（会计学专业论文）企业财务预警模型研究——来自信息技术业上市公司的数据.pdf

ii 独 创 性 声 明 独 创 性 声 明 本人郑重声明：今所呈交的企业财务预警模型研究来自信息 技术业上市公司的数据论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及 取得的科研成果。尽我所知，文中除了特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的内容及科研成果，也不包含为获 得首都经济贸易大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。 作者签名 作者签名： 日期：日期： 年年 月月 日日 关于论文使用授权的说明 关于论文使用授权的说明 本人完全了解首都经济贸易大学有关保留、使用学位论文的有关规 定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅、借阅或网 络索引；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采取影印、缩印或 其它复制手段保存论文。 （保密的论文在解密后应遵守此规定） 作者签名： 作者签名： 导师签名： 导师签名： 日期： 日期： 年 年 月 月 日 日 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 i 摘 要 企业财务危机是指企业面临可持续经营的困难。冰冻三尺非一日之寒，企业的财 务危机不是一朝一日形成的， 它是各种财务活动判断和决策失误而形成的财务风险逐 渐积累和叠加的结果。正因为如此，使财务危机的预测报警成为可能。面对股市汹涌 而来的 st 公司，财务危机研究对企业的管理者、债权人、股东等利益相关者评价企 业的经营状况、信用状况、投资价值等具有重要的的借鉴意义。 在我国，财务危机预警模型研究尚处于前沿性和创新性的探索阶段。从以往的研 究经验来看，一般都是以我国的沪、深两大证券市场的 st 公司为样本进行实证研究 的，结合行业特色的财务危机预警模型比较少见。由于不同行业的企业具有不同的经 营特点，影响财务危机的变量因素和行业标准值自然也就不同，因此进行分行业研究 更有价值。本文通过实证研究，试图建立适合我国信息技术业的财务危机预警模型。 本文以我国信息技术业（证监会分类）上市公司为研究对象，选取了 15 家 st 公司和 15 家非 st 公司三年间共 90 组数据。 首先分别比较了阿尔特曼的 z 分数模型、f 分数模型以及张玲（2000）提出的模 型这三种多元线性财务危机预警模型对样本企业的预测效果， 发现预测准确率并不理 想。然后用主成分分析法和 logistic 二元回归法分别建立两种适合信息技术业的财 务危机预警模型系统。 通过实证研究，本文得到如下结论： 在 z 分数、f 分数模型和张玲的模型中，f 分数模型预测效果最好，张玲的模型 效果次之，z 分数模型由于没有考虑我国的实际情况，准确率比较低。分别用主成分 分析法和 logistic 二元回归模型构建的预警模型，相对于同一个信息集来说， logistic 的预测效果略好于主成分模型。 这 5 种模型总体来看，在我国信息技术业上市公司中均具有适用性，其适用性由 从高到低排列为 logistic 模型、f 分数模型、 、主成分模型、张玲的模型和 z 分数模 型。 本文基于最新发生财务困难的信息技术业上市公司数据， 分别利用主成分分析法 和 logistic 多元回归建立的财务危机预警模型，检验结果优于现有的研究模型，具 有很强的可操作性，更加适合信息技术业这一行业。 本文共分五大部分，具体内容如下： 第一部分是引言,首先介绍研究背景并提出问题。 第二部分财务危机预警研究的理论分析。 第三部分分别用 z 分数模型、f 分数模型和张玲建立的模型对 30 家信息技术业 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 ii 上市公司的三年数据进行分析，比较并分析三种模型的预测效果。 第四部分分别用主成分分析法和 logistic 逻辑法构建模型，并对其检验，分析 研究结果，并比较信息技术业财务预警模型与其他行业的不同。 第五部分为结论部分，说明本文的结论和局限性。 