（会计学专业论文）我国信息技术类上市公司财务危机预警研究.pdf

江苏大学硕士学位论文 摘要 财务危机预警研究是财务管理领域一个重要的研究课题，国内以往的研究中， 大都是对整个上市公司进行预警研究，也有针对某一地区以及某个行业的研究，本 文主要是对我国信息技术类上市公司的财务危机预警进行研究。近几年我国经济持 续快速健康的发展为信息技术类行业发展提供了良好的外部环境和充足的资金，行 业发展与经济发展形成了良性循环。信息技术类行业积极推进科技进步和结构调整， 全行业经济运行呈现良好态势，在国民经济中的地位进一步提高，但是其在整个国 民经济中比重和地位依然相对偏低。由于宏观和微观经济环境的变幻无常等客观因 素，加之经营管理者本身的业务素质和经验存在差异，均可能使企业陷入财务危机， 甚至走向破产。如果通过对近年来信息技术类上市公司的财务状况加以科学分析， 进行有效的财务危机预警，则可以及时地预测并解决公司财务存在的问题，从而保 证整个行业健康持续快速发展，提高其在国民经济中的地位。 在大量阅读和研究国内外关于企业财务危机预警系统的相关理论和研究成果的 基础上，首先，本文明确了财务危机的定义，认真分析了企业产生财务危机的原因， 介绍了财务危机预警的基本内容和分析方法，并列举和比较了不同预警模型的特点。 其次，结合信息技术类上市公司当前的发展现状，以沪、深两市4 2 家信息技术类上 市公司的财务报表中的相关数据为研究对象，针对行业的特点选择适用有效的2 1 个指标变量，借用s p s s 软件对相关指标变量先后进行了正态性检验、显著性检验和 因子分析，最终筛选并确定模型初始变量。接着，运用数学回归分析进行了预警模 型的构建，利用检验样本对得出的模型进行了预判能力正确性的检验，研究结果表 明该种方法建立的模型对信息技术类上市公司具有一定的适用性。然后，通过理论 和实证分析相结合，本文对推进信息技术类上市公司的财务预警研究提出一些了建 议。最后，对本文结论进行了总结并对我国上市公司财务危机预警研究提出了一些 展望。 关键词：财务危机，信息技术类，预警模型 江苏大学硕士学位论文 a b s t r a c t t h er e s e a r c ho ne a r l yw a r n i n go ff i n a n c i a ld i s t r e s si sa l li m p o r t a n tr e s e a r c ht o p i ci nt h e f i e l d o ff i n a n c i a lm a n a g e m e n t ，i nt h ep a s td o m e s t i cs t u d i e s ，m e ym o s tr e s e a r c h e d0 1 1t h e w h o l ec o m p a n i e s ，a l s oo nac e r t a i na r e a ，a sw e l la ss t a t e o w n e de n t e r p r i s e s t h i sa r t i c l e s p e c i f i c a l l yd of i n a n c i a ld i s t r e s se a r l yw a r n i n gr e s e a r c ho ni n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y c a t e g o r yl i s t i n gc o m p a n i e s i nr e c e n ty e a r sc h i n a s s u s t a i n e da n ds o u n de c o n o m y d e v e l o p m e n ts u p p o r t st h ed e v e l o p m e n to fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yi n d u s t r yw i t hag o o d e x t e r n a le n v i r o n m e n ta n da d e q u a t ef i n a n c i a lr e s o u r c e s i n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yi n d u s t r y a n de c o n o m i cd e v e l o p m e n tf o r mav i r t u o u sc i r c l e ，i ta c t i v e l yp r o m o t e ss c i e n t i f i ca n d t e c h n o l o g i c a lp r o g r e s sa n ds t r u c t u r a la d j u s t m e n t ，t h ew h o l ei n d u s t r yh a ss h o w ng o o d e c o n o m i cs i t u a t i o n w i t hf u r t h e rr i s eo ft h es t a t u si