区间矩阵原理,进行融资结构错配风险的可视化定位,如图1所示。根据风险水平的不同程度将风险定位在矩阵的不同区域。建立二维平面坐标体系,X轴指的是融资来源结构错配的风险指数,Y轴指的是融资期限结构错配的风险指数,由16个区域构成,可精准地在矩阵识别模型中对风险水平进行定位。同时以预警信号灯对每一区域进行区分,建立起企业融资结构错配风险定位的区间矩阵。在区间矩阵中,横坐标为融资来源结构错配风险指数,纵坐标为融资期限结构错配风险指数。融资结构错配风险定位矩阵遵循以下定位原则,如表1所示。当企业融资结构错配风险级别为无警时,表明该企业具有良好的融资风险预控能力,融资风险可控程度越高,处于无危机状态;当企业融资结构错配风险级别为轻警时,为潜伏期,说明该企业虽然未在当期表现出警情,但是若不及时调整融资结构、过多的短期贷款和盲目扩大投资等均会导致企业财务状况恶化,面临融资风险发作的威胁。当企业融资结构错配风险级别为中警时,为发作期,表明该企业正面临融资风险发作阶段,企业存在融资问题,若不及时改进融资结构,将导致融资风险的恶化。当企业融资结构错配风险级别为重警时,为恶化期,表明企业融资结构面临重大问题,这时企业应立即调整融资模式,改进投资和经营策略。

二、企业融资结构错配风险指数设计

(一)指数体系设计。融资期限结构错配风险主要反映投资与融资的期限匹配情况。一般而言,长期投资对应的就是长期融资,短期投资对应短期融资,通过这种对应关系缓解企业存在的不协调风险。不匹配的战略风险大,原因有两点:(1)利率及预期相关的资金成本在未来几年内会发生变化;(2)资金的可持续性不保险,一旦出现短期融资资金用于长期投资,将是企业陷入短贷长投的困境,对企业现金流将造成威胁,甚至会导致公司不得不卖掉资产以还债。从期限角度来看,企业融资分为短期融资和长期融资。一般情况下,固定资产净值产生于长期融资,而长期融资中扣除固定资产净值后多余的资金即长期融资净值(NLF,NetLong-termFnancinig),可满足营运资本的需求。用于营运资本需求的短期融资则是短期融资超过现金的部分,即为短期融资净值(NSF,NetShort-termFnancinig),即短期融资净值=短期融资-现金。此外,从企业可持续经营的角度来看,营运资本需求属于长期投资。由此,形成融资期限结构错配风险指标:投融资风险率、现金短贷保障比和长期资金适合率。融资来源结构错配风险主要是自由现金流量与债务融资和权益融资的匹配情况。一般情况下,自由现金流量越大越好,债务融资越小越好,尤其是带息负债融资,权益融资越大越好,因此,形成融资来源结构错配指标:自由现金负债比,自由现金带息负债比,自由现金利息支出比,权益自由现金回报率。由此设计企业融资结构错配风险定位指数体系,如表2所示[3-4]。目标层为企业融资结构错配风险预警指数EFSMR(EnterpriseFinancingStructureMismatchRski);准则层分别为企业融资期限结构错配风险预警指数EFSMR1和企业融资来源结构错配风险预警指数EFSMR2;指标层一级指标分别对应相应的企业融资结构错配风险预警个体指数EFSMRij,i=1,2;j=1,2,3,4;指标层二级指标分别对应相应的企业融资结构错配风险指标[5]EFSMRIij(EnterpriseFinancingStructureMsmatchRskIdexiin),i=1,2;j=1,2,3,4。(二)指数转换。1.一级指数转换表2中,一级指数包括融资期限结构错配风险指数EFSMR1和融资来源结构错配风险指数2.二级指数转换借鉴功效系数法的思想将所有指标值无量纲化,并界定在EFSMRj∈[0,4]的区域内。同样EFSMRIj表示指标实际预警指标值。EFSMRIjmax表示行业内该指标最大值。EFSMRIjmin表示行业内该指标最小值。ηj1、ηj2、ηj3分别表示三个风险临界值,为了简化计算,本文采用行业内样本企业数据的平均值进行计算,将计算结果的近似值作为本行业融资结构错配风险指标临界值。预警临界值的确定分以下步骤进行确定:第一步,计算不同年份融资结构错配风险预警指标EFSMRIij,i代表某企业,j表示第j个预警指标,j=1,2,3,4,5,6,7,并得到不同年份融资结构错配风险预警指标的最大值EFSMRIjmax和最小值EFSMRIjmin。第二步,计算错配风险预警指标的均值,即EFSMRIj=∑ni=1EFSMRIij/N。第三步,计算错配风险预警指标的不同等级的临界值,其中,“中警”临界值ηj1=EFSMRIj-(EFSMRIj-EFSMRIjmin)2/3、“轻警”临界值ηj2=EFSMRIj-(EFSMRIj-EFSMRIjmin)/3、“无警”临界值ηj3=EFSMRIj。由此,如果计算值ηj3≤EFSMRIj≤EFSMRIjmax,则EFSMRj∈[3,4],表示风险水平为“无警”,用绿色标注。如果ηj2≤EFSMRIj<ηj3,则EFSMRj∈[2,3),表示风险水平为“轻警”,用黄色标注。如果ηj1≤EFSMRIj<ηj2,则EFSMRj∈[1,2),表示风险水平为“中警”,用橙色标注。如果EFSMRIjmin≤EFSMRIj<ηj1,则EFSMRj∈[0,1),表示风险水平为“重警”,用红色标注。由此得到EFSMRj值的计算公式:其中ω表示各二级指数相应的权重,常用来确定权重的方法主要有:统计平均法、最大组中值法、层次分析法、变异系数法、熵权法等。本文通过熵权法,计算指标的权重,增强指标权重设置的客观性。

