基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析

1、页眉基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析【摘要】上市公司是现代公司的最高形式，上市公司的数量和质量直接影响着证券市场的兴衰。在上海和深圳证券交易所上市公司需要连续三年盈利，上市之后 如果连续两年亏损，就会被戴上ST的帽子，这标志着上市公司陷入了财务困境。 本文以沪深A股市场上于2015年被ST和未被ST的上市公司为研究的总体，随 机抽取样本90个，并结合公司的财务数据，尤其是代表公司经营状况的动态指 标，来预测企业在未来一年内是否会有财务危机，给公司的财务人员预警，同时也有利于投资者判断一家公司的发展状况，做出合理决策。【关键字】上市公司财务预警Logit模型一、引言 21

2、.1财务预警模型的研究背景 21.2财务预警模型的研究概况 21.3本文的创新之处 2二、Logit模型简介 2三、样本和财务指标的确定 33.1样本采集 33.2财务指标的初步选择 3四、财务预警模型的实证分析 44.1案例处理摘要 44.2模型汇总 44.3Hosmer-Lemeshow 检验结果 54.4预测分类结果 54.5逐步回归过程 74.6不在方程中的统计变量 94.7预测概率直方图 9五、模型的改进和对上市公司风险防范的建议 115.1模型的改进 115.2对上市公司的建议 11参考文献125 / 12一、引言1.1 财务预警模型的研究背景现代企业从创业到发展，都在追求一个目标

3、一一上市。而在我国的股票市场 上，公司上市需要最近三年连续盈利， 上市后的公司要接受社会的监督， 定期公 布财务报告以及其他信息，因此我们可以很容易得到上市公司的财务指标， 相比 通过经验来判断公司的财务状况，财务指标是量化的，更容易分析。一个公司的财务指标一定程度上反映了该公司的财务状况，从财务状况我们可以看出该公司的经营管理情况以及发展情况，如果一个公司财务发生了危机， 那么整个公司的现状也令人担忧。因此，正确的预测企业财务危机将有助于保护 投资者和债权人的权益、有助于经营者防范财务危机、有助于政府管理部门监控 上市公司质量和证券市场的风险，所以建立企业财务危机预警模型具有重要意 义。各种

4、不同的原因共同导致了公司的财务危机，既有企业内部的原因，也有企业外部不可控制的原因。以下我们归纳归属于企业自身的原因：1. 公司管理者盲目追求扩张，决策缺乏科学性。2. 企业筹资方式不当，资本结构不合理3. 企业内控制度不完善，公司治理结构不合理。如果企业不对其存在的问题作出快速的反映， 在不断创新和变革的时代，最 终会走向破产，因此财务预警能够在公司财务危机发生前进行预测， 避免其陷入 财务困境。1.2财务预警模型的研究概况对上市公司的财务预测和预警的常用模型是上市公司信用风险度量，我国关于财务风险预警分析的研究起步较晚， 而国外开始相关领域的研究比较早，已有 企业将财务风险预警模型投入实际

5、运用中。 信用风险的度量和管理的探索大致可 分为三个阶段；第一个阶段是1970年以前，主要分析工具有5C分析法、LAPP 法、五级分类法，大多数金融机构基本上是依据银行专家的经验和主管分析来评 估信用风险。第二个阶段是建立于基于财务报表的信用评级模型，主要有Logit模型、线性比率模型、Probit模型、判别分析模型等。第三个阶段是进入 20世 纪90年代以来，西方若干商业银行以风险价值为基础，开始运用数学工具、现 代金融理论来定量研究信用风险，建立了以违约概率、预期损失率为核心指标的 度量模型。1.3本文的创新之处我国财务预警模型处于发展初期，复杂的财务预警模型在实践中运用较少。 简单而又实

6、用的预警模型应属 Logit模型，多数学者已对Logit模型进行了实证 分析，肯定了 Logit模型有较好的预测能力。本文拟对Logit模型在上市公司财 务危机预警分析与评估应用方面进行研究，避开大多数研究者选取的盈利指标等 静态指标，以与上市公司经营状况有关的财务指标为变量（包括两个动态指标） 通过实证分析验证改进结果。、Logit模型简介Logit方法采用logistic回归建立一个非线性模型，其曲线是s型或倒s型。因变量的取值在 S1之间，回归方程为：Lnl1Pi / (1-Pi)= B 0+艺 B jXij本文将ST公司赋值1，将非ST公司赋值0。Pi是在条件Xi=F(Xlj , X2

7、j?,Xmj)下某事件发生的概率，1-P是该事件不发生的概率，其中m是自变量的个数 B 0是截距，B i是待估计的参数。利用最大似然估计法估计参数，在研究中取 0. 5作为概率的阀值，将样本数据代入回归方程得到P值大于0. 5时，判断该样本属于财务困境公司，否则属于非财务困境公司。Logit模型的最大优点是，不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，不需要满足正态分布和两组协方差矩阵相等的条件，得出的结果直接表示企业发生财务失败 的可能性大小，操作简单，结果明了。目前，这种模型的使用较为普遍，但其计 算过程比较复杂，而且在计算过程中有很多的近似处理，这不可避免地会影响到预测精

