创业板上市公司退市风险预警指标体系的构建——以欣泰电气为例.docx

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1、创业板上市公司退市风险预警指标体系的题目：构建一一以欣泰电气为例目录摘要4英文摘要4I弓I言5L1研究背景和研究意义51.L1研究背景5研究意义61.2国内外研究现状7国外研究现状71.2.1 国内研究现状8.风险预警相关理论概述102.1 风险预警相关理论界定10退市风险基本概念界定102.1.1 退市风险预警基本概念界定10风险预警的理论11221风险预警目标和功能11风险预警方法122.1.2 风险预警指标12.创业板上市退市的因素122.2 导致创业板退市风险的影响因素12盈利能力因素122.2.1 成长能力因素13营运能力因素132.2.2 偿债能力因素144创业板上市公司退市预警指

2、标体系的建立14 对各种即将产生的风险进行提前控制，以实现事前控制风险。但是，往往由于风险无法及时 控制而最终产生，由此造成上市公司的退市。因此，风险预警指标应分为两局部，即风险发 生前的预警指标和发生后的处置指标，这里我们着重强调发生前的预警指标。风险发生前的目标，(1)保障投资者利益，维护良好的投资者关系，债权，债务关系等诸多重要的关系是一 家上市公司能够活跃在证券市场上的重要因素。因素，上市公司控制退市风险应建立在保障 投资者利益的基础上。建立风险预警指标体系，起到提前控制风险的作用，保护投资者利益。(2)降低本钱费用，上市公司都是以盈利为目的，但是，如果以预防退市风险为目的, 增加控制

3、风险的本钱，加重经营本钱，甚至放弃盈利机会，就会违背上市的意愿，就会得不 偿失。公司的经营目标就是要求风险预警部门能够以最低的本钱，把风险控制在最低限度内O 建立经济有效的风险预警指标体系，在一定程度上保证了利润最大化。(3)履行相关义务，上市公司的经营，必须遵守上市规那么，履行应尽义务。不可因为 预防退市风险，而忽视了应尽的经济，社会义务。上市公司应严格控制开展风险预警工作而 产生的外部效应，不得损害社会利益。2. 2. 2风险预警方法预警是指在风险产生之前，根据以往总结的方法或规律识别风险的前兆，从而做出风 险情况报告。早在19世纪，西方国家最初将风险预警技术应用在宏观经济监控领域，随后

4、这一技术得到后继学者的完善。风险预警需要对大量的信息综合分析，落后的人工管理手段已经无法适应，只有依靠 高科技手段，结合人工管理，提高分析自动化水平和处理能力，才能逐步提高风险预测的准 确性和及时性。因此，建立一个高度自动化，智能化的风险预警体系，与证券市场上的其他 系统密切配合，将在证券市场的风险管理体系中发挥出积极的作用。现在，对于风险预警研究大多数采取建立数理数据统计的方法。此方法是指监管者根 据现场检查和非现场监管等渠道获得统计信息。采用一定的技术手段，运用先进的数理统计 模型的方法对风险状况进行动态监测和早期预警，其目的是及时提前识别企业在盈利，经营 和成长能力等方面的问题。102.

5、 2. 3风险预警指标风险的发生变动，可以通过风险指标上的数量的变化所反映，同时，风险指标的变化也 是对风险变化的量化测度。因此，风险指标可以作为测定风险的指示器，在上市公司退市风 险评估和预警模型构建中起着至关重要的作用。因此，在选取风险指标时，首先要考虑到指 标体系的完整性，建立的体系为指标集合中的最小完备组，其次要考虑到指标的非重复性。 再次，所选指标应涵盖风险预警所需要的主要变量，到达预警的目的，同时剔除对主体贡献 不大，判断结果模糊的非主要变量。总之，风险指标体系的构建，是建立风险预警模型的基 础。3创业板上市退市的因素1导致创业板退市风险的影响因素3. 1. 1盈利能力因素企业的盈

