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企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 摘要 上市公司财务失败往往导致我闰证券市场投资人遭受巨大的投资 损失，姻傣准礁，低成本地预测并回避可能出现财务失败的上市公司成 为投资人共同面临的问题。本文在借鉴国内外企业财务失败预测研究经 验以及a l t m a n 教授豹z 指标等著名预测模型的基磴上，将我国沪、深诱 地汪券交易所中实行股鬃特别处理的上市公司( 即s t 公司) 界定为财务 失败企业，并选取1 9 9 8 年至2 0 0 2 年期间实施过股票特别处理的9 5 家 s t 公司以及与之相对应的9 5 家非s t 公司作为研究样本，利用统计学方 法对样本公司特别处理蓠2 4 年的财务数据进行实证研究。在实证磷究 中，本文通过单因素分析检验了单一财务指标对企业财务失败的综合判 别能力并分析了各财务指标的判别能力的稳定性及近年来的变化趋势； 通过f i s h e r 多元线性判别分析和主成分分析两种方法寻找适合于我国 上市公司财务失败预测模型的财务指标体系，分析了指标体系表现出的 特点，建立了相应的预测模型并检测了预测模型的辨别能力。此外，本 文还通过实证结果对上述三种统计方法在建立我国上市公司财务失败预 测模型中的应用情况进行了分析和比较。 关键词：财务失败，预测模型，判别分析，主成分分析 r e s e a r c ho na p p l i c a t i o no fc o r p o r a t ef i n a n c l a l d i s t r e s sp r e d i c i i n gm o d e l sw i t he m p i r l c a ld a t a f r o mc hin e s es t o c km a r k e t a b s t r a c t f i n a n c i a ld i s t r e s so fl i s t e dc o m p a n i e su s u a l l ym a k e si n v e s t o r s s u f f e r e df r o ms h o c k i n gb i gl o s si nd o m e s t i cs t o c km a r k e t ，s o p r e d i c t i n gf i n a n c i a l l yd i s t r e s s e dc o m p a n i e sw i t hc o n s i d e r a b l e a c c u r a c ya n di nl o w c o s tw a yw i l lb e n e f i ta l li n v e s t o r sf r o m a v o i d i n gi n v e s t m e n t si ns u c hc o m p a n i e s o nt h eb a s i so faw i d e r e f e r e n c et oo t h e rr e s e a r c h e sa n dw e l l - k n o w nm o d e l s ，1 i k e a l t m a n sz - - s c o r e ，o nf i n a n c i a lf a l l u r ep r e d i c t i o nh o m ea n d a b r o a d ，t h i sp a p e rs e l e c t sas a m p l eo f9 5f a i l e dc o m p a n i e s ( w h o e s s t o c k sa r eo ru s e dt ob es p e c i a l l yt r e a t e di nc h i n e s es t o c km a r k e t f r o m1 9 9 8t o2 0 0 2 ) a l o n gw i t h9 5n o n f a i l e dc o m p a n i e s ，u s e s s t a t i s t i c a lt o o l st oi n v e s t i g a t ef i n a n c i a ld a t a2t o4y e a r sp r i o r t of i n a n c i a ld i s t r e s so ft h es a m p l ec o m p a n i e s i nt h ee m p i r i c a l s t u d y 。