導(dǎo)語：如何才能寫好一篇上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究，這就需要搜集整理更多的資料和文獻(xiàn)，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關(guān)鍵詞：財務(wù)危機 預(yù)警指標(biāo) 預(yù)警模型

一、引言

財務(wù)危機又稱財務(wù)困境或財務(wù)問題，最嚴(yán)重的則是財務(wù)失敗或破產(chǎn)。自二十世紀(jì)三十年代起，國內(nèi)外學(xué)者對于財務(wù)危機的研究已經(jīng)積累了豐富的資料和研究成果。然而，從相關(guān)文獻(xiàn)中可以發(fā)現(xiàn)，對于財務(wù)危機的概念沒有一個較高的統(tǒng)一。總的來說，國外對財務(wù)危機界定的研究，主要有兩種思路:其一，很多學(xué)者將財務(wù)危機企業(yè)定義為己宣告破產(chǎn)的企業(yè)。如Altman（1968）認(rèn)為，財務(wù)危機包括四種情形，分別為經(jīng)營失敗、無償付能力、違約、破產(chǎn)，并把企業(yè)破產(chǎn)作財務(wù)危機的標(biāo)志。Deakin（1972）認(rèn)為財務(wù)危機公司是那些“已經(jīng)破產(chǎn)，無償債能力或為了債權(quán)人的利益而被清算的企業(yè)”。其二，財務(wù)危機有輕重之分，輕者是暫時的資金周轉(zhuǎn)困難，經(jīng)過一系列有效措施之后有可能度過難關(guān)，重新實現(xiàn)企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營；而重者則是經(jīng)營失敗或破產(chǎn)清算，對企業(yè)造成無法挽回的不良后果。1998年3月16日中國證券監(jiān)督管理委員會頒布了證監(jiān)交字【1998】6號文件《關(guān)于上市公司狀況異常期間的股票特別處理方式的通知》，要求證券交易所應(yīng)對“財務(wù)狀況異常”或“其他異常狀況”的上市公司實行股票交易的特別處理（Special Treatment，簡稱ST）。因此我國出現(xiàn)了一批以ST作為界定財務(wù)危機公司標(biāo)志的學(xué)者，如陳靜（1999）、陳曉與陳治鴻（2000）、張玲（2000）及吳世農(nóng)與盧賢義（2001）等。大多數(shù)學(xué)者將財務(wù)危機定義為一個過程，即包括較輕微的財務(wù)困難，也包括極端的破產(chǎn)清算以及介于兩者之間的各種情況。如谷棋與劉淑蓮（1999）將財務(wù)危機定義為“企業(yè)無力支付到期債務(wù)或費用的一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，包括從資金管理技術(shù)性失敗到破產(chǎn)以及出于兩者之間的各種情況。郭麗紅（2000）認(rèn)為，財務(wù)危機通常是指企業(yè)不能償還到期債務(wù)的困難和危機，其極端情況為破產(chǎn)。趙愛玲（2001）則認(rèn)為，財務(wù)危機通常是指企業(yè)無力支付到期債務(wù)或費用的一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，根據(jù)其失敗的程度和處理的程序不同，財務(wù)失敗可以分為技術(shù)性清算和破產(chǎn)。因此，他們以上市公司是否虧損作為判別公司發(fā)生財務(wù)危機的主要標(biāo)志。綜上所述，財務(wù)危機是指企業(yè)經(jīng)營管理不善、不能適應(yīng)外部環(huán)境發(fā)生變化而導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動陷入一種危及企業(yè)生存和發(fā)展的嚴(yán)重困境，反映在財務(wù)報表上己呈現(xiàn)長時間的虧損狀態(tài)且無扭轉(zhuǎn)趨勢，出現(xiàn)資不抵債甚至面臨破產(chǎn)倒閉的危險。本文旨在針對上市公司陷入財務(wù)危機問題進(jìn)行分析，通過構(gòu)造預(yù)測模型，正確預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機，更好地防范財務(wù)風(fēng)險，保護(hù)投資者和債權(quán)人的利益。

二、研究設(shè)計

（一）樣本和數(shù)據(jù)的選取基于下列原因，本文選擇滬深兩市上市公司為研究對象：第一，上市公司的重要性。截至2007年末，中國證券市場共有上市公司1550家，滬深兩市股票市場總市值已達(dá)32.71萬億元，在國民經(jīng)濟(jì)生活中的地位日益提高。同時，上市公司的投資者也日漸增加，社會影響不斷擴(kuò)大，一旦陷入財務(wù)危機，將對證券市場乃至整個社會產(chǎn)生巨大的影響。第二，上市公司樣本數(shù)據(jù)的易得性。根據(jù)我國《證券法》的規(guī)定，上市公司必須嚴(yán)格遵守信息披露制度。因此可以充分利用上市公司公開披露的各種表內(nèi)和表外信息，為本文的研究提供真實、有效的數(shù)據(jù)支持，使本文的研究更具實際操作性和可行性。與國內(nèi)眾多學(xué)者一樣，本文將公司因財務(wù)狀況異常而被特別處理的ST公司作為財務(wù)危機公司。最終，從2005年至2007年間因財務(wù)狀況異常原因而首次被實施特別處理且無B股、H股的ST公司中，選取了23家作為財務(wù)危機公司樣本。（數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫）

（二）變量設(shè)計 本文在充分借鑒已有研究成果，并考慮研究問題的特點，運用已有的指標(biāo)選取經(jīng)驗，結(jié)合定性和定量的分析理論，最終選用了七大類19個財務(wù)指標(biāo)，它們分別是短期償債能力:流動比率（x1）、營運資金比率（x2）；長期償債能力:資產(chǎn)負(fù)債率（x3）、利息保障倍數(shù)（x4）；營運能力:應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（x5）、存貨周轉(zhuǎn)率（x6）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（x7）；盈利能力:營業(yè)收入凈利潤率（x8）、資產(chǎn)報酬率（x9）、凈資產(chǎn)收益率（x10）；現(xiàn)金獲取能力:主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金比率（x11）、現(xiàn)金流量對流動負(fù)債比率（x12）、每股現(xiàn)金凈流量（x13）；股東獲利能力:每股營業(yè)收入（x14）、每股收益（y1）、每股凈資產(chǎn)（x15）；發(fā)展能力:資本積累率（x16）、總資產(chǎn)增長率（x17）、主營業(yè)務(wù)收入增長率（x18）、凈利潤增長率（x19）。財務(wù)危機用每股收益y1表示為因變量，以本年度財務(wù)指標(biāo)Xt為解釋變量。

（三）研究假設(shè) 本文基于研究目的提出如下假設(shè)：

H1：資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測無顯著影響

H2：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系

H3：資產(chǎn)報酬率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，呈正相關(guān)關(guān)系

H4：每股現(xiàn)金凈流量對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，呈正相關(guān)關(guān)系

三、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計從（表1）的描述性統(tǒng)計結(jié)果可以看出，ST公司和非ST公司在償債能力、營運能力、盈利能力、股東獲利能力、現(xiàn)金獲取能力和發(fā)展能力方面存在一定差異。具體表現(xiàn)如下：第一，ST公司的資產(chǎn)流動性普遍不如非ST公司。ST公司流動比率（X1）、營運資金營比率（X2）的均值都低于非ST公司，說明它的短期償債能力明顯低于非ST公司。第二，ST公司的財務(wù)風(fēng)險高于非ST公司。ST公司資產(chǎn)負(fù)債率高于非ST公司，說明負(fù)債很重，易于陷入財務(wù)困境。第三，ST公司的盈利能力顯著低于非ST公司。ST公司的營業(yè)收入凈利潤率（x8）、資產(chǎn)報酬率（x9）、凈資產(chǎn)收益率（x10）均低于非ST公司，說明ST公司陷入虧損。第四，ST公司資本積累率（x16）、總資產(chǎn)增長率（x17）、主營業(yè)務(wù)收入增長率（x18）均低于非ST公司，說明ST公司沒有發(fā)展后勁，很難從財務(wù)困境中擺脫出來。

