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东北大学硕士学位论文 摘要 我国上市公司财务危机阶段性 预警模型的构建 摘要 上市公司财务危机颈警的研究是一个被广泛关注的研究课题。作为经济和财 务预警系统研究的重要组成部分，它不仅具有较高的学术价值，而且有着巨火的 社会应用价值。随羞我国证券市场的快速发展，上市公司的数量和规模也在= i i l i 断 扩大，但是与此同时发生财务危机而被特别处理的上市公司数目也在逐渐增加。 企业陷入财务危机是一个逐步发展的过程，财务危机在不同阶段所表现出来的特 点也是不同的，如果在财务危机发生的初期就可以及时发现，并采取解决措施， 对企业及其利益相关者来说是非常重要的，出于对这问题的浓厚兴趣和对其应 用价值的特别关注，本文在对国内外经典文献回顾和总结的基础上，运用中圈资 本市场的数据，构造适用于我国上市公司的财务危机阶段性预警模型。 本文从财务危机的界定、财务危机的阶段划分、研究样本设计、变景选择和 统计方法选用等方面提出了财务危机阶段性预警模型这一p 一主题的研究思路，选取 了我国上市公司中的4 4 家严重财务危机公司，4 4 家轻度财务危机公司和4 4 家财 务健康的公司为样本，采用f i s h e r 判别分析方法，分别用单一年度样本数据和三 年平均样本数据建立了两个财务危机阶段性预警模型，运用自身验证法与交互式 验证法对模型的预测效果进行验证。实证分析结果表明：一、尽管在只有十年历 史的我国资本市场中，会计数据质量不尽人意，但财务数据仍具有一定的信息含 量，对企业利益相关者预测公司的财务危机有较大的帮助；一二、财务危机分阶段 的研究是可行的；三、无论是采用自身验证法还是交互式验证法，三年平均样本 数据建立模型预测的准确率均高于单一年度样本数据，这在。定程度上浇明财务 危机的发生是一个循序渐进的过程。 最后提出本文研究的局限性和今后的研究方向。 关键词 财务危机阶段性；财务危机阶段性预警模型；多元判别分析 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h eb u i l d i n go f s t a g ef o r e c a s t i n gm o d e lf o r f i n a n c i a ld i s t r e s so fc h i n e s el i s t e d c o m p a n y a b s t r a c t e m p i r i c a lr e s e a r c ho nf i n a n c i a ld i s t r e s sp r e d i c t i o ni so n eo ft h em o s ti m p o r t a n t r e s e a r c hs u b j e c t s a sa ni m p o r t a n tp a r tt ot h ee c o n o m i ca n df i n a n c i a lp r e d i c t i o ns y s t e m ， t h er e s e a r c hh a sn o to n l yh i 曲a c a d e m i cv a l u eb u ta l s oe n o l t l l o u sp r a c t i c a lv a l u e w i t h t h ec o n s t a n 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 ti no u rc o u n t r y , t h en u m b e ra n ds c a l eo f t h el i s t e dc o m p a n i e sa r ee x t e n d i n g 、b u ta tt h es a m et i m e ，t h en u m b e ro ft h el i s t e d c o m p a n i e s ，w h i c ha r es p e c i a lt r e a t e d , i si n c r e a s i n g c o m p a n i e s g e ti n t of i n a n c i a l d i s t r e s si sad e v e l o p m e n t a lp r o c e s s ；t h ec h a r a c t e r i s t i co ft h es t a g ei nt h ef i n a n c i a li s d i f f e r e n t d i s c o v e r i n gt h ef i n a n c i a ld i s t r e s si na ne a r l i e rt i m ei sv e r yi m p o r t a n tt ot h e e n t e r p r i s ea n di t sc u s t o m e r s d u et ot h eg r e a ti n t e r e s t st ot h et o p i ca n ds p e c i a lc o n c e r n a b o u tt