（数量经济学专业论文）我国上市公司财务困境预测的实证研究.pdf

摘要 由于我国证券市场存在时间短，发展还不成熟，上市公司退市机 制不完善，使得公司管理者与投资者的行为注重于各自短期利益，而 不关心公司实际的经营业绩与财务状况。但是随着我国市场经济体制 改革的深化和资本市场的快速发展，企业出现破产及陷入其他财务困 境现象的频率也越来越高。截止到2 0 0 1 年7 月1 日，在我国沪、深 两证券交易所共出现1 0 5 家s t 公司，严重地破坏了证券市场的秩序， 更损害了广大投资者的利益。而依赖于证券市场制度难以有效的保障 广大投资者的利益，因而对上市公司破产预测或财务困境预测的需求 也就越来越多。学术界开始探索使用统计方法建立上市公司财务困境 的预测模型，对于有关方面无疑具有一定的现实意义。 现代社会中投资活动日益频繁，该种活动既能带来经济利益，同 时又存在很大风险，投资者必须慎重处之。所以他们需要通过财务分 析评价投资风险及前景，以便做出正确的决策。本文就是站在上市公 司投资人的角度来进行研究的，力图为其提供一种投资决策的依据， 并有利于对企业财务状况随时进行监测，及时发现其财务恶化的预 兆。 同时，本文在理论上也具有一定的意义。关于企业财务困境预测 问题的研究，在国外具有很久的研究历史，并且获得比较成熟的研究 成果，现已得到广泛的应用。本文在借鉴国外研究成果的基础之上， 我们将验证利用我国上市公司的会计数据及比率，通过运用一定的统 计方法和建立预测模型能否有效地预测出企业是否将陷入财务困境。 本文首先在明确了本研究相关问题之后，论述了财务困境实证研 究理论，为后面的实证研究打下理论基础。接着回顾了国内外的研究 现状并对其主要研究成果进行了总结和评述。然后在借鉴已有的研究 成果基础之上，应用四种多元统计分析及人工智能方法进行了本文的 重点部分实证研究，建立了四种财务困境预测模型，从而得出一 定的结论。 从结构上看，全文分为五章。 第一章导论 在本章中明确了与本研究密切相关的一些基本问题：“财务困境” 的概念、本文的研究背景及其意义。在国外研究中，关于“财务困境” 有多种定义，大多数将企业破产作为企业陷入财务困境的标志。但由 于我国证券市场的退市机制不完善，上市公司破产事例极其少见。 1 9 9 8 年以后陆续采取的s t 、p t 制度就是在客观条件不允许实施退市 制度的情况下而采取的一种过渡性制度安排。结合我国的这种实际情 况，这里我们把上市公司因“财务状况异常”而被特别处理( s t ) 作 为陷入财务困境的标志，这就决定了此文的研究对象是s t 上市公司， 也是我们选择研究样本的依据。之后分析了本文的研究背景及意义。 针对我国证券市场的实际状况和形势而言，对此问题进行研究具有一 定的必要性，无论是对于理论研究者、实际工作者，还是公司的利益 相关者如投资者都具有一定的实际意义，但本文主要是站在公司投资 者的角度来进行研究的。 第二章财务困境实证研究基本理论 在此章详细介绍了利用企业财务比率进行财务困境预测研究的由 来及其实证研究的基本理论。西方实证会计理论以有效市场假说和资 本资产定价模型为两大基石，说明在一个半强式有效市场上，资本市 场充分反映了全部可获得的、公开的信息，所以会计收益能够反映影 响股票价格的诸多因素并通过收益将与这些因素有关的信息传递给 股票市场。同样，非收益数据亦能反映影响资产市价的诸多因素。而 根据资本资产定价模型，对企业进行计价需要估计未来现金流量及其 风险，又由于破产会减少企业的未来现金流量，所以，要利用会计数 字估计未来现金流量及其风险就首先要对破产的可能性进行预测。因 此，许多学者开始致力于利用企业会计数据预测破产的研究，其实证 理论便由此渐渐产生。实证研究主要利用从公司财务报告获得的财务 数据进行预测。将由破产公司和非破产公司组成的样本随机分为估计 样本组和检验样本组，估计样本组用于确定参数和分割点，而检验样 本组用于检验模型的预测能力。首先，将估计样本中的公司按照某个 方式排序，然后选择一个分割点，将样本公司分割为破产和非破产两 组，通过不断的尝试，得到误判率最低的分割点，而后用这一分割点 将检验样本也分割成破产和非破产两组，并计算误判率，评价模型的 预测能力。实证研究虽然已成为财务困境预测研究的主体，但由于它 的经济学理论基础还比较薄弱，至今还存在很多不完善的地方，还有 待于进一步的探索和研究。 第三章国内外研究现状及成果评价 笔者阐述了关于财务困境预测问题在国内外的研究、发展现状， 并对其成果进行了综述。在国外，关于财务困境预测问题的研究历时 己久，所以其成果也比较成熟，如运用多元统计、检验样本等重要方 法进行研究，并形成一定的财务困境预测实证理论。但仍然存在一定 的问题，如配比样本、解释变量的选择、预测模型的选用等等，这也 是由于实证理论不完善而造成的。而国内关于此问题的研究则相对较 少，而且缺少一种创意，基本上是处于验证各种方法在国内是否适用 的阶段。但无论如何，国内外的研究成果为我们进一步研究财务困境 预测问题奠定了坚实的基础，提供了一定的研究框架。 第四章研究方法介绍 在此章介绍了本文实证研究将应用的五种多元统计分析以及人工 智能方法，为下一章实证分析做准备。它们分别是逐步判别分析、判 别分析、主成份分析、l o g i s t i c 回归分析、b p 神经网络模型。其中前 四种方法在国内外已被用来做财务困境预测问题的研究，而且取得了 良好的效果。