（二）顯著性檢驗和相關(guān)性分析本文己初步選取了19個財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)。然而預(yù)警指標(biāo)過多，一方面會使信息的收集、整理、分析帶來很大的不便，降低工作效率，不利于及時發(fā)現(xiàn)財務(wù)危機；另一方面，預(yù)警指標(biāo)之間存在較大的相關(guān)性，可能會導(dǎo)致預(yù)警判別結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此在使用這些預(yù)警指標(biāo)建立判別模型之前，需要對19個預(yù)警指標(biāo)進(jìn)一步篩選，以達(dá)到運用盡可能少的、有代表性的指標(biāo)來反映盡可能多的信息。用Eviews作回歸，對指標(biāo)進(jìn)行顯著性檢驗，結(jié)果如（表2）所示。由各個解釋變量的P值可以看出，在5%的顯著性水平下，流動比率（x1）、營運資金比率（x2）、資產(chǎn)負(fù)債率（x3）、凈資產(chǎn)收益率（x10）、主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金比率（x11）、現(xiàn)金流量對流動負(fù)債比率（x12）、每股營業(yè)收入（x14）、資本積累率（x16）、總資產(chǎn)增長率（x17）、主營業(yè)務(wù)收入增長率（x18）、凈利潤增長率（x19）對財務(wù)危機的預(yù)測不顯著，從而驗證了假設(shè)1：資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測無顯著影響。這些財務(wù)指標(biāo)不能很好的預(yù)測財務(wù)危機，因此將其去掉。剩余指標(biāo)利息保障倍數(shù)（x4）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（x5）、存貨周轉(zhuǎn)率（x6）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（x7）、營業(yè)收入凈利潤率（x8）、資產(chǎn)報酬率（x9）、每股現(xiàn)金凈流量（x13）、每股凈資產(chǎn)（x15）對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，并且總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（x7）對財務(wù)危機的預(yù)測呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；資產(chǎn)報酬率（x9）對財務(wù)危機的預(yù)測呈正相關(guān)關(guān)系；每股現(xiàn)金凈流量（x13）對財務(wù)危機的預(yù)測呈正相關(guān)關(guān)系。從而驗證了假設(shè)2，假設(shè)3和假設(shè)4。

（三）回歸分析 根據(jù)（表3）回歸分析，從中選擇利息保障倍數(shù)（x4）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（x7）、資產(chǎn)報酬率（x9）、每股現(xiàn)金凈流量（x13）建立預(yù)警模型，如下：Y1=0.041039+0.033461X4-1.066242X7+0.701593X9+0.445728X13

四、結(jié)論

本文通過對ST上市公司的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析，得出結(jié)論：資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測無顯著影響；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，且呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；資產(chǎn)報酬率指標(biāo)對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，且呈正相關(guān)關(guān)系；每股現(xiàn)金凈流量對財務(wù)危機的預(yù)測有顯著影響，且呈正相關(guān)關(guān)系。本文還存在如下不足：樣本的選擇。由于我國市場經(jīng)濟(jì)起步的時間不長，很多公司的財務(wù)數(shù)據(jù)并不健全，因此，本文只選取了2005年至2007年23家ST上市公司，樣本選取不夠。我國對于財務(wù)危機的研究大多是對于公司被ST狀況的研究，而上市公司被ST既不是發(fā)生財務(wù)危機的充分條件，也不是發(fā)生財務(wù)危機的必要條件。財務(wù)指標(biāo)變量的局限性。本文只選取了19個財務(wù)指標(biāo)變量，但并未包括股權(quán)結(jié)構(gòu)、管理層信息、審計意見等非財務(wù)因素的影響，這樣對預(yù)測結(jié)果可能有一定影響。統(tǒng)計軟件的局限性。本文只是用Eviews作簡單回歸，沒有用其他軟件進(jìn)行深入分析。

參考文獻(xiàn)：

［1］陳靜：《上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實證分析》，《會計研究》1999年第4期。

［2］陳曉、陳治鴻：《中國上市公司的財務(wù)困境預(yù)測》，《中國會計與財務(wù)研究》2000年第24期。

［3］吳世農(nóng)、盧賢義：《我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2001年第13期。

［4］長城證券課題組：《上市公司財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng):理論研究與實證分析》，2002年第3期課題報告。

［5］姜秀華、任強、孫錚：《上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究》，《預(yù)測》2002年第3期。

［6］崔學(xué)剛、王立彥、許紅：《企業(yè)增長與財務(wù)危機關(guān)系研究》，《會計研究》2007年第12期。

［7］王琳、周心：《我國上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型的實證研究》，《重慶科技學(xué)院學(xué)報（社會科學(xué)版） 》2008年第6期。

［8］劉彥文：《上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型研究》，《大連理工大學(xué)博士學(xué)位論文》2009年。

篇2

[關(guān)鍵詞]上市公司　財務(wù)危機預(yù)警　指標(biāo)篩選　多層次

一、前言

隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，證券市場已成為影響我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。雖然近年來，我國上市公司的數(shù)量不斷增漲，規(guī)模也在不斷擴(kuò)大，但大多數(shù)上市公司都較普遍地存在企業(yè)經(jīng)營業(yè)績不佳和抗御風(fēng)險能力不強等問題。如何利用信息技術(shù)建立有效的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)來預(yù)防財務(wù)危機的到來，對企業(yè)、投資者和政府都具有重大的現(xiàn)實意義。財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)的選定對預(yù)警系統(tǒng)的運行速度及預(yù)測精度的影響較大，因此，本文將建立多層次篩選的方法去確定最敏感的指標(biāo)屬性，從而保證預(yù)警系統(tǒng)的實用性。

二、初選財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)

為了全面的反映企業(yè)的財務(wù)狀況，在進(jìn)行財務(wù)指標(biāo)初選時應(yīng)全面了解企業(yè)各方面的綜合情況，保證所選指標(biāo)能全面揭示企業(yè)的財務(wù)狀況和發(fā)展趨勢。本文借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究成果的基礎(chǔ)上，選取包括了企業(yè)償債能力、成長能力、盈利能力、營運能力和現(xiàn)金能力等方面的財務(wù)指標(biāo)，除此外，還選擇了包括審計報告類型、獨立董事比例等方面的非財務(wù)指標(biāo)，這樣能有效地結(jié)合了審計及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等信息構(gòu)建了綜合指標(biāo)體系，共選取43個指標(biāo)作為研究初始變量來構(gòu)建上市公司財務(wù)危機預(yù)警的指標(biāo)體系，其中包括財務(wù)指標(biāo)29個，非財務(wù)指標(biāo)14個。

三、多層次篩選財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)

本文先后采用統(tǒng)計學(xué)中的顯著性檢驗和粗糙集約簡等技術(shù)對預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行多層次地篩選。顯著性檢驗一種可根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷樣本總體的特征的統(tǒng)計方法，是用來反映差異的產(chǎn)生是真實的差異還是偶然的波動。顯著性檢驗包括參數(shù)檢驗和非參數(shù)檢驗，參數(shù)檢驗的方法是在總體分布已知的情況，推斷總體特征以及對兩個或多個總體參數(shù)進(jìn)行比較分析，而非參數(shù)檢驗的方法可在總體分布未知的情況，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)對總體的分布形式或特征進(jìn)行推斷。本文選取了相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建預(yù)警模型的指標(biāo)體系，由于模型的預(yù)警指標(biāo)較多（財務(wù)及非財務(wù)指標(biāo)共計43個），因此，應(yīng)對指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)的約簡，去掉存在較大相關(guān)性的指標(biāo)，這樣可方便信息的收集、整理和分析，提高模型的工作效率及預(yù)測精度。

