（会计学专业论文）基于预测值的上市公司财务危机预警模型研究.pdf

大连理工大学硕十学位论文 摘要 在激烈的市场竞争中，企业时刻都遭受着陷入财务危机的威胁。然而企业面对财务 危机的威胁不是束手无策，而是可以提前预知。因此，构建彼此不相关且信息涵盖量大 的财务危机预警指标体系，以及识别率高的财务危机预警模型，对于证券市场的投资者 和公司管理层而言，无疑起到稳定证券市场、稳定国民经济乃至稳定社会发展的重要作 用。 本文第一部分，在总结分析国内外文献的基础上，指出样本选择忽视行业差别，预 警指标忽视现金流量，判别分析忽略假设前提，无法做远期动态预警等不足之处。第二 部分，分析了企业财务危机的含义，特点及成因，界定了本文所指财务危机的概念。同 时通过阐述相关的财务危机预警理论，介绍了财务危机预警的一般程序。第三部分，以 我国沪深两市1 1 0 家上市公司( 5 5 家被首次s t 而处于财务危机的上市公司和5 5 财务正 常的上市公司) 为训练样本，在2 7 个初始财务危机预警指标的基础上，通过独立样本t 检验和非参数检验，删除了6 个无显著差异的预警指标。利用主成分分析方法建立了包 含1 0 个主成分的上市公司财务危机预警指标体系。第四部分，基于f i s h e r 判别准则， 以1 0 个主成分为判别变量建立了典则判别模型。第五部分，以4 0 家检验样本的 2 0 0 0 2 0 0 3 年时序财务指标为依据，利用g m ( 1 ，1 ) 灰色预测模型预测出2 0 0 4 年的财务指 标。对财务危机预警模型进行有效性检验。 本文的特色以创新之处在于：一是指标体系中引入了现金流量指标，是指标体系更 加完整。二是对广泛选取的2 7 个原始财务指标进行了二次筛选。通过显著性检验和主 成分分析方法最终萃取1 0 个主成分表达了8 9 7 4 6 的原始信息，同时消除了指标之间的 相关性，提高了后期预测的准确性和科学性。三是严格根据判别分析的假设前提，选用 f i s h e r 判别准则与主成分分析方法相结合，以1 0 个主成分为判别变量，建立财务危机 预警模型。有效地避免了财务指标信息的丢失。四是本文采用三种检验方法，即自身检 验法，交互校验法和预测值检验法，对财务危机预警模型进行有效性检验。总体正确率 分别达到9 0 、8 8 2 、8 0 。其中利用酬( 1 ，1 ) 灰色预测法的预测值检验，达到了远期 预测的目标。 关键词：财务危机；预瞽模型；主成分分析；判别分析；酬( 1 。1 ) 灰色预测 基于弼i ! l ! 【j 值的上市公司财务危机预警模型研究 t h er e s e a r c ho nf i n a n c i a lc r i s i se a r l y - w 枷i n gm o d e lo fl i s t e d c o l p a n i e sb a s e do np r e d i c t e dv a l u e a b s t r a c t e n t e r p r i s e sa r em r e a t 。db yf i n a n c i a l 口i s i si 芏lt h e 丘e f d e 咖d i m l a r k e 七n o w i fd l t e r p d s c sc a i l t t a k e 删篙c a 埘o n 锥酒n s tl h e 丘n a i l c i a lc r i s i si n 矗m e ，i tw m 罂既i n t o 心口i i b l e b u t 廿l i i 础i s 鹪a r en o t p v 训姆s 衲t h ef a o f s u c hap 喇i c a m 衄t ，t l l e 蠡】油n c i a la i s i s 啪b ep l 司i d e d 访a ( 1 v a n c e t h l 盟， e s s e r i 吐a l 锄a l y s i sb a s e do ns e t 血g 坤l l l ef i n 缸d a la i s i se a f l yw 旺血gi n d e xs y 咖mw 1 i c hi s d i 嘶i 砒e da i l dc o d 甜玳m n to fi n 自衄删o i l ，a n dh 】i l d i l l gu pa 丘n 锄d a l 砸s i se a d yw 越i l i n g m o d d ，h 嬲b e c o m et h ei m p o r t a n t 硒p e c to fs 协b n 主f i n g d 5 v e l o p i n to fs t o d m 均r k e t ，n 嘶o r 城l e o d n o l 】 1 i c s ，锄ds o c i 哟， t h ec o n t e n to f 却t e ro n ea 砌y s 岱t h es 嘶yo f d o l n 岱d cm d 如i 矗重皿r e 两凭e s m dp o i n 坞 o u ts 锄ed e 矗c i 喇e s ，跏d h 船s a r n p l 鼯i 粤1 0 r i i 培曲懵d i 融即c eo f i n d l l s 时d i 、，a 暑i 吼w 砌n gi i i d 麟 既d l | d