干货！量化排雷指南

今年以来，业绩爆雷频现，其中不乏长期被认为优质白马股的公司。随着监管趋严以及市场逐渐规范化，业绩排雷的重要性更加凸显，

本文的预警体系包含两类，其一是基于监管部门、中介机构、公司的公开信息，其二是财务报表项目异常分析。

监管部门

投资者可以获得的上市公司监管信息包括：证监会、交易所发布的问询函、关注管、监管函、警示函等，上市公司的违规行为以及立案调查事件。问询函、延期回复问询函、关注函、立案调查均需予以关注，其公告一年后分别平均跑输行业指数9.02%、13.20%、12.69%、17.74%。

审计意见

会计师事务所出示的审计意见能够反应公司财务报告的质量。非标审计意见发布后一年后平均跑输二级行业8.83%。若公司报告被出具了非标审计意见，则应当规避这些公司。

预期ST

对于预期连续两年亏损的公司，其可能被实施退市风险警示，应当予以规避。股票在预期ST后半年平均跑输行业指数14.83%，一年后平均跑输行业指数8.26%。

业绩下修

业绩下修预示着公司经营或者财务报告质量可能出现了问题。对同一报告期，当本次业绩预告的上限低于上一次业绩预告的下限时，应当予以规避。业绩下修半年后平均跑输行业指数4.14%，一年后平均跑输行业指数8.04%。

财务报表异常项目分析

存贷双高。指公司账面上的货币资产与有息负债均处于较高水平。可以通过对比公司货币资金的收益率以及负债成本进行判断。市场对于存贷双高股票呈现明显的负向反应，财报公布一年后平均跑输行业指数6.89%。

应收与营收偏离。当应收账款的增加与营业收入的增长出现偏离时，公司可能存在利用应收账款虚增利润的可能。可以通过应收账款占营业收入比例的变化，识别潜在异常。应收与营收偏离股票的股价呈现明显的负向反应，财报公布一年后平均跑输行业指数7.76%。

预付款与预收款变动高度一致。当预付款项与预收款项在规模或者变动上存在高度的一致性，公司可能存在预付款、预收款对手方相同的情况。从超额收益来看，市场对于预付款与预收款相关股票并显著负向反应。

研发支出资本化率突增。研发支出的资本化处理能够减少对当期业绩的冲击，当企业突然提高研发支出资本化率时，可能存在粉饰利润的意图，应当予以重视。从超额收益来看，研发资本化率异常的股票超额收益波动较大。

复合预警信号

当股票在过去一年中触发3个及以上预警信号源时，该股票具有更大的风险，我们将其纳入预警规避组合。预警规避组合自2017年以来持续跑输中证全指，年化跑输幅度高达23.33%。

今年以来，上市公司业绩爆雷频现，其中不乏长期被认为是优质白马股的公司，如何进行排雷成为了投资者密切关注的问题。

在传统的多因子模型中，主要通财报、量价等多维度信息对股票未来收益进行预测，对于财务数据的真实性，业内通常很少做探讨，对于一些财务造假的公司，它们的基本面可能看起来并无异样，甚至尤为亮眼，因而比较容易进入量化模型的股票池并且获得较高的权重。但是财务造假就像一颗不定时炸弹，一旦引爆，对于组合的业绩会造成很大的影响。因此，本文希望能够找到一些逻辑清晰、易于操作的量化手段，来帮助投资者回避一些有潜在风险或财务瑕疵的公司。

1.监管政策以及市场环境变化

我们知道，在2016年之前，市场上亏损、ST甚至有负面消息的公司股价表现比业绩优秀的白马股更强，原因在于这些亏损、ST的股票被认为是潜在的壳资源标的，一旦股票被借壳，那股价就会迎来数倍的上涨，所以整个市场热衷于博彩壳资源概念的股票。然而，随着监管趋严以及市场规范化，这种现象出现了变化，2016年以来，白马股受到资金的持续青睐，绩差、违规、业绩爆雷的公司股价一落千丈。我们以沪深300指数代表大盘股，中证1000指数代表小盘股，图1显示，2016年之前小盘股持续战胜大盘股，而2016年6月以后，大盘股持续跑赢小盘股。

在讨论具体方法之前，我们先回顾一下近年来监管政策以及A股市场环境的变化。

（1）规范借壳及重大资产重组

2016年5月，证监会表示中概股回归具有较大的特殊性，严控壳资源炒作。2016年6月，证监会就新版《上市公司重大资产重组管理办法》公开征求意见，支持通过并购重组提高上司公司质量，加强信息披露、事中事后监管、保护投资者权益，对于“壳资源”炒作监管趋严。

2016年7月，沪深交易所发布《上市公司重组上市媒体说明会指引》，要求重组上市公司在重组方案披露后必须召开媒体说明会，对参会人员、会议地点和方式、会议程序和信息披露等都有具体规定，进一步规范重组。

图2统计了2010年1月至2019年5月，每个月披露重组的上市公司占比变化。可以看到，2016年以来，重组公司占比逐渐减少。

（2）完善退市制度

2016年7月，深交所修订并发布《深圳证券交易所上市委员会工作细则》，对上市公司退市、股票审核范围、企业债券审议等方面均有了新的要求。欣泰电气是首个因欺诈发行而退市的公司，作为典型案例落实了创业板的退市制度。

2018年3月，证监会宣布修改2014年发布的退市制度，将重大违法公司实施强制退市的决策权下放给交易所。在证监会的统一部署下，沪深交易所分别发布《上市公司重大违法强制退市实施办法（征求意见稿）》。首发上市、重组上市中的欺诈发行行为，其他诸如通过年报财务指标造假规避退市，以及司法判决与证监会行政处罚查明的各类信息披露重大违法行为，均被纳入强制退市的范围。图3展示了各年退市的股票数量，2018年退市股票数量较之往年大幅增加。

