基于判别分析的可持续发展计量模型——基于制造业上市.doc

本文以我国制造业上市公司为研究对象，选取了2011年39家被ST的公司和39家配对样本。首先对样本进行了T检验和多重共线性检验，从21个财务指标中剔除了不显著及存在严重的多重共线性的指标，然后通过逐步判别分析法，最后选定了4个指标，建立了可持续发展计量模型。研究的结果表明：非可持续发展公司在被ST前一年和两年的财务指标和可持续发展公司存在明显差别，本文建立的可持续发展模型的预测效果非常好，使用被ST前一年的数据模型的误判率仅为7.7%。关键词 ST公司 可持续发展 判别分析 预测 第 15 页 共 14 页 目 录1 引言22 本文的研究方法33 研究样本和变量的选择43.1 样本的选择43.2 研究变量54 实证研究和分析54.1 样本和配对样本的T检验54.2 多重共线性检验74.3 解释变量的筛选84.4 模型的建立和分析85 本文的研究结论及不足之处125.1 研究结论125.2 不足之处12参考文献141 引言可持续发展是一种注重长远发展的经济增长模式，最初于1972年在斯德哥尔摩举行的联合国人类环境研讨会上提出。对于企业而言，可持续发展指企业在追求自我生存和永续发展的过程中，既要考虑企业经营目标的实现和提高企业市场地位，又要保持企业在已领先的竞争领域和未来扩张的经营环境中始终保持持续的盈利增长和能力的提高，保证企业在相当长的时间内长盛不衰由黄速建、卢晟的上市公司可持续发展的若干问题可以知道该定义从是可持续发展的狭义层面描述的。根据之前学者的研究，笔者在本文中界定ST公司为不可持续发展公司。我国的资本市场相对于欧美的资本市场仍属于新兴市场，仍处于不断的发展变化之中。上市公司能否持续稳定发展，影响着证券市场的投资价值。截止2011年底，我国上市公司数量达到2342家，市值达到全球第三位，在资本市场发展的二十多年里，我国上市公司数量稳步增长，上市公司数量每年平均增加120家。但是，欣欣向荣的资本市场里，随处可见的ST公司也预示着上市公司的发展业绩并不理想，据统计，2011年底，有127家上市公司被ST，已有80余家上市公司退市。由此可见，不可持续发展的上市公司所占比例较高。随着经济全球化，风险也随之全球化，公司要保持持续发展，需要时刻关注自身的财务方面，运用相应的模型来预测公司的未来发展情况，也可以及时发现财务问题并解决问题。关于上市公司的可持续发展问题的研究，国内外的学者得出了许多成果。最早的研究集中于单变量模型，Fitzpatrick通过一元判定研究，得出结论认为判别能力最高的变量是净利润/股东权益和股东权益/负债，Beaver发现最好的判别变量是现金流量/负债和净利润/总资产；之后研究集中于多变量模型，Altman实证研究用五个财务比率的判别式对公司进行预测，即著名的Z分数模型，陈静通过多元统计分析，发现资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强；之后又加入了非财务指标，比如股权结构、董事会结构，钱光明、陈德艳通过Logistic回归，融入非财务指标对公司进行预测，得出引入非财务指标的模型更加准确结论；最近，兴起了利用现金流量信息预测公司可持续发展的模型，高一帆等研究表明，现金流量指标体系比传统的财务指标体系有更高的预测精度和更低的错判率；许存兴通过费歇尔判别分析也得出了利用现金流量数据可以较为准确的预测企业未来发展趋势的结论。本文的研究框架包括引言、本文的研究方法、研究样本和变量的选择、实证研究和分析、本文的研究结论及不足之处。2 本文的研究方法本文拟采用费歇尔判别分析法来研究上市公司是否可持续发展的问题。费歇尔（Fisher）判别的思想是投影，将k组p维数据投影到某一个方向，使得它们的投影组与组之间尽可能分开。其借用了方差分析的思想。设k个总体分别取得k组p维观察值如下：令为中的任一向量，u(x)= 为向量以为法线方向的投影，此时，上述数据的投影为：这正好组成一元方差分析的数据，期组间平方和为：式中，和分别为第i组均值和总均值向量。组内平方和为：式中，。