最后一种人工智能方法是刚刚应用于经济预测研究领域 的方法，该方法较传统研究方法存在很多不同，在对样本分布的要求、 求解方式上都有独特之处。在本文中笔者将应用该方法作一尝试，也 是本文的一大创新。 第五章实证研究及结论 最后一章是本文的重点部分，在该章笔者进行了详细的实证研究 并得出一定的结论，同时总结了本文研究存在的局限性，在某些方面 还有待于进一步的研究。 在本章中我们首先经过了财务困境预测指标体系的建立、样本的 选取、指标数据的计算这一系列过程，再运用逐步判别分析进行变量 的筛选，然后利用判别分析、主成分分析、l o g i s t i c 回归分析、b p 神 经网络分析四种方法分别建立、估计财务困境预测模型，并比较四种 模型的预测效果。我们最终给出的结论是： 第一、我国上市公司的财务指标包含着预测财务困境的信息含 量，因此利用公司的财务比率指标可以预测其是否将陷入财务困境， 从而为我国上市公司广大投资者提供了有效的投资依据。 第二、在我国上市公司陷入财务困境的前2 年和前3 年，本文所 选的2 0 个财务指标中7 个指标具有判定和预测财务困境的信息含量， 涵盖了反映公司财务状况的各方面因素。说明根据现代财务理论建立 指标体系是合理可行的。 第三、本文所采用的四种多元统计分析和人工智能方法都可以用 于公司财务困境预测研究，但判定效果存在差异。 第四、从四种判定模型的效果比较来看，l o g i s t i c 模型的判定效 果最高，人工神经网络方法的判定效果最差。 本文的创新之处主要表现在以下几方面： ( 1 ) 研究方法除了运用前人所用的方法之外，本文还尝试用人 工神经网络方法进行本问题的研究，以与其他方法进行比较。 ( 2 ) 指标体系结合我国的实际情况和现代财务理论进行选取财 务指标，由此建立指标体系，较以往研究体系更具有全面性。 ( 3 ) 样本选择样本范围广，囊括了9 8 年以来直到2 0 0 1 年7 月1 日为止的工业类s t 公司和非s t 公司；而且划分行业进行研究， 使得该研究更具有科学性。 关键词：财务困境财务比率指标指标体系预测模型 逐步判别分析判别分析主成份分析l o g i s t i c 回归 模型b p 神经网络 a b s t r a c t w i t ht h ei n t e n s i f i c a t i o no ft h er e f o r mo fc h i n a sm a r k e te c o n o m y s y s t e ma n dt h eq u i c kd e v e l o p m e n to fc a p i t a lm a r k e t ，t h ef r e q u e n c yo f e n c o u n t e r i n gb a n k r u p t c ya n df m a n c i a ld i s t r e s si nc o m p a n i e si sb e c o m i n g h i g h e ra n dh i g h e r b yj u l y1 “2 0 0 1 ，t h e r eh a v e b e e n1 0 5s tc o m p a n i e si n t h es t o c ke x c h a n g e si ns h a n g h a ia n ds h e n z h e n t h i sp h e n o m e n o nd o e s g r e a th a r mt ot h eo r d e ro fs t o c ke x c h a n g ea n dt h e i n t e r e s to fm a n y i n v e s t o r s s ot h ed e m a n do fp r e d i c t i o no ft h eb a n k r u p t c ya n dt h ef i n a n c i a l d i s t r e s so ft h el i s t e dc o m p a n i e si sb e c o m i n gm o r ea n dm o r e t h ei n v e s t o r s n e e dt oe v a l u a t ei n v e s t m e n tr i s ka n dp r o s p e c tt h r o u g hf i n a n c i a la n a l y s i si n o r d e rt om a k ec o r r e c td e c i s i o n t h i s p a p e r i sm e a n tt oe s t a b l i s h f o r e c a s t i n g m o d e l s b ym a n ym e t h o d s ，w h i c h h a sm u c hr e a l i s t i c s i g n i f i c a n c e a tt h es a m et i m et h i sp a p e ri st h e o r e t i c a l l ys i g n i f i c a n t i th a sb e e na l o n gt i