（会计学专业论文）我国制造业上市公司财务危机预警研究 (2).pdf

南京航空航天大学硕士学位论文 i 摘 要 公司财务危机预警研究在国内外均受到高度关注，它不仅具有较高的学术价值，而且具有 广泛的应用价值。随着我国资本市场的快速发展，市场上不确定因素的增多，公司的财务风险 问题愈加突出，制造业上市公司陷入财务危机的案例也越来越多。在此背景下，财务危机已成 为企业利益相关者需预测并应对的重要风险之一，加强对风险的预警和管理显得尤为重要。 本文主要包括以下六个部分： 第一章首先介绍了研究的背景和意义，提出本文的研究思路和方法。 第二章主要介绍了国内外的研究现状。 通过文献研究， 比较国内外财务危机预警研究成果。 第三章主要介绍了财务危机预警理论基础。 第四章介绍了建模的过程及分析。首先是样本的设计与选择，建立初步预警指标体系；接 着对数据分布状态进行 k-s 检验；然后，对财务预警指标进行均值差的显著性检验，通过因子 分析法对财务预警指标进行筛选，以剔除指标之间的相关性，减少变量维度；最后基于 logistic 回归分析建立财务危机预警模型得到了 95.9%的正确率，并得出在我国制造业上市公司陷入财 务危机的前 2 年，应付账款周转率、利息保障倍数和年报审计意见类型是最具判定和预报财务 危机信息含量的财务指标的结论。 第五章对预警模型进行检验，并对模型误判成本进行了分析。通过模型回判和选取的上证 180 交易型开放式指数证券投资基金（华安上证 180etf）持仓的 43 家健康制造业上市公司对 模型进行二次检验，来检验模型的有效性；通过误判成本分析，可知本文建立的模型在一定程 度上能够降低总体判误成本。 第六章是对本文的总结与展望。 关键词关键词：财务危机预警，logistic 回归，因子分析法，非参数检验 我国制造业上市公司财务危机预警研究 ii abstract at present, there are increasingly concerned about the financial crisis forecast at home and abroad. not only because it has high academic value, but also has extensive application value.with the rapid development of chinas capital market and the increase of the market uncertainties, the companys financial risk becomes significant. under this background, the financial crisis has become more important to the stakeholders. therefore, enhancing the forecasting and management of the risks is becoming especially important. there are five parts in this thesis: the first chapter introduces the background and significance of the research .then the paper puts forward the ideas and methods of this study. the second chapter mainly introduces the research presented both at home and abroad. through literature study, we compared the results of the financial crisis prediction at home and abroad. the third chapter introduces the theoretical basis for the financial crisis forecasting. the fourth chapter describes the process of modeling and analysis. firstly, we designed the sample and established the initial prediction index system.secondly, we