nt h en a t i o n a le c o n o m y , b u ti t s p r o p o r t i o ni nt h en a t i o n a le c o n o m ya n dt h es t a t u ss t i l lr e l a t i v e l yl o w a st h em a c r o a n d m i c r o e c o n o m i ce n v i r o n m e n t ，s u c ha s t h ev a g a r i e so ft h eo b j e c t i v ef a c t o r s ，p l u s i n g d i f f e r e n c eb e t w e e nt h em a n a g e r so ft h e i rp r o f e s s i o n a lq u a l i t i e sa n de x p e r i e n c e ，a l lc a n m a k ee n t e r p r i s e si nf i n a n c i a ld i s t r e s s ，o re v e ng ob a n k r u p t i fb yt h es c i e n t i f i ca n a l y s i so n t h ef i n a n c i a lp o s i t i o no fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yl i s t e dc o m p a n i e si nr e c e n ty e a r s ，w ec a i l e s t a b l i s ha ne f f e c t i v ee a r l yw a r n i n go ft h ef i n a n c i a lm o d e lt i m e l y , s oa st op r e d i c ta n d s o l v ef i n a n c i a lp r o b l e m si nt h ei n d u s t r ya saw h o l et oe n s u r eas u s t a i n e d ，r a p i da n d h e a l t h yd e v e l o p m e n t o nt h eb a s i so fal o to fr e a d i n ga n dr e s e a r c ho nd o m e s t i ca n df o r e i g ne n t e r p r i s e s f i n a n c i a ld i s t r e s se a r l yw a r n i n gs y s t e m st h e o r ya n dr e l a t e dr e s e a r c hr e s u l t s ，t h i sp a p e r f i r s t l yc l e a r st h ed e f i n i t i o no faf i n a n c i a ld i s t r e s s ，c a r e f u l l ya n a l y z e sr e a s o n sf o rt h e f i n a n c i a ld i s t r e s sa r i s i n g , i n t r o d u c e sa ne a r l yw a r n i n go ff i n a n c i a ld i s t r e s sa n dt h eb a s i c c o n t e n t s ，l i s t sa n dc o m p a r e st h em e r i t sa n dd e m e r i t so fd i f f e r e n tm o d e l s o fe a r l yw a r n i n g n e x t l yu n d e rt h ec u r r e n tc i r c u m s t a n c e so fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yc a t e g o r y l i s t e d c o m p a n i e s ，t o4 2c o m p a n i e s f i n a n c i a ls t a t e m e n t so fs h a n g h a ia n ds h e n z h e ns t o c km a r k e t i l 江苏大学硕士学位论文 l i s t e dc o m p a n yi nt h er e l e v a n td a t af o rt h es t u d ys a m p l e ，w ec h o o s e21c h a r a c t e r i s t i c so f e f f e c t i v ea p p l i c a t i o no fv a r i a b l ei n d i c a t o r sf o rt h ei n d u s