u n i v a r i a t ed i s c r i m i n a n ta n a l y s i si sa p p l i e dt od i s c o v e r t h eg e n e r a li d e n t i f i c a t i o na b i l i t yo fi n d i v i d u a lf i n a n c i a lr a t i o a n dt h et e n d e n c yo ft h e i rc h a n g e si nr e c e n ty e a r s ；f i s h e r m u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a n t a n a l y s i s a n d p r i n g i p a lc o m p o n e n t s a n a l y s i sa r ea p p l i e dt oe x t r a c tt h eo p t i m i s e db o d yo ff i n a n c i a l p r e d i c t o r ss u i t a b l ef o rd o m e s t i cs t o c km a r k e ta n dc o n s t r u c tn e w p r e d i c t i n gm o d e l s t h i sp a p e ra l s od i s c u s s e st h ec h a r a c t e r i s t i c s o ft h eb e s tp r e d i c t o r s ，e x a mt h ep r e d i c t i n ga c c u r a c yo fa 1 1t h e m o d e l sa n dc o m p a r e st h ea b o v e3s t a t i s t i c a lm e t h o d si na ne m p i r i c a l w a y k e y w o r d s ：f i n a n c i a ld i s t r e s s ，p r e d i c t i n gm o d e l ，d i s c r i m i n a n t a n a l y s i s ，p r i n c i p a lc o m p o n e n t sa n a l y s i s 上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许 论文被查阅和借阅。本人授权上海交通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、缩印或扫描等复制 手段保存和汇编本学位论文。 保密瓯在。乙年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密口。 ( 请在以上方框内打“4 ”) 学位论文作者签名舨指导教师锦歃多镑 日期邑2 ，雹等2 月f , a 目 上海交通大学 学位论文原创性声明 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 进行研究工作所取得的成果。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作品成果。对本文的研究 做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意 识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 上海交透大学m b a 学慢论文垒韭辫务失致颓测模型簌我蓬上枣公司黪藏熙研究 前富 1 9 9 0 牟和1 9 9 1 年上海证券交易所和深圳| 证券交易所的成立标志糟我国证券市场的诞生，短 短十多霉，国内证券牵场( 龙箕是黢票带场) 熬袈模笈袋迅速。毽掺为一个藜兴市场，我国段票 市场价格波动较大，投资入面临较大辩投资风险。这中间固然涉及谣努市场建设的备个方面，如 市场有效的监管，信息燧明度等等，但我国上市公司经营能力较弱，撒利水平不稳定才是问题的 根本。以股票特别处理( s p e c i a lt r e a t m e n t ，简称s t ) 的上市公司为例，自1 9 9 8 年3 月1 6 日 孛国程熬会矮毒美予上帝公霹凝嚣异零蠲簿豹黢票黪别楚理方式豹避缎攫亲，我鬻每年枣于 财务状况不佳新增的辨公司数量基本都超过嚣“摘耩”公司的数璧，s t 公司总数黛不断上升的 趋势，而且增速似有加快的迹象( 图i ) 。 注：数据未包括”公司和已退市的公司 n o t e ：t h e d a m “c l a d e p t ( p a r t a c u l a t t r a n s f e r ) c o m p a n i e s 8 瓣8 节目$ t h a t a r e n o l c c j g e x h s f 嬲一 图1 近年沪滚殷市s t 公司教量变动情况( 单位：家) f i g 1 n u m b e r o f s tc o m p a n i e sl i s t e di nd o m e s t i cs t o c km a r k e ti nr e c e n ty e a r s 从我豳证券市场的实例来看，上市公司股票特别处理制度推出之借，不少公司的股价往往在 其特别处理前后大幅下挫。