（企业管理专业论文）我国上市公司财务失败预测模型及实证分析.pdf

华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 一一 摘要 随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展，对公司财务失败预测 模型研究的需求日益迫切，急需通过完善的经济预测方法，建立起有效的经济预警系 统。它已不单单是一个学术问题，而且成为影响我国资本市场理想发展的重要因素， 本文正是在此方面做了初步的探讨。 本论文研究目的是通过实证研究检验出若干预警能力强的财务指标，建立起一套 行之有效的财务失败预测模型，并且能够根据已建立的财务失败预测系统，运用现有 的公开数据，预测出下一年度出现财务危机的公司，为投资者的投资决策提供依据。 ，文中对财务失败进行了详细的定义，分析了财务失败预测对现实的意义。财务失 败预测研究分为定性研究与定量研究，由于定性研究主要集中于理论层面，对现实预 测比较含糊，因此本文着重从定量研究入手。文中详细列出了国内外财务失败预测模 型研究发展历程与现状。在对这些模型进行研究的基础上，对样本选择、财务比例选 择、模型建立等方面进行了扬长避短。在样本选择上，主要选择了1 9 9 9 2 0 0 1 年被 s t 的6 8 家上市公司作为建模样本，为了区分s t 公司与非s t 公司财务上的显著不同， 选择了1 9 9 9 2 0 0 1 年之间经营业绩良好的9 6 家非s t 上市公司作为对应样本。针对 我国研究者在选择财务比率时，仅限定在一个小的比率范围内，所选择的比率可能未 包括最重要的比率这一缺陷，文中从偿债能力、资产负债管理能力、盈利能力、成长 能力与现金流量五类财务指标中选择了4 5 个财务指标进行分析。运用国际上通用的 统计软件s p s s 中的多元判别分析法进行建模和实证分析。由于评价一个公司的财务 状况如何，单凭公司财务报表是不够的，还要结合公司的方方面面进行综合评价，才 能得到匝确的结论。因此，文中最后还对非财务因素对公司财务失败的影响进行了分 析。j ，。” ? - 关键词：财务失败财务评价多元判别预测模型 s t 公司 、一 ，_ 一 。 。， 华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = ；= ；= = = = = = = = = = = = = = ；= = = = ： a b s t r a c t w i t ht h ed e e p e n e dr e f o r mo ft h em a r k e t e c o n o m ys y e t e ma n dt h ef a s td e v e l o p m e n to f t h ec a p i t a lm a r k e to fo u rc o u n t r y , t h en e e dt ot h er e s e a r c ho ff i n a n c i a lf a i l u r ep r e d i c t i o n m o d e li s i n c r e a s i n g l ys t r i n g e n t e s t a b l i s h i n gas o u n df i n a n c i a lf a i l u r ea l a r m i n gs y s t e mi s n o to n l yt h ea c a d e m c i a lq u e s t i o n ，b u ta l s ob e c o m e st h ei m p o r t a n tf a c t o ro f i m p a c t i n gt h e i d e a ld e v e l o p m e n to f t h e c a p i t a lm a r k e t t h ep a p e rp r o b e se l e m e n t a r i l yi n t ot h ei s s u e t h ep u r p o s eo ft h ep a p e ri st oc h e c ko u tt h es o m ea l a r m i n gf i n a n c i a li n d e x e sa n d e s t a b l i s ht h ee f f e c t i v ef i n a n c i a l 筋l u r ep r e d i c t i o nm o d e l b y t h ee m p i r i c a lr e s e a r c ha tt h e s a m et i m e b yu s i n gt h em o d e la n dt h ep u b l i cd a t ai ne x i s t e n c e ，f o r e c a s t i n gt h ec o r p o r a t i o n s t h a tw i l lo c c u rt h ef i n a n c i a lf a i l u r ei nt h en e x ty e a ra n