6、利能力就是企业获取利润能力的大小，也被称为资金的增值能力，是上市公司在经 营情况、产销情况、财务状况下的综合反映。其重要性可想而知。本文从净资产收益率和净 利润率两个具有代表性的财务指标来反响上市公司盈利能力。净资产收益率，是净利润和平均净资产之间的比值，通常也被称为股东投资收益报酬 率，这个指标可以将上市公司的资本获利能力以及股东权益的收益程度直接的表达出来，指 标数值的大小与上市公司的盈利能力的强弱成正比，数值越大，上市公司的获利越多、盈利 能力越好，反之亦然。通常情况下，处于30%- 50%水平的净资产收益率就非常高了，如 果一个企业拥有高达50%甚至100%以上水平的暴利净资产收益率，

7、如果不是其具有超强的 竞争力来获取异常高的盈利，就是过度包装财务报表、业绩被注水。净利润率，是净利润与销售收入二者之间的比值，通常也被称为销售净利润率，这个 指标能够将销售收入的收益水平反映出来，使投资者可以清楚地知道如果获得一单位的销售11 收入可以随之带来多少净利润。销售净利率=（净利润/销售收入）X100%其中：净利润等于 利润总额和应交所得税利润总额之差，也就是营业利润、投资收益和营业外收入三者之和与 营业外支出之差；营业利润等于主营业务收入与主营业务本钱、主营业务税金及附加、期间 费用之差。3. 1.2成长能力因素创业板上市公司的成长能力是指在对上市公司的盈利水平、经营状况进行一段时

8、间的 研究观察后，对创业板上市公司未来的开展空间和潜力进行分析预测。本文选取了净利润增 长率和营业总收入增长率这两个指标。净利润增长率是本年末净利润除以上年末净利润后的 值再减去一，该指标不仅能够反映出创业板上市公司的盈利能力，同时更能反映出创业板上 市公司的未来开展潜力。净利润增长率数值越高，说明创业板上市公司在某一期间内创造的 财富越多，创业板上市公司的经营状况越良好，成长能力就越强。营业总收入增长率的计算 公式是：营业收入增长率-（ff业收入增长额，上年营业收入总额）X100%,营业收入增 长率是指企业本年主营业务收入总额同上年主营业务收入总额差值的比率，是评价创业板上 市公司成长状况和

9、开展能力的重要指标。该指标值越高，说明创业板上市公司营业收入的增 长速度越快，创业板上市公司市场前景越好。3. 1. 3营运能力因素运能力是指企业的经营运行能力，是社会生产力在企业中的微观表现，是指企业通过 组合与配置利用各项经济资源而促进企业开展的能力。本文从应收账款周转率、总资产周转 率这两个方面来反映上市公司的营运能力。创业板上市公司的营运能力水平总体呈良好态 势。但是相比拟于主板、中小板的平均水平，创业板上市公司的平均应收账款情况还是稍差。 应收账款周转率创业板市场所属行业低于中小板的数值主要表现在以下行业：中医药生物、 石化塑胶行业、社会服务行业，而只有机械设备行业与电子行业是两个例

10、外，这说明创业板 市场里面的上市公司相对于其他板块的上市公司而言，如果有一单位的销售收入，那么其所 对应的应收账款的投资也相应比拟多，明显高于其他两板。营运能力是对上市公司运营资产使用效率和使用效益的具体衡量,包括总资产周转率、 流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率等方面。评价运营能力可帮助上市公司明确 各资产工程的使用效率,调整经营策略,采取适宜的经营方式,泣到提高经营绩效的目标。上12 市公司运营能力的强弱会影响上市公司的经济效益和经营状况。应收贩款收回不力、存货积 压等营运能力不佳的具体表现都会对上市公司退市风产生促进作用。因此营运能力与上市 公司退市风险负相关。3. 1. 4偿债