首先，通過K-S檢驗對樣本指標(biāo)總體分布狀態(tài)進(jìn)行推斷，根據(jù)所樣本指標(biāo)是否為正態(tài)分布，分別再采用參數(shù)及非參數(shù)檢驗方法對43個預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行初步地篩選，剔除顯著性較差的指標(biāo)。

1.正態(tài)性分布檢驗

本文先對43個財務(wù)指標(biāo)及非財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)分布檢驗。根據(jù)其檢驗結(jié)果再確定指標(biāo)顯著性的檢驗方法。K統(tǒng)計量公式如下：

K=max（丨S(xi)-F(xi)丨）

本文利用SPSS統(tǒng)計分析軟件提供的K-S檢驗，對120家訓(xùn)練樣本上市公司2006年至2009年的43個財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)分布進(jìn)行檢驗。在a=0.05的顯著性水平下，X3（資產(chǎn)報酬率）、X4（總資產(chǎn)凈利潤率）、X14（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X15（流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X17（總資產(chǎn)增長率）、X18（凈利潤增長率）、X21（現(xiàn)金流量對流動債務(wù)比率）、X22（現(xiàn)金流量對債務(wù)總額比率）、X25（每股經(jīng)營現(xiàn)金流量）的K統(tǒng)計量的概率P值大于0.05。除以上9個指標(biāo)的樣本總體符合正態(tài)分布，將采用T獨立樣本檢驗的方法，其余35個指標(biāo)樣本總體不符合正態(tài)分布，將采用兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗顯著性差異。

2.兩獨立樣本的T檢驗

根據(jù)兩樣本均值差的T統(tǒng)計量，對X3（資產(chǎn)報酬率）、X4（總資產(chǎn)凈利潤率）、X14（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X15（流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X17（總資產(chǎn)增長率）、X18（凈利潤增長率）、X21（現(xiàn)金流量對流動債務(wù)比率）、X22（現(xiàn)金流量對債務(wù)總額比率）、X25（每股經(jīng)營現(xiàn)金流量）等9個預(yù)警指標(biāo)變量進(jìn)行獨立樣本T檢驗。在a=0.05的顯著水平下，X3（資產(chǎn)報酬率）、X14（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X17（總資產(chǎn)增長率）、X18（凈利潤增長率）、X21（現(xiàn)金流量對流動債務(wù)比率）、X22（現(xiàn)金流量對債務(wù)總額比率）、X25（每股經(jīng)營現(xiàn)金流量）這7個預(yù)警指標(biāo)變量通過了T檢驗的顯著性水平。X4（總資產(chǎn)凈利潤率）和X15（流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）由于概率值P都大于0.05，因此，該兩個變量未通過顯著性檢驗，應(yīng)該剔除。

3.兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗

兩種獨立樣本非參數(shù)檢驗的方法包括曼-惠特尼（Mann-Whitney）U檢驗和K-S檢驗等，借鑒前人此兩種檢驗方法后K-S檢驗效果是最好的最穩(wěn)定的。因此，本文選擇使用■D統(tǒng)計量的K-S檢驗方法。

非參數(shù)統(tǒng)計方法由于不假定特定的總體概率分布，盡量從數(shù)據(jù)本身獲取所需信息，有著廣泛的適用范圍。特別是在數(shù)據(jù)由于某種原因被污染，有著許多離群值（Outlier)，或者在分析定性數(shù)據(jù)時，非參數(shù)方法更具有天然的優(yōu)勢。因此，本文將對所有不符合正態(tài)分布的樣本指標(biāo)采用曼-惠特尼U檢驗方法進(jìn)行顯著性檢驗。

U統(tǒng)計量的計算公式為：

根據(jù)T檢驗和非參數(shù)U檢驗的結(jié)果可以得出被確定的預(yù)警指標(biāo)為X1（每股收益）、X3（資產(chǎn)報酬率）、X5（銷售凈利率）、X10（資產(chǎn)負(fù)債率）、X14（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X17（總資產(chǎn)增長率）、X18（凈利潤增長率）、X21（現(xiàn)金流量對流動債務(wù)比率）、X22（現(xiàn)金流量對債務(wù)總額比率）、X25（每股經(jīng)營現(xiàn)金流量）、K13（審計意見類型）等11個預(yù)警指標(biāo)。

最后，利用粗糙集簡約技術(shù)進(jìn)一步篩選財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)。粗糙集理論是用于處理不確定、不完全和不精確數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)計算理論，能有效地處理各種不確定信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含知識，揭示事物和實踐的內(nèi)在規(guī)律。粗糙集理論具有以下特點：不需要先驗知識、強大的數(shù)據(jù)分析功能和粗糙集與模糊集描述了不完備信息的兩個方面等。將粗糙集知識約簡技術(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合的方法，該方法的理論基礎(chǔ)就是采用粗糙集知識約簡技術(shù)先對訓(xùn)練樣本參數(shù)進(jìn)行知識提煉與約簡，再通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)判別與分類。由粗糙集優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)危機預(yù)警模型的原理得出，粗糙集優(yōu)化模型的數(shù)據(jù)判別過程主要包含以下兩步：

（1）樣本數(shù)據(jù)的知識約簡處理

在實際訓(xùn)練樣本中包含若干屬性，這些屬性并非都會對系統(tǒng)的判別與分類處理有影響，對于那些不會影響分類結(jié)果的屬性，則視其為冗余屬性，可以通過粗糙集的知識約簡技術(shù)對其進(jìn)行約簡處理，以提高系統(tǒng)的效率。因此，粗糙集優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)危機預(yù)警模型處理的第一步是對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行知識約簡處理。即將粗糙集的屬性約簡置為整個模型的前置裝置，負(fù)責(zé)對訓(xùn)練樣本的屬性進(jìn)行冗余消減的預(yù)處理。具體約簡步驟又分為離散化處理與冗余屬性的約簡兩步。

①離散化處理，為了使樣本屬性符合粗糙集約簡技術(shù)的要求，我們需要對樣本屬性進(jìn)行離散化處理。具體操作為：先采用Matlab的競爭性學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)工具箱中的提供的函數(shù)對樣本屬性進(jìn)行聚類操作；然后將決策表中的每個屬性的各個連續(xù)數(shù)值組成的賂量作為網(wǎng)絡(luò)的輸入；最后設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)，Number of meurons（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)元的個數(shù)）為3、Kohonen learning rate(Kohonen 學(xué)習(xí)率)取默認(rèn)數(shù)值0.01、Conscience Learning Rate（閾值學(xué)習(xí)率）取默認(rèn)值0.001。通過以上操作，我們可以得到訓(xùn)練樣本屬性的離散結(jié)果。

②冗余屬性的約簡，通過對訓(xùn)練樣本屬性的離散化處理，我們得到了所有樣本屬性的離散結(jié)果，將離散結(jié)果作為粗糙集約簡的輸入，即可對樣本屬性進(jìn)行冗余消減處理。在對冗余屬性的約簡處理時，本文采用的是粗糙集工程軟件Rosetta的RSESGeneticReducer遺傳運算規(guī)則對離散樣本屬性進(jìn)行冗余消減。標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)預(yù)警模型的輸入屬性為11個，粗糙集優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型屬性約簡后的輸入屬性為6個。

