（会计学专业论文）中国上市公司财务预警模型研究.pdf

原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研 究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人 或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集 体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。 论文作者签名：盘登盗 日 论文作者签名：型：筮望 日期： 关于学位论文使用授权的声明 本人同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的印刷件和电子版， 允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和 汇编本学位论文。 ( 保密论文在解密后应遵守此规定) 论文作者签名缝盏迨导师签名日期：! z ：兰兰 山东大学硕士学位论文 中文摘要 随着我国加入v t o ，我国上市公司所面临的外部竞争环境越来越激烈，陷入财 务危机的公司数量急剧上升，公司抵抗风险的能力较弱。为了能够增强公司的抵 抗风险能力，使公司经营者能尽早得知公司潜在的危险而采取相应的措施就显得 十分必要。因此，对上市公司财务预警模型的研究就成了财务理论界和实务界关 注的焦点。 在对国内外财务预警模型研究经典文献回顾和总结的基础上，本文对中国上 市公司财务预警的理论和模型进行了比较系统的研究和探讨，并运用中国上市公 司的数据，构造了适合于我国上市公司的财务预警模型。 本文首先阐述了财务预警模型的基础理论，界定了财务危机的概念；在借鉴 前人研究成果的基础上，构建了一套包括财务状况在内的6 个方面2 0 个指标的财务 预警指标体系；通过选取2 0 0 3 年至2 0 0 5 年首次被实行特别处理的7 0 家财务危机公 司和配对的7 0 家非财务危机公司作为建模样本，综合运用独立样本检验、因子分 析、相关性分析等统计分析方法，筛选出拟进入模型的1 2 个变量；然后运用l o g i s t i c 回归分析方法对1 2 个变量进行回归，建5 艺t l o g i s t i c 判别模型并对模型进行检验。 检验结果表明：在这1 2 个指标变量中，净资产收益率、总资产增长率以及每股营 业现金流量对于企业的财务状况有着重要的影响。最后利用2 0 0 6 年首次被实行特 别处理的3 0 家上市公司和3 0 家非财务危机公司作为检验样本，对模型的可行性和 有效性进行了检验。检验结果表明模型是可行的而且是有效的，模型具有超前两 年的预测能力，且预测正确率达到了8 8 3 3 。 关键词：财务危机；预警模型；因子分析；l o g i s t i c 模型 5 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t a l o n gw i t ho u rc o u n t r yj o i n i n gt h ew t o ，o u rc o u n t r yc o m p a n i e sf a c et h ee x t e r i o r e n v i r o n m e n to fc o m p e t i t i o ni sm o r ea n dm o r ev i g o r o u s t h eq u a n t i t yo ft h eb u s i n e s s s i n ki n t ot h ef i n a n c i a lc r i s i sa n dc a u s eb a n k r u p t c yi n c r e a s e d ，t h ea b i l i t yo f r e s i s t i n gt h e r i s ki sw e a k i t si m p o r t a n tf o rc o m p a n i e st or a i s et h e i ra n t i r i s ka b i l i t ya n dc a l lm a k e t h e me x e c u t i v ek n o w nt h el a t e n td a n g e ra se a r l ya sp o s s i b l ea n da d o p tt h em e a s u r e s o t h er e s e a r c ha b o u tf i n a n c i a le a r l y w a r n i n gm o d e lf o rt h el i s t e dc o m p a n yb e c o m e st h e f o c u so f t h et h e o r e t i c a la n dp r a c t i c a lr e s e a r c h o nt h eb a s i so f t h er e v i e wo f p r e v i o u se m p i r i c a lr e s u l t s ，t h ea r t