（3）强化信息披露

从信息披露的监管来看，监管条例更加细化、明确，并且覆盖更多方面。

2016年5月，上交所发布《上市公司信息披露暂缓与豁免业务指引》，取消信批暂缓、豁免的事前申请，强化事中、事后监管。上市公司需建立信息披露暂缓与豁免业务的内部管理制度，严格管理信息披露暂缓、豁免事项。

2016年7月，证监会加强对上市公司环境保护信息披露方面的监管力度，规定最近3年内受到环保相关行政处罚或者受到刑事处罚的，不得公开发行股票。2017年12月，证监会明确要求上市公司应在公司年度报告和半年度报告中披露其主要环境信息。

2016年7月，深交所修订并发布《创业板行业信息披露指引第1号——上市公司从事广播电影电视业务》，强化明星证券化等相关信息披露。

（4）完善停复牌制度

2016年5月，上交所发布《上市公司筹划重大事项停复牌业务指引》，规定筹划重大资产重组的，停牌时间原则上不超过3个月，停牌后连续筹划重组的，停牌不超过5个月；筹划非公开发行的，原则上不超过1个月。

2018年11月，证监会发布《关于完善上市公司股票停复牌制度的指导意见》，明确以不停牌为原则、停牌为例外，短期停牌为原则、长期停牌为例外，间断性停牌为原则、连续性停牌为例外。同时要求上市公司发生重大事项，应当按照及时披露的原则，分阶段披露有关事项的具体情况，不得以相关事项不确定为由随意申请股票停牌，不得以申请股票停牌代替相关各方的保密义务。2018年12月，沪深交易所分别发布《上市公司筹划重大事项停复牌业务指引》，从减少停牌事由、压缩停牌期限、强化信息披露、完善停复牌监管等方面，对上市公司停复牌予以规范。

图4分月度统计了每日平均停牌的公司数量以及占比。可以看到，2018年11月以后，停牌公司的数量急剧下降，占比约0.5%。

当股票交易出现异常波动的情况时，交易所可对其停牌（特停）。股票异常波动通常是在没有特别利好或利空的情况下，股票连续涨停或跌停，临时停牌是为了保护中小投资者，防止被人操纵，提倡理性投资。

图5统计了2010年以来每个月由于股票交易异常波动而停牌核查的公司数量。可以看到，2016年至2018年特停的股票显著增加，体现了交易所对异常交易行为的监管趋严。

（5）规范高送转

继2015年1月上交所发布《董事会审议高送转公告格式指引》，及2016年2月深交所发布《上市公司高比例送转方案的公告格式》，2018年4月，沪深交易所分别出台《上市公司高送转(或高比例送转股份)信息披露指引》的征求意见稿，规定上市公司送转股的比例，都应与公司净利润增长、净资产增长以及业绩稳定性挂钩，业绩不达标公司的高送转行为将受到限制。

高送转新规反映了监管部门对高送转概念炒作以及背后隐藏的信息合谋操纵、内幕交易等违法违规行为的全面约束。图6统计了2010年以来每个月发布高送转预案的上市公司数量。其中，按照沪深交易所《披露指引》对高送转的定义：主板10送转5以上，中小板10送转8以上，创业板10送转10以上，确定为高送转样本。

如图6所示，高送转预案在半年报、年报披露期内较为集中，即每年3、4月及7、8月。2016年以来高送转样本显著减少，尤其是2018年高送转新规发布以来，上市公司已经很少发布高送转预案。

2. 预警体系

2.1 预警体系简介

从上述监管政策变化可以看到，2016年以来，证监会、交易所对于上市公司IPO、资产重组、异常波动以及信息披露等方面均有更加清晰和严格的监管。在这样的监管引导之下，A股中壳资源炒作现象得到了明显的遏制，投资者越来越关注上市公司的基本面，基于此，我们希望能够找到一套可量化的预警体系，辅助投资者做好排雷工作。

根据信息来源不同，我们将预警体系分为客观和主观两部分。

第一部分客观预警信息来源于公开数据，主要包括：监管机构（如证监会、交易所、银保监会、环境保护局、生产监督管理局等），中介机构（如会计师事务所），以及上市公司自身。具体地，包括交易所、证监会的监管措施（如警示函、监管函、关注函、问询函）、上市公司的违规事件、立案调查、会计师事务所的财务报告审计意见、公司的业绩预告、快报及业绩修正报告。

从后文的实证来看，问询函、关注函、立案调查、审计意见、预期ST、业绩下修等都可以起到警示风险、规避损失的作用。但需要注意的是，这种客观公开的信息可能存在滞后性，在公告发布之前，市场上关于公司利空的传闻可能会使得股价提前做出反应，投资者仍然会遭受一定的损失。

第二部分主观预警指根据财务报表的信息，结合主观判断，利用公司财务报表项目间的勾稽关系，提前对可能出现财务爆雷的公司做出预判。主观预警的缺点是相对于客观预警会有误判率（后文中我们通过交易所问询函中的问题着手，以期寻找更可靠的逻辑，降低误判率），主观预警的优点也很明显，相比于客观预警主观预警具有提前量的优势，一旦预警成功可以更大程度的规避损失。

图7展示了本文的预警体系框架。

2.2 预警效果的检验方法

在介绍预警体系的具体内容之前，我们先介绍预警效果的检验方法。本文采用事件研究的方法，考察预警事件后样本的超额收益。具体地，定义预警事件的发生日期为，检验事件发生后一段时间内样本相对于市场以及行业的超额收益，即

我们以预警后样本的平均超额收益率来衡量预警的效果，预警发生后样本跑输基准越多，说明预警的效果越好。另外需要指出的是，后文的预警样本均剔除了在事件发生日为ST的股票，以剔除ST股票对预警效应的影响。