dp r o v i d i n gt h e t d e c i s i o n m a k i n g b a s i sf o ri n v e s t m e n t h ep a p e rd e f i n e sp a r t i c u l a r l yt h ef i n a n c i a lf a i l u r ea n da n a l y z e st h ep r a c t i c a lv a l u e o f t h ef i n a n c i a lf a i l u r ep r e d i c t i o n t h er e s e a r c ho ft h ef i n a n c i a lf a i l u r ep r e d i c t i o nh a st h e q u a l i t a t i v e r e s e a r c ha n dt h e q u a n t i t i v er e s e a r c h b e c a u s et h eq u a l i t a t i v er e s e a r c hi s c o m p a r a t i v e l yv a g u e ，t h ep a p e rf o c u s e so nt h eq u a n t i t i v er e s e a r c h t h ec o u r ea n dt h e a c t u a l i t y o ft h e d e v e l o p m e n t o nt h ef i n a n c i a lf a i l u r e p r e d i c t i o n m o d e la r el i s t e d p a r t i c u l a r l y o nt h eb a s i so ft h em o d e l s ，t h ep a p e ri m p r o v e so nt h ec h o i c eo fs a m p l e s ， f i n a n c i a lr a t e sa n dt h em o d e l i no r d e rt o d i s t i n g u i s ht h er e m a r k a b l ed e f e r e n to fs t c o r p o r a t i o na n dt h en o r m a lc o r p o r a t i o n ，t h ep a p e rc h o o s et h e6 8s tc o m p a n i e sa n dt h e 9 6n o r m a lc o m p a n i e si nc o n s t r a c t a i ma tt h eo b j e c t i o no f f i n i t ef i n a n c i a lr a t e s ，t h ep a p e r c h o o s e st h e4 5f i n a n c i a lr a t e st oa n a l y z e b yt h em u l t i p l ed i s c r i m i n a n ta n a l y s i si ns p s s ， t h ep a p e re s t a b l i s h e st h em o d e la n dm a k e st h ee m p i r i c a lr e s e a r c h b e c a u s et h ef i n a n c a i l r e p o r tf o r m si s n o ti n c l u d i n gt h ea l li n f o r m a t i o nt h a te v a l u a t e sf i n a n c i a ls t a t u so ft h e c o m p a n y s ，o t h e r sf a c t o r sm u s tb ec o n s i d e r i nt h ee n do ft h ep a p e r , o t h e rr a t t e r se x c e p t f o rt h ef i n a n c i a lf a c t o r sa r ea n a l y z e d k e y w o r d s ：f i a n a c i a lf a i l u r e f i n a n c i a le v a l u a t i o n m u l t i p l ed i s c r i m i n a n ta n a l y s i s p r e d i c t i o nm o d e l s p e c i a lt r e a t m e n tc o m p a n i e s 华中科技大学硕士学位论文 = = = = ；2 ；= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 一 ： 1 绪论 财务失败( f i n a n c i a lf a i l u r e ) 是指公司无力支付到期债务的经济事项。