conducted k-s test on the data distribution. thirdly, we made the mean difference significance test on the indicators of financial forecasts. by factor analysis, we selected indicators of financial projections to eliminate the correlation between them. at last, we constructed the forecasting model of the enterprises financial crisis by using the method of logistic regression analysis, and got the correct rate of 95.9%. from the research, we find that the three financial indicators including accounts payable turnover ratio, interest coverage ratio and the type of audit opinion play important roles in predicting the enterprises financial crisis. in the fifth chapter, we tested the prediction model and made analysis on the misclassification cost of it. then we did quadratic discriminant, and selected 43 healthy listed manufacturing companies held by 180etf to do the second test, to test the validity of the model. by misjudgment cost analysis, we can see the model established in this study can reduce the overall sub-error cost to some extent. the sixth chapter is a summary of this article and prospects. keywords: financial distress warning, logistic regression, factor analysis, non-parametric test 南京航空航天大学硕士学位论文 v 图表清单 图 1.1 技术路线.7 图 2.1 风险评估图.12 图 2.2 “四阶段症状”分析法.13 图 3.2 两组样本财务特征差异性分析.26 表 3.1 2010 年沪深 a 股上市公司基本情况汇总表.19 表 3.2 基础财务指标体系.21 表 3.3 非财务指标体系.24 表 3.4 kmo 和 bartlett 的检验 .28 表 3.5 total variance explained .29 表 3.6 rotated component matrixa.30 表 3.7 variables in the equationd .32 表 3.8 伪 r2统计量.34 表 3.9 hosmer - lemeshow 检验表.34 表 4.1 logistic 回归模型的预警分类表.35 表 4.2 样本检验结果.36 表 4.3 离群者预警指标及误判情况汇总.37 表 4.4 logistic 回归分界点及错误率分析.39 承诺书 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外， 本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。 对本论文所 涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体， 均已在文中以明确方式标 明。 本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件， 允许 论文被查阅和借阅,可以将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。 (保密的学位论文在解密后适用本承诺书) 作者签名： 日 期： 南京航空航天大学硕士学位论文 1 第一章 绪论 1.1 研究背景和意义 近年来，随着我国证券市场的快速发展，证券投资方式已经逐渐被社会大众所接受，参与 证券市场的投资者日益增多，据资料统计，截止 2009 年 12 月 31 日，沪深两市账户总数达到 1.72 亿户，广泛的社会参与既为上市公司提供了一定的资金来源，为证券市场提供了巨大的动 力和能量，又为自己带来了投资收益。在上市公司中，制造业上市公司占 57.41%，制造业上市 公司在中国股市起着举足轻重的作用。 但据中国证监会统计资料显示，制造业上市公司的亏损面和亏损额有逐年增加的趋势。根 据中国证券报数据中心统计，截至 2009 年 3 月 5 日，共有 9 家有色金属公司公布年报，全年合 计实现归属于母公司净利润 23.9 亿元，比 2007 年的 26.15 亿元下降 8.6%。而第四季度，上述 9 家公司四季度共计亏损 4.6 亿元，比 2007 年 6.56 亿元的盈利大幅下降 170.7%。化工行业已 披露年报的公司有 26 家，有 12 家四季度亏损，其中亏损额过亿元的是 st 金化、*st 马龙和 云维股份。而据初步统计显示，在 2010 年 a 股上市公司被特别处理的公司中，制造业 st 公司 占 61.81%。 市场退出机制是市场经济体系的一项主要内容，我国自 80 年代中期以来，就企业破产、上 市公司退市方面制定了一系列的法律法规。在上市公司方面，中国证监会于 1998 年 3 月 16 日 公布了证监字19986 号文件， 通知要求对“财务状况异常”或者“其他状况异常”的公司 股票实行股票特别处理(special treatment， 简称 “st” )。 2003 年 4 月 4 日沪深交易所发布了 关 于对存在股票终止上市风险公司加强风险警示等相关问题的通知 ， 于 2003 年 5 月 12 日起实施 退市风险警示制度，对存在终止上市可能性的公司，在其代码前加以*st 进行标识。自“特别 处理”实行以来，沪深两市的 st 公司屡见不鲜。这些制度实施的不仅给上市公司，更是给即 将陷入危机的公司敲响了警钟。公司的财务危机不但会影响企业自身的生存和发展，而且会影 响整个市场的投资价值和投资者对市场的信心，关系到投资者、债权人等相关者的经济利益。 而制造业处于国家工业的中心地位，是国民经济持续发展的基础，制造业的发展对我国经 济保持平稳快速增长起着举足轻重的作用。而随着我国改革开放的不断深化，企业必须面对日 趋激烈的市场竞争。在激烈的竞争环境下，每个企业都面临着巨大的生存压力，风险的失察、 管理的失误等等，都可能将企业引入困境，陷入财务危机，使得投资者、债权人、经营者等多 方利益人遭受巨大损失。介于制造业的独特的经济地位，企业财务危机一旦发生被特别处理 （st） ，则会带来不可估量的损失。 财务危机预警模型可以为制造业上市公司各相关利益者提供了一个实用和有效的工具。对 我国制造业上市公司财务危机预警研究 2 我国制造业上市公司财务危机预警进行研究，构建一个有效适用、反应灵敏的财务危机预警模 型，准确地预报制造业上市公司未来的财务风险敞口情况对市场各参与方有着十分重要的现实 意义。 1.2 文献综述 1.2.1 财务危机界定及成因研究 （1）有关财务危机界定及成因的国外研究现状 在财务危机的界定方面，1996 年 beaver 将财务危机定义为未支付优先股股息、宣告破产、 银行透支、公司债券违约四个方面1。altman(1993)则将财务危机分为四种情况进行规范：一是 违约，二是缺乏偿付能力，包括破产意义上和技术上的无力偿付，三是破产，四是经营失败 2。 coats 和 fant(1993)使用注册会计师发表拒绝表示意见审计报告来判断企业是否陷于财务危机 3。 许多管理学领域的学者对破产原因和征兆的理论进行了一系列的研究。他们大多数都将管 理失误作为公司经营失败的主要原因，例如，管理权过分集中，缺乏内控机制，对环境变化反 应过慢， 过度依赖债务融资等。 具有代表性的包括 slatter （1984） ， laitinen(1991)， pratten （1991） 等等。 slatter（1984）研究了一系列破产的公司。在他的研究中发现，破产公司和其他公司最为 显著的差异是破产公司不能应对好价格竞争，成本结构不合理，公司规模太小，无法有效利用 规模经济效益4。 