（金融学专业论文）基于RBF神经网络的上市公司财务预警模型研究.pdf

摘要 现代企业面临着各种风险，财务风险就是其中之一财务风险积聚到一定程度， 如果不能及时的采取化解措施或采取的措施有效程度不足，企业就会陷入财务危机 特别是加入1 1 1 0 后，随着我国银行业、保险业和证券业市场的逐步开放，企业财务环 境正在发生一系列变化，这对企业的财务风险管理提出了更高更新的要求加强企 业财务危机的预防与控制，是现代财务理论界与实务界研究的热点问题之一上市 公司财务危机预警的研究在国外尤其是在资本市场发达的国家是一个被广泛关注的 研究课题。近年来涌现出大量的利用不同方法构建的财务危机预警模型。其所利用 的各种模型各有利弊，尤其是模型的精度和速度有待进一步提高。本文借鉴国内外 相对成熟经验，根据我国证券市场的特点，以我国的上市公司公开财务数据为样本， 设置财务预警指标体系；通过引入p , b f 神经网络来创建财务预警模型，利用神经网络 领域里的先进技术改进预警模型。 本文分五个部分。第一部分主要介绍了财务危机、财务预警的定义。第二部分 总结了国内外财务预警研究的理论与实践，并描述本文的研究思路。第三部分通过 对样本企业和财务指标的选取，科学地建立财务预警指标体系。选取最近两年被s t 的公司，根据相应行业和年份设计了相应的。t l z s t ”样本。所选取的样本新，容量 大，可以有效地提高模型的预测精度和对现实的指导意义。第四部分对神经网络进 行概述。利用b p 神经网络和r b f 神经网络分别建立模型，进行仿真实验。结果表明， r b f 在财务预警的应用中，预测精度和速度都优于b p 神经网络，而且结果非常理想。 第五部分是结论，以及对上市公司防范财务危机的建议。 关键词：财务危机；财务预警；r b f ；r b f 神经网络 f i n a n c i a lw a r l l i n gm o d e lr e s e a r c ho f l i s t e dc o m p a n i e s b a s e do nr b fn e u r a ln e t w o r k a b s l r a e t i nm o d e ms o c i e t y , t h e c o m p l m i c sa 他f a c i n gv a r i o u sr i s k s ；f i n a n c i a lr i s k i sa i m p o r t a n t 咄1 1 c o m p a n i e sw i l lf a c ef i m 地i a lc r i s i s i ft h e yc a nn o tt a k ee f f e c t i v e m e t h o d st od e a lw i t ht h ef i n a n c i a lr i s k s 1 1 鹭f i n a n c i a le n v i r o n m e n to fc o m p a n i e si sg o i n g t h r o u g has e r i e so fc h a n g e s , w l a i e hr e q u e s t san 鲫a n db e t t e rf i n a n c i a lr i s km a n a g e m e n t n 圮d e f e n s ea n dc o n t r o lt ot h ef i n a n c i a lr i s k so f t l a ec o m p a n i e s ，i so i i co f t h eh o t t e s tt o p i c s i nt h ef i n a n c i a lt h e o r yr c s e a r e l aa n dt h ef i n a n c i a lp l d c t i c er e s e a r e l a e m p i r i c a lr e s e a r e l ao n f i n a n c i a lc r i s i sw a n l i n l gs y s t e mi so o ft h em o s ti m p o r t a n tr e s e a r c hs u b j e c t si nm a n y f o r e i g ne o t m t r i c s t h e r ea i al o to f f i m n e i a lc r i s i sw a r n i n gm o d e l sw h i c hu s eo f v a r i o u s m e t h o d s e a c hk i n do f m o d e lh a st h ea d v a n t a g e sa n dd i s i t d v l i n t a g l l ! s ，a n dt h ep r e c i s i o na n d s p e e do fm o d e lw a i t sf o ri m p r o v i n g b a s e do nt h em a t u r ee x l ) e r i e n e c sa b r o a da n dh o m e ， a n dt h ec h a r a c