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浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 摘要 我国股票交易市场经过多年的发展日趋完善，而其中的特别处理( s p e c i a l t r e a t ，s t ) 公司备受关注，这类公司被我国学者普遍认为是财务困境公司。投 资是公司增加收益的重要手段，而困境公司的投资行为可能受其财务状况的影 响，从而表现出与正常公司不一样的特征。同时投资又可能对公司的财务状况产 生影响，帮助公司走出困境。 本文研究中分别以利息支付倍数和是否被证交所特别处理作为困境公司的 划分标准，定义了一类困境公司和二类困境公司。研究结果显示，正常公司的投 资一现金流敏感性确实和困境公司不同，因为困境公司的投资更受其财务状况的 影响。丽一类困境公司中净利润为正的公司的投资一现金流敏感性和正常公司的 类似，但是净利润为负的公司以及二类困境公司的投资都对现金流不敏感，反而 对利息支付倍数或者规模等变量表现出高敏感性，显示出困境的不同程度对投资 也具有不同的影响。 公司在应对困境时可能采取增加投资或者减少投资的措旌，而这两种行为都 可能对公司走出困境具有重要影响。无论是在一类困境公司还是二类困境公司， 其中都有7 0 以上的公司选择减少投资，而不到加的公司选择增加投资。本 研究中的二项逻辑回归模型结果显示，尽管增加投资对这两类困境公司走出困境 的影响并不是非常明确，但是减少投资对二类困境公司改善财务状况具有积极的 正面作用。 关键词：财务困境投资莉怠支付倍数 浙江大学硕士学位论文我国上市公司财务困境下的投资行为研究 a b s t r a c t a st h ed e v e l o p m e n to ft h es t o c km a r k e ti nc h i n a ，s e p e c i a lt r e a t e d ( s 1 ) f i r m s h a v eb e e ns c h o l a r s f o c u sr e c e n t l ya n dt h e ya r ea l w a y sc o n s i d e r e da sf i n a n c i a l d i s t r e s s e df i r m s i ti s p r e d i c t e dt h a tb e h a v i o r so fs u c hf i r m sw i l ls h o wm a n y d i f f e r e n c e sf r o mt h eh e a l t h yo n e s ，i n c l u d i n gt h ei n v e s t m e n td e c i s i o n s i nt h e m e a n t i m e ，i n v e s t m e n tw i l li n f l u e n c et h ef i r m s c o n d i t i o na n dm a yh e l pt h ef i r m s r e s o l v et h ep r o b l e m t h i ss t u d yd e f i n e st w ok i n d so fd i s t r e s s e df i n n sw h i c ha r em a i n l yb a s e do n i n t e r e s tc o v e r a g er a t i oa n ds p e c i a lt r e a t e d ( s db yt h es t o c ke x c h a n g er e s p e c t i v e l y ， c a l l e dd i s t r e s s e df i r m sia n dd i s t r e s s e df i r m si i 。a f t e rc a r e f u l l yc o m p a r i n gt h e i n v e s t m e n t - c a s hf l o ws e n s i t i v i t yb e t w e e nt h eh e a l t h yf i r m sa n dd i s t r e s s e do n e s ，i tc a n b ec o n c l u d e dt h a tt h e i rc a s hf l o ws e n s i t i v i t i e sa r ei n d e e dd i f f e r e n tt h a td i s t r e s s e df i r m s a f em o r es e n s i t i v et ot h e i rf i n a n c i a lc o n d i t i o np r o x i e s b u ti nt h es u b s a m p l eo f d i s t r e s sf i r m s1w h o s en e ti n c o m ea r ep o s i t i v e t h e i ri n v e s t m