并购财务风险研究毕业论文

互联网企业并购财务风险探索的论文

摘要：在互联网企业大规模并购背后，新企业财务压力通常会更加沉重，部分企业财务危机显现，深刻影响其持续运营能力。本文选择F分数分析模型，以20家完成并购的上市互联网公司财务数据为样本，对其并购财务风险进行研究。结果表明：完成并购后，样本公司财务风险显著增加;并购后第二年开始，经过管理层控制，财务风险水平处于持续降低态势;要有效控制并购财务风险，需要从并购前、并购中及并购后分别采取对策。更多计算机网络论文相关范文尽在职称论文发表网。

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一、引言

经过多年迅速发展，互联网行业已经成为国民经济重要参与者，并深刻影响经济、社会以及公众生活。在互联网行业持续高速发展的今天，企业间并购态势越来越强。尤其是2012年以后，经过激烈并购活动，数十家大型互联网公司产生，极大增强了互联网行业公众认知度及影响力。关于企业并购财务风险，众多学者及调研机构进行研究。Edmans(2009)对企业并购后管理成效与财务健康水平进行关联研究，结果发现许多并购失败的案例有一个共同点：由于新企业管理水平不足以支撑新组织，管理效率低下导致财务水平下滑。等(2011)从组织适应性角度对企业并购财务风险问题进行研究，认为如果新企业组织适应性低，将难以完成两家或者多家企业资源整合，从而导致运行混乱，影响财务健康水平。Megginson等(2012)认为，互联网企业并购并不会必然增加企业价值，它与并购企业业务匹配度等因素有关。DavidW.等(2005)对互联网企业如何应对并购财务风险进行研究，认为资源整合以及组织协调是关键。尽管国内企业并购历程较短，然而相关研究也取得丰硕成果。张远德等(2014)学者对互联网企业并购案例进行大样本研究，发现存在最佳并购方案。然而，该方案非一成不变，它需要根据产品或者服务类型、企业规模以及市场环境进行灵活变化。王蕾(2012)对如何进行并购财务风险评估进行研究，提出AHP-GRAM模型。吴泗宗等(2014)对互联网企业跨国并购进行案例分析，发现财务风险普遍存在。周雪等(2009)认为，在互联网企业并购财务风险控制过程中，关键是做好危机预警。通过量化研究，提出了具有较高参考价值的财务风险模糊预测模型。基于已有研究成果，通过F分数模型以及SPSS分析软件，本研究将对互联网企业并购风险现状进行研究。同时，对如何有效控制财务风险进行讨论。通过相关研究和讨论，希望对改善互联网企业并购效益有积极参考价值。

二、互联网企业并购财务风险评估

(一)财务风险模型的选取

如何进行财务风险分析，研究人员提出过众多理念与方法。经过不断验证，最终受到广泛认可的财务风险模型包括Z-Score模型与F分数模型。二者在适用范围与分析精度等方面存在差异。在分析互联网企业并购财务风险时，为确保相关分析过程及结果具有可靠性，首先须确保所选择分析模型具有最佳可靠度。(1)Z-Score模型。Z-Score模型由美国财务研究人员EdwardAltman于1968年提出。在运用该模型对企业所面临财务风险进行评估时，须对主要财务预警因素赋予一定权重，并根据最终加权得分来表征其财务风险综合水平。基于该理念，Z-Score模型基本表达式为：Z=(1)其中，X1为产规模及其变现能力;X2为企业累计获利能力;X3为总资产利润率(税前);X4为股东权益总值与企业总负债比值;X5为总资产周转率。根据Z值计算结果，不同得分预示所评估企业处于不同财务风险水平。在研究实践中，形成如下判别规则：当Z<时，所评估企业财务风险极高，正面临“财务困境”状态;当时，所评估企业财务风险较低，企业未处于财务困境状态，且经营效率良好。(2)F分数模型。20世纪90年代，西方大型企业集团出现，且各上市公司财务数据构成复杂。在这种背景下，为确保财务风险分析过程能够包含足够大样本，财务分析人员提出F分数模型，其表达式为：F=(2)其中，X1为资产变现能力;X2为累计获利能力;X3为实际偿债能力;X4为股东权益理论偿债能力;X5为总资产现金创造能力。如表1所示，为上述各参数含义及其计算方法。在运用F分数模型时，对其计算结果参照如下规则进行判断：当F<时，所评估企业(行业)处于“财务困境”状态，经营水平差;当f>时，所评估企业(行业)生存状况良好，财务风险发生概率低。(3)模型比较。为检验Z计分模型与F分数模型适用性，本研究以TG公司(被标记为ST公司)财务数据为例，对比分析不同模型财务风险评估结果可靠度。如表2所示，为TG公司2012~2015年度财务数据统计结果。由表3可知，TG公司2012年未发生财务危机，从2013年开始便一直处于财务困境状态。由表4可知，TG公司2012年、2013年处于财务困境状态，2014年以及2015年则处于财务水平正常状态。事实上，TG公司于2012年被作ST标记处理;2014年公司完成重组，财务指标恢复健康，并被摘除ST标记;2015年，公司财务水平正常。对比可知，Z计分模型存在预测滞后，而F分数模型预测结果则更加及时，其可靠度更高。因此，本研究将运用F分数模型对互联网企业并购财务风险进行分析。

