（会计学专业论文）引入公司治理变量的财务危机预警研究.pdf

early-warning of financial distress include corporate governance variables a dissertation submitted for the degree of master candidate：yu yijie supervisor：prof.qu jilin school of accountancy shandong university of finance and economics 中图分类号：中图分类号： 密级：公密级：公 开开 学科分类号：学科分类号： 论 文 编 号论 文 编 号 ： kj118222009120201021 硕 士 学 位 论 文 引入公司治理变量的财务危机预警研究 作 者 姓 名： 于义杰 申请学位级别：管理学硕士 指导教师姓名： 曲吉林 职 称：教 授 学 科 专 业： 会计学 研 究 方 向：财务决策支持系统 学 习 时 间： 自 2009 年 9 月 1 日 起至 2012 年 6 月 30 日 止 学位授予单位： 山东财经大学 学位授予日期： 2012 年 6 月 山东财经大学学位论文独创性声明山东财经大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行研究工作及取得的 研究成果。尽我所知，除了文中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过的研究成果， 也不包含为获得山东财经大学或其它教育机 构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 山东财经大学学位论文使用授权声明山东财经大学学位论文使用授权声明 本人完全同意山东财经大学有权使用本学位论文（包括但不限于其印刷 版和电子版） ，使用方式包括但不限于：保留学位论文，按规定向国家有关 部门（机构）送交学位论文，以学术交流为目的赠送和交换学位论文，允许 学位论文被查阅、借阅和复印，将学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，采用影印、缩印或其他复制手段保存学位论文。 保密学位论文在解密后的使用授权同上。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 指导教师签名： 日期： 年 月 日 山东财经大学硕士学位论文 i 摘 要 财务危机预警是经济领域的一个重要研究课题。 企业的财务状况直接影响企 业的整体运行，关系到企业的生存与发展。上市公司遭遇财务危机，不仅会给投 资者、 债权人等利益相关者带来了巨大的经济损失，也会影响我国资本市场的正 常发展。因此对财务危机的研究，尤其是对财务危机预警进行研究就显得十分重 要。 但是以往的研究主要以财务指标作为解释变量建立预测模型， 而对公司治理 等非财务因素没有足够的关注；在的公司治理结构与财务危机预警的相关研究 中，大部分学者只选取了 logistic 方法建立模型，在指标选取和样本容量上也存 在影响该方法效果的局限性， 难以避免因方法或数据自身缺陷而造成对研究结论 的干扰。 本文应用我国上市公司的财务报表数据，并在财务数据的基础上引入公 司治理变量，采用 logist 回归方法和 bp 神经网络方法分别建立模型对我国上市 公司进行财务危机预警研究。 本文第一部分介绍了选题的背景和意义、 财务危机概念和国内外财务危机预 警研究的相关成果，并提出本文的研究内容和创新之处。第二部分为财务危机预 警概述，主要介绍财务危机预警的理论依据、概念、功能以及影响企业财务危机 的内外部因素。第三部分是公司治理分析，包括公司治理结构的概念、公司治理 与财务危机的相关理论、公司治理与企业陷入财务危机的关系分析。第四部分为 研究样本及指标的选取，界定了研究期间、说明数据来源，并根据本文对财务危 机概念的界定选取了研究样本， 然后初步选取了财务预警指标和公司治理预警指 标体系。 第五部分是财务危机预警模型的建立与实证分析，对初步选取的预警指 标和样本进行一系列预处理，构建单纯使用财务变量与引入公司治理变量的 logist 回归和 bp 神经网络预警模型，并比较预测结果。第六部分是研究结论与 展望， 阐述了本文研究的主要结论， 并指出本文的不足以及后续研究的扩展方向。 通过研究，本文得到了以下主要研究结论： 1.本文选取了可量化的公司治理指标和财务指标，较为全面地涵盖了企业的 各方面信息，将公司治理指标引入财务危机预警模型后发现，预测准确率有比较 明显的提高，这说明公司治理有助于财务危机预警。 摘要 ii 2.本文运用显著性检验方法选取了具有显著性差异的财务指标和公司治理 指标；然后利用主成分分析方法提取主成分，既精简优化了指标，又避免了多重 共线性；最后运用 logist 回归方法和 bp 神经网络方法，构建了两组财务危机预 警模型并进行对比，避免了因模型自身缺陷而造成的对研究结论的干扰；实证分 析结果表明，两组对比模型的结果具有一致性。 3.本文在对公司治理变量进行显著性检验后发现，董事会会议次数、独立董 事比例、董事会持股比例、未流通股份占股本总数比例、国有股占股本总数比例 五个变量在 st 公司与非 st 公司之间没有显著性差异。 对通过显著性检验的变量进行描述性统计后发现，st 公司董事长与总经理 两职合一的情况要多于非 st 公司； st 公司高管薪酬不及非 st 公司的一半， 但是高管持股比例却是非 st 公司的 8 倍； 在股权结构方面， st 公司的股权集中 度要大于非 st 公司。 