t r y , i d e n t i f yv a r i a b l e su l t i m a t e l y , u s em a t h e m a t i c a lr e g r e s s i o nm o d e lf o re m p i r i c a ls t u d i e ss a m p l e sa n dt e s tt h ea b i l i t yt o p r e d i c t i n ga c c u r a c yo fm o d e lb yt h eu s eo ft h et r a i n i n gs a m p l e s t h er e s u l t ss h o w t h a t t h em o d e le s t a b l i s h e db yt h em e t h o d so fi n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yc a t e g o r yo fl i s t e d c o m p a n i e sh a ss o m ea p p l i c a b i l i t y t h r o u g ht h e o r e t i c a la n de m p i r i c a la n a l y s i so ft h i s a r t i c l ef o ri n f o r m a t i o nt e c h n o l o g yc o m p a n i e sl i s t e do ne a r l yw a r n i n go ft h ef i n a n c i a l ，t h i s p a p e rm a k e ss o m es u g g e s t i o n s f i n a l l y , t os u m m a r i z et h i sa r t i c l ea n dm a k ean u m b e ro f p r o s p e c t so nt h ee a r l yw a r n i n gs t u d yo f fi n a n c i a ld i s t r e s sa b o u tc h i n a si n f o r m a t i o na n d t e c h n o l o g yl i s t e dc o m p a n i e s 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 f o r m a t i o nt e c h n o l o g yc a t e g o r y , e a r l yw a r n i n go f f i n a n c i a ld i s t r e s s i i i 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许 论文被查阅和借阅。本人授权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或 部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制 手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 保密口，在年解密后适用本授权书。 不保密留。 学位论文作者签名：阅磊灸 指导教师签名： m 年月旧 罟年l v 月f 善曰 独创性：申明 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以j l - ，本论文 不包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 究做出重要责献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全 意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 同备炙 n 日期：) ，厂年，2 月9 日 江苏大学硕士学位论文 第1 章引言 我国的证券市场经过近二十年的发展，已成为一个规模曰益庞大的市场，在 国民经济中占有重要地位。上市公司是证券市场的基石，是公司管理者、投资者、 债权人等利益各方关注的焦点，由于其地位的特殊性，它的j 下常运营则关系到我 国证券市场的稳定与发展。上市公司发生财务危机的原因是多方面的，可能是经 营者决策失误，也可能是管理失控，还可能是外部环境等因素。然而企业财务危 机不是一触即发的，它是一个连续的动态过程，并直接表现为绩效指标的恶化， 因此有比较明显的征兆，是可以预测的。因此，我们要防微杜渐，在财务系统的 正常运作中，就应对上市公司的财务状况进行跟踪与监控，建立一套科学的公司 财务危机预警系统，将公司面临的潜在风险告知各个利益相关者，从而使他们早 做准备提前采取应对措施。 