m es i n c et h es t a r to ft h er e s e a r c h e sa b o u tt h ep r e d i c t i o no ft h e f i n a n c i a ld i s t r e s so f e n t e r p r i s e a n dt h e s er e s e a r c h e sh a v e p r o d u c e d r e l a t i v e l ym a t u r ea c h i e v e m e n t ，w h i c hh a v eb e e nw i d e l yp u ti n t ou s e t h i s p a p e r , w i t h r e f e r e n c et o f o r e i g n r e s e a r c h p r o d u c t s ，w i l lv e r i f y t h e e f f e c t i v e n e s so ft h ef o r e c a s to fe n t e r p r i s ef i n a n c i a ld i s t r e s sb ym e a n so f a c c o u n t i n gd a t aa n dr a t i o so ft h el i s t e dc o m p a n y , s t a t i s t i c a lm e t h o d sa n d p r e d i c t i v em o d e l s t h i sp a p e rb e g i n sw i t hf u n d a m e n t a lt h e o r i e sa b o u tf i n a n c i a ld i s t r e s s a n dl a y sat h e o r e t i c a lf o u n d a t i o nf o rt h ef o l l o w i n gp o s i t i v er e s e a r c h t h e n i tm a k e sar e t r o s p e c ta b o u td o m e s t i ca n df o r e i g nc u r r e n tr e s e a r c h e sa n da t t h es a m et i m e ，i ts u m m a r i z e st h e i rr e s e a r c hp r o d u c t s f u r t h e r m o r e ，b a s e d o nt h e s er e s e a r c hp r o d u c t s ，i ta p p l i e sm u l t i v a r i a t es t a t i s t i c a la n a l y s i sa n d a r t i f i c i a li n t e l l i g e n c em e t h o dt om a k e p o s i t i v er e s e a r c h ，w h i c hi st h ef o c u s o ft h i sp a p e r , a n dc r e a t e sf o u rp r e d i c t i v em o d e l so ff i n a n c i a ld i s t r e s s ，f r o m w h i c hw ec a n 出a wc o n c l u s i o n s f r o mas t r u c t u r a lv i e w , t h ew h o l et h e s i si sd i v i d e di n t o5 p a r t s c h a p t e ro n e - - i n t r o d u c t i o n i td i s c u s s e ss o m eb a s i ci s s u e sc l o s er e l a t e d t ot h ea n a l y s i s ：t h e d e f i n i t i o no f “f i n a n c i a ld i s t r e s s ”，t h eb a c k g r o u n da n dt h es i g n i f i c a n c eo f t h i sp a p e r c o n s i d e r e da c t u a ls i t u a t i o ni nc h i n a s s t o c ke x c h a n g e w e r e g a r d “s t ”a st h es i g no f “f i n a n c i a ld i s t r e s s ；i ti sn e c e s s a r yt od ot h i s r e s e a r c h ，w h i c hi sp r a c t i c a l l yh e l p f u lt ot h e o r yr e s e a r c h e r s ，p r a c t i c a lp e o