（会计学专业论文）我国上市公司财务困境预测模型构建的实证研究——以制造业为例.pdf

摘要 随着我国市场经济体制改革的深化，我国资本市场特别是证券市 场近几年得到了迅速发展。截止到2 0 0 5 年1 2 月3 1 日，在沪深证券 交易所上市的公司已达1 3 8 1 家( a 、b 股) ，其中大部分上市公司能 迅速成长壮大，但也有相当部分上市公司由于经营不善陷入了财务困 境，据统计2 0 0 3 年、2 0 0 4 年、2 0 0 5 年分别有t 2 0 家、1 2 6 家和1 2 2 家上市公司因财务状况异常被“特别处理”。这种现象越来越频繁地 发生既破坏了证券市场的秩序，也严重损害了广大投资者的利益，能 否准确地预测上市公司财务困境越来越成为广大投资者及学术界关 注的热点问题。随着我国证券市场的日益规范化，根据在客观、公允 基础上披露的上市公司的财务报告，通过选择信息含量高的财务指标 构建合理的预测模型，获得对那些财务状况出现严重恶化的上市公司 的预警信号不仅是可行的，而且还能使债权人避免贷款的高风险，投 资者避免或减少投资损失，公司经营者根据这些信号及早采取相应措 施。同时，对国家证券监管部门监控上市公司质量和减少证券市场风 险也有重要的现实意义。 本文共分五章，各章具体内容如下： 第一章，引言。说明本文研究背景及意义、研究目的、研究范 围、研究方法手段和研究框架，同时也提出了财务困境的概念及如何 界定我国上市公司的财务困境。国外大多数学者把清算或破产作为企 业陷入财务困境的标志，但由于我国证券市场缺乏健全的退市机制， 迄今为止上市公司破产的案例仍寥寥无几，结合我国实际情况，本文 将上市公司因财务状况异常被特别处理( 简称s t ) 作为企业陷入财 务困境的标志；并且本文认为财务困境就是由于企业盈利能力持续下 降以及现金流量严重不足而造成企业无力支付到期债务或费用的一 种经济现象，企业破产是最严重的财务困境。 第二章，文献综述。本章对国内外财务困境预测模型研究进行回 顾和评述，在国外，关于财务困境预测模型研究历时已久，其研究成 果也比较成熟，近几年国内研究也方兴未艾，目前，国内外已形成一 定的财务困境的实证理论，但是，在前人的研究中仍然存在一定的问 题：如在选取样本上没有划分行业，缺乏遴选预测变量的综合性理论 框架等问题。无论如何，国内外研究成果为我们进一步研究财务困境 模型构建问题奠定了坚实的理论基础，提供了一定的研究框架。 第三章，我国制造业上市公司财务困境预测模型的构建。本章参 照2 0 0 1 年4 月中国证监会发布上市公司行业分类指引，仅以沪深 两市制造业上市公司为研究对象，采取配对取样的方式，分别选取 2 0 0 3 年、2 0 0 4 年和2 0 0 5 年3 6 家财务困境公司( 简称s t 公司) 和 3 6 家非财务困境公司( 简称非s t 公司) 共7 2 家制造业上市公司作 研究样本。在此基础上，根据现代财务理论选择反映企业偿债能力、 运营能力、盈利能力、成长能力和现金流量等五个方面财务比率指标 作为自变量。最后，分别对用以构建模型的l o g i s t i c 回归分析和 f i s h e r 判别分析两种统计方法的相关理论进行了介绍，并提出理论 模型。 第四章，实证结果及简要分析。首先对样本进行描述性统计，然 后用t 一检验判别分析法寻找区分上市公司财务状况的核心指标，结 果显示在早期现金比率、流动资产周转率与净资产收益率有很好判别 作用；而后期，每股收益和每股经营现金流量有较高判别精度，这五 个指标是我们进行财务困境预测的核心财务指标。然后使用以上财务 指标分别用f i s h e r 判别分析法和l o g i s t i c 回归分析法构建预测模 型，并对实证结果进行简要分析； 第五章，研究结论及局限性。结合前边实证分析，得出有关结论， 同时也指出了本文研究的局限性。 通过实证研究，本文主要得到如下结论： 1 、财务困境是由于企业盈利能力持续下降，现金流量严重不足 而造成企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象。 2 、我国上市公司财务比率指标包含着预测财务困境的信念含 量，本文选择1 7 个财务指标中有1 0 个指标对判别和预测财务困境有 明显作用，其中：现金比率、流动资产周转率、净资产收益率、每般 收益及每股经营现金流量是判别和预测财务困境的核心指标。 3 、实证分析结果显示h o g i s t i c 回归模型判别效果最好。 本文的创新之处主要表现在以下两个方厩： 1 、考虑到财务比率指标行业性差异，选择制造业上市公司作为 样本公司，使得本文研究结果更具针对性和准确性。 2 、根据实证分析结果，来定义财务困境。 本文研究也存在些局限：如仅仅以财务指标作为自变量，而财 务指标又不能概括企业经营过程中的非财务因素，从而使我们在理解 弱务困境的成因上具有一定局限性；以及用年报数据进行建模和预 测，没充分考虑到可能会由于数据本身时间性差异及模型时效性，所 带来的预测准确度和模型时效性的降低等问题，这些问题亟待进一步 深入研究。 