h ev a l u eo fi t sa p p l i c a t i o n i nt h i sp a p e r ，w et r yt oc o n s t r u c tf i n a n c i a ld i s t r e s s s t a g ep r e d i c t i o nm o d e l so fc h i n e s el i s t e df i n n sb a s e do nt h er e v i e wo fp r e v i o u s e m p i r i c a lr e s u l t s ， f r o mt h ed e f i n i t i o no ff i n a n c i a ld i s t r e s s ，t h em e a s u r eo ft h es t a g e ，t h ed e s i g no f s t u d ye x a m p l e st ot h ec h o i c eo f t h ev a r i a b l ea n ds t a t i s t i c a lm e t h o d so nf i n a n c i a lf a i l u r e e a r l y - w a n i n gr e s e a r c h ，t h ea u t h o rp u t sf o r w a r dt h et h o u g h tw a ya b o u ti t ，c h o o s i n g4 4 s e r i o u sf i n a n c i a lc r i s i sc o m p a n i e s ，4 4l i g h tf i n a n c i a lc r i s i sc o m p a n i e sa n d4 4h e a l t h f i n a n c i a lc o m p a n i e sa st h es a m p l eo fe s t i m a t i n g ，u s i n gf i s h e rd i s c r i m i n a t i o nm e t h o d ， t a k et h es i n g l ey e a rs a m p l ed a t ea n da v e r a g es a m p l ed a t er e s p e c t i v ea n db u i l dt w o f i n a n c i a ld i s t r e s ss t a g ef o r e c a s t i n gm o d e l ，t h e nt e s t i n gt h er e s u l t so ft h em o d e lu s i n g b o t l ls e l f - v a l i d a t i o na n dc r o s s v a l i d a t i o nm e t h o d s t h er e s u i t sa r ea st h ef o l l o w i n g ： f i r s t l y , t h ea c c o u n t i n gd a t aa r en o ti m p r e c i s e ，b u tt h e ys h o w s o m ei n f o r m a t i o n s e c o n d l y , i ti sp o s s i b l et h a tw ed i v i d e dt h ef i n a n c i a ld i s t r e s si n t od i f f e r e u ts t a g e s ； t h i r d l y , n om a t t e ru s es e l f - v a l i d a t i o nm e t h o do rc r o s s - v a l i d a t i o nm e t h o d ，t h er e s u l t s o ft h ea v e r a g es a m p l ed a t ei sb e r e rt h a ns i n g l ey e a rs a m p l e ，i ti ss h o w nt h a tt h e 1 1 1 东北大学硕士学位论文 a b s t r a c t f i n a n c i a ld i s t r e s si si np r o p e rs e q u e n c ei nc e r t a i nd e g r e e f i n a l l y , t h ea u t h o ri n d i c a t e st h el o c a l i z a t i o n sa n dt h er e s e a r c h i n ga s p e c ti nt h e f u t u r e k e yw o r d s f i n a n c i a ld i s t r e s ss t a g e ，f i n a n c i a ld i s t r e s ss t a g ef o r e c a s t i n gm o d e l ， m d am e t h o d 1 v 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取 得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或 撰写过的研究成果，也不包括本文为取得其他学位而使用过的材料。 