p l e a n di n v e s t o r s c h a p t e rt w o t h eb a s i ct h e o r yo fp o s i t i v er e s e a r c ha b o u t f i n a n e i a ld i s t r e s s i ti n t r o d u c e st h e o r i g i no ff i n a n c i a ld i s t r e s sf o r e c a s ta n dr e s e a r c h e m p l o y i n gc o m p a n y sf i n a n c i a lr a t i o sa n dt h eb a s i ct h e o r yo fp o s i t i v e r e s e a r c h 。t h ew e s t e r nt h e o r i e so f a c c o u n t i n gp o s i t i v eb a s e do nt h ee m h a n dc a p m i ti l l u s t r a t e st h a ta c c o u n t i n gr e v e n u ec a l lr e f l e c tt h ef a c t o r s a b o u ts t o c km a r k e tt h r o u g hr e v e n u ei na s e m i s t r o n gf o r me f f i c i e n tm a r k e t s oc a nn o n 。r e v e n u ef i g u r e s ，a tt h es a m et i m ea c c o r d i n gt oc a p m i n o r d e rt oe v a l u a t eac o m p a n y , f o rb a n k r u p t c yw i l lr e d u c et h ec a s hf l o wi n f u t u r e ，s ot h ep o s s i b i l i t yo fb a n k r u p t c ys h o u l db ef o r e c a s t e da tf i r s t 。 t h e r e f o r em a n yr e s e a r c h e sb e g a nt ob ee n g a g e di nf o r e c a s t i n gb a n k r u p t c y b ym e a n so fa c c o u n t i n gf i g u r e si nc o m p a n y e v e rs i n c et h et h e o r yo f p o s i t i v ea n a l y s i sc o m ei n t ob e i n g ，p o s i t i v er e s e a r c hp r e d i c t so b t a i n e d t h r o u g hf i n a n c i a l f i g u r e s a l t h o u g hp o s i t i v er e s e a r c hh a sb e c o m et l e p r i n c i p a lp a r to ff o r e c a s tr e s e a r c ha b o u tf i n a n c i a ld i s t r e s s ，i t se c o n o m i c t h e o r e t i c a lb a s ei sw e a l ( ，w h e r ee x i s tal o to fd r a w b a c k s c h a p t e rt h r e e 一t h ep r e s e n ts i t u a t i o n ，a c h i e v e m e n ta n d l i m i t a t i o n sa th o m ea n da b r o a d i th a sb e e nal o n gt i m es i n c et h es t u d i e so ff o r e c a s tr e s e a r c ha b o u t f i n a n c i a ld i s t r e s si nf o r e i g nc o u n t r i e s ，s ot h e i ra c h i e v e m e n t s a r em o r e m a t u r e h o w e v e r , t h e r ea r ea l s os o m ed r a w b a c k si ni t t h ed o m e s t i c 2 r e s e a r c ha b o u tt h i st o p i ci sr e l a t i v e l ys c a r c e i na n yc a s e ，t h ea c h i e v e m e n t o fr e s e a r c he s t a b l