論建立我國保險公司財務預警體系

論建立我國保險公司財務預警體系

正如保險公司經營的風險具有不確定性一樣，保險公司自身同樣面臨著各種各樣的風險。因此，大部分國家都將保險公司作為的重要組成部分而進行嚴格的監管。當然，保險公司經營的失敗不是一朝一夕的事情，而是一個漸進的過程，它在早期必然會反映出相應的特征，表現在財務上即為相關財務指標及財務狀況的異常。本文試圖從公司財務失敗的出發，財務預警的理論與，并對建立我國保險公司財務預警體系提出相應的思路。　　一、財務失敗及成因　　在財務管理理論中，財務失敗（financial failure）是指公司無力償還到期債務的困難和危機。從財務預警的角度看，財務失敗的含義有廣義和狹義之分。廣義的財務失敗是指公司盈利能力的實質性減弱，公司的償付能力喪失，它涵蓋了公司財務狀況惡化的各個階段，其表現形式包括：拖欠短期債務、拍賣變現短期甚至長期資產、無力支付債務利息甚至本金等。狹義的財務失敗僅指公司喪失償付能力的最嚴重狀況，即公司的資產市場價值總額小于負債市場價值總額，也就是所謂的“資不抵債”，最終導致公司不能清償到期債務而發生破產。　　財務失敗的原因分析是進行財務預警的必要理論基礎。從公司的風險或不確定性著手展開的財務失敗研究認為，財務失敗源于風險主體對風險控制的不力。風險的主體是市場的參與者和競爭者，其損失主要是指經濟利益的減少和喪失。公司面臨的風險主要包括政策風險、市場風險、經營風險、財務風險等，財務失敗主要研究公司財務風險的因素。當財務風險積聚到一定程度時，如果不能及時采取化解措施或采取的措施有效性不夠，公司就會陷入財務失敗的困境。基于對財務風險的定義和計量，財務預警模型研究的一個方向是：以風險測量技術為基礎，建立風險估計和監測模型。　　從財務實際研究層面展開的財務失敗研究認為，財務失敗的原因主要在于內部管理能力和外部經營風險兩個方面，這兩個方面最終都會體現到公司的財務狀況上。對于公司財務狀況的分析除了行業環境等方面的分析以外，最主要的分析之一是公司信息的分析。財務與會計理論認為，主要由公司的財務報表提供的會計信息綜合反映了公司的財務狀況、經營成果和現金流動情況。根據公司真實的會計信息可以研究公司的償債能力、盈利能力和資產管理能力等，從而分析公司的安全狀況，進而對公司的綜合財務狀況做出判斷。因此，這一方向的財務預警研究的主要出發點是關于會計信息的財務分析，會計信息的財務分析方法包括比率分析、結構分析和比較分析等，而財務比率分析是其基本分析方法。這樣，對各方面相關財務比率的單項和綜合研究，也就成為公司財務預警模型研究的主要理論基礎。當然，財務預警的這一研究方向是建立在財務真實性的基礎之上的。如果由于公司內控制度不健全、外部監管或第三方鑒證不力等原因而導致會計信息失真，那么建立在此基礎之上的財務預警將毫無價值。　　二、財務預警理論與方法　　從第一部分的論述可知，財務預警研究基于基礎理論的不同，主要有兩大方向：一類是以風險分析為基礎，主要采用風險監測系統的方法。另一類是以財務分析理論為基礎，從公司的資金存量和流量分析人手進行的多因素分析方法。應用比較成功和有相當研究基礎的是后者——基于財務比率的多因素分析方法。這一方法又可以根據財務預警模型中選用的變量多少不同，分為單變量模式和多變量模式兩種。　　（一）單變量模式，是指運用單一變量，用個別財務比率來預測財務失敗。從一般企業來看，主要的運用比率包括債務保障率（現金流量÷債務總額）、總資產收益率（凈收益÷資產總額）、資產負債率（負債總額÷資產總額）、資金安全率（資產變現率一資產負債率）等。按照單變量模式，公司發生財務失敗是由長期因素而非短期因素造成的，因此，可以長期跟蹤這些比率，注意這些比率的變化，借以預測公司的財務危機。