i c l ec a r r i e so nm o r e s y s t e m a t i cr e s e a r c ha n dd i s c u s s i o no nt h et h e o r ya n dm o d e lo fe a r l y w a r n i n go n f i n a n c i a ld i s t r e s sf o rt h el i s t e dc o m p a n i e so f o u rc o u n t r y ，a n dt r i e st oc o n s t r u c tf i n a n c i a l d i s t r e s sp r e d i c t i o nm o d e l so f c h i n e s el i s t e df i r m s f i r s t l y , t h ea r t i c l ee x p o u n d st h eb a s i ct h e o r yo ft h ef i n a n c i a le a r l y w a r n i n gm o d e l ， d e f i n e st h ec o n c e p to ff i n a n c i a lc r i s i s ，a n dd e s i g n sas e to fp r e w a r n i n gi n d e xs y s t e m t h a ti n c l u d e s6r e s p e c t sa n d2 0i n d e x e so ff i n a n c i a ls t a t u s t h ea r t i c l ec h o o s e s7 0 f i n a n c i a lc r i s i sc o m p a n i e si m p l e m e n t e ds p e c i a lt r e a t m e n tf o rt h ef i r s tt i m ea n d7 0 p a i r e dn o n - f i n a n c i a lc r i s i sc o m p a n i e sb e t w e e n2 0 0 3a n d 2 0 0 5a ss a m p l eo fe s t i m a t i n g ， s e l e c t s1 2v a r i a b l e sw h i c hw i l le n t e rt h em o d e lb yu s i n gi n d e p e n d e n tt e s t ，f a c t o r a n a l y s i sa n d c o r r e l a t i o na n a l y s i se t c t h e nu s i n gl o g i s t i cr e g r e s s i o na n a l y s i sm e t h o dt o r e g r e s st h e1 2v a r i a b l e s ，s e tu pt h el o g i s t i cd i s t i n g u i s h i n gm o d e la n dc e r t i f i e di t t h e r e s u l t ss h o w st h a ta m o n g1 2v a r i a b l e s ，r e t u r no ne q u i t y , o v e r a l la s s e ti n c r e a s i n gr a t i o a n do p e r a t i n gc a s hf l o wp e rs h a r ew h i c hh a v ei m p o r t a n te f f e c to nf i n a n c i a lc o n d i t i o no f t h ec o m p a n i e s a tl a s t ，c h o o s e s3 0 1f i n a n c i a lc r i s i sc o m p a n i e si m p l e m e n t e ds p e c i a l t r e a t m e n tf o rt h ef i r s tt i m ea n d3 0p a i r e dn o n - n n a n c i a lc r i s i sc o m p a n i e si n2 0 0 6a st e s t s a m p l e st oe e r t i f y t h e f e a s i b i l i t ya n de f f e c t i v e n e s so ft h em o d e l t h er e s u l t d e m o n s t r a t e st h a tt h em o d e li sb o t he f f e c t i v ea n df e a s i b l e ，t h em o d e lc a np r e d i c tt h e f i n a n c i a ld i s t r e s s2 y e a r si na d v a n c e a n di t sa c c u r a c yo f p r e d i c t i o na r r i v e da t8 8 3 3 k e yw o r d s ：f i n a n c i a ld i s t r e s s , e a r l y - w a r n i n gm o d e l ，f a c t o ra n a l y s i s ，l o g i s t i cm o d e l 6 山东大学硕士学位论文 第1 章引言 中国的证券市场经过十几年的发展，己成为一个规模日益庞大的市场，在国 民经济中占有重要地位。