与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明疆 的说明并表示谢意。 学位论文作者签名：i 翻芳 日期：自m 伯 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者和指导教师完全了鹪东北大学有关保留、使用学 位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的 复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学 位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。 ( 如作者和导师不同意网上交流，请在下方签名；否则视为同意。) 学位论文作者签名： 签字日期： 导师签名： 签字日期： 东北大学硕士学位论文 第一章导论 1 1 研究背景及意义 1 1 1 研究背景 第一章导论 随着证券市场的快速发展，上市公司数量逐渐增多，规模逐年扩大，结构不 断优化，运作也不断规范。相对于非上市公司而言，上市公司具有业绩较好、规 模较大、筹资和扩充能力较强等优势，己成为现代市场经济中最具活力和发展潜 力的企业组织。上市公司作为企业中的特殊群体，是投资者、债权人等利益各方 关注的焦点，它的健康与否关系着我国证券市场的稳定与健康发展。然而，自从 1 9 9 8 年3 月1 6 目中国证券监督管理委员会颁布了证监交字【1 9 9 8 1 6 号文件】关 于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知以来，沪深两市发生财务 危机而被s t 的公司逐年增加。上市公司被s t 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，还可能是外部环境恶化，如经济衰退和通货膨胀 等。但是财务危机并非是短期内形成的，而是具有较长的潜伏期，是由量变到质 变渐变到突变的结果。因此，企业陷入财务危机都是一个逐步的过程。大多数企 业的财务危机都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务危机或破产的。在 此过程中，企业财务状况的变化可以通过财务报告反映出来，具体说是体现在某 些财务指标的变化上，这些财务指标对公司未来的鼹利状况是有预测能力的。因 此，如果可以在企业财务危机发生的早期就采用一定的技术手段来对企业财务状 况进行预测，无论是对于上市公司自身，还是对投资者、债权人都具有十分重要 的意义。本文也正是基于这一点进行研究的。 1 1 2 研究意义 企业管理的目标可以概括为生存、发展和获利。企业只有生存，才能求得发 展，并追求企业盈利最大化的组织目标。然而并不是每个企业都能始终保持良好 的发展状态。在企业的经营过程中会出现各种情况，再加上经营管理者本身的素 质和管理经验不足，就有可能使企业出现财务危机。企业陷入财务危机是一个渐 进的过程，所以在企业财务危机豹早期寻找到一个能够有效预溅的方法就成为可 东北大学硕士学位论文 第一章导沦 能了。目前，利用各上市公司的财务报表数据，应用统计方法对各变繁进行分析 来预测上市公司财务危机，以便揭示风险并及时采取有效的防范、化解风险的措 施，已成为上市公司管理当局、投资者、债权人等利害关系人共同关注的问题。 而财务危机阶段性预警模型就是借助企业财务指标和非财务指标体系构建一个模 型，通过这种模型可以对不同阶段的财务危机进行预测和报警。 1 2 1 1 有利于企业经营者及时地发现问题并提出解决方案 企业财务危机预警作为一种成本低廉的诊断工具，首先，其灵敏度越高就能 越早地发现问题并预知财务危机的征兆。当可能危害企业财务状况的关键因素出 现时，财务危机预警系统能预先发出警告，提醒企业经营者早作准备或采取对策 以减少财务损失。其次，可以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，有效的财务危机预警系统不仅能预知并预告，还能及时寻找导致 企业财务状况恶化的原因，使经营者知其然，更知其所以然，制定有效措施，阻 止财务状况进一步恶化，避免严重的财务危机真正发生。最后可以避免类似财务 危机再次发生。有效的财务危机预警系统不仅能够及时规避现有的财务危机，而 且能够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，弥补企业现有财务管理及经营过程中存在的缺陷，完善财务管理和财务危 机预警系统，从而既提供未来类似情况的前车之鉴，更能从根本上消除隐患。总 之，有准备的财务危机预警系统使经营者能够在财务危机出现的萌芽阶段采取有 效措施改善企业经营，防患于未然。 1 2 1 2 有利于投资者分耩企业现实状况，做出正确的投资决策 投资者和股东可以利用财务信息和预警系统进行分析，来洞察企业的真实价 值和经营发展前景，识别企业利润操纵所带来的风险，提高投资韵警惕性，在企 业财务危机初薅端倪时及时处理现有投资，防止或减少投资损失。 