财务失败 分可为技术上无力偿债和破产两种形式。前者是指公司的资产总额大于负债总额，即 “资大于债”，但其财务状况不合理，即现有的现金流量小于需要偿付的债务，导致 公司不能清偿到期债务，从而有可能发生破产：后者是指公司的资产总额小于负债总 额，即“资不抵债”，导致公司不能清偿到期债务而发生破产。 1 1 财务失败预测的重要性 只要公司存在就会有财务风险，当财务风险积聚到定程度时，如果不能及时采 取化解措施或采耿的措施不力，公司就会陷入财务失败的困境。具体表现为：股价持 续下跌、股利大幅度削减、无力支付优先股股利、延期支付货款、延期偿付到期本金 和利息甚至破产。公司一旦进入破产阶段，对投资人而言，不仅资产保值增值的目标 无法实现，而且可能血本无归。因此，如何利用财务报表数据和数学模型来预测公司 财务失败的可能性，以此来揭示风险并及时采取有效的防范、化解风险的措施，就成 为公司管理当局、股东和债权人等利益相关者关注的问题。财务失败预测对于经济生 活中不同方面有着不同的目的和意义，具体表现在： ( 1 ) 财务失败预测有利于公司管理者找出问题症结，制定正确的战略性财务计 划，防止破产。 ( 2 ) 对于政府和银行机构，财务失败预测有利于改善资源的宏观配置计划，控 制处于破产边缘、没有前景的公司的财政拨款、贷款，以减少国有资产流失，实现资 源优化配置。 ( 3 ) 对于投资者和债权人，财务失败预测可以为其投资决策提供依据。 ( 4 ) 对于其他信息使用者，财务失败预测可以帮助审计人员制订审计计划，执 行审计程序等。 公司财务失败预测，作为一种诊断工具，其灵敏度越高就能越早地发现问题并告 知公司的经营者，就能越有效地防范与解决问题、回避财务危机地发生。所以，一个 有效的财务预测系统具有以下职能： ( 1 ) 预知财务危机的征兆。当可能危害公司财务状况的关键因素出现时，财务 失败预测系统能预先发出警告，提醒公司经营者早做准备或财务对策以减少财务损 失。 华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = i 一= = ( 2 ) 预防财务危机发生或控制其进一步扩大。当财务危机征兆出现时，有效的 财务失败预测系统不仅能预知并预告，还能及时寻找导致公司财务状况恶化的原因， 使经营者知其然，更知其所以然，制定有效措旅，阻止财务状况迸一步恶化，避免严 重的财务危机真正发生。 ( 3 ) 避免类似财务危机再次发生。有效的财务失败预测系统不仅能及时回避现 存的财务危机，而且能通过系统详细地记录其发生缘由、解决措施、处理结果，并及 时提出改进建议，弥补公司现有财务管理及经营中的缺陷，完善财务预测系统，从而 提供未来类似情况的前车之鉴，更能从根本上消除隐患。 1 2 财务失败预测研究的背景 随着中国股票市场的发展，中国对亏损上市公司的管制规定也越来越细致。1 9 9 4 年7 月1e 1 正式实行的公司法的1 5 7 条规定：上市公司如果在最近三年亏损，由 国务院证券管理部门决定暂停其股票上市；第1 5 8 条规定：上述情形在限期内未能消 除，由国务院证券管理部门决定中止其股票上市。其后，中国证券会为减少来自上市 公司方面的市场风险，于1 9 9 8 年3 月1 6 日正式公布了上市公司财务状况异常期间 的特别处理规定，规定如发生财务状况异常或发生其他异常状况导致投资者对该公 司前景难以判定，可能发生损害投资者利益的情形时，交易所将对上市公司实行特别 处理。其中，“财务状况异常”指的是最近两年连续亏损，或最近一年的每股净资产 低于每股面值，或同时出现上述情况：“其它状况异常”指的是因自然灾害，重大事 故导致公司生产经营活动基本终止，或公司面临赔偿金额可能超过其净资产的诉讼 等。上市公司旦发生上述两种状况，将自动进入所谓的s t 板块。此处需要指出的 是，如果地方政府或政府部门希望某一上市公司避免被特别处理，他们只能通过在年 度公告前通过税收返还等财政手段或通过安排注资使公司避免出现连续亏损或最近 一年每股净资产低于每股面值的情况，即只能通过盈余操纵来实现，而非通过年报公 告后的游说和其他政治运作。 被特别处理的直接后果包括：( 1 ) 在指定的报刊上刊登特别处理公告；( 2 ) 股票价 格的日涨跌幅限定在5 以内；( 3 ) 在股票前添加“s t ”标记；( 4 ) 在指定报刊中列设专 栏刊登特别处理股票的每日行情：( 5 ) 中期报告必须经过审计。特别处理一般至少应持 续一年。1 9 9 8 年4 月2 7 日，辽物资( 0 5 1 1 ) 成为第一家被特别处理的上市公司，截止 1 9 9 9 年7 月，共有5 5 家上市公司先后波特别处理。特别处理给这些公司带来了巨大 的压力，陈晓、单鑫( 1 9 9 9 ) 的研究显示被列入s t 板块对公司的股票价格有显著的即 期负面效应。除此之外，公司不仅要受到更加严厉的监管，融资渠道变得更加狭小， 华中科技大学硕士学位论文 ；= = = = ；一 还必须时刻防止连续三年亏损而被戴上“特别转让”的帽子。从已被特别处理的公司 来看，大部分公司都要经过大规模的资产置换，用优质资产置换劣质资产，甚至更换 主要业务、大股东易主、管理层更迭，才能摆脱困境，摘掉被特别处理”的帽子【1 1 。 