laitinen(1991)从财务管理角度出发，指出错误的财务管理手段和政策往往会导致企业陷入 经营失败5。 patten（1991）也找出一些可能使公司破产的因素，包括： （1）竞争、环境、技术的发展变 化； （2）经济环境的变化； （3）发展速度过快，公司从内部资金上和外部融资上无法筹集到经 营所需的资金。 （4）管理上的失败6。 （2）有关财务危机界定及成因的国内研究现状 胡汝银(2003) 依据中国股市情况，将特别处理和特别转让作为企业陷入危机的标志。他从 宏观和微观两个层面分别对上市公司成败的影响因素进行研究，并从市场环境、治理机制、产 业结构等方面提出对策建议7。 吕长江、徐丽莉、周琳(2004)将财务困境和财务破产相区别，不是以 st 或非 st 作为衡量 企业是否会陷入财务危机的标准， 而是提出用流动比率2.99 时，说明企业财务状况较好；z1.81， 表明企业破产风险较大；z 值处于 1.81-2.99 之间，企业财务十分不稳定，因此称之为“灰色地 带” 。 多元线性模型趋向于综合，更注重企业盈利能力的影响，且能够把财务风险概括在某一范 围内，这是其一大优势。且多元线性模型统计结果可以比较直观地得到解释。但是其假设条件 是变量服从多元正态分布，两组样本的协方差矩阵相等很难满足，如果在近似前提条件下使用 判别分析模型，则会降低预警模型的精度。 多元逻辑模型(logistic 模型) 南京航空航天大学硕士学位论文 15 logistic 回归方法建立的模型，是一种非线性概率模型。其反应函数呈现倒 s 型或是 s 型， 且函数值为概率值，均落于 0 到 1 之间，易于对结果进行解释。由于其因变量是分类变量只有 0 和 1 两个取值，我们设定当因变量为 1 时表示上市公司陷入财务危机，当因变量取 0 时表示 上市公司没有陷入财务危机。我们最终要计算的是事件发生与否的概率，即因变量取 0 或 1 的 概率。logistic 回归的假设前提为：因变量是二分类变量；数据必须来自随机样本；自变 量之间无多重共线性；因变量被假定为 k 个自变量的函数，因变量与自变量之间是非线性关 系。下面对该模型的理论部分进行探讨。 将制造业上市公司财务危机发生的条件概率设为(1/) iii yxpp=，将得到下列 logistic 回归模型： () 1 11 i ii a bx i a bxa bx e p ee + + = + (2.2) 其中， i p为第i个案例发生事件的概率，在本文中即为制造业上市公司发生财务危机的概 率。它是由解释变量 i x构成的非线性函数（non-linear function） ，可以转化为线性函数（linear function） ，过程为： 首先，定义不发生事件的条件概率： 1 11 11 i ii a bx i a bxa bx e p ee + + = = + (2.3) 则上市公司财务危机事件发生比（odds） ： 1 i a bx i i p e p + = (2.4) 由于 00.5，不能否定原假设，即认为模型能够很好地拟合原始数据。 表 3.9 hosmer - lemeshow 检验表 hosmer and lemeshow test step chi-square df sig. 1 .000 0 . 2 2.414 8 .966 3 3.035 8 .932 南京航空航天大学硕士学位论文 35 第四章 预警模型的检验及误判成本分析 4.1 预警模型的回判检验 我们利用开发样本对模型进行回判，为保持一致性，分类标准值也取 0.5。回判结果见表 4.1。可见，利用 logistic 回归的整体预警准确率达到了 95.5%，预警效果较好。具体来看，原 始数据里非 st 的 47 家企业（另外 6 家个别指标数据缺失检验剔除） ，经过模型判别有 45 家 （95.7%）仍判定为非 st 企业； 原始数据里的 50 家 st 公司（另外 3 家个别指标数据缺失检验剔除） ，经模型判别有 49 家 （98.0%）仍判定为 st 企业。即财务危机的 t-2 年，模型的判别一类错误率(财务危机企业判定 为非财务危机企业)为 2.0%，二类错误率（非财务危机企业判定为财务危机企业）为 4.3%，总 体的正确率为 96.9%。 