m g 也ec a s hn 伽n n 吕d i 鲥m i n 撕o n 锄崩螂w m l 吐i e g a r dt 01 h eb i ，p o m 鹤b ，a n d 伍瑚l d 缸 c r i s i sw 缸n i n g 1 0 d db e i i 唱n o td ”l 枷c t h es e c o n dp a i t 蚰a l y s 嘴l t l em e 妇c b 舭a 懒i 鲥c sa n d c a u s e o f m ee n t e f p f i s e s f i i l a n d a lc 五s i & t h e t l 蝴口a r t 删yd l o o s e s l l o a - 1 i s t c dc c 咀枷e s 胁n s t o c k 既c h a r l 星耳o fs h a n g h a ia n ds h z h 肌羽i _ e a 油黯m p l e s ( 5 5 锄p a i l i e s 血_ s tw 谢l 锄d5 5 w i 出。幢五n 趾c i a la 晤s i s ) a n d6w a m i i l gi i l d e x e sa r ee l j l 击n a 自e db yh i d q ) e n d 印t - s 锄p l ett e s t s a n dn o n p a 珀m e 嘶ct 髑忸a i l dm 瞰i ts e bl 驴h 啦i 。dc 叩口p a 血嘴e i l 觚c i a lc r i s i sw 舡i l i 】唱i n d 麟 g y s t 唧i i l d u d i 玎9 1 0p | _ i i ：i d p a lc c l 妒o n t 盘c t o f s 咖t h e 如e t b o d o f 弘i n c i p a lc c n l p o i l e n ta n a l y s i s m 如疵h p a r t b u i 地u p 出e ( 勉啪i 词d i 锨 芏珏i 蕊t r 逋。丑b y l o p d n d 蠲m p o n e n t a sd i s c r m l i i l a 矗n gi 1 1 ( 蛔) d 饥tv a r i 曲l 鼯b 鹄e do nf i h 蔗e 畦s c f h 删o ni e s ，a c c o r d i n gt 0t l l e 2 0 0 0 2 0 0 3 如明面a lr a t i o so f4 0 蚀i 血g 硼舶p l 鹤，l h e 矗f i hp a r tp u t so u tm ev a l i d 时t 凹u l to f w a m i i l gm 吨im i o u g hm e 南鼬e d 血斌l d a lf a 6 0 so f 2 0 0 4 t h em 血d 啪d e f i s t i c 柚di i 】n 删o no f 伍曲p 叩al i 瞄i 1 1f - 0 1 盯a s p e c t s f i 瑙n y ，t l l e 面d 鼹 s 弘蜘i sm o r e 砷把g r a t e 南ri r l c i u d i n gc 袖f 1 0 w 朋n o s s e c o r l d i y ，t h e i ea r et w i o 。_ 皿t e 幅向r2 7 c h o s o f i 酉越lf i f 瑚c i a lr a t i o s n l e 丘蹦1 0 既衄i c t i 、，e 辄：眦si n v 0 1 v e l e8 9 7 4 6p e rc e n to fa l l 血e o r i 豳a li l | 如彻灿n ，b yp 芏i n d p a lc c l n l p 0 1 l e n t 刚y s i s 眙m w i l i l e i ta v o i d sm er e l a 石v i 母b e t w 嘣i a l lt h e 白咖幅蛳di i n p v 鼯t h ev e r a c 盼o fl 撕伽e d i c t i o n 】啊j 删y t h i gp a p e rc o m b i n 鹤恤 两嘶l ec o 捌删8 n a b 豳a 积镬s c f i 戚n a i o 丑勰疰喊s ，8 v o i d i 鸥也ek 浊0 f 僦v e 幽册a 垃o n f i i l a l l y m i sp a l e fa d o p t st 五r m 丘孤m 毹h o d st 0t e s tt l 】屺v a l i d i t yo f 五i l a n c i a lc r i s i s w 赳i 娃n gm o d d ，m 砒i ss d 矗v 撕d a 矧，c s s - v a l i 出i t 咄删内f e c a 鲥n g - v a l i d a t e d t l es 印a r a t e c o m x 建r a t ei su pt o9 0p 盯c e n t 8 8 2p e rc e 咄趾l d8 0 p 嚣c e i l t t h em o s ti m p o r t a mi sl l 】砒血e f o r e c a s 幽分v 枷d