1 1 研究背景和意义 1 1 1研究背景 随着经济一体化，经营全球化的发展，特别是在我国加入w t o 后，企业生存 发展环境发生了很大变化，经营面临着很大的风险性和复杂性，导致众多国际大 型集团公司纷纷陷入危机，这对我国社会经济发展造成了巨大的冲击：再者我国 现代企业制度建设不够完善，企业总体管理水平不高，管理体系中的薄弱环节还 未得到根本的改善，企业面临一系列环境突变时常常束手无策，经营过程中存在 的经营风险和财务风险有可能进一步的演变为财务困境，最终导致企业全面的财 务危机甚至破产【。秦池的败落，三株的倒闭，巨人的塌陷，郑百文的兴衰等等 事例都给企业敲响了警钟。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，对企业财务危机预警研究的需求日益迫切，亟须通过完善的经济预测手段， 建立行之有效的预警系统，防范财务危机的发生。 近年来，在国家“以信息化带动工业化”战略实施的推动下，我国信息技术 业得到空前发展。到2 0 0 7 年底，我国信息技术业上市公司达11 7 家，占上市公 江 苏大学硕士学位论文 司总数的7 6 3 。同时，由于信息技术企业高风险、高成长、高收益的固有属性， 其面对的财务风险比其他行业更加突出。据统计，2 0 0 5 年深、沪两市被s t 公司 1 1 4 家，其中信息技术类7 家，占6 1 4 ，s t 公司数量排在制造业( 6 6 6 7 ) 和综 合类( 7 0 2 ) 之后，列第三；2 0 0 6 年在深、沪两市被s t 的5 9 家上市公司中有1 0 家是信息技术类上市公司，比例高达1 6 9 5 ，s t 公司数量排在制造业( 4 7 4 6 ) 之后，列第二，远远高于其他行业【2 1 。这在一定程度上说明，在我国信息技术市 场日益开放的新形势下，信息技术行业出现财务问题有不断上升的趋势。如何引 导我国信息技术类企业适应市场环境的变化，提高抗风险能力，成为摆在管理者 面前的既现实而又较严峻的问题。可见，开展对信息技术类公司财务危机预警研 究具有现实意义。 1 1 2 研究意义 财务预警属于微观经济预警的范畴，是企业预警系统的子系统，处于财务管 理的研究前沿，具有重要的经济研究价值和现实意义。作为财务预警系统基础的 预警指标体系，其建立的科学与否对整个预警系统具有重要意义。根据各上市公 司的财务报表数据，应用统计方法对各变量进行分析来预测上市公司财务危机， 以便揭示风险并及时采取有效的防范、化解风险的措施，己成为上市公司管理当 局、投资者、债权人等利害关系人共同关注的问题【3 1 。这就要求股东、债权人、 管理人员和其他利害关系人及时了解上市公司的财务状况，改变经营、投资决策， 或进行实质性的资产重组，以适应市场需求，避免决策失误。对财务危机预警研 究意义主要体现在： 1 有利于投资者做出合理的投资决策 我国证券监督管理委员会和交易所制定了一系列防范和化解财务危机风险 的制度，目的就是保护投资者利益。但值得注意的是这些制度大都是针对上市公 司出现财务问题以后的相关措施，至于本文关注的预测亏损、预警制度，其发布 与否以及发布的确切时间都取决于上市公司，这方面上市公司调控的余地很大， 是否能够代表公司财务真实状况存在疑点，而投资者在进行投资决策时，更多的 是需要一种事前信息，他们想知道业绩较好的上市公司是否会突然亏损。因此， 建立一套财务危机预警系统，对投资者的投资决策有着重要意义。 2 有利于管理者及时发现财务问题 2 江苏大学硕士学位论文 财务数据是企业经营状况的晴雨表，而真实的财务数据可以说是企业经营绩 效最为客观的成绩单，相关的财务比率分析更是公司最好的财务预警资讯，财务 会计信息在上市公司的评估绩效及决策参考中起到重要的内部功能，公司管理者 应该合理利用这些信息资源。若能对上市公司进行财务危机预警研究，则有助于 管理者及时发现本身财务管理和经营中的问题，最终解决问题，防患于未然。 3 有利于证券监管部门监管工作的开展 证券监管部f - j 相j 定了一系列制度，来提示不同程度的财务危机风险，比如对 连续亏损两年的上市公司实行s t 制度，对于连续三年亏损的上市公司实行退市 制度。这些制度都是对上市公司以亏损程度为基础加以区分提示，但是能否根据 历史财务指标的变化来判断上市公司是否会出现发生财务危机，从而提前加强监 管? 因此，通过实证研究，探索建立一套财务危机的预警系统，并找出判断上市 公司是否发生财务危机的关键性财务指标，对于证券监管部门的监管工作也有着 重要意义。 4 有利于其他利益相关者的合理决策 上市公司的利益相关者很多，对公司财务状况都比较关心。例如债权人、银 行等。尽管目前上市公司有很多融资渠道，但间接融资目前仍占相当大的比重。 现实的问题是债权人为了保证其发放贷款的安全性和收益性，在决策是否对上市 公司贷款时，迫切想知道上市公司是否会发生财务危机。尤其是在我国特定的经 济环境下，债权转让市场没有建立起来，债权人持有的债权具有很大的不确定性， 一旦上市公司发生财务危机，债权很有可能收不回来。因此，推行对上市公司财 务危机预警的研究对于银行等债权人有着重要的意义【4 1 。 本文针对我国信息技术类上市公司来研究财务危机预警有着更为特殊的意 义。以往多数学者直接套用国外的模型来对我国陷入财务危机的上市公司进行检 验，也不注重不同行业的财务数据特征有着显著差异，如商贸企业和制造业、计 算机软件业等，殊不知分行业来研究财务危机预警将更具有实用性。本文以沪、 深两市的a 股信息技术类上市公司为样本进行实证分析，希望能给该行业上市公 司的财务危机预测提供一些实用性的帮助。 