上市公司作为企业中的特殊群体，是公司管理者、投资 者、债权人等利益各方关注的焦点，并且它的正常运营关系到我国证券市场的稳 定与发展。上市公司发生财务危机的原因是多方面的，可能是经营者决策失误， 也可能是管理失控，还可能是外部环境等因素。但是，任何财务危机都是一个逐 步显现、不断恶化的过程。因此，我们要防微杜渐，在财务系统的正常运作中， 就应对公司的财务状况进行跟踪与监控，建立一整套科学的公司财务危机预警系 统，将公司面临的潜在风险告知监管部门与广大投资者，从而使其早做准备采取 对策，以避免或减少不必要的损失。 1 1 研究背景及意义 1 1 1 研究背景 自1 9 9 0 年1 2 月和1 9 9 1 年7 月上海、深圳证券交易所相继设立以来，我国证券市 场在1 0 多年的时问里得到了蓬勃发展。截至2 0 0 7 年0 1 月，沪深两市a 股上市公司的 数量已达塑j 1 4 3 2 家，总市值占国内生产总值的近4 0 ，在国民经济中占有重要地位。 随着市场竞争的日益激烈，加之我国许多上市公司由于经营效率低下，危机意识 不强烈的原因，造成一些公司财务状况急剧恶化、面临破产清算的危险。针对这 一情况，中国证监会陆续出台了多项风险预警机制，以达到警示广大投资者的作 用。 1 9 9 8 年3 月1 6 日中国证券监督管理委员会发出关于上市公司状况异常期间的 股票特别处理方式的通知，根据此规定，当上市公司出现财务状况或其它状况 异常，导致投资者对该公司前景难以判定，可能损害投资者权益的情形，交易所 将对其股票交易实行特别处理( s p e c i a lt r e a t m e n t ，s t ) 。 2 0 0 1 年1 2 月5 日，中国证监会正式发布了亏损上市公司暂停上市和终止上市 实旄办法( 修订) 的通知，取消了p t 制度，证监会授权证券交易所依法做出暂停 山东大学硕士学位论文 上市、恢复上市和终止上市的决定。这一规定依照国际惯例制定，体现了退市 办法的市场化原则。 2 0 0 3 年4 月4 日，上海、深圳证券交易所又发布了关于对存在股票终止上市 风险的公司加强风险警示等有关问题的通知，开始实行退市风险警示制度。 1 1 2 研究意义 随着我国证券市场改革的深化和资本市场的快速发展，对上市公司财务预警 研究的需求也显得日益迫切，急需通过完善的经济预测方法建立起有效的财务预 警体系。公司财务预警的研究无论是在宏观经济层面上，还是在微观经济领域中， 都具有重要的理论和现实意义。 1 理论意义 ( 1 ) 有利于丰富危机管理理论 危机管理产生于2 0 世纪8 0 年代初，主要研究企业对于各种危机事件的事前、 事中和事后的应对措施及其管理，以避免和减少危机产生的危害，将损失降到最 低。目前，许多企业已经在内部推行了危机管理。而财务危机是现代企业必然会 面临的一种危机，它对于企业的财务安全和经营安全极为重要。因此，对于财务 危机的成因及预警进行研究，能够完善与丰富危机管理理论。 ( 2 ) 有利于丰富和发展财务管理理论 财务管理是企业管理的核心工作，财务管理的成功与否直接影响到企业管理 的水平。由于财务危机管理的对象具有不确定性、危险性和紧急性，所以，财务 危机管理必然同一般的财务管理有所区别。迄今为止，我国财务人员对这个领域 研究甚少，因而对企业财务危机的规律、方法等缺乏应有的理论支持和实践指导， 这不能不说是财务管理理论的欠缺，对企业管理理论实践也形成了一定的挑战。 可以说，对财务危机的成因及预警进行分析，对于我国财务危机管理理论的建立 和发展、对于完善我国财务管理科学有着重大的意义。 2 现实意义 竞争环境r 益激烈，证券市场和上市公司所面临的不确定性也随之增加，现 代公司若想尘存、发展和获利，就必须随时关注自身的财务状况，预测财务危机 的发生。因而，研究财务危机预警具有重要的现实意义。 8 山东大学硕士学位论文 ( 1 ) 提高上市公司财务管理水平 在我国，随着企业体制的转轨，上市公司理财的内外部环境发生了很大的变化， 每个公司在其经营过程中，都必须随时考虑一旦出现财务危机，应如何处理各项 财务事宜，如何保护各自相关集团的利益以避免破产。因此，财务危机管理问题 成为现代公司财务管理的一个重要内容，研究财务危机的成因，进行事前的预测 和控制是防范和化解财务危机的有效手段，也是提高财务管理水平的有效手段。 ( 2 ) 提高上市公司危机管理水平 大量实践证明，企业危机在很大程度上源于财务危机，一个企业如果在财务 经营上陷入困境，企业危机就不可避免。