关键词：财务困境财务比率指标预测模型 f i s h e r 判别模型l o g i s t i c 回归模型 a b s t r a c t s w i t ht h ei n t e n s ：i v er e f o i t f lo fc h i n a sm a r k e te c o n o m ya n dt h eq u i c k d e v e l o p m e n to f t h ec 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 gf i n a n c i a l d i s t r e s si nc o r p o r a t i o ni sb e c o m i n gh i g h e ia n dh i g h e r t h i sp h e n o m e n o n d o e sg r e a th a h nt ot h eo r d e ro ft h es t o c ke x c h a n g ea sw e l la st h ei n t e r e s t o fm a n yi 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 n gt h ef i n a n c i a ld i s t r e s sf o r c o r p o r a t i o n si sb e c o m i n gu r g e n t t h ea u t h o rl o c a l i z e st h e i n v e s t o r sa st h ei n f o r m a t i o nu s e r sa n d l o c a l i z e st h el i s t e dc o r p o r a t i o n sa st h er e s e a r c ho b j e c t t h e nt h ea u t h o r i n v e s t i g a t e s7 2s a m p l em a n u f a c t u r ec o r p o r a t i o n sw i t ht h ef i n a n c i a lr a t i o i n d e x e s c o n s i d e r e dt h ea c t u a ls i t u a t i o ni nc h i n a ss t o c ke x c h a n g e s ，t h e a u t h o r r e g a r d s “s t ( s p e c i a l t r e a t m e n t 、a st h e s i g n o f “f i n a n c i a l d i s t r e s s ”i nt h i s d i s s e r t a t i o n b ya p p l y i n g f i s h e r sm u l t i v a r i a t e d i s c r i m i n a t i n ga n a l y s i sa n dl o g i s t i cr e g r e s s i v ea n a l y s i s ，t h ea u t h o rc r e a t e s t w op r e d i c t i v em o d e l s t h em a i nc o n c l u s i o no ft h i sd i s s e r t a t i o na r ea s f o l l o w ： 1 t h er e a s o n so ft h ec o r p o r a t i o nf i n a n c i a ld i s t r e s sa r ed u et ot h e p o o re a r n i n g s ，t h el o w e rn e tc a s ha n dt h el i q u i d i t yp r o b l e m 2 t h ef i n a n c i a lr a t i oi n d e x e so ft h el i s t e dc o r p o r a t i o ni nc h i n a i n c l u d et h ei n f o r m a t i o no ft h ef o r e c a s t i n gf i n a n c i a ld i s t r e s s t h el e a d i n g r a t i oi n d e x e so fp r e d i c t i n gf i n a n c i a ld i s t r e s sa r et h ec a s hr a t i o ，t h er a t eo f c u r r e n ta s s e t st u m o v e r ，r o e ，e p sa n dn e tc a s hp e rs h a r e 3 t h e e m p i r i c a l r e s e a r c hi n d i c a t e st h ee f f e c to ft h e l o g i s t i c r e g r e s s i v