1 2 1 3 有利于债权人等和l 益相关者的决策 债权人，特别是银行和其他非银行金融机构，可以利用这种预警分析做出信 贷决策和进行信贷控制：供货商和客户可以在财务危机预警系统提供的信息帮助 下，制定商业信用政策，并加强对应收账款的管理。 1 2 + 1 4 有利于证券监管部门更好地推进监管工作 目前，我国的证券监管郝门已经制定了一系列制度，如对连续两年亏损的上 市公司实行s t 处理、对于连续三年亏损的上市公司实行p t 制度或暂停上市和退 市制度，目的是通过这些制度提示上市公司不同程度的财务危机风险，使投资者 及时做出决策，避免更大的损失。但是这些制度都是以上市公司已经发生亏损或 者说可能已经发生严重的财务危机为基础的。因此，如果能够通过实证研究建立 东北大学硕士学位论文 第一章导论 一个有效的能够在企业财务危机出现的早期就进行预测的预警模型，并通过预罄 模型来判定企业是否在未来的一段时期内发生财务危机，并找出判断上市公司财 务危机不同阶段的关键性指标，就能够使证券监管部门更好地进行事前监管。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 国外研究现状 财务危机的预警研究，在西方国家是一项广泛进行的应用型研究。由于绝大 多数西方学者对财务危机的界定都以破产或申请破产作为标志，财务危机在很多 情况下也被称为破产研究。虽然财务危机预警尚缺乏完善的经济理论作基础，对 纯学术的贡献至今也很有限，但由于市场对其有着巨大的需求，所以无论是学术 界还是实务界都在不懈地探索和改进研究方法，以提高预测准确率。并试图发展 出一些相关理论。 1 2 1 1 从解释变量角度来看 财务危机预预警模型中的解释变量是指那盟能够区分出财务危机公司与非财 务危机公司的变量。通常研究者最多地从企地的财务报表中找寻这些变量。财务 比率从最开始的只单独地对企业当前财务状况进行分析逐渐发展到被研究者加以 综合地运用于财务危机的预警中去。 ( 1 ) 以常规财务比率为数据来源 所谓常规的财务比率，指主要由财务报告的会计数据组成的财务比率，某些 在一般财务分析中必然采用的重要财务比率，常常反复地出现在不同的财务危机 预警模型之中。 b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 1 l 最初选择的比率是六组比率：第一组为现金流比率、第二组为 净利润比率、第三组为资产负债比率、第四组为流动资产与总资产比率、第五组 为流动资产与流动负债比率、第六组为周转率。每组比率含有4 至1 1 个不等的财 务比率，总共3 0 个比率。后面经过比较均值及判别分析，最后确定有判别能力的 比率是6 个：现金，总债务比，净利润总资产，资产负债率，营运资本总资产，流 动比率及信用期间。这些比率从财务分析角度能够都分代表公司的盈利能力、偿 债能力及资产管理水平。 a l t m a n ( 1 9 6 8 ) t 2 1 共选择了5 类变量作为破产前1 5 年的预测变量。这5 类变 量是传统财务分析中的常用变量：流动性指标、盈利指标、财务杠杆指标、偿债 能力指标和资产管理能力指标。共选取了2 2 个变量。a l t m a n 将这2 2 个变量作为 东北大学硕士学位论文第一章导论 备选变量，根据误判率最小的原则，z 预测模型最终只选定了五个变鬃组成判别模 溅的，较好的实现了变量少而效率高的预测目的。这五个变量分别是：营运资本 总资产，留存收益总资产，息税前利润总资产，权益市场价值总负债的账面价值， 销售收入总资产。 d e a k i n ( 1 9 7 2 ) ”j 选用了1 1 个指标：现金总负债、资产负债率、总资产收益率、 速动资产总资产比率、流动资产，总资产比率、营运资本总资产、现金总资产、 流动资产总收入比率、营运资本收入比率、速动资产总收入比率、现金收入比 率。采用了二分类法检验和线性判别分析方法，对a l t m a n 与b e a v e r 的研究成果时 行了进一步地检验。 ( 2 ) 以资本市场数据为信息来源的研究 对于在证券交易所上市的公司来说，除了公开的财务报告之外，其股票市场 表现同样受到高度的关注。从股价的波动及其表现出来的风险与收益的关系中， 常常可以提炼出具有预警作用的因素。 b e a v e r ( 1 9 6 8 ) 1 4 最初使用了股票市场收益率信息进行财务危机预警研究， b e a v e r 发现，在有效的资本市场里，股票收益率也如同财务指标一样预测了破产， 但时问滞后了一点。 a h a r o n y , j o h n e s ，s w a r y ( 1 9 8 0 ) 忙j 利用资本市场数据提出了一个基于市场收益方 差的破产预测模型。作者以1 9 7 0 1 9 7 8 年闯破产的工业类公司及6 5 家公司为控 制样本，通过计算样本公司的周收益率值来衡量股票的收益，以股票收益率的方 差作为对风险变化的测量，作者运用了常用的市场模型对这两个变量进行了横截 面分析和时间序列分析，两项分析的时间跨度分别是破产前1 0 9 0 周和破产前1 3 1 4 周，观察股票风险变化的趋势，发现反映系统风险的口值不能显著地区分出 两类公司，而代表非系统风险的股票收益率方差则可以显著地区分出两类公司。 