a t e dm e l h o dw h i c ha d o p 恒g m ( 1 ，1 ) g f e yf 0 r lb c ；枷n gh 淞g o tl l 璩a i mo f l o n 乎t c nw a m 王n g k e y w o r d s ：f i n a c i a lc r i s i s ；w 8 m j n gm o d e l ；p 洳c i p a lc o 唧o n e n ta n a l y s i s ； d i s c 而札i n a t i o na 且a l y s i s ；g m ( 1 ，1 ) g r e yf o r e c a s t i n g 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果。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的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 作者签名： 人连理上人学硕十研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用 规定”，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位沦文的全部或部分内 容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论 文。 作者签名：盎燃 导师签名： j 吐年丘月韭日 大连理工大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 问题的提出 1 1 1 研究背景 自1 9 9 0 年1 2 月和1 9 9 1 年7 月上海、深圳证券交易所相继设立以来，我国证券市场在 1 0 多年的时间里得到了蓬勃发展。随着证券市场的发展，证券投资方式已经逐渐被社会 大众所接受，参与证券市场的投资者日益增多；同时，广泛的社会参与也为上市公司提 供了一定的资金来源，为证券市场提供了巨大的动力和能量。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，它的健康与否更是牵动了众多的利 益相关者，关系着我国证券市场的稳定与健康发展。 中国证券市场经过十几年的发展，截至2 0 0 5 年1 2 月，沪深两市a 股上市公司的数量 已达到1 3 8 1 家。总市值占国内生产总值的近4 0 ，在国民经济中占有重要地位。随着市 场竞争的日益激烈，加之我国企业尤其是许多上市公司由于经营效率低下，危机意识不 强烈的原因，造成许多公司已濒临破产、清算的命运。 针对这一情况，中国证监会陆续出台了多项风险预警机制，以达到警示广大投资者 的作用。自破产法颁布以后，1 9 9 8 年3 月1 6 日中国证券监督管理委员会发出关于 上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知，根据此规定，当上市公司出现财 务状况或其它状况异常，导致投资者对该公司前景难以判定，可能损害投资者权益的情 形，交易所将对其股票交易实行特别处理( s p e c i a lt r e a t m e n t ，s t ) 。2 0 0 1 年1 2 月5 日， 中国证监会正式发布了亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法( 修订) 的通知， 取消了p t 制度，证监会授权证券交易所依法做出暂停上市、恢复上市和终止上市的决定。 这一规定依照国际惯例制定，体现了退市办法的市场化原则。2 0 0 3 年4 月4 日，上海、深 圳证券交易所又发布了关于对存在股票终止上市风险的公司加强风险警示等有关问题 的通知，开始实行退市风险警示制度。退市风险警示制度是根据公司法有关暂停 上市和终止上市的规定，为了向投资者充分警示上市公司存在的终止上市的风险，同时 又与因其他异常状况而实行特别处理的风险警示相区别而制定的。 截至2 0 0 5 年底，沪深两市共有s t 与丰s t 上市公司1 0 9 家。由表1 1 可以看出，被提出 特别处理的上市公司数量呈逐年增加的趋势，累计已经达到4 0 0 余家，反应了一些上市 公司管理混乱、治理结构失衡，投资决策出现重大失误等情况，这些情况往往导致上市 公司业绩大幅下滑、信用崩溃，出现亏损、财务状况异常甚至重大法律诉讼等问题，从 而使公司面临“退市”风险的考验，债权人、投资者的潜在利益也遭受了巨大损失【”。 基于预测值的上市公司财务危机预警模型研究 因此，建立一套科学的企业财务危机预警系统，能够帮助上市公司管理当局及早诊 断出财务危机的信号并采取相应的对策，及时、有效地防范危机的发生或者及时化解危 机：帮助投资者在证券价格大跌之前就获得财务风险的警报，及时撤走资金或审慎投资； 帮助银行考察信贷风险，防止呆账坏账的发生：帮助审计师准确判断企业的经营状况， 降低审计风险：帮助那些准备借“壳”或买“壳”上市的公司搜寻合适的目标。进行上 市公司财务危机预警研究，不仅对微观企业的可持续发展有重要意义，而且对宏观经济 的发展有着深远影响。论文格式基本要求： 1 1 2 研究意义 财务危机预警是财务预警系统的一个重要方面。