关键词 关键词：企业财务预警模型 z 分数模型 f 分数模型 logistic 回归分析 主成分分 析法 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 iii abstract crisis of firms is the persistence operation trouble which the firm is facing. the crisis would not appear suddenly and it must be the result of kinds of error of finance judgments and decisions. just those error of actions would accumulate finance risk more and more. so it make early warning possible . it has very important reference significance to do the research about finance risk and crisis, to do study enterprise operation status, credit status, investment value for the enterprises manager, creditor, partner, stockholder in front of st company in the stock market. in china, finance crisis early warning model is in the stage of preceding, innovating discovery phase. generally, based on recent research experience, the model would be done through studying the samples of st enterprise in securities of shanghai and shenzhen. the model of basing industry or trade is seldom. different industry and trade mode has different operation features so the variable factors, the standard to influence finance would be also different obviously. it is more valuable to study finance crisis based on industry and the author would try to make finance crisis forecast mode for china it industry. this issue is based on study, research objects of china it companies which was named as st or *st. there are 15 st firms , 15 not st companies, total 90 groups of data. firstly, it is found that the forecast accuracy is not very good through using altmans z-model, the f-model of zhoushouhua and the model of zhangling . then the author would use principal component analysis and logistic regression methods separately to establish suitable finance crisis forecast model for china it company. through demonstration system study, getting following results: among z- model, f- model, and the model of zhangling, the f models forecast result is best, the model of zhangling is better, z-model is lowest accuracy causing not considering china status. while, comparing principal component analysis model with logistic regression method, logistic is better than principal component analysis. overview, above 5 models could all suit it company. the decreasing accuracy line is logistic model 、 f-model、 principal component analysis.model、 the model of zhangling and z-model. the issue is based on the data of it companies