11、能力因素创业板上市公司在偿债能力方面表现出了竞争优势，这是由于创业板上市公司具有较 高的风险，较弱的融资能力，依仗的是股权投资来进行日常经营，通过向银行借款来进行负 债融资的规模相对来说比拟小，所以导致创业板上市的公司的负债水平相比照拟低。创业板 上市公司比拟倾向于依靠公司自有资产，并不是依赖于向银行借款。创业板上市公司的平均 资产负债率，在2013年的数值为16. 82%,比2011年下降了 10. 44%,和2012年相比下 降了 5. 05%,比平均水平为32. 09%的中小板市场低很多。创业板的平均产权比率数值为 23. 01%,与上一年相比拟，下降了 17. 56%,与平均水平为32

12、. 09%的中小板相比，创 业板的平均产权比率与之相差较多。除此之外，创业板上市公司平均长期资本负债率逐年递 增，2013年长期资本负债率到达20. 37%,反观中小板市场，其平均长期资本负债率数值 约为5.52%,从以上数值可以看出，在资本结构的选择上，长期资本更多的被创业板上市 公司所依赖。4创业板上市公司退市预警指标体系的建立1样本选取与数据来源经中国证监会调查，欣泰电气主要存在两方面违法事实。第一，欣泰电气报送中国证监 会的申请首次公开发行股票并在创业板上市（以下简称“IP0” ）申请文件中相关财务数据 存在虚假记载。据悉，为实现发行上市目的，解决欣泰电气应收账款余额过大问题，欣泰电

13、气总会计师刘明胜向公司董事长、实际控制人温德乙建议在会计期末以外部借款减少应收账 款，并于下期初再还款冲回。二人商议后，温德乙同意并与刘明胜确定主要以银行汇票背书 转让形式进行冲减。2011年12月至2013年6月，欣泰电气通过外部借款，使用自有资金 或伪造银行单据的方式，在年末、半年末等会计期末冲减应收款项，大局部在下一会计期初 冲回，致使其在向中国证监会报送的IP0申请文件中相关财务数据存在虚假记载。中国证监 会认为，欣泰电气将包含虚假财务数据的IPO申请文件报送中国证监会并获得中国证监会核13准的行为，违反了中华人民共和国证券法第十三条关于公开发行新股应当符合的条件中 “最近三年财务会计

14、文件无虚假记载，无其他重大违法行为”和第二十条第一款“发行人向 国务院证券监督管理机构或者国务院授权部门报送的证券发行申请文件，必须真实、准确、 完整”的规定，构成证券法第一百八十九条所述“发行人不符合发行条件，以欺骗手段 骗取发行核准”的行为。4. 2指标体系建立退市风险的出现，并不是由单一的指标引起的，而是由各个指标互相影响，正如本文在前文 中的分析，为了对创业板上市公司的退市风险进行预警，本文通过经营业绩来衡量创业板上 市公司的退市风险，从而建立模型，加强预警。从盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能 力这四种能力选取财务指标进行实证分析，最终本文最终选取了 12个财务指标作为构建退 市风

15、险预警模型的指标，如图41所示：净资产收益率（X1）=净利润+股东权益平均余额盈利能力盈利能力净利润率（X2）=净利润+销售收入总资产净利润率（X3）=净利润子总资产平均余额成长能力成长能力净利润增长率（X4）=（本年年末净利润+上年末净利润-1） X100%营业总收入增长率（Xs）=营业收入增长额+上年营业收入总额X100%应收账款周转率（X6）=主营业务收入+应收账款平均余额固定资产周转率（X7）=销售收入+平均固定资产净值营运能力总资产周转率（X8）=营业收入+平均资产总额产权比率（X。=负债总额+股东权益14资产负债率（X】o）=负债总额+资产总额偿债能力偿债能力流动比率（Xn）=流动