随着我国证券市场改革的深化和资 本市场的快速发展，对公司财务危机预警研究的需求也显得日益迫切，急需通过完善的 经济预测方法建立起有效的财务预警系统，这对市场中上市公司外部的不同经济主体和 上市公司本身都有着深刻的意义【”。 ( 1 ) 保护上市公司外部各方利益主体的利益 我国股票市场上个人投资者所占比率很高。但是根据2 0 0 3 年统计，其中具有大专 学历以上的投资者仅占3 5 ，可见大部分投资者没有能力进行自发的信息分析，因此较 为准确的财务危机预警方法可以充当财务信息汇总与分析者的角色，帮助广大投资者识 别公司质量，指导其及时调整投资组合，以降低投资风险，提高投资效益，同时，也间 接达到了促进了我国资本市场的有效、平稳运行的目的。对于银行等金融机构而言，财 务危机预警结果可以作为信贷决策的参考，有利于对经营不善或者处于破产边缘的上市 公司进行贷款控制，从而有效的降低信贷风险。对于审计机构而言，评价企业的持续经 营能力是其一项重要责任，财务危机预警模型则是其对持续经营不确定性进行评估的重 要手段之一，可以有助于其发表恰当的审计意见，避免因未能正确披露企业经营失败的 潜在可能而招致的法律诉讼等。 大连理二l 大学硕士学位论文 ( 2 ) 促进企业有效的进行稀缺资源配置 在合理预测上市公司财务困境的基础上，建立一套全方位、多层次的针对上市公司 出现财务危机的风险防范体系，以退市程序取代特别处理的方式，对整个证券市场的资 源配置必然能起到积极作用【3 】：稀缺的资本资源被大量优质资产的公司吸引而去，必然 限制了没有潜力和前景的公司进一步发展的可能。 ( 3 ) 促使企业重视现代财务管理理念 相当多的企业不惜重金建立了各种财务数据库，但更多的是发挥它的会计统计功 能，但是作为预警功能、为企业管理者决策提供依据的作用还有待开发。对企业财务数 据库的开发价值不仅仅是分析企业的资产、负债和利润，更重要的是对企业整体财务状 况和经营情况的把握。企业经营状况的不善可以通过财务危机预警模型使其显形化，及 时发现引发财务状况恶化的指标，从而有利于企业经营者与管理层提前采取适当的纠正 措旌以阻止企业经营及财务状况的进一步恶化，避免进入破产清算或被兼并收购的境 地。 ( 4 ) 提高企业的适应能力和竞争能力 当前经济有许多不确定因素，不可避免的影响我国企业的财务经营状况。我国经济 本身处在一个多变时期，不稳定因素更多，更复杂。只有企业知道了怎样预先控制财务 危机，事先做好防范财务危机的计划，研究处理财务危机的措施等，才能不断的提高企 业适应环境变化的能力，持续发展。 综上所述，竞争环境日益激烈，企业所面临的不确定性也随之增加，企业若想生存、 发展和获利，就必须随时关注企业的财务状况，防范财务危机的发生。财务危机预警不 单是一个技术问题，雨且对促进我国证券市场的发展也具有重大的现实意义。 1 2 国内外危机预警模型文献综述 1 2 1 国外财务预警模型的研究现状 为了研究企业财务失败与企业财务状况之间的关系，国内外的诸多学者一般均采用 财务指标来建立财务预警模型。预测其财务危机的研究始于1 9 3 2 年。早期采用单变量 分析。到1 9 6 8 年a l 缸n a l l 将多变量统计技术应用在预警模式上，多变量统计方法已经成 为主流。同时，财务预警模型也有多种，大致分为以下六类：一元判定模型( 删v a i j a t e ) 、 多元线形判定模型( m u l t i p l ed i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ，m d a ) 、多元逻辑模型( l o 百t ) 、 多元概率比回归模型( p r o b i t ) 、人工神经网络模型( a r t i f i c i a ln e n l i 试n e t w o r k s ，a n n ) 、 联合预测模型。 基于预测值的上市公司财务危机预警模型研究 ( 1 ) 一元判定模型 1 9 3 2 年f i 乜p a 砸c k 以1 9 家公司为样本，运用单个财务比率将样本分为破产和非破 产两组，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两个比率，而且 在经营失败之前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 对1 9 5 4 1 9 6 4 年间 7 9 家失败企业和相对应的7 9 家成功企业的3 0 个财务比率进行研究。在排除行业因素和 公司资产规模因素的前提下，b e a v c r 的研究表明，下列财务比率对预测财务失败是有效 的：现金流量债务总额，净收益资产总额( 资产收益率) ，债务总额资产总额( 资 产负债率) ，其中现金流量f 责务总额指标表现最好，该指标在失败前一年、两年、三年、 四年、五年用于预测的准确率分别为8 7 、7 9 、7 7 、7 6 和7 8 ，但是总体而言， 该指标用于分辨非失败企业的准确率高于分辨经营失败企业【5 1 。 该模型方法简单，但总体精度不高，仅通过一个指标不能充分反映企业总体的财务 特征。 ( 2 ) 多元线形判定模型 a 1 俩a i l 首次将多元线性判别方法引入到财务危机预测领域。