t e ro fc a p i t a ll n a r k e to fc h i n a , t h i sp a p e rb u i l d st h es y s t e mo ff i n a n c i a l r a t i o su s e dt h ep u b l i ef i n a n c i a ld a t ao fs e l e c t e dl i s t e dc o m p a n i e s 鹪s a m p l e s a n da p p l y r b f ( r a d i a lb a s i sf u n c t i o n ) n e u t r a ln e t w o r kt ot h em o d e lo ff i n a n c i a lw a r n i n g w eh o p e b u i l dab e t t e rm o d e lt h r o u g hu s i n go ft h en d v a n e e dt e c h n o l o g yi nt h ef i e l do fn e u t r a l n e t w o r k t h es t u d yi nt h i sp a p e ri n c l u d e sf i v em a i np a l l s ：f i r s t l y , 、ce x p l a i nt h eb a c k g r o u n d o f t h i ss t u d ya n dt h ed c f i n i d o na b o u tf i n a n c i a lc r i s i sa n df i n a n c i a lw a r n i n g s e c o n d l y , w e r e v i e wt h et h e o r yo f f i n a n c i a ld i s t r e s si nf o r e i g na n dd o m e s t i ca r e a , a n dd e s c r i b et h ei d e a a n dm e t h o d sa p p l i e di nt h i sp a p e r t h i r d l y , w eb u i l dt h es y s t e mo f f i m n e i a lr a t i o st h r o u g h s e l e c t i n gt h es a m p l ec o m l y d l n i i ：sa n df i n a n c i a lr a t i o s w es e l e c tt h e “s t ”c o m p a n i e si n 2 0 0 5a n d2 0 0 6 , a n dn o r m a lc o m p a n i e sa c c o r d i n gt ot h er e l e v a n ti n d u s t r i e sa n dy e a r s 1 n l e s a m p l ei sn c w a n dt h ea m o u n to fi ti sl a r g e ，i ti sg o o da tt h ef o r e c a s tp r e c i s i o no ft h e m o d e la n dt h eg u i c l a n e eo fp r a c t i c e i nt h ef o u r t hp a r t w ei n t r o d u c et h er b fa r t i f i c i a l l l e u l f a in e t w o 咄a n db u i l dt w om o d e l su s i n gb p n na n di m f n nr e s p e c t i v e l y 1 r i 坞r e s u l t i n d i c a t e st h a tt h ef o r e c a s tp r e c i s i o na n ds p e e db a s e do n r b f n na r cb e t t e rt i mt h a tb a s e d o nb p n n a n dt h er e s u l ti se x t r e m e l yi d e a l 明他l a s tp a r ti sc o n c l u s i o n , a n ds o l n es u g g e s t f o rg u a r d i n gt h ef i n a n c i a lc r i s i so f l i s t e do 跚n p 锄i e s k e y w o r c l ：f i l m a l a e i a ic r i s i s ；c m l n e i u lw a r n i n g ；r a d i a lb u i sf u n c t i o n ； r b fi r t i f i e i s ln e u r a ln e t w o r k 学位论文知识产权权一声明 学位论文独创性声明 本人声明，所呈交的学位论文系本人在导师指导下独立完成的研究成果文中 依法引用他人的成果，均已做出明确标注或得到许可论文内容未包含法律意义上 已属于他人的任何形式的研究成果，也不包含本人已用于其他学位申请的论文或成 果。 