下面我们对预警体系的各个维度进行更加细致地介绍和检验。

3. 监管措施

3.1 监管措施分类

问询函、关注函、监管函以及警示函都可以归为证监会和交易所对市场的“非行政处罚性监管”。从函件内容来看：

1、问询函，指监管部门发现上市公司披露瑕疵或对公告内容存疑，从而要求公司进一步披露，一般包括财报问询函、重组问询函，发函主体主要为交易所。

2、关注函，指上市公司不一定违规，发函主体提示风险并要求公司进一步说明、更正或明确解决方案。

3、监管函，指上市公司违反了相关法规或规定，从而发函予以警示并敦促整改

4、警示函，指上市公司有违规现象，但不构成行政处罚，发函主体主要为证监会。

可以看到，警示函、监管函、关注函一般通常表示公司可能违反了相关法规；而财报问询函通常表示公司财报中存在可疑点，这是非常值的投资者关注的。

3.2 数据来源

监管措施的数据来源主要有两种。第一个来源为上市公司公告，可使用Wind底层库中“沪深公司公告信息（AShareAnnInf）”获得上市公司公告的标题以及公告日期，选取标题中包含“警示函”、“监管函”（或“监管工作函”）、“关注函”、“问询函”的样本。此外，要注意对问询函及关注函，上市公司还会进行回函并予以公告，因此还需要剔除包含“回函”、“答复”等关键字的公告。

第二个来源为交易所网站的监管信息公开。在深交所网站的监管信息公开中，“监管措施”栏目公布了发给上市公司监管函的日期、涉及对象、函件内容等，“问询函件”栏目公布了发给上市公司的问询函以及关注函。在上交所网站的监管信息公开中，“公司监管措施”栏目公布了发给各上市公司的监管函（名称为“监管工作函）、关注函（名称为“监管关注”），“公司监管问询”栏目公布了发给各上市公司的问询函。

因此，警示函的数据来自于上市公司公告，而监管函、关注函、问询函的数据既可以来自于公司公告，也可以从交易所网站获得。但是需要注意到，对于监管函、关注函，除了交易所以外，其他监管机构也可以发布这些函件，仅使用交易所的数据会带来取样的偏差。

对于问询函，为了比较公司公告以及交易所公告问询函的差别。表1统计了两个数据源各年度的非重组类的样本数量。整体来看，公司公告中的问询函数量高于交易所公告的问询函，尤其是上交所问询函数量差异较大，经过对比，发现公司公告中存在部分未能从交易所网站上查询到的问询函。

鉴于此，对于监管函件，本文中均使用公司公告的数据。

3.3 问询函

今年以来，交易所的问询函受到了市场的广泛关注。一方面由于今年年报季交易所发出的问询函数量多，另一方面也与问题尖锐、直击公司的痛点有关。除了重组事项外，大部分问询函是针对上市公司财务报告中的可疑问题。问询函信息既可以来自于上市公司公告，也可以来自于交易所网站。交易所网站对于问询函的类别有了更加明确的划分，表2统计了交易所网站公布的各类问询函占比。可以看到，近年来问询函整体数量逐年增加，其中财报问询函的占比也在逐渐增加，2018年，财务问询函占比达到46.58%。

图8根据公司公告统计了2018年各中信一级行业中收到交易所问询函的公司数量及占比。可以看到，每个行业都有被问询的记录，但是仍然存在显著的行业间差别。从数量来看，基础化工、机械、医药行业被问询的公司数量最多；从占比来看，农林牧渔、综合、房地产行业收到问询函的公司占比最高，而银行最少被问询。

在问询函中交易所会规定答复期限，期限长度不定，短则三五天，长则十余天。而部分公司会无法及时给出回复，就会发布延期公告。个别公司甚至会存在对一封问询函多次延期回复的情况，延期回复预示着公司有更大可能存在信息披露问题。

表3统计了2015年以来，沪深300、中证500、创业板综成分股中被问询以及延期回复问询函的公司数量与占比。每年均有重要的指数成分股收到、延期回复问询函。

沪深300指数、中证500指数、创业板综是A股常用的业绩基准，如果没有关注到其成分股内监管信息的变化，则可能在组合中出现不必要的损失。

3.3.1. 收到问询函

由于财报问询函与公司的财务报告质量关联度更高，本文在检验中剔除了重组类型的问询函。各年度问询函样本数量如图9所示，问询函数量在2017年以来显著增加。

图10、11展示了财务问询公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月被财务问询的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值，2016年以来问询函的负向超额收益显著。

图12展示了财务问询函后样本相对行业的超额收益，财务问询函公告后一年内持续跑输基准，公告后半年平均跑输二级行业5.25%，一年后平均跑输二级行业9.02%。

3.3.2. 延期回复问询函

延期回复问询函的样本数量如图13所示。2019年截至5月，延期回复问询函数量已达到了254只。

图14、15展示了延期回复问询函公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月延期回复问询函的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值。延期回复问询函的负向超额收益显著。

图16展示了延期回复问询函后样本相对行业的超额收益，公告后一年内持续跑输基准，公告后半年平均跑输二级行业7.73%，一年后平均跑输二级行业13.20%。

3.4 关注函

关注函的样本数量如图17所示，2016年以来样本数量显著增加。

图18、19展示了关注函公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月收到关注函的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值，2017年以来关注函的负向效应显著。

图20展示了关注函后样本相对行业的超额收益，关注函公告后一年内持续跑输基准，公告后半年平均跑输二级行业7.82%，一年后平均跑输二级行业12.69%。

3.5 监管函

图21为各年度监管函样本数量，2016年以来样本数量显著增加。

图22、23展示了监管函公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月收到监管函的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本的在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值。2017年显著跑输基准。

图24展示了监管函公告后样本相对行业的超额收益，2016年、2018年的样本公告整体跑输基准，但效果不明显，2017年的样本在公告一年后平均跑输二级行业11.53%。

3.6 警示函

各年度警示函样本数量如图25所示，相比于其他几类函件，警示函样本数量较少，2019年较多，截至5月达到43只。

图26、27展示了警示函公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月收到警示函的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值。警示函公告后并没有显著的超额收益。

