关联利润

关联利润（精选3篇）

关联利润 篇1

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,具有广泛的应用。该问题是由Agrawal等人提出的,目的是从事务数据库中寻找项目的关联性[1,2]。同时,Agrawal等人假定事务数据库中的项目具有相同的重要性,某种项目的交易次数多,支持度就高,也就容易挖掘到相关信息,如果项目交易次数少,则有可能挖掘不到其相关信息。

然而,在实际中,不同的项目对公司的重要程度往往是不相同。为了解决项目的重要程度不一致的问题,有研究者在关联规则中引入权重的概念,并提出了加权关联规则的发现算法MINWAL 和DWAR[3,4]。由于商家的目的是追求利润最大化,所以他们往往还希望在关联规则中优先考虑利润问题,然后才是统计学上的显著性。针对此问题,文献[5]在加权关联规则发现算法的基础上,提出了具有利润约束的关联规则发现算法。文献[5]只是从项目的单位利润的角度出发,在一定程度上解决了商家关心的利润问题。但是商家并不能准确了解相关联商品的销售量和总利润之间的关系。例如:单位利润大的商品不一定比单位利润低的商品给项目集带来更多销售利润,因为销售利润是由销售数量和单位利润共同决定的。因此,商家更关注这些关联项目给他们带来的总的销售利润,即关联项目的单位利润与对应项目的销售量乘积的总和。于是,如何准确考虑项目集中项目的销售数量,使得公司获得的总利润最大才是商家真正最关注的问题。为了解决上面的问题,需要在关联规则发现中引入项目的销售数量,来真正解决重要程度不一致的问题。因此,也就产生了不仅要考虑到商品的单位利润,更要考虑的是商品的销售数量的关联规则发现问题。本文称此问题的研究为“具有数量特征的利润约束关联规则挖掘” 。本文提出了项集事务利润和事务利润,并对项集利润[5]和支持期望[3,4,5]的概念进行了重新定义,并给出了解决此问题的方法。

1 问题描述及相关概念

令I={i1,i2,…,in}为项目集合,由n个互不相同的项目ij构成。D为事务数据库,由一组事务组成,事务T=(tid,It)是一个元组,其中tid表示事务标识符,It⊆I。P={p1,p2,…,pn}表示对应于项目集I的单位利润集,其中pj≥0为出售单位商品可以获得的利润。

定义1 令I={i1,i2,…in}为项目集合,事务tid的项集为It={i1,i2,…,Im},且,m≤n,Ii⊆I,Q={q1,q2,…,qm}为对应项集It的销售数量集,P={p1,p2,…,pm}为对应项集It的单位利润集,则称undefined为事务tid的利润,简称“事务利润”,记为TP(tid)。

定义2令事务tid的项集为It={i1,i2,…,im},且Ii⊆I。如果事务tid包含k-项集X={ij1,ij2,…,ijk},且X⊆It,令Q={qj1,qj2,…,qjk}表示对应项集X在事务tid中的销售数量集,P={pj1,pj2,…,pjk}表示对应项集X的单位利润集,我们称为undefined为k-项集X在事务tid中的利润,简称“项集事务利润”,记为TP(X,tid)。

定义3令事务数据库D中包含有k-项集X={ij1,ij2,…,ijk}的事务总数为Count(X),包含项集X的第i个事务的利润记为TP(X,i),我们称undefined为k-项集在事务数据库D中的利润,简称“项集利润”,记为TP(X)。

下面举例来说明这三个概念的关系。

项目集I={a,b,c,d,e,f,g,h},对应的单位利润集P={5,4,2,1,6,5,2,3},事务001的项集为I001={a,b,c,d,e},对应的销售数量集Q001={1,4,3,6,2},则事务001的事务利润为:TP(001)=5×1+4×4+2×3+1×6+6×2=45。

事务001包含2-项集X={a,c},则2-项集X在事务001中的利润为:TP(X,001)=5×1+2×3=11。

数据事务库D中包含2-项集X={a,c}的事务分别为001,002,003。它们的项集分别为:I001={a,b,c,d,e},I002={a,,c,e},I003={a,b,c };对应的销售数量集分别为:Q001={1,4,3,6,2}, Q002={2,1,3}, Q003={1,3,5};则2-项集X的项集利润为:TP(X)= TP(X,001) + TP(X,002) + TP(X,003) =(5×1+2×3)+(5×2+2×1)+(5×1+2×5)=38。