他对1 9 4 6 1 9 6 5 年问 提出破产申请的3 3 家公司和同样数量的非破产公司进行了研究，选取的财务指标主要 有5 个：营运资本总资产，留存盈余总资产，息税前利润总资产，股权的市场价值 债务的账面价值，销售总资产。通过多元判别模型产生了一个总的判别分，称为z 值， 并依据z 值进行判断。该模型如下： z = 0 0 1 2 x l + o 0 1 4 x 2 + o 0 3 3 而+ o 0 0 6 x 4 + o 9 9 9 砖 f11 ) ：营运资本总资产；而：留存收益总资产；毛：息税前利润总资产；心：权益 市场价值总债务账面价值；五：销售额总资产。 根据这一模型计算，z 值应在1 8 1 2 9 9 之间，等于2 6 7 5 时居中。如果企业的z 值大于2 6 7 5 ，表明企业财务状况良好，不会破产；如果z 值小于1 8 1 ，则企业存在很 大的破产风险；如果z 值处于1 8 1 2 6 7 5 之间，称之为“灰色地带”，处在这个区间， 则企业财务状况是极不稳定的。研究表明：息税前利润总资产、销售总资产和股权的 市场价值债务的账面价值三个财务指标预测能力比较强，预测精度高达9 4 f 6 】。 接下来，许多研究学者也采用类似的方法进行了研究。区别主要在于他们所选择的 财务指标不同。 人连理工大学硕士学位论文 a l 恤1 a n 运用流动资会与总资产的比率、盈利留存和总资产的比率、息税前利润与 总资产的比率、股票市值与总负债的比率、销售与总资产的比率等五个指标对1 9 7 0 年 到1 9 7 3 年企业破产情况进行分析预测，成功率高达8 2 【7 】。 a 1 仃n a n ，h a l d c m a n & n a r a y a n a n 又运用包括经营收益总资产、收益稳定性、利息保 障倍数、留存收益总资产、流动比率、普通股权益总资本和普通股权益总资产7 项比率，分析了1 9 6 9 1 9 7 5 年的5 3 家破产企业和5 8 家非破产企业，提出了一种能更 准确预测企业财务失败的新模型z e t a 模型。结果表明z e t a 模型用于预测五年和 一年之后的财务危机企业精度分别为7 0 和9 1 。而且对相同样本的比较分析表明， z e t a 模型明显优于1 9 6 8 年a l 廿n a l l 发明的z 模型吼 c 嬲c y 和b a n c z a k 分析了2 9 0 家公司，其中6 0 家已经宣布破产，结果表明，五年 的营运现金流( o p e m 廿n gc a s hf 1 0 w ) 指标未能有效地区分健康的公司和陷入困境的公 司，反而，综合运用债务股本比率、盈利能力、负债比率、资本稳定程度、流动资产储 备以及运用债务市场和资本市场的能力等预测效果较佳f 9 】。a z i z 和l a w s o n 的研究发现 营业现金流、贷款人现金流( 1 e n d e rc a s hn o w ) 、净资本投资、已付税金是预测破产的 重要变量【l 。j 。 巴萨利( b a n l o r y ) 模型以其发明者a l e x a n d c rb 姗的名字命名，适用于所有行 业，且不需要复杂计算。b a f l l o r y 模型的准确率可达到9 5 。b a t h o r y 模型最显著的优点 就是计算简单直接，不必对会计账目作全面分析就可得出比率。除此之外，b a f l l o r y 模 型还比z 计分模型多一个功能，即在预测公司财务危机可能性的同时，也能衡量公司实 力大小。模型指数高即说明公司实力强，反之则弱【1 ”。 多元线形判定模型具有较高的判别精度，但是也存在一些缺陷： 第一，工作量比较大，研究者需要做大量的数据收集的数据分析工作。 第二，在前一年的预测中，多元线形判定模型的预测精度比较高，但在前两年、前 三年的预测中，其余侧精度大幅下降，甚至低于一元判别模型。 第三，多元线形判定模型有一个很严格的假设，假定自变量是呈正态分布的，两组 样本要求等协方差，而现实的样本数据往往并不能满足这一要求。这样就大大限制了多 元线形判定模型的使用范围。 ( 3 ) 多元逻辑模型 1 9 8 0 年o 噎d s o n 使用了多元逻辑回归方法分析了1 9 7 卜1 9 7 6 年间破产的1 0 5 家公司 和2 0 5 8 家公司组成的非配对样本，使用了9 个自变量。企业规模是其中的一个变量， 用总资产与g n p 价格指数的对数值来计算，其目的是消除“时间价值”的影响。o l l l s o n 估计了三个模型，第一个模型预测一年内破产的企业，第二个模型预测第一年未破产而 基于预测值的上市公司财务危机预警模型研究 在第二年内破产的企业，第三个模型预测一年到二年内破产的企业。0 h l s o n 分析了样本 公司在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系。他发现用公司规模、 资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务危机的预测准确率高达9 6 1 2 。 该模型最大的优点在于不需要严格的假设条件，克服了线形方程受统计假设约束的 局限性，从而具有广泛的使用范围。但是其样本的数量不宜少于2 0 0 个，计算过程比较 复杂，而且在计算的过程中有很多的近似处理，不可避免地影响到其预测精度1 1 2 。 ( 4 ) 多元概率比回归模型 同样也是0 h l s o n 于1 9 8 0 年，z m i j e w s 虹使用了多元概率比回归方法分析了1 9 7 0 一 1 9 7 6 年间破产的1 0 5 家公司和2 0 5 8 家公司组成的配对样本，采用极大似然法，通过使 每个样本个体的破产与非破产的联合概率最大来构造模型，并分析了样本公司在破产概 率区间上的分布以及两类错误和判别阀值点之间的关系 1 ”。 p m b i t 模型和l o g i t 模型的思路很像，但是在具体的计算方法和假设上又有一定的 差异，主要体现在三个方面：一是假设前提不同，l 0 匹t 不需要严格的假设条件，而p m b i t 则假设企业样本服从正态分布，其概率函数的p 分位数可以用财务指标线性解释；二是 关于参数a 、b 的求解方法不同，l o 西t 采用线性回归方法求解，而p r o b i t 采用极大似然 函数求极大值的方法求解；三是求破产概率的方法不同，l o 西t 采用取对数的方法，p r o b i t 采用积分处理的方法。 因此，p r o b i t 模型要求的假设不算很严格，计算过程复杂且在计算的过程中有很多 的近似处理，但预测精度高。 ( 5 ) 人工神经网络模型 进入2 0 世纪9 0 年代以后，随着计算机技术和信息技术的发展，西方研究人员开 始运用人上神经网络、专家系统、遗传算法等技术进行财务危机的预测研究。1 9 8 8 年 m e s s i e r 和h a n s e n 将专家系统首次引入到财务危机预测领域1 1 4 1 。1 9 9 0 年0 d o m 等开始运 用人上神经网络进行财务危机预测的探索【1 ”。而在1 9 9 8 年f f a n c 0 和v a r e t t o 进行了应 用遗传算法在这方面的尝试等等【l6 1 。这些研究推动了财务危机预测在西方的发展。 人工神经网络模型( 删f i c i a ln e t u r a ln e 撕o r k s ，m ) ，神经网络技术被广泛运用 于语音识别、控制论等领域，在9 0 年代初期被b e l l 等学者引入财务危机预测研究。1 9 9 1 年t 锄采用m 州模型进行财务预警研究，通过对人工神经网络的模拟，得出神经网络 可以应用于财务预警的结论m j 。与上述方法相比，神经网络并不依赖于变量之间必须线 性相关或是相互独立等假设，具有很强的容错、学习能力和纠错能力，因此模型建立与 分析很方便。 大连理工人学硕士学位论文 当然，神经网络技术本身也存在一些问题，例如模型的拓扑定义是否合适、有时计 算量非常大、表述判别能力较难等等。特别是，神经网络在决策方法中表现得像一个“黑 匣子”，使得它的应用和接受在实践中都比较困难，所以，神经网络作为一种分类工具 虽然比其他方法较具吸引力，但目前在财务领域的实际应用还处于探索阶段。 1 2 2 国内财务预警模型的研究现状 由于国内财务预警研究起步较晚，发展还不成熟，可以借鉴国外的成果较多，所以 国内学者虽然可采用的方法较多，但大多数均采用多元线形判定的研究方法。其中有代 表性的研究包括： 陈静( 1 9 9 9 ) 以1 9 9 8 年的2 7 家s t 公司和2 7 家非s t 公司，使用了1 9 9 5 1 9 9 7 年的 财务报表数据，进行了单变量分析和多元线性判定分析，在单变量分析中，发现在负债 比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4 个指标中，流动比率和负债比率误判 率最低；在多元线性判定分析中，由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本 总资产、总资产周转率等6 个指标构建的模型，在前三年能较好地预测财务危机【i 鼬。 中国学者周首华、杨济华、王平利用c o m p u s t a tp cp 1 u s 会计数据库中1 9 7 7 1 9 9 0 年的6 2 家公司建立了f 分数模型： f = - o 1 7 4 4 + 1 1 0 9 1 x l + o 1 7 0 4 x 2 + 1 9 2 7 l x 3 + 0 0 3 0 2 x 4 + 0 4 9 6 1 x5 ( 1 2 ) 其中：五个比率分别为营运资金资产总额；留存收益资产总额；净利润+ 折旧平 均总负债：权益总值，负债总额：净利润+ 折| 日+ 利息资产总值。当f o 0 2 7 4 ，企业有可能 在不远的将来发生财务危机。同时使用c o m p u s t a tp cp l u s 会计数据库中1 9 9 0 年以来的 4 1 6 0 家公司的数据对该模型进行了检查，正确率高达近7 0 。最重要的是f 分数模型 中加入了现金流量这一预测自变量，弥补了z 分数模型的不足 1 9 1 。 牛芳运用统计方法选取有效建模变量，建立了f i s h e r 判别分析预测模型，对我国 上市公司财务困境进行了预测。研究结果表明：在提前两年和提前三年对s t 公司和非 s t 公司的预测上，该的预测精度分别达到8 8 4 1 和7 9 7 1 【2 0 l 。万希宁、苏秋根选取2 8 家s t 公司与4 7 家非s t 公司为研究样本，通过变量的筛选，最终建立f i s h e r 判别模型， 其预测的总体正确性高达9 0 j 。 