目前，我国虽然对财务危机有了一定的 认识，但总体来说财务危机的管理水平不是很高，可以说是正处在发展之中。许 多企业危机的防范意识比较差，以至于出现财务危机时措手不及，缺乏应有的应 对措施，给企业经营和员工生活带来严重后果，甚至破产倒闭。如果企业重视财 务危机管理，关注、预测和研究财务危机，形成财务危机管理的有效机制，财务 危机管理的水平就会提高。 ( 3 ) 提高上市公司的适应能力和竞争能力 当前经济有许多不确定因素，不可避免的影响我国上市公司的财务经营，况 且我国经济本身处在一个多变时期，不稳定因素更多更复杂。上市公司只有事先 对财务危机进行预测，企业知道怎样预先控制财务危机，事先做好对付财务危机 的计划及研究好处理财务危机的措施等，才能不断的提高企业适应环境变化的能 力，做到可持续发展。 1 2 研究方法和内容 1 2 1 研究方法 本文采用了以下研究方法： 1 运用经济学、管理学、数理统计学等多门学科的理论与方法作为研究基础， 使本文研究具有坚实的理论铺垫和多学科互相交叉、互相融合、互相补充的研究 特色。 2 采用理论研究和实证分析、定性分析与定量分析相结合的方法，探讨了我 9 山东大学硕士学位论文 国上市公司财务预警模型研究的背景及意义。选用最近三年中国上市公司公开的 报表数据，运用因子分析、二元逻辑回归分析等统计分析方法构建了中国上市公 司财务预警模型，从而保证了本文研究的理论创新性和财务预警模型的实用性。 1 2 2 研究内容 本文共分6 章，各章的主要内容如下： 第1 章，引言。在提出本文的研究背景之后，首先对本文的研究意义作详细 阐述。接着介绍了本文的研究内容，最后指出了本文研究中的创新点与不足之处。 第2 章，财务预警研究文献综述。本章介绍了国内外学者在财务预警模型研 究领域的研究概况及发展趋势，并对财务预警模型加以述评。 第3 章，财务预警模型的理论基础。通过对财务预警模型的理论解释，为下 文的实证研究作理论依据。 第4 章，上市公司财务预警模型研究设计。包括提出研究假设、样本及数据 的选取、指标变量体系的建立，以及研究的方法与研究程序。 第5 章，实证研究。首先对选取的上市公司指标作显著性检验，筛选出一些 变量；然后相继通过因子分析和相关性分析对变量进一步筛选，以消除变量之间 的多重共线性；将两次筛选出的变量进行l o g i s t i c 回归分析，构建财务预警模型， 并进行检验。 第6 章，研究的结论与建议。本章针对实证研究中发现的问题，以及对模型 的检验分析，得出结论及分析、启示与建议。 1 3 本文的创新与不足 1 3 1 创新要点 1 _ 在样本公司的选取上，选取2 0 0 3 2 0 0 5 年首次被s t 的7 0 家上市公司和7 0 家非 s t 公司作为建模样本，建模样本总量为1 4 0 家；另外选取2 0 0 6 年首次被s t 的3 0 家上 市公司和3 0 家非s t 公司作为检验样本，检验样本总量6 0 家。从样本的容量和时效 性来看，都比较符合中国的实际。 2 采用因子分析法和相关性分析解决了模型中变量的多重共线性问题，这一 1 0 山东大学硕士学位论文 处理使得l o g i s t i c 回归方法应用的规范度和严谨度得到明显改善，从而大大提高 了预测研究的方法水平。 3 在对预警模型的检验上，本文对模型的检验分两部分进行：第一，利用检 验样本进行检验。以往的研究常常利用建模样本去检验模型的预测精度，往往能 得到比较乐观的结果，但是这种结果却经常是被高估的：所以，本文选用除建模 样本以外的另外的上市公司作为检验样本，以便对模型进行检验。第二，采用 h o s m e r - l e m e s h o w 检验法对模型的拟合度进行检验。通过以上两种检验方法，模型 评估的结果会更加真实客观。 1 3 2 研究局限 1 从行业角度来看，不同行业的财务比率一定存在某种程度的差异，但本文 研究中并未采用有效的方法将行业引起的偏差消除，所以模型的预测精度会有一 定程度的降低。 2 本文未考虑非财务因素对财务危机的影响作用，所以模型的完整性还有待 改善。 3 本文所选用的财务指标都是根据年度报告的基础数据进行计算得来的，其 组合计算很难避免部分信息的交叉、扭曲或突变，而当前的研究方法很难能控制 这一过程中的信息损失。 山东大学硕士学位论文 第2 章财务预警研究文献综述 2 1 国内外研究概况 2 1 1 国外研究概况 国外的资本市场由来已久，发达国家对上市公司财务预警系统的研究主要集 中于财务预警模型的构建。国外学者为了有效地将研究对象量化、客观化，一般 以破产或申请破产作为界定财务危机的标准展开研究。 1 一元判定模型 一元判定模型( u n i v a r i a t e ) 是指将某一项财务指标作为判别标准来判断企业 是处于破产状态还是非破产状叁的一种预测模型。最早的财务预警研究是 f r i z p a t r i c k 于1 9 3 2 年开展的单变量破产预测研究。他以1 9 家公司作为样本，运用 单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，f f z p a t r i c k 发现判别能力最高的 是净利润股东权益和股东权益负债两个比率。