(二)样本数据选取

在选择样本数据时，遵循如下几点基本规则：公司于2013年完成并购;持续经营，且近四年财务数据完整;从互联网上市公司数据库中随机选择，降低主观干扰;以A股互联网上市企业未研究对象。通过新浪财经上市公司数据库，本研究共随机选择20家A股互联网上市企业为研究对象，其公司代码分别为：、、、、、、、、、、、、、、、、、、、。

(三)财务风险分析

在完成数据收集后，运用软件进行资产负债率指标计算，结果如表5所示。由表5可知，在完成并购后，所选取互联网上市公司资产负债率总体呈现不断上升态势，发生财务危机风险偏高，须及时采取财务控制措施。如表6所示，为置信区间下样本公司描述性统计F值计算结果。由表6可知，在完成并购前，样本公司财务F值均值为;在完成并购后，样本公司当年F值降低至;后续经营过程中，F值持续下降至、。可见，在完成并购后，互联网企业财务风险显著增加，且保持连续上升态势。如表7所示，为各个样本公司F值分年度计算结果。如表8所示，为20家样本公司多重比较F值计算结果。结合表7与表8可知：完成并购后，各公司F值呈明显波动，表明并购活动加大了公司财务压力，提升了公司财务危机;在完成并购后第二年，样本公司F值有所提升，表明公司管理层已经意识到自身所面临财务风险，并采取了积极应对措施。并购前一年与并购后第三年的F值均值差达到，且显著性水平为(小于)。可见，即使上市公司管理层采取了财务危机应对措施，然而其财务风险仍然较高。

三、互联网企业并购财务风险应对措施

在经历“野蛮生长”后，互联网企业之间进行并购是产业规律所致，它不仅有助于增加行业运行效率，而且可以为督促企业为社会提供更加优质的服务。从上文分析结果可知，互联网企业并购的确会增加其财务风险，为此需要在并购前、并购过程中以及并购后分别采取应对策略。(一)并购前的'应对措施在提出并购目标后，须制定完善的并购方案。在制定并购方案时，需要确定资本回报率、短期财务压力以及并购后公司中长期经营目标。互联网技术及产品存在更新换代快、客户群体流动性大等特点，因而在确定并购目标时需要进行全面分析及合理预测。若企业财务储备不足以应对短期财务压力，且并购后可能带来的资本会回报率又难以积极支撑企业发展目标，则需要谨慎做出并购决策。(二)并购过程中的应对措施(1)合理分析财务风险。财务风险的形成与显现有一个过程，在预测时需要确定合理的测试时间长度。对互联网企业而言，至少需要分析并购后三年的财务风险。若预测年限过短，既有可能由于过于短视而夸大财务风险水平，也有可能难以预测到后续财务状况改善的希望。(2)构建适当的财务风险控制体系。在构建财务风险控制体系时，既需要结合原公司、新公司实际情况选择财务指标，也需要根据国内互联网行业发展现状及趋势确定不同指标的权重。尤其是在引进国外财务风险控制体系时，一定要进行合理改造及优化。(三)并购后的应对措施(1)积极改善现金流等财务指标。互联网企业产品研发及推广需要投入大量现金。尤其是在完成并购初期，会对新企业现金周转造成较大压力。因此，对管理层而言，需要制定合理的并购预算，并在完成并购后严格实施预算方案。同时，需要对现金流进行监控，提升资产周转率，并对可能发生的财务危机提供准备金。(2)快速整合并完善公司治理体系。对互联网企业而言，进行并购的目的是改善企业经营水平以及市场竞争力。因此，完成并购仅仅是新企业经营活动的开端。对新企业而言，更重要的是改善其治理体系，尤其是对原公司经营场所、人员结构、资产分布、市场份额以及组织架构等进行有效对接与融合，避免由于治理混乱而带来成本提升，从而有效改善财务水平。

四、结论

本文以20家互联网上市互联网合并企业为样本，对其并购财务风险进行评估，并对如何应对该类风险进行讨论，得出如下几点结论：其一，相比较于并购前一年，完成并购后，样本公司各年度财务风险显著增加;其二，并购后第二年开始，经过管理层控制，财务风险水平处于逐渐降低态势;其三，并购财务风险显现及发生存在时间持续性，要有效控制并购财务风险，需要从并购前、并购中及并购后分别采取对策。

参考文献：

[1]藏秀清、张远德：《并购风险的多层次权重分析研究》，《技术经济》2014年第11期。

[2]王蕾、甘志霞：《企业跨国并购财务风险分析及防范》，《财会通讯》2012年第5期。

[3]杨柳、吴泗宗、佟爱琴：《跨国并购财务风险的实证研究》，《财会通讯》2014年第30期。

[4]周雪、顾晓敏：《动态现金流量模型在高校财务风险预警中的运用》，《财会月刊》2009年第2期。