e n tb e h a v i o ri ss i m i l a rt o t h a ti nt h eh e a l t h yf i r m s o nt h ec o n t r a r y , t h ed i s t r e e s e df i r m si ia n dn e g a t i v en e t i n c o m eh o l d i n gf i n n si nd i s t r e s s e dib o t hs h o wz e r oi n v e s t m e n t c a s hf l o ws e n s i t i v i t y b u th i 曲s e n s i t i v i t i e st oi n t e r e s tc o v e r a g er a t i oo rs i z eo ft h ef i r l n sa l t e r n a t i v e l y s u b s e q u e n t l y , t h es t u d ye x a m i n e st w op o t e n t i a li n v e s t m e n tb e h a v i o r s i n f l u e n c e s t ot h ed i s t r e e s e df i r m s ：c o n t r a c t i n gi n v e s t m e n ta n de x p a n d i n gi n v e s t m e n t i ti s o b s e r v e dt h a tm o r et h a n7 0 o ft h ed i s t r e s s e df i n n sc h o o s et oc 3 n t r a c tt h e i r i n v e s t m e n tw h i l el e s st h a n2 0 o ft h e mc h o o s et h eo p p o s i t e a c c o r d i n gt ot h eb i n a r y l o g i s t i cr e g r e s s i o nr e s u l t s ，t h ee f f e c to fe x p a n d i n gi n v e s t m e n tm a yn o tb es oc l e a r b u ti ti sv e r i f i e dt h a tc o n t r a c t i n gi n v e s t m e n tw i l lm i t i g a t ef i n a n c i a ld i s t r e s sf o rt h e d i s t r e s sf i r m s1 i k e yw o r d s ：f i n a n c i a ld i s t r e s s i n v e s t m e n ti n t e r e s tc o v e r a g er a t i o 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 表2 1 表3 1 表3 2 表3 - 3 表3 4 表3 5 表3 6 表3 7 表4 1 表4 2 表4 3 表4 4 表4 5 表4 6 表4 ，7 表4 8 表4 9 表4 1 0 表4 1 1 表4 1 2 表4 1 3 表4 1 4 表4 1 5 表4 1 6 表4 1 7 表4 1 8 表目录 公司投资理论的实证研究汇总表1 6 所有公司的描述性统计分析3 7 正常公司组的描述性统计分析3 8 一类困境公司组的描述性统计分析3 9 二类困境公司组的描述性统计分析4 0 不同行业的财务指标均值4 2 不同行业的财务指标方差分析4 3 不同行业的行业调整指标的方差分析4 5 缩尾调整后正常公司组的描述性统计分析4 8 正常公司组投资一现金流敏感性回归结果4 9 正常公司组投资一现金流敏感性回归结果( 期末托宾q ) 5 0 正常公司组影响投资的多因素模型回归结果5 1 五类利息支付倍数的投资一现金流敏感性回归结果5 3 一类困境公司组投资一现金流敏感回归结果5 4 一类困境公司组影响投资的多因素模型回归结果5 5 一类困境公司净利润 o 组投资一现金流敏感回归结果5 6 一类困境公司净利润 o 组投资一现金流敏感回归结果5 7 二类困境组的投资一现金流敏感回归结果5 8 二类困境公司组的影响投资的多因素模型回归结果5 8 一类困境公司第二年的投资分组和财务指标方差分析6 2 一类困境公司控制模型回归结果6 4 一类困境公司投资变化率的全模型回归结果6 6 二类困境公司第二年的投资分组和财务指标方差分析一6 8 二类困境公司控制模型回归结果7 0 二类困境公司投资变化模型回归结果一7 l 类困境公司投资变化率全模型回归结果7 3 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 1 绪论 1 1 研究背景 自我国股票交易市场1 9 9 0 年底试营业以来，风雨十数年，股票市值已发展 到了近万亿元。然而随着许多上市公司出现连续亏损，弓l 起股价起伏不定，造成 了股民的惨重损失。