在正式的破产公告日之前的四年内，破产公司股票的市场收益率方差与一般公司 存在差异，在接近破产公告日，破产公司股票的市场收益率方差变大。 1 2 1 2 从预警的方法来看 ( 1 ) 单变量判别分析方法 最早的财务困境预测研究是f i 唧硎矗c k ( 1 9 3 2 ) 所做的单变量破产预测模型【“， f i t z p a r t r i c k 以1 9 家公司为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产组和非破产 组进行单变量破产预警研究，结果发现判别能力最高的是“净利润股东权益”和 “股东权益负债”这两个比率。而且在经营失败之前的三年这些比率就呈现出显 著差异。 1 9 6 6 年b e a v e r 沿黄f i t z p a r t r i e k 的思路继续研究破产预测问题，在其财务比 1 4 东北大学硕士学位论文 第一章导论 率与失败预测一文中【1 ，b e a v e r 以企业失败预测为主题，以单财务比率指标 为摹本变量，运用配对样本法，随机挑选了1 9 5 4 1 9 6 4 年闻的7 9 家运营失败的 企业，并针对这7 9 家失败企业挑选了与其行业相同且资产规模相近的7 9 家正常 企业，使用了现金流量负债总额、净收益总资，。、资产负债率、营运资本总资产 和现值率( 贴现率) 这5 个财务指标变量进行一元判定分析，b e a v e r 发现最好的 判别变量是“现金流量总负债”( 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。 b e a v e r 的研究采用了立面分析、两分法检验、判别分析等统计方法，开创了 财务失败预测的先河。主要包括以下内容： 立面分析( p r o f i l ea n a l y s i s ) 。对财务失败企业前五年的财务指标的均值逐年 进行比较，发现两组的财务指标均值有明显的差异，离失败一越近，差距越明显。 两分法检验( d i c h o t o m o u sc l a s s i f i c a t i o nt e s t ) 。在破产预测模型中，主要是将 所有破产( 或失败) 与非破产企业的财务指标进行排序，选择分割点( c u t o f f p o i n t ) ， 使两组的误分类率最小。 一元判别模型( u n i v a r i a t ed i s e f i m i n a n tm o d e l ) 。b e a v e r 将上述共1 5 8 家公 司的样本分为估计样本和有效样本两组，通过对估计样本每个财务指标的值进行 排序来选择使误分率最小的分割点，再用该分割点对有效样本进行分类。他发现 离失败日越近，财务指标预溺错误分类率越低。 单变量模型的优点在于简单直观，易于操作，但单变量模型也存在较大的缺 陷。由于单个指标如“净资产收益率”等容易被操纵和粉饰，只使用单一变量进 行判别分析时，得出的结论难免有失偏颇，加之不同的指标具有不同的预测能力， 同时使用多个单变量模型时，有可能得出不同的结论，尤其是当各指标之间出现 此大彼小、此高彼低的现象时，会使企业真实财务状况的判断产生困难。 以一元判别模型为例，虽然该方法可以方便且有效地进行预测，但这种方法 存在的问题是：一段时间只有一个比率，这样很可能会导致对同一个公司，不同 比率产生不同的分类。而且由于这些变量的高度相关性，通常很难单独用单个变 量来分类。毕竟一个企业的财务状况是通过多方丽的指标反映的，任何一个财务 比率都不能概括企业财务状况的全貌。 f 2 ) 多元线性判别分析方法 由于单变量分析具有内在的无法克服的缺陷，因此后来的学者开始寻求新的 方法。a i r m a n 首先将判别分析方法m d a ( m u l t i p l ed i s c r i m i n a t ea n a l y s i s ) 应用到对 企业财务失败的研究中 2 1 。1 9 6 8 年，a l a n a n 以1 9 4 6 - - 1 9 6 5 年期闻提出破产申请的 东北大学硕士学位论文 第一章导论 3 3 家制造企业为样本，并选择3 3 家在1 9 6 6 年尚未破产的公司作为配比样本，选 用2 2 个变量作为破产前卜一5 年的预测备选变量，根据误判率最小的原则，最终 确定了5 个变量作为判别变量组成了z 计分( z s c o r e ) 模型： z 冀o 0 1 2 x l + o ：0 1 4 x 2 + o 0 3 3 x 3 + o 0 0 6 x 4 + o 9 9 9 x 5 ( 1 1 ) 上式中置是营运资本总资产；墨是留存收蓣总资产：焉是息税前收益总资 产：蜀是权益市值账面总负债；墨是销售收入总资产。 a l t m a n 通过对z 分数模型的研究分析得出：z 值越小，该企业发生财务危机 的可能性就越大，并以1 8 l 为临界值，测算出z 值在1 8 l 以f 的公司破产的可能 性非常大，而z 值在2 9 9 以上的公司则可以健康发展。1 8 l 2 9 9 之间的z 值属 于灰色区域，不易判定其财务变化趋势。a l t m a n 选择了1 9 6 8 年尚在持续经营的 3 3 家美国企业进行预测，根据临近财务危枫的报表资料预测的准确率为9 6 ，依 据财务失败前一年的报表预测的准确率为7 2 。 