i s ht h ef o u n d a t i o no fo u rf u r t h e rf o r e c a s tf i n a n c i a l d i s t r e s s c h a p t e r l b u r 一i n t r o d u c t i o no fr e s e a r c hm e t h o d s i ti n t r o d u c e s5m u l t i v a r i a t ea n a l y s i sm e a n sa n da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c e m e t h o d ，w h i c ha r ea p p l i e di nt h i sp a p e r t h e ya r es t e p w i s ed i s c r i m i n a t i n g a n a l y s i s ，d i s c r i m i n a t i n ga n a l y s i s ，p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ，l o g i s t i c r e g r e s s i v ea n a l y s i s b p n e u r a ln e t w o r km o d e l t h ef o u rm e t h o d s m e n t i o n e da b o v ea r ee m p l o y e dt od of o r e c a s tr e s e a r c ha b o u tf i n a n c i a l d i s t r e s sa n dg o o de f f e c t sa r ea c h i e v e d t h ea n ni se m p l o y e di nt h e r e s e a r c ha b o u tf o r e c a s ti ne c o n o m i cf i e l d i th a sa d v a n t a g ei nt h es o l u t i o n c h a p t e r 矗v e _ 一p o s “v e r e s e a r c ha n dc o n c l u s i o n i t i st h em o s ti m p o r t a n tp a r to ft h i sp a p e r p o s i t i v er e s e a r c h c o n c l u s i o na r ei i s t e db e l o w ： l 、s i n c et h ef i n a n c i a li n d e x e so ft h el i s t e dc o m p a n yi nc h i n a c o m p r i s e i n f o r m a t i o nf o r f o r e c a s t i n g f i n a n c i a ld i s t r e s s ，s of i n a n c i a l d i s t r e s si sp r e d i c t a b l e 2 、i nt h ef i r s tt w oa n dt h r e ey e a r sb e f o r et h el i s t e dc o m p a n yg e ti n t o f i n a n c i a ld i s t r e s s ，7i n d e x e sa m o n gt h e2 0f i n a n c i a li n d e x e ss e l e c t e di n t h i sp a p e rc o m p r i s eo t h e ri n f o r m a t i o no f j u d g i n ga n df o r e c a s t i n gf i n a n c i a l d i s t r e s s 3 、t h ef o u rm u l t i v a r i a t ea n a l y s e sa n da n nc a l lb ee m p l o y e di n f o r e c a s tr e s e a r c ha b o u tf i n a n c i a ld i s t r e s s ，b u tt h ee f f e c t sa r ed i f f e r e n t 4 、f r o mt h ec o m p a r i s o no f t h ee f f e c t so f t h ef o u rm o d e l s ，t h ee f f e c to f l o g i s t i cm o d e li sb e s t w h i l et h ee f f e c to f a n n i st h ew o r s t k e yw o r d s ：f i n a n c i a ld i s t r e s s ；f i n a n c i a lr a t i oi