表 4.1 logistic 回归模型的预警分类表 classification tablea predicted 是否st observed 0 1 percentage correct 0 46 1 97.9 是否st 1 19 31 62.0 step 1 overall percentage 79.4 0 44 3 93.6 是否st 1 5 45 90.0 step 2 overall percentage 91.8 0 45 2 95.7 是否st 1 1 49 98.0 step 3 overall percentage 96.9 注：a. the cut value is .500 一般来讲，采用 logistic 回归方法构建的模型进行预警时，如果得知某公司将出现财务危 机，这个推断的可信度高达 80%以上，而且能够找出多于 2/3 比例的确实会发生财务危机的公 司时，则可以说明模型较有效，能够用来进行预警。由本研究建立模型的检验结果可知，模型 我国制造业上市公司财务危机预警研究 36 预警的正确率达到 96.9%，远高于一般的要求水平，可见，构建的模型对于实际预警具有较高 的应用价值，可以用来做对制造业上上市公司进行财务危机预警，指导投资者、公司管理者及 其他利益相关者的具体实践。 4.2 预警模型的二次检验及分析 为检验建立模型的稳定性和预警效果，本研究将用检验样本对建立的模型进行检验。 本研究建立预警模型的目的就是为了对制造业上市公司是否会发生财务危机进行预测，根 据预警模型计算出企业发生财务危机的概率。如果计算得出的 p 值较大，则可判定该公司发生 财务危机的概率较大；如果计算得出的 p 值很小，则可以认为该公司经营业绩优秀，发生财务 危机的概率较小；若 p 值为 0，则可以认为公司经营安全，短时间（近 2 年）内不会发生财务 危机。 本研究选取了上证 180 交易型开放式指数证券投资基金（华安上证 180etf）持仓的 制造业上市公司对模型进行二次检验。2010 年华安上证 180etf 持仓的制造业上市公司共 48 家，剔除 5 家财务指标缺失的公司，采用剩余的 43 家公司对模型进行检验。在验证前，可以假 设计算得出的 p 值应小于 0.5。计算的具体结果见表 4.2，计算结果归纳如下（表 10） ： 表 4.2 样本检验结果 p 值 数量 比例 累计比例 0-0.001 24 55.81% 55.81% 0.001-0.01 4 9.30% 65.12% 0.01-0.1 8 18.60% 83.72% 0.1-0.5 3 6.98% 90.70% 0.5-1 4 9.30% 100% 由表 10 可见，在 43 家公司中 39 家公司的 p 值大于 0.5，即不会发生财务危机，预警的正 确率为 90.70%。通过二次检验，亦可验证建立的预警模型具有较高的精度。 根据本检验也可以判别出经营比较稳定的公司，例如 600519 贵州茅台、600111 包钢稀土、 600089 特变电工、600432 吉恩镍业、600690 青岛海尔等，p 值在 0.01-0.1，可以认为他们发生 财务危机的概率较小，安全边际较高。 600005 武钢股份、600096 云天化、600300 维维股份、600219 南山铝业这四家公司的 p 值 小于在 0.001-0.01 之间，可以认为他们发生财务危机的概率非常小，距离财务危机的边缘非常 远，安全边际非常高。 600010 包钢股份、600019 宝钢股份、600031 三一重工、600104 上海汽车、600150 中国船 舶、600162 香江控股、600166 福田汽车、600196 复星医药、600595 中孚实业、600664 哈药股 份、600879 航天电子 p 值均为 0.000，表明这些公司近两年内根本不可能发生财务危机。 南京航空航天大学硕士学位论文 37 4.3 离群者诊断及模型的适用性分析 在 106 家样本企业中，除因个别指标缺失被模型按检验剔除的 9 家企业外，模型共判错了 3 家，即将 1 家 st 公司误判为非 st 公司；2 家非 st 公司误判为 st 公司，具体见表 4.3： 表 4.3 离群者预警指标及误判情况汇总 股票代码 股票名称 是否st 年报审计 意见类型 x3 应付账 款周转 率c 利息保障 倍数 p（财务 危机 概率） 误判 情况 600299 *st新材 1 1 12.11570.4646 0.26 误判为非 st 600277 赤天化 0 1 2.6051 -0.3689 0.87 误判为 st 600746 江苏索普 0 1 9.9072 -1.0856 0.93 误判为 st 由上节分析可知，企业应付账款周转率愈高，企业被判为 st 公司的可能性愈大；利息保 障倍数愈大，企业被判为 st 公司的可能性也愈大。