em o d e li st h em o s tg r e a t k e y w 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 ；f o r e c a s t i n g m o d e l ；f i s h e rm u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a t i n ga 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 ， 西南财经大学 学位论文原创性及知识产权声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独 立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论 文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。因本 学位论文引起的法律结果完全由本人承担。 本学位论文成果归西南财经大学所有。 特此声明 学位论文作者签名： 2 0 0 6 年5 月1 2 日 第1 章引言 1 1 财务困境的概念及界定 1 1 1 财务困境的概念 企业财务会计基本假设之一是假设企业能永久持续经营，所以人 们常常忽略生存也是企业经营的一个重要目标，企业在生产经营过程 中几乎不可避免地要与金融机构或其他企业发生债权债务关系，当企 业盈利能力持续减弱并无法产生足够的现金以保证企业偿付到期债 务时，企业就会陷入财务困境。 财务困境( f i n a n c i a ld i s t r e s s ) 又称财务危机( f i n a n c i a l c r i s i s ) 、财务失败( f i n a n c i a lf a i h r e ) 。如何理解与界定财务困 境是进行财务困境研究需要首要考虑问题，学术界对此有多种理解。 1 9 6 6 年，w h b e a v e r ，通过对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 家拖欠债务公司的研究， 在美国会计研究( j o u r n a lo fa c c o u n t i n gr e s e a r c h ) 上发表“作 为失败预测的财务比率”一文，这篇论文并未对财务困境有明确定义， 但在研究时将破产、拖欠优先股股利和拖欠债务界定为财务困境。 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，债务拖欠及资金不足四种形成”。 a 1 t m a n ( 1 9 6 8 ) 定义财务困境是“进入法定破产程序的企业”。d e a k i n ( 1 9 7 2 ) 则认为财务困境仅包括“已经经历破产，无力偿债或为债权 人利益而进行清算的公司”。b h m ( 1 9 7 4 ) 认为财务困境是指这些事 件：“不能偿付到期债务，进入破产程序或者与债权人达成明确减少 债务的协定”。a m yh i n g - l i n gl a u ( 1 9 8 7 ) 在“五状态财务困境预测 模型”一文中将企业财务状况分为五个状态，这五个财务状态分别是： 状态o ：财务稳定；状态l ：取消或减少股利；状态2 ：技术性违约和 债券违约；状态3 ：处于破产法x 或x i 章保护下；状态4 ：破产和清 算。他们认为从状态l 到状态4 企业处于财务困境状态，并且其严重 性逐渐增加，根据a m yh i n g l i n gl a u 的观点：取消或减少股利是 企业财务困境开始的信号，破产和清算意味着企业的终结，财务困境 也达到最严重的最后阶段。r o s s ，w e s t e r f i e l d 和j a f f e ( 1 9 9 9 ) 在其 经典教科书公司理财中感叹道“今人惊奇的是，我们竟然很难准 确定义财务困境。”他们建议按b l a c k 法律大辞典中的存量和流量概 念界定财务困境，即当一个企业的资产价值少于其负债价值时会出现 存量破产，而当企业的经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务时， 则发生流量破产。 国内学者李秉成( 2 0 0 4 ) 认为财务困境包括如下困境事项：第 一，企业严重亏损以及现金流量严重不足；第二，不能支付优先股股 利，无偿债能力，资不抵债；第三，破产，并认为只要企业发生以上 任何一项事件就标志着企业发生了财务困境。 刘红霞、张心林( 2 0 0 4 ) 认为财务困境包括三层涵义：一是企 业资产总额超过负债总额，但资产配置的流动性差，无法变现用于偿 还债务，现金净流量低，经济效益差；二是最近两个会计年度净利润 为负和最近一个会计年度股东权益低于注册资本；三是企业负债总额 超过企业资产的公允价值，经协商进入重组状态。 吕长江。赵岩( 2 0 0 4 ) 将财务状况分为五类：财务闲置( f i n a n c i a l ： f r e e ) 、财务充盈( f i n a n c i a lf u l l ) 、财务均衡( f i n a n c i a l e q u i l i b r i u m ) 、财务困境( f i n a n c i a ld i s t r e s s ) 和财务破产 ( f i n a n c i a lb a n k r u p t c y ) 。