1 3 引起公司财务失败的内外因素 公司存在的目的和价值就是以其所掌握的经济资源去创造最大的经济财富，实现 其资产的不断增值。从财务管理的角度出发，公司经营的目标是：( 1 ) 公司总市场价值 最大化；( 2 ) 股东财富最大化；( 3 ) 公司股票市价最大化。然而，并不是每一个公司都 是一贯幸运的。公司经营过程中的诸多不确定因素，加之经营管理者本身的业务素质 和管理经验等，均可能使公司陷入各种风险之中，非但不能使公司实现资产增值，相 反由此而不能清偿到期债务甚至破产。引起公司财务失败的风险主要是：一是经营风 险：二是财务风险。 风险一般定义为不确定性，这种不确定性可能包括( 1 ) 蒙受损失；( 2 ) 受到伤 害；( 3 ) 丧失机会。经营风险主要指公司的决策人员和管理人员在经营管理过程中出 现失误而导致公司盈利水平变化，从而使投资者的预期收益下降的可能性。经营风险 来自内部因素和外部因素两个方面。 内部因素主要有：( 1 ) 项目投资决策失误，未对投资项目作可行性分析，草率上 马：( 2 ) 不注意技术更新，使自己在行业中的竞争实力下降：( 3 ) 不注意市场调查， 不注意新产品开发，仅满足于目前公司产品的市场占有率和竞争力，满足于目前的利 润水平和经济效益；( 4 ) 销售决策失误，过分领带大客户、老客户，没有花力气打开 新市场，寻找新的销售渠道等等。 外部因素是公司以外的客观因素，如政府产业政策的调整，竞争对手的实力变化 使公司处于相对劣势地位，导致公司经营管理水平的相对下降等。但是，经营风险主 要还是来自公司内部的决策失误或管理不善。 财务风险是指公司财务结构不合理、融资不当使公司可能丧失偿债能力而导致投 资者预期收益下降的风险。上市公司财务风险主要表现为：( 1 ) 无力偿还债务风险。 出于负债经营以定期付息、到期还本为前提，如果公司用负债进行的投资不能按期收 回并取得预期收益，公司必将面临无力偿还债务的风险，其结果不仅导致公司资金紧 张，也会影响公司信誉程度，甚至还可能不能支付到期债务而遭受灭顶之灾。( 2 ) 利 率变动j x l 险。公司在负债期间，由于通货膨胀等的影响，贷款利率发生增长变化，利 率的增长必然增加公司的资金成本，从而抵减了预期收益。( 3 ) 再筹资风险。由于负 债经营使公司负债比率加大，相应地对债权人的债权保证程度降低，这在很大程度上 限制了公司从其他渠道增加负债筹资的能力。 中国注册会计师独立审计具体准则第1 7 号持续经营第八条，列示了公 司财务失败的迹象，包括：资不抵债；营运资金出现负数：无法偿还到期债务：无法 偿还即将到期且难以展期的借款；过度依赖短期借款筹资：主要财务指标显示财务状 况恶化；累计经营性亏损数额巨大；存在大额的逾期未付利润；无法履行借款合同中 的有关条款：存在大量不良资产且长期未做处理；重要子公司无法持续经营且未进行 处理；无法获得供应商的正常商业利润；难以获得开发必要新产品或进行必要投资所 需资金；显示财务状况恶化的其他迹象。 人们普遍认为以下因素是引起财务失败的具体原因：( 1 ) 收益不稳定；( 2 ) 无法 偿还已到期债务，不能从原债权人处取得新的融资；( 3 ) 公司债权难以出售；( 4 ) 公 司管理水平低，如权力过分集中，没有经营计划、管理人员素质低；( 5 ) 公司业务迅 速扩张，进入管理层不熟悉的领域；( 6 ) 管理当局没有掌握市场行情的变化；( 7 ) 财 务报告系统存在严重弊端；( 8 ) 待签协议没有重大限制条款；( 9 ) 公司无法控制经营 成本：( 1 0 ) 行业壁垒较少，新的竞争者易于进入；( 1 1 ) 公司对能源、原材料存在着 高度依赖型。 1 4 本论文的研究目的 本论文研究目的是：通过实证研究检验出若干预警能力强的财务指标，建立起一 套行之有效的动态财务失败预! j 9 1 4 系统，并且能够根据已建立的财务失败预测系统，运 用现有的公开数据，预测出下一年度出现财务危机的公司，为投资者的投资决策提供 依据。 4 华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = = ；= = = = = ；= = = = = = = = ；= = = = = = = = = = 一：= ： 2 国内外财务失败预测的研究现状 2 1 破产预测理论 在目前的文献中，解释破产原因的规范性理论非常少。传统上对破产的解释大致 可分为四类，一类称作“非均衡模型”( d i s e q u i l i b r i u mm o d e l ) ，主要用外部冲击来解释 公司的破产，如混沌理论( c h a o s ) 和灾害理论( c a t a s t r o p h e ) ：第二类为用具体的经济原因 ( 如市场结构、资本结构及公司的定位) 来解释公司破产的财务模型( f i n a n c i a lm o d e l ) ， 如s c o r ( 1 9 8 1 ) 导出的一期期权定价模型、没有外部资本市场的赌徒破产模型、具有完 全外部资本市场的赌徒资本模型以及不完全外部资本市场中的赌徒破产模型等四种 模型。