如果k组均值有显著差异，则应充分的大，或者应充分的大。所以可以求使得达到最大，当然，这个并不唯一。的大小可衡量判别函数的效果，称为判别效率。若k=2，则判别规则为：该研究方法的步骤为：（1）样本的选择（2）解释变量和被解释变量的选择（3）判别分析假设的检验（4）样本和配对样本解释变量的T检验（5）估计判别模型（6）评估模型整体拟合性（7）结果的解释（8）结果的验证。3 研究样本和变量的选择3.1 样本的选择截止2011年底我国有127家上市公司被ST,本文选择我国A股市场上2011年的ST制造业公司为样本，删除数据缺失的样本，最终得到39家ST样本公司。针对每一家ST样本公司，根据行业相近、资产规模相近的原则选取了39家非ST公司作为配对样本。本文以2011年制造业的39家ST公司作为样本，以样本公司和配对公司0911年的数据为研究依据对ST和非ST公司进行判别分析，本文所使用数据来自锐思数据库。3.2 研究变量变量分为被解释变量和解释变量。本文的被解释变量很容易定义，即ST或者非ST，文中分别以0和1代表两种状态。关于解释变量的选择，因为本文是关于公司可持续发展问题的研究，能够反映公司是否可持续发展的财务指标包括盈利能力指标，营运能力指标，偿债能力指标，发展能力指标等。根据以前学者的研究成果，本文选取了每股收益（X1）、每股净资产（X2）、每股经营活动现金流量（X3）、每股净现金流量（X4）、净资产收益率（X5）、资产报酬率（X6）、流动比率（X7）、速动比率（X8）、超速动比率（X9）、产权比率（X10）、每股收益增长率（X11）、营业收入增长率（X12）、净利润增长率（X13）、净资产增长率（X14）、存货周转率（X15）、应收账款周转率（X16）、固定资产周转率（X17）、股东权益周转率（X18）、总资产周转率（X19）、销售商品劳务现金收入/营业收入（X20）、资产负债率（X21）共21个财务指标，这些指标能够全面反映公司的盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力等。4 实证研究和分析4.1 样本和配对样本的T检验首先需要对样本和配对样本的0911年(即ST当年和ST前两年的财务指标)的21个财务指标进行T检验，检验其均值是否存在显著性差异。如果P值小于显著性水平（=0.05），则拒绝H0，即认为样本和配对样本之间的财务指标的均值存在显著差异，相反，则接受H0，认为样本和配对样本之间的财务指标不存在显著差异。检验结果见表4.1。表4.1 样本和配对样本财务指标均值的配对T检验2011（0）2010（-1）2009（-2）T值P值T值P值T值P值每股收益（X1）-7.850.000-11.910.000-9.300.000每股净资产（X2）-9.020.000-6.190.000-5.140.000每股经营活动现金流量（X3）-3.090.004-4.030.000-4.990.000每股净现金流量（X4）-2.600.013-3.070.004-2.730.010净资产收益率（X5）-5.050.000-3.830.000-6.930.000资产报酬率（X6）-6.490.000-6.840.000-8.390.000流动比率（X7）-2.620.012-2.390.022-2.330.025速动比率（X8）-2.390.022-2.280.028-1.860.071超速动比率（X9）-2.340.025-2.180.035-1.800.080产权比率（X10）1.300.2024.740.0001.600.117每股收益增长率（X11）-3.450.001-1.830.075-2.240.031营业收入增长率（X12）-2.990.005-0.990.328-1.620.113净利润增长率（X13）-3.450.001-1.920.062-2.460.019净资产增长率（X14）-4.510.000-2.420.020-3.840.000存货周转率（X15）1.300.2010.270.7860.