本人如违反上述声明，愿意承担由此引发的一切责任和后果 学位论文知识产权权属声明 本人在导师指导下所完成的学位论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。 学校享有以任何形式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校 后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为 青岛大学。 本学位论文属于： 保密口，在一年解密后适用于本声明。 不保密0 。 ( 请在以上方框内打“”) 论文作 导师签 日期：7 矽年，月cg 日 日期：w 少年月，吕日 ( 本声明的版权归青岛大学所有，未经许可，任何单位及个人不得擅自使用) 4 2 引言 引言 我国股票市场经历了近1 5 年的发展，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。特别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，它的财务健康与否更是牵 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。 可我国实际情况是：自从1 9 8 6 年通过、1 9 8 8 年试行破产法、1 9 9 3 年通过公 司法以来出现了大量的公司破产，在证券市场上，代表中国“最好的经济面”的 许多上市公司也面临着退市的问题。许多s t 企业实际上早已具备破产的条件，诸如 曾经辉煌一时“秦池”“三株”“爱多”等一些至今耳熟能详的品牌从一定程度上 反映了国内上市公司空虚的内壳。特别是面对股市剧烈的暴涨或暴跌，一些上市公 司瞬间从明星股变为垃圾股，投资者渐渐失去对股市的信心和对上市公司的信任。 企业财务是企业再生产过程中的资金运动，它体现了企业同各个方面的经济关 系。这其中既包括和投资者之问分享投资收益、和债权人之间的债务偿还问题及与 往来客户之间的收支结算等的合同关系，当然也有向政府税务部门纳税的义务。所 以普遍认为企业失败的前兆是“财务危机”。一般来说企业陷入财务困境并不是一 个突发事件。几乎每一家破产企业都有一个从经营状况正常到财务状况恶化，并最 终走向破产的过程。因此企业陷入财务困境之前不仅有预兆，而且有发展演变的过 程。所以建立财务预警模型，对企业特别是上市公司是十分必要的。企业的经营者 可根据它及时采取措施，制订正确的战略性财务计划，对生产经营各方面进行控制； 投资者和债权人可用它来做出正确的投资决策，并据此对已有的投资进行相机处理 以避免更大损失；银行可用它来帮助决定发放贷款的对象和数额，也可据此对已发 放贷款进行控制；相关企业也可利用它来做出信用决策，制定应收账款的管理方法： 注册会计师也可用它来帮助制定审计计划、执行审计程序，判断企业的前景，从而 出具公允的审计报告，回避审计风险。 青岛大学硕士学位论文 第一章财务预警概述 1 1 财务危机与财务预警的含义 i 1 1 财务危机的含义 财务危机( f i n a n c i a lc r i s i s ) 又称。财务困境”( f i n a n c i a ld 妇s s ) 、“财务失败” ( f i n a n c i a lf a i l u r e ) 不同学者对其有不同的理解。b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 认为企业一旦出 现破产、拖欠到期应偿还的债务、透支银行账户或无力支付优先股股利四种情况中 的任何一种就是陷入了财务困境a l m m n ( 1 9 鹄) 、d c a k i n ( 1 9 7 2 ) 则根据美国破产 法将企业财务困境等同于企业破产，c a r m i c h c a l ( 1 9 7 2 ) 认为企业出现资产流动性不 足、权益不足、债务拖欠及营运资金不足等情况时，就是陷入了财务困境r o s s 等 人( 1 9 9 9 ) 则认为可以从四个方面定义企业的财务困境：技术失败，即企业无法按期 履行偿还债务本息的义务；会计失败，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债； 企业失败，即企业清算后仍然无力支付到期债务；法定破产，既债务人或债权人由 于债务人自身无法履行到期债务合约，并且呈现持续状态，向法院申请债务人破产 时。美国吉布森将财务危机总结为5 种表现：企业被迫清算；企业对短期债权人被迫 实行延期付款；企业延期偿还债券利息；企业延期偿还债券本金；企业无力支付优 先股股利。 我国学者对财务危机概念的界定研究不多，与国外研究类似，一般认为“财务 危机是指企业因财务运作不善而导致财务状况恶化的一系列动态结果”。中国注册 会计师独立审计具体准则第1 7 号持续经营第八条，列示了企业财务危机的各 种迹象，包括：资不抵债；营运资金出现负数；无法偿还到期债务；无法偿还即将 到期且难以展期的借款；过度依赖短期借款筹资；主要财务指标显示财务状况恶化； 累计经营性亏损数额巨大；存在大额的逾期未付利润；无法履行重大借款合同中的 有关条款；存在大量不良资产且长期未傲处理；大股东长期占用巨额资金；重要子 公司无法持续经营且未进行处理；无法获得供应商的正常商业信用；难以获得开发 必要新产品或进行必要投资所需资金：显示财务状况恶化的其他迹象。 