（2）約簡后數(shù)據(jù)的訓(xùn)練判決

粗糙集優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的前置裝置已經(jīng)對訓(xùn)練樣本屬性進(jìn)行了冗余消減，消減后的樣本屬性確定為6個。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為粗糙集優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練判決模塊，將約簡的6個樣本屬性作為輸入層的神經(jīng)元節(jié)點數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)仍采用原有的三層基本結(jié)構(gòu)，隱含層的神經(jīng)元節(jié)點數(shù)為11個，輸出層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)為1個。

通過多層次的指標(biāo)篩選后，確定最終預(yù)警指標(biāo)為X1（每股收益）、X10（資產(chǎn)負(fù)債率）、X14（總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率）、X17（總資產(chǎn)增長率）、X21（現(xiàn)金流量對流動債務(wù)比率）、K13（審計意見類型）等6個預(yù)警指標(biāo)。

四、總結(jié)

本文初步選擇43個財務(wù)及非財務(wù)指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo)，先后應(yīng)用正態(tài)性分布檢驗、兩獨立樣本的T檢驗、兩獨立樣本的非參數(shù)檢驗及粗糙集約簡等技術(shù)多層次剔除了多余的屬性。通過多層次地財務(wù)指標(biāo)篩選，最終確定6個敏感指標(biāo)用于財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)研究，既減少了系統(tǒng)的“噪聲”干擾，又提高系統(tǒng)的預(yù)測精度。

參考文獻(xiàn):

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篇3

【關(guān)鍵詞】財務(wù)危機預(yù)警研究 存在問題 改進(jìn)建議 上市公司

隨著競爭逐漸激烈，上市公司財務(wù)危機發(fā)生的頻率也越來越高，因此公司管理當(dāng)局、股東、債權(quán)人等相關(guān)者的利益受到很大損失，同時給其帶來了巨大的壓力。受我國市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展時間短的影響，我國財務(wù)預(yù)警相關(guān)研究的時間也較短，同時由于一些客觀環(huán)境的限制和約束，很多問題存在于我國上市公司財務(wù)預(yù)警研究中。所以，為了加強對上市公司財務(wù)危機的預(yù)警，必須強化這方面的研究。

一、我國上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究存在的問題

（一）公司治理結(jié)構(gòu)不健全，風(fēng)險意識缺乏

公司治理結(jié)構(gòu)的完善對企業(yè)有著重要的意義：首先，可以保障投資者的利益，防止其合法權(quán)益被企業(yè)的“內(nèi)部人”侵吞；其次，科學(xué)決策在企業(yè)中得到保證，效率得到。因為企業(yè)效率的提高是企業(yè)各方面的利益有效的保障。持股比例過于集中、所有者缺位和內(nèi)部控制不力等是目前我國公司治理結(jié)構(gòu)不健全的主要表現(xiàn)方面。對財務(wù)危機的不重視，風(fēng)險意識淡薄也基本上是公司治理結(jié)構(gòu)不健全造成的。

（二）證券市場不規(guī)范，破產(chǎn)機制不健全

我國的證券市場經(jīng)歷的時間還比較短，與之相關(guān)的破產(chǎn)機制更是不健全，具有笑話意味的是我國迄今為止尚無一家證券上市公司宣告破產(chǎn)，以致破產(chǎn)不能作為研究人員為財務(wù)危機標(biāo)準(zhǔn)的定義，并在此基礎(chǔ)上使用控制樣本建立財務(wù)預(yù)警模型。由于當(dāng)前“ST”制度執(zhí)法不夠嚴(yán)厲，加之它也不能夠很準(zhǔn)確地代表財務(wù)危機，因此如果以此為標(biāo)準(zhǔn)展開財務(wù)預(yù)警研究，勢必會影響其研究成果。

（三）預(yù)警指標(biāo)的選擇狹窄

建立財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)是指標(biāo)的選擇。現(xiàn)有的財務(wù)理論和實踐經(jīng)驗是目前研究者進(jìn)行研究的主要依據(jù)，同時已發(fā)生財務(wù)危機公司的實際情況也是參考，備選指標(biāo)組也是從一系列財務(wù)指標(biāo)中選擇的，最后相對顯著的指標(biāo)再通過統(tǒng)計檢驗篩選出。通過分析，還可以通過以下幾方面完善預(yù)警系統(tǒng)。第一，現(xiàn)有的財務(wù)指標(biāo)利用的是資產(chǎn)負(fù)責(zé)表和利潤表計算的，預(yù)警系統(tǒng)中利用的這個財務(wù)指標(biāo)是權(quán)責(zé)發(fā)生制下的，忽視了更為客觀的現(xiàn)金流量指標(biāo)，對企業(yè)的財務(wù)運行狀況沒有真實反應(yīng)。第二，現(xiàn)在的一些預(yù)警指標(biāo)主要針對財務(wù)指標(biāo)，忽視或者很少考慮非財務(wù)指標(biāo)。企業(yè)的財務(wù)管理水平以及其內(nèi)部的非財務(wù)性因素和外部的理財環(huán)境共同決定著一個企業(yè)是否發(fā)生財務(wù)危機，而預(yù)警系統(tǒng)的有效性也因這些局限性在一定程度上受到制約。

（四）預(yù)警模型缺乏實用性

樣本是財務(wù)指標(biāo)模型的基礎(chǔ)，因為財務(wù)指標(biāo)是對其的相關(guān)分析建立起來的，這樣樣本不同可能導(dǎo)致最終進(jìn)入預(yù)測模型的變量不同，那么巨大的差異存在于具有顯著預(yù)測能力的指標(biāo)便不足為奇。在許多方面有很大的差異存在于危機發(fā)生前的財務(wù)危機企業(yè)和非危機企業(yè)之間，但因為研究者在選擇樣本和變量時存在差異，因此最后得到不同的預(yù)測變量。模型使用者會因為預(yù)測模型種類繁多而感到困惑，使財務(wù)預(yù)測模型的應(yīng)用受到影響。并且，目前現(xiàn)狀是研究過多的關(guān)注于建模技術(shù)、模型預(yù)測精度，對模型的實用性考慮較少，過于重視形式，過重追求判定結(jié)果的正確率，反而忽視了實際解決危機的方案。

（五）排警措施不夠重視

排警措施是一個完整的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)必不可少的部分，目前企業(yè)需要的不僅是能夠預(yù)測危機，也需要真正建立起防范財務(wù)危機的預(yù)警系統(tǒng)，這個系統(tǒng)除了能夠發(fā)現(xiàn)企業(yè)潛在的危機，還能夠?qū)Ξa(chǎn)生危機的根源做出解釋,找到解決危機的方法，但是預(yù)測結(jié)果只是發(fā)現(xiàn)病癥，分析病癥, 解決問題的根本途徑還是癥下藥。

二、對改進(jìn)我國上市財務(wù)危機預(yù)警的建議

（一）加強理論研究

與西方發(fā)達(dá)國家相比,我國對財務(wù)危機預(yù)警的研究要晚一些，基礎(chǔ)也更差，因此“走出去”戰(zhàn)略是財務(wù)危機預(yù)警應(yīng)該實施的，我們借鑒、學(xué)習(xí)西方先進(jìn)的理論、研究成果，使他們用于我國，再結(jié)合我國的實際情況，逐漸探索出適合我國國情的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)。“引進(jìn)來”，總結(jié)發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗，更新理念，創(chuàng)新財務(wù)危機研究，使之能更加科學(xué)地指導(dǎo)預(yù)警研究。

（二）樹立風(fēng)險防范意識

財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)能夠得以成功建立并有效運行，企業(yè)具有風(fēng)險防范意識是前提。只有得到高度重視的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)才能真正發(fā)揮其效能，而不是作為虛設(shè)的系統(tǒng)。這對企業(yè)全體員工特別是管理層就有更高的更多的要求，起碼思想上要保持高度警惕，企業(yè)經(jīng)營過程中出現(xiàn)的問題和潛在的危機能夠隨時發(fā)現(xiàn)，并且及時采取措施有效消除。