n d e x e s ；i n d e xs y s t e m ； f o r e c a s t i n gm o d e l s ；s t e p w i s ed i s c r i m i n a t i n ga n a l y s i s ； d i s c r i m i n a t i n ga n a l y s i s ；p r i n c i p a lc o m p o n e n ta n a l y s i s ； l o g i s t i cr e g r e s s i v em o d e l ；b p n e u r a ln e t w o r k - 土_ 上- _ - 一 刖罱 中国证券市场白9 1 、9 2 年沪、深两证券交易所建立以来，直至 今日已历经十载。在这短短的十年之中，证券市场尤其是股票市场得 到了迅猛发展，规模上迅速扩展，截止到2 0 0 0 年4 月3 0 日，我国在 沪深证交所上市的公司共有1 1 2 3 家。但是我们也会发现，自从9 8 年 实行s t 制度以来，s t 公司的数量在直线上升，截止到2 0 0 1 年7 月 1 日，共出现1 0 5 家s t 公司。s t 上市公司中大多数是由于财务状况 异常而被特别处理，但由于我国证券市场的退市机制并不完善，使得 这些不良公司迟迟不得下市，这不仅影响了资本市场的健康发展，而 且严重损害了公司广大投资者( 包括股票投资者和债权人) 的利益。 因此依赖于我国证券市场的制度难以有效的维护广大投资者的利益。 所以当前迫切需要对我国上市公司财务状况提前做出预测，以便于投 资者及时规避风险，迅速做出正确的投资决策，而且依此还可以对公 司财务状况随时进行监测。这也是作者选择此问题进行研究的原因。 关于财务困境预测问题的研究在国外历时已久，成果比较成熟， 而国内相关研究还不多见。但无论是国内还是国外研究都还存在一定 的不足，如预测变量的选择，研究方法的运用等。本文力图克服这些 不足，旨在从实证角度、运用多种方法进行研究，既是理论上的一种 验证，也是为了满足现实的需要。 在行文上，本文遵循从理论到实践、先国外后国内的分析思路， 从基本理论入手，分析总结了国内外相关研究的成果，在借鉴已有的 研究成果基础之上，针对我国上市公司的实际情况，运用多元统计、 人工智能等方法展开实证研究，建立四种上市公司财务困境预测模 型，并对其进行了效果比较，最后给出一定的结论。 由于作者知识结构、阅历、经验的局限，加之目前国内关于公司 财务困境问题研究的文献比较缺乏，资料的搜集有一定的难度。因此， 本文的研究还不够成熟，如有不足和错误，敬请各位专家、学者提出 宝贵意见。 第一章导论 第一节关于财务困境的概念 一、财务困境的定义 “财务困境 ( f i n a n c i a ld i s t r e s s ) 又称为“财务危机，( f i n a n c i a lc r i s i s ) 、 “财务失败”( f i n a n c i a lf a i l u r e ) 。如何界定财务困境是进行财务困境 研究需要考虑的首要问题，学术界对此有多种不同的定义方法。 c a r m i c h a e l ( 1 9 7 2 ) 认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现 为流动性不足、权益不足、债务拖欠和资金不足四种形式。r o s s 等 人( 1 9 9 9 ；2 0 0 0 ) 则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一、 企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二、法定破产， 即企业和债权人向法院申请企业破产；第三、会计破产，即企业的帐 面净资产出现负数，资不抵债；第四、技术破产，从防范财务困境的 角度看，财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有 到期债务，无法按期履行债务合约付息还本，即技术破产。在b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 的研究中，7 9 家“财务困境公司”包括5 9 家破产公司、1 6 家拖欠优先股股利公司和3 家拖欠债务的公司。由此可见，b e a v e r 把 破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。a l t m a n ( 1 9 6 8 ) 定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。d e a k i n ( 1 9 7 2 ) 则认为 财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已 经进行清算的公司。在以上的多种定义中，企业破产是最严重的一种 财务困境，国外有关此问题的研究大多数将企业根据破产法提出破产 申请的行为作为确定企业进入财务困境的标志，即把“财务困境”界 定为“企业破产”( a l t m a n ，1 9 6 8 1o h l s o n ，1 9 7 1 ；z m i j e w s k i ，1 9 8 4 ； p l a t t1 9 9 0a n d1 9 9 4 ) 。