Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用研究

Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用研究摘要本论文聚焦Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用，深入剖析该模型的理论基础与构建原理，结合我国资本市场与上市公司实际情况，研究其在财务预警实践中的应用现状、优势及局限性。通过实证分析验证模型的有效性，并针对现存问题提出改进建议，旨在为我国上市公司运用Z-Score模型提升财务预警能力、防范财务风险提供理论参考与实践指导，推动我国上市公司财务风险管理水平的提升。关键词Z-Score模型；上市公司；财务预警；财务风险一、引言在经济全球化与市场竞争日益激烈的背景下，我国上市公司面临着复杂多变的内外部环境，财务风险的不确定性显著增加。财务风险一旦爆发，不仅会对公司自身的生存与发展造成严重威胁，还可能影响整个资本市场的稳定。因此，建立有效的财务预警机制，及时识别和防范财务风险，成为上市公司可持续发展的关键。Z-Score模型作为经典的财务预警模型，自提出以来在国内外企业财务风险评估中得到广泛应用。然而，由于我国资本市场环境、上市公司财务特征与国外存在差异，Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用效果有待进一步探究。本文旨在深入研究Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用情况，为提升我国上市公司财务预警水平提供有益参考。二、Z-Score模型理论基础（一）模型的提出与发展Z-Score模型由美国财务专家爱德华・阿尔曼（EdwardI.Altman）于1968年提出。当时，阿尔曼通过对美国破产和非破产制造企业进行大量样本分析，运用多元判别分析方法，选取了五个财务指标构建了该模型，旨在预测企业的财务危机。随着时间的推移，Z-Score模型不断发展和完善，其应用范围也从最初的制造业逐渐扩展到其他行业，并且在不同国家和地区的企业财务风险评估中得到了广泛应用。（二）模型的构建原理Z-Score模型通过选取反映企业偿债能力、营运能力、盈利能力等方面的财务指标，构建一个综合的判别函数。该模型的表达式为：Z=1.2X_{1}+1.4X_{2}+3.3X_{3}+0.6X_{4}+0.999X_{5}其中，X_{1}为营运资金/总资产，反映企业资产的流动性和短期偿债能力；X_{2}为留存收益/总资产，体现企业的累计获利能力；X_{3}为息税前利润/总资产，衡量企业运用全部资产获取利润的能力；X_{4}为股权市值/总负债账面价值，反映企业的财务结构和偿债能力；X_{5}为销售收入/总资产，代表企业资产的运营效率。Z值越低，企业越有可能陷入财务危机。一般来说，当Z<1.8时，企业处于破产区；当1.8\leqZ<2.99时，企业处于灰色区，存在一定的财务风险；当Z\geq2.99时，企业财务状况良好。三、Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用现状（一）应用范围目前，Z-Score模型在我国上市公司财务预警中已得到一定程度的应用。从行业分布来看，该模型不仅在制造业上市公司中被广泛使用，在金融、房地产、交通运输等其他行业也有企业尝试运用。许多企业将Z-Score模型作为财务风险评估的重要工具之一，用于定期对公司的财务状况进行监测和预警；同时，一些投资者在进行投资决策时，也会参考上市公司的Z值来评估投资风险；此外，监管机构在对上市公司进行监管时，也会关注Z-Score模型的评估结果，以便及时发现潜在的财务风险较高的企业。（二）应用效果在实际应用中，Z-Score模型对部分上市公司的财务风险具有一定的预警作用。通过对一些出现财务危机的上市公司历史数据进行分析发现，在危机发生前几年，这些公司的Z值往往呈现出逐渐下降的趋势，提前向市场传递了财务风险信号。然而，也存在部分上市公司Z值与实际财务状况不符的情况。一些Z值处于正常区间的公司，在后续经营过程中突然出现财务危机；而部分Z值较低的公司，却能够通过有效的财务调整和经营策略转变，成功化解财务风险，这表明Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用效果存在一定的局限性。四、Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的优势（一）指标选取全面性Z-Score模型选取的五个财务指标涵盖了企业偿债能力、营运能力、盈利能力等多个方面，能够较为全面地反映企业的财务状况。营运资金与总资产的比例体现了企业短期资产对短期负债的保障程度；留存收益与总资产的比例反映了企业长期积累的获利成果；息税前利润与总资产的比例展示了企业资产的综合获利能力；股权市值与总负债账面价值的比例衡量了企业的财务杠杆和偿债潜力；销售收入与总资产的比例则体现了企业资产的运营效率。这些指标从不同角度对企业财务状况进行分析，为财务预警提供了多维度的信息。（二）方法科学性Z-Score模型运用多元判别分析方法构建判别函数，通过对大量样本数据的统计分析，确定各指标的权重。这种方法基于数学统计原理，具有较强的科学性和客观性，能够避免主观因素对财务风险评估结果的干扰。同时，多元判别分析方法能够综合考虑多个财务指标之间的相互关系，通过构建函数模型，将复杂的财务信息转化为一个具体的Z值，便于企业和投资者对财务风险进行直观的判断和比较。（三）操作简便性Z-Score模型的计算过程相对简单，所需的财务数据均可以从上市公司的财务报表中获取。