3 江苏大学硕士学位论文 1 2文献综述 1 2 1 国外文献综述 对于公司财务危机预警的研究在西方发达国家历史悠久，研究主要集中于财 务预警模型的构建，而构建模型的差异主要体现在预测方法上。总体而言，运用 于财务危机预测的方法有统计类和非统计类，统计类的方法主要包括一元判别 法、多元线性判别法、多元逻辑回归方法、生存分析法等；非统计方法主要有模 拟类预测方法( 如神经网络模型) 、行为反映类分析法( 如股价分析法等) 。近年来 许多专家学者不断创新，在上述两类方法基础上，通过综合分析和分行业等研究 方法的运用，力求做到进一步的更加实用性的研究，主要研究成果介绍如下： 1 统计类财务危机预测方法 ( 1 ) 一元判别法 也称单变量预测方法，最早的财务危机预测是b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 对1 9 5 4 年一1 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，采用 均值比较、划分测试和似然分析三种研究方法【5 1 。在排除行业因素和公司资产规 模因素的前提下，b e a v e 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，债务总额资产总额，其中现前者表现 最好，该指标在失败前一年、两年、三年用于预测的准确率分别为8 7 、7 9 和 7 7 大大高于随机预测模型。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，这在一定程度上影响了模型的实用性。 为了克服b e a v e r 模型的缺陷，专家开始研究其他的单变量模型如资产负债 分解模型、赌徒理论等。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( 如流动资产与固定资产的比率) 发生显著变化。而赌徒理论 则关注破产前企业连续地出现负现金流。但是，各种单变量模型均有任何单个指 标无法全面地反映企业财务特征的致命缺陷，因此其实用性仍然不强。 ( 2 ) 多元线性判别法 为了克服单变量模型的不足，专家们通过努力的研究，总结出了多变量的预 测模型，便出现了多元线性判别模型，下面主要介绍两类方法： z 模型法：a l t m a n ( 1 9 6 8 ) 首次将多元线性判别方法引入到财务危机预测领 4 江苏大学硕士学位论文 域。他对1 9 4 6 年一1 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。研究表明： 最后三个财务指标预测能力比较强，模型的预测精度高达9 4 【6 】。a i r m a n ( 1 9 7 7 ) 运用流动资金与总资产的比率、留存收益和总资产的比率、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 。g r i c e 和i n g r a i n ( 2 0 0 1 ) 的研究表明，尽管a l t 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 预测财务危机和破产方面都很有用【j 7 1 。 z e t a 模型法：a l t m a n ，h a l d e m a n ，n a r a y a n a n ( 1 9 7 7 ) 又提出了一种能更准确 预测企业财务失败的新模型一“z e t a 模型【8 】，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7 项比率，他们分析了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，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 t m a n 发明的z 模型。 其它研究：日本的高桥和黑川纪章( 1 9 8 4 ) 在对本国企业的实证研究中发现， 综合运用财务比率和绝对值预测公司破产的准确度较耐9 1 。a z i z 和l a w s o n ( 1 9 8 8 ) 发展了基于现金流量的预警破产模型，研究发现经营现金流和已付税金是预测破 产的重要变量。他们在1 9 8 9 年研究比较了z 模型、z e t a 模型、现金流量模型发 现后者效果好于i j 两者【l o 】。e d w a r d ( 2 0 0 0 ) 对z 模型和z e t a 模型进行了修订，阐 述了传统比率分析和判别分析，对比了破产和非破产公司z 值区别，提出了修订 的z 值模型，进一步指出新兴市场的评分模型。另外，分析了提出改进z e t a 模 型的原因，通过数据验证改进后的模型具有更高的预测准确性【1 1 1 。l i l is u n 和 e t t r e d g e ( 2 0 0 5 ) 运用z 值模型对非健康企业进行了深入的研究，模型中既有传统 的财务比率也包含非财务比率如市值和后期备案，非财务比率在区分破产企业中 有增量贡献，在研究中指出财务比率在没有非财务比率时也不全部失效，资产负 债比和息税前利润与总资产比仍然具有很强的预测性【1 2 】。 