图28展示了警示函公告后样本相对行业的超额收益，其超额收益波动较大。

整体来看，四类函件中，

1、关注函、问询函需予以关注，公告一年后平均跑输二级行业12.69%、9.02%；

2、延期回复问询函需重点关注，公告一年后平均跑输二级行业13.20%。

3、监管函的影响比较小；警示函的事件效应最弱，并且波动大。

4. 违规与立案

相比于函件等监管措施，上市公司的违规以及立案性质就更加严重。

4.1 违规

违规数据来自于Wind底层库中国A股违规事件（AShareIllegality）。违规事件的处罚机构包括银保监会、交易所、证监会、环境保护局、生产监督管理局等。图29展示了各处罚机构的占比。可以看到，在违规事件中，银保监会对银行的处罚占了绝大部分，而此类违规事件通常涉及银行分支行，事件并不严重，因此本文下面仅考虑了交易所、证监会处罚的违规事件。

从违规类型来看，如图30所示，可以分为未依法履行其他职责、未及时披露信息（包括未按时披露定期报告、未及时披露公司重大事项）、信息披露虚假或严重误导性陈述、业绩预测结果不准确或不及时，其中未及时披露信息占了43%的比例。

延期回复问询函的样本数量如图31所示。从样本数量来看，违规事件的样本量在2018年显著升高。

图32、33展示了违规公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月违规的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值。2017年事件的负向超额收益显著。

图34展示了违规公告后样本相对行业的超额收益，2016、2017年违规公告后具有明显的负向超额收益，而2018年超额收益不显著。

4.2 立案

上市公司立案调查数据来自于Wind底层库中国A股立案调查（AShareRegInv）。与违规事件相比，立案调查样本少了很多。

图35展示了各年度的立案调查样本数量。2013年到2018年之间，每年平均36起立案调查事件，相比之前显著增加。2019年截至5月，立案调查事件已经达到了26起。

图36、37展示了立案调查公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月立案调查的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值。2016年开始呈现显著的负向超额收益。

图38展示了立案调查后样本相对行业的超额收益，立案调查后一年内持续跑输基准，公告后半年平均跑输二级行业15.21%，一年后平均跑输二级行业17.74%，超额收益主要集中在前半年内。

整体来看，

（1）违规事件的影响并不显著。可能由于违规事件样本量较大，大部分事件仅涉及上市公司一小块业务，或者情节较轻，即使会带来短期的价格冲击，对于公司在资本市场的长期表现并不会有明显的影响。

（2）立案调查应当重点关注。立案调查对于公司来说是比较严重的事情，可能对业绩产生重大影响，甚至可能威胁公司的上市或者持续经营。从检验结果也可以看出来，在公布立案调查一年后平均跑输二级行业17.74%。因此，对于这些公司需要着重注意。

5. 审计意见

5.1 审计意见的分类

根据证监会关于上市公司信息披露的要求，上市公司年度报告中的财务会计报告应当经具有执行证券、期货相关业务资格的会计师事务所审计。中期报告中的财务会计报告可以不经审计，但公司有下列情形之一的，应当审计：（一）拟在下半年进行利润分配、以公积金转增股本、弥补亏损；（二）根据中国证监会或者本所有关规定应当进行审计的其他情形。季度报告中的财务资料无须审计，但中国证监会和本所另有规定的除外。

图39展示了各报告期经审计的定期报告占比。可以看到，年报均经过审计，而一季报、半年报、三季报极少经过审计，其平均占比分别为0.16%、4.49%、0.18%。

财务报表的审计意见包括两大类，5种类型，分别为：

1、标准审计意见

标准的无保留意见：说明审计师认为被审计者编制的财务报表已按照适用的会计准则的规定编制并在所有重大方面公允反映了被审计者的财务状况、经营成果和现金流量。

2、非标准审计意见

（1）带强调事项段的无保留意见：说明审计师认为被审计者编制的财务报表符合相关会计准则的要求并在所有重大方面公允反映了被审计者的财务状况、经营成果和现金流量，但是存在需要说明的事项，如对持续经营能力产生重大疑虑及重大不确定事项等。

（2）非无保留意见

a) 保留意见：说明审计师认为财务报表整体是公允的，但是存在影响重大的错报。

b) 否定意见：说明审计师认为财务报表整体是不公允的或没有按照适用的会计准则的规定编制。

c) 无法表示意见：说明审计师的审计范围受到了限制，且其可能产生的影响是重大而广泛的，审计师不能获取充分的审计证据。

图40展示了2008年至2018年年报被出具非标准审计意见的比例。

可以看到，在非标意见中，大部分为带强调事项段的无保留意见。2018年年报的非标意见占比明显上升，达到6.5%，其中保留意见的比例为2.3%，而往年都在1.0%以下。

财务报告被出具非标准审计意见说明公司的财务报表可能存在错报或者重大风险。因而，对于投资者来说，这些财务数据很可能是不可靠的，使用这样的数据进行投资会存在较大的风险。

此外，与审计意见相关的还有上市公司的退市风险警示。沪深交易所规定，当上市公司最近一个会计年度的财务会计报告被会计师事务所出具无法表示意见或者否定意见的审计报告，会对其股票实施退市风险警示；对于创业板公司，最近两个年度的财务会计报告均被注册会计师出具否定或者无法表示意见的审计报告，其股票将被暂停上市。

因此，非标审计意见不论从公司信息披露角度，还是从股票交易角度来看，都意味着重大的风险。

5.2 审计意见的预警效果

图41、42展示了非标审计意见公布后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月被出具非标审计意见的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值。2017年开始非标审计意见在半年内表现出显著的负向超额收益，而一年后的超额收益波动较大。

图43展示了发布非标审计意见后样本相对行业的超额收益，2017、2018年发布后一年内持续跑输基准。整体来看，发布后半年平均跑输二级行业7.06%，一年后平均跑输二级行业8.83%。