第三类是近年引入的代理模型( a g e n c ym o d e o ，视图用股东和债权人之间的潜在 利益冲突来解释公司的破产，最后一类是建立在产业经济学上的管理理论 ( m a n a g e m e n tt h e o r y ) ，这一理论试图通过寻找公司管理和战略上的弱点来解释破产， 此类研究主要以案例研究为主。然后，尽管这种经济理论对建立财务失败预测模型有 一定的指导作用，但远不能准确确定预测模型应包括的预测变量。因此，在选择预测 变量时，破产预测的经验研究只能以判断率的高低作为标准，进行大量的“搜索工作”， 在若干种不同模型、变量组合、样本组合和估计技术组合中寻找判断能力最好的预测 模型。 2 2 财务失败预测的定性研究 定量分析能够确保指标的客观性和精确性，但其应用受不同公司条件的差异、评 价标准的主观性及数据获取的难度与成本等限制，难以全面满足公司需要，而定性分 析有时比定量分析更为可靠、灵敏和有效，当公司出现殷价急剧下跌、延期支付贷款、 延期偿还本金和利息、无力支付优先股股利、总资产和收益急剧下降、股利大幅消减 等情况，则很可能是财务失败的迹象，因此，既应该运用模型定量分析把握趋势，又 要结合非定量因素甚至分析人员的经验做定性分析评价。 定性分析主要依靠财务报表提供的数据进行财务分析。财务分析是财务管理的重 要组成部分，是利用已有的财务数据，对财务数据作进一步的加工、整理、分析和研 究，从中取得有用的信息，对公司过去的财务状况、经营成果及未来前景的一种评价。 从而为决策提供正确的依据。财务分析具有以下几种分析方法：对比分析、结构分析、 华中科技大学硕士学位论文 ；= 。2 = = ；= = ；= = = ；= 2 一： 绝对数分析、定基分析、环比分析、趋势分析。财务分析能够提供多项分析内容：因 素分析、基本财务指标分析、产品毛利率分析、项目毛利率分析、现金收支分析、现 金收支增减分析、现金收支结构分析。 指标分析是指同一期财务报表上的相关项目互相比较，求出它们间的比率，以说 明财务报表上所列项目与项目之间的关系，从而揭示单位的财务状况，是财务分析的 核心。 2 2 1 偿债能力分析法 这种方法是利用传统的偿债能力比率判断公司财务失败可能性大小的一种方法。 从公司的偿债能力来看，人们通常认为流动比率的下限为2 ：1 、速动比率的下限为1 ： 1 、资产负债率的上限为2 ：3 、已获利息系数的下限为l ：1 ，这样的比率我们可以把 它看成是财务失败的预警线，因为越过此线公司将可能出现财务失败。不过，这是就 一般情况而言的。不同行业的公司，同一公司的不同时期，以上比率的下限或上限是 不完全相同的。这是因为，不同公司的资产或负债结构、市场价值、经营范围、规模 大小和理财能力是不完全相同的，而且是经常变化的。因此，运用偿债能力分析法预 测公司财务失败可能性大小时，应结合公司实际情况作出正确判断。 2 2 2 杜邦分析体系 杜邦分析方法把一个个综合的指标分解为简单的指标，最终分解成报表中的单个 项目，并在分解过程中体现各指标间的关系，形成完整的指标体系。 杜邦财务分析方法是由美国杜邦公司创造的，用于进行“比率分解”指出产生差 异的原因，分析公司财务状况。其计算公式为： 权益净利率( 净值报酬率) = 净利润平均净资产= 资产净利率x 权益乘数 资产净利率= 销售净利率资产周转率 权益乘数= l o 一资产负债率) = 平均总资产平均净资产 表2 1 上市公司2 0 0 0 年中期杜邦分析衰 1 9 9 9 中期2 0 0 0 中期 排名代码简称变动数 净资产收益率净资产收益率 l0 0 0 5 3 6 闽闽东 3 9 2 3- 4 1 8 0 9 74 1 4 】7 4 26 0 0 0 8 3 红光实业2 0 7 3- 1 0 0 57 79 8 4 9 9 6 华中科技大学硕士学位论文 续表2 1 上市公司2 0 0 0 年中期杜邦分析表 华中科技大学硕士学位论文 续表2 1 上市公司2 0 0 0 年中期杜邦分析表 1 9 9 9 中期2 0 0 0 中期 排名代码简称变动数 净资产收益率净资产收益率 3 00 0 0 0 3 5 中科健 6 6 58 2 21 4 ，8 7 3 i6 0 0 1 0 9成百集团5 9 0- 2 0 7 51 4 8 5 3 20 0 0 0 0 8 亿安科技 8 2 92 2 9 01 4 6 1 3 30 0 0 8 4 8 承德露露 1 8 2 63 7 01 4 5 6 3 40 0 0 8 3 8西南化机 3 2 61 1 1 51 4 4 l 3 50 0 0 5 4 2t c l 通讯1 0 0 64 3 31 4 3 9 3 66 0 0 6 4 2申能股份6 4 5 2 0 8 41 4 3 9 3 70 0 0 9 3 7金牛能源 1 9 3 l50 61 4 2 s 3 86 0 0 2 2 6升华拜克 1 9 1 l54 31 3 6 8 3 90 0 0 9 3 6华西村 1 8 6 44 9 81 3 6 6 4 06 0 0 7 15松辽汽车 1 1 2 02 3 01 3 5 0 4 16 0 0 8 6 2纵横国际1 7 9 8 4 4 91 3 4 9 4 26 0 0 8 7 8北大科技 1 8 2 34 ，9 0 1 3 3 3 4 30 5山东铝业 5 1 3 7 1 8 4 01 3 0 3 4 46 0 0 7 8 7中储股份 1 9 7 l6 8 11 2 9 0 4 