可以看出，财务危机的概念还未统一，但毫无疑问，几乎所有的学者都认为财 务危机是一个企业财务不断恶化的动态过程，债务无法履行是其必然特征。就上市 公司而言，由于“状况异常”的上市公司实行股票的特别处理( s p e c i a lt r 龆n i l 曲t 简称s t ) ，国内研究一般把企业被s t 作为陷入财务危机的标准 1 1 2 财务预警的含义 2 第一章财务预警概述 财务预警是指以公司的财务报表及相关的会计资料为依据，以财务指标体系为 中- i s ，利用比率分析、比较分析、因素分析及多种统计方法，运用财会、统计、金 融、经济学等相关学科知识，通过对财务指标的综合分析，对公司财务状况进行预 测研究，以及时发现公司在经营管理活动中潜在的经营风险和财务风险，并在危机 发生之前向公司相关人员发出警告，督促各方采取有效措施，避免潜在的风险演变 成现实的损失，起到未雨绸缪的作用有关经济学家称财务预警为“触按经济脉络 的手指”财务预警分析在信息真实的情况下对于无论是广大股民还是企业管理者 自身、政府部门、债权人都有非常积极的意义 一个良好而有效的财务预警系统应具备以下几个基本功能： 第一，监测功能。尽管企业产生财务危机的原因是多方面的，但任何财务危机 都有一个逐步显现、不断恶化的过程通过对企业的生产经营活动进行跟踪、记录 和计量，核算、考核实际情况与目标、预算、定额、标准之间的差异，分析偏差中 存在的问题，以便查找出财务危机的踪迹。 第二，诊断功能。通过对监测的结果对比分析，运用现代管理技术、企业诊断 技术对企业营运状况之优劣做出判断，可以及时、准确地找出企业运行中的弊端及 病根之所在。 第三，预控功能。不少企业的财务结构弹性不足，结构脆弱，对企业的发展体 现出一种刚性约束力，如过度负债经营，自有资本比重过低，对银根的扩张和收缩 的敏感性和依赖性太大等。这些企业不仅极易陷入困境，而且其结构的调整难度大， 没有回旋余地。因此只能通过财务预警分析，对企业财务结构等重要问题进行测算， 促使企业保持合理的筹资、投资弹性，防止财务结构严重失衡，控制和降低财务风 险。 第四，矫正功能。根据监测，诊断的结果，对症下药，使陷入危机的企业回复 到正常运转的轨道上来，是企业财务预警分析的一个重要功能。 财务危机预警事实上是一种风险控制机制。财务危机预警集预测、警示、排警 于一身，首先要预测财务危机及可能的风险，然后将其以特别的方式警示利益相关 者，并提出具体的建议帮助他们规避风险。显然预测与警示只是手段，通过排警避 免不必要的损失才是目的。财务危机的反面是财务安全即上市公司发展过程中风险 很小或没有风险的状态，财务危机与风险相伴相生，因而评价上市公司风险的大小 可估计其面临的财务危机，近年巴塞尔委员会推广的v a r 方法就是这样的一种风险 监测系统。在财务预警过程中，应注意合理风险的存在对上市公司来说是必然和必 要的，因而也允许合理程度财务危机的存在，并非所有财务危机都需予以警示。由 于财务危机总会带来负面影响，上市公司有知而不报的动机，因此财务危机预警需 青岛大学硕士学位论文 要一定程度的强制，应根据财务危机的持久性和危害性即风险的大小决定预警的强 度，警示的同时应提供明确避险方法 1 2 建立我国上市公司财务预警系统的必要性和可行性 1 2 1 建立我国上市公司财务预警系统的必要性 准确根据财务指标预测上市公司未来的业绩对市场参与各方有着十分重要的现 实意义。一个可行的财务预警系统，能起到报警器的作用，以满足上市公司有关利 益方的需要。对于监控部门来说，根据财务预警系统提供的信息，可以进行宏观经 济监测与预警，改善宏观经济环境。对于上市公司来说，借助财务预警系统，公司 管理层能够及时发现公司财务状况的恶化，以及造成公司财务状况恶化的原因，从 而能够及时有效地调整公司的经营策略，扭转公司经营状况恶化的势头，以避免沦 为“s t ”，“阿”的行列另外，公司越早获得失败信号，越可以减少其在会计、 审计、律师等方面所支付的费用。对于投资者和债权人来说，可以根据对财务预警 指标的动态分析进行正确的投资选择。财务预警系统有助于他们树立正确的投资理 念，为他们的最终选择提供一些技术上的支持。对于银行而言，通过有效的财务预 警，有利于银行随时监控信用风险，防止坏账发生，进而帮助银行做出正确的贷款 决策，并对企业进行贷款或质押贷款控制，避免贷款风险。对于审计人员来说，能 够帮助审计人员确定审计范围、制定必要的审计程序，并帮助判断被审计公司能否 维持经营或保持良好的前景，进而提高审计人员的评估能力，降低审计风险，避免 因未能正确披露其经营失败而招致的法律诉讼。特别是当审计人员与客户发生意见 分歧时，审计人员有客观分析模型加以支持，客户往往更容易接受审计意见。 企业作为市场主体，其存在的价值就是以其所掌握的经济资源去创造最大的财 富，实现资产的不断增值。我国加入霄t o 后，作为企业改革先锋的上市公司在迎接改 革和发展机遇的同时，也迫使其必须面对更加激烈的市场竞争，面临新的更大的风 险。在激烈的市场竞争中，始终处在发展与萎缩，生存与倒闭的矛盾之中，上市公 司只有不断发展才能求得生存，只有生存下去才有可能获利。