关键词: 财务危机预警 公司治理 主成分分析 logit 回归 bp 神经网络 山东财经大学硕士学位论文 i iii abstract in recent years, financial distress has been an important subject in the economic field. enterprises financial status is a direct impact on the overall operation of the enterprise. listed companies suffered financial crisis has brought huge losses not only to investors, creditors and other stakeholders, will also affect the normal development of chinas capital market. therefore, the study on financial crisis, especially on the financial crisis early warning is very important. but most of previous studies only have been concerned with financial indicators as explanatory variables. this paper introduces corporate governance variables on the basis of the financial data, using the logist regression method and bp neural network to the financial crisis early warning of chinas listed companies study. the first section introduces the background and significance of the study, discusses the concept of financial distress, reviews the important literature from domestic and abroad papers and proposes content and innovation of this study. the second part introduces the theoretical basis of the financial crisis early warning, concept, function, and affects its financial crisis. the third part is the corporate governance analysis, including the concept of corporate governance structure, corporate governance and theories of financial crisis, corporate governance and corporate distressed relationship. the fourth part is the selection of samples and indicators defined during the study period, data source and select the study sample according to this article on the definition of the concept of the financial crisis, then initially selected financial early-warning indicators and corporate governance, early warning indicator system. the fifth part is the establishment of financial crisis early warning model and empirical analysis. this chapter, do a series of pretreatment to early warning index primarily selected and samples first, then on the basis of the pretreatment, constructs the financial crisis early warning model using the bp neural network,and logistic regression model. and then make a comparison about the forecasting effect among two model, at last, the conclusion of this paper is given. the last chapter summarizes the main conclusion, main contribution and the research limitations in this paper, then future research is prospected. in the process of research, this paper mainly has the following innovations: 1.this paper selected quantifiable corporate governance indicators and financial abstract iv indicators, these indicators are more comprehensive coverage of information on all aspects of the enterprise. indicators of corporate governance introduced into the model, prediction accuracy of the model is improved, this shows that the corporate governance contribute to financial distress warning. 