因此1 9 9 8 年4 月，沪深交易所决定对“财务状况异常或者 其它异常情况”的上市公司实行股票交易特别处理即s t ( s p e c i a lt r e a t ) 。异常 主要包括上市公司最近两个会计年度的审计结果显示的净利润均为负值，或最近 一个会计年度经审计的每股净资产低于股票面值1 ( 具体条款详见附录1 ) 。 2 0 0 3 年5 月，证券交易所还开始实施“退市风险警示”( 简称s t ) 制度。 所谓退市风险警示制度，是指由证券交易所对存在股票终止上市风险的公司股票 交易实行“警示存在终止上市风险的特别处理”，是在原有“特别处理”基础上 增加的一种类别的特别处理( 具体条款详见附录1 ) 。 白s t 制度实施以来，被特别处理的上市公司屡见不鲜。据统计1 9 9 8 被特 别处理的上市公司为2 7 家，1 9 9 9 年为3 1 家，2 0 0 3 年最多，达到5 7 家，2 0 0 4 年减为4 1 家。s t 制度的实行，提醒投资者高度关注戴帽公司的投资风险，同时 警示上市公司及其主要股东关注公司面临的退市风险，促使他们积极采取各种措 施来改善公司的财务状况，实现盈利，以避免股票被终止上市。 国内大多数学者认为，s t 和* s t 公司至少是在一定程度上陷入了财务困境 中，面i 临着资金短缺、资不抵债和破产等风险。所谓财务困境一般是指公司不能 履行到期义务的情况，最严重的财务困境就是破产。陷入了财务困境的公司比正 常公司面临着更多的风险。 一旦公司被认为是陷入了财务困境，就可能要面幄一系列的问题。例如，顾 客们会转向其他公司，供应商们会要求立即付款，员工们不允许拖欠工资等，从 而大大增加公司营运的成本。更重要的是，银行或者其他合作公司的条件可能会 更加严苛，尤其s t 制度对困境公司的监管严厉，融资渠道更为狭小，出现进一 步的营运困难，大大影响到公司的投资行为。而投资是公司增加资产以获得进一 步收益的重要手段。因此财务困境下公司的投资行为可能出现和正常情况下不一 样的特征。 对于正常公司来说，投资可能受到现有现金流量、投资机会的影响，从而表 现出较高的投资一现金流敏感性。而在财务困境下，公司的投资决策可能受到更 大的压力，现金流量或者投资机会并不是公司的投资所需要考虑的首要因素，而 且投资可能受到财务困境的抑制，即财务状况越糟，投资就越少。 t 2 0 0 4 年底修改的上海、深圳交易所的股票上市规则( 2 0 0 4 年修订) 已经将此款改为：“最近一个会计年 度的审计结果显示其股东权益为负”。 i 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 因此对管理层和公司来说，财务困境都可能导致高昂的成本或不好的结局， 管理层需要采取措旅来应对这种困境，包括债务重组，大规模的资产置换，调整 市场行为，甚至更换主营业务，更换主要股东，大规模调整管理层，并购等，才 能摆脱困境，摘掉被特别处理的帽子。 而在公司这一系列的应对财务困境的行为中，本文关注两种潜在的投资行为 增加投资或者减少投资，何种投资行为更有利于公司走出困境。虽然1 9 5 8 年m o d i 百i a n i 和m i l l e r 在严格的假设条件下，证明公司的财务结构与其投资无关， 但是由于现实中资本市场的不完善性，公司的投资行为必然受其财务状况影响， 同时也会对其财务状况有定的作用。 理论上来说，财务困境公司也许会通过增加投资以增加利润。因为具有正净 现值的项目可能迅速增加销售收入，改善利润和营业现金流，走出困境就变得更 加容易些。另一方面，公司也可以减少风险投资以改善其流动性，同时减少收入 的不稳定性，降低对营运资本的需求。因此，公司的增加或者减少投资的行为都 可能对公司走出困境有利。 但是，减少投资的益处可能更多。通常地，如果是由于顾客对公司的产品或 者服务的需求减少所导致的困境，应对的方法应是减少投资。管理层们有一系列 的策略来减少投资。首先，他们会推出不再具备竞争优势的业务；其次，他们可 以通过减少对固定资产的投资以降低成本和减少对流动性资本的需求，比如说半 成品外包。第三，他们也可以重新部署资源到更盈利的业务，即重组。如果这些 策略成功，在资产负债表上就可以显示公司现有和未来的现金流增加，从而提高 公司走出困境的可能性。因此，笔者推断投资的减少也许和走出困境的可能性之 问正相关。 相反地，投资规模增加可能需要利用现有的资金来购买固定资产、无形资产 及其他长期资产，从而耗尽了公司本应可以利用走出困境的留存资金。这些观察 暗示困境公司增加投资也许和走出困境可能性负相关。 本文正是基于此点对我国股市的困境公司投资行为做研究，以期揭示其投资 特征和对困境公司的影响。笔者希望困境公司的投资受其财务状况的影响，同时 减少投资和走出困境之问是显著e 相关，增加投资和走出困境显著负相关。 1 2 研究意义 o h l s o n ( 1 9 8 0 ) 曾问道：“为什么预测破产? ”他称这是一个基本的也是可 能导致尴尬的问题。也许有入会认为困境预测是一个具有明显实践意义的问豚。 而o h l s o n 认为现实社会有太多的选择，有着更为丰富的可能结果，几乎没有一 个结果是自然地只有两个变量破产和不破产。尽管如此，o h l s o n 还是提出 了逻辑( l o o t ) 困境模型，并声称以往模型高估了预测准确性。 