16、资产+流动负债速动比率（X|2）=速动资产+流动负债图4-1指标体系汇总Fig.4-1 Summary index system4. 3模型研究过程及结果分析4. 3. 1 Kolmogorov. Smirnov 检验K. S检验是一种非参数检验的方法，它的名字来源于俄罗期数学家柯尔莫哥和斯米诺 夫（Kolmogorov. Smirnov）的名字，通过共同命名得到这种检验方法的名称为K.S检验。本文首先对所选取的12个指标进行正态分布检验，根据正态分布的检验结果，然后选 择指标检验显著性的方法。利用SPSS17. 0统计分析软件，对样本数据的12个指标进行显 著性水平5%的K.s检验，以此来检

17、验样本服从正态分布的情况，检验结果如下表4. 2所表4-2 K-S检验Tab.4-2 K-S test根据K-S法那么，显著性水平Sig0.05时，被检验指标即符合正态分布。通过表4-2可 知，12个指标的显著性水平均小于0.05,说明其均值存在显著性差异。变量Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)变量Kolmogorov-Smirnov ZAsymp. Sig. (2-tailed)X）2.769,000X75.101.000x23.093.000x81.895.002X32.252,000x93.090.000X46.831.000Xio1.5

18、46,017Xs1.439.032Xu5.359.000X67.548.000X125.405.0004. 3. 2因子分析对数据预处理15因子分析是由CharlesSpearman提出，对主成分分析法的开展,通过运用因子分析可W在有效减少变量数量的基础上，保存原始数据的大局部信息,保证各因子之间相对独立,实现降 维的目KMO是Kaiser-Meyer. Olkin的抽样适当性量数，KMO值越大，表示变量间的公共因 子越多，越适合进行因子分析。表4.3的KMO值为0. 783,表示变量间有公因子存在，变 量适合做因子分析。另外，卡方的值为3803. 005（自由度为66）,显著水平到达0.00

19、0, 说明总体相关矩阵中有公共因子存在，适合做因子分析的。表4-3 KMO检验和Banlett球度检验Tab.4-3 KMO test and Bartletts sphericity testKaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.783Bartletts Test of SphericityApprox.Chi-Square dfSig.3803.005 66 .0004. 3. 3提取公共因子因子提取旨在从初始变量中提取代表所有变量大局部信息的因子，从而实现为预警指 标降维的目的。因子提取主要采用凯泽法或累巧贡献率法。凯泽法一般提取

20、特征值大于1 的因子。累积贡献率法一般提取能包含原始信息75%W上的因子,本文综合采用两种方法,用 SPSS 18. 0统汁软件,得到的因子提取结果如表4-4所示Extraction Method: Princioal Comoonent Analysis.表4.4公因子方差Tab.4-4 Common factor varianceInitialExtractionXi1.000.914x21.000,827x31.000.949x41.000.656X51.000.608X61.000.789x71.000.364x81.000.644x91.000.840Xio1.000.830Xu1.

21、000.917X121.000.91816表4-4能够反映出公因子方差对相应的初始变量的提取度，第一列表示因子分析初始解 下的变量共同度，从这一列可以看出如果对对原有12个变量采用主成分分析方法提取所有 12个特征根，那么可以解释原始变量的所有方差，原始变量标准化后的方差为1,也就是说 变量的共同度均为1：第二列是12个原始变量得到的初始解，该列数据之所以全部为1. 000 是由于因子变量对每个原始变量的方差都能够解释；第三列是原始变量的提取度，从上表中 可以看出该列数值全部小于1. 000,这是由于在通过因子分析提取原始变量后，因子变量 的数量因此会比原始变量的数量小。表4-5主成分列表Ta

22、b.4-5 List of the main componentExtraction Sums ofRotation Sums of6.9467.6778.5639.19310.079110.1812.0026.9467.6778.5639.19310.079110.1812.0027.88287.2395.64492.8824.6911.605.657.150.01597.57399.17899.83599.985100.000Initial EigenvaluesSquared LoadingsSquared Loadings5.9678.058 79.356Comp onentTotal

