• 财务风险警示分类及主要指标 [page::2]

- 主要的财务类风险包括连续三年亏损且营收低于3亿元、净资产为负、无审计意见或否定意见审计报告、以及虚假记载等。
- 2021年至2024年间，财务类ST记录455条，涵盖指标类和审计报告类风险。

• 财务风险警示实施集中在季度财报发布后的4-5月，并伴随显著的股价负面表现 [page::3][page::4]

- 财务风险警示实施后股票平均累计收益和相对wind全A指数的超额收益均显著为负，且2023年、2024年负收益趋势更明显。

• 风险提示公告具预警指示效果，但发布后个股依然短期内面临较大回撤风险 [page::5][page::6]

- 超过60%的相关ST个股在风险提示期内有公告，公告后5个交易日内，收益平均显著为负，回撤风险高。

• 三大Q3财报预警模型构建及表现总结 [page::7][page::9][page::11]

- 预警模型1：“连续三年亏损且持营能力不确定”，预测准确率71.7%。
- 预警模型2：“净利润为负且营收<1亿元”，预测准确率59.7%。
- 预警模型3：“净资产为负”，预测准确率82.2%。
- 复合模型综合三者，整体预测准确率达70.5%，平均每年预警超百只高风险个股。

• 预警个股表现及收益分析 [page::8][page::10][page::12][page::13][page::14]

- 预警个股在12月至次年4月表现显著跑输市场，负收益个股占比均高于70%。
- 触发2种及以上预警信号的个股，跌幅更大，预测准确率超过64.5%。

• 预警个股市值特征 [page::15][page::16]

- 超过56%的预警个股市值不超过30亿元，且市值较小个股出现负收益的概率更高，风险显著。

海通金工 | 退市新规下，如何系统性识别上市公司风险—财务篇分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：退市新规下，如何系统性识别上市公司风险—财务篇

- 发布机构：海通证券研究所

• 作者：郑雅斌（金融工程首席分析师）、罗蕾（金融工程高级分析师）

- 发布时间：2024年8月16日

• 研究主题：围绕新退市规则，系统识别上市公司财务风险，特别是如何通过财务风险警示、风险提示公告及第三季度财报预警模型，识别潜在被ST（特别处理）乃至退市的上市公司。

核心论点：

报告通过历史大样本数据分析，构建了基于财务指标和公告信息的多维风险警示与预警体系，并验证在2021-2024年间的有效性，重点强调三种基于财务指标（连续亏损、净利润与营收偏低、净资产负）建立的Q3财报预警模型，通过复合模型进一步提高风险识别准确率，且这些个股在预警期及风险提示公告后短期内普遍表现不佳，回撤大，跑输市场指数。报告未包含投资评级或目标价，强调风险识别和投资风险警示的目的，强调不作为投资建议，提醒风险。

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2. 逐节深度解读

2.1 财务类风险警示

• 关键内容：

报告首先定义了五种财务类退市风险警示触发标准，包括利润为负且营业收入低于临界值（3亿元，一般板块；创业板为1亿元）、净资产为负、审计报告无法表示意见或否定意见、存在虚假记载导致触及一、二项、以及连续亏损3年且经营能力存在不确定性。

• 数据说明：

2021年1月1日至2024年7月22日间，累计有455条ST事件中，财务类风险占比607条记录的75%+，具体指标包括连续3年亏损（138条）、净利润与营收负向组合（67条）、净资产负（90条）、审计意见异常（192条）。

• 时间节点：

财务风险警示主要集中于4-5月份财报发布期，占比90%以上，符合财报公告密集期和证监会监管节奏。

• 风险提示公告制度：

在预计出现财务退市风险时，股票必须在对应会计年度结束1个月内披露风险提示公告，风险形成事实后按规定发布风险警示公告，股票暂停交易一个交易日后复牌实施风险警示。

逻辑：通过法规规定的具体财务指标，结合审计意见发现潜在财务健康异常，来预警上市公司经营及财务风险，支持投资者提前识别潜在退市风险。

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2.2 实施风险警示后市场表现分析

• 收益率趋势：

4图表反映了ST股份在实施风险警示后的累积收益表现。2024年起，ST股票平均累计收益大幅负向回撤，负收益趋势加剧，且表现普遍跑输整体市场（wind全A指数），2013年至2024年的回撤数据显示，实施ST后股票平均最大回撤远高于市场和行业指数。