由于z 计分模型是以上市公司中的制造业公司为研究对象，不利于非上市公 司及非制造业的评分，所以后来a l t m a n 修改了z 计分模型，分别建立了非上市 公司及非制造业的z 计分模型。1 9 7 7 年a l t m a n 、h a l d e m 和n a r a y a n a n 扩展了原 始的z 计分模型，建立z e t a 模型 7 】。该模型以1 9 6 2 - - 1 9 7 5 年间的5 3 家破产企 业和5 8 家正常公司为样本，选用了2 7 个初始财务比率进行判别分析，最后选取 了7 个解释变量，该模型可以对五年内可能出现的破产做出预测，但该模型的权 数未对外公布，只提供了用于预测的7 个变量。它们是： 蜀息税前利润总资产；避盈利的稳定性( 用蜀的n 年趋势的估计标准误差来 计算) ：局利息保障倍数；凰留存收益总资产；墨流动比率；凰普通股权益总资 本；而由总资产衡量的企业规模。其分类的正确率高于原始的z 计分模型，特别 是在破产前较长的时间预测准确率较高。由于z e t a 模型的预测能力好，成本效 益好，后续很多学者也曾按照a l t m a n 的方法进行了类似的研究并取得了藏好的 效果，因此多元判别分析方法成为了研究企业财务失败的一种主流方法。 ( 3 ) 逻辑回归预测模型( l o g i s t i cr e g r e s s i o nm o d e ) o h l s o n ( 1 9 8 0 ) t 8 l 是应用逻辑回归模型进行预测研究的代表，研究中的样本由 1 9 7 0 一1 9 7 6 年间的1 0 5 家破产公司和2 0 5 8 家非破产公司组成。o h l s o n 没有根据判 别正确率的标准从若干个变量中寻找变量组合，o h l s o n 只是将9 个变量包括进模 型，回归结果显示，至少有四类变量显著影响公司破产概率：公司舰模、资产规 模、资产结构、业绩和当前的变现能力。为了稳健起见，o h l s o n 在模型中增加了 表示公司是否在纽约股票交易所和美国交易所上市的鼹个虚拟变量。结果发现这 两个变量都不显著，而资产勰模变量显著。o h l s o n 还发现其他几类具有重要影响 东北大学硕士学位论文第一章导论 的变量是资产结构、业绩和当前的变现能力。 ( 4 ) 其他的预警方法 随着统计技术和计算机技术的不断发展，人工智能及人工神经元网络、e d f 模型、灰色系统理论( g r e ys y s t e mt h e f o ”、混沌理论、c o x 比例风险模型以及 c u s u m ( c u m u l a t i v es u m ) 模型等新方法和技术也逐渐被引入到财务困境预测模型 中。 1 2 2 国内研究现状 国内学者对财务危机预警模型的研究始于t 世纪9 0 年代末，造成这种现象的 原因有以下几个：我国在1 9 8 6 年颁布了破产法，但由于受经济制度的制约， 破产实践有限，即便企业破产，常常包含了极其复杂的原因，而不仅仅是企业发 生财务危机的直接后果；国家于1 9 9 2 年才开始推行企业会计准则，在此之前 的会计制度与国际通行的会计准则有较大的差异，加之我国企业会计报表直缺 乏有效的外部审计鉴定，随意性较大：国有企业会计数据救时断时续保存于政 府的各个部门，如财政部门、统计部门及国家信息部门，缺乏统一的数据库，学 者们几乎没有渠道以低成本的方法来获取众多企业连续几年的会计报表。缺乏合 适的数据获取途径对我国财务危机判别模型研究的艰制可能是最关键的因素，所 以很多问题还处于探索之中。到目前为止，国内学者的研究大多集中在以下两个 方面： ( 1 ) 从财务理论和财务管理的角度去考察企业的财务失败 这方面的研究主要是从定性的角度对我国企业财务危机或财务失败所产生的 原因、表现形式、诊断手段、解决措施以及企业财务失败与企业破产的关系等方 面加以论述。张友棠、唐慧贤、黄辉( 2 0 0 1 ) e ”】从现代财务理论( 权衡理论、代理理 论和信息传递理论) 的特征出发，阐明了对企业存在的财务风险进行监测和顸警的 必要性和紧迫性，并从监测和预警的研究对象、步骤和方法上进行了定性的论述。 赵红( 2 0 0 1 ) 【16 l 根据中国注册会计师独立审计准则第1 7 号持续经营第八条 所列示的企业财务失败的迹象，提出了从投资和筹资两个层面来缓解企业的财务 失败，并从国有企业的外部股东与企业内部控制人之间的代理关系和国有企业与 债权人之间的代理关系出发，分析了国有企、韭( 全民所有制企业、国有独资的有 限责任公司、国有控股公司) 所存在的一系列问题。 ( 2 ) 运用统计学的方法对财务危机进行顸警分析 1 9 9 6 年，我国学者周首华、杨济华和王平【17 l 借鉴a | t m a n 的研究，利用 东北犬掌硕士学位论文 第一章导论 c o m p u s t a t p c p l u s 会计数据库中1 9 9 0 年以来的4 1 6 0 家公司的数据资料，对a l t m a n 判别模型中资产报酬率、总资产周转率两项指标进行了修正，建立了新的预测模 型一f 分数模型： f = 一o 1 7 7 4 + 1 1 0 9 1 x i + 0 ：1 0 7 4 x 2 + 1 9 2 7 t x 3 + o 0 3 0 2 x - + o 4 9 6 1 x 5 ( 1 ，2 ) 其中：置= ( 期末流动资产一期末流动负债) ，期末总资产、局= 期末留存收 益期末总资产墨= ( 净利润+ 折i h ) 平均总负债、甄= 期末股东权益的市场价值 期末总负债、玛= ( 净利润+ 折旧+ 利息) 平均总资产。