5 江苏大学硕士学位论文 ( 3 ) 多元逻辑回归预测法 o h l s o n ( 1 9 8 3 ) 使用了多元逻辑回归方法分析了1 9 7 0 1 9 7 6 年间破产的1 0 5 家 公司和2 0 8 家正常公司组成的非配对样本，他发现通过公司规模、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达到9 6 1 2 【13 1 。b a r t c z a k 和 n o r m a n ( 1 9 8 5 ) 运用多元判定和条件逐步逻辑回归两种分析方法对1 9 7 1 - 1 9 8 2 年 申请破产的6 0 家公司和同期的2 3 0 家非破产公司进行研究，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。从 而否定了美国会计准则委员会提出的当期经营现金流量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【1 4 1 。 ( 4 ) 生存分析法 l e e 和c h e n ( 1 9 9 3 ) 利用生存分析法( s u r v i v a la n a l y s i s ) 分行业研究了二十世纪 8 0 年代的石油天然气行业，研究样本包括1 9 8 0 1 9 8 8 年间的1 7 5 家企业，在预 测变量选择上更加广泛【1 5 】。通过研究，结果表明流动性比率、财务杠杆比率、 营业现金流、开采成功率、企业历史和规模在破产企业和非破产企业中存在显著 的差异，这些指标关系着企业的生存能力。 2 非统计类财务危机预测方法 近年来，随着计算技术和研究方法的不断进步，部分专家学者尝试采用各种 新方法来深入研究财务危机预测。 ( 1 ) 神经网络预测法 c o a t s ( 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 预测公司财务危机准确率达9 1 ，而使用同样9 4 家样本企业，多元判别法的预 测精度仅为7 2 1 6 】。 ( 2 ) 混沌理论预测法 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，使用基于混沌理论的预测方法，指出财务危机公司与健康公 司显现更多的混沌现象，但是利用该理论构建的预测模型对2 3 组配对公司进行 预测判断，结果出现第一类错误和第二类错误分别高达1 9 5 和1 2 2 【1 7 1 。 ( 3 ) 基于期权理论的预测方法 6 江苏大学硕士学位论文 c h a r i t o u 和t r i g c o r g i s ( 2 0 0 0 ) 使用期权定价模型研究了1 9 8 3 1 9 9 4 年期间1 3 9 对美国企业，结果发现到期债务面值、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面作用显著，当上述期权变量与盈利能力、现金流 流动性、利息相关变量综合运用时预测效果会更好【1 8 】。 3 综合分析方法 为了克服单一方法的局限，一些专家尝试将统计、金融、经济、社会等领域 的各种因素和方法相结合融入到财务危机预警的相关研究。例如： h i l l ，p e r r y 和a n d e s ( 1 9 9 6 ) 运用历史事件分析法研究了陷入财务危机的企业， 发现动态模型在解释陷入财务危机的企业前途方面作用显著，流动性、盈利性、 财务杠杆、规模、审计意见等财务指标以及失业率、银行最优惠贷款利率等经济 指标在预测经营失败方面起着重要作用【1 9 】。 w i l k i n s ( 1 9 9 7 ) 研究发现对于技术破产的企业而言，审计师的意见可以在一 定程度上反映公司将来是否会陷入财务危机【2 0 1 。 w a r r e n 和w e s t b m 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、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【2 1 1 。 e l l o u m i 和g u e y i e ( 2 0 0 1 ) 通过认真研究1 9 9 4 - 1 9 9 8 年间的9 2 家加拿大公司， 他们发现，除了财务指标以外，企业董事会的结构与构成可以很好地解释企业的 财务危机 2 2 】。 j u d y 和h o w a r d ( 2 0 0 4 ) 对奥尔森逻辑模型和奥特曼四变量模型的预测能力进 行分析，样本包括了泰国大小破产公司1 2 0 家，最后总结出两种方法都具有预测 能力，并且无论对于大规模公司还是小规模公司没有非常明显的差别。在破产预 测中，对于大规模公司奥尔森模型稍优于奥特曼模型，而对于小规模公司来说， 奥特曼模型则在预测准确率上高于前者【2 3 1 。 l i l i s l l n ( 2 0 0 6 ) 通过对台湾上市公司财务危机预警模型发展的研究，得出以下 结论：审计意见对解释和预测财务危机起到一定的作用，尤其，经济实体和其 他审计人员对长期投资的审计有重大的作用；宏观经济因素在解释和预测财务 危机中也起到作用；电子行业的分析表明了利率变化的有益作用，这可能是由 7 江苏大学硕士学位论文 于负债率驱使的结果，模型预测的效果可以通过区分电子行业和非电子行业来提 高；离散时间危机模型与审计意见、宏观经济因素和电子行业因素的结合可以 提高预测的准确性。 