8、度。三、样本和财务指标的确定3.1样本采集财务危机预警模型研究的样本选取与设计过程涉及到如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素，以及如何进行两组间个体数量分配的问题等，作为配对标准的控制因素一般包括会计年度、 行业和资产规模。 这些配对标准用来控制由于财务危机组合与正常组合之间的报告因时间性、行业特征和公司规模的差异所可能带来的模型偏差。本文按照随机选取的模式选取样 比较样本，这种选取样本的方法是假定公司发生财务危机的概率是0.5。我国学者在研究财务危机模型时，大多定义财务危机预警超前时间的方法是： 被ST的当年定义为财务危机发生的时间点，并记为 T，T-1年为财务危

9、机发生 的前一年，以此类推。我国许多学者在研究财务危机预警模型时，大多数强调预警的超前时间为发生财务危机的前两年，即 T-2年。根据我国实际情况，借鉴前 人的研究成功，本文也将ST的年份定义为发生财务危机的时间，记为 T,研究 在T年处于ST和非ST状态的上市公司在T-2年的财务指标。为何选取 T-2年 的财务数据？这与我国的ST制度有关，在我国市场上上市的公司，连续两年亏 损就会被ST, 年亏损，下一年不亏损不会被 ST,那么以T-1年的数据来建模 就会夸大模型的实用性。而且从公司经营的角度来看，其陷入财务困境是一个累 积的结果，因此根据被ST之前的数据建立的模型才能够更好的起到防患于未然

10、的作用。本文样本公司的财务数据主要来自万得咨询数据库，本文选取了2015年被ST的公司2013年的财务数据作为发生了财务危机的上市公司样本；相应的，选取2015年没有被ST的上市公司2013年的财务数据，作为正常上市公司的样本， 并应用Logit模型建立预测模型预测上市公司是否面临财务危机，其中ST样本40个，非ST样本50个。随机抽取其中的70%勺样本作为模型的训练集，用以模 型的训练，剩下的30%乍为模型的测试集。3.2财务指标的初步选择由于净利润的大小可以很直观的观察到，那么，基于本文研究的创新点， 我们选取的财务指标主要与公司的经营状况和动态发展有关，下表是初步选定的五个指标，在实证分

11、析中我们对这五个指标的相关性和显著性进行进一步分析， 确定最终选定的指标。变量含义意义X1流动资产/总资产衡量企业的资本结构X2存货周转率衡量企业的营运能力X3总资产周转率衡量企业的营运能力X4总资产增长率衡量企业的成长能力，动态指标X5净资产增长率衡量企业的成长能力和归属于股东的净资产，动态 指标表3-1四、财务预警模型的实证分析4.1案例处理摘要Case Processing SummaryUnweighted Cases3NPercentSelected CasesIncluded in Analysis6471.1Missing Cases0.0Total6471.1Unselecte

12、d Cases2628.9Total90100.0a. If weight is in effect, see classification table for the total number of cases.表4-1Dependent VariableEncodingOriginalValueInternal Value良好0危险1表4-2如图4-1,本文共使用了 90个样本，在训练集中随机抽取了 71.1%的样本, 即包括ST和非ST公司64个样本，财务状况良好的公司定义为 0,处于财务困 境的公司定义为1。4.2模型汇总Model SummaryStep-2 Log likeliho

13、odCox & Snell RSquareNagelkerke RSquare174.733a.189.253268.987a.259.346351.026b.440.589页眉a. Estimation terminated at iteration number 4 because parameter estimates changed by less than .001.b. Estimation terminated at iteration number 7 because parameter estimates changed by less than .001.表4-3在“模型汇

14、总”表格中，以 Cox & Snell R Square 和 Nagelkerke R Square 两个统计量取代了线性回归中的 R方统计量。本例中最后的结果是 0.440和 0.589,这个拟和可以算是中等。4.3Hosmer-Lemeshow检 验结果Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test财务状况=良好财务状况=危险ObservedExpectedObservedExpectedTotalStep 3155.9101.0906265.5700.4306355.2491.7516464.96401.0366554.38711.61366

15、53.54012.4606702.45163.5496811.81054.190691.90155.0996101.21699.78410表4-4由“ Contingency Table for Hosmer and Lemeshow Test 可知，根据目标变量 的预测概率，把结果分为个数大致相等的 10个组，“total”中是每组的观测数， 由于预测值相等的观测被分在一起， 所以各组的观测数不一定相同。此表直观的 反映了模型的预测效果，可以看出各行的观测值和期望值大致相同， 所以模型的 拟合效果不错。ObservedPredictedSelected Case财务状况良好危险Percent

