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构建量化基本面模型
根据一个财务指标或者多个财务指标精确的找出存在财务操纵的上市公司几乎是一件不可能事件,但是可以通过对某些财务指标数据的分析推测其存在财务操纵的可能性。
美国会计教授Beneish运用收益操纵可能性与财务报表变量之间的系统性关系建立的M-score模型成为了投资专家们使用的筛选工具。因此,我们汲取M-score的主要思想并结合中国A股上市公司的实际情况选择相应的指标构建筛选体系以期筛选出财务报表可能存在问题的上市公司。
■ M-score模型
M-score模型是一个基于多因素的财务操纵侦测模型,运用概率模型对于一个给定的财务报表来计算其财务操纵的可能性。Beneish教授通过搜集1982—1993年被美国证券交易委员会调查并处罚、被媒体报道且引起财务重述的美国上市公司为样本,运用财务报表数据构造变量,从而研究财务操纵行为带来的影响和可能会促使企业进行此类活动的先决条件,并与相应期间、相应行业的控制组公司进行匹配。
M-score模型选取以下八个财务指标
八因子模型公式
判断标准
当分数大于-1.78时表示一个公司在很大程度上有操纵其财务数据的可能性。
■ 本文构建的指标体系
本文汲取M-score模型的思想构建了多因素的指标筛选体系,结合最近出现的财务操纵案例和IPO过会申请中发审委提到最多的问题构建了相应的指标体系。该筛选体系包含四大指标:毛利率/研发支出资本化率、关联交易额/营业收入、应收账款/营业收入、递延所得税资产指标。样本为A股公司中除去金融行业公司后的所有上市公司。
筛选流程
筛选公式
① 毛利率/研发支出资本化率指标:
② 关联交易额/营业收入:
③ 应收账款/营业收入:
且最近四年(2013-2016年)应收账款/营业收入增长率超过50%的年数不少于1年。
④ 递延所得税资产指标:
筛选出连续四年中至少有两年所得税费用小于零的公司。
综合选择
筛选的标准为只要符合上述两项指标我们就将其列为重点关注对象,结果筛选出43家公司列为重点关注公司。结果并没有任何投资建议的倾向性,也不表示这些公司一定存在财务调整的动作列表如下:
下文将选取一家比较典型的公司—众合科技进行案例分析。
案例分析—众合科技
■ 关于众合科技
浙江众合科技股份有限公司(以下简称众合科技)是深交所上市企业,其实际控制人和最终控制人都是浙江大学,是浙江浙大网新集团有限公司核心成员企业。公司依托浙江大学多学科优势,成功打造出众多自研产品。众合科技主营业务主要有轨道交通和节能环保两大模块,均是国家重点新型产业,其主营产品为半导体制造业、脱硫脱硝环保业和轨道交通业。
在轨道交通领域,公司为中国领先的,以自主信号系统为核心的全球轨道交通整体解决方案提供商。 在节能环保领域,公司为国内著名的,具有节能环保整体解决方案的提供商和运营商。 在半导体材料领域,公司为中国主要的单晶硅材料制造商。
在筛选出来的公司列表中,众合科技赫然在列,其中高水平的研发支出资本化率和较低水平的毛利率增长率形成巨大的反差;至少有两年的所得税费用为负也引起了我们的关注。
■ 高水平的研发支出资本化率提高了企业的盈利能力了吗?
▲ 众合科技历年资本化率
▲ 众合科技历年营业毛利情况
从众合科技历年营业毛利情况来看,其五年来平均毛利率水平为18%,在2013年到2015年之间虽有所增长,但累计增长幅度小于4%。相比同行业其他公司的毛利率水平,明显偏低(在机械工业板块中毛利率水平一般在30%左右,有些企业甚至高达50%)。
从众合科技的财务报表中研发支出项目来看,研发支出总规模位列A股市场的前30%,说明其研发规模是比较大的。从其研发效率来看,2012年至2016年五年来研发支出的资本化率平均达到69%。但是从众合科技的营业毛利状况来看,公司研发成果并没有带来盈利效率的改善,尤其是2016年毛利率不升反降。
我们不禁开始怀疑这么大的研发支出规模、这么高的研发效率为什么没有带来高水平的盈利效率?是否在研发支出资本化的支出中是否有虚构的成分?从其净利润的角度来看,2016年众合科技的净利润为亏损1.33亿,亏损的主要原因是营业总收入小于营业总成本的部分。
尤其值得注意的是2016年研发资本化率增长至84%,从研发支出的构成上来看,研发支出总额为9000万,资本化支出7600万,而2015年研发支出为1.2亿,资本化支出才仅为7900万,与2016年持平。在2016年众合科技亏损1.3亿的情况下,研发支出资本化比例大幅增加显得尤为可疑。如果公司的研发资本化支出存在虚增情况的话,那公司实际亏损情况会更加严重。
■ 递延所得税资产为负意味着什么
从递延所得税资产的角度来看,众合科技的递延所得税费用在2014年到2016年三年中有两年为负值。由于净利润在2013年和2016年为负值,可抵扣亏损会形成大规模的递延所得税资产,所得税费用为负值似乎很正常。
但是仔细研究众合科技2016年的年度报告中递延所得税资产的明细,会发现其1年内新增的坏账准备水平比较高。众合科技2016年的应收账款总计有10亿左右,占总资产的比例高达25.81%。众合科技对应收账款按账龄分析法计提坏账准备,其中一年以内账龄的应收账款计提3%,2016年1年以内账龄的应收账款有7亿左右,计提坏账准备2085万元,其中2016年一共计提坏账准备2507万,一年以内的占比为83%,且本期并没有转回坏账准备金额。
一方面是信用良好的客户,一方面是计提大量的坏账准备,一年以内的坏账准备计提占新增坏账准备的80%以上,且坏账准备完全没有收回的迹象。联系众合科技的应收账款/营业收入指标来看,2012年至2016年平均水平为72%,如此高的应收账款水平可能是该公司对下游企业的议价能力较弱,但更可能的是其存在通过应收账款虚增收入的情况,这也是投资者在基本面分析中需重点关注的问题 。
结语
尽管上市公司与上市公司之间许多方面都存在差异,但它们也具有很多相同点,其中之一就是都是以持续盈利为目的的经营主体。从其经营相似点出发,构建能够通用到多数上市公司的量化模型衡量其存在财务操纵的可能性是具有可行性的。通过人工智能和大数据等技术可以便捷地获取上市公司更加全面的数据和信息,将能够使用数值表示的数据和文本信息结合在一起构建量化指标体系将大大促进股票市场基本面分析的进步。
来源:顾问云
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