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 因此，笔者认为投资仅是公司陷入困境后诸多行为中的一种，虽然可能对公 司具有重要的意义，但是由于实践中的复杂性，公司的投资行为会受到很多因素 的制约，投资的结果也可能出人意料。笔者希望从实证研究中，发掘可能的影响 因素及结果，并希望对于公司管理层、投资者、股东以及债权人来说，可以有以 下的借鉴作用： 一是有利于公司改善财务状况 公司陷入财务困境后管理层可能会有两种反应：一种是不予理会，仍然按照 以往的计划进行运作。这种显然是不大负责任的行为，较少为管理层采用；另一 种则是采取应急措施，努力增加业务收入，扩大利润源。有些公司甚至会从折旧、 摊销、营业外收支中“调节”最后的利润，使得公司最后的报表“好看些”。因 此，笔者研究公司在困境后的投资行为对财务状况的影响，希望自够为管理者提 供一些前车之鉴，比如说减少投资确实对走出困境具有正面作用，则管理层可以 更加明确应急管理的方向。 二是有利于投资者决策 许多投资者在公司陷入困境后由于股价下跌遭遇很大损失，也有投资者就在 此时入市，大量购买低价股票，而在公司传出利好消息时从股价的大幅上升中获 利。因此，困境公司此时的各项决策都显得很重要，尤其是投融资决策。这时投 资者可以根据困境公司的投资决策信息来判断公司未来的走向，是破产还是柳暗 花明，从而判断入市和出市的良机。 三是有利于股东进行决策 破产法规定，破产财产在优先拨付破产费用后，按照以下顺序清偿：破 产企业所欠职工工资和劳动保险费用；破产企业所欠税款；破产债权( 破产法 第3 7 条第2 款) 。股东是公司破产后财产清算的最后得利者，所受的损失相对最 大。在困境公司面临高风险项目时，股东就有动机赞成公司进行投资，希望能够 迅速恢复正常，而一旦失败增加的损失也不大。因此股东倾向于增加公司的投资， 但是这种决策也许并不是最明智的。 四是有利于债权人决策 在公司陷入财务困境后，债权人对公司的态度非常重要。但是，由于公司已 经资不抵债，管理层又倾向于为自己的利益服务，对债权人的利益并不那么关注。 所以一旦公司陷入困境，债权人既怕公司就此破产，债务遭到巨大损失，又怕债 务重组或者展期等只是徒然进一步增加损失。因此，在公司有多余的现金流时， 债权人一般要求公司偿还债务而不是进行投资以挽回颓势( k a p l a n 和z i n g a l e s ， 1 9 9 7 ) 。这就导致困境公司缺乏必要的资金进行投资和扩大业务，减少了利润来 源，这对公司走出困境的影响就很难确定，使债权人难以决策。 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 因此，在对公司在困境下的投资行为有更深的了解后，公司的各利益相关者 可以综合考虑公司现有的内外部因素进行决策，以避免不必要的损失或者丧失大 好机会。 1 3 创新要点 本文的创新要点主要在于： 一是以往国内主要是针对财务困境的判别或预测模型的研究，财务困境下公 司的投资行为分析以及投资对解决财务困境的影响的相关研究据查还没有。 二是采用动态研究方法。公司陷入财务困境是一个动态发展的过程。从净现 金流量从正转为负，再经历股利减少、违约、债务重组等，直至公司经营失败， 所经历时间往往不止一年( t u r c t s k y 和m c e w e n ，2 0 0 1 ) 。因此本文将选择两个 时期，即公司被判定陷入财务困境的当年t 及陷入财务困境后的次年t + l 的投资 行为，来分析公司投资行为的特征及其对财务状况的影响。 三是为了消除不同行业间财务指标不具可比性的影响，笔者采用了行业调整 指标进入分析模型，并分析了行业调整后对研究结论的影响。 1 4 全文的结构安排 本文共分为五个部分，具体安排如下： 第一部分是绪论，包括本研究的背景、意义、创新之处及结构安排。 第二部分是中外文献综述，对国内外相关财务困境、投资、困境及投资的关 系等做了总结和评述。 第三部分提出了研究的假设并进行了研究的方案设计及初步的描述性统计 分析等。 第四部分是对研究的具体分析及结论解释。 第五部分总结了本文的研究成果并对困境公司的投资决策提出了建议，对未 来的研究也进行了初步设想。 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 2 文献综述 2 1 财务困境的相关理论 2 1 1 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 ) ，又称财务危机( f i n a n c i a lc r i s i s ) ，是指公司 在财务上履行义务受阻的情形，严重的困境则可能导致财务失败( f a i l u r e ) 或者 破产( b a n k r u p t c y ) 。财务困境理论是西方经济学界在研究资产结构理论的过程 中，在破产成本学说的基础上逐渐产生和发展起来的。但是他们对于财务困境的 定义广泛不一，许多实证研究在这个问题上并没有达成共识，破产和非破产在很 大意义上都只是理论决定上的一个租糙近似值( o h l s o n ，1 9 8 0 ) 。 从法律角度定义财务困境为很多人所接受，主要是以申请破产作为进入财务 困境的标志。