which have occurred finance crisis recently. separately using principal component analysis and logistic regression methods to create early warning model. the two models through verification is better than current 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 iv models, which are much more useful and quite suitable for china it industry. the issue is divided into 5 parts part1 introduction, introduce project background and the reason of research part2 finance crisis forecast study theoretic. part 3 do the test for 3years data from 30 firms by using z-model,f-model and the model of zhangling ,analysis the prediction accuracy. part4 separately using principal component analysis and logistic regression methods to create early warning model.test,analysis the model accuracy and compare the it warning model with the other industry. part5 conclusion, the outcome of the issue and the limitation. key words：corporate finance early-warning model z-model f-model logistic principal component 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 v 目 录 目 录 1 引言 .1 1.1 研究背景 .1 1.2 信息技术业公司的特征 .1 1.2.1 信息技术业的产业特征 .1 1.2.2 信息技术业的财务特征 .2 1.3 建立信息技术业财务危机预测研究的意义 .3 1.4 国内外财务危机预警研究的简要回顾 .4 1.4.1 国外财务危机预警研究回顾.4 1.4.2 国内财务危机预警研究回顾.5 1.4.2.1 财务危机预警研究的发展历程 .5 1.4.2.2 分行业研究的发展 .7 1.4.2.3 非财务因素指标的加入 .8 1.4.3 国内外财务危机预警研究状况的综述.9 1.5 本文的创新点 .10 1.6 研究设计 .10 1.6.1 样本选取 .10 1.6.2 指标选取 .12 1.6.3 研究方法和思路 .14 1.6.3.1 研究方法.14 1.6.3.2 研究思路.14 2.1 财务危机 .16 2.1.1 相关概念的界定 .16 2.1.2 财务危机的特征 .17 2.1.3 财务危机产生的原因 .18 2.2 财务危机预警系统 .19 2.2.1 财务危机预警的概念 .19 2.2.2 财务危机预警的功能 .19 2.2.3 财务危机预警的特点 .20 2.3 财务危机预警研究的理论基础 .20 2.3.1 资本结构理论 .21 2.3.2 四种财务模型 .22 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 vi 2.3.3 管理学、企业战略学和市场营销学理论.23 2.3.4 实证性理论 .24 3 几种现有企业财务预警模型的检验.25 3.1 z 分数模型 .25 3.1.1 z 分数模型介绍 .25 3.1.2 z 分数模型实证分析 .26 3.1.3 z 分数模型的研究结论 .27 3.2 f 分数模型 .28 3.2.1 f 分数模型介绍 .28 3.2.2 f 分数模型实证分析 .29 3.2.3 f 分数模型的研究结论 .30 3.3 张玲的财务危机预警模型 .31 3.3.1 张玲的财务危机预警模型介绍.31 3.3.2 张玲模型的实证分析 .31 3.3.3 张玲模型的研究结论 .33 4 企业财务预警模型构建与完善.34 4.1 主成分分析法 .34 4.1.1 主成分分析法介绍 .34 4.1.2 实证分析 .35 4.1.2.1 因子分析.35 4.1.2.2 预警模型的构建及检验 .42 4.1.3 主成分模型的研究结论 .46 4.2 logistic 二元回归分析法.46 