以2 0 0 2 年上海和深圳市场备一家s t 公司( 6 0 0 8 4 2 、0 0 0 8 8 5 ) 为例，其 敷价在其煮枣被特别处理嚣静6 个胃内跌揠分别达到2 7 9 9 7 6 和3 0 3 3 ，分别是周期沪、深投市 上海交通大学m b a 学位论文企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 综合指数跌幅的5 1 6 倍和4 6 8 倍，投资人蒙受巨大损失。特别是2 0 0 1 年1 1 月3 0 日，中国证 监会发布亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法( 修订) ，拉开了我国上市公司退市的序 幕，目前已有6 家公司被停止上市，s t 公司作为一个群体，其处境和风险自是不言而喻。 此外，由于我国证券市场近年来发展迅速，上市公司数量已由最初的8 家增加到目前的1 2 0 0 多家，行业分布接近5 0 个行业( 巨灵信息网2 0 0 1 年行业统计) 。如何能够比较快捷、准确、低 成本地区分并回避可能成为s t 的公司成为众多投资者共同面临的问题 在国外，通过实证分析运用财务指标建立模型来预测( 上市) 公司财务失败的研究早在上世 纪3 0 年代就已开始，虽然长期缺乏系统的理论体系但实证的结果却颇为令人满意，象纽约大 学a l t m a n 教授提出的z 指标( z - s c o r e ) 这类著名的预测模型长期以来被多个学者、以多个市场、 多个时期的数据证明具有相当的预测能力。这使得财务失败预测模型在投资决策、放贷决策、财 务审计乃至企业财务分析和经营管理中得到多方面的运用。 而在国内，有关上市公司财务状况预测的研究鲜有发表，少数学者的研究也往往受数据的限 制主要在于实证可行性检验和统计方法的探讨上，其分析结论及建立的预测模型由于缺乏后续的 修正而没有得到广泛的接受和使用。 近年来，我国上市公司会计制度发生了不小的变化，与国际会计准则进一步接轨，同时上市 公司信息披露制度也日益规范和完善，上市公司披露的信息质量( 包括财务信息) 不断提高，这 就意味着国内证券市场进行与国外相类似的实证分析的条件更加成熟。在此背景下，本文选取 1 9 9 8 年到2 0 0 2 年实施( 过) 特别处理的9 5 家公司和相对应的9 5 家非s t 公司进行实证分析， 旨在对财务失败预测模型在国内市场的应用进行进一步的探索。 2 土海交逢大学m b a 学穗论文 企韭黠务失致臻测模型森我曩土泰公司抟簌震磺究 第一章文献和研究方法回顾 目前比较成熟的公司财务失败的预测模型基本都源于国外。自1 9 3 2 年f i t z p a t r i c k ( 美国 学者) 遥道经营失效帮浆经营失效酌王她佥翌据关赡务撵括迸行麓肇弱对臻：势耩并发表了论文 - - ac o m p a r i s i o no ft h er a t i o so fs u c c e s s f u li n d u s t r i a li n d u s t r i a le n t e r p r i s e s # i t ht h o s e o ff a i l e dc o m p a n i e s 之后，预测模型在理论，更在蜜证上都得到了根大的发展，归结起来其发 展轨迹熏要有两个特点：指标体系的不蹶完善和发展，新分析技术的不断引入。 第一带财务失败预测模型指标体系的发展 作为预测模型的基础，财务指标体系的选择直撩影响模型的预测能力。国外在遮方面主要通 过实证的方法来探索在较长时期具有搿判别能力的指标，其主要经历的过程包括； 一、藏褥分辑( p r o f ll ea n a y s i s 鞠单因素翔捌禳熬( o n i v a r l a t ed i s c r i m i n a n tm o d e l ) 立筒分析和单因索判别分析是b e a v e r ( w i i l i a mh b e a v e r ，会计学教授，芝加哥大学商学 院) 在企业财务失败预测领域进行的舆有开创性的研究。他以1 9 5 4 锥至1 9 6 4 年期间的7 9 家财 务失败金避职据对应弱竭舞韭规模樽叛熬7 e 家# 财务失败企监作为捧本，在不区粼各年数据 重要设( 即权重相等) 豹前提下，辩其失败前五年黥财务指标逐年谶行对磁，发现财务失败公 司和对应的非财务失败公司的财务指标均值有显著的差异，离失败翻越近，差异越明显。b e a v e r 同时将这1 5 8 家公司的样本随机地分为两组，一组作为估计样本( e s t i m a t i o n s a m p l e ) ，另一 缝终为验证鞲本( v a l i d a t i o ns a w p l e ) 。逶蓬黠襞谤样本每个籀轹鼹篷选霉捧旁，速毅分裁点 使分类误差最小。避过验证样本的阐判，b e a v e r 发现离失败日越近，财务指标预溪错误率越 低。 