他们认为财务困境是企业偿付到期债务 发生困难的状况，财务困境企业拥有的变现资产小于其到期债务，其 资产负债表中的流动资产小于流动负债，现金流量表中表现出较大的 现金流出和较小的现金流入。固 从以上可以看出，国外大多数学者认为财务困境就是企业清算 或破产；而国内学者对财务困境没有明确定义，但多数人认为若企业 。李秉成2 0 0 4 企业财务田境研究一上市公司财务困境实证分析第1 版北京：中国财政经脐出版社第1 8 页 。刘缸霞、张心林2 , 0 0 4 ：以主成分分析法构建企业财务危机预警模型中央财经大学学报，4 j 吕长江、赵岩，2 0 0 4 二e 市公葡鞋努状况分类研究会计研究，11 2 出现严重亏损、现金流量严重不足、无偿债能力甚至破产就意味着企 业陷入了财务团境，同时可以看出大多数学者越来越倾向于把破产看 成是财务困境的一种状态。 本文认为财务困境就是由于企业盈利能力持续下降以及现金流 量严重不足而造成企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，企 业破产是最严重的财务困境。 1 1 2 我国上市公司财务困境的界声 由于我国市场经济体制改革时间不长，市场发育不够成熟，破 产作为解决财务困境的一种手段，更多的是受到行政机构的非市场行 为的影响。企业破产法在我国实行己近二十载，即使上市公司普 遍存在财务状况不佳的现象，但由于我国证券市场缺乏健全的退市机 制，迄今为止上市公司破产的案例仍寥寥无几，所以像国外学者以破 产上市公司作样本来研究财务困境预测问题显然是不可行的，在此结 合我国实际情况，本文将上市公司被特别处理( s p e c i a lt r e a t m e n t 简称s t ) 作为企业陷入财务困境的标志。 公司特别处理的规定最早可以追溯到我国的公司法。原公司法 ( 1 9 9 3 ) 第1 5 7 、1 5 8 条规定：上市公司最近三年连续亏损，在期限内未 能消除，不具备上市条件的，由国务院证券管理部门决定终止其股票 上市。1 9 9 8 年沪深证券交易所正式启动了上市公司出现“异常状况 时”对上市公司进行“特别处理”的条款，“异常状况”包括“财务 状况异常”和“其他状况异常”，其中因“其他状况异常”而被特别 处理具有很大不确定性，难以从财务角度进行有效预测，、而对“财务 状况异常”情况界定则较符合我们认为企业陷入财务困境的判断，再 加之因财务状况异常而被特别处理是一个客观发生的事件，有很高的 可度量性。所以，本文将因财务状况异常而被特别处理作为界定上市 公司陷入财务困境的标志。 1 2 研究背景及意义 2 0 世纪9 0 一多代! 沪深证券交易所在我国相继成立，至今己十多 年了。在这短短十多年中，我国证券市场尤其是股票市场得到了迅速 发展，截止到2 0 0 5 年1 2 月3 1 日，我国在沪深证交所上市的公司共有 1 3 8 1 家( a 、b 股) ，伴随着证券市场的发展壮大，大部分上市公 司能迅速成长，但也有相当部分上市公司由于经营不善陷入了财务困 境，近年来这种现象发生频率越来越高，据统计2 0 0 3 年、2 0 0 4 年、2 0 0 5 年分别有1 2 0 家、1 2 6 家和1 2 2 家上市公司被“特别处理”。锄 企业陷入财务困境，将给投资者、债权人和经营者等相关利益 人造成巨大的损失。也给公司以后生产经营带来巨大压力。根据有关 研究结论显示：我国上市公司中的s t 公司在亏损前第2 年的平均资产 总额为1 2 5 亿元，而到踱年度的平均资产总额仅为8 4 亿元，资产 减值达3 2 4 8 ；s t 公司在亏损前第2 年的平均股东权益总额为5 5 亿元，而到s t 年度的平均股东权益总额仅为1 4 亿元，股东财富损 失高达7 5 1 6 。9 企业从小到大、由弱到强是一个循序渐进的过程。而一些管理 不善或业绩不佳的企业的由盛转衰，甚至出现财务困境和经营失败， 也同样是一个逐渐演变的过程。无论是何种现状，反映在财务上便是 一些相应财务指标的不同方向和程度的规律性变化。随着我国证券市 场的日益规范化，根据在客观、公允基础上披露的上市公司的财务报 告i 通过选择信息含量蒿的财务指标构建合理的预测模型，获得对那 些财务状况出现严重恶化的上市公司的预警信号不仅是可行的，而且 还能使债权人避免贷款的高风险，投资者避免或减少投资损失，公司 经营者根据这些信号及早采取相应措施。同时，对国家证券监管部门 监控上市公司质量和减少证券市场风险也有重要的现实意义。 ( 1 ) 有利于促进我国资本市场的规模和健康的发展 我国资本市场的建立与发展只有十余年的历史，大量实证研究文 献认为中国股市正处于弱式效率阶段，尚未达到次强效率，这意味着 投资者尚未充分利用有关的公司信息，难以看穿公司的会计选择和信 。参见比乜：出凸盟垒邀：嵝n 出出也曲世型i 趟鲢= i 幽幽豳熊璺璺：s 蝤生避墼盥q 幽世s ! 卫生望 2 参见翅蛀蛳醴b 篮蛭k 衄鳃啦纽鉴! 