2.this paper first select variable index that can summary company various aspects information as comprehensive as possible, then simplify and optimize the index through a series of method, such as principal component analysis, significant test. finally, the use of the logist regression method and bp neural network, two sets of financial distress prediction model is constructed to compare, through empirical analysis, the two groups compared model results are consistent. 3. attributed to the significant test,we found five variables ,the number of board meetings, the proportion of independent directors, ownership of the board, the proportion of shares not in circulation,the proportion of state-owned shares , were no significant differences in the st companies and non-st companies.but pluralism of board chairman and ceo,ownership concentration in st companies is more than the non-st companies; st companies executive pay is less than half of non-st companies, but the shareholding ratio of executives is 8 timesof non-st companies. keywords: financial crisis early warning corporate governance principal component analysis logit model bp neural network 山东财经大学硕士学位论文 v 目录目录 第一章 绪论 . 1 1.1 研究背景和意义 . 1 1.2 国内外研究现状综述 . 2 1.2.1 关于财务危机概念的研究综述. 2 1.2.2 关于财务危机预警指标的研究综述. 3 1.2.3 关于财务危机预警模型的研究综述. 6 1.2.4 总体评价. 10 1.3 研究方法与思路 . 11 1.3.1 研究方法. 11 1.3.2 研究思路. 12 1.4 论文结构与创新点 . 13 1.4.1 论文结构. 13 1.4.2 本文的可能创新之处. 14 第二章 财务危机预警概述 . 15 2.1 财务危机预警理论分析 . 15 2.1.1 财务危机预警的理论依据. 15 2.1.2 财务危机预警的概念. 15 2.2 财务危机预警的功能 . 15 2.2.1 监测财务危机. 15 2.2.2 预报财务危机. 18 2.2.3 控制和治疗财务危机. 18 2.2.4 借鉴和保健的作用. 16 2.3 影响企业财务危机的外部因素 . 16 2.3.1 国家经济政策. 16 2.3.2 经济周期. 17 2.3.3 行业因素. 17 2.4 影响企业财务危机的内部因素 . 17 2.4.1 投资决策. 17 2.4.2 经营管理. 18 2.4.3 营运能力. 18 2.4.4 筹资决策. 18 2.4.5 公司治理结构. 19 第三章 公司治理结构分析 . 20 3.1 公司治理结构的概念 . 20 3.1.1 oecd 对公司治理结构的定义 . 20 3.1.1 国内外学者对公司治理结构的定义. 20 3.1.3 本文对公司治理结构的定义. 21 3.2 公司治理与财务危机的相关理论 . 21 3.2.1 产权理论. 21 目录 vi 3.2.2 委托代理理论. 22 3.3 公司治理结构与企业陷入财务危机的关系分析 . 23 3.3.1 股权结构与财务危机的关系. 23 3.3.2 董事会结构与财务危机的关系. 24 3.3.3 管理层激励与财务危机的关系. 25 第四章 实证研究样本及指标选取 . 27 4.1 研究期间 . 27 4.2 研究样本选取 . 27 4.2.1 样本来源. 27 4.2.2 财务危机样本选择. 28 4.2.3 财务危机配对样本选择. 28 4.2.4 样本分割. 29 4.3 预警指标的初步选取 . 29 4.3.1 财务危机预警指标选取标准. 29 4.3.2 初步选取的财务预警指标汇总. 31 4.3.3 公司治理预警指标选取标准. 32 4.3.4 初步选取的公司治理预警指标汇总. 32 第五章 财务危机预警模型的建立与实证分析 . 34 5.1 预警指标及数据的预处理 . 