1 9 6 6 年b e a v e r 使用由7 9 对公司组 成的样本，分别检验了反映公司不同财务特征的6 组2 9 个变量在公司破产前1 5 年 的预测能力，他发现最好的判别变量是营运资本流负债( 在公司破产的前一年成 功地判别了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。o 2 多元线性判定模型 1 9 6 8 年美国纽约大学商学院的教授e d w a r d sa l t m a n 在会融杂志上发表了 财务比率、判别分析和公司破产的预测，奠定了多变量型财务预警系统的理 论基础。l t m a n 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 资产规模，他为3 3 家破产公司选择了3 3 家非破产配对公司，选用2 2 个变量作为破 产前l 一5 年的预测备选变量，根据误判率最小的原则，最终确定了5 个变量作为判 。f r i z p a t r i c k a c o m p a r i s o no f r a t i o s o f s u c c e s s f u l i n d u s t r i a l e n t e r p r i s e s w i t h t h o s e o f f m l e df i n n s 【m 】， c e r t i f i e dp u b l i ca c c o u n t a n t 1 9 3 2 9b e a v e r w , h f i n a n c i a lr a t i o s i s p r e d i c t o r so f f a i l u r e s j j o u m a lo f a c c o u n t i n gr e s e a r c h j 9 6 6 ：7 1 1 l1 。a i r m a n ，e 1 f i n a n c i a lr a t i o s ，d i s c r i m i a a n ta n a l y s i sa n dt h ep r e d i c t i o no f c o r p o r a t eb a n k r u d t c y d l j o u r n a lo f f i n a n c e 1 9 6 8 , 2 3 ( 9 ) 1 2 山东大学硕士学位论文 i i 别变量。在估计样本中，其模型在破产前一年成功地判别出3 3 家破产企业中的3 1 家，而对于e h 2 5 家破产企业和5 6 家非破产企业组成的检验样本，模型正确地从2 5 家破产企业中判别出2 4 家( 在企业破产前一年) ，从5 6 家非破产企业中判别出5 2 家， 在破产前一年的总体判别准确度高达9 5 。 3 多元回归模型 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。为克服这一局限，研究人员引进了多元逻辑( l o g i s t i c ) 回归模型和多元概率比( p r o b i t ) 回归方法，o h l s o n ( 1 9 8 0 ) 首先使用逻辑回归方 法和由1 9 7 0 1 9 7 6 年间破产的1 0 5 家公司和2 0 5 8 家非破产公司组成的一组非配对 样本，分析了样本公司在破产概率区间上的分布，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、业绩和资产变现能力。l o g i s t i c 回归模型的最大优点在于不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约 束的局限性，从而具有广泛的适用范围。 4 现金流量模型 1 9 8 8 年，h z i z ，e m a n u e l 和l a w s o n 在财务困境的预测研究中，发展了基于现金 流量预测破产的模型。西现金流量模型的提出源于理财学的基本原理：公司的价值 等于期望的未来现金流量净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而且 又无其它途径获得资金时，那么公司最终破产。如果当前的现金流量确实反映了 未来的财务状况，那么，现在和过去的现金流量应能很好地反映公司的价值和破 产概率。他们根据配对的破产公司和非破产公司的数据，发现在破产前5 年内两类 公司经营现金流量均值和现金支付的所得税均值都有显著的差异。 5 神经网络模型 2 0 世纪7 0 年代末，神经网络理论开始兴起，其影响也涉及到财务危机预测研 究领域。虽然神经网络判别模型可谓是研究方法上的重大创新，但实际效果却很 不稳定。