4.2.1 介绍 .46 4.2.2 实证分析 .47 4.2.2.1 操作步骤.47 4.2.2.2 预警模型的构建及检验 .47 4.2.3 logistic 回归模型的研究结论 .48 4.2.4 与其它行业预警模型的比较.49 5 结论 .52 5.1 几种模型的比较分析 .52 5.2 局限性 .54 致 谢 .55 参考文献 .56 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 vii 在学期间发表的学术论文.60 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 1 页 共 60 页 1 引言引言 1.1 研究背景研究背景 在我国“以信息带动工业化”战略实施的推动下，我国信息技术业得以空前的发 展。仅以上市公司为例，到 2011 年底，我国信息技术业上市公司达到 185 家，占上 市公司总数（3661 家）的 5.05%。同时，由于信息技术业公司高风险、高成长、高收 益的固有属性，其面对的财务风险也比其它行业更加突出，截止到 2011 年底，在沪 深两市被 st 特别处理的 167 家上市公司中，就有 13 家属于信息技术业，占所有被 st 上市公司的 7.78%，在所有行业中，仅次于制造业，排名第二。 1.2 信息技术业公司的特征信息技术业公司的特征 按照我国证监会分类，信息技术业包含以下四个二级分类：通信及相关设备业、 计算机及相关设备业、通信服务业和计算机应用服务业。 1.2.1 信息技术业的产业特征信息技术业的产业特征 信息技术业作为我国高技术研究与研发的重点， 与其它行业相比具有以下几个特 征： 一具有较高的风险性 信息技术业从事的是以技术上的新发明、新创造为基础的开发工作，能否转化为 生产力尚有很多的不确定因素，存在较大的技术风险；面对激烈的市场竞争，产品的 生命周期在缩短，需要不断的开发新产品，但是新产品能否受到市场的青睐，产品能 够获得盈利都是未知数，再加上产品的市场规模和市场容量的不确定构成了市场风 险； 还有因自身管理不善而带来的管理风险； 资金不能够及时提供而导致的财务风险； 政治、经济法规的变化带来的环境风险。 技术风险、市场风险、管理风险等风险最终都表现为财务风险。财务风险贯穿于 企业发展的每个阶段，是企业最外在的风险，也是最后的风险。 二具有创新性 传统企业的兴起和发展来源于客观的现实的市场需求， 而信息技术的兴起和发展 除了客观的市场需求以外，还要直接依赖于相关学科和技术的突破。 参考和讯网 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 2 页 共 60 页 信息技术业企业开发的产品都是新产品，他们的硬件、软件和多种服务支援甚至 包括采用的商业模式可能都是全新的。 创新在带来高风险的同时也带来了高收益的可 能。 三具有高渗透性和带动性 信息技术业的发展还促进了传统产业的信息化和知识化，改变了传统产业采购、 生产、物流等方面的信息获取和传递过程，带动了传统产业的更新换代，给它们重新 注入了活力。 1.2.2 信息技术业的财务特征信息技术业的财务特征 正是由于信息技术业具有高智能、高投入、高风险、高成长、高收益、高渗透性 的行业特征，它的财务特征也与传统企业不同，具体表现在： 一财务管理的概念不同 传统企业以财务管理为中心，极力的规避风险；信息技术业企业以财务管理和知 识管理为中心，高收益和高风险并存，企业以高风险和高收益合理配比为前提，勇于 承担风险。因此，信息技术业的盈利能力和资产负债率可能较之传统企业要高。 二成本管理的重点不同 传统企业的制造成本高而期间费用低，管理的重点是压缩制造成本；信息技术业 企业的成本只包括形式上的成本，例如光盘的碟片，而巨额的研发费用则计入期间费 用，这样导致信息技术业企业的毛利率要高于传统企业。 三筹资渠道不同 传统企业拥有厂房和机器设备等有形资产， 能满足商业银行贷款安全性稳定性的 要求，比较容易取得贷款；信息技术业企业资产的流动性差，获取商业银行的贷款相 对较难，需要多方开辟融资渠道。正因为如此，信息技术业企业普遍处于资金紧张的 处境，财务危机凸显。 四无形资产占资产比例高 信息技术业企业更注重的是技术的研究与开发，知识、专有技术、专利、人力资 本和信息等无形资产的比例相对于传统企业来说比较高。 五利润分配的方式不同 利润分配不仅要考虑到股东的权益， 还要考虑到以知识和技术投资的企业员工的 利益。 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 3 页 共 60 页 1.3 建立信息技术业财务危机预测研究的意义建立信息技术业财务危机预测研究的意义 我国是一个发展中的大国，要实现国民经济的可持续发展，就必须不断的进行科 技创新， 培育新的经济增长点。 信息技术业企业正是具有独特的科技创新能力和活力， 能够推进高科技成果的转化和产业结构的优化， 促进一个国家或地区经济的持续增长 和综合实力的增强。