120.902应收账款周转率（X16）-2.230.032-1.960.058-1.120.269固定资产周转率（X17）-2.810.008-3.150.003-2.200.034股东权益周转率（X18）2.880.0071.050.299-0.500.617总资产周转率（X19）-4.120.000-5.200.000-8.150.000销售商品劳务现金收入/营业收入（X20）0.480.636-0.100.921-0.770.446资产负债率（X21）8.530.0006.550.0006.250.000从表4.1中可以看出，在ST发生的前1年和2年，可持续发展公司和非可持续发展公司的11个财务指标（X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X14、X17、X19、X21）存在显著差异，尤其是每股收益（X1）、每股净资产（X2）、净资产收益率（X5）、资产报酬率（X19）、总资产周转率（X19）、资产负债率（X21）的T值较大，P值为0，说明这些指标在可持续发展公司和非可持续发展公司的显著性非常明显。4.2 多重共线性检验判别分析一个重要的假设之一是每一个判别变量（解释变量）不能是其他判别变量的线性组合，因此，需要进行共线性检验。对上述显著性明显的11个解释变量进行多重共线性检查，本文使用的检验指标包括容许度（TOL）和方差膨胀因子（VIF）。计算公式为：，其中，为对其余k-1个自变量回归中的判定系数。当TLO较小时，认为存在共线性。一般地，方差膨胀因子VIF大于10，认为具有高的多重共线性。检验结果见下表。表4.2 多重共线性检验解释变量容差VIF每股收益0.08411.835每股净资产0.2494.022每股经营活动现金流量0.4812.077每股净现金流量0.2444.093净资产收益率0.3053.280资产报酬率0.09510.570流动比率0.5261.901净资产增长率0.1596.306固定资产周转率0.6341.578总资产周转率0.6851.460资产负债率0.2583.883从表中可以看到，每股收益（X1）和资产报酬率（X6）的VIF值大于10，表明解释变量X1 和X6 分别与其他变量直接存在显著的多重共线性。在此，本文采取最简单的处理方法，即删除解释变量X1 和X6 。4.3 解释变量的筛选经过T检验和多重共线性检验，21个财务指标仍然剩余9个，结合以前学者的研究，仍需要经行解释变量的筛选。前文已经提到这些解释变量（财务指标）是反映了公司的盈利能力、偿债能力、营运能力等方面，因此，在变量的筛选过程中，应该兼顾全面综合的信息反映，适当避免同类信息的重复反映。在剩余9个解释变量中，每股经营活动现金流量（X3）和每股净现金流量（X4）都是反映了公司的现金流量方面，是重复性较高的同类指标，因此二者我们只选其一，考虑到每股经营活动现金流量（X3）的T检验显著性高于每股净现金流量（X4），并且X3 的VIF值小于 X4 ，故在此我们选择每股经营活动现金流量（X3），摒弃每股净现金流量（X4）。同理，在固定资产周转率（X17）和总资产周转率（X19）之间，我们选择了总资产周转率（X19）。其余解释变量无法通过简单的判别进行筛选，故进行逐步判别分析进行选择。4.4 模型的建立和分析鉴于本文的解释变量较多，故采用逐步判别分析。以1代表非可持续发展公司（ST公司），0代表可持续发展公司（配对公司），以2010年的数据进行判别分析。我们知道，判定分析有三个重要的假设：其一，判别变量之间不存在多重共线性，因为多重共线性的存在会导致参数估计的标准误差很大，以至于参数估计统计上不显著；其二，各组变量的协方差矩阵相等，因为协方差相等的情况下可以用简单的公式来计算判别函数和进行显著性检验；其三，各判别变量之间具有多元正态分布，若违背该假设，将会导致计算的概率不准确。关于假设一，已经检验完成。对于假设三，从统计学的角度，大样本可以被近似看做符合正态分布，故本文认为模型的解释变量符合了这一假设。