23、Varian ce %Cumula tive %TotalVarian ce %CumulaVariance %Cumula tive%tive%Total13.38128.17928.1793.38128.17928.1792.92224.34724.34722.63021.91750.0952.63021.91750.0952.19318.27542.62231.41711.81261.9081.41711.81261.9082.11517.62260.24541J279.39171.2981.1279.39171.2981.32611.05471.298Extraction Method

24、: Principal Component AnalysisSPSS默认值是将特征值大于1,作为主成分保存的标准，表4.5中特征值大于1的数 据一共有4个，这也是因子分析时要提取公因子的个数。由于特征值由大到小排列，第一个 因子的特征根值为3.381解释了原有13个变量总方差28. 179%,其他依次降低，到第4 个公因子时累计方差贡献率为71. 298%,说明前4个公因子可以解释的总变异量为 71. 698%。最后一大项的“旋转平方和载入”里，被所有公共因子解释的总变异量不变， 但每个公共因子上的因子负荷量会改变。因此本表中保存前4个因子。174. 3. 4因子解释与命名如表4. 6所示。从

25、旋转后的因子载荷矩阵可知，XI、X2、X3在第一个因子上具有的载 荷较大，这三个变量主要表达了公司的盈利能力，他们可以看成是对公司盈利能力的总体反 映，由此，第一个因子F1可以命名为盈利指标因子。X9、xlo在第二个因子上具有的载荷 较大，这两个因子集中表达了公司的偿债能力，他们可以看成是对公司偿债能力的总体反映, 由此，第二个因子F2可以命名为偿债能力因子。X4、x7在第三个因子上具有的载荷较大， 这两个因子主要表达了公司的成长能力和营运能力，他们可以看成是对公司成长能力的总体 反映，由此，第三个因子F3可以命名为成长能力因子。x6在第三个因子上具有的载荷较大, 可以看成是对公司营运能力的反

26、映，因此，F4可以命名为营运能力因子。表4-6因子得分系数矩阵Tab.4-6 Common factors score coefficient matrixComponent1234X1.333.020-.051-.011x2.296.006.056-.078x3.334.004-.022-.001x4.004.157.218.086xs.162,149-.051.112x6-.067-.170,024.727X7.086.337.271-.104x8.041.104,013.473X9-.026,453. 126-.047X10-.023.391,015-.039Xn-.030.010.04

27、8.087X12-.028.015.050.085Extraction Method: Principal Component Analysis.Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.4. 3. 5计算各样本因子得分18利用SPSS17.0统计分析软件，选用因子分析中的主成分因子分析法进行一步步的运算, 随之提取出的相应因子得分矩阵如表4. 6所示。由此可以计算得到主成分因子F1F4的数 学表达式：F1=O. 098X1+0. 088X2+0. 099X3+0. 001X4+0. 048X5-0. 020X6+0. 025X7+0

28、. 012X8 一 0. 008X9-0. 007X100. 009X11-0. 008X12F2=O. 1266X1+0. 1125X2+0. 1270X3+0. 002X4+0. 062X5-0. 025X6+0. 033X7+0. 016 Xs-0. 010Xg-0. 009X10 0. 001X11-0. 011X12F3=0. 2350X1+0. 2089X2+0. 2357X3+0. 003X4+0. 1 143Xs 一 0. 047X6+0. 061X7+0. 029Xs 0. 002X90. 016X10-0. 021X110. 020X12F4=0 2955X1-1-0 .2

29、627X2+0 .2964Xs+0 .004X4+0 .1437X5 一0. 059X6+0. 076X7+0. 036X8-0. 023X9-0. 020X100. 026X11-0. 025X124. 3. 6回归模型建立在处理二元定性目标变量的研究方面，学术界的算法工具已经较为成熟。在社会科学中 应用最多的就是logistic回归分析。本文所采用的模型即为该函数模型。设有k个因素XI, X2, . . , Xk影响y的取值，那么称：In ( J ) =g (xi，X2 ，Xk)1-p此模型即为二维logistic回归模型，也就是广为大家所知的logistic回归模型，其中模型 中的协变量