• 风险度指标：ST股票2个月内平均最大回撤2024年达到约50%，远高于行业（约12%）和市场水平（约8%）。
• 公告后的市场反应：

风险提示公告发布后，短期5个交易日内，股票平均收益显著下降，2024年平均收益跌28.3%，且多达92%以上的个股收益为负。

逻辑：实施风险警示伴随市场信心大幅流失和抛售潮，导致股票价格大幅下跌，短期投资风险显著提高，提示投资者应密切关注公告信息。

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2.3 Q3财报预警模型

预警模型1：连续3年亏损且经营能力存疑

• 模型逻辑与筛选条件：

- 连续3年净利润为负；
- Q3净资产同比增长率 ≤ -20%；
- Q3流动资产流动负债 <1.5倍。

• 预测准确性：

该模型能覆盖实际因“连续3年亏损”被ST个股的71.7%，准确率约21%左右，准确率和预测率随年份表现出一定波动。

• 市场表现：

预警个股在财报公布后12月至次年4月期间表现较差，平均累计收益明显为负，大多数个股跌幅超市场平均，表现跑输市场。

预警模型2：净利润为负且营业收入小于1亿元

• 条件：

- 预测净利润为负；
- 预测全年营业收入 <1.2亿元；
- 前3季度营收增速不超过10%。

• 预测覆盖：

针对因“净利润为负且营收<1亿元”被ST个股，覆盖率约60%，预测准确率较模型1略低（准确率30%左右）。

• 市场表现：

其12月至次年4月表现比模型1更糟，超过80%的个股收益为负，整体负向风险更高。

预警模型3：净资产为负

• 筛选条件：

- Q3净资产同比增长率 < -50%；
- Q3净利润×4/3 + Q3净资产 <10亿元;
- 剔除ROE为正且环比增加的公司。

• 准确率和覆盖率：

该模型精准度较高，覆盖82.2%因“净资产为负”被ST个股，准确率25%左右。

• 市场表现：

类似前两模型，上市半年到次年4月期间，逾74%个股收益为负，平均累计亏损17.1%。

复合预警模型

• 组合效果：三种预警条件的并集，提升对财务指标类ST股票的预测覆盖率至70.5%，整体准确率接近35%。每年平局筛选100余只潜在风险个股。
• 风险强化：

触发 ≥2 种预警信号个股，预测准确率高达64.5%，且在12月至次年4月的跌幅明显大于单一预警信号个股，风险更集中。

• 市值分布：

大部分预警个股市值较小，56.6%市值不高于30亿元，且市值较低的板块整体表现更差，负收益概率更高。

逻辑：基于财务健康状况与成长能力的量化指标筛选，构建数学模型，旨在预测公司未来财务困难及退市风险，高效实现风险早期识别，提示投资者注意风险防范。

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2.4 风险提示

• 明确强调本模型和结论基于历史数据和公开信息分析，不作为任何具体投资建议。

- 存在历史规律失效和规则变动风险。

• 提醒投资者市场风险，强调法律免责声明。

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3. 图表深度解读

3.1 财务风险警示指标与ST记录分布

• 图表显示了5个释义明确的财务风险警示条款的定义，用红色字体重点标出利润低于3亿元线（创业板1亿元）等具体阈值。

- ST记录中超75%涉及财务类别，其中连续三年亏损、净资产为负和审计意见异常为主因。

• 该图表揭示财务风险广泛存在，是ST的主因，且风险产生集中在财报密集披露期（4-5月）。

3.2 ST后收益与波动行为

• 多年数据显示，ST公告实施后股票平均累计收益呈持续下跌趋势，特别2023、2024年跌幅显著（达到或超过30%-40%），且大幅跑输市场指数。

- 最大回撤数据直观展现风险敞口的加剧，2024年ST股票平均最大回撤接近50%，显著高于市场一般水平。

3.3 风险提示公告效果

• 风险提示公告存在提前预警功能，约50-80%的ST样本存在风险提示期，但风险提示公告后5个交易日内的股票负收益比例极高，说明市场反应迅速且风险释放明显。

3.4 Q3财报预警模型的表现

• 三个预警模型在准确率、预测率指标表现良好，尤其预警3（净资产负）达到82%捕捉率。

- 图形表明这些预警个股普遍在12月至次年4月间出现显著负收益，负收益股票占比均超过70%-80%。

• 复合模型进一步提升风险捕捉和识别精度，触发多重预警的样本风险更大，负收益幅度和超额亏损更显著。

- 小市值个股在预警样本中占比超过50%，且整体表现更弱，风险集中于规模较小的公司。

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4. 估值分析