在我国提出的大力发展高新技术企业，建立创新型国际的战略 体系推出之后，研究信息技术业具有更广阔深远的意义。 信息技术业企业由于其高风险与高收益并存，筹资难与资金紧张并存，其面对的 财务风险也较之传统企业更高。2009 年，北美最大的电信设备制造商北电网络申请 破产保护，这家曾排名世界前三的百年老店已风光不再，惨淡退场。其实，企业在运 营过程中大多数问题并非突如其来，而是日月累积好比蚁穴溃堤。这就要求企业管理 者要时刻警惕，建立必要的企业财务危机预警系统，善于挖掘问题、归结问题、处理 问题，把企业出现的任何问题消灭在萌芽阶段，如果等到财务危机恶化到超出企业的 能力掌控之外，任何解救措施都为时晚矣。 研究信息技术业企业的财务危机预警模型不仅有助于投资者的投资决策， 尽量避 免投资者的资产损失；并且有助于管理层加强内部控制，改善经营管理以避免破产的 发生；有助于企业员工及时对未来的工作前景作出规划，协助企业走出财务困境：有 助于债权人评价企业的真实经营情况，评估贷款的安全程度；有助于关联公司的业务 决策；有助于加强监管部门的事前监管和完善市场准入制度，有利于证券市场的健康 稳定发展。 然而，从以往的研究来看，一般都是以我国的沪、深两大证券市场的所有上市公 司为样本进行实证研究的，结合行业特色的财务危机预警模型则比较少见。 由于不同行业的企业具有不同的经营特点，其财务危机的表现形式也就有所不 同。比如说，一个制造业企业和一个医药企业的营运资本率为负值，对于制造业企业 来说往往以为这要发生财务危机，而对于医药企业来说，却不一定很危险，因为在医 药行业中赊销行为是普遍存在的。可见，由于行业的不同，同一预警变量包含的信息 量也有所不同， 其预测效果则有可能千差万别， 所以进行分行业研究更有必要的价值。 高新技术企业是指在国家重点支持的高新技术领域内，持续进行研究开发与技术成果转化，形成企 业核心自主知识产权，并以此为基础开展经营活动，在中国境内（不包括港、澳、台地区）注册一年以上的居民 企业。它是知识密集、技术密集的经济实体。 参考本论文 1.4 国内外财务危机预警研究的简要回顾 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 4 页 共 60 页 1.4 国内外财务危机预警研究的简要回顾国内外财务危机预警研究的简要回顾 1.4.1 国外财务危机预警研究回顾国外财务危机预警研究回顾 国外财务危机预警研究可以追溯到 20 世纪初期，亚历山大沃尔出版的信用 晴雨表研究和财务报表比率分析两本书，开创了对企业财务状况分析的先河。 1932 年，fitzpatrick 最早对财务危机预警开始研究。他以 19 家企业作为样本， 通过对比分析破产组和非破产组的单个财务指标， 发现判别能力最强的两个指标是净 利润与股东权益的比率和股东权益与负债的比率。美国学者瑟克瑞斯特（1938）以资 产负债表为基础，比较失败银行和正常银行财务指标之间的差异，以判断银行是否存 在财务危机。beaver（1966）在瑟克瑞斯特的研究基础上，扩大了研究范围，提出了 更加成熟的单变量预警模型。 单变量模型采用一元判别统计分析方法，优点是方法简单，计算结果容易理解， 适用范围也比较广。但是，它的缺点也是显而易见的：总体判别精度较低；只用一个 或几个指标去说明企业的财务状况，带有一定的片面性；多个财务指标之间的相关性 没有得到检验，可能会出现矛盾，导致误判。 正是单变量模型这种局限性的存在， 使得研究人员去寻找更加有效和全面的多变 量方法。最早使用多变量方法的是美国的爱德华阿特曼，他提出的 z 分数模型，推 动了财务危机预警研究的发展，他的研究思路成为后来其他国家研究的基础。比较有 代表性的是 20 世纪 70 年代， 日本开发银行对东京证券交易所的 310 家上市公司进行 研究，发表的利用经营指标进行企业风险评价的新尝试-利用多变量分析的探索 一文。 多变量模型采用的是多元判别方法，要求预测的指标数据服从正态分布，但是现 实中满足这一要求的指标是非常少见的，于是，为了避免假设条件带来的偏差，研究 人员引进多元条件概率方程，并采用极大似然估计法进行参数估计。多元条件概率模 型包括对数模型（logistic）和概率单位模型（probit） 。马丁（martin，1977）首次运 用 logistic 模型进行银行破产预测。后来奥尔森（ohlson，1980）等学者将 logistic 这一方法应用到预测企业的财务危机方面。zeijewski（斯密克丝，1984）使用概率单 位(probit)回归分析方法建立的财务危机预警模型。 随着电子计算机技术的发展， 研究人员开始使用人工智能技术构建财务危机预警 模型，包括神经网络模型、遗传算法模型、粗集模型、案例推理、支持向量机等方法， 应用比较广的是神经网络法。