但是這種模式存在著明顯的不足，即個別比率只能反映公司財務狀況的某一個或某幾個方面，不能全面反映公司面臨的各種風險，并且當這些比率彼此不完全一致甚至傳遞出相反的信號時，指標的警示作用就可能減弱甚至被抵消，因此，單變量模式的應用受到較大的限制。　　（二）多變量模式，是指按照多變模式思路建立多元線形函數公式，運用多種財務比率進行加權，然后以匯總產生的總判別分來預測財務失敗。這種模式中應用最為廣泛的是由美國學者奧特曼（Altman）于1968年提出的“Z記分模型”。這一模型主要適用于上市公司，步驟是首先從上市公司財務報告中計算出一組反映公司財務危機程度的財務比率，然后根據這些比率對財務失敗警示作用的大小分別賦予不同的權重，再將這些財務比率按照不同的權重進行加權計算，得到一個公司的綜合風險總判別分Z，最后將其與臨界值進行對比，就可以得出公司是否存在財務失敗及其嚴重程度。“Z記分模型”的具體判別函數為：　　Z=0.012X1 0.014X2 0.033X 3 0.006X4 0.999X5　　式中：　　X1=（營運資金÷資產總額）×100，反映企業償債能力的指標。X1越大，說明企業資產的流動性越強，財務狀況越理想。　　X2=（留存收益÷資產總額）×100，反映企業盈利能力的指標，留存收益相當于我國企業財務報表中所有者權益項下的盈余公積和未分配利潤。X2越大，說明企業籌資和再投資的功能越強。　　X3=（稅息前利潤÷資產總額）×100，反映企業盈利能力的指標。X3越大，說明企業不考慮稅收和財務杠桿因素時企業資產的獲利能力越強。　　X4=（普通股和優先股市場價值總額÷負債賬面價值總額）×100，反映企業償債能力的指標。X4越大，說明投資者對公司前景的判斷越樂觀，在資本市場比較發達的成熟市場經濟國家，該指標尤其具有說服力。　　X5=銷售收入÷資產總額，反映企業營運能力的指標。X5越大，說明企業利用現有資產獲取銷售收入的能力越強。　　根據對財務失敗企業的統計分析，奧特曼得出一個經驗性的臨界值，即Z=3.0.如果企業的Z記分高于 3.0，則表明企業財務狀況良好，無破產可能。低于3.0，則存在財務失敗的可能。如果低于1.8，則表明該企業存在著嚴重的財務危機，如果不及時采取強有力措施，將很難走出破產的困境。　　“Z記分模型”在世界各國得到了廣泛的重視和應用，其主要特點和優勢在于它客觀準確，簡單易懂，所有數據均可直接根據財務報表得到，可操作性強，不僅有利于公司管理當局進行財務分析，及早發現潛在的財務危機，改善財務狀況，而且可以用來作為投資者（或者潛在的投資者）進行投資決策、債權人（或潛在的債權人）進行信貸決策以及監管機關實施監管措施的依據。　　三、建立我國保險公司財務預警模型的思考　　雖然“Z記分模型”適用于上市公司，奧特曼當初得出的公式也是基于制造業公司的財務資料。但是，這一模型的應用已擴展到非制造企業及企業債券評級等領域。我們可以借鑒其基本原理構建我國保險公司財務預警模型。當然，保險公司具有不同于工商企業的業務特點，反映其財務狀況的指標也不可能與工商企業相同。 2001年1月，保監會發布了《保險公司償付能力額度及監管指標管理規定（試行）。2003年3月，又對其進行了修訂。在借鑒國外財務預警理論與實踐結果的基礎上，我們可以利用規定中的某些監管指標并加以改造來構建我國保險公司的財務預警模型。由于財險公司和壽險公司的業務和財務特點存在著較大的區別，因此，應分別建立各自的財務預警模型。　　