项集利润代表了在事务数据库D中由于出售X中的项目而获得的利润。设项集利润约束为G0,那么我们要讨论的关联规则问题的形式为“A⇒B”,且满足项集利润undefined。

对于上述具有数量特征的利润约束关联规则发现,给出频繁集的定义如下:

定义4 如果项集X满足undefined,则称X为频繁集,反之X为非频繁集。

性质1 具有利润约束的任何频繁集的非空子集不一定是频繁的。

由性质1,显然得知, 任何k-1-项频繁集不一定能生成k-项候选集。因此,得到如下定理。

定理1 令Y为q-项集,X为k-项集(k>q),Count(X)为事务数据库D中包含k-项集X的事务总数,包含Y的项集X的最大项集事务利润记为:Max{TP(X,i)},i=1,2,…,Count(X),如果包含Y的k-序列X是频繁集,那么它的支持数必须不小于undefined,i=1,2,…,Count(X)。

证明:如果包含Y的k-项记X是频繁集,根据定义4显然有:

undefined

成立。又因为

undefined

由(1)(2)式可得:

undefined,i=1,2,…,Count(X)

故:undefined,i=1,2,…,Count(X) (3)

证毕。

由于支持数undefined为整数,因此对不等式(3)的右边取上界(用[]表示),则有,undefined,i=1,2,…,Count(X) 。

令undefined, i=1,2,…,Count(X),

称B(Y,k)为Y的k-项支持数期望。它意味着如果包含Y的k-项集X是频繁的,那么k-项集的支持数必须不小于B(Y,k)。

定理2 如果包含q-项集Y的事务中最大事务利润为MaxTP,包含q-项集Y的频繁集X的最大可能长度为Size(Size>q),则包含q-项集Y的频繁集X的最小支持数期望满足:undefined。

证明:由题意可知,频繁集X包含Y,即X⇔Y。故,包含X的事务必定包含Y。

因此,必然有包含q-项集Y的事务中最大事务利润为MaxTP不小于所有包含频繁集X的事务中最大事务利润Max{TP(X,i)},i=1,2,…,Count(X),即MaxTP≥Max{TP(X,i)}成立。

所以,undefined,其中i=1,2,…,Count(X),j=1,2,…,(Size-q),证毕。

令B(Y)=undefined

我们称B(Y)为Y的最小支持数期望,它意味着如果包含Y的最大可能长度的项集X是频繁的,那么项集X的支持数必须不小于B(Y)。

由定理2,显然成立,对于q-项集Y的k-项支持数期望不小于Y的最小支持数期望成立,即B(Y,k)≥B(Y)。

因此,为了判断包含Y的项集X是否能成为频繁的,只要计算一个B(Y),如果Y的支持数小于B(Y),则包含Y的项集X一定不是频繁的。

2 具有数量特征的利润约束关联规则挖掘算法

由性质1可知,无法从(k-1)-项频繁集中生成k-项候选集,因此也就不能直接应用Apriori算法。文献[4]存在与此问题有相似的性质,但对于频繁集的定义不同。因此,本文在[4]的基础上,结合具有数量特征的利润约束关联规则问题的特性,提出了 “具有数量特征的利润约束关联规则挖掘” 算法,并利用定理2来提高算法的效率。

输入:事务数据库D,利润约束G0,项集I={i1,i2,…,im}以及它所对应的利润集undefined,最小置信度minconf。

输出:满足利润约束G0的关联规则。

算法:①L:=Ф;C1:=Ф;②(Count(X),MaxTP(X)=Scan(D); ③For each transaction do (C1)=Count(D,G0,P);

⑤Rules=Rules-Gen(L);

算法说明:

(1) Scan(D):扫描事务数据库,得到1-项集的支持数、对应的最大事务利润;

(2) Count(D,G0,P):计算1-项集的最小支持数期望,并收集支持数不小于最小支持数期望的1-项集,生成候选集C1;

(3) Join(Ck-1):根据Ck-1生成Ck的连接方法同Apriori的算法;

(4) Prune(Ck,B(y)):

①Ck中候选项目集的子集不在Ck-1中;