三、实证研究

(一)样本选择与数据来源。选取26家中国信息技术行业的上市公司作为可视化定位的实证样本。在进行信息技术业融资结构错配风险可视化定位分析的基础上,选择该行业2009—2014年间曾经历ST的企业(太工天成)进行企业融资结构错配风险的实证检验,同时为了与太工天成(股票代码:600392)进行对比分析,选择2009—2014年间未被ST的财务健康公司恒生电子(股票代码:600570)作为对比样本企业。研究数据为太工天成,恒生电子以及信息技术业上市公司2009—2014年共6年的融资结构错配风险相关数据。数据来源是国泰安CSMAR数据库。图2信息技术企业融资结构错配风险可视化定位(2014年)(二)行业视角的可视化定位分析。以2014年为例对信息技术业融资结构错配风险进行可视化定位,如图2所示。信息技术业上市公司融资结构错配风险普遍处于轻警和中警区域,其中中警的信息技术业上市公司最多,这表明2014年信息技术业多数企业的融资结构错配风险已经进入了发作期。这些上市公司必须及时调整融资来源结构和融资期限结构,否则其财务状况将会有恶化的风险。此外,从图2可以看出,最密集的区域是融资期限结构错配风险为中警的区域,这表明导致这些信息技术业上市公司融资结构错配风险的主要因素是投资与融资期限的不匹配。因此,这些企业应将重心放在投资管理和融资管理上,尽量保证短期融资用于短期投资,长期融资则用于长期投资,调整资产寿命和资金来源期限的匹配度,以减少不协调的风险。(三)企业视角的可视化定位分析。2009—2014年太工天成、恒生电子融资结构错配风险指数如表3所示。2012年接近重警区域,即进入恶化期,2013年太工天成的融资结构错配情况由接近重警区向中警区转移,到2014年逐渐接近轻警区域。在实际情况中,太工天成也正是在2012年5月2月被实行“退市风险警示”特别处理,于2013年4月26日解除ST并更名盛和资源。因而,本文建立的上市公司融资结构错配风险预警定位结果与实际情况近似吻合,说明该模型能够在短期内较好地反映企业的融资结构错配风险变化趋势,并对企业财务风险进行预测。同时可以发现,恒生电子虽然在6年间未被ST处理,但其融资结构错配风险一直处于轻警和中警状态,因此,该公司应及时调整融资结构,合理进行经营投资决策,以防范融资期限结构和融资来源结构不匹配给公司造成不必要的损失。

四、结语

区间矩阵定位对本文研究的主要启示:第一,通过矩阵评价方法,建立相应的模型,能够对企业融资结构错配风险进行直观分析和评价。第二,综合融资来源结构错配风险和融资期限结构错配风险两个维度建立可视化定位矩阵,能够分析和评价企业不同维度的融资结构错配风险状况,便于企业对不同维度融资结构错配水平进行分析。第三,通过数据库软件、计算机编程等方法对数据进行采集、处理并得到最终结果,完成矩阵评价过程,这为企业的实际应用提供了很好的技术支撑。企业融资错配风险预警研究是一个复杂而艰巨的系统工程,限于研究资料和研究时间的局限,对企业融资结构错配风险问题的研究还有待进一步完善。本文在构建区间矩阵时,最终落脚到融资结构错配风险的可视化定位,对于风险的可视化预测上还有待进一步研究。

作者:李思呈 张友棠 单位:1.华中农业大学 2.武汉理工大学