基于F分数模型的美邦服饰财务风险预警研究

仇嘉楠

【摘  要】随着信息技术的高速发展，电商崛起对传统服装行业造成了冲击。同时近年来我国外部经济环境的不确定性增加，企业如何识别并减轻财务风险，成为广大经营者关注的焦点。美邦服饰作为我国服装行业曾经的佼佼者，近几年企业业绩表现不佳。论文基于F分数模型，对美邦服饰进行财务风险预警研究，分析其存在的财务风险，并提供一定的建议。

【Abstract】With the rapid development of information technology， the rise of e-commerce has impacted the traditional clothing industry. At the same time， the uncertainty of China's external economic environment has increased in recent years， and how to identify and mitigate financial risks has become the focus of attention of the majority of operators. Metersbonwe， as a former leader in China's clothing industry， has not performed well in recent years. Based on the F score model， this paper studies the financial risk early warning of Metersbonwe， analyzes its existing financial risks， and provides some suggestions.

【关键词】F分数模型;财务风险预警;服装行业

【Keywords】F score model; financial risk early warning; clothing industry

【中图分类号】F406.7                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2021）01-0084-02

1 美邦服饰简介

美特斯邦威集团公司（简称美邦服饰）于1995年在浙江成立，是我国服装行业百强企业之一，于2008年在深交所正式挂牌上市。公司专注于休闲服饰领域，多年来坚持自主研发，并采取生产外包、直营店与加盟店共同销售的运营模式。公司早期通过投放广告和邀请明星代言增加了品牌知名度，为企业发展奠定了良好基础。美邦服饰在2008年之前一直保持着良好的发展势头，但多年的高速扩张致使企业线下门店数量过多，企业为此长期保持高库存。随着电商网络的发展，传统线下门店遭受冲击，与此同时国外快时尚品牌進入中国市场，加剧了服装企业间的竞争。美邦服饰虽采取多种手段以应对行业巨变，但仍未能走出经营困境。公司大量线下门店关闭，净利润大幅减少，公司股价逐年下降，企业发展堪忧。

2 美邦服饰财务风险预警分析

2.1 F分数模型概述

财务风险预警模型发展至今已十分成熟，种类众多。这其中单变量预警模型计算简便，易于理解，但由于参考指标较少，预测准确度较低。1968年，美国学者奥特曼（Altman）构建了Z计分模型，由于其方便操作，相较于单变量预警模型而言准确率较高，在学术界和实务界传播较广。然而Z计分模型并没有充分考虑到现金流量变动等方面的情况，具有较大的局限性。因此，1996年我国学者周首华等人在Z计分模型基础之上增加了现金流量指标，构建了F分数模型，通过研究验证其预测准确率达70%，相较于Z计分模型预警结果更为准确。其公式为F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5，其中X1=（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产，测定企业资产的流动性。该指标数值越大，表明公司资产的流动性越大，财务风险越小。X2=期末留存收益/期末总资产，测定企业累计获利能力。该指标比例越高财务风险越小。X3=（税后纯收益+折旧）/平均总负债，测定企业所产生现金流量可用于偿还债务的能力，该指标数值越大表明公司的偿债能力越强。X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债，测定公司的投资价值，反映所有者权益与负债之间的关系，该指标数值越大表明公司的投资价值越大。X5=（税后纯收益+利息+折旧）/平均总资产，测定企业总资产创造现金流量的能力，指标越高财务风险越小。最终通过计算得出F分数的数值，当F≤0.0274时，表明企业处于破产边缘;当F分数在0.0274～0.0775区间为不确定区域，表明企业可能会被预测错误，将能继续经营的企业预测为破产公司，将破产企业预测为继续经营企业，在此种情况下企业经营者需进一步分析，具体探明企业财务情况。