当某一企业的f 值低0 0 2 7 4 则将被预测为破产公司，反之则可以继续生存。并用这4 1 6 0 家公司数据作为检验 样本进行了验证，其正确率接近7 0 。但是f 分数模型的研究对象不是中国的证 券市场。 1 9 9 9 年，陈静【1 8 】进行了我国第一个e 市公司财务困境预测的研究，根据我国 证券市场的特定环境，选取了截止1 9 9 8 年7 月我国证券市场中共计2 7 家上市公 司作为财务危机企业样本，同时按照同行业、同规模原则选取了2 7 家非s t 上市 公司作为配对样本，选取资产负债比率、净资产收益率、总资产收益率及流动比 率等4 个财务比率进行了单变量分析，结果发现流动比率及资产负债率的误判率 较低；在多元判别分析中，选取资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流 动比率、营运资本总资产及总资产周转率6 个指标构建了判别函数。运用上述的 6 个变量，依据费雪准则得啦s t 组和非s t 组的判定函数系数的两个方程。其判 别函数分射为： z l = 5 6 7 3 墨+ 1 2 6 x 2 2 5 7 9 邑+ 4 0 6 x 4 0 2 4 x 5 + 1 0 5 9 x 6 ( 1 3 ) z 2 = 一1 6 4 4 置+ 4 3 1 9 x 2 + 1 1 5 8 x 3 6 5 8 x 4 + 3 5 3 爿j + 1 1 3 9 x 6 ( 1 4 ) 其中：置为资产负债率= 负债总资产；舶为净资产收益率；岛为净利润年末 总资产；凰为流动资产流动负债；为( 流动资产一流动负债) 总资产；忍为销售 收入总资产。研究结果显示，在上市公司发生财务危机前1 3 年判定正确率分别 为9 2 6 ，8 5 2 ，7 9 6 。 继陈静的研究之后，2 0 0 0 年张玲【伸1 以深、沪两市涉及1 4 个行业共计1 2 0 家上 市公司为样本，并将样本公司分为两组：第一组样本作为推导判别函数的开发样 本，共选择了6 0 家公司，其中有3 0 家是1 9 9 8 年或1 9 9 9 年被s t 的公司，配对的 3 0 家为1 9 9 8 年排名前5 0 名的续优公司；第二组也是由6 0 家公司缀成的，其中有 2 1 家s t 公司1 7 家和随机选择的3 9 家非s t 公司。张玲从反映偿债能力、盈利能 力、资本结构状况和营运状况等四个方面的1 5 个相关财务比率筛选出4 个构建判 别模型。其判别函数为： z = 0 5 1 7 0 4 6 x ，一0 3 8 8 x ，+ 9 3 2 ，+ 1 1 5 8 x 。( 1 5 ) 一8 东北大学硕士学位论文 第一章导论 其中：局为资产负债比率；局为营运资金与总资产比率；飓为总资产利润率： 赫为留存收益与资产总额比。研究结果显示模型对原始样本s t 公司( 3 0 家) 前一年 至前五年的预测正确率分别为1 0 0 ，8 7 ，7 0 ，6 0 及2 2 。作者据此认为， 二分类线性判定模型具有超前4 年的预测结果，即模型可在s t 公司戴帽前4 年或 公司开始亏损的前2 年预知公司的未来前景。 2 0 0 1 年，张爱民、祝春山、许丹健f 2 0 l 尝试运用主成分分析方法，提出种新 的财务危机预警模型主成分预测模型，选取1 9 9 9 - - 2 0 0 0 年问的4 0 家s t 公司 与4 0 家非s t 公司作为研究样本进行实证检验。其基本思想是：运用主成分分析 方法使得在构造预警模型时，一方面能够更多地寻找一些对预测企业财务危机有 指示作用的财务比率，另一方面又不会因为财务比率太多而增加分析问题的复杂 性。在对一系列初始变量进行主成分分析和变换之后，用线性判别模型得出了判 别函数，结果显示了一定的有效性。在s t 宣帮前1 年的判别正确率达9 2 ，5 ，前 2 年为8 7 5 ，前3 年为7 7 5 。作者认为其模型的合理性在于：不限制原始财务 比率的个数；因为对原始数据进行了标准化处理，使得各财务比率之间具有可比 性和可加性；根据主成分的贡献率来确定各主成分在预测函数中的权数。 2 0 0 1 年，吴世农、卢贤义【2 l j 以我国上市公司为研究对象，选取1 9 9 8 - - 2 0 0 0 年我国证券市场上7 0 家s t 公司和7 0 家非s t 公司为样本，用剖面分析和单变量 判定分析方法，从企业的盈利能力、长短期偿债能力、营运能力、成长能力和企 业规模等方面选取了盈利增长比率、股东权益收益率等2 1 个财务指标并计算财务 危机出现前5 年内这两类公司财务指标在各年的差异，最终选定6 个预测指标， 分别采用f i s h e r 线性判定分析、多元线性回归分析和l o g i s t i c 回归分析三种方法， 建立了三种财务危机的预测模型。结果表明，在财务危机发生前2 年或前1 年， 有1 6 个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判定成功率较高。相对 于同一信息集而言，l o g i s t i c 回归预测模型的误判率最低。