56 0 0 2 1 0紫i 王集团 2 0 3 97 8 2i 2 5 7 4 60 0 0 4 1 2北方五环 4 1 7- 8 2 01 2 3 7 4 70 0 0 5 4 5恒和制药 1 3 “一1 1 8 1 2 2 6 4 80 0 0 0 0 7深达声 1 _ 0 61 1 0 8 1 2 1 4 4 90 0 0 4 1 5汇通水利 】7 6 65 8 9 1 1 7 7 5 00 0 0 6 3 8中辽国际 1 5 5一1 0 0 9 1 1 6 4 ( 数据来源予m p 5 w n e t ) 以0 5 3 6 闽闽东公司为例，杜邦分析步骤如下 权盏耕蚌 注：括号内为调整后9 9 年中期年财务数据，单位：万元 其中”其他利润”由”净利销售收入+ 全部成本+ 所得税”计算所得 其中”其他流动资产”由“流动资产现金及等价物应收款项一存货”计算所得 选取的公司为2 0 0 0 中期净资产收益率变化最大的前5 0 名且净利润变化额超过1 0 0 万。 杜邦分析法是根据各财务指标之间的数学关系，用以分析公司权益收益率变化的原因。以 0 0 0 0 0 3 深金田为例，2 0 0 0 中期的权益净利率从2 s 3 降至2 3 1 8 3 ，原因可以归为资产净利率的 由正转负和权益乘数的大幅增加；权益乘数增加的原因是由于中期亏损且资产负债率原本就很高， 而资产净利率的由正转负的原因则是销售净利率的由正转负和资产周转率的下降，而导致资产由 盈转亏和资产周转的主要原因则是销售收入的下降。 2 2 3 综合评分法 综合评价法则在成熟市场和新兴市场都得到比较满意的运用。财务状况综合评价 的先驱者之一是亚历山大沃尔，他在其信用晴雨表研究和财务报表比率分析 中提出了信用能力指数的概念，把若干财务比率用线性关系结合起来，以此评价公司 的信用水平。其评价体系见表2 2 ： 表2 , 2 沃尔比重评分法 财务比率权重标准比率 流动比率 2 5 2 0 0 净资产负债2 5 1 5 0 资产固定资产1 5 2 5 0 销售成本，存货 1 0 8 o o 销售额，应收账款 1 0 6 0 0 销售额n 定资产1 0 4 0 0 销售额净资产 5 3 0 0 一一 9 华中科技大学硕士学位论文 自1 9 9 6 年以来，中国诚信证券评估有限公司与中国证券报合作，对上市公 司的业绩进行综合评分，其方法为综合指数法，所选取的指标为：净资产收益率、资 产总额增长率、利润总额增长率、负债比率、流动比率和全部资本化比率。各上市公 司的最后得分是在各项单项指标考核的基础上，乘以每项指标的权数，然后相加得到 总评分。其评价体系见表2 3 ： 表2 3 诚信公司评价体系 指标权重 净资产收益率 5 5 资产总额增长率 9 利润总额增长率 1 3 负债比率 7 流动比率 7 全部资本化比率 9 此外，财政部、国家经济贸易委员会、人事部、国家发展计划委员会等四部委于 1 9 9 9 年6 月联合颁布了国有资本金绩效评价规则，其中，工商类竞争性公司绩效 评价指标体系由基本指标、修正指标和评议指标三个层次构成，也采取综合评分的方 法，涉及财务效益状况、资产运营状况、偿债能力状况、发展能力状况等几个方面的 内容。 无论是沃尔评分法、中国诚信公司的综合指数法，还是财政部颁发的评价体系， 这些方法计算较为简单，且要求各个评价指标之间相互独立，但从上述三个评价体系 所应用的财务指标看，评分指标之间相关性较大，从而会导致评价的重复：其次，人 为主观地给定权数，一方面会导致对某一因素作过高或过低估计，使评价结果不能完 全反映上市公司的真实情况，另一方面会诱使上市公司粉饰或片面地追求权数大的指 标。因此，这几种方法也存在一定的缺陷。 2 3 财务失败预测的定量研究 2 3 1国外财务失败预测的定量研究 最早的财务失败预测研究是f i t 印a m c k ( 1 9 3 2 ) 开展的单变量破产预测研究。以1 9 錾公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，f i t z p a t r i c k 发 现判断能力最高的是净利润股东权益和股东权益负债两个比率。尽管f i t z p a t r i c k 研 究的结果很不错。但一直到t - - 十多年后的1 9 6 6 年才有人沿着他的这条思路继续研 究破产预测问题。b e a v e f f l 9 6 6 ) 使用由7 9 对公司组成的样本，分别检验了反映公司不 华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 一 同财务特征的6 组3 0 个变量在公司破产前i - 5 年的预测能力，他发现最好的判断变 量是营运资本流负债( 在公司破产的前一年成功地判断了9 0 的破产公司) 和净利润 总资产( 在同一阶段的判别成功率是8 8 ) 。b e a v e r 还发现越临近破产日，误判率越低。 自从b e a v e r 的这项研究之后，很少有专门的单变量研究出现，大部分研究人员 更倾向于采用多变量分析方法，这主要是因为公司的财务特征不可能由一个变量充分 反映出来。a l t m a n 于1 9 6 8 年首先使用了多元线性判别模型研究公司的破产问题。