s o f i cb a l c a e n ( 2 0 0 7 ) 利用匈牙利财务危机公司和非财务危机公司的数据，对 财务危机预警模型的广泛实用性进行了实证研究，通过研究对比分析了几种模型 的表现，其中g l o u b o s g r a m m a t i k o s 模型和k e a s e y - m c g u i n n e s s 模型适用性最强， 同时还发现变量类型选择适宜得到的预测结果就更加准确，相反，估值技术和变 量类型是否越多越好对预测影响不是很明显。因为许多不同的解释因素可以相互 作用和相互影响，所以增加研究模型，系统地比较解释性因素和其他新的数据集 是必要的【2 4 1 。 4 分行业的研究 由于不同的行业具有不同的特性，研究表明分行业的研究具有相当价值。 p l a t t ( 1 9 9 0 ) 检验了与产业相关的财务指标、营运指标和产出的变化与公司经营失 败的关系，结果发现，用产业因素调整后的模型事前和事后的分析效果较佳。 在对非金融业的研究中，w a r d ( 1 9 9 4 ) 选择了1 9 8 8 年到1 9 8 9 年3 8 5 个企业 的数据，他发现现金流量指标尤其是投资活动产生的现金流在预测采掘、石油和 天然气行业中企业的财务危机方面作用明显，而经营活动产生的现金流在预测非 资源性行业中较为重要。研究还发现经折旧并且摊销调整后的净利润在预测财务 危机方面效果较好。 在保险业方面，p o t t i e r ( 1 9 9 8 ) 使用1 9 9 0 年到1 9 9 2 年间4 8 家破产的寿险 公司数据，比较了总资产、财务比率、财务比率结合评级和评级变化在预测破产 方面的作用，结果发现结合财务比率、评级变化的方法比单独使用财务指标能更 为有效地预测破产，此外，信用评级的降低在预测破产方面起着重要作用。 在零售行业方面，j a k e a n s e l l ( 2 0 0 6 ) 提出了一些改进财务危机预警模型的理 论，构建了基于五个有预见性的关键变量的零售业财务预警模型，通过国际分析 比较了贝叶斯五信用评分方法、l o g i s t i c 回归、递归分割、人工神经网络和序列 最小优化( s m o ) 等方法。关于综合模型的适用性，利用穆德的信贷评级来比 较，最后得出结论s m o 复合模型的预测能力最强【2 5 】。 8 江苏大学硕士学位论文 1 2 2 国内文献综述 国内对财务危机预警的研究较晚，始于上世纪八十年代中后期。1 9 8 6 年， 吴世农、黄世忠曾撰文介绍企业破产的财务分析指标及其预测模型，其后对企业 财务危机的分析仅限于经验分析或是规范论证，未见到相关的实证研究，尤其是 没有分行业的实证研究【2 6 1 。大体原因是由于学者很难或几乎没有渠道以低成本 的方法来获取众多企业连续几年的财务数据。缺乏合适数据获取途径成为我国财 务危机预警模型研究的关键性限制。 随着证券市场和我国市场经济的不断发展，我国出现了大量的公众公司，再 加上我国上市公司股票特别处理制度的实施，各类市场参与者对企业经营业绩也 显示出越来越高的关注程度，对企业财务危机预测的需求也就越来越高，因此， 国内对于上市公司的财务危机预警也逐步增多，陆续出现了以企业财务数据为基 础建立的财务危机预测模型。根据财务预警模型采用的预测方法大体分为： 1 多元线性判别法 周首华等( 1 9 9 6 ) 在z 分数模型的基础上对其进行改进，考虑了现金流量变动 情况指标，选用1 9 7 7 - 1 9 9 0 年的6 2 家公司，其中3 l 家破产公司取自华尔街杂 志索引，另外相对应的同年度、同行业及相近净销售额的3 1 家非破产公司则取 自c o m p u s t a t 会计数据库，建立了f 分数模型，并以c o m p u s t a tp cp l u s 会计资 料库中1 9 9 0 年以来的4 1 6 0 家公司数据作为检验样本进行了验证，结果表明f 模型的准确率高达近7 0 t 2 7 1 。 陈静( 1 9 9 9 ) 选取截至1 9 9 8 年7 月我国证券市场中共计2 7 家s t 上市公司作 为危机企业样本，同时按同行业、同规模选取了2 7 家非s t 上市公司作为配对样 本，选取资产负债比率、净资产收益率、总资产收益率及流动比率等4 个财务比 率，进行了单变量分析，结果发现流动比率及资产负债比率的误判率低；在判别 分析中，选取资产负债比率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率、营运资 本总资产及总资产周转率6 个指标构建了判别函数。研究结果显示，在上市公 司发生财务困难前1 3 年判定正确率分别为9 2 6 、8 5 2 、7 9 2 2 8 1 。 张玲( 2 0 0 0 ) 选取了深、沪两市涉及1 4 个行业共计1 2 0 家上市公司为样本， 并将样本公司分为两组：第一组样本作为推导函数的开发样本，由3 0 家s t 公司 与3 0 家业绩优秀公司配对组成：第二组也由6 0 家组成，其中有2 1 家s t 公司和 9 江苏大学硕士学位论文 随机选择的3 9 家非s t 公司。作者从偿债能力、盈利能力、资本结构状况和营运 状况等四个方面共计1 5 个相关财务比率筛选出4 个构建判别模型【2 9 1 。