虽然仅在近两年才开始表现出显著的市场影响，但是非标审计意见表明公司信息披露存在瑕疵，这些公司财务报告本身的可靠度是受到质疑的，因此在投资中应当予以规避。

6. 公司业绩

监管措施、违规立案以及审计意见均来自于外部，此外，还可以根据交易规则、公司业绩预告对公司的风险进行预判。

6.1 预期ST

沪深交易所均规定，上市公司最近两个会计年度经审计的净利润连续为负值或者被追溯重述后连续为负值，公司股票会被实施退市风险警示。此外，交易所要求，当公司预计年度净利润为负值时，应当及时进行业绩预告。

因而，当公司预告亏损从而引发连续两年连续亏损时，公司股票存在被ST的风险，这类股票是可以提前规避的，而不必等其实际被特别处理后再剔除。而若等到其正式财报发布或者特别处理实施后，则可能会出现连续跌停从而难以卖出，造成不可避免的损失。

如图44所示，金岭矿业（000655）在2018年1月26日晚发布业绩预告，预期2017年度亏损29,500万元至38,500万元，上年同期亏损56,256万元。4月11日晚发布年报，实际亏损-316,293,533.76元，公司股票于4月12日停牌一天，自4月13日起被实行“退市风险警示”处理，之后股票连续四日跌停。

因而当股票实际被实施退市风险警示后，股价波动剧烈，会给投资者带来重大的风险。

本文根据年度结束后的首次年报预告筛选预期会继续亏损的主板、中小板公司（创业板股票没有实行ST制度），作为预期ST样本。由于此时报告期已经结束，业绩预告的准确性能够得到保证，从而避免误判。

图45展示了各报告期预期ST的样本数量，及其中在正式报告披露后被戴帽的公司占比。可以看到，近6年来，根据年报预告可以确定预期ST的公司每年平均为37家，其中平均97.84%的公司都在实际报告披露后被实施退市风险警示。

在以上样本中，预告披露到实际被戴帽的间隔时间分布图46所示。

由于亏损预告的强制披露要求，80.92%的样本可以提前50天以上预期戴帽。因此，使用业绩预告来预期ST具有很强的可行性。

图47、48展示了预期ST后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月预期ST的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值，2017年开始预期ST在半年内表现出负向的超额收益。

图49展示了预期ST后样本相对行业的超额收益，公告后半年平均跑输二级行业14.83%，一年后平均跑输二级行业8.26%，负向超额收益主要体现在前半年内。

6.2 业绩下修

业绩预告下修预示公司经营可能出现了状况。本文将业绩下修定义为，对同一报告期，本次业绩预告的上限低于上一次业绩预告的下限。业绩预告下修通常意味业绩变脸，对于这样的公司，需要予以重视。图50展示了各年度发生业绩下修的样本数量，在统计时包括了季报、半年报以及年报。整体上，业绩下修样本数量较为稳定。

图51、52展示了业绩下修公告后一年内股票相对于中信二级行业的超额收益，图中数量指该月业绩下修的公司数量，平均超额收益指每个月内所有样本在未来一定时间（半年、一年）内的超额收益均值，2017年开始表现出负向的超额收益。

图53展示了业绩下修后样本相对行业的超额收益，公告后一年内整体跑输基准，公告后半年平均跑输二级行业4.14%，一年后平均跑输二级行业8.04%。

不论是从公司业绩考虑，还是从交易层面考虑，预期ST以及业绩下修的公司都是应当予以避免的。

7. 报表项目关系

7.1 背景与方法论

上面几个维度不论是从监管、中介机构，还是从上市公司业绩变化，都来自于公开并且较为确定的信息。然而确定性也意味着可能的时滞性，一味等待“靴子落地”的过程中，可能股票价格已经有所反应，因而，“排雷”的过程中更加重要的是主动的预警。

如图54，康美药业（600518）2018年12月28日公告收到中国证券监督管理委员会立案调查通知，2019年4月30日发布了包含“保留意见”的财务报告，2019年5月12日收到上交所的年报问询函。在这些日期之后，股票价格都出现了急剧的下跌，甚至是连续跌停。因此，在监管措施或者审计报告公布时，若持有该公司股票则无法及时卖出，从而遭受巨大的损失。

因此，带有前瞻性的异常预警就显得更加重要。与前述方法性比，这种判断更加主观化，本文尽力使用客观、可量化的方法，通过财务报表项目之间的关系，刻画一些常见的财务异常现象，以辅助量化选股。

财务报表的各个项目并不是相互独立的，其背后是上市公司生产经营、资金流转的整个过程。当财务报表存在人为的修饰或者捏造时，平白无故多出来或者缺少的项目总会在某些地方露出蛛丝马迹。与财务困境模型不同，财务异常模型主要是为了识别财务报表不可靠的公司。财务困境模型更多关注公司的经营以及财务情况的好坏，可能使用很多财务数据去衡量公司的经营情况、业绩质量、偿债能力等。但是使用财务数据的前提是财务报表是可信的、真实反应公司资产状况以及经营情况的。财务异常的公司其报表可能看起来很优秀，但是实际上存在操纵甚至造假行为。

如何判断财务报表是否可信呢？这项工作通常是审计师的职责，审计工作不仅需要专业知识、实务经验，而且高度依赖于参与人员的主观决策。因此，想要通过量化的手段实现审计的功能是非常困难的。深知此困难，本文主要从几种特定的财务异常现象入手。

此外，在探索的过程中，交易所的问询函也给了我们很大的启发。仔细查阅交易所的问询函，就会发现其所涉及的内容虽然庞杂，但是经常会有一些经常受到关注的项目。这些项目一方面跟企业经营情况关系较大，另一方面容易存在可操作的空间，因此，需要着重引起注意。而当涉及到对这些项目的分析时，我们也会参考问询函中论证、质疑的过程。

在具体模型构建上，我们希望不仅仅依赖简单的财务指标，而是通过财务报表多个项目之间的关系，从孤立的财务数字还原公司的实际经营情况。而到底什么算异常呢？我们认为，违背常识即异常。从理性的角度难以解释的现象，都应当进一步去探寻是什么原因导致了这种现象。这一基本原则在下文的例子中均可以更加清晰地体现出来。