②在剪枝过程中,扫描数据库得到各个k-项集的最大事务利润MaxTP以及它们的支持数;其次,计算各个k-项集的B(Y),并与它们的支持数进行比较。删除掉支持数小于B(Y)的k-项集,其余的保留在Ck中。

(5) Check(Ck,D, G0,P):从Ck中生成频繁集;首先,扫描数据库计算各个k-项集的项集利润的和undefined;然后,与利润约束条件G0进行比较,只有满足undefined的k-项集才能加入到k-项频繁集。

(6) Rules-Gen(L):与文献[2]相同,根据L中的频繁集项集生成符合最小置信度的关联规则。

3 数值例子

为了说明算法,来看一个简单的例子;设有数据库事务如表1所示,项集{a,b,c,d,e,f}对应的单位利润集{1,2,2,3,30,21};事务的项集及利润表示为:i(m),i(m)的意思是销售i项目所获得的利润为m;利润约束为G0=25。

(1)首先扫描数据库,得到所有1-项集 {{a}{b}{c}{d}{e}{f}}的最大事务利润为{45,45,45,15,45,23},对应的支持数{3,5,4,1,1,2}。

(2)计算各个1-项集的B(Y)。其中{a}的B(Y)=[25/45]=1,依次计算其他1-项集的B(Y),得到所有1-项集的B(Y)为{1,1,1,2,1},并将其与支持数相比较。把支持数大于或等于B(Y) 的1-项集加入到C1中。对于1-项集{d}的支持数1小于B(Y)=2,所以{d}不可能成为后继频繁项目集的子集,从而C1中不应保留,应予删除{d}。因此,最后得到C1为{{a},{b},{c},{e},{f}}。

(3)连接C1,生成2-项候选集C2={{ab}{ac}{ae}{bc}{be}{bf}{ce}{cf}}。连接算法同Apriori算法。

(4)剪枝过程为:扫描数据库,得到所有2-项集 {{ab}{ac}{ae}{bc}{be}{bf}{ce}{cf}}的最大事务利润为{45,45,45,45,45,23,45,23},对应的支持数为{3,1,1,3,1,1,1,2}。计算各个2-项集的B(Y)。计算方法与1-项集的B(Y)相同。所有2-项集的B(Y)为{1,1,1,1,1,2,1,2},再与实际的支持数进行比较。{bf}在当前和后继遍历中都不可能是频繁项目集,因为它的支持数低于其最小支持数期望。故将{bf}从2-项集中删除。其他的保留在C2中。

(5)从C2中生成频繁集:利用定义4,扫描数据库计算各个2-项集{{ab}{ac}{ae}{bc}{be}{ce}{cf}}的项集利润和undefined。例如{ab}的undefined=TP001+TP002+ TP004=11+6+4=21。依次计算其他的2-项集的利润和。最后得到所有2-项集的利润和为{21,9,35,37,36,14,34,34}。然后分别与G0比较,把满足条件的2-项集加入到频繁集中,因此把{ae}{bc}{be}{ce}加入到频繁集L2中。C2中的项目集在下一次遍历中将会再次用到。

(6)重复以上的步骤,最后得到L=L∪Lk,并从中生成关联规则,方法与Apriori算法相同。

4 算法实现及实验结果

本实验的目的是通过对不同大小的事务数据库,在不同的利润约束条件下的对算法性能进行测试。

实验环境是:cpu为1.6G,内存256MB,操作系统为windows XP,用Java编写了算法,数据源为合成数据。图1中的三条曲线分别是事务数量从1万到16万、 并且对每个事务数据库分别以事务数据库的总利润10%、20%、30%为约束条件,得到的相对运行时间曲线图。从图1可以看出,对同一事务数据库来说,在利润约束较小时,算法执行的时间较长,主要是由于在较小的利润约束时,产生的频繁集数目较多;在利润约束较大时,算法执行的时间较短,主要是由于在较大的利润约束时,产生的频繁集数目较少。此外,从图形上来看,该算法随着事务数据量的增加,运行的时间曲线走势缓慢,几乎成对数增长,这正是算法的特点所在。

5 结束语

本文针对带有单位利润约束的关联规则发现问题,提出一种引入销售数量的利润约束的关联规则挖掘方法。为了解决该问题,在关联规则问题中重新对支持期望和频繁集的概念进行了定义,并提出了事务利润、项集事务利润和项集利润的概念,找到了解决该问题的高效算法。