奥多姆和沙达（odom，sharda，1990）最早将神经网 络模型应用到财务危机预警研究中，其后萨奇伯格（1992） 、弗里齐、格罗斯（1993） 、 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 5 页 共 60 页 阿特曼、马来和瓦里托（1994）都用这一方法对陷入财务困境的企业进行了预测，都 取得了比较好的预测效果。 近年来， 出现了采用两种或两种以上的方法建立混合模型的趋势， 旨在取长补短， 取得比较好的预测效果。比如说英国的冯玉林、萨里麦克林（2001）以判别分析法、 逻辑回归法、 神经网络法和决策树方法为基础， 进行不同的组合建立了三种混合模型， 实证分析结果表明，混合模型的预测效果要明显优于单个方法的模型。 在财务指标的选取方面，早期的 altman 等人都是采用常规的财务指标，比如资 产负债率、流动比率、总资产周转率等。后来的研究学者逐渐认识到现金流量的重要 性。 aziz等(1988)开始采用现金流量指标来构建财务危机预警模型， 并与z模型、 zeta 模型进行了比较，发现现金流量指标具有很好的预测效果。 随着财务危机预警研究的深入，财务信息的片面性和局限性逐渐显露出来，学者 们将目光投注在非财务的特性上，如公司治理因素（董事会结构、股权结构、内部经 营管理等） 、宏观经济因素（利率、汇率、经济周期等） 。sanjai bhagat（ （2008）等发 现董事会持股比例和总经理持股比例明显影响企业的财务危机概率。jae-seung baek （2004）等对 1997 年韩国发生的金融危机进行研究，得出大股东持股比例集中可以 减少财务危机的概率。goudie 等（1991）测算汇率波动对英国前 100 强企业的潜在 危机的影响，证明了该影响明显存在。darayseh 等（2003）加入了国民生产总值、利 率和股票价格指数三个宏观经济变量，结果发现，加入宏观经济变量的模型预测的准 确更高。 1.4.2 国内财务危机预警研究回顾国内财务危机预警研究回顾 1.4.2.1 财务危机预警研究的发展历程财务危机预警研究的发展历程 我国的财务危机预警研究开始于 20 世纪 80 年代， 吴世农和黄世忠 （1986） 在 中 国经济问题一文中介绍了企业破产的财务分析指标和预测模型。佘廉等人在国家自 然科学基金委员会管理科学组的支持下从事企业预警研究，并于 1999 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。 我国学者周首华、杨济华、王平(1996)对 z 分数模型进行改造，加入了现金流量 指标,以 160 家公司为研究样本，提出了 f 分数模型。但是，由于他们采用国外的数 据库，研究结论是否适合我国企业还不得而知。 随着会计制度的不断完善和上市公司的增加，陈静（1999）首次选取我国 27 家 st 公司和对应的非 st 公司的资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 6 页 共 60 页 和营运资本/总资产周转率等 6 个指标建立了二元线性判别预警模型。张玲（2000） 以 120 家公司为研究对象， 使用其中 60 家公司的财务数据建立了二元线性判别模型， 并使用 60 家公司进行模型检验，效果十分显著。 主成分分析法和多元逻辑回归法也逐渐应用到财务预警研究中。陈晓和陈治鸿 （2000） 、孙铮和姜秀华（2001） 、丁成（2001）采用多元回归逻辑模型我国上市公司 进行预测，准确率都在 85%以上。陈瑜（2000）以 116 家上市公司为样本，分别用二 元线性判别方法和主成分方法建立财务危机预警模型。吴世农、卢学义（2001）分别 用二元线性判别分析、logistic 逻辑回归法和多元线性回归法建立模型并比较分析， 发现 logistic 逻辑回归模型的判别准确率最高。张爱民（2001） 、杨淑娥等（2003） 、 梁琪（2003）采用主成分方法建立了企业的财务危机预警模 杨保安（2001）把 bp 神经网络法应用到银行业的财务危机预警模型中，准确率 高达 95%，明显高于其他方法。刘洪、何辉（2004）分别用二元判别分析、logistic 回归分析和 bp 神经网络方法建立模型，发现 bp 神经网络模型的准确率要远远高于 另两种方法。杨淑娥、黄礼（2005）采用 bp 神经网络法以 120 家上市公司作为建模 样本，60 家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型，取得了 90.8%（建模样本） 和 90%（检验样本）的准确率，高于以同一样本库建立的主成分模型的预测精度（建 模样本 90%，检验样本 81.7%） 。 姚奕、叶中行（2004）在银行个人客户信用评价中引入支持向量机模型。刘闽、 林成德（2005）使用支持向量机构建了商业银行企业客户信用风险评价模型，并与多 元判别分析和 bp 神经网络模型进行比较， 证明了支持向量机方法的优越性。 惠守博、 王文杰（2006） 、阎娟娟（2006）应用支持向量机法进行实证分析，发现支持向量机 在小样本情况下，具有良好的非线性建模能力和泛化能力，预测精度高于神经网络模 型。 