（一）財產保險公司財務預警模型　　Z=W1X1-W2X2 W3X3 W4X4 W5X5-W6X6-W7X7　　其中，Z為判別分值，W1、W2…… W7為各比率的權重，X1、X2……X7為相應的財務比率，筆者提出的這些比率分別為：　　1.X1（速動比率）=速動資產÷認可負債×100％，反映財產保險公司的資產可以迅速變現來償還負債的能力，這一指標的正常值范圍為大于 95％，指標值越大，表明保險公司短期償債能力以及應付突發性保險責任事故的能力越強。　　2.X2（認可資產負債率）=認可負債÷認可資產×100％，反映保險公司利用認可資產償還認可負債的能力，這一指標的正常值為小于90％，該指標值越小，表明保險公司的償債能力越強。　　3.X3（資產認可率）=資產凈認可價值÷資產賬面價值×100％，反映保險公司資產的風險狀況，這一指標的正常值為大于等于85％。　　4.X4（自留保費增長率）=（本年自留保費-上年自留保費）÷上年自留保費×100％，反映保險公司的保費收入加上分保費收入減去分出保費后的自留保費的增長率。一般來說，保費收入的增長表明保險公司業務的，這樣有利于保險公司保持良好的財務狀況。這一指標的正常值為-10％～60％。　　5.X5（資產收益率）=凈利潤÷認可資產×100％，反映保險公司利用認可資產產生利潤（包括承保利潤和投資收益）的能力，保險公司除了要保持保費收入的不斷增長外，還應該提高承保業務和資金運用的收益水平。本指標實際上包含了承保利潤和資金運用收益兩個方面，利潤率越高，表明保險公司運用現有資產的效益越好，保險公司的長期償債能力越強。　　6.X6（自留保費規模率）=本年自留保費÷（實收資本金 公積金）×100％。《保險法》第九十九條規定，經營財產保險業務的保險公司當年自留保險費，不得超過其實有資本金加公積金總和的四倍。該指標值越大，表明財險公司相對于其自有資本來說保費規模越大，因而其最終抵御風險的能力相對越弱。該指標時，當公司所有者權益中“未分配利潤”為負數時，應在“實收資本加公積金”項目中予以扣除。　　7.X7（估計的當期準備金缺乏對盈余比率）=（估計所需的損失以及損失理算費用準備金-當年的損失及損失理算費用準備金）÷當年盈余，其中，估計所需的損失以及損失理算費用準備金=當年的保費收入×準備金對保費的平均比率。該指標的正常范圍為小于或等于25％，超過盈余25％的準備金缺乏說明保險公司明顯沒有得到恰當的管理。　　由于Z記分值越大，則保險公司償付能力越強，因而模型中與保險公司償付能力成正比的速動比率、資產認可率、自留保費增長率、資產收益率為正權重，而與保險公司償付能力成反比的認可資產負債率、自留保費規模率、估計的當期準備金缺乏對盈余比率為負權重。在具體計算Z記分時，也要剔除非正常因素，比如對于剛開業的公司，自留保費增長率等指標就會出現異常。另外當保險公司自留保費增長率超過60％時，可能會帶來一些潛在的，這時要結合自留保費規模率等指標進行綜合。　　（二）人壽保險公司財務預警模型　　由于壽險公司大部分業務具有長期性和儲蓄性等特點，因此選取的財務指標并不與財險公司完全相同。筆者提出的人壽保險公司財務預警模型為：　　Z=WI‘YI-W2’Y2 W3‘Y3 W4’ Y4-W5‘Y5 W6’Y6 W7Y7　　其中，Z為判別分值，Wl‘、W2’……W7為各比率的權重，Y1、Y2…… Y7相應的財務比率，分別為：　　1.Y1（投資收益充足率）=資金運用凈收益÷有效壽險和長期健康險業務準備金要求的投資收益×100％。其中資金運用凈收益：投資收益 利息收入 買入返售證券收入 沖減短期投資成本的分紅收入一利息支出一賣出回購證券支出一投資減值準備，但不包括獨立賬戶中各項投資資產所產生的資金運用凈收益。有效壽險和長期健康險業務準備金要求的投資收益=∑（不同評估利率的有效壽險和長期健康險的期末責任準備金X相應的評估利率），其中有效壽險和長期健康險的期末責任準備金按照認可負債表中壽險責任準備金和長期健康險責任準備金的相同口徑計算，不包括計為獨立賬戶負債的那部分準備金。