有关中国上市公司财务危机预警模型的实证分析.docx

有关中国上市公司财务危机预警模型的实证分析; 摘要 本文以20022004年深沪两市首次被ST的118家上市公司作为研究对象，同时选择同行业且资产规模相近的ll8家盈利公司作为配对样本。在界定了“财务危机”的范围后，利用ST公司财务危机前1年的数据，初步选择了20个财务指标，对ST公司与配对样本的均值、标准差，T统计量和Z统计量进行分析，寻找ST公司与非ST公司在财务指标上的差异，井采用主成分分析法进一步筛选财务指标。最后运用二元逻辑回归(Logit)，建立起上市公司财务危机前1年的预警模型，且进行了预测。 关键词 财务危机；配对样本；主成分分析；逻辑回归；预警模型 一、“财务危机”(Pinancial crisis) 又称“财务困境”(Pinancial distress)，国外多数同类研究采用破产标准。但中国从1988年开始试行企业破产法至今，没有一家上市公司破产尽管2004年6月“ST宁窖”爆出破产风波，但也在同年12月通过债权人和解解除了危机。由此可见，中国的破产机制不健全，加上国内证券市场的发展历史很短，采用外国学者的做法行不通。 国内学者大都将特别处理(ST)的上市公司作为存在财务危机的公司，如陈静(1999)、李华中(2001)、姜秀华(2002)等。本文也将ST公司作为研究样本，并将“财务危机”定义为“因财务状况异常而被特别处理(ST)”，所指的“财务状况异常”包括上市公司突然出现重大亏损、连续两年亏损、股东权益低于注册资本或每股净资产低于面值等几种情形。 二、国内研究文献综述 陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司为研究样本，使用19951997年的财务指标进行了单变量分析和多元判定分析，由于受样本量的限制没有对上市公司被ST的原因加以详细区分；李华中(2001)用判别函数对19971999上市公司分类，描述了ST公司的行业分布，利用向前回归法筛选财务指标建立预警模型；姜秀华等(2002)以在深沪两市上市的42家公司为控制相关变量，同时随机选取42家非ST公司为控制样本进行了研究，运用Logistic回归得到预警模型，并进行了预测与效果检验。 三、研究方法和研究样本 (一)研究方法 本文采用的方法是二元逻辑回归(Logit)，相关的数据分析处理通过SPSSl30软件完成。 (二)研究样本及样本的行业特征分析 1.选择的研究样本 本文选择的样本S1是20022004年深沪两市首次被ST的118家公司。 同时，选择了与样本S1同行业并且资产规模相近的118家盈利上市公司作为配对样本S2。 本文的数据主要来源于“亚洲证券”和“巨潮资讯”。 2.样本行业特征分析 至2005年8月，深沪两市共计有1379家上市公司(深市551家，沪市828家)。发生财务危机的118家上市公司分布在11个行业。其中，制造业出现财务危机的上市公司最多，占ST公司总数的5848，但与该行业上市公司的总数相比，发生ST的比例并不突出，只占860传播文化类上市公司有2家发生亏损，鉴于此类别的上市公司较少，虽占ST公司总数的17，但占整个行业的1818，说明传播文化类公司承担的风险较大，发生财务危机的比例也就较高。其次是综合类上市公司，占ST公司总数的1017，占整个行业的1500。 四、预警指标的选择和分析 如果上市公司在第t年被实施ST，那么(t1)年表示上市公司被实施ST的前1年。 (一)财务危机预警指标的初步选择 为对上市公司的情况进行全面、系统的描述，本文结合国内外的研究成果，初步选择了变现能力B1(流动比率X1、速动比率X2)、资产管理B2(总资产周转率X3、总资产周转率X4、应收账款周转率X5)、负债能力B3(资产负债率X6、产权比率X7)、盈利能力B4(净资产收益率X8、销售毛利率X9、销售净利率X10)、现金流量B5(每股经营现金净流量X11、经营现金净流量对挣利润比率X12、经营现金净流量对负债比率X13)、成长能力B6(资产增长率X14、主营业务收入增长率X15、净利润增长率X16)、股权扩张B7(每股收益X17、每股挣资产X18)、股东持股B8(前三大股东持股比例X19、前十大股东持股比例X20)等8个方面的20个财务指标。 (二)初选指标分析 1财务指标的均值和标准差分析 利用SPSS计算ST与非ST公司各财务指标的均值及标准差。研究结果显示，发生财务危机的前1年，ST公司与非ST公司的20个指标的均值均存在明显区别。 2配对样本检验 根据ST公司与非ST公司的同一财务指标的配对，利用SPSS进行配对样本T检验和Wilcoxon秩检验，Wilcoxon秩检验使用的是Z统计量。 从表1中可以看出，除资产增长率X14外，ST与非ST公司的20个指标的配对样本T检验普遍显著，ST公司的Z统计量明显高于非ST。 总之，通过上述分析，可以看到ST公司与非ST公司在财务危机发生的前1年，两者的均值、标准差、T统计量、Z统计量发生了明显的变化。 (三)财务预警指标的进一步筛选 ST与非ST公司的上述20个指标，有的作用显著，起了较大作用，相比之下有的作用并不明显，而且指标过多会存在多重共线性或序列自相关。因此，在建立财务危机预警模型前，有必要进一步对财务指标进行筛选，利用变化显著的指标建立预警模型。本文拟选择主成分分析法。 1变量间相关性分析 本文的相关性分析采用Person相关系数，结果表明产权比率x7与净资产收益率朋、流动比率X1与速动比率X2、每股经营现金净流量X11与经营现金净流量对负债比率X13、每股收益X17与每股净资产X18、前三大股东持股比率之和X19与前十大股东持股比率之和X20的相关系数均超过06。为消除多重共线性的影响，按财务指标间相关性较小为优原则，经比较，剔除X7、X2、X13、X18及X19这五个财务指标。 2财务指标的进一步筛选 引入虚拟变量y，表示上市公司是否出现财务危机。将上市公司出现财务危机设为1，没有出现财务危机设为0。 利用直接斜交转轴法，对剩余15个财务指标进行主成分分析，提取了3个因子。这3个因子分别为流动比率X1、每股经营现金净流量X11、前十大股东持股比率之和X20。 五、预警模型的建立及预测 笔者利用主成分分析得到的上述三个财务指标，选择二元逻辑回归(Logit)方法，建立财务危机预警模型并进行预测。 (一)模型的建立 设多元逻辑回归(Logit)拟合的方程为： (二)预警模型效果检测 以0500为概率最佳分割点进行预测。预测结果显示该模型的整体预测效果为75319，其中ST公司的预测准确率为76923，非ST公司的预测准确率为73729%。 六、结论 笔者采用20022004年新增ST公司的日个方面的20个财务指标，建立起上市公司发生财务危机前1年的危机预警模型进行了预测。为便于对比研究，选取相同数目的盈利公司作为配对样本进行T检验和Wilcoxon秩检验。研究表明，选取财务指标的效果明显，建立的sT公司的危机预警模型的判断准确率达到9531由于研究是假定上市公司发布的财务数据是真实的，若上市公司粉饰财务报表，模型准确性可能受到影响。 主要参考文献 Ohlson，James A：“Financial Ratios and the Probabilistlc Prediction