周敏、王新宇（2002） 、宋杰鲲、张在旭（2006） 、李洪伟（2006）用模糊优先和 粗糟集法判别财务危机，黄继鸿、雷战波、凌超(2004)用遗传算法来对财务危机预警。 姚靠华、蒋艳辉（2005）用决策树法分析财务危机。朱卫东和许宁（2007）用案例推 理法判别财务危机。 一些学者借鉴国外的研究经验，开始用混合模型研究财务危机预警。陈强和薛华 （2007）构建 ga-bpnn 模型，将遗传算法和 bp 神经网络相结合，既有 bp 神经网 络较强的搜索能力，又吸收了遗传算法全局寻优的特点，具有较强的泛化能力。胡达 陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析.会计研究，1999.4:2224 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 7 页 共 60 页 沙和王坤华 （2007） 把离散粒子群算法和支持向量机相结合， 构建了 pso-svw 模型。 刘丙泉 （2008） 用模糊 c 均值和支持向量机构建 fcw-svw 模型。 还有高延超 （2008） 的多元回归-支持向量机模型、周辉仁（2009）的基于粒子群优化算法的 ls-svw 模 型、周遊（2009）的主成分-神经网络模型、张红梅（2011）的 logistic-bp 神经网络 模型等。 田祥宇（2011）以 66 家公司的 25 个财务指标用因子分析法、遗传算法和 bp 神 经网络法综合三种方法建立 fa-ga-bp 模型的财务预警性能。实证研究表 明,fa-ga-bp 模型是一个更为优越的财务危机预警模型,既能弥补因子分析法对输入 数据的严格限制缺陷，又解决了 bp 神经网络收敛速度慢、性能不稳定的弊端，并吸 收了遗传算法全局寻优的优点，具备实际的财务危机预警价值。 1.4.2.2 分行业研究的发展分行业研究的发展 随着国内预警研究的深入，不少学者认识到不同行业之间的差异，开始了分行业 来研究预警模型。 林平、 赵勇伟 （2001） 研究农村信用社的信用危机， 用二元线性判别方法和 logistic 逻辑回归方法分别建立模型，对危机发生前一年的准确率达到 91.4%和 94.29%。 黄辉（2003）用功效系数法研究制药类企业财务危机的预警。吴文强（2003）利 用二元判别分析法建立高速公路企业的财务危机模型。周兵等（2003）在研究机械制 造业的财务危机时，用股东权益比率、总资产负债率、净资产收益率和总资产周转率 来建立主成分模型。朱曦等（2004）用 logistic 回归模型分析网络概念上市公司的退 市风险时，由于建模样本有限只有净资产收益率这一指标入选。张祥等（2004）以 110 家制造业上市公司为样本，用二元判别分析法和 logistic 回归模型建立模型，实 证分析发现通用模型中的流动比率、资产负债率没有进入模型，分行业的预警模型准 确率要高于行业通用模型，二元判别分析法和 logistic 回归法的判别准确性本质上没 有太大差别。 陈志斌、谭瑞娟（2006）在预警模型中加入行业修正变量，选取财务指标差异明 显的农业和房地产行业， 发现分行业建立的模型的准确率要高于未考虑行业差异的模 型。张根明、向晓骥、孙敬宜（2006）以 263 家制造业企业为样本，用 bp 神经网络 模型建立财务危机预警模型，结果表明，分行业的 bp 神经网络模型准率较高。 从研究的行业来看，房地产行业的研究最多，2006-2011 年间共有论文 20 篇。同 时期其它行业的文献研究成果如下：煤炭行业 7 篇、电力行业 6 篇、保险业 6 篇、农 业 4 篇、医药行业 4 篇、建筑建材业 3 篇、纺织行业 3 篇、交通运输业 2 篇、石油行 业 2 篇、汽车制造业 2 篇、乳业 1 篇、林业 1 篇、零售业 1 篇、军工 2 篇、旅游饭店 业 1 篇。 首都经济贸易大学硕士学位论文 企业财务预警模型研究 第 8 页 共 60 页 信息技术业 2001 年才作为一个行业分立，所以研究样本数量一直比较有限。李 道波（2004）用二元线性判断分析科技型企业，准确率达到 87%。蔡勇（2008）以信 息技术业 50 家企业为样本，通过因子分析，选取了净资产收益率、主营业务利润率、 现金比率、 总资产周转率、 资产负债率和总资产周转率 6 个指标变量构建了预警模型。 实证分析结果表明，对判断信息技术业财务危机效果最显著的是总资产周转率、盈利 能力的指标次之，偿债能力指标则没能进入模型；对危机发生前三年的判别准确率分 别为 86%、80%和 70%。郭莉莉（2010）对信息技术业的实证研究中发现净资产收益 率、应收账款周转率、速动比率、每股资本公积金有较高的判别精度，这几个指标建 立的 logistic 模型对危机发生前一年的判别准确率达到 100%。同期的研究成果还有 梁静国（2008）用模糊 c 均值和支持向量机构建 fcw-svw 模型对高科技企业的研 究。朱发根（2009）用支持向量机方法对高新技术企业、崔婷婷（2010）对软件行业