而影响上市公司生存 的主要威胁来自上市公司面临的风险和财务危机，因此，建立一个科学合理的财务 预警系统，可以为上市公司的生存提供重要的信息，并对上市公司可能的财务危机 加以预测和防范，进而减少或避免财务危机的出现。 自财务开放化成为一种世界趋势以来，许多先进工业国家提高了财务控制的标 准，以迎接来自财务开放的激烈竞争加强对上市公司的财务监管，是加强企业财 务监管的重要内容。加强对上市公司的财务监管除了要建立传统的财务评价体系， 还必须建立财务预警系统。财务预警、财务评价两者相辅相成、互相促进。财务评 4 第二章财务危机预警理论 价以财务报表为依据，形成各项财务指标，借以评价企业的财务状况和经营成果， 考核和检查企业经营者的经营业绩。它虽然能起到监督管理的作用，但只是财务监 督管理的一个侧面。而且财务评价是对企业财务报表进行表面的静态的分析，属于 事后监管，不是事前监管为了提高上市公司的经济效益，证监部门就必须全面加 强财务监督管理，既要利用财务评价系统对经营者的业绩做出客观评价，也要利用 财务预警系统监测企业的经营风险和财务风险，给上市公司经营者亮黄牌，发警告， 监督上市公司增强风险意识，以及时采取对付或化解风险的有效措施。 我国尚未建立完备的财务预警系统，仅在上市公司财务报告中进行某些财务信 息的披露，但财务信息披露可能只是对上市公司历史和现在的财务趋势的简单延伸， 一旦公司经营处于非正常状况，财务披露的信息就可能无法准确反映未来趋势。事 实上，上市公司在披露财务信息时，往往倾向于披露好消息，隐瞒坏消息，使得财 务披露“失真”因此，财务信息披露的局限性也迫切要求尽快建立财务预警系统 在上市公司的经营活动中，经常会出现这样的现象，即有的公司年终损益表上显示 盈利，可没过多久却宣布濒临破产边缘。究其原因，是因为在报表所列示的利润背 后可能潜藏着未被预知的致命危机，通过研究诸多企业破产的原因，不难发现绝大 部分是因为偿债能力不足、资金周转不灵所致，而这一切的关键就在于没有处理好 眼前利益与长远利益的关系，没有从蛛丝马迹中预见到即将来临的风暴，没有及时 采取相应的措施。 1 2 2 建立我国上市公司财务预警系统的可行性 1 、上市公司的财务数据趋于规范，财务资料相对容易收集 财务预警系统以财务报表及其它相关的财务信息与非财务信息为依据，在建立 财务预警模型和进行预警分析时，要运用大量的财务资料。大部分上市公司已经能 够按照市场经济的基本规则进入市场，完成了现代企业制度的建设，产权明晰，管 理科学，财务披露制度相对健全。同时，又处于公开的市场监管之下，各种操作行 为较为规范。相对于其它非上市公司而言，上市公司的财务资料更加开放，规范。 当然，现阶段我国上市公司在财务会计信息质量、财务信息披露等方面都存在着比 较严重的问题。但随着有关监管部门监管力度的不断加大和各项制度的健全完善， 将进一步抑制会计造假者的造假动机，提高财务数据质量，从而更加有利于财务预 警系统的顺利运行。 2 、公司财务指标对公司经营活动具有预测性 国内外大量实例表明，陷入经营危机的企业几乎毫不例外地都是以出现财务危 机为征兆。财务预警是对企业的财务运营状况进行监控，旨在及早发现财务危机信 息，预测陷入企业财务危机的可能性。由于任何企业的财务危机由初步萌芽到恶化， 青岛大学硕士学位论文 并非瞬间所致，财务危机的发展是一个渐进积累、不断恶化的过程在这一过程中， 各种危机因素都直接或间接地通过资金运动的。睛雨表”一些敏感性财务指标值的 不同变化反映出来这样，通过观察这些敏感性财务指标的优劣交化，便可以对企 业的财务危机发挥预警作用 3 、不断完善的退市机制促使证券市场走向成熟 上市公司退市是证券市场运行的正常机制，是实现证券市场优胜劣汰的重要途 径。从世界范围看，大多数国家和地区的证券市场都有相应的退市机制市场经济 必然存在风险，必然存在优胜劣汰。我国证券市场的健康发展，也需要建立上市公 司的退出机制，使证券市场有进有退，上市公司能上能下，这样才能保持证券市场 的生机和活力随着证券市场的发展，上市公司两极分化趋势日益明显，既涌现了 一批业绩优良的绩优股，也有一些上市公司因为外部市场环境变化，或者公司治理 不善等多方面的原因，发生连续三年亏损。 证监会于2 0 0 1 年2 月2 2 日发布的亏损上市公司暂停上市和终止巨市实施办法 正式启动了退市的序幕。但其后近l o 个月的退市实践表明，该办法在实施中还存在 一些问题，如对扭亏的界定不清使大批企业利用关联交易、会计操纵等非盈利手段 实现账面扭亏，屡屡成为恶意炒作的对象，增加了市场风险。为此，中国证监会于 2 0 0 1 年1 1 月发布了亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法( 修订) 规定，公 司暂停上市后，半年度财务报告继续亏损的，将授权交易所做出终止上市的决定。 退市机制的健全和实施，使上市公司有进有退，将经营失败的上市公司从主板市场 上摘牌，有利于提高上市公司的质量，帮助投资者树立正确的投资理念，引导证券 市场向良性方向发展。 1 3 本文的研究思路和方法 本文将采用逼近能力、分类能力和学习速度均优于b p 神经网络的r b f ( r a d i a l b a s i cf u n c t i o n ) 神经网络进行财务预测，与基于b p 神经网络的模型进行比较，得出 最佳模型。