豇g 臻 二李录篮曼蝴4 企业财务困境研究一卜市公司财务困境实证分析第l 版_ | e 京：中国财政经济出版社第3 页 息披露方式，市场价格荠未充分反映公司价值。加之，我国股票市场 的个人投资者所占的比率很高，丽大部分投资者缺乏应有的专业修 养，没有能力进行自发的信息分析。因此，准确的财务困境预测模型 能帮助投资者识别公司质量，及时调整投资组合，降低投资风险，提 高投资收益；同时也可以帮助政府监督者体察市场风险，确定监管重 点。 ( 2 ) 有利于寻找影响公司财务状况的核心财务指标 财务困境预测的最终目的是为了警示风险和指导管理，实证研究 的发展不能仅仅停留在构建模型上，我们可以通过统计方法寻找影响 公司财务状况的核心财务指标，从而能够为及时有效地防范和化解风 险提供可靠的指导意见。 ( 3 ) 有助于建立操作性强的预警系统 通过构建有效的财务困境预测模型，不仅可以对投资者警示风 险，更为重要的是能帮助企业建立操作性强的预警系统，从而及时从 公司战略规划、经营管理和市场定位等诸多方面做出调整，来应对可 能发生的财务危机。 1 3 研究目的 企业财务困境预测现在己广泛应用于银行、保险以及其他投资机 构，最早关于企业财务困境预测的重要研究可以追溯到1 9 3 2 年 f i t z p a t r i c k 所著的ac o m p a r i s o no fr a t i o so f s u c c e s s f u l i n d u s t r i a le n t e r p r i s e sw i t ht h o s eo ff a i l e df i r m s 一文。由 于早期缺乏先进的统计和计算工具，主要的研究方法是对失败企业和 正常企业的一系列财务比率进行经验分析和比较，直到2 0 世纪6 0 年 代，随着理论和技术的进一步成熟，此类研究才真正进入系统化阶段。 我国在这方面的研究起步较晚，虽然1 9 9 4 年以来我国也陆续出现了 一些此类研究成果，但是，以我国企业数据为基础的预警模型研究成 果到1 9 9 9 年4 月才出现，虽然我国目前对这一领域的研究方兴未艾， 并且在这类研究中对西方的研究成果已有所借签，但无论从研究方法 和研究角度来看，都与国外的相关研究存在较大的差异，再加之，不 同国家政治、经济和文化差异导致了企业经营模式和会计信息披露规 范不同，一个预测模型往往只是适用于某一地区或国家某一特定历史 时期，本文在回顾总结国内外经典研究成果基础上，力争达到以下几 个研究目的： ( 1 ) 通过梳理国内外学术界对财务困境概念的不同观点，定义 并界定我国上市公司的财务困境； ( 2 ) 运用统计方法，寻找能判别财务困境公司与非财务困境公 司的核心财务指标； ( 3 ) 利用核心财务指标，构建我国制造业上市公司财务困境预 狈m 模型。 1 4 研究范围 在本文中，我们参照2 0 0 1 年4 月中国证监会发布上市公司行 业分类指引，仅以沪深两市制造业上市公司为研究对象，分别选取 2 0 0 3 年、2 0 0 4 年和2 0 0 5 年3 6 家财务困境公司( s t 公司) 和3 6 家 非财务困境公司( 非s t 公司) 共计7 2 家上市公司作样本。样本公司 数据选择了能反映上市公司偿债能力、运营能力、盈利能力、成长能 力及现金流量等五个方面共十七个财务指标。 1 5 研究方法及手段 ( 1 ) 采用归纳、演绎等理论分析法定义并界定我国上市公司的 财务困境概念； ( 2 ) 采用文献综述法对国内外财务困境预测模型研究进行回顾 和评价： ( 3 ) 采用t 一检验判别分析方法寻找区分财务困境公司与非财务 困境公司的核心财务指标； ( 4 ) 分别用f i s h e r 判别分析法和l o g i s t i c 回归分析法，构建 我国制造业上市公司财务困境预测模型，并比较确定最优预测模型， 分析软件采用专业统计分析软件s p s st 2 0 。 1 6 研究框架 本文主要通过f i s h e r 判别分析法和l o g i s t i c 回归分析法用财务 指标来研究和构造我国制造业上市公司财务困境的预测模型，全文共 分五章，依次如f ： ( 1 ) 引言。说明本文研究背景及意义、研究目的、研究范围、 研究方法手段和研究框架，同时也提出了财务困境的概念及如何界定 我国上市公司的财务困境； ( 2 ) 文献综述。对国内外财务困境预测模型研究进行回顾和评 述； ( 3 ) 我国制造业上市公司财务困境预测模型的构建。确定研究 样本，选择适当的自变量，对研究假设的设定进行说明并构建实证模 型： ( 4 ) 实证结果及简要分析。根据上一章定义的变量，对样本进 行描述性统计，用t 一检验判别分析法寻找区分上市公司财务状况的 核心指标，用f i s h e r 判别分析法和l o g i s t i c 回归分析法分别构建预 测模型，并对实证结果进行简要分析； ( 5 ) 矾究结论及局限性。对实证结果进行总结。 第2 章文献综述 2 1 国外财务困境预测模型研究回顾 2 1 1 单变量判别模型 单变量判别模型是以一项财务指标作为判断企业是否处于财务 困境状态的模型。 