企业违约风险的异常值分析

今天谈谈企业违约风险的异常值分析思路。

传统的企业违约风险评价方法采用以美国为代表的评级方法：统计模型理论、定量定性结合、人工经验调整。定量定性结合的评估方法看问题肯定比较全面，有利于对企业全面状况的了解。但定量定性综合分析也不可避免地暴露了问题：定性要素怎么选、怎么收集、定量定性权重如何分配、最后的分数准确性等。

事实也证明目前国内主流的评级模型在金融机构信贷工作中对违约风险预警的准确率一直较低。其主要问题包括：

• 一、大量的定性因子进入模型，使辨别企业真正违约风险的因素下降，影响了模型的准确性；
• 二、评级过程中收集数据多靠人工，成本高不说，最主要无法避免人为因素的干扰甚至是主导；
• 三、信用评级的财务指标中，许多财务指标的设定以时点静态指标为主，无法全面展现企业的风险，进行综合预测；
• 四、更多依赖行业经验，在更新模型的行业评级参数时，需要采集大量行业参数修改模型，难度较大。

而统计分析方法本身也大量收到质疑，存在着不少理论和使用上的问题。

另外，在数据方面，企业财务报表作假现象具有全球普遍性的特点，这是全球评估界和金融界共同面临的难题。财务报表虚假在中国尤为严重，其比例的巨大已经很多程度上使财务报表失去了参考意义，这也是定性分析占据评估主导地位的重要因素之一。如果能够看破企业财务报表的虚假成分，客观地评价企业的财务状况，对分析决策意义重大。

从破产企业大数据的统计情况看，破产企业越接近于破产期，其企业财务中的“异常值”就越随处可见。“异常值”越大，超过企业可承受范围时，企业就走向衰亡。这种以企业经营异常作为企业财务分析、评估的方法，称之为“异常值分析法”。

当企业处在接近破产期时，其资金周转开始出现困难并从其侧面反映出某些征兆，这些征兆可以看到企业为了筹措资金和现金流时是多么竭尽全力。

例如，开始增资或增加借款，提早回收债权，延期支付债务、存货不计成本地抛售实现现金流，直至进入企业现金流断裂和破产的状态。在此期间，即将破产的企业“坠落”的速度会越来越快，其变化幅度也越来越大。业绩恶化导致的破产，其破产时的各指标恶化状态将骤然上升至企业早期各项指标的数倍以上。

因此，在此期间观察其反映企业资金状况的各项财务指标时就可以发现，此刻企业各项财务指标的变化量已经不是百分之几或百分之几十了，而是呈现两倍甚至多倍的变化幅度，异常值分析即着眼于此。

例如借款，当某一企业的借款过多，就应分析企业需要如此庞大借款的背景。常见的情形是，企业为了弥补亏损、缓解资金周转的困难，或者由于应收账款不能及时收回而产生部分坏帐，这样的借款就可能带来严重的后果。而如果是为扩大市场份额而通过借款集资来添置设备，扩大了设备的投资，而实际的销售额并不能提高，就会出现部分设备闲置占压资金等情况，也会使企业陷入危机。无论什么原因的追加借款，借款过多而又无法带来销售增加，企业都就会陷入困境。

实际上，当企业在各方面筹措资金，而筹措资金又不能产生销售贡献，那么这个指标就会出现“异常值”，即意味着企业的“这部分资产已出现坏帐”。当“异常值”出现时，就必须根据其异常值程度推定资产的坏帐状况，并同时对资本帐户进行修正。

如果企业处于“盈利”或者“保持着一定的自有资本比率”等状态而最终破产，这时分析人员仅从财务报表的某一项或者某几项会计科目进行风险判断，往往令人无法理解。在这里，有必要将财务报表从“资金周转”、“支付能力”的观点上重新加以观察。将财务报表与企业活动结合起来进行综合分析，一个企业的全貌就能够清晰地展现在我们眼前。

本文来自微奕术，作者姚奕。