例如，c o a t s 和f a n t ( 1 9 9 3 ) 对4 7 家财务危机公司和4 7 家正常公司运用神 o o h l s o n j sf i n a n c i a li h i o sa n dt h ep r o b a b i l i s t i cp n x l i c t i o o f b a n k r u p t c y 1 j o u m a lo f a c c o u m i n gr , r c k j 9 8 0 1 9 ：1 0 9 - 1 3 1 oa z i z , a e m m n u e l ，d c l a w s o n ，g h c a s hf l o w r e p o r t i n g ：r o df i n a n c i a ld i s t r e s sm o d e l s ：t e s t i n go f h y p o t h c s c s l j f i n a n c i a lm a n a g c m c n l1 9 8 9 , 1 8 ( s p r i n g ) ：5 5 - 6 3 。c o a t s , p , f a n t , l r e c o g n i z i n gf i n a n c i a ld i s t r e s sp a t t e m su s i n gn e u r a ln e t w o r kt o o l m f i n a n c i a lm a n a g e m e n t 1 9 9 3 1 4 5 1 5 5 山东大学硕士学位论文 经网络模型进行判别时，对财务危机公司的预测准确率达到了9 1 ，明显高于多元 判别法，然而b a c k 等( 1 9 9 4 ) 所作的一项研究却不认为神经网络模型具有比多元判 别分析和l o g i s t i c 回归分析明显更佳的预测效果。不过由于财务数据可以表现企 业生命的各种特征，其变化规律也与达尔文进化论有许多相似之处，随着遗传算 法模型的不断完善，该方法有可能代表着未来的一种趋势。 6 混合模型 1 9 9 8 年，m o s s m a n ，b e l l ，s w a r t z 和t u r t l e 在总结以前研究的基础上，比较了 财务指标模型、现金流量模型、市场收益率信息类模型，并提出了集三类模型于 一体的混合模型，发现并不存在令人完全满意的区分破产和非破产的预测模型。 现金流量类模型在破产前两三年的预测能力较稳定，而财务指标类模型在破产前 一年的判定能力最强。比较而言，在财务危机预测中，财务类指标、现金流量类 指标比市场收益率及其方差等能提供更多的信息。 7 资本市场理论和信息科学为支撑的新方法 随着资本市场的快速发展，融资的非中介化、资产证券化及金融创新的多种 金融工具的出现，财务风险的复杂性也同益的出现。人们认为以财务比率为基础 的统计分析工具不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上的快速而变化 的动态价值：鉴于此，一系列财务风险度量的新方法出现。 l i n d s a y 和c a m p b e l l ( 1 9 9 4 ) 应用混沌系统对4 6 对破产公司和非破产公司的配 对样本进行分析，指出健康公司比非健康公司显现出更多的混沌现象，但是利用 该理论构筑的预测模型对2 3 对企业的预测结果的第一类错误和第二类错误分别高 达1 9 5 1 和1 2 2 0 。 t r i g e o r g i s ( 2 0 0 0 ) 使用期权定价模型研究了1 9 8 3 年到1 9 9 4 年间1 3 9 对美国企 业，结果发现到期债务面值、企业资产的当期市价、企业价值变化的标准差等期 权变量在预测破产方面作用显著，当这些期权变量与盈利能力、现金流流动性、 利息相关变量综合运用时则效果更好。 综上所述，国外关于财务风险分析和预测模型的方法从单变量及财务比率定 性分析到依赖多变量财务比率再到依赖多变量和资本市场评价指标和资本市场理 论，朝动态化和精准定量化方向发展。这是和西方国家发达的证券市场和高度的 。m o s s m a n ，b e l l ，s w m t z , t u n i c a ne m p i r i c a lc o m p a r i s o no f b a n k r u p t c ym o d e l s j t h ef i n a n c i a l r e v i e w , 1 9 9 8 3 5 5 4 1 4 山东大学硕士学位论文 市场流动性相适应的，其无疑是更加精确的；但对于我国转轨经济而言，我国不 发达的证券市场和特殊市场结构决定的研究方法的选择在借鉴西方学者研究的基 础上应当适合我国的国情和实践。 2 1 2 国内研究概况 由于受证券市场发展的影响，国内对财务危机预警的研究起步较晚。最早是 吴世农、黄世忠( 1 9 8 6 ) 在 中国经济问题发表了一篇文章，首次在我国介绍了 企业破产的分析指标和预测模型。 1 9 9 0 年，国家自然科学基金委员会管理科学组 先后支持余廉等人从事企业预警研究，并于1 9 9 9 年出版了企业预警管理丛书。之 后我国学者真正开始了对财务预警的研究，并取得了一定的成果。 周首华、杨济华( 1 9 9 6 年) 。借鉴a l t m a n 的研究成果，在z 分数模型的基础上进 行改进，考虑了现金流量指标，选用1 9 7 7 1 9 9 0 年的6 2 家公司( 其中3 1 家破产公司 取自华尔街杂志索引，另外配对的3 1 家非破产公司取自c o m p u s t a t 会计数据库) ， 建立了f 分数模型，并以c o m p u s t a tp cp l u s 会计资料中1 9 9 0 年以来的4 1 6 0 家公司 数据作为检验样本进行了验证，其准确率高达7 0 ，但他们的研究对象却不是中国 的证券市场。 