二、多瓣蠢翔鬟摸受( m u l t l v a t l a t ed i s o t i m i n a n th o d e l ) 多因素判别模型中嫩著名的是a 1 t m a n ( e d w a r di a l t m a n ，财务学教授，纽约大学斯腾商 学院) 撼出的z 指标模型。a l t m a n 以1 9 4 6 年至1 9 6 5 牮期间提出破产申请的3 3 家公糊和相对应 的3 3 家4 # 破产公司作为样本，选取研究文献中常用的以及他认为和企娥破产相关的2 2 个财务比 上海交逶大学m b a 学链稔文 企鼗魅务失敢臻裂摸壁褒我晷主枣公司匏癍穗霹究 率并将魄些财务比率分成流动性、盈利能力、经营杠杆、偿债能力和作业性5 大类。通过多元判 别分析拟合出一个综裔判别指标一z 指标。 z ；1 2 z | i 。4 2 2 + 3 3 z f 固6 2 4 + 0 。9 9 9 纛 其中：z i = 营运费众总资产，z 庐辫存利润总资产， z 。= 息税前利润总资产，z 股票市值账丽总负债， z 产销售收入总资产。 a l t m a a 使爱甄年郦瞧羡公司( d u n b r 鲥s t r e e ti n t e r n a t i o n a lc o n s u l t a m tc o + ，l t d 。) 摄 告中的数据，取8 5 家破产公司为样本，计算出能比较准确预测破产研能的判别值：9 5 的破产公 司在破产前第1 年，z 指标低于1 8 1 ；7 2 的破产公司在破产前第2 年的z 指标低于1 8 1 ；只有 4 豹破产公司在破产蓠第3 年的z 值低予1 。8 1 。a l t m a n 还在日后提嬲了适用于非上帮公司及新 兴证券帝场的多元判剐攘鳘，这些模蘩其位学者熬研究藏莱共同馕多元分辑方法藏隽舫务失黢 预测研究的主流方法。 三、财务指标的修正 p l a t t ( h a r l a n 秘a t t , 掰务学教授，美藩东j b 大学鬻邂学院) 帮p l a t t ( m a r j o r i ep l a t t ，会诗 学教授，美国东北大学管理学院) 在1 9 9 0 年发表的论文中发现调查的1 3 个预测模型中有6 个用 事后数据进行预测的准确性要比用事前数据预测的恩藩下降。他们认为这主要归因予两个方面。 莺先是撵零公司豹 亍照麓异。不羁 亍效公司出于箕经赣内容，业务特东善异，往往镬矮财务结构 上呈现蹴行业特征。例如，主营为路耩建设及管理静公司一般没有应较账款，应牧款黉辩茸余额 总体也较小。这是与其收费项目都是现袅交易的行业特征相联系的。敦次是经济环境阶段性变化 带来的影响。这主要是考虑到特定的上市公司发生财务失败( 例如提出破产申请) 总憩发生在某 一冬耱，鬟撵本公司缓疆选鑫不嗣熬掰曼辩羯，箕掰爨懿经济巧境可熊篓不摆嗣。巍托蓣溺攘垄 立足的样本数据就可能不同程度地被经济环境阶段憔变化所扭蓝，影响未来的预测效粜。 国外目前针对行业财务结构差异问题主要的改进方法包括：1 、谯行业研究时将掸本公司限 定在同行业j2 、将个体公司的财务指标用该公司所处行业的平均水平进行修正。对于经济环 境交毒| ：懿彩穗蘩往往采惩菇宏麓羟滂攒据寒露正。癸毅磷究豹愚鼹蘑结起来藏是遴避薅行建特 征、经济周期的修正，剿除这些因素对样本数据分布的影响，这样不间组别公司( 财务失败与非 财务失败) 的财务数据样本分布的特点就更为稳定，事后数据的预测准确性就w 能提高。 m e n s a h ( 1 9 8 4 ) ，k e t z ( 1 9 7 8 ) ，m o n a l h a n 和b a r e n b a u m ( 1 9 8 3 ) 的研究均表明考虑通胀黻索的模型 可以大穰发降低嚣标錾( 铡妇髓务失散公司) 弱误嚣率势能僳证菲墓檬缝( 秘蠡 财务必黢公霹) 的判别准确率。 缀上辨述，由于企她经营弱复杂饿，靠荜个指标比较完整地反映众业经营状况凡警誉可能， 4 上海交通大学m b a 学位论文企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 因此国外的实证研究以多因素分析模型为主。同时理论研究上的逐步深入，也促进实证分析中对 原有指标进一步的修正和新指标的构造，经修正的财务指标在实证分析中被证明具有更显著的判 别能力。 第二节分析技术的发展 虽然有学者试图从理论上给出企业失败预测的框架，但至今没有统一的被广泛接受的理论出 现，因此预测指标体系的选取仍然依靠实证分析的指标特征。这也推动了实证分析中指标选取所 采取的分析方法( 主要是统计分析方法) 的发展，新的分析技术被不断的引入财务失败预测领域。 从a l t m a n 的多元线性判别分析开始，指标选取过程中使用的统计方法大致有以下几种： 一、多元判别分析法( m u i t i v a t i a t ed i s e t i i l l i n a n ta n a i y s js ，m d a ) 判别分析法最早由f i s h e r ( r o n a l da f i s h e r ，现代统计学奠基人之一，原英国皇家科学院 院士) 在1 9 3 6 年提出。他将研究对象的各种特征利用线性组合的方法，将那些原先是多变量的数 据，转换成单变量。再以这个化成单变量的线性组合变量来判别研究对象间的差别。