参考文献

[1]Agrawal R·Imielinski T·Swami A·Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Database·In:Proceedings of1993ACM SIGMOD International Conference on Management of Data,Washington DC,1993·207～216

[2]C·H·Cai,Ada W·C·Fu,C·H·Cheng,etc,Mining Association Rules with Weighted Items·In:Proceedings of the International Database Engineering and Applications Symposium,1998:68-77

[3]Agrawal R,Srikant R,Fast Algorithms for Mining Association Rules·In:Proceedings of the International Conference of Very Large Databases,Santiago,Chile,1994:487-499

[4]欧阳为民,郑诚,蔡庆生·数据库中加权关联规则的发现·软件学报,2001,12(4):612～619

[5]宫雨,尹阿东,武森·具有利润约束的关联规则发现·计算机工程,2004,10:11～12

关联利润 篇2

利润是衡量企业经济效益的重要指标, 本文利润质量中的“利润”仅指的是会计利润, 并非经济学上的利润, 两者的涵义并不相同。

马克思主义政治经济学认为利润是“剩余价值”的转化形式, 是工人在劳动中创造出来的, 它指出了利润的本质:经济利润在数量上表现为企业在一定时期的经济成果, 它是由收益减去劳动和资本成本得来的;而会计利润则是指企业在一定时期的经营成果, 主要包括营业利润、投资净收益和营业外净收支。这是经过一定时期的总收入和与之相关的费用支出配比而得来的。和经济学中的利润相比, 会计利润的主要特征有:

1.会计利润要取决于会计期间收入和费用的正确配比, 即要坚持配比原则, 讲求合理的因果关系。这样, 某些成本或期间费用应分配给期间的收入, 而其他一些与本期收入没有因果关系的成本应作为资产予以递延和报告。

2.会计利润必须根据“会计分期”基本假设, 即代表企业经营过程中一个既定期间的经营成果或财务业绩。

3.会计利润要求按照企业的历史成本来计量费用。资产以其取得成本入账, 直至销售之时才反映其市价变动。所以费用通常代表已消耗资产或已消耗的取得成本。

4.会计利润基于企业实际发生的交易, 主要是通过销售产品或提供劳务的收入扣减为实现这些销售所需的成本。

二、会计利润质量

会计利润质量近年来越来越被关注, 国内外关于会计利润质量的研究也越来越多。但是, 国内外对会计利润质量的内涵并没有形成一致的意见。如今比较公认的定义是:会计利润质量指与利润信息的投资者决策相关性, 即当期或历史会计利润预测未来现金流量的能力。另外一种定义为:公司披露的非正常项目前会计利润如果能够较好地表明未来盈余水平, 则该利润质量是高的。我国部分学者有如下主要观点:

1.会计利润质量反映利润的确认是否同时伴随相应的现金流入, 即以应计制为基础的利润是否与现金的流入相伴随。

2.会计利润质量是指在报表被认为合格的情况下, 利润表上的利润数额能由报表使用者直接使用的程度或放心使用的程度。

3.会计利润质量是企业利润的形成过程、利润的构成以及利润结果的质量。

4.会计利润质量是指在谨慎的、一致的财务基础上, 一家持续经营的企业在某一时期创造稳定自由现金的能力。

在综合分析国内外学者对会计利润质量陈述后, 本人在这些前辈研究的基础上, 将会计利润质量总结为包括质和量两个方面的特征:

质的方面侧重于会计利润质量的信息层面, 主要指会计利润信息的品质, 体现为会计利润数据的可靠性和相关性, 更强调会计利润的真实性、及时性和现金保障性, 说明了财务报表上的利润数据与企业实际的盈利水平和盈利能力的贴近程度, 利润数据与信息使用者所需数据的相关程度, 以及利润的不确定性, 即风险性。

量的方面则侧重于会计利润的财务数据方面, 指利润的多少及其组成结构, 体现为衡量盈利能力的盈利水平, 更强调利润的稳定性、持续性和成长性。

三、会计利润质量的评价标准

对于会计利润质量的评价同其定义一样, 尽管国内外对其有许多相关的研究, 也产生了多个不同角度的评价标准, 但到目前为止, 仍然没有统一的尺度来衡量会计利润质量的高低。总结已有的利润质量评价标准的相关研究, 笔者认为利润质量的评价标准有如下几点:

1.真实性。不存在任何重大虚假陈述、人为操纵利润。就是说要如实公允地反映经营成果, 这是利润最基本的质量要求。

2.持续性。是指总体利润中将持续到以后会计年度利润的比重。目前, 我国上市公司的会计利润既包含经常项目带来的利润, 也包含非经常项目带来的利润。利润的持续性是企业综合素质和发展能力的体现, 对企业未来收益有较强的预测价值, 利润持续性越强, 利润质量越高。

3.安全性。安全性是对企业面临的风险水平的评估。只有无风险或风险比较小的利润才是安全的。风险是影响企业价值的基本因素, 对企业利润质量进行评价, 必须充分关注企业所面临风险的大小, 在会计利润数量水平相同的情况下风险越大, 利润质量越低。

4.现金保障性。现金保障水平是利润质量的核心, 也称为利润的变现能力, 是预测未来现金净流量的基础。一般而言, 没有现金净流量的利润, 其利润质量是不可靠的。众所周之, 会计利润是根据权责发生制, 某一会计期间收入与费用配比的结果, 它并不代表一定有现金的净流入, 只有会计利润有相应的现金净流入时才表明利润的真正实现。而现金流量表中的现金数额是以收付实现制进行确认的, 在收付实现制下, 是现金化的收入和利润, 因而可信度更高。利润的现金保障性越强, 利润质量越高。

5.成长性。指企业盈利能力的增长, 它既能反映公司的生存能力、管理水平、竞争实力、发展速度, 也能反映出公司由小变大、由弱变强的过程。在会计利润数量水平相同的情况下, 成长性好的企业由于其有良好的盈利前景而表现出较高的会计利润质量。

四、应收账款与会计利润质量的相关性

应收账款是企业采用信用方式销售商品、提供劳务等经营活动而形成的债权性资产。应收账款的定义是:企业因对外销售产品供应劳务等而应向购货或接受劳务单位收取的款项。对企业而言, 应收账款是企业的一种债权, 在应收账款发生时, 企业一般会与客户签订购销合同或劳务合同, 以及签订还款协议。应收账款的确认是伴随着赊销而发生的, 其确认时间为销售成立时间。按照我国会计准则的规定, 企业必须同时满足五个条件时才能确认收入, 此时若未收到, 即应确认为应收账款。这五个条件是:企业已将商品所有权上的主要风险和报酬转移给购货方;企业既没有保留通常与所有权相联系的继续管理权, 也没有对已售出的商品实施有效控制;收入的金额能够可靠计量;相关的经济利益很可能流入企业;相关的已发生或将发生的成本能够可靠地计量。

据有关部门调查, 近年来我国上市公司应收账款占流动资金的比重为50%以上, 远高于发达国家20%的水平。企业之间尤其是国有控股企业之间相互拖欠货款, 造成逾期应收账款居高不下, 己成为经济运行中的一大顽症。我国上市公司应收款项的现状呈现以下几个特点:

1.应收账款的数值较大。

2.应收账款在主营业务收入中所占的比重较大。

3.应收账款大幅增长, 超过了主营业务收入的增长速度。

这些对上市公司的危害主要是容易造成企业现金短缺, 虚增企业利润, 造成资产结构恶化, 严重削弱企业的短期偿债能力, 容易引发财务危机, 危害投资人的利益等, 所以应重视应收账款问题。

此外, 目前上市公司出于各种目的利用各种手段对利润进行操纵, 已是我国证券市场的不正常现象之一。随着监管部门对关联交易监管的日益加强和披露要求的日益严格, 上市公司通过关联交易手段来操纵利润已为投资者所熟悉, 于是一些上市公司试图通过其他途径来转移和操纵利润, 应收账款便是其中的一种, 且不大为投资者所注意。另一方面, 赊销形成的应收账款作为公司流动资产的重要组成部分, 虽然在一定程度上可以强化公司的市场竞争地位和能力, 扩大销售, 降低存货成本等, 但对公司的财务状况、利润、现金流量、营业周期等产生不利的影响, 如持有应收账款会产生成本管理费用和坏账损失等。因此, 通过对上市公司应收账款的变化进行分析, 可以在一定程度上了解上市公司的会计利润质量, 了解公司的投资价值。

经笔者总结, 可从以下几个方面来对应收账款与会计利润质量之间的关系进行分析:

1.应收账款占总资产的比重。应收账款在总资产中的比重大小, 反映了企业的资产质量、流动资产管理能力、现金保障能力以及企业的持续发展能力。该比重越大, 表明企业运作的现金流越不足, 从而威胁企业的持续发展。若应收账款占总资产的比重同比增大或居高不下, 或应收账款增长速度大于总资产增长速度, 则企业的资产质量会出现下降, 而资产质量的下降又将影响企业再融资能力, 使企业难以筹集到维持正常的生产经营活动所需的资金, 这反过来又会影响企业的经营活动, 从而影响企业的持续发展, 进而影响企业的利润质量。也就是说, 应收账款占总资产的比重越大, 会计利润质量低的可能性就越大。

2.应收账款与营业收入的增幅。应收账款的增幅直接体现了企业赊销行为的增量情况。由于当前企业市场竞争十分激烈, 跨国公司的竞争国内化, 行业平均利润率不断下降, 故企业为了增加自身利润, 不惜采取大幅赊销的方式, 应收账款余额伴随着主营收入的增长而增长。但如果应收账款的增长幅度过大, 并高于主营业务收入的增长速度, 这不仅会使企业的账款回收难度加大, 增加了公司的机会成本和管理费用, 而且会使企业缺乏可持续发展的现金流, 对公司的利润产生很大的不确定性风险。一般而言, 应收账款的增长会带来主营业务收入的增长, 反之则可能带来主营业务收入的减少。查看应收账款与主营业务收入的增幅主要是为了防备企业不惜通过大幅赊销来增加账面利润, 此时应收账款的大幅增长会超过主营业务收入的增长速度, 则公司的利润质量在下降。

一般而言, 应收账款增长率越低越好, 说明企业因赊销而形成的账面价值在降低。但是如上所述, 企业往往为了促进销售, 增加销售收入, 减少存货, 而采用赊销、委托代销、分期付款等商业信用形式, 这样就引起了应收账款的增加, 从而导致企业机会成本和管理费用的增加, 坏账损失可能性的加大, 使得企业利润产生了很大的不确定性风险。通常, 假定企业的信用标准和信用政策基本不变, 应收账款增长率要与主营业务收入增长率相匹配, 两者应当保持比较固定的关系。如果销售收入小幅增长, 而应收账款出现巨幅增长, 应警惕企业是否放宽信用标准以增加销售甚至虚增销售, 两者的严重背离提示我们要关注会计利润质量。

3.应收账款周转率。应收账款周转率是衡量应收账款状况的最常用指标, 判断企业应收账款的方法尽管很多, 但总离不开这种方法。应收账款周转率是用来反映企业在某一会计期间收回赊销款项能力的指标。它是某一会计期间的赊销净额与应收账款全年平均余额的比率关系。应收账款周转率用来说明年度内应收账款转为现金的平均次数, 体现应收账款的催款进度和周转速度。一般认为, 应收账款周转率越高, 表明企业收款速度快、坏账损失小、偿债能力尤其是短期偿债能力就越强, 那么, 相应的它的利润质量高的可能性就大。

关联利润 篇3

一、关联方交易及利润操纵的识别

(一)关联方交易的识别

关联方交易指的是企业关联方之间,在企业日常运营过程中发生的交易,此种交易容易发生不公平结果的交易,关联方交易极易出现操纵利润、避税等问题。关联方交易的种类:购买和销售商品及非商品资产、提供劳务、无形资产转让、代理、租赁、赠予、提供担保、许可协议、债务重组等。

(二)利润操纵的内涵

利润操纵是指公司管理层为了达到某种目的,利用国家相关会计法规的漏洞,甚至不惜违反相关会计法规,运用各种手段,如关联方交易,从而对企业利润总额及获利能力进行人为的操纵行为称为利润操纵。利润操纵的目的相对较为复杂,诸如上市公司为了对外增发股票、配股或是保住其上市资格、公司为了对外融资的需要而调增利润。另外,还有一些公司为了逃避企业所得税而人为调减利润。