7.2 存贷双高

7.2.1. 存贷双高的逻辑漏洞

由于财报问询函与公司的财务报告质量更加相关，本文在检验中剔除了重组类型的问询函。

第一种财务异常是“存贷双高”。随着康得新、康美药业等公司的爆雷，以及交易所接连发出的问询函，“存贷双高”这一现象备受关注，也有不少公司因此受到质疑。

存贷双高，指公司账面上的货币资产与有息负债均处于较高水平。通常，“存”指广义货币资金，包括货币资金（库存现金、银行存款、其他货币资金）以及应收票据、其他流动资产，其动性强。“贷”指有息负债，为企业负债中需要支付利息的债务，一般包括短期借款，一年内到期的非流动负债，应付短期债券，长期借款，应付债券。此外，应付票据，应付账款、其他应付款，也可能是有息的。

存贷双高的不合理之处在于，在不存在大额货币资金受限的情况下，如保证金、被质押或者设置了担保权力，账面上既然有大额的货币资金，又以远高于货币资金收益率的成本获取外部融资。从理性的角度来考虑，这个成本与收益是非常不匹配的。因而，可能存在账面货币资金虚高的情况。

存贷双高的原因可能有多种，不一定必然意味着财务造假。例如，当集团公司具有较多子公司时，可能有的子公司资金较为充裕，而有的子公司需要依靠外部融资，这就造成合并报表可能出现存贷双高的情况，这主要反应集团内部资金配置效率低。

此外，虚增货币资金，或者在财报节点附近转入资金、之后再转出，也会使得资产负债表上产生大量现金。这两种情况就可能涉及财务造假。由于公司本身并没有产生这么多现金流的能力，仍然需要大量的外部融资。此时就会出现货币与负债都会处于较高水平的现象。

那应该如何量化存贷双高呢？可以从交易所的问询函中找到一些可以参考的角度。

表4为上交所对三安光电（600703）2018年年报、深交所对东旭光电（000413）2018年年报的问询函摘要。

在查阅多份问询函后，可以发现，

1、货币、负债的相对高低可以通过其占总资产的比例衡量；

2、财务费用、利息支出占净利润的比例可以衡量负债成本的高低；

3、利息费用、利息收入的相对大小可以衡量资金的成本与收益。

7.2.2. 预警效果检验

具体的，本文根据上市公司半年报、年报，按照以下条件筛选“存贷双高”的样本：

1、货币资金占比高于去年同期行业中位数；

2、有息负债占比高于去年同期行业中位数；

3、货币资金高于短期借款；

4、平均有息负债成本高于企业负债参考成本；

5、连续两期中至少有一期平均资金收益率低于1.5%。

以上筛选条件主要从货币资金、有息负债的规模以及资金收益成本的角度刻画存贷双高。具体说明如下：

1、货币资金、有息负债占比

公司持有的货币资金、负债结构跟企业的经营范围、行业特征有很大的关系，行业间差别明显，因此货币资金占比、有息负债占比的阈值参考行业水平确定，本文取去年同期行业中位数作为基准，高于此比例则认为存、贷规模于较高水平。

2、货币资金与短期借款

要求货币资金高于短期借款是为了选出来表面上看起来短期偿债能力较好的公司，这些公司的财务报告通常更具有迷惑性，值得引起注意。

3、平均有息负债成本

平均有息负债成本以企业负债成本作为参考，本文使用的企业负债参考成本通过如下方式计算：

图56展示了信用利差、国开债收益率以及企业负债参考成本的变化。可以看到，企业负债参考成本在4%到7%间波动，平均值为5%。为了与公司在报告期内平均的负债成本相匹配，在与平均有息负债成本相比较时，应当将企业负债成本滚动一年取平均值。

4、平均资金收益率

由于利息收益容易受到区间资金波动以及存款结构的影响，平均资金收益率的估算可能存在较大误差。因此，为了避免漏掉一些可疑的样本，对于平均资金收益率的要求较为宽松，主要剔除连续两期中平均资金收益率均处于正常水平的公司，这些公司出现虚增货币的可能性相对较低。本文将平均资金收益率的参考值定为1.5%，主要是基于以下两点考虑。

首先，2010年以来，人民币通知存款利率（7天）的基准利率位于1.35%至1.49%之间，并且从2012年7月以来一直为1.35%。通知存款是不固定期限，但存款人必须预先通知银行方能提取的存款，通知期限为1日、7日两种。按日计息，利率视通知期限长短而定，一般高于活期，低于定期存款。

其次，表5统计了部分上市银行年报中公布的企业存款平均成本，国有银行平均成本为1.54%，股份制与城商行平均成本为1.86%，略高于国有银行。

对比企业存款平均成本，通知存款利率存在偏低的可能。因此，考虑到较为宽松的平均资金收益率筛选要求，本文以1.5%作为参考水平。

图57展示了各年度通过以上方式确定的存贷双高样本数量。图58展示了财务报告公布后存贷双高样本相对行业的超额收益，2016年开始，市场对于存贷双高股票呈现明显的负向反应，财报公告后一年内持续跑输基准，半年后平均跑输二级行业4.32%，一年后平均跑输二级行业6.89%。

7.3 应收与营收偏离

7.3.1. 应收与营收偏离的逻辑漏洞

应收账款，是企业因为销售产品、原材料、提供劳务等经济活动而应该向购货方或接受服务方收取的款项，形成应收账款的直接原因就是赊销。如果企业的销售收入更多地确认为应收账款，则说明其在交易中实际获得的现金流就比较少。因而，过高的赊销比例会恶化企业的现金流状况，影响其持续发展。

此外，应收账款也是财务操纵的高发区域。由于虚构资金很容易通过函证、银行对账以及货币资金与利息收入的逻辑关系等手段来识别，很多时候公司会通过应收账款虚构收入。企业可以通过很多方式操纵应收账款的账面金额，以达到粉饰财务报表的目的。例如，虚增收入、应收账款坏账计提调整利润等。