根 据行业和资产模型，他为3 3 家破产公司选择了3 3 家非破产配对公司，选用了2 2 个 变量作为破产前1 5 年的预测备选变量，根据误判率最小的原则，最终选择了5 个 变量作为判断变量。在估计样本中，其模型在破产前一年成功地判断出3 3 家破产公 司中的3 1 家，而对于由2 5 家破产公司和5 6 家非破产公司组成的检验样本，模型在 公司破产前一年正确地从2 5 家破产公司中判断出2 4 家，从5 6 家非破产公司中判断 出5 2 家。 线性判别模型对预测变量有着严格的联合正态分布要求，但现实中大多数财务比 率并不满足这一要求，且一旦在预测变量中出现虚拟变量，那么联合正态分布的假设 就完全不成立。为了克服这一局限性，研究人员引进了逻辑( l o g i t ) 和概率比( p t o b i t ) 回归方法。使用逻辑回归方法和由在1 9 7 0 - 1 9 7 6 年破产的1 0 5 家公司和2 0 5 8 家非破 产公司组成的非配对样本，o w s o n ( 1 9 8 0 ) 分析了样本公司在破产概率区间上的分布以 及两类判断错误和分割点的关系，他发现至少存在四类显著影响公司破产概率的变 量：公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力。由此o h l s o n 认为以前根据行业 和资产规模来进行样本配对的选择方法显得有些武断，还不如将资产规模变量直接放 在模型中考虑。此外，他还发现以前的一些研究有高估模型预测能力的现象，他将这 种现象归咎于在样本中含有破产申请日后公布的数据【l j 。 随着研究的深入和技术的发展，国外在财务失败预警模型方面突破了传统的统计 方法，向更深的研究领域发展，目前比较成熟的研究方法有：人工智能预测模型p j 、 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m s ) 1 4 】、泰勒的l o g i s t i c 回归拓展( t a y l o r se x p a n s i o ni n l o g i s t i cr e g r e s s i o n ) 5 j 应用、混合神经网络模型( h y b n dn e u r a ln e t w o r km o d e l s ) 1 6 1 自 组织映射预测模型( s e l f - o r g a n i z i n gm a p ) m 、概率神经网络预测模型嘲等。其中各种神 经网络预测模型都是人工智能预测的分支。 2 3 2 国内财务失败预测研究现状 在国内的研究中，吴世农、黄世忠( 1 9 8 6 ) 曾介绍公司的破产分析指标和预测模型； 1 冻静( 1 9 9 9 ) t 9 1 以1 9 9 8 年的2 7 家s t 公司和2 7 家非s t 公司，使用了1 9 9 5 - - 1 9 9 7 年的 财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现 华中科技大学硕士学位论文 = ；2 = ；= = ；= = ；一 在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4 个财务指标中，流动比率与 负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、挣资产收益率、 流动比率、营运资本总资产、总资产周转率6 个指标构建的模型，在s t 发生的前3 年能较好地预测s t 。张玲( 2 0 0 0 ) 以1 2 0 家公司为研究对象，使用其中6 0 家公司的财 务数据估计二类线性判别模型，并使用另外6 0 家公司进行模型检验，发现模型具有 超前4 年的预测结果。 总之，我国在财务失败预测研究方面起步比较晚，更多的还停留在理论研究上， 实证研究主要有：( 1 ) 以多元判别分析( m u l t i p l e d i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ) 为主的实证 研究。如周首华、杨济华和王平的“供管理当局使用而又区别于传统的公司偿付能力 分析的新的预测模型f 分数模型” 1 0 】，但其研究对象却不是中国的证券市场。( 2 ) 杨保安、季海等的“b p 神经网络在公司财务危机预警之研究”等1 1 l 】。 ( 1 ) 多元判别分析方法 多元判别分析方法应用最著名的是美国的a l m a a n 的z e t a 模型。早在6 0 年代， a l t m a n 就将多变量统计分析方法一判别分析( d i s c r i m i n a n t a n a l y s i s ) 运用到公司财 务失败和破产预测中。a l t m a n 经过大量的实证考察和分析研究，选择了5 种基本财务 比率，根据每一种比率对财务失败的影响程度赋予权值( 即各种比率的系数) ，以此 作为预测公司财务失败和破产的基本模型，即所谓的z s c o r c “模型，其基本表达 式为： z = 1 2 x l + 1 4 x 2 十3 3 x ，+ o 6 x + 0 9 9 9 x s ( 2 - 1 ) 奥曼教授通过对z ，s c o r e 模型的研究分析得出：z 值越小，该公司遭受财务失败 的可能性就越大。