陈静( 1 9 9 9 年) 第一个对我国上市公司的财务困境进行预测，揭开了我国上市 公司财务危机预警研究的序幕。 1 陈静( 1 9 9 9 ) 陈静选取沪市、深市1 9 9 8 年的2 7 家s t 公司为企业失败样本，使用1 9 9 5 1 9 9 7 年的财务报表数据，进行单变量分析和多元判定分析。o 在单变量分析中，发现资 产负债率、流动比率、总资产收益率、营运资本比率对企业财务失败反映较为敏 感；在多元指标分析中，资产负债率、总资产收益率、净资产收益率、流动比率、 营运资本比率、总资产周转率6 个指标构建的判别模型在s t 发生的前3 年能较好地 进行预测。 2 张玲( 2 0 0 0 ) 张玲以1 2 0 家公司为研究对象，使用其中6 0 家公司( 3 0 家s t 公司，3 0 家绩优公 司) 被s t 前一年的数据，计算了1 5 个相关财务比率，得到了包含4 个变量的判别函 。吴世农黄世忠企业破产的分析指标和预测模型：i 】中国经济问题，1 9 8 6 。8 周首华杨济华i ，f 论财务危机的顾警分析f 分数模式 j 会计研究，1 9 9 6 ，8 3 陈静i 市公司财务恶化顾测的实证分析【j 。会计研究1 9 9 9 4 山东大学硕士学位论文 数： z = o 5 1 7 一o 4 6 x l - - 0 3 8 8 x 2 + 9 3 2 x 3 + 1 1 5 8 x 其中：x l = 负债总额资产总额( 1 l l j 资产负债率) x 2 = 营运资本资产总额 x 3 = 净利润平均资产总额( 即总资产利润率) = 留存收益资产总额。 判别法则：z 0 9 的为财务安全公司。这些临界判别值已通过未参加模型推 导分析的第二组样本( 6 0 家公司，包括2 1 家s t 公司和3 9 家非s t 公司) 的检验，并且 发现该模型具有超前4 年的预测效果。 3 高培业张道奎( 2 0 0 0 ) 高培业等对深$ 1 1 t i ! 上市企业进行财务失败判别研究，以1 9 9 7 年底企业能否按 时偿还银行贷款本息作为企业失败与否的判定标准，把研究样本按制造企业和非 制造企业分别进行研究建模，相关企业的财务数据根据1 9 9 7 年1 2 月3 1 日年度财务 报表选取，最后确定的企业失败判别模型为： z l = 1 1 5 + 1 0 1 x z + 5 9 7 x 3 + 1 4 6 x 4 5 1 7 x 。( i ) 乙= 一2 0 3 + 7 0 3 x l + 2 1 3 x 升5 8 6 x ，+ o 2 8 x 4 ( 11 ) 其中：z 和z ：分别为制造类企业和非制造类企业的健康指数。 x i = 营运资本总资产 ) ( 2 = 留存收益总资产 = 息税前利润总资产 x 4 = 销售收入总资产 x 3 = 总负债总资产 判别规则如下：当样本企业的z ，或z ：值大于0 ，则判定该样本为非失败企业， 如果小于0 则判定为失败企业。 该研究表明我i 蛋t l e 上市企业成功与否主要取决于负债比率( 对制造类企业) 、 营运资本比率( 对t t s f l 造类企业) 和获利能力回。 。张玲财务危机预臀分析判别模型f j 】数量经济技术绎济研究。2 0 0 0 ，a 。高培业张道奎企业失败判别模型实让研辱t 【j 1 统计研究，2 0 0 0 ，1 0 1 6 山东大学硕士学位论文 4 张爱民祝春山许丹健( 2 0 0 i ) 张爱民等9 8 0 家上市公司( 含4 0 家非s t 公司) 为样本，采用主成分分析法，根 据财务失败( 宜布被s t ) 前一年的数据，建立了如下预测模型( 财务失败前2 年、前3 年预测模型建立的方法、步骤相同) ： p s = 0 2 5 1 2 1 + 0 1 8 5 2 7 - , 2 + 0 1 7 3 3 2 3 + 0 1 5 7 7 2 4 + 0 1 5 6 3 2 2 z l = o 0 1 4 x l 一0 3 4 x 2 0 1 4 2 x 3 + 0 3 2 5 x 4 + o 1 2 5 ) ( 5 + o 1 7 2 x 舢6 3 9 x r i - o 3 6 2 ) ( 8 z 2 = 0 0 5 8 x 一0 0 5 8 x 2 - 0 2 4 7 ) 6 + o 0 4 4 x 4 + 0 4 6 9 x * + 0 7 5 3 x 6 - 0 0 3 3 x 7 - 0 0 5 2 x , z 3 = o 0 2 x l + o 9 9 2 x z + o 0 7 6 一o 0 1 9 一0 4 6 7 x 5 + 0 2 5 4 x 6 0 311 x 7 + o 0 9 6 x 8 2 - = 旬o 0 0 2 x t + o 0 1 6 x z + o 8 9 8 x 舢1 2 3 x + o ，2 6 2 x 5 - 0 3 3 2 x 6 0 0 6 3 x 7 0 0 7 7 x s 其中： a 一财务状况预测分值x i 一净资产收益率 z - 一成长能力一总资产利润率 五一偿债能力) ( 3 一销售利润率 z 3 一收益能力之总资产报酬率x 4 一总资产周转率 乙一收益能力之销售利润率一股东权益比 z ，一收益能力净资产收益率 ) ( 6 一流动比率 x ，一总资产增长率 ) ( 。