本指標的正常值為125％—900％。　　2.Y2（認可資產負債率）=認可資產÷認可負債×100％。該指標與財險公司相同，指標正常值為小于90％。　　3.Y3（資產認可率）=資產凈認可價值÷資產賬面價值×100％，該指標與財險公司相同，這一指標的正常值為大于等于85％。　　4.Y4（保費收入增長率）=（本年保費收入-上年保費收入）÷上年保費收入×100％。本指標的正常值為-10％～50％。指標值過低，說明公司業務增長過慢，業務拓展能力不足。本指標值過高，說明公司業務增長太快，可能因責任準備金的相應增加而公司的償付能力。　　5.Y5（短期險兩年賠付率）=[本年和上年的賠款支出（減攤回賠款支出）之和 本年和上年的分保賠款支出之和 本年和上年的未決賠款準備金提轉差之和-本年和上年的迫償款收入之和]÷（本年和上年的短期險自留保費之和-本年和上年的短期險未到期責任準備金提轉差之和）×100％。本指標主要反映壽險公司短期險業務賠款支出狀況。根據精算規定，短期險附加費用率為35％，因此，本指標的正常值為小于65％，否則短期險的承保利潤有可能為負，影響公司的財務狀況。　　6.Y6（凈盈余變化率）=（當年凈盈余—上年凈盈余）÷上年凈盈余。這一指標主要反映壽險公司凈盈余的變化情況，也是衡量一個壽險公司財務狀況在一年里改進或惡化的根本標準。本指標的正常值為-10％～50％，使用50％的上限是因為某些瀕于倒閉的公司在無力償付債務之前有盈余劇增的現象。這種劇增可能是財務不穩定的跡象，有可能涉及到所有權的變化，諸如業務轉移等。　　7.Y7（準備金變化率）=（當年準備金-上年準備金）／當年凈保費收入-（上年準備金—前年準備金）／上年凈保費收入。該指標的正常范圍為-20％～20％，它主要考核壽險公司業務經營與準備金提取的穩定性。準備金突然變化，說明保險公司產品總量或結構發生變化，也可能是準備金計算改變。一般準備金突然減少，說明保險公司業務經營有較大變化，也可能說明該公司財務出現困難。　　以上指標中與保險公司償付能力成正比的投資收益充足率、資產認可率、保費收入增長率、凈盈余變化率、準備金變化率為正權重，而與保險公司償付能力成反比的認可資產負債率、短期險兩年賠付率為負權重。在具體計算Z記分時，也要根據壽險公司成立時間等因素進行綜合分析。　　四、本文的局限性及需要進一步的方向　　構建我國保險公司財務預警體系是擺在我國保險業面前的一個重要而緊迫的課題，也是保險監管機關實現償付能力監管的重要環節。本文遵循財務預警提出了保險公司財務預警的初步模型。應該說，這一模型還不健全，尤其是以下幾個方面需要進一步研究：　　1.模型中的指標是否具有線性關系，這是模型能否建立的一個關鍵。從奧特曼以及其他學者的實證研究結果來看，這一線形關系在制造業以及部分非制造業公司是成立的，但就國內外保險業來說，尚無這方面的實證研究結論。　　2.筆者根據保險公司的業務特點以及相關的法規提出了反映保險公司財務狀況的預警指標，這些指標對于保險公司的財務預警作用有待于實證檢驗，這一指標體系也需要隨保險公司業務的不斷發展而加以完善。　　3.各指標權重（即上述模型中的W1、W2等）以及臨界值的確定問題是模型尚未解決的問題。由于我國保險業發展較短，保險市場主體不多，到為止沒有進入證券市場的上市公司，保險公司財務資料無法通過公開渠道獲得。更為重要的是，我國保險公司尚無財務失敗的明顯案例，因此無法得到相應的樣本數據進行統計分析，進而確定各種比率的權重以及相應的臨界值，這些都需要保險理論和實務工作者進一步深入研究和探索。

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