f i s h e r 多 元线性判别分析遵循的原则是相对于组内离散性，组阃区别最大化。f i s h e r 判别分析的函数为： z = c o + c 1x 】+ q x 2 + + 已x 。， 其中z 为判别值，是各自变量的线性组合，c d 为常数项，c t 为第i 个自变量的系数，x 为第 i 个自变量，在财务失败预测模型中多为财务指标。 每个公司按这样的模型获得一个判别值z ，将该值与分割点值进行比较便能判别该公司是否 将成为财务失败公司。a l t m a n 的z 指标模型就是通过多元判别分析获得的，根据a l t m a n 的研究 数据，其分割点为1 8 和2 9 9 。z 值小于1 8 为财务失败组，z 大于2 9 9 为安全组( 非财务失 败) ，z 值界于1 8 和2 9 9 为“灰色”区域，较难区别是否会财务失败。虽然a l t m a n 的分割点 数值不具有普遍性，但在后来的研究中，z 指标模型及其分割点仍被证明具有相当的判别能力。 理论上，多元判别分析假设自变量服从多元正态分布并且不同组的协方差矩阵是相等的。然 而，实际上这一点是很难得到保证的。国外的实证检验发现失败公司的指标分布尤其不符合正态 分布，同时各组协方差相等也得不到满足。此外，各自变量间的共线性问题也会对模型的使用产 生不良影响，尤其是使用逐步回归的方法。 二、条件概率模型 条件概率模型，主要有对数成败比率模型( l o g i t ) 和概率单位模型( p r o b i t ) 两种统计方 上海交通大学m b a 学位论文企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 法。l ( ) i 3 i t 模型最初由0 h l s o n ( j a m e sa o h l s o n ，会计学教授，纽约大学斯腾商学院) 用于财务 失败的预测。在一般的多元回归中，若以p ( 概率) 为应变量，则方程为p = b o + b x ，+ b ：x 2 一+ b x 但用该方程计算时，常会出现p i 或p o 的不合理情形。为此，对p 作对数单位转换，即 l n p = l n ( p l p ) ，于是，可得到l o g i t 回归方程为： 其中，b i ( i = l ，2 ，n ) 为第i 个自变量的系数，x 。为第i 个自变量。 o h l s o n 模型的一般形式为为： p = - 1 3 0 4 x l + 6 o x 2 _ 1 4 x 3 + o 1 x r 2 4 x s - 1 8 x 6 + 0 3 x 7 1 7 x 8 0 5 x 9 其中：x ，= l n ( 总资产国民经济物价指标) ； x 2 _ 总负债总资产； x 。= 营运资本总资产； k = 流动比： x s = l ，当x 2 大于1 ，反之= 0 ； x 6 = 总资产收益率； x t = 经营活动带来的资金总资产； x e l ，当上两年的净利润为负数，反之x b = 0 ； x 。= 净利润的变动值。 l o g i t 分析采用与判别分析相同的变量( 指标) 选择方法，但其建立在累计概率函数的基础 上，一般运用最大似然估计。因此模型不需要满足自变量服从多元正态分布以及各组的协方差矩 阵相等的约束。 三、其他分析技术 近年运用于公司财务失败分析的新技术还包括主成分分析( p r i n c i p a lc o m p o n e n t s a n a l y s i s ) 、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 ) 和基因算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 。 其中主成分分析是由h o t e l l i n g ( h a r o l dh o t e l l i n g ，1 8 9 5 1 9 7 3 ，经济学教授，哥伦比亚大学) 首先提出的，它的目的是希望用较少的变量去解释原始资料的大部分差异( 其具体模型见本文第 二章) 。另外，基因算法则将整个分析过程建立在达尔文的适者生存理论( s u r v i v a lo ft h e f i t n e s st h e o r y ) 之上。它主要通过模仿生物进化过程必经阶段，包括选择最佳染色体 6 糕祟篙 肚 上海交通大学m b a 学位论文 企业财务失败预测模型在我鲤圭鱼竺里箜堡蟹婴茎 ( c h r o m o s o m e ) ，交换染色体内的基因( g e n e s ，一个基嘲是染色体豹一个片段，基因熬被优纯的 单个参数的编码) 物质，糕因突变( m u t a t i o n ) ，上述过程经过不断重复后找寻出最佳的进化后 代，针算结果以适应值( f i t n e s sv a l u e ) 表示。简言之。在财务失败预测模型中，以指标个体 舞基雹，遴逶摇标鳃选择，交换和突交，等技最毒翔裂麓力豹染色俸氆蠡菇系。上 鏊霓丸年 代起一系列遥用人工神经网络和基因算法的实证分析结粜显示这两种技术的应用前景非常乐观， 它们已逐步成为财务失败獭测领域最主要的分析工具。 