一般来说，鉴于现实环境的复杂性，公司是否处于财务困境、何时 开始的并没有很明确的指标或者证据，但是很多陷入财务困境的公司都会申请破 产法的保护。因此，a l t m a n ( 1 9 6 8 ) 认为财务困境公司就是那些合法破产的公司， 已经被破产管理或者是有权按照美国国家破产法案的条款进行重组的公司。 o h l s o n ( 1 9 8 0 ) 纯从法律角度出发，把根据破产法的第十章和第十一章提出破产 申请或者显示已进入破产程序的公司归为陷入财务困境的公司。而z m i j e w s k i ( 1 9 8 4 ) 也认为只要提出了破产申请的公司就算财务困境公司。 但是，也有公司还未申请破产但其财务状况可能和那些已破产的公司差不多 甚至更糟，因此财务困境公司的定义更加扩大了，主要是把违约作为重要标志。 如b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 认为当公司到期的义务不能履行就是处于财务困境，在实践中 就包括破产，债券不履行，银行账户透支以及没有支付优先股股利。d e a k i n ( 1 9 7 2 ) 也持类似观点，将破产、无力偿还债务或者为债权人利益已开始清算的公司包括 在财务困境公司中。 很多公司陷入财务困境并不是一蹴而就的，因此很多学者将财务困境作为一 个过程来分析，认为破产仅是财务困境公司一系列潜在破产过程中的一个事件而 己( g i r o u x 和w i g g i n s ，1 9 8 3 ) 。j o h n ( 1 9 9 3 ) 将财务困境事件描述成公司的流动 性资产不足以偿还现有的合约要求的时刻点。因此，完整的财务困境的生命周期 也许可以理解成现金流量由正增长转为负增长为起点，然后是股利支出减少，第 三是违约，第四是问题负债重组，最后是恢复正常或是破产、被兼并等( t u r e t s k y 和m c e w e n ，2 0 0 1 ) 。 由于困境公司的财务状况特别，因此也有学者用财务指标来衡量。如k a m 等人( 2 0 0 5 ) 专门针对中国的一l z 市公司中的财务困境公司进行了深入的研究，他 们用两种指标来定义财务困境公司。一是市场回报，显示了市场对公司会计信息、 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 增长机会的反应和预测，甚至市场对重组的成功或失败的预期。这种衡量通常用 公司三年时期的数据来测算。另一个是会计指标里的利息支付倍数( 息前税前折 旧前摊销前收入俐息费用) ，以更加直观地衡量公司履行现行财务义务的能力。 针对中国上市公司的财务困境定义，国内的学者也是各有千秋。和国外类似， 国内很多研究也从法规角度出发，将进入s t ( s p e c i a l t r e a t m e n t ，特别处理) 行 列作为陷入财务困境的标志( 陈静，1 9 9 9 ；吴世农，2 0 0 1 ：李华中，2 0 0 1 ；陈晓， 2 0 0 3 ) 。在1 9 9 8 年4 月上海和深圳交易所公布了对经营异常的上市公司进行特别 处理的规定，即当上市公司出现财务状况或其它状况异常( 具体条款详见附录 1 ) ，导致投资者对该公司的前景难以判断，可能损害投资者权益的情形，交易所 将对该公司股票交易实行特别处理。并且在股票名称前加“s t ”予以警示，股 票交易日涨跌幅限制为5 ，中期报告必须经过审计。 和国外将财务困境作为一个过程考虑类似，张后奇( 2 0 0 2 ) 认为上市公司的 财务困境是一个时期概念，有开端和终止，从财务困境出现的那一时点起直至公 司破产都属于财务困境过程，并且上市公司出现的财务困境有程度之分，因此， 他们以上市公司是否亏损作为判别公司发生财务困境的主要标志，即只要上市公 司发生亏损即被认定为出现财务困境公司。这样，出现财务困境的公司不仅包括 s t * o p l r 公司，而且还包括亏损一年的上市公司。 高民杰、袁兴林( 2 0 0 3 ) 总结归纳多数学者的的观点认为，常见的财务危机 定义如下：( 1 ) 净值为负、现金流量为负、当年度营运资金为负、破产前三年 有正的营运损失、负的净利、负的保留盈余；( 2 ) 目前现金流量不足以支付目 前债务；( 3 ) 公司资产不足以应付目前与未来之债务；( 4 ) 违约公司，即没有 能力偿付债务和利息的公司；( 5 ) 正在迸行债务重组的公司。 国外的许多文献将违约或者破产作为财务困境公司的标志，因此在本文中笔 者结合国内外的观点，将不能履行到期义务作为财务困境的标志，具体说来就是 指公司不能支付到期利息，因此本文的研究中将用利息支付倍数作为主要的指标 来衡量。为了检验结论的稳定性，笔者研究中进一步缩小了困境公司范围，以 s t 公司作为笫二类困境公司，从而与国内许多学者的研究范围保持一致。 2 1 2 国外财务困境判别模型 国外财务困境的理论研究众多，包括破产成本说、困境成因、重组以及恢复 等等。但是其中非常热门的话题就是对财务困境的预测或判别。由于本研究中将 对公司进行财务困境的判别，涉及到一元判别模型和逻辑模型的运用，因此在此 对财务困境的各种判别方法进行简单介绍。 