企业破产是指“当一个公司无力偿债或未能在 法庭之外与债权人达成协议时，依据破产法而进行的一种诉讼程序” ( 欧拿1 9 7 7 年，第2 4 1 页) ，把企业破产作为进入财务困境的标志， 是考虑到破产企业与其他非破产企业存在明确的划分界限，从而比较 容易确定研究样本。但是，破产实质上是一种法律现象，除主要受经 济因素影响以外，还要受政治及其他非市场因素的影响，如果从财务 方面研究企业破产行为，就是将不仅仅受财务因素影响的问题局限在 财务领域进行研究，显然是不合适的，其结果也不会令人满意的。因 此，对此问题研究的更佳切入点应该是预测公司的财务状况是否健 康，而不是会否破产。而在我国，各大经济词典及经济文献中对“财 务困境”还没有一个明确的定义。 二、本文研究中对财务困境的界定 由于我国的市场经济刚刚开始，市场发育不够成熟，破产作为解 决企业财务困境问题的一种手段，更多的是受到行政机构的非市场行 为的影响。在长期以来，我国证券市场缺乏健全的退市机制，相关的 法律法规缺乏配套的实施细则，可操作性较差，因此退市一事有题无 文。1 9 9 8 年以后陆续采取的s t 、p t 制度就是在客观条件不允许实施 退市制度的情况下而采取的一种过渡性制度安排。另外，我国的资本 市场也才刚刚建立，上市公司上市经营的时间普遍不长，现行的独立 审计机制还难于保证上市公司的财务报告质量。而且，上市资格一直 受到证监会的严格控制，巨大的需求使得可以作为“壳资源”的绩差 上市公司炙手可热，所以即便有上市公司处于破产的边缘，也会有各 种力量将其完全吸收。因此，相对于西方发达市场经济国家来说，我 国市场上的破产事件十分有限。我国企业破产法虽然在1 9 8 6 年 颁布，1 9 8 8 年1 1 月1 日就已执行，但迄今为止，还没有一家上市公 司破产的案例。所以以上市公司为样本来研究破产预测问题显然是不 可行的。故而，在此结合我国的实际情况，我们把公司被特别处理 ( s p e c i a lt r e a t m e n t ，简称s t ) 作为陷入财务困境的标志，s t 制度是 指对“状况异常”的上市公司实行股票交易的特别处理。这里的“异 常状况”，包括“财务状况异常”和“其他状况异常”。前者指“连续 两年亏损或每股净资产低于股票面值”；后者主要指自然灾害、重大 事故等导致公司生产经营活动基本终止，公司涉及可能赔偿金额超过 本公司净资产的诉讼等情况。由于后者具有不确定性，难以从财务角 度进行预测，而且在我国所有s t 公司中只占少数，一般不对其进行 研究。而对前者“财务状况异常”情况的界定符合我们一般认为企业 财务状况不健康的诊断，因此在本文中将财务困境确切地界定为公司 财务状况异常而被“特别处理”。 三、问题研究的可行性 本文的研究问题是利用公司财务报告中的指标，采用一定的统计 方法和计量模型对公司未来财务状况进行预测。历史情况表明，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，企业陷入财务困境都是一个逐步的过程， 大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财 务困境或破产的。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 通常称为“基本信号”( f u n d a m e n t a ls i g n a l s ) ，而这些基本信号对公 司未来的盈利状况是有预测能力的。因此，企业的财务困境不但具有 先兆，而且是可预测的。由此说明我们采用一定的技术手段来对企业 财务状况进行预测是具有可行性的，在实践中是行得通的，这也是本 文得以进行的基础。 第二节研究背景及意义 一、研究背景 由于我国证券市场存在时间短，发展还不成熟，上市公司退市机 制不完善，加上国内投资者的投资行为缺乏理性，使得公司管理者与 投资者的行为注重于各自短期利益，而不关心公司具体的经营业绩与 财务状况。但是随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速 发展，企业出现破产及陷入其他财务困境现象的频率也越来越高。截 止到2 0 0 1 年7 月1 日，在我国沪、深两证券交易所共出现1 0 5 家s t 公司，严重地破坏了证券市场的秩序，损害了广大投资者( 包括股票 投资者和债权人，以下同) 的利益。目前由于投资行为日益理性化和 我国退市机制的逐步实施，各类市场参与者对自身经营业绩也显示出 越来越高的关注程度，因而对破产预测，或者企业财务困境预测的需 求也就越来越多。学术界开始探索使用统计方法建立预测上市公司财 务困境的模型。根据在客观、公允基础上披露的上市公司的财务报告， 通过构造合理的预测模型，获得对那些财务状况出现严重危机的上市 公司的预警信号，对于有关方面无疑具有一定的现实意义。 二、意义 1 、理论意义 、 关于企业财务困境预测问题的研究，在国外具有很久的研究历史， 并且获得比较成熟的研究成果，由此建立了相关理论，现已得到广泛 的应用。本文在借鉴国外研究成果的基础之上，我们将验证该理论在 我国是否成立，即验证利用我国上市公司的会计数据及比率，通过运 用一定的统计方法和建立预测模型能否有效地预测出企业是否将陷 入财务困境。 