逶遗瓣舫务失黢预瓣领域不蘑嚣瓣主要磷究方法秘横墼兹嚣霰，我稻不难发毽崮予疑乏系统 的理论框架，不论是分析因索的增加，迸是财务指标修厩和创造，还是新的分析技术的引入，主 要都是为了能够依靠实证分析找到最具材刿别效果的指标。因此本文的关注点也将集中程我国上 毒公司财务搬标的刿瓢能力分橱以及几秘模型在指标提取和预测效果方诼鲍比较。 7 上海交通大学m b a 学位论文企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 第一节研究模型 第二章研究方案设计 一、研究模型选取和研究目的 根据第一章的分析不难看出，0 1 h s o n 的l o g i t 分析模型和人工神经网络技术在模型的假设 条件上比较容易满足，因此从理论上讲，其研究方法更为先进。而且l o g i t 可以直接计算公司财 务失败的概率。在判断方法上也比两分法寻找分割点更为方便。但是本文由于受到统计技术和软 件工具的限制，仅将比较的对象限于单因素分析，多元线性判别模型和主成分分析模型。 本文采用单因索分析的目的在于分析各财务指标在距离公司宣布实施特别处理前第1 年， 第2 年、第3 年( 以下简称s t 前1 年、2 年、3 年) 对s t 公司和非s t 公司的辨别能力：通过对 样本按宣布s t 的年份分组，分析各指标在近年会计制度发生不小变化的情况下，其判别能力的 变化情况。 针对多元线性判别模型和主成分分析模型，本文的研究目的在于对不同分析方法选取的财 务指标体系进行比较，寻找公司财务恶化的特征财务指标( 指标类别) 并对不同的判别模型的预 测准确性进行比较。 二、单因素分析模型的基本思想和构造步骤 单因素分析的研究思路基于统计学中的假设检验理论。假设检验的基本思想可以用小概率 原理来解释。所谓小概率原理就是认为小概率事件在一次试验中是几乎不可能发生的。也就是说 对于总体而言某个假设是真实的，那么不利于或不支持这个假设的事件在一次试验中是几乎不可 能发生的；要是在一次试验中这类事件竟然发生了，则原假设的真实性就有理由受到怀疑。具体 到单因素预测模型中，我们假设指标x 具有判别s t 公司与非s t 公司的能力，本研究的一次分组 比较为一次试验，如果在这次试验中统计学的检验表明s t 公司组的x 指标的均值与非s t 公司组 的x 指标均值没有显著区别，也就是x 指标在本次试验中不能较明确地区分s t 公司和非s t 公司， 则原假设x 指标具有区分s t 公司总体和非s t 公司总体的能力就不能得到认可。在假设检验中， 由于样本具有随机性，因此样本做出判断就有可能犯两类错误。一类错误是：原假设本来正确， 但按检验规则却拒绝了原假设，这类错误称为弃真错误或第1 类错误；另一类错误是：原假设本 来不正确但按检验规则却接受了原假设，这类错误称为取伪错误或第1 i 类错误。按照n e y m a n 上海变避大学m b a 学位论文 企韭豺势失败鞭测摸塑在我蓬上枣公司豹癌瘸研宠 和p e s r s o n ( j e r z yn e y m a n 、k a r lp e a r s o n ，现代统计学奠基人之一) 的原则，原假设应受到 维护，使它不至于被轻易地否定；若检骏结果否定原假设，则说明否定的理由是充分的。 攀戮豢分辑缓设棱骏黪具 搴数学模黧橡造麴下： 1 、假设s t 公司的x 指标和菲s t 公司的x 指标均服苁正态分布，煲g 各自样本盼x 指标也 服从正态分布，两各总体的方整未知但相等。 2 、假设要验证s t 公司组的x 指标均值k 与非辨公司组豹x 指标均值x m t 没有驻著差别， 馨x 撂标不麓送分辨公霹藉蘩s t 公霭。剩我羰霰莰惫：融雾x m ，褰鞠a 撂拣匏区 分s t 公司和非s t 公司：备择假设h l ：岛一黼，亦即x 指标不能区分s t 公蠲和非s t 公司。 3 、撤据统计学知识，在上述条件下检验统计量tg 从自由度为( n ，+ m 一2 ) 的t 分布，统 计量t 静公式妻瑟下： 鼽昂= 鬟学 ( 公式2 - 1 ) ( 公式2 - 2 ) 蒺孛n ；、珏2 分嬲为辨帮菲s t 公霹撵本抽撵数，s t 、s ：分剐为s t 秘菲辨公弼榉搴x 指 标的标准差。 4 、敬显著性水平为5 ，则：当iti t o ( n ，+ m 一2 ) 时接受i o ，拒绝，即x 指标能区 分s t 和非s t 公司；当| ti i t o m ( n l + n r 2 ) 时拒绝地，接受h ，即x 指标不能区分s t 鞫嚣嚣公司。 5 、本文单因素分桥羌意寻找吝指标的分割点，墩不进行判瓢穗确率分析，因此光需区分 估计样本和验证样本，故所有s t 和非s t 公蚓将作为一个样本。在统计上，本文将利 用s p s s 软件对s t 公司组某财务指标的均值与啦s t 公司组该财务指标的均镳进行成对 数据静，检验，豢缓莰是该豢耩能区分爨嚣嚣s l 公霉，t 竣验瓣显著 生零乎致爨。 三、多元判别分析模型的基本思想和构造步骤 1 、模型基本思想 判剐分拆薤是黠不黼糖慧薅，壤攒缆诗指标建立一夸准裂，对绘霆懿珏意一令撵零，依据 这个准则能判别它来自予哪个总体。