最早的财务困境预测研究是f i t z p a r t r i c k 开展的单变量破产预 警研究，他以1 9 家公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为 破产和非破产两组，f i t z p a r t r i c k 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。1 9 6 6 年，b e a v e r 按照 f i t z p a r t r i c k 的思路继续研究财务困境预测问题并且提出了单变量 的财务危机判别模型，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 个财务比率进行了研究，采用的研究方 法包括均值比较、划分测试和似然分析。在排除行业因素和公司资产 规模因素的前提下，其研究表明下列财务比率对预测财务困境是有效 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) 。其中现金流量债务总额这一指标表现 最好，该指标在困境前一年、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 ，大大高于随机预测模型。但 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，这在一定程度上影响了模型实用性。其他的单变量模型如资产负 债分解模型强调企业外部的不稳定冲击导致企业破产前资产负债结 构发生显著变化。 单变量判别模型简单易行，但是其缺陷在于：、( 1 ) 使用任何单个 财务指标都会在很大程度上排斥其他指标的作用；( 2 ) 无法准确地反 映数据的整体分布情况。 2 1 2 多元线性判别模型 多元线性判别模型有两种：( 1 ) z 模型。1 9 6 8 年a l t m a n 首次将 多元线性判别法引入财务困境预测领域，选取的财务指标主要有五 个：营运资本总资产、留存盈余总资产、息税前利润总资产、股 票市值债务的账面价值、销售额总资产。通过多元判别模型产生了 个总的判别分，称为z 值，并依据z 值进行判断。其研究表明：息 税前利润总资产、销售额总资产和股票市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 。他后来还运用 流动资产与总资产的比率、留存盈余与总资产的比率、息税前利润与 总资产的比率、股票市值与总负债的比率、销售额与总资产的比率这 五个指标对企业破产情况迸行分析预测，成功率达8 2 。( 2 ) z e t a 模 型。它包括了经营收益总资产、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 这七项比率，通过分析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，结果表明z e t a 模型用于预测五年和一年之后的财务困境企 业的精度分别为7 0 和9 1 。通过对相同样本的比较分析，可以看出 z e t a 模型明显优于z 模型。 多元线性判别模型的优点是：( 1 ) 能够包容反映企业财务情况的 多个指标，因而在财务风险预测中运用广泛；( 2 ) 能够包含独立变量； ( 3 ) 一旦完成建立模型之后，运用相对容易。不过，该模型也存在一 些明显的局限，例如该模型的前提组内分布为近似正态分布并且 两组的协方差矩阵相等在现实中较难满足，财务风险组和控制组之间 配对标准不易确定，变量的相对重要性也难以得到合理解释。 2 1 3 线性概率模型 线性概率模型是多元线性判别模型的一种替代选择。由于了解企 业陷入财务困境的概率对防范财务困境具有很大的帮助，所以研究人 员开发出了预测财务困境的线性概率模型。该类模型是对二项因变 量( o 一1 ) 的普通最小二乘回归的一种特例，其原理是假设变量y 是 公司i 的n 个特点的线性组合，通过转换，该公司陷入财务困境的概 率p i 为： p i = a o + a l x j l + a 2 x ，? + + a n x i n 其中：a 0 ，a ，a 。，乱是最4 , - - 乘的估计系数，x ， x ；。是公司i 的n 个自变量。由于存在可替代性，并且f i s h e r 证明了 线性概率模型和多元线性判别模型的误判率是一致的、分类结果是相 同的，所以这种方法应用的不是很多。 2 1 4 多元逻辑回归模型 0 h l s o n 在其相关研究中使用多元逻辑回归法分析了1 9 7 0 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，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预测的准确 率达到9 6 1 2 。他采用的分析方法使财务风险预测得到了重大改进， 克服了传统判别分析中的许多问题，包括会计比率属于正态分布的假 设以及破产与非破产企业具有相同方差一协方差矩阵的假设。 多元逻辑回归模型被引入财务风险预测研究之后，财务困境预测 即简化为已知某公司具有某些财务特征，计算其在一段时间内陷入财 务困境的概率。如果算出的概率大于设定的分界点，则判定该公司将 出现财务风险。由于多元逻辑回归模型不要求数据的正态分布，因而 其参数估计比多元判别模型更加稳健。