30、就是k个不同的因素XI, X2, Xk。logistic线性回归模型是目前研究中的最重要的logistic回归模型，其表达式为：19154.1 样本选取与数据来源指标体系建立154.2 样本研究过程及结果分析16Kolmogorov. Smirnov 检验181.1.1 3. 2因子分析对数据预处理19提取公共因子194.3.3 因子解释与命名19计算各样本因子得分204.3.4 回归模型建立215案例分析-以欣泰电气为例进行预警指标研究245.1 案列背景24案例分析255. 3小结256防范退市风险的对策和建议26In ( ) =0o+0iXi+ +BkXk l-p式中，po, Bl,，c

31、hc是待估的未知参数。可得：.冈弧+月内+ .+瓦人）+ 5）（&+.内 + fikxk）在经过前文的因子分析的铺垫之后，接下来使用因子分析中的主成分因子来构建所需的 模型。在具体分析时利用SPSS统计分析软件中的Regression. Binary Logistic方法，把上述4 个财务比率指标的数值分别运用强迫引入法、向前筛选法和向后筛选法这三种方法进行回归 分析，最终根据比拟分析的结果发现，运用这三种相应的方法所建立出来的最终模型具有的 预测精度是相同的。为此向后筛选法作为木文最终选定的方法以此来建立模型。运用 SPSSI7. 0对数据进行分析，分析结果如表4. 7所示。根据表4.7中的

32、结果，最终得出创 业板上市公司退市风险预警模型：_ EXPQJ97-L552K + 2.452打）。-1 + 矽可2.197-1.5524 +2.4527）从上述预警模型。我们可以发现，因子分析基础上进行的Logistic回归分析，在4个主 成分因子中再次取出两个因子，分别是：FI反映企业的盈利能力。F3反映企业的成长能力。将以上指标的数据代入,如果P值大于等于0.82,那么预测正常公司,如果P值小于0.82, 那么预测其为退市风险公司。根据因子载荷矩阵可知，因子FI与Xl（饰资产收益率）、X2（净利20润率）、X3（总资产净利润率）相关程度较高，而因子F3与X4（净利润增长率）、X7（固定资

33、产周 转率债率）相关性较高。因此，在最终的回归方程中，这5个指标的重要性最强。表4-7进入方程的变量Tab.4-7 Enter the variable equationBS.EWalddfSigExp(B)95%C.I.for XP(B)LowerUpperStep laFl-1.468.7024.3681.037,230.058.913F2.111.145.5851.4441.118.8411.486F32.090L1153.5121.0618.0879081.001F4.000.001.4931.483.999.9981.001Constant2.227.26570.8401.0009.

34、272Step 2aFl-1.489.7014.5101.034.226.057.892F2JOO.145.4801,4891.106.8321.468F32.1421.1143.7011.0548.519.96075.564Constant2.203.26171.3381.0009.048Step 3aFl-1.552,6994.9311.026.212.054.834F32.4521.0235.7461.01711.6061.56486.146Constant2.197.27265.1291.0008.997在前述的分析中已经建立出了回归模型，接下来需要判别模型应用的好坏，选用的方法 是判

35、别模型与样本的拟合程度。在衡量数据的拟合度的时候使用.2倍的对数似然函数值， 此数值和模型的拟合度成正比。Cox&Snell R2和NagelkerkeR2是评价变量与模型的拟合效果 常用统计量。在反映方程对被解释变量变差的解释程度的时候使用Cox&Snell R。，但是 Cox&Snell R 2的取值却不是被很容易确定，所以导致在进行研究的时候很不方便，因此使用 修正的Cox&Snell R2,即NagelkerkeR2, NagelkerkeR2同样可以反映方程对被解释变量变差 解释的程度的大小。NagelkerkeR2的取值范围在0和1之间，越接近1,说明方程的拟合优 度越高，越接近于