二、上市公司利用关联方交易进行利润操纵的动机及危害

(一)关联方交易进行利润操纵的动机

利用关联方交易进行利润操纵的动机较为复杂,但无外乎是与融资、规避处罚风险以及公司高管为其一己私利等方面,这些动机有的是出于公司自身的原因,有的是高管自身的动机。

1. 公司对外融资的需要

上市公司对外融资可分为两个途径,一方面是向金融机构融资,另一方面是发行新股、配股或是增发股票。上市公司为了符合金融机构的贷款要求,或是证券监管部门的发行股票的要求,会在大股东的支持或是授意下,通过关联交易的方式,调增利润从而达到融资的要求。

2. 上市公司规避处罚的风险

我国证券监管部门为了保护上市公司投资者合法制定了较为严格的上市公司盈利规定。如拟上市公司须连续三个会计年度盈利,且净资产收益率要达到同期银行存款利率;对于已上市公司则规定,如果公司最近三年连续亏损,在其后一个年度内未能恢复盈利的有可能遭遇退市的风险。对于那些已经濒临退市的“披星戴帽”的上市公司,关联方交易可以从容的操纵定价,且能够实现期望的财务利润。

3. 公司高管自身利益的需要

上市公司对于其高管人员的绩效考核大多是以公司目标利润及公司的股价为主要指标。因此,公司的高管晋升、加薪甚至公司给予其一定的股份,都需要公司的经营业绩做支撑。公司高管为了完成设定的考核利润,为了其自身利益,不惜损害公司股东及债权人的利益,通过关联交易来改变公司业绩、虚增利润、伪造公司经营业绩。

(二)利用关联方交易进行利润操纵的危害

1. 损害上市公司投资者及债权人的利益

融资是股份公司上市的一个最主要原因,公司只有取得了充足的资金才有利其进一步向前发展。然而,部分上市公司为了攫取自身发展所需要的资金,有的股东为了能够将其持有公司股票尽早变现,更有甚者为了“骗取”国有银行的信贷资金,不惜通过关联方交易的手段调增公司财务利润。在这种没有真实性业绩支撑下的公司利润,对于公司的投资者及债权人来说是极不安全的,也许有一天此类上市公司将面临被“退市”,甚至是濒临破产的边缘,最终将损害其投资者及债权人的合法权益。

2. 对于政府部门的公信力产生不利的影响

我国相关法规规定,对于上市公司对外披露的财务报告都需要有相关政府部门,如证券监管部门审核完毕后方能对外公布。上市公司的各类投资者一般也是通过上市公司的财务报告来分析其盈利能力及潜在的成长空间,而决定是否对其进行投资——购买该公司所公开发行的股票。可见,公众对于通过证券监管部门审核过的财务报告还是较为信任的,因为其代表着政府的公信力。可是,如果上市公司为了某种利益而操纵利润,且政府部门并未对其关注,同时给财务报告阅读者带来一定程度的误解,造成其投资失败,那么其股票投资者很可能就会认为是政府主管部门监管上市公司不利,造成了其虚增利润。虽说“入市有风险、投资须谨慎”,但股票投资者极有可能将其投资损失算到政府头上,从而会对政府部门的公信力产生一定的质疑。

(三)紫鑫药业关联交易虚增收入案例

紫鑫药业股份成立于1998,是一家集科研、开发、生产、销售、药用动植物种养殖为一体的高科技股份制企业,2007年在深交所挂牌上市。该公司上市以后,业绩不是十分理想,然而却在上市的第三年即在2010年公司年报中显示,其实现营业收入64000万元,同比增长151%,净利润17300万元,同比增长184%。该公司年报显示,营业收入前五名客户分别为给紫鑫药业带来23000万元的收入,占比达到36%。进一步调查可以发现,上述五家公司的前三大客户与紫鑫药业公司存在关联方关系。

(1)四川平大生物制品有限责任公司。平大生物为紫鑫药业贡献了7000万元的收入。但该公司的资产总额还没有达到1亿元,因此说能吃掉这个大单,其中必要一定的蹊跷。透过平大生物的财务报告发现,2010年J、Y为“平大生物”的新进股东,但上述两人曾经在紫鑫药业IPO招股说明书中出现过。J是紫鑫药业控股股东敦化市康平投资有限责任公司的出资人,康平投资还与Y等多名股东共同发起设立吉林省敦化市宝隆农业工程装备制造有限公司。可以看出,紫鑫药业与平大生物存在关联方关系嫌疑。