（三）健全內(nèi)部控制制度，融合企業(yè)各項制度

為了保護(hù)經(jīng)濟(jì)主體的資產(chǎn)完整，必須建設(shè)內(nèi)部控制制度，會計資料真實、正確也是靠此來保證的，經(jīng)營效益的提高也依賴于此，相互聯(lián)系、相互制約的方法、程序和行為準(zhǔn)則必須在經(jīng)濟(jì)主體的內(nèi)部得以建立，來促進(jìn)經(jīng)營方針的貫徹實施。財務(wù)預(yù)警模型中的各種指標(biāo)、財務(wù)比率計算的真實性都與內(nèi)部控制制度是否建立健全有關(guān)。所以說，行之有效的內(nèi)部控制制度是建立財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的前提，但是必須把這些制度與企業(yè)的預(yù)警系統(tǒng)結(jié)合起來并且可以得到一貫執(zhí)行，以發(fā)揮其最大的協(xié)同作用。

（四）量化分析與非量化分析相結(jié)合

指標(biāo)的客觀性和準(zhǔn)確性是靠量化分析來確保的，但是傳統(tǒng)的定性分析絕不能被取代，因為不同的企業(yè)條件有差異、評價標(biāo)準(zhǔn)的主觀性及數(shù)據(jù)獲取難度與成本會限制指標(biāo)的客觀性與準(zhǔn)確性。當(dāng)股價驟跌,總資產(chǎn)和收益急劇下降，股利大幅度削減等情況出現(xiàn)時就需要比量化分析更為可靠、靈敏和有效的非量化分析。競爭在不斷加劇，投資規(guī)模也不斷擴(kuò)張，與之相應(yīng)的企業(yè)面臨的風(fēng)險和危機與日俱增，計算一些比率，對比一些指標(biāo)已經(jīng)不是預(yù)警功能單純能夠?qū)崿F(xiàn)的，系統(tǒng)的方法庫和模型庫必須隨之創(chuàng)建，現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)也應(yīng)該被應(yīng)用其中，比如現(xiàn)代計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)、數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及管理學(xué)、財務(wù)學(xué)、運籌學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、模型論和各種優(yōu)化技術(shù)，同時必須加強定量分析和定性分析方法相結(jié)合的綜合應(yīng)用。

（五）拓寬預(yù)警模型變量選擇范圍

預(yù)警變量需要重新設(shè)計考慮，現(xiàn)金流量方面的指標(biāo)也要被合理引入，對現(xiàn)金流入、流出要加強監(jiān)測分析。另外，非財務(wù)因素等一些非財務(wù)指標(biāo)是應(yīng)該考慮的，比如來自宏觀和微觀角度的、股權(quán)的集中程度、審計意見結(jié)果、產(chǎn)業(yè)相對比率，這樣可以有效彌補很多滯后性的缺陷，比如其數(shù)據(jù)太依賴于會計報表的財務(wù)指標(biāo)，擴(kuò)大了預(yù)警系統(tǒng)的涵蓋范圍，增強預(yù)警能力。

（六）建立預(yù)警對策庫

將警源監(jiān)控、警情播報到輔助排警等一系列功能進(jìn)行整合，就是現(xiàn)代財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，建立一個執(zhí)行預(yù)警、排警功能的管理子系統(tǒng),將它從傳統(tǒng)預(yù)警的會計附屬功能中獨立出來。應(yīng)急排警對策集合是在各種風(fēng)險條件下的事先準(zhǔn)備好的預(yù)警對策庫，能夠自動地采用相應(yīng)排警對策根據(jù)預(yù)警信息性質(zhì)、類型和警報的程度發(fā)出風(fēng)險預(yù)報當(dāng)預(yù)警信息系統(tǒng)發(fā)揮作用時。為了使企業(yè)能夠按照提示，去尋求實際的、更實用、有效的方案，思路性、提示性的對策應(yīng)該是預(yù)警對策庫中所有的。

（七）根據(jù)實際情況完善財務(wù)預(yù)警模型

現(xiàn)有的預(yù)警模型存在一定的局限性，因為都是國外學(xué)者依據(jù)本國公司的資料統(tǒng)計得出的，盡管在許多國家也具有一定的效用。現(xiàn)代市場上統(tǒng)計軟件的功能日益增強，對其的開發(fā)與會計資料庫也逐步建立，我們根據(jù)國外已有研究成果，再結(jié)合我國現(xiàn)代企業(yè)的特點，進(jìn)行融合創(chuàng)新，建立一種預(yù)警模型，使之更適用于本公司或本行業(yè)的財務(wù)預(yù)警模型，并隨時根據(jù)實際情況進(jìn)行改進(jìn)，隨時關(guān)注評價指標(biāo)，企業(yè)可能遇到的各種風(fēng)險才能準(zhǔn)確及時地在企業(yè)的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)中得以顯示，財務(wù)危機才能更好的得以防范。綜上所述，風(fēng)險防范和控制需要依賴于財務(wù)危機預(yù)警，它為企業(yè)經(jīng)營提供了一種行之有效的方法。財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)在我國沒有很好的發(fā)揮作用是由于受到多種現(xiàn)實條件的限制，這一領(lǐng)域的研究還有待國內(nèi)的學(xué)者做出更大的努力。

參考文獻(xiàn)

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篇4

Abstract：Constructingfinancialcrisispre-warningsystemisthenecessitytothedevelopmentofcapitalmarketinChina.Thispaperanalyzesthepossibilityofconstructingfinancialcrisispre-warningsystemofthelistedcompaniesfromthreeaspects,theory，economicsandtechnology,andworksoutthenewthoughtandbasicframeworkofconstructingfinancialcrisispre-warningsystemsoastopreventandresolvethefinancialcrisisofthelistedcompanies.

關(guān)鍵詞：上市公司財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)

KeyWord：ListedcompanyFinancialcrisisPre-warningsystem

隨著經(jīng)濟(jì)一體化，經(jīng)營全球化的發(fā)展，企業(yè)的生存發(fā)展環(huán)境發(fā)生了很大變化，面臨著很大的風(fēng)險性和復(fù)雜性。作為企業(yè)改革先鋒的上市公司，同樣存在著潛在的危機。一旦財務(wù)危機無法化解，就會被戴上“ST”的帽子，以失敗告終。為了有效化解財務(wù)危機，亟待建立適合我國上市公司的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)。

1財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)

財務(wù)危機是企業(yè)喪失償還到期債務(wù)的能力。財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)正是為化解上市公司財務(wù)危機而建立起來的一種機制，財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)還沒有公認(rèn)的定義，筆者在分析預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)成要素的基礎(chǔ)上，將其定義為：財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)是企業(yè)專門組織根據(jù)財務(wù)管理學(xué)、風(fēng)險管理和統(tǒng)計學(xué)的相關(guān)理論，以企業(yè)的財務(wù)報表、經(jīng)營計劃、相關(guān)經(jīng)營資料以及所收集的外部資料為依據(jù)，采用定性和定量的分析方法，建立預(yù)警分析機制，將企業(yè)所面臨的經(jīng)營波動情況和危險情況預(yù)先告知企業(yè)經(jīng)營者和其他利益相關(guān)方,并分析企業(yè)發(fā)生經(jīng)營非正常波動或財務(wù)危機的原因,挖掘企業(yè)財務(wù)運營體系中所隱藏的問題，以督促企業(yè)管理部門提前采取防范或預(yù)防措施,為管理部門提供決策和風(fēng)險控制依據(jù)的組織手段和分析系統(tǒng)。簡單的說，它是企業(yè)專門組織預(yù)警-報警-排警的有機管理過程體系。

