港交所:采用「人工智能」技术审阅上市公司年报, 2/3的新股业绩大幅偏离IPO盈利预测


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https://www.hkex.com.hk/-/media/HKEX-Market/Listing/Rules-and-Guidance/Other-Resources/Exchanges-Review-of-Issuers-Annual-Disclosure/rdiar_2020_c.pdf?la=zh-HK


香港交易所,于昨日(1月29日)就审阅上市发行人年报(财政年结日截至2019年1月1日至12月31日)所得结果和建议刊发报告。


港交所对是次审阅结果感到满意,鼓励发行人依循相关指引,提高年报披露水平。


港交所今年审阅了13个特定范畴,其中包括三个新增范畴。新增范畴是基于港交所按往年审阅报告的结果和观察所得,以及最新的市场趋势而制定。


港交所在是次审阅中向发行人作出以下建议:

  • 于发行人「管理层讨论及分析」一节的业务审视披露2019冠状病毒病大流行的影响,发行人应于日后的年报中作出以下披露:

  1. 2019冠状病毒病大流行对其营运的影响,及将会对其未来表现带来重大影响的相关风险或不明朗因素;
  2. 量化评估大2019冠状病毒病流行对其造成的财务或营运影响;
  3. 依据业务营运和资金投入情况,评估流动资金状况及营运资金是否充足;及
  4. 为应对2019冠状病毒病大流行影响而采取的措施。

  • 被审计师发出非无保留意见的财务报告

    发行人应持续检视其流动资金状况及资金需要,并制定及实施行动计划,及时解决有关需要。若汇报的项目有任何重大变动,发行人应就有关项目作出适当及有依据的估计,并记录所作的主要判断,如有必要应考虑聘请专业人士。发行人亦应参与审计师的初期讨论,并尽早预先协议评估有关估计的时间、形式及方法。

  • 持续关连交易

    独立非执行董事其中一个重要角色是在发行人的公司事务、业务营运及交易方面提供制衡,尤其是监察持续关连交易方面。发行人应制定适当的内部监控及机制监察(并协助独立非执行董事监督)其持续关连交易,其独立非执行董事应审视这些内部监控程序是否适当。发行人可参考在去年审阅报告中列出其他发行人所采纳的最佳做法。

  • 重大无形资产

    发行人应作出恰当分析并谨慎考虑2019冠状病毒病大流行对减值测试的影响,并更新所采用的假设,以反映最新资料及证据。


  • 重大第3级别金融资产

    发行人应就第3级别公允价值计量作出充足的披露,尤其是要提供必要的定性及定量数据,以令人了解估值技术及相关的不可观察输入值。


港交所总结认为,大多数公司能够定性披露营运影响,部分能够量化财务影响。此外,港交所亦就医药教育两行业的监管变更进行检查,港交所发现,有很大部分上市公司未有讨论重大监管变更。


关注审计师的非「无保留意见」的2019年财报,涉及133家上市公司

港交所本次亦关注遭到审计师发出非「无保留意见」的2019年财报,涉及133家上市公司。该所指出,大多数公司获得非「无保留意见」,主要是因为审计师认为上市公司持续经营能力存在重大不确定性,而多数公司将其归咎于近期的宏观环境,如中美贸易战、新冠疫情等。


港交所指出,公司须检讨流动资金及财务资源,尽早制订行动计划。


2/3的新股业绩大幅偏离当初提交的盈利预测

新股方面,港交所审阅2018年、2019年上市的共计371家新上市公司,尤其针对「壳股」特质进行审查。结果显示,有16名新上市公司进行了一项或多项重大公司变动,包括出售控制性权益、进行重大新业务收购事项等。此外,2名新上市人似乎规避上市规定,其中一间公司上市不久,控股股东便注入庞大业务,最终被裁定为「极端交易」;另一间公司上市后则拟收购一项业务,而此项业务早前曾拟进行IPO,最终因引起关注,交易遭到终止。


此外,新股中约有三分之一上市后的业绩与提交上市申请时的盈利预测大致相符,而有三分之二业绩大幅偏离当初提交的盈利预测。港交所表示,审阅解释及情况后,认为并无违反《上市规则》,但有部分个案仍在审阅中。有44名新股上市后不久违反《上市规则》,情况与去年相若。


港交所首次应用人工智能(AI)技术审阅年报

今年港交所首次应用人工智能(AI)技术审阅发行人年报及检视其遵守《上市规则》有关年度汇报规定的情况,包括机器学习(machine learning)、模式识别(pattern recognition)及自然语言处理(natural language processing)等人工智能技术。


香港交易所上市主管陈翊庭表示:「使用人工智能技术可提升我们审阅年报的广度和深度,有助我们查证发行人的年报内有否按《上市规则》的规定充分披露所需数据。我们建议发行人将来编备年报时,要特别注意这次报告中我们提出来的观察要点。


港交所表示,其开发的人工智能模型检查了发行人的 2019 财政年度年报中超过 300,000 项披 露纪录(涵盖披露规则逾 140 条),而审查结果显示99%项目都合规。


不过,部分常见遗漏数据包括退休金计划五大客户及供货商附属公司的详情资本与负债的比率薪酬最高的5名人士的薪酬可供分派的储备等。


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Author: qswh7232

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