交易所对上市公司的问询函中也经常有对应收账款的疑问。例如，深交所对东旭光电（000413）的2018年报问询函中指出：

“最近三年，你公司期末应收账款余额的增长幅度分别为58.53%（2016年）、341.46%（2017年）和82.29%（2018年），均远高于你公司营业收入的增长幅度。2018年末你公司应收账款余额为143.53亿元，占当期营业收入总额的50.88%，应收账款周转率同比下降30.11%。你公司报告期收回或转回应收账款坏账准备金额5,599.71万元。”

当然，应收账款的合理性需要结合公司收入、坏账计提、信用政策等综合判断，但是交易所的问询函也给了我们启示。对于一个公司来说，其应收账款的周准率水平应当是较为稳定的。一般情况下，公司主营业务收入增长的同时，应收账款也会随之增加，这是正常的。但是，如果出现主营业务收入增长率大幅小于应收账款增长率的情形，就应当关注这种现象存在的原因。相应地，也可以分析应收账款在主营业务收入中的比重，如果公司应收账款占主营业务收入的比重明显提高，就需要予以关注。

因而，可以通过衡量应收账款余额占营业收入比重的变化，找出发生显著变化的公司，作为需要重点关注的对象。

7.3.2. 预警效果检验

具体地，根据年报按照以下方法筛选应收与营收偏离的样本：

1、计算各报告期当期应收账款余额与主营业务收入的比值；

2、计算应收账款占比的变化，即本年应收账款占比-上年应收账款占比；

3、选取应收账款占比变化高于15%的样本。

应收与营收偏离的样本数量如图59所示。图60展示了财务报告公告后，应收与营收偏离的样本相对行业的超额收益，2016年开始，市场对于应收与营收偏离股票呈现明显的负向反应，财报公布后一年平均跑输二级行业7.76%。

7.4预付款与预收款相关

7.4.1. 预付款与预收款相关的逻辑漏洞

与应收款项类似，预付款项、预收款项也是财务造假的高发地，并且频繁成为交易所问询函的关注点。表6为上交所对美都能源（600175）2018年年报及鹏博士（600804）2018年年报问询函中关于预付款项、预收款项的摘要。

从问询函中可以看到，由于涉及到资金往来，对于预付、预收款项通常需要关注交易对方是否为关联方。本文考虑两者之间配比关系的一种异常状况。在预付款、预收款都比较高的情况下，若两者较为一致，则可能出现预收、预付款的对手方相同的情况，对于这样的样本需要进一步排查。

预收、付款的一致性可以表现在两个方面。

首先，预收款项、预付款项的规模可能非常接近。图61展示了某公司自2014年一季报至2019年一季报，各报告期的预收款项及预付款项的账面金额。可以看到，2018年半年报开始，两者之间的数量变得非常接近。

其次，预收款项、预付款项的变动可能非常相似。图62展示了某公司自2014年一季报至2019年一季报，各报告期的预收款项及预付款项的账面金额。可以看到，从2018年一季度开始，预收、预付款项的变动呈现高度的相关性，同增同减，并且幅度也很接近。

对于以上两类样本，均需要给予重视，预收、预付款高度相关的巧合可能代表着公司财务上的瑕疵。我们希望能够用可量化的方法将这些样本筛选出来。

7.4.2. 预警效果检验

具体地，对于预收、预付款项规模的一致性，通过以下方法衡量：

1、计算季报、中报、年报中预收款项占总资产的比例，以及预付款项占总资产的比例；

2、计算预收款项占比与预付款项占比差值的绝对值；

3、筛选出在过去连续四个报告期内，至少三期中占比差距小于1%的样本，认为预收、预付规模具有一致性；

4、选取年报预收款项占比、预付款项占比均高于3%的样本。

对于预收、预付款项变动的一致性，通过以下方法衡量：

1、计算季报、中报、年报中预收款项占总资产的比例，以及预付款项占总资产的比例；

2、计算季报、中报、年报中预收款项的变化，以及预付款项的变化；

3、筛选出在过去连续六个报告期内，至少五期中两者同向变化的样本，认为预收、预付的变动具有一致性；

4、选取年报预收款项占比、预付款项占比均高于3%的样本。

图63展示了各年度预付款与预收款相关的样本数量。图64展示了财务报告公布后，预付款与预收款相关样本相对行业的超额收益，并没有预想的显著负向反应。

7.5 研发支出资本化突增

7.5.1. 研发支出资本化突增的逻辑漏洞

对于一些高科技的企业，如电子、计算机、医药等来说，研发支出在投入中占了很大一部分。而研发支出的处理方式可以有费用化或者资本化。

1、费用化：研究阶段发生的费用及无法区分研究阶段研发支出和开发阶段研发的支出全部费用化。主要是指研究与开发支出在发生当期全部作为期间费用。

2、资本化：企业内部研究开发项目开发阶段的支出，能够证明符合无形资产条件的支出资本化，分期摊销。即研发费用以多年摊销的形式计入管理费用来影响当期业绩，这对当年的业绩影响很小。

当企业研发费用较高时，一次性作为费用化处理，可能会对当期利润产生较大影响。因此，企业就可能将本应当费用化的研发支出采取资本化的处理方式，以达到粉饰当期报表的目的。

以乐视网（300104）为例，表7展示了乐视网2013年到2018年的研发支出资本化的比例，以及归母净利润。乐视网研发支出资本化率在50%以上，2018年达到了68%。其所在的中信三级行业互联网行业，2018年45家公司中仅有13家公司资本化率大于0，资本化率高于50%的公司仅有5家，因此，乐视网的研发支出资本化率一直处于非常高的水平。如果将研发支出资本化的部分在当期全部作为费用化处理，则公司的归母净利润会发生显著变化，即在不考虑所得税影响的情况下