2構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的重要性

從理論上看，上市公司財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建是我國企業(yè)管理與控制理論的豐富和發(fā)展。本文所構(gòu)建的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)是基于我國上市公司相關(guān)理論和經(jīng)濟(jì)技術(shù)特點上的，為上市公司財務(wù)危機警兆的理論研究提供新思路，從而建立一套發(fā)現(xiàn)警兆-確認(rèn)警情-排警對策（預(yù)警-報警-排警）的邏輯機理，為我國上市公司提供一種危機預(yù)警管理新模式，在預(yù)防和化解危機，提高企業(yè)危機預(yù)警管理水平方面發(fā)揮作用。

從實踐上看，對于上市公司來說，借助財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)，公司管理層能夠及時發(fā)現(xiàn)公司財務(wù)狀況的惡化，以及造成公司財務(wù)狀況惡化的原因，從而能夠及時地、有針對性的調(diào)整公司的經(jīng)營策略，扭轉(zhuǎn)公司經(jīng)營狀況惡化的勢頭，以避免淪為“ST”“PT”的行列。另外公司越早獲得危機信號，越可以減少其在會計、審計、律師等方面所支付的費用。同時，有利于證監(jiān)部門加強財務(wù)監(jiān)督管理，以提高上市公司的經(jīng)濟(jì)效益。

3構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的可行性

3.1理論依據(jù)

我國20世紀(jì)80年代初有了經(jīng)濟(jì)預(yù)警的概念，承認(rèn)經(jīng)濟(jì)的波動性和周期性。企業(yè)預(yù)警理論主要包括危機管理理論、策略震撼理論、企業(yè)逆境管理理論以及企業(yè)診斷理論。這就為財務(wù)預(yù)警理論的發(fā)展和成熟提供了理論基礎(chǔ)。財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)是基于上市公司財務(wù)運作的全過程，不斷成熟的財務(wù)管理學(xué)理論則成為其基礎(chǔ)；財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警分析是對大量原始信息和數(shù)據(jù)的處理，日益發(fā)展完善的信息傳遞理論和統(tǒng)計學(xué)為其提供了理論基礎(chǔ)；財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)中的危機管理不僅是對危機全過程的監(jiān)測和控制，而且是對風(fēng)險的處理，那么現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)周期理論和風(fēng)險管理理論則為其提供了依據(jù)。另外，證監(jiān)部門于2001年11月《虧損上市公司暫停上市和終止上市實施辦法（修訂）》，表明我國證券市場退市機制不斷健全和完善。證券市場的退市機制是實現(xiàn)上市公司優(yōu)勝劣汰的重要途徑，增強上市公司的風(fēng)險防范意識，提高上市公司的質(zhì)量，引導(dǎo)證券市場朝良性方向發(fā)展。

3.2經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)

財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)是在危機前建立的，這個時候上市公司的財務(wù)狀況良好，財力雄厚，完全可以滿足構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的所有資金需求。同時，財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)建立起來以后，為公司解決財務(wù)危機提供了有效分析手段和控制對策，使上市公司不至于破產(chǎn)，更甚是能及時發(fā)現(xiàn)風(fēng)險，保證了公司經(jīng)濟(jì)效益的實現(xiàn)，可以彌補構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的全部支出，實現(xiàn)風(fēng)險收益，即危機管理支出小于危機管理所帶來的收益。

3.3技術(shù)支撐

上市公司的財務(wù)資料相對容易搜集，財務(wù)數(shù)據(jù)趨于規(guī)范財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)以財務(wù)報表及其他相關(guān)的財務(wù)信息與非財務(wù)信息為依據(jù)，在建立財務(wù)預(yù)警模型和進(jìn)行預(yù)警分析時，要運用大量的財務(wù)資料。大部分上市公司已經(jīng)能夠按照市場經(jīng)濟(jì)的基本規(guī)則進(jìn)入市場，完成了現(xiàn)代企業(yè)制度的建設(shè)，產(chǎn)權(quán)明晰，管理規(guī)范、科學(xué)，財務(wù)披露制度較為健全。同時，又處于公開的市場監(jiān)管之下，各種操作行為較為規(guī)范。同時，監(jiān)管部門監(jiān)管力度的加大，將進(jìn)一步抑制會計造假者的造假動機，提高財務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量，從而更加有利于財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的順利運行。

4構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的新思路

財務(wù)危機有潛伏、發(fā)作、惡化三個階段，在各個階段應(yīng)該有相應(yīng)的管理對策，這一系列的對策就構(gòu)成了本文財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的基本框架。

財務(wù)危機的潛伏時期，上市公司處在一個多變的環(huán)境之中，公司的市場狀況、產(chǎn)品的升級換代速度、關(guān)聯(lián)企業(yè)的供貨和資金償付能力、競爭對手的價格政策變動、金融市場的波動、利率和外匯市場的變化、銀行信用和利率政策的改變等等，都會對企業(yè)的財務(wù)狀況、籌資能力、資金調(diào)度能力和償債能力等產(chǎn)生巨大的影響。為了及時準(zhǔn)確的識別財務(wù)危機，就需要有一個專門組織對企業(yè)內(nèi)外的財務(wù)信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行全面收集和有效傳遞，為預(yù)警分析機制提供信息數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，這就構(gòu)成了財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的信息處理機制。

財務(wù)危機的發(fā)作時期，在證監(jiān)部門的財務(wù)監(jiān)督下，上市公司為保證經(jīng)濟(jì)效益的實現(xiàn)，就必須對收集的內(nèi)外財務(wù)信息和數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇能夠明顯反映公司財務(wù)狀況特征的指標(biāo)體系，不僅要有財務(wù)指標(biāo)，而且要引入非財務(wù)指標(biāo)，如行業(yè)、企業(yè)規(guī)模、管理水平等，以全面反映公司財務(wù)狀況，然后用收集的數(shù)據(jù)和選定的指標(biāo)，通過現(xiàn)代建模方法（如主成分法，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法）構(gòu)建預(yù)警分析模型，以準(zhǔn)確判斷財務(wù)危機是否已經(jīng)產(chǎn)生，將此分析結(jié)果及時反饋給企業(yè)管理者，便于其迅速采取對策。指標(biāo)分析和模型分析構(gòu)成了財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警分析機制。

財務(wù)危機的惡化時期，財務(wù)危機已經(jīng)存在，如果不能及時控制或有效化解，上市公司將面臨生死存亡的境地。為了化解危機，公司管理層就要立即啟動財務(wù)危機處理小組，迅速分析財務(wù)危機產(chǎn)生的原因，及時采取有效的管理措施，以恢復(fù)公司正常經(jīng)營。由于財務(wù)危機有突發(fā)性，要求公司管理層要有強烈的危機意識。

任何一項管理活動都離不開管理者，上市公司財務(wù)危機預(yù)警管理也不例外，要有一個專門組織為預(yù)警管理服務(wù)。構(gòu)建了以財務(wù)危機發(fā)展階段為基礎(chǔ)的預(yù)警-報警-排警的財務(wù)危機預(yù)警過程機理，還需要有實施財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的組織機制，它包含了組織體系和組織過程。組織體系就是構(gòu)建一個專門為危機預(yù)警管理服務(wù)的組織；組織過程則是在危機預(yù)警系統(tǒng)實施中的預(yù)警-報警-排警邏輯過程。

此財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)是以專門組織為保證，依次執(zhí)行預(yù)警-報警-排警三項活動，與前面的研究相比，克服了將組織機制、信息處理機制、預(yù)警分析機制、危機管理機制并列的不足，使預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更為合理，為財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng)的實施提供了新思路。