关于各组变量的协方差矩阵相等的假设，本文的样本判定的检验结果如下：表4.3 BoxTest检验结果箱的 M58.636F近似5.530df110df227614.343Sig.000Box Test的零假设为两组样本的协方差矩阵相等，从表中得到相伴概率值为0，说明达到了显著性水平，即拒绝原假设，也就是说两组样本的协方差不相等，这就不符合了判别分析的重要假设。一般情况下，只有协方差相等才可以继续进行线性判别分析。但从实际的角度来说真正完全满足该条件的数据几乎不存在，而且构造判别模型的最终目的在于考察模型的预测能力，检验其适用性，而并非原构造样本的能力。鉴于该样本采用线性判别模型，预测能力相当好，本文仍然采用线性判别方法。最终得到的非标准分类函数的系数表如下。表4.4 分类函数系数类别01每股净资产（X2）1.8831.328每股经营活动现金流量（X3）2.159.309总资产周转率（X19）6.9661.830资产负债率（X21）.194.265(常量)-13.572-10.705通过逐步判别分析，最终入选的解释变量包括每股净资产（X2）、每股经营活动现金流量（X3）、总资产周转率（X19）、资产负债率（X21）。每股净资产（X2）反映了公司股价的基础，每股净资产越高，股东拥有的资产现值越多；每股经营活动现金流量（X3）用来反映企业支付股利和资本支出的能力（即现金流量的能力），现金作为企业的“里子”，是衡量企业的财务状况是否良好的一个重要指标；总资产周转率（X19）作为反映企业的营运能力的指标，具有很好的综合性，该比率越高，说明资产的使用效率越高；资产负债率（X21）反映的是公司的资本结构，资产负债率没有越高或越低的说法，只有适合自己的，才是最好的。由表4.3可得出两组的分类函数分别为：由SPSS16.0软件进行判别分析操作，得出两个组的平均Z值分别为1.348和-1.348，由于两个组的样本个数均为39，所以按完全对称的原则确定的最佳判定点为。由此可知：当，则判定该公司为可持续发展公司。，则判定该公司为非可持续发展公司。，待定。表4.5 典型判别式函数系数函数1每股净资产（X2）.206每股经营活动现金流量（X3）.686总资产周转率（X19）1.906资产负债率（X21）-.026(常量)-1.064由表4.4可得出典则判别函数为：表4.6 Wilks 的 Lambda函数检验Wilks 的 Lambda卡方dfSig.1.34977.8554.000从表4.6中看出判别函数通过了显著性检验，因此该判别函数是适用的。根据该判定函数，以ST发生前一年的数据进行回代，得到以下结果。表4.7 分类结果类别预测组成员合计01初始计数035439123739%089.710.3100.015.194.9100.0交叉验证a计数035439123739%089.710.3100.015.194.9100.0从分类结果的矩阵中可以看出，交叉验证的结果相当好。非可持续发展公司被判为非可持续发展公司为94.9%，可持续发展公司被判为可持续发展公司为89.7%，判别模型的准确率为92.3%。我们还可以从图中更直观的看出分类的结果。图4.1 可持续发展公司 从该图中我们可以看到39家可持续发展公司被判为可持续发展公司的个数为35家，只有4家公司被误判，准确率为89.7%。图4.2 非可持续发展公司 从该图中我们可以看到39家非可持续发展公司被判为非可持续发展公司的个数为37家，只有2家公司被误判，准确率为94.9%。5 本文的研究结论及不足之处5.1 研究结论本文是对公司可持续发展问题的研究，对于公司是否可持续发展的界定是通过ST公司与非ST公司来区别，通过借鉴前人的研究，初步选择了21个财务指标，通过T检验、多重共线性检验等，21个财务指标中（对2011年度39家财务数据完整的制造业ST公司及其配对公司进行判别分析）得出了每股净资产、每股经营活动现金流量、总资产周转率、资产负债率四个财务指标对于区分非可持续发展公司（ST公司）和可持续发展公司（非ST公司）有较好的作用。用该四个指标建立的判别函数具有较高的判别效率（判别模型的准确率为92.3