管理学有关中国上市公司财务危机预警模型的实证分

1、有关中国上市公司财务危机预警模型的实证分析 _财务管理论文 -毕业论文作者：未知1：本文档是版权归原作者所有，下载之前请确认。2：如果不晓得侵犯了你的利益，请立刻告知，我将立刻做出处理3：可以淘宝交易，七折时间： 2010-06-10 21:48:40? 摘 要 本文以 20022004年深沪两市首次被 ST的 118 家上市公司作为研究对 象，同时选择同行业且资产规模相近的 ll8 家盈利公司作为配对样本。在界定了“财 务危机”的范围后，利用 ST公司财务危机前 1 年的数据，初步选择了 20个财务指 标，对 ST公司与配对样本的均值、标准差， T统计量和 Z 统计量进行分析，寻找 ST 公

2、司与非 ST公司在财务指标上的差异，井采用主成分分析法进一步筛选财务指 标。最后运用二元逻辑回归 (Logit)，建立起上市公司财务危机前 1 年的预警模型， 且进行了预测。关键词 财务危机；配对样本；主成分分析；逻辑回归；预警模型财务危机” (Pinancial crisis)又 称“财务困境” (Pinancial distress，) 国外多数同类研究采用破产标准。但中国从 1988年开始试行企业破产法至今，没有 一家上市公司破产尽管 2004年 6月“ST 宁窖”爆出破产风波，但也在同年 12月 通过债权人和解解除了危机。由此可见，中国的破产机制不健全，加上国内证券市 场的发展历史很短

3、，采用外国学者的做法行不通。国内学者大都将特别处理 (ST)的上市公司作为存在财务危机的公司，如陈静 (1999)、李华中 (2001)、姜秀华 (2002)等。本文也将 ST 公司作为研究样本，并将“财 务危机”定义为“因财务状况异常而被特别处理 (ST)”，所指的“财务状况异常” 包括上市公司突然出现重大亏损、连续两年亏损、股东权益低于注册资本或每股净 资产低于面值等几种情形。、国内研究文献综述陈静(1999)以 1998年的 27家 ST公司和 27家非 ST公司为研究样本，使用19951997年的财务指标进行了单变量分析和多元判定分析，由于受样本量的限制没有对上市公司被 ST 的原因加

4、以详细区分；李华中 (2001)用判别函数对 19971999上市公司分类，描述了 ST 公司的行业分布，利用向前回归法筛选财务指标建立预 警模型；姜秀华等 (2002)以在深沪两市上市的 42 家公司为控制相关变量，同时随机 选取 42家非 ST公司为控制样本进行了研究，运用 Logistic 回归得到预警模型，并 进行了预测与效果检验。三、研究方法和研究样本研究方法本文采用的方法是二元逻辑回归 (Logit)，相关的数据分析处理通过 SPSSl30 软件完成。研究样本及样本的行业特征分析1.选择的研究样本本文选择的样本 S1是 20022004年深沪两市首次被 ST的 118家公司同时，选

5、择了与样本 S1同行业并且资产规模相近的 118 家盈利上市公司作为配对样本 S2。本文的数据主要来源于“亚洲证券”和“巨潮资讯”。2.样本行业特征分析至 2005年 8 月，深沪两市共计有 1379家上市公司 （深市 551家，沪市 828 家）。 发生财务危机的 118家上市公司分布在 11 个行业。其中，制造业出现财务危机的上 市公司最多，占 ST 公司总数的 5848，但与该行业上市公司的总数相比，发生 ST的比例并不突出，只占 860传播文化类上市公司有 2 家发生亏损，鉴于此 类别的上市公司较少，虽占 ST 公司总数的 17，但占整个行业的 1818，说 明传播文化类公司承担的风险

6、较大，发生财务危机的比例也就较高。其次是综合类 上市公司，占 ST 公司总数的 1017，占整个行业的 1500。四、预警指标的选择和分析如果上市公司在第 t年被实施 ST，那么（t1）年表示上市公司被实施 ST的前 1（一）财务危机预警指标的初步选择为对上市公司的情况进行全面、系统的描述，本文结合国内外的研究成果，初 步选择了变现能力 B1（流动比率 X1、速动比率 X2）、资产管理 B2（总资产周转率 X3、总资产周转率 X4、应收账款周转率 X5）、负债能力 B3（资产负债率 X6、产权比 率 X7）、盈利能力 B4（净资产收益率 X8、销售毛利率 X9 、销售净利率 X10）、现金流