2.2 美邦服饰F分数模型数值分析

本文基于美邦服饰2015-2019年披露的年度财务报告，选取相应财务数据，利用Excel计算出美邦服饰近5年的F分数数值。美邦服饰2015-2019年的F分数数值分别为-0.072、0.197、-0.204、-0.051、-0.645，均低于0.0274，这表明企业在此期间有较大的财务风险。公司2016年F分数数值有小幅度上升，为近5年最高值，这说明企业在2016年采取了一定的措施应对财务风险。而2017年和2019年都有大幅度的下降，这表明企业有较大的财务风险。具体而言，近5年X1的数值为0.149、0.139、0.045、0.015、-0.056，呈逐年下降趋势，根据F分数模型的原理，X1衡量了企业资产的流动性水平，这表明美邦服饰的资产流动性减弱，而当资产流动性减弱，就意味着企业资产的转换时间长，减弱了企业的偿债能力。2015-2019年X2的数值为0.062、0.076、0.025、0.028、-0.099，X3的数值为-0.094、0.036、-0.069、0.027、-0.174，X4的数值为4.382、4.139、2.188、1.340、1.477，X5的数值为-0.034、0.037、-0.025、0.028、-0.209，数值在这5年间虽有起伏，但总体而言呈下降趋势。尤其是2019年，所有指标都达到了近5年的最低值，这表明企业的盈利能力、创造现金流量的能力不佳，企业的投资价值大幅下降。通过上述结果可知，美邦服装公司一直面临较大的财务风险，企业需要尽快采取有效措施应对当前存在的财务风险以保证企业的生存与发展。

3 美邦服饰当前存在的问题

根据网易财经披露的美邦服饰近5年的主要财务指标，企业当前盈利能力、偿债能力及发展能力较差，验证了F分数模型的计算结果。结合美邦服饰近5年的财务报表进行分析，可知美邦服饰当前存在如下问题。

在存货方面，美邦服饰近5年的存货周转率为2.13、1.98、1.55、1.73、1.53，一直处于较低水平，其主要原因在于企业的存货积压过多，这不仅增加了企业的仓储成本，也使产品无法及时变现，降低了资产的流动性。究其原因，美邦服饰部分加盟店为追求低产品进价而盲目订货，产品滞销又将其退回，增加了企业库存。同时美邦服饰将生产外包，在服装企业追求快速设计并投入市场的当下，美邦服饰生产周期长，设计滞后，导致销售不佳，是库存增加的间接原因。

在销售方面，美邦服饰的销售业绩不佳，企业在5年间的主营业务收入增长率为-4.92%、3.57%、-0.72%、18.62%、-28.84%，一直处于低水平，甚至出现负增长。美邦服饰销售业绩不佳主要由以下两方面导致：一方面，美邦服饰受国外快时尚品牌的影响，一度向这些品牌的市场定位靠拢，同时发展品牌的线上购物平台，但都未能取得成效。企业定位的调整使企业失去了自身品牌特色，致使品牌失去顾客吸引力。另一方面，企业市场定位转变过程中运营水平下降，无法处理好与加盟商间的关系，企业强制要求加盟商保持高订货增长量，加盟商还需解决自身库存积压问题，使加盟商亏损严重，最终致使门店数量减少，客源大量流失，影响了企业业绩。

4 建议

针对美邦服饰库存积压的问题，美邦服饰需要提高供应商的管理，充分掌握供应商的生產信息，同时科学管理线下直营店和加盟店，所有店铺人员要统一管理，提升门店订货人员的水平，并建立科学完整的全供应链管理系统，这样才能加强企业的存货管理，提高运营能力。针对企业销售业绩不佳的问题，首先美邦服饰要坚持自主研发，提高其服装设计能力，打造其品牌特色，确定好品牌定位，减少产品同质化。其次企业需要改变营销方式。美邦服饰的优势在于其可以提供线下门店的产品体验，因此，企业需关注线下营销，提升门店销售人员的服务水平，加强门店人员的培训与管理，为消费者提供优质的服务和消费体验，以此减少顾客流失，减轻企业的库存压力。同时企业应结合当下消费者多样化需求，对旗下品牌的服饰风格进行细分，满足年轻消费者追求个性化的需求。美邦服饰还应兼顾线上销售，发挥网店便利快捷的优势，利用折扣、售卖特供款等方式吸引消费者，也可尝试利用饥饿营销提高网店关注度，以此提高企业收入。通过网店这一途径，企业可以低价销售库存商品，减轻库存压力。针对企业与加盟商关系不佳的问题，美邦服饰需改变对加盟商的相关规定，制定科学的订货制度。同时加强对加盟商的扶持与管理，给予一定的优惠。通过一系列举措吸引加盟商数量，提高商家的加盟热情。

【参考文献】

【1】周首华，杨济华，王平.论财务危机的预警分析——F分数模式[J].会计研究，1996（08）：8-11.

【2】王树锋，李世民，倪云珍.F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用——基于洛阳玻璃数据[J].商业会计，2019（07）：62-64.

【3】刘超群.F模型下“嘉欣丝绸”财务风险的分析与防范[J].当代经济，2019（09）：132-135.