16、ageCorrectStep 1财务状况良好251071.4危险101965.5Overall Percentage68.8Step 2财务状况良好251071.4危险101965.5Overall Percentage68.8Step 3财务状况良好32391.4危险32689.7Overall Percentage90.6Classification Tableca. Selected cases shaix EQ 1c. The cut value is .500表4-5Classification Table cObservedPredictedUnselected Cased?财务状

17、况良好危险Percentage CorrecStep 1财务状况良好12380.0危险3872.7Overall Percentage76.9Step 2财务状况良好12380.0危险3872.7Overall Percentage76.9Step 3财务状况良好14193.3危险5654.5Overall Percentage76.9a. Selected cases shaix EQ 1b. Unselected cases shaix NE 1c. The cut value is .500表4-6表4-5和4-6给出了关于观测值和预测值的列联表。“ Selected Cases表示 对

18、建模所用数据的回判分类结果；“ Un selected Case”表示对未使用的验证数据 的判别分类结果；另外，如果预测概率大于0.5,预测为良好，否则预测为不好。对于最终模型，建模用的35个财务状况良好的公司中有32个判断正确，正 确率为91.4%；建模用的29个财务陷于困境的公司有26个判断正确，正确率为 89.7%;对建模数据总的回判率为90.6%,说明模型的预测效果不错，尤其是对 那些财务状况良好的公司。由于验证数据没有参与建模，所以用对它的分类结果来验证模型效果更有参 考意义。检验用的15个财务状况良好的公司中有14个判断正确，正确率为 93.3%;检验用的11个财务陷于困境的公司中

19、有 6个判断正确，正确率为54.5%， 总验证的正确率达76.9%，说明模型在用来预测财务状况良好的公司更为有效， 但是总体来说还是较为稳定的。Model if Term RemovedVariableModel LogLikelihoodChange in -2 LogLikelihooddfSig. of the ChangeStep 1X4Step 2X2X4Step 3X2-44.080-37.367-43.320-26.891-27.788-34.49313.4265.74717.6532.7554.55017.961111111.000.017.000.097.033.000X4X

20、5表4-7Variables in the EquationBS.E.WalddfSig.Exp(B)Step 1aX4-.065.0219.3211.002.937Constant.014.282.0031.9601.014Step 2bX2.000.000.5241.4691.00CX4-.083.02510.9591.001.92CConstant-.034.294.0131.909.967Step 3cX2.000.001.0801.7771.000X4-.057.0303.5891.058.945X5-.063.0247.0931.008.938Constant-.413.3871.

21、1391.286.662a. Variable(s) entered on step 1: X4.b. Variable(s) entered on step 2: X2.c. Variable(s) entered on step 3: X5.表4-8如图所示，“ Variables in the Equation给出了每一步回归的参数估计信息。以Step 3的最终模型为例，由B列的数据可得回归模型为：P=1/(1+e-Z)其中：Z=-0.413+0.000X2-0.057X4-0.63X5此处的数据模型表明：(1) 模型的最终结果与存货周转率无关，这可能是由于样本的选取没有按 照行业进行划

22、分，所以比较离散，而不同行业的存货周转率不同，所以这个财务 指标与财务状况有一定相关性，但是需要分行业来讨论。(2) 模型最终留下两个变量：总资产增长率和净资产增长率，这个数学模型已经变为财务状况与企业增长能力之间的关系， 前面的系数为负，说明这两个 增长指标与概率P成反比，那么可以说明，在一定程度上企业总资产增加，并且 净资产也增加时，反映出企业经营状况和财务状况良好， 这与我们的的直观判断 4.5逐步回归过程9 / 12页眉吻合。4.6不在方程中的统计变量Variables not in the EquationScoredfSig.Step 1VariablesX12.6851.101X

23、212.6541.000X31.6571.198X58.4371.004Overall Statistics21.7714.000Step 2VariablesX12.5991.107X32.8071.094X59.7081.002Overall Statistics11.1593.011Step 3VariablesX1.9881.320X3.3421.558Overall Statistics1.0342.596表4-9如表4-9所示，在最后一步没有进入方程中的变量，这些变量都大于0.10,故而是不显著的4.7预测概率直方图# / 12页眉8+IObserved Groups and Pr

24、edicted Probabilities1|1|1|01|01|+000|0001|0 0000 00 0000000 000000000111 1 1101 111|0 0000 00 0000000 000000000111 1 1101 111|11 / 12Prob:.1.2.3.4.5.6.7.8.9Group: 0000000000000000000000000000000000000000000000000011111111111111111111111111111111111 111111111111111表 4-10Predicted Probability is of Membership for 危险页眉 .The Cut Value is .50 Symbols: 0 -良好1 -危险Each Symbol Represe nts .5 Cases.如图所示，横轴是对财务状况良好与否的预测概率值，纵轴是观测的频数。