34 5.1.1 正态性检验. 34 5.1.2 显著性检验. 36 5.2 预警指标的主成分分析 . 38 5.2.1 主成分分析法的基本原理. 38 5.2.2 原始数据标准化. 39 5.3 只考虑财务变量的 logit预警模型（模型 i） . 39 5.3.1 提取主成分因子. 39 5.3.2 只考虑财务变量的 logit 预警模型的建立 . 44 5.4 引入公司治理变量的 logit预警模型（模型 ii）. 46 5.4.1 提取主成分因子. 46 5.4.2 引入公司治理变量的 logit 预警模型的建立 . 49 5.5 只考虑财务变量的 bp 神经网络预警模型（模型 iii） . 50 5.5.1 输入层. 50 5.5.2 输出层. 51 5.5.3 隐含层. 52 5.5.4 传递函数. 52 5.5.5 训练函数. 52 5.5.6 模型的训练及精度检验. 52 5.6 引入公司治理变量的 bp 神经网络预警模型（模型 iv） . 56 5.7 实证结果分析 . 59 5.7.1 两组模型对比分析. 59 5.7.2 模型的经济意义分析. 60 5.7.3 现时意义分析. 61 山东财经大学硕士学位论文 vii 第六章 研究结论和展望 . 63 6.1 研究结论与创新 . 63 6.2 研究局限与展望 . 64 6.2.1 样本选择的局限性. 64 6.2.2 最佳分割点的选择. 64 6.2.3 财务危机程度划分. 64 参考文献 . 66 附录 . 70 附录 a：测试样本 . 70 附录 b：训练样本 . 70 附录 c：模型 i 测试结果 . 71 附录 d：模型 ii 测试结果 . 72 附录 e：模型 iii 测试结果 . 72 附录 f：模型 iv 测试结果 . 73 攻读硕士学位期间取得的主要学术成果 . 75 致 谢 . 76 山东财经大学硕士学位论文 1 第一章 绪论 1.1 研究背景和意义 企业发生财务危机将给股东、管理层、债权人以及其他利益相关者带来巨大 的经济损失，严重者甚至会影响整个资本市场的正常运作。一套精确的财务危机 预警系统能够对企业潜在的危机和风险发出预警信号， 有助于股东及时了解企业 的经营状况，在发生财务危机之前调整策略，防范投资风险，保护自身利益；有 助于管理层及时捕捉到企业财务状况恶化的信号， 通过系统性分析发现加大企业 财务风险的原因，主动调整经营战略和财务活动，降低财务风险；有助于债权人 在贷款决策中，谨慎考虑企业发生财务危机的可能性，以确保贷款的安全性和收 益性； 有助于证监会等监管部门找到反映企业财务危机预警的有效因素，加强对 财务风险的监管，保障资本市场的健康有序发展。 自 fitzpartrick、beaver 和 altman 等经典文献问世以来，从单变量模型到多 变量模型，从参数模型到非参数模型，从数理统计模型到数据挖掘模型，国内外 大量的研究人员对财务危机预警进行了研究，相关的研究成果层出不穷，预测方 法不断改善，预测准确性也不断提高。然而，己有的研究大多是基于财务信息， 单纯使用财务变量进行预测存在难以让人信服的缺陷，这是因为:第一，财务数 据是以企业过去的经济情形为依据， 具有滞后性， 不能及时反映企业的运营状况; 第二， 忽视其它因素的影响而过分依赖财务数据，不能从理论上剖析企业陷入财 务危机的深层次原因;第三，管理者可能通过盈余管理对财务报表数据加以粉饰， 降低财务指标模型的预测能力。 这些原因促使研究者意识到通过其它途径来解释财务危机发生的必要性和 可能性，近年来，一些研究人员在对构建模型的解释变量进行深入思考之后，不 再局限于单纯使用财务变量来构建模型， 开始关注公司治理等非财务因素对企业 财务危机预警的影响，成为财务危机预警研究新的方向。 本文在借鉴国内外研究的基础上， 同时利用财务信息和公司治理信息进行指 标设计，构造了单纯使用财务变量与引入公司治理变量的 logist 模型和 bp 神经 网络模型，并对预测结果进行比较，以探索公司治理结构与企业陷入财务危机的 相关性，回答引入公司治理变量能否帮助企业预测财务危机这样一个问题。 第一章 绪论 2 1.2 国内外研究现状综述 1.2.1 关于财务危机概念的研究综述 财务危机(financial crisis)，又称为财务困境(financial distress)。国外学 者从 20 世纪 30 年代起，就开始对这一问题展开研究，积累并形成了较为丰富的 研究资料和研究成果；近二十年来，我国学者也对这一问题进行了大量研究，但 从相关文献来看，无论是国外还是国内，对财务危机的概念理论界仍然存在不同 的认识，还没有形成较为统一的定义。 （1）国外学者财务危机概念的界定 beaver(1966)将企业破产、拖欠债务、银行透支和拖欠优先股股利界定为财 务危机1。 deakin(1972)将财务危机公司定义为已经破产、 无力偿还债务或为债权人利 益而已经进行清算的公司 2。 carmichael(1972)认为财务危机是企业履行义务受限，具体表现为债务拖欠、 流动性不足、权益不足和资金不足四个方面。不能偿还到期债务、流动负债大于 流动资产、 受限或者无能力获得各种额外资金等多种因素都会引发企业财务危机 3。 foster(1986)将财务危机定义为公司出现了严重的资产变现问题，而要解决 这种问题必须依赖于公司经营或结构实行大规模重组4。 altman(1990)对财务危机的界定给出了他的经典理论，他综合了前人的观 点，将财务危机定义为四种情形，分别是破产(bankruptcy)、违约(default)、经营 失败(failure)和无力清偿(insolvency)。 (1)经营失败。商业统计公司邓百氏（dun 法定破产 指企业或债权人向法院申请企业破产保护;技术破产指无法履行债务合约还本付 息;会计破产指账面净资产出现负数，资不抵债6。 （2）国内学者财务危机概念的界定 谷褀和刘淑莲（1999）将财务危机定义为企业无力偿还到期债务或无力支付 相关费用的不良状态