对于此三家离群公司，从财务指标来讲： *st 新材，08 年应付账款水平一般，而主营业务成本较大，使得应付账款周转率较大，在 53 家 st 企业中排列第 3 位；利润总额和利息均为负值，使得利息保障倍数为正且较大，排列 第 3 位，加上年报审计意见类型为标准审计意见，三者综合作用，使得模型判断错误，将其判 为非 st 公司。 赤天化，因为 07 年应付账款较大，使得 07、08 年两年平均应付账款较大，进而使得应付 账款周转率过低，在 53 家非 st 上市公司，应付账款周转率最小。加上利息保障倍数为负，使 得公式计算的 p 值小于 0.5，模型将其误判为 st 公司。 江苏索普，2008年利润总额为-2489.88万元，使得利息保障倍数为负，导致公式计算的p值 小于0.5，模型将其误判为st公司。 因此在应用模型时， 应注意对于应付账款周转率指标， 考虑是否因为营业成本过大而引起， 若是，则不适用此模型进行财务危机预警；对于利息保障倍数，应注意是否因为利润总额和利 息均为负值而导致的利息保证倍数为正，若是，则不适用此模型进行财务危机预警。对于用到 前一年份数值时，应注意其值是否特别异常；若是，则不适用此模型进行预警。 4.4 模型误判成本分析 4.4.1 模型误判成本 本研究所指的误判成本可以分为两类：第一类误判成本是指财务危机企业判别为非财务危 机企业所产生的成本，第二类误判成本是指将非财务危机企业判别为财务危机企业所产生的成 我国制造业上市公司财务危机预警研究 38 本。国内已有的研究往往按照误判成本相等的原则来对待第一类误判成本和第二类误判成本。 但国外部分学者早已经提出，两类误判成本在现实中是有差别的。sinkcy(1975) 35指出，这两 类错误成本的差别很大，但很难测量。他认为，将一个财务危机公司判别为非财务危机公司的 成本，远大于把一个非财务危机公司误判成财务危机公司的成本。因此，总体错误率较低而一 类错误率较高的误判成本，可能要比总体错误率高但是一类错误率低的误判成本高。国外采用 相对成本法来克服这两类错误成本计量困难问题，即用第一类误判成本比第二类误判成本。 hopwood 等（1989）通过运用 1：1、10：1、20：1、30： 1、40：1 和 50：1 五种程度的 相对成本比率 （一类错误成本/二类错误成本） 来证明相对成本比率的计量程度36。 根据 hopwood 等的思路，我们采用下面的公式来分析总体相对成本： 总体误判成本 c=(p*c) + (p*c) (4.1) 其中：p为一类错误率；p为二类错误率；c为一类相对错误成本=一类错误成本/（一 类错误成本+二类错误成本） ；c为二类相对错误成本=二类相对错误成本/（一类错误成本+二 类错误成本） 。 根据 4.3 节的预警模型结果，有： c = 2% *c+4.3%* c = c(2% *c/ c+4.3%) (4.2) 一般来讲，总体错误成本较低的模型比总体错误成本较高的模型更应该被人们接受。由公 式可见，相对成本比率愈大即一类错误与二类错误的成本比愈大，总体误判成本就愈大。可见， 加强对一类错误成本的控制可以有效地提高企业财务危机的预警效果。建立的模型中，一类错 误的概率（2%）小于二类错误概率（4.3%） ，在一定程度上降低了总体判误成本。 此外，在既定的相对成本水平下，可以考虑对 logistic 回归的分解点做深入的分析，以降 低判错成本。 4.4.2 logistics 分界点分析 logistics 分界点是我们用来判断企业是否会发生财务危机的依据。值得一提的是，分界点 的取值不影响具体的预警模型，只是作为判断企业是财务危机公司还是非财务危机公司的一个 标准。显然，这个标准的选取同预警模型一样，对判断企业是否会发生财务危机处于同样重要 的地位。 我们取分界点 0.1-0.9 来分析随着 logistic 回归的分界点的变化，各类错误及总体错误率的 变化趋势。详见表 4.4： 南京航空航天大学硕士学位论文 39 表 4.4 logistic 回归分界点及错误率分析 分界点 一类错误 p 二类错误 p 总体错误率 0.9 18% 2.1% 10.3% 0.8 12% 4.3% 8.2% 0.7 10% 4.3% 7.2% 0.6 2% 4.3% 4.1% 0.5 2% 4.3% 4.1% 0.4 2% 4.3% 4.1% 0.3 2% 4.3% 4.1% 0.2 0% 4.3% 2.1% 0.1 0% 10.6% 5.2% 可见，随着分界点的减小，一类错误率逐渐降低，二类错误率逐渐增加，总体错误率则呈 现先减小后增加的趋势。倘若，一类错误和二类错误的判误成本相等，则选择总体错误率最低 的点 0.2 作为 logistics 回归的分界点。