本文以我国沪、深两市的上市公司为研究对象，将因财务状况异常而被 特别处理( s p e c i a l t r e a t m e n t ) 的上市公司界定为陷入财务危机公司。首先根据一定 标准从a 股上市公司中选择有代表性的部分s t 公司和l i s t 公司，对他们最近连续三年 的财务指标进行统计，再利用统计方法得出对财务预警系统贡献较大的几个主要财 务指标作为财务变量，分别利用b p 神经网络和髓f 神经网络进行仿真实验，并用 m a t l a b 7 o 进行实现。然后对两者进行比较分析建立预警模型，以期在基于神经网络 的财务预警领域得到一定突破。 6 第二章财务危机预警理论 2 1 研究背景 第二章财务危机预警理论 国外研究成果中关于财务困境预测的方法主要有4 种，分别是：一元判别模型 ( u n i v a d a m ) 、多元线性判别模型( m u l t i p l i e dd i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ，m d a ) 、多元逻 辑回归模型( l o g i o 、人工网络模( a r t i f i c i a l n e u r a l n e t w o r k ，a n n ) 。 2 1 1 一元判别模型( u n i v a ri a t e ) 早期的财务危机预测研究采用的是单变量的预测方法，即以某一项财务指标作 为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。在一元判定模型中，最为关 键的一点就是寻找判别阀值。通常需要将样本分为两组：一组是构建预测模型的“预 测样本”，也称估计样本；另一组是测试预测模型的“测试样本”，又称“有效样 本”。首先，将预测样本( 包括破产企业和非破产企业) 按照某一选定的财务比率进 行捧序，选择判别阀值点，使得两组的误判率达到最小然后，将选定的阀值作为 判别规则，对测试样本进行测试。 f i t zp a t r i c k ( 1 9 3 2 ) 以1 9 家公司为样本，结果发现判别能力最高的是每股净利润 ( 净利润股东权益) 和产权比率( 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。另外，w i n a k e r & s m i t h ( 1 9 3 5 ) 和m 睨 w i n ( 1 9 4 2 ) 的研究也得出类似结论。但是这些早期研究仅仅是属于描述性分析( p r o f i l ea n a l y s i s ) 范畴。 2 1 2 多元线性判定模型棚u l t i p ii e dd i s o t i m i n a n ta n a l y s i 8 啪岫 多元线性判定模型( m d a ) ，又称z 记分方法( z sc o r em o d e l ) 模型，是迄今为止对 企业财务预测研究最具影响力的模型。由美国财务专家f z l w a r d1 a m 扭n 于1 9 6 8 年提 出。目前已成为财务困境预测最常用的方法。多元判别方法的基本原理是通过统计 技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量，从而将 多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得能有效提高预测精度的多元 线性判别方程。运用多元线性判别方法判定二元问题时，可以通过统计技术，仅以 最终计算的z 值来判定其归属，其构造的线性方程简单易懂，具有很强的实际应用能 力 a i r m a n 对1 9 4 6 1 9 6 5 年间提出破产申请的3 3 家公司和同样数量的非破产公司进 程了研究，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 7 青岛大学硕士学位论文 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，模型的预测精度高达9 4 g - r i c e 和i n g r a m ( 2 0 0 1 ) 的研究表明，尽管a i r m a n 的z 模型的预测精度近年来有所下降，但是该模型在预测财务困境和破产方面都很有用。 2 1 3 多元逻辑回归模型( l o g i t ) 多元逻辑回归模型的目标是寻求观察对象的条件概率，从而据此判断观察对象 的财务状况和经营风险。这一模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服 从多元正态分布和两组间协方差相等的条件。多元逻辑回归模型假设了企业破产的 概率p ( 破产取l ，非破产取o ) ，并假设圳p ( 1 p ) l 可以用财务比率线性解释。假定 加 趴j p ) = 口+ 缸，可以得出p = 唧( 口+ h ) n 唧( 口+ 缸) ，从而计算出企业 破产的概率。判别方法和其他模型一样，先是根据多元线性判定模型确定企业破产 的z 值，然后推导出企业破产的条件概率。其判别规则是：如果p 值大于o 5 ，表明企 业破产的概率比较大，可以判定企业为即将破产类型；如果p 值低于o 5 ，表明企业 财务正常的概率比较大，可以判定企业为财务正常。 