曹德芳、王丽芳以沪深两市2 0 0 3 年被首次s t 的5 0 家上市公司和5 0 家配对盈利公 司为样本。根据被s t 原因的不同进行样本选择，运用l o g i s t i c 方法分别对选择前和选 择后的样本建立了预警模型并进行预测，预测精度分别为8 l - 5 8 和8 4 2 1 。其结果证 明了通过样本选择的方法可以在一定程度上提高模型预测的正确率 2 ”。陈晓以1 9 9 8 年 和1 9 9 9 年的1 7 0 家上市公司为研究样本，运用l o g i s t i c 方法建立模型，结果发现其最 基于预测值的上市公司财务危机预警模型研究 优模型能够从上一年r o e 公告小于5 的上市公司预测出7 3 7 的公司下一年度会进入s t 板块，总体正确率为7 8 2 h “。 张爱民等学者利用主成分分析建立了财务失败预测模型，有效的对上市公司的财务 状况做出了评价【2 4 。刘红霞、张心林建立的主成分预瞽模型，3 2 家预测样本中s t 公司 的误判率为1 8 7 5 ，非s t 公司的误判率为g 7 3 2 ”。 柳炳祥、盛昭翰建立了粗神经网络的财务预警模型与z 计分评价的结果基本吻合， 实践结果证明粗神经网络在财务危机预警中的应用是有效的( 2 “。周敏、王新宇提出了基 于系统模糊优选和神经网络模型的企业财务危机预警方法，并通过实力检验了该方法是 有效、可行的【2 ”。 李秉祥以现代资本结构理论和期权理论为依据，以企业“资不抵债”作为上市公司 陷入财务困境的标志，运用资本市场的信息指标( 股价) 和上市公司财务数据建立期望违 约率( f d f ) 模型，应用于公司财务困境的动态预警，对非s t 的误判率为1 8 6 2 ，总体判 别正确率为8 6 5 3 。这种方法克服了统计预测方法的时期性和滞后性的缺陷【2 8 】。 2 0 0 1 年台湾的汤玲郎、旌并洲两位学者应用灰色关联分析法、类神经网络与案例推 理法，探讨台湾股票上市公司的财务危机预警模式，通过4 5 个财务指标评估7 z 家样本 公司过去三年的经营绩效，以预测判别财务正常公司与财务异常公司的正确性。研究结 果证明：采用类神经网络较案例推理法、灰关联分析法及回归分析法的预测结果佳，而 灰关联分析法在不经指标筛选的情形下，比经筛选的正确率高【2 9 。 吴世农、卢贤义选取了7 0 家处于财务困境的公司和7 0 家财务正常的公司为样本， 确定6 个为预测指标，应用f i s l l c r 线性判定分析方法，多元线形回归模型和1 0 武回归 分析三种方法，分别建立三种预测财务危机的模型。他们的模型的特点是：( 1 ) 短期 预测效果较好，财务危机发生前1 年的预测误判率最低可达6 4 7 ；( 2 ) 选取的财务 指标精干且比较易于得到；( 3 ) 侧重于短期偿债能力，模型选取的财务指标中包括流 动比率和营运资本资产比两个反映短期偿债能力的指标，加强了短期偿债能力信息在预 测中的比重；( 4 ) 代表性较为广泛，模型选取了资产周转率而不是应收账款周转率， 就是考虑到前者的行业因素影响较小的因素 3 0 1 。 吕长江、周现华在分析各种研究方法应用前提的基础上，采用制造业上市公司 1 9 9 9 2 0 0 2 四年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模型 对财务状况处于困境的公司进行预测比较分析。结果表明：尽管各模型的使用有其特定 的前提条件，三个主流模型均能较好地在公司发生困境前1 年和前2 3 年较好地进行预 测，其中，多元判别分析法要逊色于逻辑模型，神经网络模型的预测准确率最高【”】。 大连理工大学硕士学位论文 1 2 3 现有研究存在的问题 ( 1 ) 样本的选择忽视了行业差别 国内外大多数学者在选择样本时，大多借鉴了a l 仃n a n 的意义配对抽样，一般以行业 相同、规模相似作为配对标准。但是，不同行业的财务比率不具有一定的可比性，例如， 商业企业的资产周转率要远远高于一般工业企业，在这种情况下建立的预警模型难免产 生一定的误差。 ( 2 ) 预警指标的选择 研究主要从现金流的角度去分析我国上市公司财务状况，力求建立预测率较高的预 警模型。以往学者选取的财务指标几乎都是权责发生制下的指标，忽略了现金流量指标。 然而现金流指标能够很好的反映企业的获现能力、偿债能力和财务弹性，决定企业的市 场价值，反映企业生存能力。而国内学者却忽略了这一方面的研究。 ( 3 ) 判别分析法的使用 这一方法在运用的最常见错误是：在现实数据难以满足该方法的理论假设前提下， 不加辨别地套用该方法。判别分析的假设前提主要涉及两方面：第一，满足正态分布的 假定；第二，协差阵的假定。现实中，企业的财务比率并不服从正态分布，而具有明显 的高峰厚尾分布的特征，而且财务危机公司和正常公司各自财务比率的协方差阵是不可 能完全相同的f 3 羽。忽视这一问题，即使得到了不错的实际判别效果，也是缺乏基础理论 依据的。 ( 4 ) 检验样本预警指标时期的选择 以往的研究大多是根据t 年的财务状况，利用t 一1 年的检验样本的预警指标对判别 模型进行预测效果的检验，单纯运用截面分析来进行财务危机预测，忽视了样本数据的 时序数据的处理问题，导致判别模型无法对企业远期的财务状况进行预警。 迄今为止，国内外很少有学者利用灰色预测理论来研究企业财务危机预警。