但实际上，一类错误的成本较二类错误的成本大的多， 应结合一类错误和二类错误的成本，选取最优的分界点。在本模型中当分界点取 0.2 时，可使 得总体错误率及总体误判成本最低。 一般来讲，由于一类错误的产生的后果大于二类错误，因此，应加强对一类错误水平的控 制，尽量选择较低水平的分界点。 我国制造业上市公司财务危机预警研究 40 第五章 总结与展望 本部分首先说明了本研究的结论，并指明了模型的应用时应注意的问题，最后说明对财务 危机预警建模进行了展望。 5.1 实证总结 5.1.1 有关财务危机预警指标的结论 （1）我国制造业上市公司的大部分财务指标不符合正态分布。 （2）我国制造业上市公司的财务指标包含着财务危机的信息，因此可用其对公司财务危机 进行预警。 （3） 由非参数检验可知，大部分反映财务特征的指标在两组群体之间存在显著性差异，财 务指标对非财务危机公司和财务危机公司有着较好的判别能力。财务指标包含着企业是否发生 财务危机的信息，可以用来对财务危机进行预警。其中，反映短期偿债能力、盈利能力、风险 水平和发展能力四个财务特征的指标在两组群体间差异尤为显著，他们在判别财务危机和非财 务危机企业具有较好的效果。 （4）本文所选的 105 个财务指标中，通过因子分析提取 9 个因子能够较好的涵盖财务信息 的指标。这 9 个因子分别为长期偿债能力因子 1，盈利能力因子 1，长期偿债能力因子 2，盈利 能力因子 2，营运能力因子 1，现金流量能力因子 1，发展能力因子 1，营运能力因子 2，股东 获利能力因子 1。这 9 个因子在 9 个财务指标的负载最大的财务指标：资产负债率、全面摊薄 扣除非经常损益后的净资产收益率（%） 、利息保障倍数、 息前税后利润、应付账款周转率、 企业自由现金流、应计项目、资本密集度、p/cf 涵盖了财务指标的大部分信息。 （5）在我国制造业上市公司陷入财务危机的前 2 年，本文所选的 105 个财务指标中有 3 个 指标最具判定和预报财务危机的信息含量，这三个指标分别为应付账款周转率、利息保障倍数 和年报审计意见类型。这三个指标具有较好的解释能力和较强的预警能力，并具有一定的超前 性，因此管理层应予以重点关注。 （6）非财务指标在对制造业上市公司的财务危机预警过程中起到重要作用。在非参数检验 过程中，股权集中度、年报审计意见类型、董事长和总经理二位一体性，非财务指标的信息含 量在两组样本间存在显著性差异；在最终建立的财务危机预警模型中的解释变量之一年报 审计意见类型，亦更有利地说明非财务指标在制造业上市公司的财务危机预警过程中的重要贡 献作用。 南京航空航天大学硕士学位论文 41 5.1.2 有关预警模型评价的结论 （1）本文用因子分析筛选变量， kmo 值超过了 0.8，选取的指标作因子分析十分合适。 变量的成功筛选为预警模型的精度提供了有效保证。 （2）基于 logistic 回归分析建立了判断我国制造业上市公司的财务风险预警模型，通过检 验知模型能够很好地拟合原始数据，模型整体非常有效。 （3）利用这个模型进行了回判，得到了 95.9%的正确率；通过检验样本的二次检验，取得 了 90.70%的正确率。st 公司的判别率较高，且所选用的研究变量能从上市公司公开披露的已 审计年报中计算获得，具有一定的可操作性。 （4）建立的模型中，一类错误的概率（2%）小于二类错误概率（4.3%） ，由总体误判成本 的公式可知，本研究建立的模型在一定程度上能够降低总体判误成本。本研究构建的模型对于 实际预警具有较高的应用价值，可以用来做对制造业上上市公司进行财务危机预警，指导投资 者、公司经营者及其他利益相关者的实践活动。 5.1.3 预警模型使用时应注意的问题 财务危机预警就是在财务危机处于萌芽阶段时就及时地发现，防微杜渐。所以本文采用 logistic 回归方法建立了制造业上市公司财务危机预警模型， 但在应用模型对企业的财务危机进 行预警时，需要注意以下一些问题： 首先，本研究所建立的模型不但可以判别即将发生财务危机的公司，同时也可以判别业绩 优良的公司。投资者、债权人等在进行决策的时候不仅仅是要关注那些即将发生财务危机的公 司，而很大程度上是要找到具有投资价值的公司。因为债权人的主要目的是收回贷款本金和利 息，投资者的主要目的就是提高投资的报酬率。所以，通过本模型可以判别出破产概率较小、 距离财务危机的边缘较远的公司，选择这样的公司作为放款对象或作为投资的目标，将很大的 降低贷款的坏账率和提高投资的报酬率。 