一资本积累率 判定标准为：若p s 0 3 ，预测一年后该企业为非财务失败企业；若v s o 3 ， 预测一年后为财务失败企业。 5 吴世农卢贤义( 2 0 0 1 ) 他们选取y s t 样本公司7 0 家和相对应的非s t 样本公司7 0 家，s t 样本包括了从 1 9 9 8 2 0 0 0 年a 股市场发生s t 的全部公司( 剔除非正常的s t 公司) ，收集的样本数据 延至公司发生s t f i 口5 年。选用了多种研究方法，建立单变量判定模型和线性判定模 型、线性概率模型、l o g i s t i c 回归等三种多变量判定模型，比较各种模型在财务 困境预测中的效率，认为l o g i s t i c 回归模型在三种多变量模型中预测的准确性最 高 。 o 张爱民，祝存山，许丹健上市公珂财务失败的主成分预警模型及其实证研究 j 金融研究，2 0 0 1 ，3 o 吴世农，卢贤义我国上市公司财务困境的预测模型研究 j 经济研究2 0 0 1 ，6 1 7 山东大学硕士学位论文 同年，杨保安、季海针对判别分析方法在构建财务危机预警模型中存在的闯 题，最先运用b p 神经网络建立财务预警模型国。之后相继出现了粗神经网络( 柳炳 祥，2 0 0 2 ) 、基于模糊优选的神经网络( 周敏，2 0 0 2 ) 和人工神经网络( 刘洪，2 0 0 4 ) 财务预警模型；柳炳祥、盛昭翰( 2 0 0 3 ) 又提出了基于案例推理的财务危机预警系 统的初步构想，张林( 2 0 0 4 ) 也对此进行了相关探讨。 2 2 财务预警模型述评 上述各种财务预警模型都有一个共同点，即在模型中都运用了会计数据和财 务比率。其原因是，债务契约、贷款协议、信用评级等都采用这些数据和比率来 评价公司的偿债能力，并限制管理人员的行动。如果公司违反协议，会使公司承 受极高的违约成本，甚至会导致公司的破产。不过，需要指出的是，违反契约和 公司破产并没有必然的联系，破产也不是会计数据和财务比率恶化的必然结果。 客观地讲，这些模型都存在着一定的局限性。 1 模型缺乏理论上的依据 这些模型都是通过实证研究得到的，由于缺乏理论上的指导，研究人员在选 择变量时就会受到自身价值判断的影响。o 2 财务预警模型会受到样本选择范围和样本时间区间的限制 研究发现不同的样本选择范围和不同的时间区间所得出的预警模型存在很大 的差异。在样本的选择范围上会受到不同国家和地区、不同行业的限制；在样本 的时自j 选择上，也会受到数据的完整性和研究区间的影响。 3 模型的变量没有考虑非量化因素 这些模型的变量只涉及到会计数据和财务比率，没有考虑非量化 上，非量化因素要比财务指标在揭露企业财务状况方面可能更为可靠 此，企业财务预警模型既要涉及到定量信息，也要涉及到定性信息， 更为完备的反映企业面貌。 4 模型的正确性和预测精度 因素。事实 、有效。因 这样才能够 。杨保安，季海基于人t 神经嘲络的银行贷款风险顾警研究 j 系统t 程理论j 实践，2 0 0 1 ，2 1 ( 5 ) ：7 0 7 4 。张呜，张艳，程涛企业财务顾警研究前沿北京：中国财政经济；l ；版社，2 0 0 4 1 8 山东大学硕士学位论文 由于不同的模型都需要不同的前提条件，例如，自变量要服从正态分布、样 本要求等协方差，而事实上很多时候这些条件并不能得到满足。很多研究都是直 接假定样本和自变量符合条件，从这一角度来说，我们所建立的模型大多是在近 似条件下成立的，这必然会影响到模型的正确性和预测精度。 山东大学硕士学位论文 第3 章财务预警模型的理论基础 3 1 财务危机概念界定 3 1 1 国外对财务危机的定义 财务危机( f i n a n c i a lc r i s i s ) 又称为财务困境( f i n a n c i a ld i s t r e s s ) ，最为 严重的财务危机就是破产。企业因财务危机导致破产实际上是一种违约行为，所 以财务危机又可称为“违约风险”( d e f a u l o tr i s k ) ( d o 国外大多数学者对财务危 机的研究都是从企业破产着手的，美国是最早对财务危机进行深入研究的国家， 后来日本、加拿大、澳大利亚等国家也开始对财务危机进行研究。对于财务危机 的定义，不同的研究者有不同的观点。 1 在b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 的研究中，b e a v e r 以5 9 家破产公司、1 6 家拖欠优先股股利 公司和3 家拖欠债务的公司为研究对象。因此，b e a v e r 把破产、拖欠优先股股利、 拖欠债务界定为财务危机。 2 h l t m a n ( 1 9 6 8 ) 认为，公司在破产前要经历三个阶段：失败阶段、无力偿还 债务阶段和破产阶段。而在这三个阶段中，失败阶段是出现财务危机的开端，而 无力偿还债务阶段则表明公司己经进入财务危机状态了。 3 d e a k i n ( 1 9 7 2 ) 则把财务危机公司界定在“仅包括破产、无力偿还债务或为 债权人利益而己经进行清算的公司”o 。 4 g i r o u x 和w i g g i n s