o b j s o n ( 1 9 8 0 ) 使用了多元逻辑回归方法分析了1 9 7 0 - 1 9 7 8 年问破产的1 0 5 家公司 和2 0 5 8 家公司组成的非配对样本，他发现用公司规模、资本结构、业绩和当前的变 现能力进行财务困境的预测准确率达至m j 9 6 ，1 2 。b e t c z a k 和n o r m a n ( 1 9 8 5 ) 运用多元 判定分析和条件逐步逻辑回归分析两种方法对1 9 7 1 1 9 8 2 年申请破产的6 0 家公司和 同时期的2 3 0 家非破产公司进行研究，试图验证美国会计准则委员会提出的当期经营 现金流里的详细信息披露是否有助于信息使用者更好地评估将来现金流的数额、时 间以及不确定性。研究结果表明：由于财务比率是以应计制为基础，经营现金流的 数据提供并不能增加预测能力。t i r a p a t ( 1 9 9 9 ) 运用多元逻辑回归模型研究了1 9 9 7 年 泰国企业的破产情况，他们认为宏观经济条件可以在一定程度上反映潜在的企业财 务困境，而且如果一家企业对通货膨胀的敏感度越高，其陷入财务困境的风险就越 大。 2 1 4 人工网络模型( r t i f i o i a ln e u r a in e t w o r ka n h ) 人工神经网络模型，是将神经网络的分类方法( c l a s s i f i c a t i o n ) 应用于财务预警方 法是以选定的独立变量结合历史数据资料建立一个预测模型，并用做未来分类判别 之用。传统的统计区分方法由于受制于若干母体分配的假设前提，己不适用于今日 s 第二章财务危机预警理论 复杂多变的企业运作环境，且传统的分类方法对错误资料的输入不具有容错性，无 法自我学习与调整，也无法处理资料遗漏的问题。人工神经网络( a n n ) 作为一种平行 分散处理模式，是对人类大脑神经运作的模拟。除具有较好的模式识别能力( p a t t e r n r e c o g n i t i o n ) 外，还可以克服统计方法的局限，因为它具有容错能力和处理资料遗漏 或错误的能力。最为可贵的是，人工神经网络还具有学习能力，可随时依据新的数 据资料进行自我学习，并调整其内部的储存权重参数，以应对多变的企业环境由 于人工神经网络具备上述良好的性质与能力，因而可以作为解决分类问题的一个重 要工具。人工神经网络模型通常由输入层、输出层和隐藏层组成，其信息处理分为 前向传播和后向学习两步进行。网络的学习是一种误差从输出层到输入层向后传播 并修正数值的过程，学习的目的是使网络的实际输出逼近某个给定的期望输出。根 据最后的期望输出，得出企业的期望值，然后根据学习得出的判别规则来对样本进 行分类。人工神经网络具有较好的纠错能力，从而能够更好地进行预测。 c o m s 和f a n t ( 1 9 9 1 ) 论述了神经网络模型可正确预测公司的财务危机，并用了 4 7 家财务危机公司和4 7 家健康公司检测模型的预测效果，拟合度达1 0 0 ，模型用于 预测财务困境公司准确率达9 1 ，而使用同样9 4 家样本企业，多元判别法的预测精度 为7 2 。 近年来，随着各个领域的发展，许多新的研究方法不断涌现，例如l i n d s a y 和 c a m p b e l l ( 1 9 9 4 ) 应用混沌系统对4 6 对破产公司和非破产公司的配对样本进行分析； c h a r i t o u 和t d g e o r g i s ( 2 0 0 0 ) 使用期权定价模型研究了1 9 8 3 年到1 9 9 4 年中1 3 9 美国企 业；为了克服单一方法的局限，一些研究人员尝试将统计、金融、经济、社会等领 域的各种方法相结合推进相关研究：h i l l ，p e r r y 和a n d e s ( 1 9 9 5 ) 运用历史事件分析法 研究了陷入财务困境的企业；w a r r e n 和w e s t b r o o k ( 2 0 0 0 ) 对1 9 9 4 年2 3 个地区的3 2 0 0 家公司进行了长达5 年的实证研究，采用的财务指标和人口统计指标包括资产、债务、 偿付能力、债务人类别( 公司或个人) 、企业类型、员工人数、申请破产的原因等， 以验证针对破产公司的经营机制而提出的一系列假设。这些研究推动了财务困境理 论在西方的发展。 2 2 国内研究现状 对财务预警的研究，我国始于上世纪8 0 年代中。但从所归集的样本可以看出， 财务预警研究与我国经济体制改革与发展的实践密切相关。我们将国内关于财务预 警的研究大致分为三个阶段。 第一阶段( 2 0 世纪9 0 年代中期以前) ：这一阶段的经济大背景是我国顺次处于计 划经济、有计划商品经济及市场经济初步确立的时期。这一时期，国有企业是我国 最主要的经济成份和支柱，当它们出现业绩不良或财务危机时，没有市场的淘汰机 9 青岛大学硕士学位论文 制，而是国家通过行政干预方式向其注入资金而使其。永不破产”故在这一阶段， 国内关于财务预警方面的研究几乎是空白 第二阶段( 1 9 9 5 一1 9 9 9 年) ：这一阶段我国于9 0 年代初建立的证券市场得到了初 步发展；以市场为导向的经济体制改革逐步深化，国有企业改革有了很大进展，国 内经济成份结构有了很大变化，私营经济的比重逐年上升，市场经济的竞争机制也 发挥出越来越大的作用国内的一些学者开始逐渐关注企业破产预警和危机预警方 面的研究但这方面的研究工作还做得很少。 