奥特曼的研究表明，一般美国公司z 值的i 临界值为1 8 ， 具体判断标准如下： z ，2 9 时，财务失败的可能性很小； 1 8 z s2 9 时，财务失败可能性很大； 1 8 z 时，财务失败可能性非常大。 以上判别式主要适用于对生产公司的预测，而对非生产公司来说，墨会随着行业 的改变而发生较大的变化。由于商业公司和服务公司不是资本密集型公司，它们的 b 值比生产公司的西值要大。因此，非生产公司将具有高的资产周转率和z 值，如 果再使用这个模型将不能达到预期的预测目的。为了纠正这些潜在的缺陷，奥特曼将 公式( 1 ) 修改为： 华中科技大学硕士学位论文 = = = = ；= = = = = = = = = = = = = = = = = = = 一= = = ： 临界值为1 1 ，具体的判别方法是： z i 1 ，财务失败的可能性非常大： 1 1 z 2 6 ，有财务失败的可能； z 2 6 ，财务状况良好。 由于z - - s c o r e 模型没有充分考虑现金流量变动等方面的情况，因而具有一定的局 限性。为此，我国学者对z - - s c o r e 模型进行了改造，建立了新的财务失败预测模型f 分数模型( f a i l u r es c o r em o d e l ) 。 f = 一o 1 7 7 4 + l - 1 0 9 1 x l + o 1 0 7 4 x 2 + 1 9 2 7 1 x 3 + o 0 3 0 2 x 。+ o 4 9 6 1 x 5( 2 3 ) x ；：( 期末流动资产一期末流动负债) 期末总资产 x ：= 期末留存收益期末总资产 x ，= ( 税后净收益+ 折旧) 平均总资产 x 。= 期末股东权益的市场价值期末总负债 x ，= ( 税后净收益+ 利息+ 折旧) 平均总资产 f 分数模型的主要特点是： f 分数模型加入了现金流量自变量。许多专家证实现金流量比率是预测公司破 产的有效变量，弥补了z s c o r e 模型的不足。 f 模型考虑了现代公司财务状况的发展及其有关标准的更新。比如公司所应有 财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的 必要的流动比率大为降低。 f 模型使用的样本更加扩大。它使用了c o m p u s t a t p c p l u s 会计数据库中自1 9 9 0 年以来的4 1 6 0 家公司的数据：而z 分数模型的样本仅为6 6 家( 3 3 家破产公司及3 3 家非破产公司) 。 ( 2 ) b p 神经网络 自8 0 年代来，西方发达国家将人工智能逐渐引入了银行业，协助银行进行贷款 决策。其中，人工神经网络在公司财务分析和评级中应用显示了其优势和潜力。人工 神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k a n n ) 是一种平行分散处理模式，其建构理念 植基于对人类大脑神经运作的模拟。a n n 除具有较好的模式识别能力( p a a e m fe c o g n i t i o n ) 外，还可以克服统计等方法的限制，因它具有容错能力，对数据的分布要 求不严格，具备处理资料遗漏或是错误的能力。最可贵的是a 小州具有学习能力，可 随时依据新准备资料进行自我学习、训练，调整其内部的储存权重参数以应对多变的 公司运作环境。而传统的统计方法却不具备此学习能力。由于a n n 具备上述良好的 1 3 华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = = = = = ；= = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = 性质与能力，它可作为解决分割点问题的一个重要工具。 前向三层b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) = 0 p 经网络被认为是最适用于模拟输入、输出的近 似关系，它在a n n 中是算法最成熟、应用最广泛的一种。它通常由输入层、输出层 和隐藏层组成，其信息处理分为前向传播和后项学习两步进行，网络的学习是一种误 差从输出层到输入层后向传播并修正数值的过程，学习的目的是使网络的实际输出逼 近某个给定的期望输出。在前向三层b p 网络算法中，对网络性能影响较大的是权值 修正方法，为改进b p 网络减少训练时间，并改善收敛特性，通常在权值公式增加一 个态势项，常用的方法是： ( h 1 ) = ( f ) 一口屿k + 口( o ) 一( ，一1 ) ) ( 2 4 ) ( ，+ 1 ) = ( f ) 一口村口+ 口( ( f ) 一( f 一1 ) ) ( 2 - 5 ) 式中，a 为势态因子，_ 为学习率，f 为迭代次数，e 为定义误差，为输入层节点 与隐藏节点之间的连接权值，既为隐藏层节点与输出节点之间的连接权值。 前向三层网络需有一贪训练集和一个测试集。其中训练集用于训练网络，使网 络按照b p 算法调整其权值以达到指定要求，而测试集是用来评价e i l t l 练好的网络 性能。 1 4 华中科技大学硕士学位论文 = = = = = = = = = ；