36、0,说明方程的拟合优度越低ISO。21表48回归模型拟合优度Tab.4-8 Goodness of fit of the regression modelStep-2 Log likelihoodCox & Snell R SquareNagelkerke R Square115.566，.262.614215.989-,244.586315.413.236.585从表4.8可以看出，在经过三次迭代之后，最终模型中.2倍的对数似然函 数值并不是很大，仅为15. 413,说明模型在拟合程度方面模型能够较理想的反 映数据情况。而Cox&SnelR2以及Nagelkerke R2统计量分别为0. 2

37、36和0. 585, 说明方程的拟合程度高。因此，该预警模型能够较准确的对创业板上市公司的退 市风险进行预警。5案例分析-以欣泰电气为例进行预警指标研究5.1案列背景上市交易了一年零八个月后，欣泰电气因涉嫌欺诈被证监会正式启动强制退市程序，或将正 式退出创业板历史舞台。今年，欣泰电气、兴业证券分别公告称收到证监会出具的行政处分 决定及事先告知书。证监会对欣泰电气欺诈上市一事正式作出行政处分，并启动强制退市程 序，而相关发行人股份将被采取冻结或限制减持措施。照此开展下去，欣泰电气退市后或将 走破产程序。最近，背负6亿元债务的欣泰电气董事长温德乙无奈对外界称，“这么多债务 我肯定还不上”对于欣泰电

38、气的退市，他似乎“已有心理准备”，公司退市后走破产程序, 是他最后的选择。同时，欣泰电气保荐机构兴业证券设立了 5. 5亿元先行赔付专项基金，赔 付金额约为保荐收入的46倍，也成为了监管部门对券商的最大罚单。丧失再上市资格，破产或成无奈选择22欣泰电气7月7日收到证监会的行政处分决定书及市场禁入决定书，除对相关人员处以罚款外，对温德乙、刘明胜采取终身禁入证券市场措施，不得从事证券业务或担 任上市公司董事、监事、高级管理人员职务。同时，证监会对欣泰电气责令改正，给予警告, 并处以832万元的罚款；对公司董事长、实际控制人温德乙给予警告，并处以892万元罚款; 对公司总会计师刘明胜给予警告，并处以

39、60万元罚款,还对12名有关人员给予警告和罚款。5. 2案例分析欣泰电气主要从两方面违反了证券法的规定：一是报送中国证监会的IPO申请文 件中相关财务数据存在虚假记载；二是上市后披露的定期报告中存在虚假记载和重大遗漏。 这两项违法行为均与应收账款存在重大联系。暂且不考虑欣泰电气2015年年报对于以前年 度的追溯调整，从欣泰电气2013-2015年的财务报表，可以看到应收账款占总资产比重很大, 应收账款周转率很低。2013 平2014 年2015 年应收账款余额（万元）20,781.9539,004.90总资产余额（万元）104339251 19.48637应收账款占总资产仃分比27.67337

40、.3X%4138%营业收入（万元）41,9013137.23应收账款周转率2.51L400.84应收账款是企业流动资金的一个重要组成局部，它的及时收回与否，直接影响到企业 资金的流动性和再生产过程的顺利进行。欣泰电气应收账款周转率水平的低下存在两方面可 能性：一是该公司将产品销售给了货款偿付能力较弱的客户，无法及时收回货款，此时，企 业坏账准备提取的合理性值得质疑；二是该公司通过虚构应收账款来虚构收入，局部应收账 款实际并未发生。不管从哪方面来说，应收账款相关认定都可能存在重大错报风险，在进行23 审计时，应给予较多关注。根据证监会调查结果，欣泰电气应收账款造假主要为虚构应收账 款的收回，采取

41、的造假手段有两个：一是由董事长温德乙向第三方借款，将借得款项在财务 上作为收回的应收账款，并在报告期后，还回借款，以此降低报告期应收账款余额；二是自 制银行进账单、付款单和银行流水，伪造报告期收回账款，并在报告期后进行对冲。5.3小结尽管欣泰电气使用了一些造假手段，且伪造了大量财务资料，但是审计机构如果秉持 合理怀疑的态度，执行适当的审计程序，是很有可能发现财务造假端倪的。况且，根据欣泰 电气2015年年报披露的前期过失更正事项，2011-2014年报表应调增应收账款期末余额少 那么7200余万元，最多到达1.8亿元，数额巨大，必定会留下痕迹。然而，北京兴华会计师 事务所作为欣泰电气IPO的审