虽然许多研究者在运用多元逻 辑回归模型时忽略了自变量之问的多重共线性问题，但这一不足并非 该分析方法本身的缺陷。 近些年来，随着统计技术和计算机技术的不断发展，递归分类、 人工智能及人工神经元网络等技术也逐渐被引入到财务困境预测模 型中。兴起于2 0 世纪8 0 年代末期的神经网络理论( n e u r a ln e t w o r k ) 在近十年来有很大发展，由于财务数据可以表现企业生命的各种特 征，其变化规律也与进化论有许多相似之处，因而神经网络理论也成 为一种新型的建立模型的方法。 2 0 0 0 年c h a r i t o u 和t r i g e o r g i s 使用期权定价模型中的相关变 量构建了财务困境预测模型，对1 9 8 3 1 9 9 4 年期间的1 3 9 对美国企 业进行了对比检验，结果发现，至期债务面值、企业资产的当期市价、 企业价值变化的标准差等期权变量在预测破产方丽作用显著，由此也 发展了期权定价理论在财务预警方面的使用。 通过上述对西方财务困境预测模型的分类介绍，得出的基本评价 是：目前财务困境预测模型尽管层出不穷，但主要使用的还是单变量 判别模型、多元线性判别模型和多元逻辑回归模型三大类。其他研究 方法虽然也作出了一些有益的尝试，但由于模型开发历史较短，研究 不够广泛，模型的稳定性尚有待进一步检验。 2 2 国内研究现状 我国早期的财务预警模型研究成果中，影响面最广的莫过于周首 华、杨济华等人在1 9 9 6 年发表的论财务危机的预警分析f 分 数模式一文。该研究结果提出了一个财务预警新模型f 模型 ( f a i l u r es c c r em o d e l ) 。 f 模型在指标选择时融入了现金流量的理念。现金流量指标是预 测企业失败的有效变量，因而弥补了z 分数模式的不足。此外，在设 立f 模型时，运用了s p s s - x 统计软件，对c o m p u s t a tp cp l u s 会计 资料库中自1 9 9 0 年以来的4 1 6 0 家企业的数据进行了检查；而z 分数 模型的样本仅为6 6 家( 3 3 家破产企业及3 3 家非破产企业) 。 周首华、杨济华等人最终通过对选自w a l ls t r e e tj o u r n a li n d e x 的- 3 1 家破产企业及相对应的同行业、同年度销售净额相近的3 1 家非 破产企业进行了财务数据分析，得出如下判别模型： f = 一0 1 7 7 4 + 1 1 0 9 1 x 1 十0 ，1 0 7 4 x 2 + 1 9 2 7 1 x 3 + 0 0 3 0 2 x 。+ o 4 9 6 1 x 5 其中：x 。= 二( 期末流动资产一期末流动负债) 期末总资产；x 2 = 期 末留存收益期末总资产；x 3 = ( 净利润+ 折旧) 平均总负债；) ( 4 = 期末 股东权益的市场价值期末总负债；x 5 _ ( 净利润+ 折i h + n 息) 平均 总资产。 当f 0 1 0 ，则判定为s t 公司；如果估计概率p d 2 ( a ，g 。) 该算法的直观思想就是：算出样本a 到总体g 。和g 。的距离差，如 果为正，则样品a 属于g 。，否则a 属于g 2 本文中我们采用f i s h e r 线性判别的思想。 第4 章实证结果及简要分析 4 1 描述性统计结果及假设检验 我们用s p s s l 2 0 软件对相关数据进行分析，按偿债能力、运营 能力、盈利能力、成长能力和现金流量反映结果分别见表4 1 、表4 - 2 、 表4 - 3 、表4 4 、表4 5 所示。 表4 - 1 样本公司偿债能力指标描述性统计与t 检验表( n = 7 2 ) 指标 年份 公司 最小值最大值均值标准差t 值 名称类别 s t 公司 0 0 7 2 2 3 9 40 7 3 8 3 6 o5 6 4 0 3 2 t 4 3 0 4 0 非s t 公司 o 0 1 64 3 5 413 0 8 6 2 1 ，1 1 8 6 1 9 速动 t _ 3 s t 公司0 0 5 02 1 0 70 5 8 1 6 70 4 7 0 7 3 7 比率 3 1 4 5 f s t 公司0 1 7 92 9 3 41 0 2 3 8 60 6 5 7 5 7 8 a t t 一2 s t 公司00 1 019 6 90 4 0 2 8 30 4 4 1 1 6 7 - 4 8 4 2 非s t 公司 0 2 5 4 3 5 4 310 5 9 9 20 6 5 8 0 9 2 t 一1 s l 公司0 0 0 61 7 3 50 2 1 0 6 90 3 3 2 3 0 3 。