作者用l o g i s t i c 回归分 析建立的财务危机预警模型如下： m 寺枷- 8 7 6 + 2 5 3 t x , - 4 0 2 7 9 x 2 十0 4 6 五+ 3 2 2 9 x 4 _ 3 9 5 4 x 5 - 1 7 8 峨( 1 6 ) 其中为盈利增长指数；恐为资产报酬率；为流动比率；局长期负债与股东 权益比率；溉营运资本与总资产比；皿资产周转率。对财务危机发生5 年的判定 正确率分别为：9 3 5 3 ，8 4 2 9 ，7 6 2 6 ，7 3 1 3 ，5 5 5 6 。其所建立的财务危 机预警模型的指标变量仅选择了财务报表中的资产负债表和剥润表有关的指标变 最，而没有利用与现金流量表有关的指标变量。 2 0 0 2 年，姜秀华与孙铮1 2 2 】选取了2 0 0 0 年1 1 月2 0 日前在沪、深证券交易所被 东北走学硕士学位论文 第一章导论 实施s t 的4 2 家上市公司，同时随机选出4 2 家非s t 公司作为配对公司。在1 3 个原始财务比率的基础上，筛选出毛利率、其它应收款与总资产的比率、短期借 款与总资产的比率及股权集中系数这四个指标建立l o g i s t i c 判别模型。其模型为： i n 士一0 1 6 6 1 0 0 7 3 0 x i + 1 0 1 4 8 1 x 2 + 1 0 1 1 4 8 x 3 4 5 6 6 9 x 4 ( 1 7 ) 1 一p 、 其中为毛利率；而其他应收款与总资产比率；弼短期借款与总资产比率： 凰股权集中度。与其他相关文献不同的是，作者进一步讨论了最佳分割点，选取 概率o 1 为最佳分割点。如果l o g i s t i c 判别模型估计的概率p 0 1 ，则判定为s t 公司：如果估计概率p 0 1 ，则判定为非s t 公司。该模型在财务危机发生前1 年，对s t 公司与非s t 公司判定准确率分别为8 8 1 0 和8 0 9 5 。 2 0 0 1 年，杨保安【2 3 j 等针对判别分析方法在构建财务危机判别模型中存在的问 题，引入神经网络分析方法并应用于企业财务危机判定与预测中。作者利用原始 3 0 个样本和2 0 个样本作为学习样本，选用b p ( b a c kp r o p a g a t i o n ) 神经网络法构建 财务危机预警模型，结果显示开发样本的判别正确率高达9 5 。模型对未参加学 习的1 5 个样本进行测试，也得到较好的预测正确率。 1 2 1 3 小结 纵观国内外财务危机预警的相应研究成果，本文的立足点是根据国内的情况 探索适当的财务危机阶段性预警模型，此处的评价试图在比较国外研究现状的基 础上提出国内研究的一些不足，作为后文的写作线索。 ( 1 ) 没有对财务危机进行分阶段研究。财务危机伴随企业的整个生存过程是 企业生产经营的正常特征。然而财务危机的发生不是一蹴而就的，它是一个逐步 的过程，是由量变到质变渐变到突变的结果。如前文所述，国内的实证研究均把 上市公司分为s t 和非s t 这两类进行研究。这种做法忽略了财务危机是一个渐近 性的爆发过程。与财务危机的实质不吻合。从这个角度讲，识别财务危机的关键 不在予识别财务危机的存在与否，而在于有没有可能识别其阶段性特征。 ( 2 ) 预测模型中变量数据起始时间选择存在问题。国外的研究绝大部分选择的 是破产或失败前一一年的数据来建立预测模型，其判定效果好是可想而知的，幽为 所有指标在破产前一年两组公司之间的差异是最大的，时效性最强。国内的多数 研究也谐用这一做法，用s t 前一年即( t _ 1 ) 年的财务数据来构建预警模型，实际上 没有很大的意义。因为( t 1 ) 年的年报公布之时就是知晓是否s t 之时，所以从真正 预测的目的来说，应该从更远期的时点着眼，本文认为用t 2 年即s t 前两年的数 1 0 东北大学硕士学位论文 第一章导论 据是适当的。同时，在这一时点作判断可以为企业的内部管理者及时改善经营状 况赢得时间。 ( 3 ) 在数据的选取上，国内的研究中所使用的样本均来自于企业某( 几) 个年 度的数据。如陈静( 1 9 9 9 ) 用的是1 9 9 7 年的数据。张玲( 2 0 0 0 ) 和陈治鸿( 2 0 0 0 ) 均用的 是1 9 9 8 和1 9 9 9 年的数据，而且在预测模型中，这些研究均是将不同年份的数据 分开来建立判别函数的。这样就相当于认为财务危机的发生只是取决于财务指标 的短期水平。 1 3 本文的研究目的、内容和框架 1 3 1 研究目的 企业的财务指标众多，不同的财务指标代表了企业生产经营不同方面的特征。 企业财务质量对哪些指标的变动更加敏感，哪些指标的当期水平更重要，哪些指 标的持续表现应该得到更多关注；此外，企业的财务质量是否只能评价为安余和 危机，有没有可能将不同程度的财务危机加以区分。对这些问题的研究在财务领 域具有一定的现实意义。本次研究希望通过实证分析得到以下两个方面的结论： ( 1 ) 衡量使用预警模型预测企业财务危机阶段性的可能性。 ( 2 ) 了解企业财务状况更容易受哪些财务指标的左右，更多地取决于企业财务 指标的短期水平还是长期的累积表现。 1 3 2 研究内容 本文利用我国上市公司已经审计的公开披露的财务数据为数据资料，运用相 关性分析和逐步分析方法选取财务指标变量，然后用选取的财务指标变鬃作为自 变量，使用多元判别分析方法，借助s p s s 统计软件，构