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篇5

摘 要：隨著經(jīng)濟(jì)日益發(fā)展，市場競爭日趨激烈，完善的財務(wù)危機預(yù)警體系是房地產(chǎn)上市公司在激烈的市場競爭中處于不敗的必要保障。但我國財務(wù)危機預(yù)警體系研究起步較晚，至今尚未形成完整的財務(wù)危機預(yù)警體系。我國房地產(chǎn)上市公司主要采用定量分析法來進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，從我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警體系的現(xiàn)狀出發(fā)，指出僅采用定量分析法來預(yù)測公司財務(wù)風(fēng)險的局限性，提出引入非財務(wù)指標(biāo)因素及改進(jìn)財務(wù)預(yù)警模型兩點建議來完善我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警體系，旨在加強我國房地產(chǎn)上市公司防范財務(wù)風(fēng)險的能力。

關(guān)鍵詞：上市公司；財務(wù)危機；預(yù)警體系

一、引言

隨著全球化的發(fā)展，市場競爭日益激烈，由財務(wù)失敗而導(dǎo)致的破產(chǎn)公司越來越多，2009年的金融危機更是把破產(chǎn)風(fēng)潮推向頂端。因此，建立完善的財務(wù)危機預(yù)警體系十分必要。

財務(wù)危機預(yù)警的研究國內(nèi)外已經(jīng)有了一些優(yōu)秀的研究成果。國外學(xué)者Fitzpatrick于1931年以19家公司作為樣本，利用單一財務(wù)比率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)凈利潤/股東權(quán)益和股東權(quán)益/負(fù)債兩個比率的判別能力最高。Beaver于1968年選擇79家經(jīng)營失敗和未失敗的公司，選用30個財務(wù)比率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)債務(wù)保障率、資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、資金安全率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、流動資金周轉(zhuǎn)率等比率判別力較高。但是，這些單一變量模型不能反映各財務(wù)比率之間的相互影響。Altman于1968年提出了Z模型。其多元線性判定模型為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5，其中判別變量分別為營運資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前收益/總資產(chǎn)、股票市值/債務(wù)的賬面價值、銷售收入/總資產(chǎn)。由于公司規(guī)模、行業(yè)、地域等諸多差異，使Z值并不具有橫向可比性。再者，模型中一些數(shù)據(jù)的收集十分困難。Olson于1980年將邏輯回歸方法引入財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域，提出了logistic回歸分析模型，此模型收集信息和計算過程較為復(fù)雜，不易掌握。Tam于1991年采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)警研究，提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，但是模型很抽象，且不同樣本模型其隱藏要素個數(shù)會有所不同，影響比較的客觀性。

國內(nèi)學(xué)者杜蘭英，王海波于2006年提出長期財務(wù)預(yù)警模型由獲利能力、償債能力、經(jīng)濟(jì)效率和發(fā)展?jié)摿λ膫€模塊組成，從公司財務(wù)評價，經(jīng)營管理水平和發(fā)展?jié)摿θ矫鎸ω攧?wù)危機進(jìn)行監(jiān)測。但是過于依賴定量指標(biāo)，沒有考慮定性因素對財務(wù)危機的影響。柏麗于2008年提出經(jīng)營風(fēng)險引起財務(wù)風(fēng)險，應(yīng)因采取適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險策略，并制定相應(yīng)切實可行的風(fēng)險管理策略來降低危害。可是，財務(wù)風(fēng)險總會受到特定歷史時期各種相關(guān)因素的影響，比如政策風(fēng)險、自然風(fēng)險等，經(jīng)營風(fēng)險只是影響因素之一。趙彬于2009年提出非財務(wù)指標(biāo)往往先于財務(wù)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)問題，在財務(wù)危機預(yù)警體系中占有重要角色。雖開始關(guān)注非財務(wù)指標(biāo)和定性指標(biāo)，但是只引入了國家宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)政策的研究，沒有注重上市公司的微觀經(jīng)營環(huán)境。

二、財務(wù)危機預(yù)警體系的理論研究

財務(wù)危機是指財務(wù)陷入困境，是公司風(fēng)險貨幣化的集中表現(xiàn)，是一種復(fù)合性風(fēng)險概念。公司的財務(wù)風(fēng)險按其在經(jīng)營中的表現(xiàn)不同，可以分為狹義財務(wù)風(fēng)險和廣義財務(wù)風(fēng)險。

狹義財務(wù)風(fēng)險，通常也稱為籌資風(fēng)險，是指公司因借入資金而增加的喪失償債能力或減少公司利潤的可能性。

廣義財務(wù)風(fēng)險是指公司在運行過程中籌資、投資、資金收回、收益分配等各個環(huán)節(jié)產(chǎn)生的風(fēng)險。財務(wù)風(fēng)險是個綜合性極強的概念。首先，它涉及到公司資金運動的各個環(huán)節(jié)、公司內(nèi)部的各個方面以及公司環(huán)境中的各個因素。其次，公司的其它風(fēng)險，如經(jīng)營風(fēng)險、政策風(fēng)險、自然風(fēng)險等，對公司的影響最終也會通過財務(wù)成果來反映。由此可知，財務(wù)風(fēng)險是財務(wù)活動和經(jīng)營活動過程中各種不確定性的綜合反映，是公司風(fēng)險貨幣化的集中體現(xiàn)。

財務(wù)危機預(yù)警是指依據(jù)公司財務(wù)報表及相關(guān)經(jīng)營資料，運用科學(xué)的方法，對公司財務(wù)系統(tǒng)和財務(wù)活動中存在的問題進(jìn)行分析和診斷，及時發(fā)現(xiàn)公司的潛在危機，進(jìn)而提出解決措施。

三、我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警體系現(xiàn)狀及問題

我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警的現(xiàn)狀表現(xiàn)在以下四方面：

（一）主要采用定量分析法進(jìn)行預(yù)警分析

我國有些房地產(chǎn)上市公司對其相關(guān)財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析來預(yù)測財務(wù)風(fēng)險，比如，凈利潤率、資產(chǎn)負(fù)債率、股利增長率、凈資產(chǎn)收益率等。有些公司通過選取一些財務(wù)指標(biāo)作為預(yù)測變量，沿用國外的預(yù)警模型來進(jìn)行預(yù)警分析，Z模型使用較為普遍。

（二）預(yù)測變量的選擇及相關(guān)關(guān)系的確立依據(jù)不充分

我國財務(wù)危機模型的研究是在借鑒國外的實證性研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行的。但是公司樣本的選擇并不完全適合我國上市公司。首先，我國上市公司的退市機制剛建立，上市公司有關(guān)破產(chǎn)機制不健全，迄今為止尚無一家上市公司宣告破產(chǎn)，以至研究人員無法以破產(chǎn)為財務(wù)危機標(biāo)準(zhǔn)來建立財務(wù)危機預(yù)警模型，通過選取ST公司來代替。ST公司是指連續(xù)虧損兩年的上市公司，這都是根據(jù)上市公司的虧損狀況而定的，虧損并不意味著就公司就陷入了財務(wù)困境。因此，模型中預(yù)測變量的選擇是否與公司持續(xù)經(jīng)營相關(guān)，依據(jù)不充分。

（三）預(yù)測變量數(shù)據(jù)缺乏準(zhǔn)確性

隨著所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)的分離，投資者和經(jīng)營者信息不對稱。經(jīng)營者在信息編報方面權(quán)利過大，而且現(xiàn)行獨立審計機制和監(jiān)督機制難以保證上市公司的財務(wù)信息質(zhì)量，這會影響模型預(yù)測的準(zhǔn)確性。再者，許多模型中變量數(shù)據(jù)收集十分困難，例如，“Z-模型”中需要的股東權(quán)益的市場價值，其包含資產(chǎn)負(fù)債表中已經(jīng)存在的所有者權(quán)益，同時還包括市場對上市公司未來盈利能力和市場價值的估計，對于一個發(fā)展前景好的公司，其權(quán)益市場價值通常會高于其賬面的所有者權(quán)益價值，二者不存在簡單的算術(shù)關(guān)系。因此，這些都使得模型的準(zhǔn)確性大打折扣。