5 1 8 5 非s t 公司 0 2 5 827 6 9 0 7 7 2 8 6o5 4 8 5 4 5 s t 公司00 3 2 19 1 60 4 5 1 5 00 4 2 4 0 0 2 t 叫4 - 34 1 4 t l i s t 公司 o 0 1 643 5 410 6 8 8 51 1 1 0 2 9 8 t 一3 s l 公司0 0 3 11 6 2 50 4 0 6 6 702 8 9 1 8 5 现金 ，3 7 0 0 非s 公司 00 8 82 5 8 508 2 8 1 60 6 1 5 8 9 6 比率 l 一2 s t 公司00 0 91 9 6 90 2 9 7 1 10 3 5 3 8 9 5 x 2 - 46 8 4 t l ；s t 公司 0 2 0 03 4 7 50 8 6 7 9 70 6 5 4 0 2 2 t - 1 s t 公司 00 0 5 0 9 7 50 1 6 6 7 2o2 1 2 8 9 3 57 2 3 + 非s l 公司 0 1 9 826 6 9o6 4 2 5 604 5 5 8 3 3 流动 s t 公剃0 4 3 1o 6 0 300 9 7 0 20 1 9 0 7 6 7 t 422 9 5 负债 - l t s t 公司0 2 9 22 1 6 3 0 2 7 7 5 9 0 4 3 4 4 6 2 经营 t 一3s t 公司0 7 4 60 6 4 3 0 0 5 2 7 2 02 1 0 7 1 1 34 2 3 - 活动 非s t 公司 一o4 5 8 1 1 6 30 2 4 6 5 00 ，2 5 6 8 4 0 现金t - 2s t 公司0 4 3 60 4 0 5 00 3 7 4 0 0 1 4 8 6 6 0 7 0 2 5 流比 非s l 公司0 0 3 81 0 3 80 2 7 2 5 60 ，2 5 2 5 1 7 x 3 s t 公司02 9 30 3 4 00 0 11 8 10 1 3 2 3 8 0 t 1- 4 8 4 0 一 非s t 公司0 2 6 21 2 7 502 5 1 6 403 0 0 1 2 3 s t 公司8 1 0 0 7 5 5 9 4 1 2 8 6 11 5 5 1 2 3 2 2 一1 4 0 7 9 7 。一f 非s t 公司 1 3 2 06 97 73 7 9 6 5 41 63 4 8 6 0 1 扛3s t 公司 1 0 0 0 7 0 9 6 4 5 2 8 6 1 1 4 3 6 0 4 9 22 1 1 3 资产 非s t 公司1 0 0 36 6 7 33 8 1 4 0 41 26 9 2 5 8 5 负债 t 2s t 公司1 1 ，1 07 68 95 3 0 4 6 6t 5 1 6 3 2 3 23 7 0 0 率x 。 非s l 公司1 9 3 06 6 4 13 9 5 6 8 61 15 5 5 0 2 9 1 1s t 公司1 35 59 8 7 66 6 8 4 0 82 0 ，2 0 2 5 4 35 1 9 2 非s t 公司1 5 6 68 0 6 54 3 3 3 3 51 4 0 8 6 2 1 2 一 s i g n l l l c a n ta tt h e0 0 1l e v e l ( 2 - t a i l e d ) s i 9 “i f i c a n t a t t h e 0 0 5 l e v e l ( 2 - t a i l e d ) ( - f r ) 表4 1 显示，在被宣告特别处理前4 年中，s t 公司的速动比率 ( x ，) 均值、现金比率( x 。) 均值、流动负债经营活动现金流比( x 。) 均值均为逐年降低而资产负债率( x 4 ) 均值是逐年增加，而非s t 公 司这四个指标均值保持相对稳定，没有明显变化趋势。 关于假设l ：在显著性水平为0 0 1 时，s t 公司与非s t 公司相比 被宣告特别处理前4 年中，反映短期偿债能力的速动比率、现金比率、 流动负债经营活动现金流比有显著差异，反映长期偿债能力的资产负 债率在被宣告特别处理前2 年有显著差异。结合各指标均值变化趋势 可以看出非s t 公司偿债能力明显强于s t 公司，特别在短期偿债能力 方面，这也证明了假设l 成立。 表4 2 样本公司运营能力指标描述性统计与t 检验表( n = 7 2 ) 指标公司 名称 年份最小值最大值均值标准差t 值 类别 s l 公司 o9 6 14 3 2 0 7 5 1 8 0 4 48 2 7 4 2 1 t 4 - 2 0 7 6 + 非s t 公司17 6 62 2 0 2 2 51 77 3 5 13 65 5 9 5 应收 t - 3 s l 公司0 t 9 26 0 4 0 05 4 4 5 4 21 10 0 1 4 账款 - 2 3 6 竽 非s l 公司16 5 22 0 6 7 8 32 0 3 4 5 83 5 7 5 7 4 周转 t - 2 s t 公司o 2 0 84 33 0 85 0 0 2 0 08 d 6 2 5 2 率x 。 2 4 0 4 非s t 公司 15 7 81 9 5 2 0 02 28 0 6 04 3 9 3 3 6 t 一1 s t 公司0 6 8 92 2 0 d 642 5 3 1 14 2 2 3 3 1 2 5 0 0 * 4 t ! s t 公司 1 3 7 82 1 6 6 3 82 0 1 9 0 53 7 8 2 6 5 s t 公司05 1 29 8 3 627 8 9 2 52 2 8 2 6 7 3 1 2 1 非甜公司0 9 5 81 30 2 44 5 8 8 4 73 2 9 4 6 9 l 一3 s l 公司03 2 31 3 2 4 1 06 1 1 5 6 12 1