42、计机构，且承当该公司2013-2014年的年报审计工作，却连续 数年出具无保存意见审计报告，不禁让人产生疑问。审计机构，本来应该履行自身责任，合理地评估风险，执行适当的审计程序，获取充 分、适当的审计证据，为被审计单位的财务报表提供合理保证，从而满足财务报表使用者获 取信息的要求，维护财务报表使用者的利益。而在本案例中，审计机构是否履行了自身的义 务，审计人员是否遵守了职业道德，保持了独立性、客观性？恐怕不尽然。换而言之，上市公司财务造假，审计机构的责任在大多数情况下是不可推卸的。要减 少此类造假，可从加强监管和改善审计聘用制度两个方面着手。长此以往，上市公司和其审 计机构，应该会更加注重财务

43、报表的真实性、披露的完整性，中小投资者的利益也能得到更 好的保障。6防范退市风险的对策和建议目前为止，创业板已经出现了个别连续两年亏损的上市公司.如果第三年继续亏损，退 市那么势在必行，因此创业板上市公司有必要提高退市风险预警意识。上市公司的财务信息具 有事前预警风险的能力，特别是在出现亏损前几年的财务数据的变动比拟异常，上市公司的 信息需求者如果要防止退市风险所带来的影响可以从分析财务指标来实现风险规避。提高退24 市风险预警意识，以便在退市制度真正实施后能够防范退市风险。为了能够主动防范退市风 险，经营者需要做到以下几点：首先，管理人员要提高退市风险预警意识。管理人除了自身 提高退市风险预

44、警意识之外，还要注意培养员工的退市风险预警意识。其次，投资者要提高 退市风险预警意识。投资者要树立正确的投资理念，切勿投机炒作，关心公司股价波动，及 时发现公司的异常情况，保护自己的合法权益，投资者要时刻保持警惕，关注上市公司开展 动态。最后，监管部门要提高退市风险预警意识。监管部门要制定完备的退市标准条件，防 止上市公司钻法律的空子，及时把有问题的上市公司清理出证券市场，保证证券市场健康发 展。其次，针对类似欣泰电气这样进行财务造假的公司，其本质原因是审计制度的不严谨 造成的，要减少上市公司的财务造假事件，提高报表的真实性，也就有两方面可能的对策。第一，加强对于上市公司和其审计机构的监督管理

45、，加大对于上市公司因虚假记载、信 息披露缺乏等的处分力度，加大对违规公司的曝光度。事实上，A股市场的监管和处分力度 已经在逐渐加强，比方本次欣泰电气强制退市正是依据了 2014年新出台的关于改革完善 并严格实施上市公司退市制度的假设干意见。不过，如欣泰电气这样进行虚假财务报表披露 的企业应该还存在于A股市场，强化上市公司监督管理，增加对于审计机构的监督和违规惩 处依然十分重要。同时，证监会也可以采用一些新媒体，比方通过微博、微信公众号等方式 对违规的上市公司和其审计机构进行披露，增加中小投资者对于违规公司情况的了解。第二，改变审计聘用制度。由目前审计机构聘任方为被审计单位向聘任方为第三方转变。

46、 比方，由被审计单位向中国证监会（或中国注册会计师协会等其他组织）提出审计需求，并 提交预计审计费用；由该组织聘任会计师事务所，事务所直接对该组织进行汇报，由该组织 进行考核，并发放被审计单位提交的审计费用等。参考文献25lFitzpatrick. Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United kingdom InfiationfJ. Eeonomerriea, 1932 (28)2Beaver. Financial Ratios as Predictors of FeilureJ. Supplement to Journal