7、量 B5（每股经营现金净流量 X11 、经营现金净流量对挣利润比率 X12 、经营现金净流 量对负债比率 X13）、成长能力 B6（资产增长率 X14、主营业务收入增长率 X15、净 利润增长率 X16）、股权扩张 B7（每股收益 X17、每股挣资产 X18）、股东持股 B8（前三 大股东持股比例 X19、前十大股东持股比例 X20）等 8个方面的 20 个财务指标。（二）初选指标分析1财务指标的均值和标准差分析利用 SPSS计算 ST与非 ST公司各财务指标的均值及标准差。研究结果显示，发生财务危机的前 1 年， ST公司与非 ST公司的 20 个指标的均值均存在明显区别2配对样本检验根据

8、ST公司与非 ST 公司的同一财务指标的配对，利用 SPSS进行配对样本 T检验和 Wilcoxon 秩检验， Wilcoxon 秩检验使用的是 Z 统计量。?!从表 1中可以看出，除资产增长率 X14外，ST与非 ST公司的 20个指标的配对 样本 T 检验普遍显着， ST 公司的 Z 统计量明显高于非 ST。总之，通过上述分析，可以看到 ST 公司与非 ST 公司在财务危机发生的前 1 年，两者的均值、标准差、 T 统计量、Z 统计量发生了明显的变化。（三）财务预警指标的进一步筛选ST与非 ST 公司的上述 20个指标，有的作用显着，起了较大作用，相比之下 有的作用并不明显，而且指标过多会

9、存在多重共线性或序列自相关。因此，在建立 财务危机预警模型前，有必要进一步对财务指标进行筛选，利用变化显着的指标建 立预警模型。本文拟选择主成分分析法。1变量间相关性分析本文的相关性分析采用 Person相关系数，结果表明产权比率 x7 与净资产收益 率朋、流动比率 X1 与速动比率 X2、每股经营现金净流量 X11 与经营现金净流量对 负债比率 X13、每股收益 X17 与每股净资产 X18、前三大股东持股比率之和 X19与 前十大股东持股比率之和 X20 的相关系数均超过 06。为消除多重共线性的影响， 按财务指标间相关性较小为优原则，经比较，剔除X7、X2、X13、X18及 X19这五个

10、财务指标。2财务指标的进一步筛选引入虚拟变量 y，表示上市公司是否出现财务危机。将上市公司出现财务危机 设为 1，没有出现财务危机设为 0。利用直接斜交转轴法，对剩余 15个财务指标进行主成分分析，提取了 3 个因 子。这 3 个因子分别为流动比率 X1、每股经营现金净流量 X11、前十大股东持股比 率之和 X20。五、预警模型的建立及预测笔者利用主成分分析得到的上述三个财务指标，选择二元逻辑回归 (Logit)方法，建立财务危机预警模型并进行预测。(一)模型的建立设多元逻辑回归 (Logit)拟合的方程为：(二)预警模型效果检测以 0500 为概率最佳分割点进行预测。预测结果显示该模型的整体

11、预测效果为 75319，其中 ST 公司的预测准确率为 76923，非 ST公司的预测准确率为 73729%。六、结论笔者采用 20022004年新增 ST 公司的日个方面的 20个财务指标，建立起上 市公司发生财务危机前 1 年的危机预警模型进行了预测。为便于对比研究，选取相 同数目的盈利公司作为配对样本进行 T 检验和 Wilcoxon秩检验。研究表明，选取财 务指标的效果明显，建立的 sT 公司的危机预警模型的判断准确率达到 9531由于研究是假定上市公司发布的财务数据是真实的，若上市公司粉饰财 务报表，模型准确性可能受到影响。主要参考文献Ohlson，James A：“ Financial Ratios and the Probabilistlc P