2 、实际意义 现代社会中投资活动日益频繁，投资既能带来经济利益，同时又 存在很大风险，投资者必须慎重处之。公司的股票投资者是指通过购 买股票投入资金的企业或个人，例如股份公司的股东等，其收益决定 于公司的业绩；而公司的债权人是指向公司贷款的金融机构或其他单 位，一般是指银行，其收益也取决于该企业的盈利状况，本利无收也 是常有的事，我国商业银行的大量不良资产就是不良借款企业造成的 恶果。作为企业真正的主人，投资者与企业利益休戚与共，息息相关。 他们需要通过财务分析评价企业管理人员的业绩，以便对管理人员做 出合理的评价和适当的选择；他们还需要通过财务分析评价投资风险 和投资前景，以便做出正确的投资决策。本文就是站在上市公司投资 人的角度来进行研究的，力图为其提供一种投资决策的依据。通过这 样的预警，有利于投资人适时做出相应决策，帮助投资者对是否投资、 投资额大小，是否继续投资、是否追加投资以及如何更好地维护合法 权益等有关投资问题做出合理判断，以避免投资的高风险，并有利于 对企业财务状况随时进行监测，及时发现其财务恶化的预兆。 三、本文的结构安排 全文分为五章。在第一章导论中明确了与本研究密切相关的一些 基本问题：财务困境的概念、研究背景及意义。结合我国市场的特殊 情况，这里我们把上市公司因“财务状况异常”而被特别处理( s t ) 作为陷入财务困境的标志，这就决定了本文中的研究对象是s t 上市 公司，也是我们选择研究样本的依据。之后分析了本文的研究背景及 意义，说明针对我国证券市场的实际状况和形势而言，对财务困境预 测问题进行研究是具有一定的必要性的，无论是对于理论研究者，实 际工作者( 如财务分析专家) ，还是公司的利益相关者( 如投资者) 等都具有一定的实际意义，但本文主要是站在公司投资者的角度来进 行研究的。第二章详细介绍了有关企业财务困境预测问题的由来以及 其实证研究的基本理论，为第五章实证分析提供了理论基础。但实证 理论也还存在一定的不足。第三章笔者阐述了关于财务困境预测问题 在国内外的研究、发展现状，并对其成果进行了评价。以往研究存在 的问题正是本文要解决的问题。第四章介绍了本文的研究方法，为下 一章实证分析做准备。最后一章是本文的重点部分实证研究与结 论。我们最终要得出的结论是利用财务比率能否预测公司的财务困 境；哪些财务指标是最有效的；哪一种模型预测效果最好，以便于公 司投资者利用该模型对公司财务困境进行预测，从而及时做出合理的 决策并随时对公司财务状况进行监测。 第二章财务困境实证研究基本理论 第一节问题的由来 验证会计数据及财务比率能否预测企业破产，该问题在国外由来 已久。从二十世纪七十年代起，西方实证会计理论产生并发展起来， 它的两大基石是有效市场假说( e f f e c tm a r k e th y p o t h e s i s 简称e m h ) 和 资本资产定价模型( c a p i t a la s s e t sp r i c i n gm o d e l 简称c a p m ) 。实证会计 理论指出，在一个半强式( s e m i s t r o n g f o r m ) 有效市场上，资本市场 充分反映了全部可获得的、公开的信息，所以会计收益能够反映影响 股票价格的诸多因素并通过收益将与这些因素有关的信息传递给股 票市场。然而，收益并非是投资者在资本市场上所能获得的唯一会计 数字。公司定期发布的财务报告也提供了丰富多彩的会计数据( 包括 资产负债表数据和收益构成要素，如收入与费用) 。投资者、财务分 析者和其他人士在其投资决策中充分利用这些数据，这表明，如同收 益样，这些数据亦反映影响资产市价的诸多因素。非收益会计数据 在证券评估中的明显运用，借助实证惯例解释所观察的现象，以及来 自公司理财的影响( 资本资产计价模式) 促使早期的实证会计研究者 去研究会计数据是否反应影响证券评估的因素。在鲍罗和布郎( 1 9 6 8 ) 之前，学术界就开始研究资本资产定价模式的内含因素。根据资本资 产计价模式，一项资产的市价是由它的预期现金流量，未来现金流量 的风险( b ) ，风险市价以及无风险报酬率所决定的一个函数。其中， 后面两个因素是由资本市场决定的，它们不可能与企业的特定变量相 关。因此，对企业进行计价就要求对企业的前面两个因素进行估计。 事实上，企业的会计数据对于估算预期未来现金流量及其风险可能更 为有用。由此，这类研究力图提供证据以表明会计数据有助于评估证 券的预期现金流量和风险这两个因素。如果会计数据能传输企业预期 未来现金流量及其风险的信息，它们就能够传输企业价值的信息。这 些含义促使研究者去研究会计数据、预期现金流量及其风险之间的相 关关系。由于破产会减少企业的未来现金流量，在其他条件相等的情 况下，企业预期现金流量及其市场价值将随着破产可能性的增大而减 少，所以企业预期现金流量的评估就必须涉及对破产可能性的评估。 因此，许多学术文献都致力于研究破产的预测模型。会计数据可能有 助于预测破产的一个原因是债券契约经常利用会计比率来限制管理 人员的行动，违反有关会计比率的协定会使企业陷入违约的境地并可 能因此而导致破产。运用会计比率来表明企业是否违约并使债券人有 权迫使企业破产这。事实说明，会计数据和比率与企业的价值和债务 的面值是密切相关的。因而，这些数据很可能是破产可能性的计量指 标。由此，许多研究都是运用会计数据进行破产预测