在财务失败预测模溅中，邸把s t 公司和非s t 公弼作为两个 不同的总体，根据财务指标建立判别式，对选定的任意预测对象，通过判别式计算判别指标数值 著据此刿糖是否是( 很可能成为) s t 公翊。 9 上海交通大学m b a 学位论文 企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 判别分析可以有不同的判别准则，如f i s h e r 准则和b a y e s 准则，本文采用f i s h e r 准则。 f i s h e r 判别的思路是通过将多维数据投影到某个方向上，投影的原则是将总体与总体之间尽可 能分开，然后再选择合适的判别规则，将待判别的单位进行分类判断。在预测模型中就是将s t 公司和非s t 公司的各种特征财务指标，利用线性组合方法，将这些原本属于多变量的数据转 换成单变量，再以这个化成单变量的线性组合值来判别待预测公司是否是s t 公司。 在两个总体的情况下，f i s h e r 判别的数学模型为： 设有两个总体g 。( s t 公司总体) ，g 2 ( 非s t 公司总体) ，其均值( 某指标的均值) 分别为 u 和u 。，协方差阵为肼和膨，并假设榭= 膨= g , 考虑线性组合 、= l x 通过寻求合适的l 向量，使得来自两个总体的数据间的距离大，而来自同一个总体的数据 间的变异比较小，为达到此目的，可以证明，当选l = c 9 1 ( 1 j l - u 2 ) ，其中c o 时，所得的投影即 满足要求。从而称c = l 时的线形函数 y = l x = ( u l - u 2 ) 1 x 为f i s h e r 线性判别函数。其判别规则为： 当y m 时，判x 属于g l ； 当y s ，o ；其对应的特征向量记 为肼，醴，。 r 九 r = u a 2 j l 电千锄= 田= i 得到，j 泸( n i ) 1 2 矿 ( 公式2 - 8 ) ( 公式2 - 9 ) 黜 1，j m 协 聊 上海变意夫学m b a 学爱论文金照财务失致预测攒型褒凌霉上帝公霹辫癌罚研究 令z m 划庇嘞一，f 九见知1 c 公式p ， p 令圭藏分为； ( 公式2 - 1 i ) 因为标注化处理厝的x ，( 1 j k ) 均值为零，敞主成分z ，( 1 j k ) 的均德也为零，放 壹特缝馕霹隶得套主藏分瓣雯麸辜a ，嬲累诗贡献率t 鼬 掰= l ( i = l ，2 ，p ) ( 公式2 1 2 ) 亨磊 蓑 厶 t a t = 篆i 一( 1 = l ，2 ，p ) ( 公式2 一1 3 ) 艺五摧 第二够职究样本的选取 一、样本公司选取原则 1 、财务失败公司的选取原则 搿强弱鬟| 务失败灏涮磅究孛，一般将嚣努失效分淹疆产_ 稻辫务熬貌，箕翔定骧粼是公霹提 出破产申请以及公司对到期债务不能及时清偿( d e f a u l t ) 。但在具体的财务分析中育时还迸一步 区分最终破产和出现过危机最终没有破产的情况。但是在我国却难以套用这种定义方法。首先， 我国的上帝公司是企业巾其有特殊爨瓣挎搴族，这不仅仅是其具有内资本寿场融资的姥力，上市 公司键徒氇是致麝、敢繁获撞豹重点。鞫既，帮傻公弱国现阖题，穰投入于其牵请谈乏枣公司破 产清算，不如坐等其黧组。我国证券市场成立以来尚泰有过上市公司破产的案例。此外，国内上 市公司债务清偿的信息也不易获得。圊此本文仅将s t 公司定义为财务失败公司。 但是也著不是所宥辨公司均符岔财务失败预测研究豹要求。根摄涯整会的魏定瓣处于异常 、，；，；，j m 胍 胁 i t i i = 盥 乳 新 ，j、，；，l 上海交通大学m b a 学位论文 企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 情况的公司对其交易股票实行特殊处理。这类异常情况包括财务状况异常及其他异常状况。后者 主要包括： ( 1 ) 由于自然灾害、重大事故等导致上市公司主要经营设施遭受损失，公司生产经营活 动基本中止，在三个月以内不能恢复的： ( 2 ) 公司涉及其可能负有赔偿责任的诉讼或仲裁案件，并已收到法院或仲裁机构的法律 文书且可能涉及的赔偿金额累计超过上市公司最近年度报告中列示的净资产的 5 0 的； ( 3 ) 公司主要银行帐号被冻结，影响上市公司正常经营活动的； 上述原因导致公司经营异常的可预测性很差。故不在本文的研究范围。同时，公司财务状 况异常也包括下列多种情况： ( i ) 最近两个会计年度的审计结果显示的净利润均为负值； ( 2 ) 最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本，即每股净资产低于股 票面值； ( 3 ) 最近一个会计年度的财务报告被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计 报告； ( 4 ) 最近一个会计年度经审计的股东权益扣除注册会计师、有关部门不予确认的部分， 低于注册资本； ( 5 ) 最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整，导致连续两个会计年度亏损。 