本报告不涉及传统估值或价格预测，而是聚焦于风险预警和市场表现监测，采用基于财务指标的数量模型及事件驱动检验方法，无涉及DCF、PE等估值手段。

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5. 风险因素评估

• 历史统计规律失效风险：未来退市风险的财务特征可能会随着监管政策或市场环境变化发生变化，模型失效风险存在。

- 政策和规则变动风险：退市规则或风险提示制度的调整会影响模型的适用性和预警准确度。

• 信息披露及时性与准确性风险：依赖公开信息进行预警，若公司发布信息不完整或存在舞弊，风险识别能力下降。

报告明确风险提示部分，提示投资者应警惕风险并独立判断。

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6. 批判性视角与细微差别

• 报告依赖历史数据和财务指标，可能忽视个别企业特有情况，如外部突发事件、行业特殊情况或转型期企业的财务暂时性波动。

- 预警模型准确率虽有70%以上，但单个模型准确率相对较低（约20%-30%），存在较多“误报”，需投资者结合其他信息综合判断。

• 预测准确率与预测覆盖率之间存在权衡，报告没有提供模型的F1值等综合性能指标。

- 触发多重预警虽然风险明显较高，但未具体说明不同模型权重与实际风险影响的差异，未来可进一步精细化风险分层。

• 报告侧重财务数据，未涵盖非财务风险（如公司治理、诉讼风险、行业风险），这对全面评估风险有一定局限。

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7. 结论性综合

整体来看，海通证券研究所在“退市新规下，如何系统性识别上市公司风险—财务篇”报告中，系统梳理并量化了财务层面退市风险的识别及对应市场反应，核心发现包括：

• 财务类风险警示指标（连续亏损、净资产负、净利营收异常）覆盖多数ST案例，且公告时间集中于财报期，提示信息时点明确。

- 实施风险警示后，ST股票表现显著弱于市场，短期最大回撤和负收益概率高，使得风险警示具备强烈的市场指示效应。

• 风险提示公告虽能提前预警多数有退市风险个股，但发布后短期内股票同样存在显著的负收益表现，提示机构和个人投资者密切关注公告内容。

- 基于2024年Q3财报数据构建的三类预警模型（连续亏损、净利润与营收偏低、净资产负）对财务类ST股票的捕捉率均超过60%，复合模型达到70%以上，且准确率均超过三成，具备较强的风险筛查能力。

• 触发多个预警信号的个股表现更差，风险更集中，月度表现及累计收益显著低于单一预警信号个股。

- 预警个股市值集中于小盘股，且小市值个股在12月至次年4月表现负收益个股比例更高，市场资金偏好与风险偏好明显。

• 全面构建的财务预警体系为投资者提前防范退市风险提供了可操作、系统化的工具，但需结合整体宏观、行业及公司治理等多维度风险研判。

- 报告强调风险提示，免责声明明确不构成投资建议，同时规避了因历史与政策变化而可能失灵的风险。

图表示例汇总：

• 图1：财务风险警示指标分类及ST个数分布，突出连续亏损138条、净资产负90条及审计意见异常192条的高风险集中。

- 图2-4：ST公告后的股价累计收益和最大回撤趋势，近两年负面表现加剧，2024年最大回撤最高达近50%，且跑输全市场。

• 图5-6：风险提示公告后5个交易日内大量个股收益为负，负收益占比高达92%以上，市场反应敏感。

- 图7-8：三种预警模型覆盖率、准确率表及预警个股月度收益表现，反映12月至次年4月整体亏损风险增大。

• 图9：预警个股市值分布图，超过56%为30亿元以下小市值。市值越低个股12月至4月表现越弱，负收益分布更集中。

- 图10：触发多模型个股VS单模型个股收益差异，触发两个及以上模型的个股负收益更明显，风险更大。

综上，报告为投资者和监管机构提供了一套基于公开财务数据和公告信息的风险预警体系，有助于系统识别退市风险个股并提前防范投资风险。

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参考资料

• 海通证券研究所，退市新规下，如何系统性识别上市公司风险—财务篇，2024年8月16日。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]
• Wind数据库，海通证券自行分析整理。[page::2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]

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（全文完）

报告