1 判别分析法( d i s c r i m i n a n ta n a l y s i s ，d a ) 6 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境f 的投资行为研究 ( 1 ) 一元判别模型( u n i v a r i a t ed i s c r i m i n a n ta p p r o a c h ，u d a ) 在b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 的一元判别模型之前，许多学者都是对财务困境公司做描 述性统计分析。如较早的f i t z p a t r i c k ( 1 9 3 2 ) 通过对1 9 组正常公司和失败公司的 相关财务数据的比较分析，发现至少在公司失败的前三年这些数据具有稳定持续 的区别( 在所有指标中判别能力最高的是净利润股东权益和股东权益负债这两 个指标) 。1 9 4 2 年，m e r w i n 比较了1 9 2 6 年到1 9 3 6 年的持续经营公司和破产公 司的指标的平均值，发现从破产的前六年开始，随着破产的年份越接近，数据间 的差别就越大。 1 9 6 6 年，b e a v e r 提出了一元判别模型，即利用单一的财务比率走势恶化来 预测公司的财务困境状况。他使用了5 个财务比率作为变量，对美国1 9 5 4 1 9 6 4 年期间( ( m o o d y 行业手册中7 9 个财务失败公司和相同数量、同等资产规模的 成功公司进行比较研究，分别检验了反映公司不同财务特征的6 组3 0 个变量在 公司破产前1 - 5 年的预测能力。他发现预测效果最好的是现金流量与总负债的比 率( 公司破产的前一年成功地判别了8 7 的破产公司) ，其次是净利润与总资产 的比率，但是这个指标和现金流量与总负债的比率之间有很大的相关性。b e a v e r 还发现越临近破产日，误判率越低。 1 9 6 8 年，b e a v e r 在1 9 6 6 年研究的基础上，在一元预测模型中引入资本市场 的股价信息，以个股市场收益率和超额市场收益率为判定变量，发现在失败前的 5 年中，市场收益率变量预测能力低于财务指标的预测能力。 ( 多元判别模型( m u l t i v a r i a t ed i s c r i m i n a n t a p p r o a c h ，m d a ) 由于一元的分析方法很容易被误解和混淆，比如说一家公司的盈利能力或者 偿付能力很差就有可能被认为是处于困境，但是它的高出平均值的流动性可能使 得状况并不那么糟( a l t m a n ，1 9 6 8 ) 。因此多元判别方法对此进行了改进。这是 一种依靠样本个体的特性来把个体划分入几个己知组别中的一组的统计方法 ( a l t m a n ，1 9 6 8 ) 。 a i r m a n 将多个财务指标运算出的分值用z 来表示，这就是著名的z s c o r e 模 型。该模型主要针对上市公司，样本包括了1 9 4 6 1 9 6 5 年间资产规模在1 0 0 2 5 0 0 万美元之间的提出破产申请的3 3 家公司和同样数量的非破产公司。根据误判率 最小的原则，从2 2 个变量中选取5 个财务指标进行判定时效率最高，其中并没 有包含一元判定时最显著的财务指标。模型最后列式如下： z = 0 0 1 2 x 1 + 0 0 1 4 x 2 + 0 3 3 ) ( 3 + 0 0 0 6 x 4 + 0 9 9 9 x s ， 其中，x l = 营运资本总资产：x 2 = 盈余资金总资产；x 3 = 息前税前利润总资 产；x 4 = 股东权益市场价值，债务的账面价值；x s = 收入总资产；z = 总指数。 a l t m a n 指出最佳判定点是z = 2 6 7 5 ，并指出如果公司的z l ，8 1 时，公司青 很大的破产风险；但当1 8 1 z 2 9 9 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 时，公司的财务状况良好，破产的可能性极小。z 指标预测未来一年内公司破产 的准确性大约为9 0 ，两年内的准确性约为8 0 。 1 9 7 7 年a l t m a n 等又提出了一种能更准确预测公司财务困境的新模型 _ z e t a 模型。a i r m a n 教授后来在1 9 9 3 年的研究中发现，虽然有2 0 的样本 公司被确认为只是“存在风险”( 即不能断定是否一定会失败) ，但是z e t a 模型 对在1 9 7 5 1 9 9 1 年问失败的1 5 0 家美国公司的正确分类率还是达到了9 4 ，证明 了该模型强大的判别能力。 其实早在b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 的一元模型的研究中，他已经指出如果运用多个变 量进行判别可能会更好，但是他的初期的一些工作显示预测效果最好的单个变量 和多元的效果差不多。虽然b e a v e r 最好的预测变量现金流量总负债在破产 前一年有8 7 的正确率，而a l t m a n 的多元模型的预测效果却在破产前一年显示 出9 5 的准确率。但是b e a v e r 在破产前3 - 5 年的预测效果都能达到8 5 以上， 而a l t m a n 的模型却随着距破产年份越远预测效果急剧下降，在破产前5 年的预 测效果只有3 6 ，大大低于b e a v e r 的模型。 