(2)亳州千草药业。这家公司第一大股东竟然是紫鑫药业全资子公司吉林草还丹药业有限公司。亳州千草药业实为紫鑫药业“孙公司”。该公司与紫鑫药业是非常典型的关联公司。

(3)吉林正德药业在2010年为紫鑫药业贡献了6113万的营业收入,该公司前身为“延边格润日化用品有限公司”,成立于2003年7月,延边格润日化用品有限公司注册地址为“吉林省图们市合水街2号”,与紫鑫图们药业地址一致。

该公司业绩猛增后,其公司的股票从2010年下半年开始,一年多时间暴涨了3倍。随后,公司成功高价增发,再融资10亿元。2011年10月19日,公司因涉嫌关联交易违法违规行为,最终被证监会立案稽查。停牌两个多月的紫鑫药业复牌后,接连遭遇四个跌停。同时,该省的原副省长也因为该公司上市过程中受贿问题,被依法提起公诉。可见,该公司利润关联方交易操纵利润的作法,其最终还是被证券监管部门发现,并受到了相应的处罚,可谓是损失惨重。

通过该案例可以看出,紫鑫药业公司为了融资的需要,采用关联方交易的方式增加营业收入,进而增加了该公司的财务利润,属于典型的上市公司关联方交易利润操纵行为。此种行径,给公司的投资者尤其是给众多股民带来了极大的投资损失。关联方交易进行利润操纵问题,以其隐蔽性较高、违法成本相对较低、运作时间较短、且证券监管部门不易察觉等特点,受到一些上市公司的“青睐”。可见,只有对上市公司的关联方交易问题予以高度的重视,并适时地提出防范通过关联方交易操纵利润的对策,才能对此种财务舞弊问题给予一定的遏制,进而从根本上解决上市公司的财务舞弊行为。

三、防范上市公司通过关联方交易操纵利润的对策

(一)进一步完善与健全相关会计法规

2006年,国家财政部门对于关联方交易问题出台了相应的会计准则,使得上市公司的关联方交易业务得到了一定的规范。然而,通过一系列的上市公司财务舞弊案例可以看出,并未对关联方交易操纵利润问题进行很好的遏制。因而,建议将关联方交易业务参照公司接受赠予的会计处理方式,将其交易所产生的利润计入到盈余公积之中,而不体现在公司的利润总额,这可以在源头上治理此种财务舞弊行为的发生。

(二)加大对财务舞弊行为的处罚力度

目前,我国对于上市公司财务舞弊行为的处罚力度还很少,其犯罪成本比起所获得的利益相差很大,使得一些上市公司有恃无恐的进行财务造假。因而,笔者认为国家应该出台更严格的上市公司财务造假处罚办法,对于财务造假行为所取得的利益应该放大几倍,甚至是几十倍的处罚力度,同时对于参与造假的相关机构,如保荐机构、证券承销商、会计师事务所、证券监管等部门的单位及其负责人甚至是参与者实施重罚,对于相关责任人应该要求其负担较重的“人身罚”——即承担刑事责任。正所谓“乱世需用重典”,只有加大处罚力度,才能使得造假者对于财务舞弊行为有所忌惮,让其“闻风丧胆”。

总之,上市公司为了达到其诸如增发、配股、对外举债以及公司高管个人私利等目的,通过关联方交易方式来对其实现的利润进行操纵。这不仅损害了公司投资人、债权人的利益,甚至容易给证券监管等政府部门公信力带来极大的不良影响。只有对关联方交易及利润操纵的财务舞弊行为进行有效识别的同时,采取相应的措施及防范策略,才能为净化国内投资环境,促进上市公司健康良性的发展发挥出应有的作用。

摘要：目前,国内一些上市公司为了获取某种利益,通过关联方交易进行利润操纵的财务舞弊行为屡见不鲜。这种行为使得公司的投资人、债权人的利益受到不同程度的影响,我国的证券监管部门对其亦有了高度的重视。本文将从关联方交易及利润操纵的识别入手,进而分析上市公司利用关联方交易进行利润操纵的动机及危害,并辅以相应的案例进行较为详细的说明,最终提出防范上市公司通过关联方交易操纵利润的对策。

关键词：上市公司,关联方交易,利润操纵,防范

参考文献

[1]熊志平.浅析我国上市公司非公允关联交易[J].东方企业文化.2011(22).

[2]李健.“万福生科公司”利润操纵及其影响分析[D].新疆财经大学,2014.