上述规定中会计师无法表示意见或出具否定意见的公司其财务数据的可信性很低，因此也 不列入本文选取的样本。另外。考虑到境内和境外会计准则存在的差异，本文在s t ( 非s t ) 公 司样本选取中均不考虑仅有b 股的上市公司。 2 、对比公司选取原则 对比公司( 非s t 公司) 的选取一般应考虑行业和规模两个因素。首先不同的行业其财务结 构的特征不同，同时不同行业对于经济周期的敏感性不一。其次，不同规模的企业其抗风险能力 也是不同的，例如资金密集型行业，规模较小的企业往往会成为行业中的弱者。 本文在选取对比公司时( 20 00 年及以后的对比公司) 基于国内证券市场的特点主要考 虑对应s t 公司特别处理前后具体的主营业务和上市年限，而不是以笼统的行业属性和资产规模 为依据。这是居于以下考虑： ( 1 ) 行业属性方面：我国上市公司的行业属性一般根据交易所公布的行业分类表划分， 目前该分类表的定义较为宽泛，同时国内的一些前期研究在行业属性的对应关系上 一般只考虑分类表的前1 位或2 位的对应关系。这往往造成对应公司虽然属于同一 个大行业分类但其业务特征并不相同，因此同样的外部经济环境对公司的影响也会 1 4 上海交遥大学m b a 学斑论文 垒照懿势失致瑗戮模型巍我霪主毒公霉酶寝鼹爵究 有很大蓑异，甚至截然不间。例如同属容电行业，前两雄白色家电和黑色家电企业 的经营环境和经营业绩有很大区别( 如空调生产企业和彩电生产企业) ；同为石化行 盘，上下游企建懿获提毪缓楚捃反兹。戴夕 ，近年来我壤土审公霉照务发震守多元 化的倾向，特鄹是踮类公蠲，由于其主营泣务经营较爨瓣，西此这类= 企效多数都有 不同程度的多元化尝试，而且不少公司主蕾业务行业跨腱很大。例如有的公司主营 业务包括房地产投资开发和纯净承等食晶饮料生产。有热公司则随着主营业务发展 懿级鑫一薅纯进程，逐步露综合类公司笈装。这也造戴攀缝接行篷大类分，公蜀闽 的对应关系不强。因此本文在对应公司选择上从s r 公司的主营业务入簪。尽可能挑 选主营业务具体内容相似，而不是总体行北属性相同的企业。 ( 2 ) 资产规摸方瓣：本文认为对于上述多元他躺趋势，进一步强调资产规模的褶似己不 甚台理，瓣为多元纯，龙箕燕行盈跨度缀犬静多元健，麴弱了金鲎静产娥耪 垂。蔽 上文提到的从事房地产开靛和食品饮料生产的s t 企业为例，即使找到骞家主营业务 组成相似的公司，由于这两项业务占主营业务的比例往往不同，因此很难找到资产 栽模对疲驰关系，丽簿单以蘑资产或净资产穗当就显得比较枧械了。此外，早期的 一些研究强敝本努公霹趣旗的依据戳乎也鞍牵强。- - n 歉本的夫枣往缝鞭决于上市 公司市场融资( 需求) 规梭的大小以及上市公司的股利政壤( 现金红利戚股榘红利) ， 二则我国股市与股本联系最紧密的恐怕还是股价，但由予我国资本市场的特点，引 入与段秘攘关静毒擅等摇拣旋无实嚣意义。 另外，本文选取的财务据檬全部是相对数，其中不少还燕与总( 净) 赘产避行纥较 的，这也一定程度上可以弥补资产规模不瓤配的问题。 ( 3 ) 我国资本市场至今才十余举，可运用的数据总体相对国外市场而言比较小，同时， 毙鞍趣范瓣绥惠援嚣豹法娥也是近年才殍始实施，一些零交磁究蔫要静萎| 务数据在 较早年份或谯招股说萌书上市公告中并不作为必要的拨瓣信息，霹蛇也使可选择酶 对比公司总髓又有所减少。因此，本文在选取对比公司时般选取上市时间较长的 公司，以保诚数据的可得性。 二、样本公司 根据上述原则，本文选取的公司样本如表z _ l 所暴： 上海交通大学m b a 学位论文企业财务失败预测模型在我国上市公司的应用研究 表2 - 1 上市公司研究样本 特别处理开始s t 公司对比公司 年份 s t 同达p t 中浩a深天地a唐钢股份 s t 高斯达s t 盛润a深桑达a天大天财 s t 鞍工宝石a深赛格s t 厦新 s t 黄河科技海虹控股 小天鹅a浙江富润 1 9 9 8 s t 农商社东泰控股丹东化纤金丰投资 s t 中川国际银基发展s t 渝开发轻工机械 航天长峰p t 渝钛白s t 川长江福耀玻璃 s t 纵横四环生物s t 圣方科s t 松辽 湖大科教湖南投资吉林敖东烟台发展 金车投资莱茵置业泰达股份新潮实业 自猫股份川投长钢广西红日新华百货 沙河股份中讯科技天发股份商业网点 s t 中纺机深宝安a深康佳a九江化纤 p t 水仙s t 中华a 飞亚达a南华西 s t 松辽深信泰丰深深房a经纬纺机 p t 琼华侨琼能源深宝恒a齐鲁石化 1 9 9 9 南京熊猫粤富华深长城宁波联合 s t 永久白云山a深赛格s t 厦新 商业网点s t 闽闽东华天酒店海信电器 万里电池太光电信丽珠集团氯碱化工 创业环保p t 南洋s t 新大洲第一百货 洛阳玻璃p t 粤金曼 s t 川长江 新黄浦 北大高科s t 九州成都华联爱建股份 交大科技s t 中福沈阳机床深振业a 2 0 0 0 s t 特力a s t 联益 石狮新发新华股份 s t 吉轻工中大股份 s t 成百s t 甬华通长百集团中储股份 s t 沈新开s t 自仪华源发展吴忠仪表 2 0 0 1 s t 幸福s t 吉发轻纺城广东甘化 s t 冰熊s t 康达尔