因此d e a k i n ( 1 9 7 2 ) 运用自己选择的样本根据b e a v e r 的一元判别模型和 a i r m a n 的多元判别模型进行研究，特别是针对a l t m a n 未能随机选择样本进行了 改进，发现a l t m a n 的多元模型在破产前五年的预测效果都优于b e a v e r 的最好的 预测变量。 其他的直接运用a l t m a n 的z - s c o r e 模型的包括m o y e r ( 1 9 7 7 ) ，h o l m e n ( 1 9 8 8 ) ， b e g l e y 等人( 1 9 9 6 ) 。2 0 0 1 年g r i c e 等人对a l t m a n 的模型进行了有效性检验，发 现直接运用到1 9 8 8 1 9 9 1 年的公司样本时模型的准确性大大降低，总体只有 5 7 8 ，而当时a l t m a n 的模型总体准确性有8 3 5 。但是，当用1 9 8 5 1 9 8 7 年的 样本重新对a l t m a n 模型的系数进行测算后，修改后的模型准确性大大提高到 8 8 1 ，和a l t m a n 当年的结果就差不多了。另外，模型对不同的行业预测效果不 同，对制造型公司效果最好，达到6 9 1 的正确率。 2 逻辑( l o g i t ) 和概率比( p r o b i t ) 回归分析 由于多元判别模型有着一些很严格的要求从而限制了研究的有效性。比如 说，组别之间( 正常组和困境组) 的协方差矩阵要相等，预测变量呈联合正态分 布，不能使用虚拟变量等( o h l s o n ，1 9 8 0 ) 。但实证中显然大多数财务比率并不 满足这一要求。为克服这些局限性，自2 0 世纪7 0 年代末以来，研究人员引进了 逻辑( l o g i t ) 和概率比( p r o b i t ) 回归方法。从而将问题简化为已知一个公司具 有某些性质( 由财务比率指标加以呈现) ，计算它在一段时间里帑入财务困境的 条件概率有多大。如果算出的概率大于设定的分割点，则判定该公司在这段时间 内会陷入财务困境。 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 1 9 8 0 年，o l l l s o n 在研究中使用了逻辑( l o g i t ) 模型。和以往的大部分研究 不同的是，失败公司并不是从( m o o d y 行业手册中采集的，因为手册中并不 显示这些数据是何时公布的。他的数据是从即时的1 0 一k 财务报表中得到的，因 为这有一个重要的好处就是人们可以在根据公布的报表检查之前或者之后公司 是否进入了破产。而且公司可能会为了破产在破产申请日后“准备”财务报表， 因此之前的研究所取得的样本就可能会导致模型的预测能力的高估。他采集了在 1 9 7 0 1 9 7 6 年间破产的1 0 5 家公司和2 0 5 8 家非破产公司组成了样本，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。另外还构造了 两个虚拟变量，o p n e g 和i n t w o ，前者当公司总资产超过总负债时值为1 ，否 则为0 ；后者当公司破产前两年的净利润负时值为1 ，否则为0 。其研究结果表 明这两个虚拟变量对模型的解释能力甚至不低于某些常用的财务比率。 1 9 8 4 年z m i j e w s k i 使用p r o b i t 分析模型，对财务困境的预测进行了新的探索。 当因变量是名义变量时，l o g i t 和p r o b i t 没有本质的区别，一般情况下可以换用。 区别在于采用的分布函数不同，前者假设随机变量服从逻辑概率分布，而后者假 设随机变量服从正态分布。他研究了两组间样本个体数量分配的问题，认为一一 配对会使样本中两类公司的比例严重偏离两类公司在实际总体中的比例，从而高 估模型的预测能力，特别会高估对破产公司的预测能力。他的研究结果表明这种 过度选样所带来的模型偏差的确存在，但并未显著影响统计参数和模型的总体预 测精度。 其他这方面的研究还包括1 9 8 5 年z a v g r e n 的研究，1 9 8 5 年w e s t 的因子 l o 舀s t i c 法等。g r i c e 等人( 2 0 0 3 ) 对z m i j e w s k i ( 1 9 8 4 ) 和o h l s o n ( 1 9 8 0 ) 的模 型对现在的适用性进行了检验，发现两人用七十年代中期及之前的样本分别得到 了高达9 8 2 和9 6 4 的准确性。但是用在对1 9 8 8 到1 9 9 1 年之间的样本就仅仅 显示出了4 0 到8 1 的准确性。而且7 - a n 莓e w s k i 的模型比o h l s o n 的准确许多。 另外，两者的模型系数也要进行很大的调整。 3 ，现代分析方法 在1 9 9 0 年以后，随着近年来计算机技术和信息技术的发展，许多相关研究文 献在会计比率选择及新理论的引入方面进行了许多积极的探索，出现了很多新的 预测方法和模型，包括： f 1 1 人工神经网络分析方法( a r t i f i d a ln e u r a ln e t w o r k ，a n n ) 在2 0 世纪八十年代末期，神经网络理论( n e u r a ln e t w o r k ，n n ) 开始兴起， 其影响也及于财务困境预测领域。