研究结果 显示，模型对原始样本s t 公司( 3 0 家) 前1 - 3 年的预测正确率分别为1 0 0 、8 7 、 7 0 。作者据此认为，二分类线性判定模型具有超前3 年的预测结果。 贺琼、郝汇( 2 0 0 7 ) 以奥特曼的z 分数模式和国内学者提出的预测模型为基 础，以我国企业资料为依据，利用s p s s 统计软件，采取显著性检验和相关性检 验的方法筛选预警变量指标，对财务预警模型中的变量体系进行了设计【3 引。通 过显著性检验和相关性检验，最终选取了总资产收益率、现金比率、长期资产负 债率和财务费用比率这4 个指标作为财务预警模型的变量体系。 2 多元逻辑回归法 陈晓、陈治鸿( 2 0 0 0 ) 把因财务状况异常而被特别处理( s t ) 作为上市公司陷入 财务危机的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得的财务数据，对中国上市 公司的财务危机进行了预测【3 1 1 。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、主营利润率总资产和预留收益总资产对上市公司财务危机有 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模型的总体判 别正确率为7 8 2 4 。 姜秀华与孙铮( 2 0 0 1 ) 选取了在沪、深证券交易所被实旌s t 的4 2 家上市公司， 同时从两市所有非s t 公司中随机选出4 2 家配对公司【3 2 1 。在1 3 个原始财务比率 的基础上，筛选出毛利率、其他应收款与总资产的比率、短期借款与总资产的比 率及股权集中系数4 个指标建立l o g i s t i c 回归模型。与其他相关文献不同的是， 作者进一步讨论了最佳分割点，选取了概率0 1 为最佳分割点。该模型在财务危 机发生前1 年，对s t 公司与非s t 公司判定准确率分别为8 8 1 和8 0 9 5 。 张鸣、程涛( 2 0 0 4 ) 根据前人的研究成果选定具有解释力的财务指标构建财务 指标预警模型，然后引入公司现金管理特征变量和结果变量，将财务指标和现金 流量指标结合起来共同构建综合预警模型。结果表明在前一年的预警中财务指标 模型预警效果比较好，而在前两年、前三年综合预警模型的效果比较好f 3 3 】。 谭久均( 2 0 0 5 ) 建立了财务指标与违约距离相融合的上市公司财务预警模型， 其引入的新指标违约距离虽然在一定程度上改善了模型的预测精度，但并不明显 且未通过显著性检验，不过该指标的引进仍有很好的借鉴价值。 1 0 江苏大学硕士学位论文 宁静鞭( 2 0 0 8 ) 基于我国上市公司的财务报表，使用“行业优先的样本选择 方法，采用k 近邻方法和l o g i s t i c 回归方法进行财务危机的预警建模研究。实证 结果显示两种方法均具有很好的预测效果，但l o g i s t i c 回归更适合于对短期内的 预测，而k 近邻方法对于基于事前信息建模的长期预测有很高的精确度。为将来 更加详尽全面的研究上市公司的财务危机预警提供了参考。 3 其他方法 吴世农、卢贤义( 2 0 0 1 ) 以我国上市公司为对象，选取了7 0 家财务危机的公 司和7 0 家财务正常的公司为样本，作者分别从企业的盈利能力、偿债能力、营 运能力、成长能力和企业规模等角度选取了2 1 个指标，首先应用剖面分析和单 变量判定分析，最终确定6 个预测指标，应用f i s h e r 线性判定分析、多元线性回 归分析和逻辑回归分析三种方法，分别建立模型【3 5 1 。研究结果表明：( 1 ) 在财务 危机发生前2 年，有1 6 个财务指标的信息时效性强；( 2 ) 三种模型均能在财务危 机发生前做出相对准确的预测，在财务危机发生前4 年的误判率在2 8 以内；( 3 ) 同条件下，逻辑预测模型的误判率最低，财务危机发生前1 年的误判率仅为 6 4 7 。 胡旭微、莫燕( 2 0 0 2 ) 在用现金流量的系列指标分析评价上市公司获取现金的 能力中，认为可采用如下指标：经营活动现金流入量经营活动现金流出量、投资 活动现金流入流出比、筹资活动现金流入流出比三个指标评价现金流量状况。对 于流动性分析可采用：现金到期债务比、经营现金净流量与本期到期债务之比、 现金流动负债比、经营现金净流量与流动负债现金债务总额之比和经营现金净流 量与负债总额之比这五个指标评价企业的流动性【3 6 1 。 刘洪、何光军( 2 0 0 4 ) 选取2 0 0 2 年和2 0 0 3 年首次被s t 的8 0 家上市公司作为 样本，取这些公司前三年的财务数据作为研究依据，并选定6 4 8 家非s t 公司， 其中1 9 9 9 年8 3 家，2 0 0 0 年5 6 5 家，分别取它们1 9 9 9 年和2 0 0 0 年的财务数据， 建立了l o g i s t i c 回归模型、f i s h e r 判别模型和b p 神经网络模型。实证结果表明， 三种判别模型预测的准确率分别为：5 6 6 ，5 4 4 ，9 1 2 ，最后得出b p 神经网 络方法的预测精度远高于其他两种方法。 邸红娜( 2 0 0 6 ) 以2 0 0 2 到2 0 0 5 年间a 股市场制造业上市公司为研