王曙光 在财务风险的预报预警系统一文中提到了预计财务危机发生的方法灰色系统 g m ( 1 ，1 ) 预测模型。企业财务风险发生时，在其财务指标上总是存在着一些异常的表现。 引起这种异常表现发生的原因虽是随机的，但从企业的生命周期理论来分析，这种异常 是有一定的内在规律的。因此，可根据以往异常出现的时间，来预测未来可能出现异常 的时间。从而使企业能对财务风险的发生有足够的预防时间。在灰色系统的灰色预测中， 有一种能对灾变或异常值进行预测的灾变预测方法，它能对一定时问内是否发生灾变， 或某种异常的数据可能发生在哪个年代进行预测。因此在对财务指标异常值可能出现年 份进行预测时，就可以利用这一预测方法【3 ”。 基于预测值的上市公司财务危机预警模型研究 1 3 本文的研究思路和研究工作 1 3 1 本文研究思路和研究方法 本研究主要运用定性与定量相结合，理论研究与实证分析相结合的研究方法，综合 应用了财务分析、统计分析和企业财务风险管理等理论。 通过定性分析，提出了本文企业财务危机概念，分析了企业财务危机的成因，初步 选择了能反映上市公司财务危机的预警指标。通过定量分析，本文采用主成分分析法对 预警指标进行筛选。在此基础上，运用f i s h e r 判别方法建立上市公司财务危机预警模 型。最后，本文引入灰色g m ( 1 ，1 ) 预测模型对检验样本t + 1 年的预警指标进行预测， 对检验样本t + 1 年的财务状况进行判别，利用预测值和实际值对该判别模型进行两次检 验。 在本文的实证研究中，数据处理采用的是e x c e l 和s p s s l l 5f o rw i n d o w s 实现的。 本文的技术路线如图1 1 所示。 人连理工大学硕士学位论文 图1 1 技术路线图 f i g 1 1t h el o g t s t i cc h a r to f l l l ed i s s e r t a t i o n 基于预测值的上市公司财务危机预瞽模型研究 1 3 2 本文的主要内容与框架 本文主要分以下六大部分： 第l 章，引言。主要阐述本文的研究背景、意义；国内外相关文献综述；本文研究 思路和研究方法。 第2 章，财务危机预警概述。首先，通过对前人总结的财务危机相关概念的比较， 明确本文的财务危机的内涵；同时指出企业财务危机的特点，进而对我国上市公司财务 危机的成因进行深入分析。其次，通过对财务危机预警理论的阐述，介绍了企业财务危 机预警的一般程序。 第3 章，财务危机预警指标的选择。首先，确定s t 与非s t 两组训练样本组，共计 l l o 家上市公司。其次，根据预警指标的五大选择原则，初步海选了能够揭示企业财务 状况七大方面的2 7 个财务指标，其中包含8 个现金流量指标。再次，通过检验样本是 否符合正态分布，分别选择独立样本t 检验和非参数检验两种方法对指标进行显著性检 验，通过这一步剔除了6 个指标。最后，利用主成分分析法从余下的2 1 个指标中提取 1 0 个主成分，建立了最终的财务危机预警指标体系。 第4 章，上市公司财务危机预警模型的建立。通过多元判别分析假设前提的分析， 本文选择f i s h e r 判别准则，以1 0 个主成分为判别变量，建立典则判别方程作为财务危 机预警模型。 第5 章，财务危机预警模型的检验分析。首先，对判别模型的有效性分别进行自身 验证和交互校验。其次，选择2 0 0 4 年1 4 家s t 公司和2 6 家非s t 公司作为检验样本。 以4 0 家检验样本的2 0 0 0 2 0 0 3 年时序财务指标为依据，利用g m ( 1 ，1 ) 灰色预测模型预测 出2 0 0 4 年的财务指标，采用预测值检验法对财务危机预警模型再次进行有效性检验。 第6 章，结论。阐述本文研究的主要工作和主要结论，最后指出本文的后续研究方 向。 大连理工大学硕+ 学位论文 2 企业财务危机预警概述 2 1 企业财务危机的含义 财务危机( f i n a l l c i a lc r i s i s ) 又被称为“财务困境”或“财务困难”，但财务危机的 概念内涵在国内外的学术研究领域中还缺乏一个明确的定义和判断的标准。从国外的研 究结果来看，许多学者对财务危机的研究普遍是从企业破产着手的，但不同的研究者有 着不同的看法。 最早的财务危机理论是a o r d o n 在1 9 7 1 年第一次正式提出的，并对该理论的研究方 向和一些基本问题作了尝试性的回答，为财务危机理论的建立作出了基础性的贡献1 3 4 。 b r e a l c y m y e r s 的认为： “当企业对债权人的承诺无法实现或难以遵守时，就意味着 财务危机的发生，有时候，财务危机会导致破产，有时候，则仅仅是有惊无险”。这个 定义明确了财务危机和破产的区别，换句话说，即使没有违约，但违约概率很高的话， 也同样应视为财务危机【3 5 j 。b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务和银行 透支严重爨定为财务危机【3 ”。趾n a n ( 1 9 6 8 ) 指出，财务危机包括四种情形，分别为经 营失败( 协l u r e ) 、无偿付能力( i n s o l v e n c y ) 、违约( d e f a u l t ) 、破产( b a i l h