归母净利润调整 = 归母净利润 - 研发支出资本化

在调整了归母净利润之后，2014年开始乐视网即处于亏损状态。从这个例子看以看到，巨额的研发支出资本化处理能有显著改变公司的业绩。

同样的，交易所问询函也指出了很多这样的问题。例如，深交所对汇源通信（000586）2018年报的问询函提到“你公司报告期研发投入资本化的金额为331万元，占研发投入的比例为22.70%，高于2017年、2016年的资本化比例6.22%和1.50%。请说明研发费用资本化的具体会计政策、近三年是否保持一贯性，报告期资本化比例上升的原因，判断研发进度或者阶段的具体依据以及前述依据与2017年相比是否发生变化。”

可以看到，研发支出资本化率的剧烈变化应当引起我们的关注。

7.5.2. 预警效果检验

根据年报通过如下方法筛选研发支出资本化率突增的样本：

图65展示了各年度研发支出资本化率突增的样本数量。图66为财务报告公布后，样本相对行业的超额收益，其超额收益波动较大。

8. 复合预警信号

在前文中，我们探讨了两类信息来源的14种预警信号。按照预警信号后一年相对行业的平均超额收益以及信号的逻辑依据，我们对各信号的重要性进行了划分，如表8所示。

首先，重要程度最高的为延期回复问询函、立案调查、非标审计意见、预期ST。

其次，比较重要的有问询函、关注函、业绩下修、存贷双高、应收与营收偏离。

再次，监管函、警示函、违规、预付款与预收款相关、研发支出资本化率突增的预警作用较为微弱。

当一个公司触发多项预警信号时，其财务不可靠的概率会更高。因此，本文将前两个等级的预警信号结合起来，即基于延期回复问询函、立案调查、非标审计意见、预期ST，问询函、关注函、业绩下修、存贷双高、应收与营收偏离，生成“复合预警信号”。

每天统计过去一年内个股触发的预警信号源数量，选取预警信号源大于等于3个的股票，作为“预警规避组合”。每日计算该组合的等权加权收益率，并与中证全指进行比较。图67展示了预警规避组合的数量及占比变化，组合数量平均为108只，并且呈现逐渐增加的趋势，组合数量占全市场股票数量的比例不超过6%，平均为3%。图68为2017年以来预警规避组合与中证全指的相对表现，预警规避组合持续跑输中证全指。

表9统计了预警规避组合与中证全指的收益对比，可以看到，2017年以来预警规避组合每年跑输市场，年化跑输幅度高达23.33%。

因此，当股票触发多项预警信号时，其大概率会表现较差，建议予以规避。

9. 总结

本文主要探讨了两种排雷的方式，根据信息来源不同，我们将预警体系分为客观和主观两部分。

第一部分客观预警信息来源于公开数据，主要包括：监管机构（如证监会、交易所、银保监会、环境保护局、生产监督管理局等），中介机构（如会计师事务所），以及上市公司自身。具体地，包括交易所、证监会的监管措施（如警示函、监管函、关注函、问询函）、上市公司的违规事件、立案调查、会计师事务所的财务报告审计意见、公司的业绩预告、快报及业绩修正报告。

从实证效果来看，问询函、延期回复问询函、关注函、立案调查均需予以关注，其公告一年后分别平均跑输行业指数9.02%、13.20%、12.69%、17.74%；非标审计意见发布后一年后平均跑输二级行业8.83%；股票在预期ST后一年后平均跑输行业指数8.26%；业绩下修一年后平均跑输行业指数8.04%。

但需要注意的是，这种客观公开的信息可能存在滞后性，在公告发布之前，市场上关于公司利空的传闻可能会使得股价提前做出反应，投资者仍然会遭受一定的损失。

第二部分主观预警指根据财务报表的信息，结合主观判断，利用公司财务报表项目间的勾稽关系，提前对可能出现财务爆雷的公司做出预判。主观预警的缺点是相对于客观预警会有误判率，主观预警的优点也很明显，相比于客观预警主观预警具有提前量的优势，一旦预警成功可以更大程度的规避损失。本文主要关注四种财务异常，并且使用量化的方法去刻画这些异常的现象。

第一种异常为存贷双高。存贷双高，指公司账面上的货币资产与有息负债均处于较高水平。公司账面上有大额的货币资金，又以远高于货币资金收益率的成本获取外部融资，这是不合常理的。可以对比公司货币资金的收益率以及负债成本，判断公司账面货币资金是否存在异常。市场对于存贷双高股票呈现明显的负向反应，财报公布一年后平均跑输行业指数6.89%。

第二种异常为应收账款的增加与营业收入的增长出现偏离。这种情况下，公司可能存在利用应收账款虚增利润的可能。可以通过应收账款占营业收入的比例变化，识别潜在异常。应收与营收偏离股票的股价呈现明显的负向反应，财报公布一年后平均跑输行业指数7.76%。

第三种异常为预付款项与预收款项高度相关，两者在规模或者变动上存在高度的一致性。在这种情况下，公司可能存在预付款、预收款对手方相同的情况。可以通过对比预付款项、预收款项的变动以及账面价值排查此类异常。从超额收益来看，市场对于预付款与预收款相关股票并显著负向反应。

第四种异常为突增的研发支出资本化率。研发支出的资本化处理能够减少对当期业绩的冲击，尤其是对于研发支出高额的公司。当企业突然提高研发支出资本化比例的时候，可能存在粉饰利润的意图，应当予以重视。可以将当期研发支出资本率与前期相比，以筛选资本化率急剧增加的公司。从超额收益来看，研发资本化率异常的股票超额收益波动较大。

当一个公司触发多项预警信号源时，其财务不可靠的概率会更高。因此，本文将有效的预警信号结合起来，当股票在过去一年中触发3个及以上预警信号源时，该股票具有更大的风险，我们将其纳入预警规避组合。预警规避组合自2017年以来持续跑输中证全指，年化跑输幅度高达23.33%。

财务操纵的手段各有不同，体现在财务报表上的异常也多种多样。因而，股票排雷是一项差异化非常大的工程，本文从监管等公开信息以及财务报表项目异常两个角度，探讨了排雷的一些可行路径。在后续的研究中，我们会进一步探索更多的方法与工具。