第三阶段( 2 0 0 0 年以来) ：这一时期，一方面我国加入了l r r o ，国内企业面临激烈 的国际范围的竞争；另一方面，2 0 世纪末的亚洲金融风暴及。安然”、。世通”事 件警示了企业及其利益相关者必须重视企业的财务状况。这样，各方对企业财务业 绩、财务危机及破产的预测研究需求日益迫切，财务预警研究也不再仅仅是一个学 术闯题，更成为影响我国企业及资本市场发展的重要因素。自2 0 0 0 年开始，我国学 界关于财务预警研究的文章急剧增加，并且数量呈上升的态势这从一个侧面反映 了国内经济发展对财务预警理论研究的需求状况 尽管公司财务预警的实证研究在我国才刚刚起步，资本市场的结构特征与成熟 程度不同，国内学者也做出了可贵的探索。 陈静( 1 9 0 9 ) 以1 9 9 8 年的2 7 家s 丁公司和2 7 家非s t 公司，使用了解9 9 5 1 9 9 7 年的财 务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现 在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4 个财务指标中，流动比率与 负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、 流动比率、营运资本、总资产、总资产周转率6 个指标构建的模型，在s t 发生的前3 年能较好地预测s t 。 ， 陈晓、陈治鸿( 2 0 0 0 ) 以因财务状况异常而被特别处理( s t ) 作为上市公司陷入财 务困境的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得财务数据，对中国上市公司的 财务困境进行了预测。发现负债权益比，应收账款周转率、主营利润率总资产和预 留收益总资产对上市公司财务困境有着显著的预示效应。就判别正确率而言，他们 的研究所发现的最优棋型能够从上一年股本收益率公告小于5 的上市公司中预测出 7 3 6 8 $ 的下一年会进入s t 板块的公司，总体判别正确率7 8 2 4 。 吴世农、卢贤义( 2 0 0 1 ) 以我国上市公司为研究对象，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，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究 财务困境出现前5 年内各年这两类公司2 1 个财务指标的差异，最后选定6 个为预测指 标，应用f i s h e r 线性判定分析、多元线性回归分析和逻辑斯谛回归分析三种方法 分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：( 1 ) 在财务困境发生前2 年或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别成功率较高；( 2 ) 第二章财务危机预警理论 三种模型均能在财务困境发生前作出相对准确的预测，在财务困境发生前4 年的误判 率在2 8 以内；( 3 ) 相对同一信息集而言，逻辑预测模型的误判率最低，财务困境发 生前1 年的误判率仅为6 4 饯 李华中( 2 0 0 1 ) 选择1 9 9 7 年全部s t 公司作为失败类组，选择一小部分1 9 9 9 年为s t ； 而1 9 9 7 、1 9 9 8 年非s t 类个股样本作为预测之用，再按照配对原则从同行业、相近资 产规模的企业中选出同样数里的非s t 公司作为非失败类组。选择贝叶斯方法、费歇 方法，l o g i t 方法及t o b i c 方法，作为备选的判断方法，前两种方法是距离判断方法， 后两种方法是回归判别方法从实证结果看，模型判别的平均误判率为5 6 鼎，而 模型预测的误判率为1 4 5 9 ，表明模型是有很强的判别分类能力，是有效的判别工 具，可用于外推预测。 张爱民、祝春山、许丹健( 2 0 0 1 ) 把沪深两地证券市场的s t 板块公司界定为“财 务失败企业”，选取4 0 家s t 公司和4 0 家非s t 公司共8 0 家企业作为研究样本，运用统 计学的主成分分析方法，提出一种新的企业财务失败预测模型一主成分预测模型。 吴世农、傅荣( 2 0 0 2 ) 构建的上市公司经营失败风险的判定和预测的b p 神经网络 模型和f i s h e r 线性判定模型，将1 9 9 8 1 9 9 9 年我国上市公司分为三类：一是连续2 年 净资产收益率高于同期银行存款利率：二是连续2 年净资产收益率大于零但低于同期 银行存款利率；三是连续2 年净资产收益率小于零，同时收集了三类各5 0 家，共计1 5 0 家上市公司为建模样本，根据其有关财务指标数据，应用b p 神经网络分析方法和 f i s h e r 线性判定分析方法分别建立我国上市公司经营失败风险的判定和预测模型， 并且使用同期上述三大类2 9 0 家公司的有关财务数据为检验样本对模型进行验证。研 究结果表明：对于第一、三类上市公司，b p 神经网络模型和f i s h e r 线性判定模型均 具有较高的判定准确性。但相比之下，由于b p 神经网络模型是一种非线性判定模型， 且在某些样本指标数据缺漏不全的情况下仍可得到满意的结果，因此具有较高预测 准确性和更广泛的应用价值。 姜天、韩立岩( 2 0 0 4 ) 使用l o g i t 模型对中国4 5 家预亏的上市公司财务困