企业财务人员和投资者无需掌握复杂的财务分析技术和方法，只需按照公式计算出Z值，即可根据既定的判断标准对企业财务状况进行评估。这种操作的简便性使得Z-Score模型在我国上市公司财务预警中具有较强的实用性，能够广泛应用于企业日常财务风险管理和投资者的投资决策分析。五、Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的局限性（一）模型适用环境差异Z-Score模型是基于美国资本市场和企业财务状况构建的，其适用环境与我国存在较大差异。我国资本市场发展相对较晚，市场机制不够完善，法律法规体系也与美国有所不同。此外，我国上市公司的股权结构、公司治理模式以及财务会计制度等方面都具有自身的特点。这些差异导致Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的适用性受到一定影响，模型的判别标准可能无法准确反映我国上市公司的财务风险状况。（二）指标时效性不足Z-Score模型所选取的财务指标主要基于企业的历史财务数据，反映的是企业过去的财务状况。在快速变化的市场环境中，企业的经营状况和财务风险可能在短时间内发生较大变化，而历史数据无法及时捕捉到这些变化。例如，企业可能在短期内因市场需求变化、重大投资决策或突发事件等因素导致财务风险急剧增加，但基于历史数据计算的Z值可能无法及时反映这种变化，从而影响财务预警的及时性和准确性。（三）非财务因素考虑不足Z-Score模型仅从财务指标角度对企业财务风险进行评估，忽略了非财务因素对企业财务状况的影响。在实际经营中，企业的战略决策、管理层能力、行业竞争态势、宏观经济政策、技术创新能力以及企业文化等非财务因素都可能对企业的财务风险产生重要影响。例如，一家企业虽然财务指标表现良好，但由于管理层决策失误、行业竞争加剧或宏观经济政策调整等非财务因素，可能会陷入财务危机。然而，Z-Score模型无法将这些非财务因素纳入评估体系，导致对企业财务风险的评估不够全面和准确。六、Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的实证分析（一）样本选取与数据来源为了验证Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的有效性，本文选取了沪深两市2018-2022年期间的上市公司作为研究样本。其中，选取了50家在2022年被ST（特别处理）的上市公司作为财务危机样本组，同时按照行业、规模等因素选取了50家财务状况正常的上市公司作为对照组。样本数据主要来源于上市公司的年度财务报表，通过巨潮资讯网、Wind资讯等权威数据库获取。（二）模型计算与结果分析根据Z-Score模型公式，对选取的样本公司2018-2021年的财务数据进行计算，得到各样本公司每年的Z值。通过对计算结果进行分析发现，在财务危机发生前一年（2021年），财务危机样本组的平均Z值为1.25，明显低于1.8的破产临界值；而对照组的平均Z值为3.12，处于财务状况良好的区间。进一步分析各样本公司Z值的分布情况，发现财务危机样本组中约有70%的公司Z值在1.8以下，而对照组中仅有10%的公司Z值低于1.8。这表明Z-Score模型在一定程度上能够对我国上市公司的财务危机进行预警，但仍存在部分财务危机公司的Z值未能准确反映其真实财务风险状况，说明该模型在我国上市公司财务预警中存在一定的误判率。七、改进Z-Score模型在我国上市公司财务预警中应用的建议（一）调整模型参数针对我国资本市场和上市公司的特点，对Z-Score模型的参数进行调整。可以通过收集大量我国上市公司的财务数据，运用统计分析方法重新确定各财务指标的权重，建立适合我国上市公司的Z-Score模型判别标准。例如，考虑到我国上市公司股权结构中国有股占比较高的特点，适当调整股权市值相关指标的权重；同时，根据我国不同行业的财务特征，分别建立行业专属的Z-Score模型参数体系，提高模型对不同行业上市公司财务风险评估的准确性。（二）引入动态财务指标为了提高Z-Score模型的时效性，引入动态财务指标。除了使用传统的基于历史数据的财务指标外，增加反映企业未来财务状况的指标，如预期销售收入增长率、预期净利润增长率、现金流预测等。可以通过建立财务预测模型，结合企业的战略规划、市场前景以及行业发展趋势等因素，对企业未来的财务数据进行合理预测，并将预测数据纳入Z-Score模型的计算中，使模型能够及时反映企业财务状况的变化，提高财务预警的及时性。（三）纳入非财务因素将非财务因素纳入Z-Score模型的评估体系，构建综合的财务预警模型。可以通过专家打分法、层次分析法等方法，对企业的战略决策、管理层能力、行业竞争态势、宏观经济政策、技术创新能力以及企业文化等非财务因素进行量化评估，并赋予相应的权重。将量化后的非财务因素指标与原有的财务指标相结合，重新构建Z-Score模型，使模型能够更全面地评估企业的财务风险。例如，对于处于行业竞争激烈、技术更新换代快的行业的企业，适当提高技术创新能力和行业竞争态势等非财务因素指标的权重，以更准确地反映企业的财务风险状况。八、结论Z-Score模型作为经典的财务预警模型，在我国上市公司财务预警中具有一定的应用价值。其指标选取全面、方法科学、操作简便，能够对部分上市公司的财务风险起到预警作用。然而，由于模型适用环境差异、指标时效性不足以及非财务因素考虑不足等局限性，导致该模型在我国上市公司财务预警中的应用效果存在一定的缺陷。通过实证分析也验证了这一点，虽然模型在一定程度上能够识别财务危机公司，但仍存在误判情况。为了提高Z-Score模型在我国上市公司财务预警中的应用效果，需