神经网络系统是人工智能的产物。他们能够自 动演绎出最佳预测效果的变量组合，这点大大优于其他统计方法( c o a t s 和f a n t ， 1 9 9 1 ) 。它可随时依据新准备的数据资料进行自我学习、训练，调整其内部的储 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 存权重参数以适应多变的公司运作环境。尽管如此，其在实际运用中的辨别能力 却不一定强于多元判别模型、p r o b i t 或者l o g i t 模型。 o d o m ( 1 9 9 0 ) 以1 9 7 5 年至1 9 8 2 年问6 4 家失败公司和6 4 家正常公司作为 样本，并将样本区分为训练样本与保留样本两组，选取了a h m a n 在1 9 6 8 年研究 中的5 个财务比率作为输入变量，比较了b p 神经网络模型和判别分析法在公司 失败前1 年的判别能力，研究结果表明b p 神经网络模型的预警效果较佳。 对于现有的许多神经网络系统，c o a t s 和f a n t ( 1 9 9 1 ) 认为一种后向反馈 ( b a c k - p r o p a g a t i o n ) 的神经网络系统辨剐困境公司和正常公司做得最好。这是 一种特别的数学算法训练一种网络来辨别历史输入数据和输出结果之间的关系 从而正确区别状况。他们对4 7 家困境公司和4 7 家正常公司运用此模型进行判别 时，对财务困境公司的预测准确率达到了9 1 ，对正常公司的准确率高达9 6 ， 明显高于采用多元判别法对困境公司的7 2 的准确率及正常公司8 9 的准确率。 然而，a l t m a n ( 1 9 9 5 ) 在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论， 神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用，并没有实质性的优于线性判 别模型。 ( 2 1 期权定价理论( 0 p t i o np r i c i n gt h e o r y ) c h a r i t o u 和t r i g e o r g i s ( 2 0 0 0 ) 使用期权定价理论中的相关变量构建了财务 困境判别模型，对1 9 8 3 年到1 9 9 4 年期间的1 3 9 对美国的困境公司和正常公司进 行了对比检验，结果发现，到期债务面值、公司资产的当期市价、公司价值变化 的标准差等期权变量在破产前一年、两年和三年的预测效果都很显著。 ( 3 1 专家系统方法应用( e x p e f ts y s t e m ，e s ) 1 9 8 8 年m e s s i e r 和h a n s e n 将专家系统首次弓 入到财务困境预测领域，他们 从知识获取角度探讨比较了专家系统在信用分析领域的应用。通过对7 1 家公司 的数据条件下将该方法与线性判别分析( l d a ) 、群决策等方法加以比较，结果 证明专家系统分类效果最好，e s 对检验样本的正确分类率为8 7 5 ，而d a 为 5 7 ，并且比群决策的正确率稳定。 2 1 3 国内财务困境相关文献 国内关于财务困境问题的研究始于上个世纪中期，除了部分涉及到财务困境 的解决资产重组和债务重组的理论和实证研究，热点问题就是关于困境判别 模型的研究。国内学者吴世农、黄世忠( 1 9 8 6 ) 较早对我国上市公司财务困境进 行预测研究，介绍了公司破产的财务分析指标及预测模型。从九十年代起，许多 学者运用不同的方法来对我国上市公司的财务困境判别模型进行探索。 1 线性判别模型的实证研究 浙江大学硕士学位论文 我国上市公司财务困境下的投资行为研究 陈静( 1 9 9 9 ) 使用b e a v e r 和a l t m a n 的模型，选用了1 9 9 5 1 9 9 7 三年的2 7 家s t 公司和2 7 家同行业、同规模的非s t 公司的财务数据进行实证研究，总体 正确率为9 2 6 ，从而得出了预测模型对中国市场有效的结论。 张玲( 2 0 0 0 ) 以1 2 0 家上市公司为对象，使用其中6 0 家公司的财务数据估 计二类线性判别模型，并使用另外6 0 家公司进行模型检验，考虑了公司陷入财 务困境的时间因素建立预测模型，并发现模型具有超前4 年的预测结果。 陈晓等( 2 0 0 0 ) 等运用多元逻辑回归模型和公开获得的财务数据，对中国上 市公司的财务困境进行了预测，通过试验1 2 6 0 种变量组合，发现负债权益比， 应收账款周转率，主营利润总资产和留存收益，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，他们发现的最优模型能够从上一年r o e 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 判别正确率为7 8 2 4 。 吴世农和卢贤义( 2 0 0 1 ) 应用一元判定、多元线性判别和多元逻辑回归方法， 分别建立s t 公司预测模型，并将预测的时间提前到5 年前。发现多元逻辑回归 模型的判