其次，对制造业上市公司进行财务危机预警应把定性研究和定量研究的方法结合起来。本 文进行的研究属于定量研究的方法。定量研究虽然能够保证指标的准确性和客观性，但因为企 业所处客观环境的不同、评价标准的差异等约束，很难适于所有的应用。定性分析是在报表分 析的基础上，加上专业人员的经验分析，可以补充定量分析的不足。何况对管理而言，其自身 是一种艺术， 不能用绝对理性的方式加以限制。 在定量研究的基础上加上管理人员的专业判断， 将大大的提高预警的准确率。 再次，在具体应用本模型时，应注意指标的异常取值对模型预警结果的影响。对于应付账 款周转率指标，考虑是否因为营业成本过大而引起，若是，则不适用此模型进行财务危机预警； 对于利息保障倍数，应注意是否因为利润总额和利息均为负值而导致的利息保证倍数为正，若 是，则不适用此模型进行财务危机预警。对于用到前一年份数值时，应注意其值是否特别异常； 我国制造业上市公司财务危机预警研究 42 若是，则不适用此模型进行预警。 最后，企业发生财务危机，虽然可以反映在财务指标中，但更深层的原因可能是企业的战 略运用的好坏、企业经营者素质的高低等因素的影响，还可能是受行业周期性因素的影响。所 以要准确地对制造业企业财务危机进行预警需要从各个方面综合加以分析， 以便得出最佳结论。 5.2 本文的贡献及研究的不足 5.2.1 本文的贡献 （1）指标的选择。本文在参考国泰安数据库（gta）中国上市公司财务指标分析数据 库，借鉴标准普尔公司采用的评级财务指标和国内外这一领域前期的研究成果的基础上确定了 反应企业短期偿债能力、营运能力、长期偿债能力、盈利能力、风险承受能力、股东获利能力、 现金流量能力、发展能力等 8 大方面财务指标，全方位了解、准确捕捉上市公司安全、营运、 收益和成长等各方各面的状况；同时引入了非财务变量，建立了比较全面的财务危机预警指标 体系。 （2）将因子分析与 logistic 回归结合起来，是本文的一项创新点。这种处理避免了以前研 究只是根据经验主观选择财务指标这一缺点。人为经验选择指标可能会漏掉对企业财务状况有 重要信息含量的指标。而因子分析方法则能在降维、简化的同时，最大程度上保留原有指标的 信息，此外也克服了自变量间的多重共线性问题，明显改善了 logistic 回归方法应用的规范性 和严谨性，在一定程度上提高了国内财务危机预警研究的方法水平。 5.2.2 研究的不足 （1）财务报表的真实性。 本研究进行财务危机预警所依据数据均来自于上市公司财务报表，财务报表有被粉饰的可 能性，虽然财务报表需经注册会计师的审计，但所建立的预警模型不能对财务数据的真伪性进 行鉴别。由于上市公司披露的财务数据不一定是真实的，所以可能导致模型预警的偏差。 （2）计量方法的局限性 本文主要采用了 logistic 回归分析方法建立预警模型， 可能在建模的过程中也有不足之处。 此外，可以开发其他方法如 bp 神经网络、多元判别分析进行建立预警模型，对预警精度进行 比较研究，更适合的模型进行预警。本文意在完整应用 logistic 方法建模，加上出于篇幅考虑， 没有进行模型的比较。 5.3 展望 随着我国证券市场的发展，对上市公司财务危机预警研究将越来越深入，主要表现在： （1）目前被实施特别处理的上市公司比比皆是，而仅仅采用是否被实施 st 或*st 作为判 断公司是否属于财务危机公司的标准虽然比较易行，但缺少科学的依据。因此如何更为科学地 南京航空航天大学硕士学位论文 43 界定财务危机公司和非财务危机公司，是目前进行财务危机预警研究的一个当务之急。 （2）一般认为，一类错误的成本大于二类错误的成本，因此研究中普遍倾向于降低第一类 错误的比率即降低将财务危机公司误判为非财务危机公司的比率， 便于公司的经营者、 投资者、 债权人及其他利益相关者及时调整策略使公司规避因陷入财务危机带来的损失。但对投资者而 言，因第一类错误减低而引起的第二类误判比率的提高，将有可能使其错失良好的投资机会。 如何衡量这两类误判所带来的损失， 以及在这两者之间如何做好平衡也是今后研究的一个方向。 由于本人水平有限，对论文中的有关问题的认识还不够深入、全面，研究问题的方法有待 于改进，获取的信息和资料也受到一定程度的限制。因此，论文中难免有缺陷和不足之处，敬 请各位老师和同学批评指正，以便进一步改进。 我国制造业上市公司财务危机预警研究 44 参考文献 1beaver. w.h. financial ratios as predictors of failurej. journal of accounting research (supplement),1966