（四）對非財務(wù)指標(biāo)因素重視不夠

公司進(jìn)行財務(wù)預(yù)警分析時，往往忽視了非財務(wù)指標(biāo)的作用。財務(wù)指標(biāo)面向過去，非財務(wù)指標(biāo)往往面向未來，非財物指標(biāo)是公司未來財務(wù)危機較好的指示器，不容忽視。對非財務(wù)指標(biāo)這一定性因素進(jìn)行改善，將有助于改善公司的財務(wù)業(yè)績，增強公司抵御風(fēng)險和財務(wù)危機的能力。

四、完善我國房地產(chǎn)上市公司財務(wù)危機預(yù)警體系建議

（一）重視非財務(wù)指標(biāo)的作用

房地產(chǎn)上市公司陷入財務(wù)危機是一個逐步惡化的過程。從一定意義上說，如果房地產(chǎn)公司的可持續(xù)發(fā)展能力長期處于虛弱狀態(tài)，將會導(dǎo)致財務(wù)危機的出現(xiàn)。因此，本文提出將房產(chǎn)上市公司的可持續(xù)發(fā)展能力這一非財務(wù)指標(biāo)因素納入財務(wù)危機預(yù)警體系研究。影響房產(chǎn)上市公司可持續(xù)發(fā)展水平及能力高低的因素很多，本文認(rèn)為，房地產(chǎn)上市公司應(yīng)對以下因素進(jìn)行考察：

1、房地產(chǎn)上市公司的發(fā)展戰(zhàn)略

發(fā)展戰(zhàn)略是房地產(chǎn)上市公司的發(fā)展遠(yuǎn)景，是塑造公司核心競爭能力實現(xiàn)其持續(xù)發(fā)展的謀略。因此，房地產(chǎn)上市公司應(yīng)制定適當(dāng)?shù)陌l(fā)展戰(zhàn)略，其各種短期、中期、長期發(fā)展戰(zhàn)略的制定要從公司全局出發(fā)，實事求是，高瞻遠(yuǎn)矚，確保發(fā)展方向正確、目標(biāo)明確、靈活運用規(guī)模化和差別化原則、充分利用各種資源、戰(zhàn)略措施的制定貼近實際而又靈活機動。目前，我國房地產(chǎn)上市公司的資源利用并不充分，外部資源利用太少，融資渠道太窄，這也就說明應(yīng)該制定正確的發(fā)展戰(zhàn)略，拓寬融資渠道，廣開源路。

2、房地產(chǎn)上市公司的制度環(huán)境

制度是房地產(chǎn)上市公司良性運作和可持續(xù)發(fā)展的保障機制。公司可持續(xù)發(fā)展客觀上要求一種制度可持續(xù)發(fā)展，而公司治理就是一種制度安排，那么公司治理體系越完善就越能保障公司制度的持續(xù)發(fā)展。因此，我國房地產(chǎn)上市公司應(yīng)該要不斷完善公司治理結(jié)構(gòu)，可從以下方面進(jìn)行完善：第一，分散股權(quán)，改善股權(quán)結(jié)構(gòu)，積極推進(jìn)產(chǎn)權(quán)改革。在一般的競爭行業(yè)，可通過出讓國家股、國有法人股或者資產(chǎn)重組等方式，同時制訂外資公司收購上市公司股權(quán)的管理辦法，并加以完善。第二，規(guī)范董事會，建立和健全董事提名和任免機制，股東對董事的任免起決定作用。分設(shè)董事長與總經(jīng)理職位。第三，提高監(jiān)事會的獨立性，強化監(jiān)事會的監(jiān)督力度。第四，設(shè)立獨立的薪酬委員會，保持薪酬委員會與受益人之間的獨立性，防止各方串通勾結(jié)。

3、房地產(chǎn)上市公司的人力資源狀況

知識經(jīng)濟(jì)時代，社會經(jīng)濟(jì)活動的一切競爭，歸根到底是人力資源特別是人才的競爭。人力資源越優(yōu)越，公司的綜合能力就越強。房地產(chǎn)上市公司的人力資源狀況包括全體員工的文化水平、道德水平、技術(shù)技能、組織紀(jì)律性等綜合情況。因此，公司必須重視對人才的培養(yǎng)，通過各種適合自身發(fā)展所需要的培訓(xùn)途徑來傳導(dǎo)公司文化、提高人才素質(zhì)，促進(jìn)公司優(yōu)勢人力資源的形成。公司人力資源管理應(yīng)注重變革管理和人性管理，采取前瞻態(tài)度，注重人員的貯備、使用和提高，只有這樣才能吸引、保留和激勵人才，促進(jìn)公司的可持續(xù)發(fā)展。i

（二）完善財務(wù)危機預(yù)警模型

在建立財務(wù)指標(biāo)預(yù)警模型時，應(yīng)考慮由于不同年度上市公司所處環(huán)境的差異，公司各項財務(wù)指標(biāo)是否受到與時間跨度有關(guān)因素的影響，如宏觀經(jīng)濟(jì)形勢、經(jīng)濟(jì)周期等，并加以必要的處理。

在預(yù)測變量數(shù)據(jù)的使用方面，嘗試?yán)弥袌髷?shù)據(jù)，建立中報預(yù)測模型，努力使研究結(jié)果提高公司財務(wù)預(yù)測的及時性，并檢驗我國上市公司中報信息的質(zhì)量，確保模型數(shù)據(jù)的真實性。

隨著統(tǒng)計軟件的日益完善和計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的不斷發(fā)展，研究者應(yīng)該結(jié)合我國上市公司的實際情況，不斷建立更多、更先進(jìn)的財務(wù)預(yù)測模型。（作者單位：湘潭大學(xué)）

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篇6

【關(guān)鍵詞】財務(wù)危機；logistic回歸模型；財務(wù)預(yù)警

一、引言

隨著我國市場經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展和完善，企業(yè)之間的競爭也越來越激烈，市場的復(fù)雜性和不可預(yù)見性使得企業(yè)一旦經(jīng)營不善，就有可能陷入財務(wù)困境之中。從上世紀(jì)90年代開始，世界經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了許多意外的復(fù)雜情況，企業(yè)由于財務(wù)危機而破產(chǎn)的例子屢見不鮮。2008年的金融危機席卷了全球，讓為數(shù)不少的企業(yè)陷入了財務(wù)危機甚至面臨著破產(chǎn)。

財務(wù)危機(financial crisis)又稱財務(wù)困境(financial distress)，學(xué)術(shù)界對該術(shù)語有著許多不同的見解。Altman（1990）綜合了學(xué)術(shù)界的觀點，認(rèn)為財務(wù)危機為經(jīng)營失敗（failure）、無償付能力(insolvency)、違約(default)、破產(chǎn)(bankruptcy)四種情形。在國外的許多研究中，為了將財務(wù)危機盡可能有效的量化和客觀化，一般是以破產(chǎn)作為標(biāo)準(zhǔn)而展開的。而在我國，財務(wù)危機研究多以上市公司中的“ST”公司為對象展開。因為我國的證券市場上市公司破產(chǎn)的案例是極少數(shù)的，以破產(chǎn)為標(biāo)準(zhǔn)作為研究對象是不太現(xiàn)實的。2002年《上海證券交易所股票上市交易規(guī)則》和《深圳證券交易所上市規(guī)則》中規(guī)定：“上市公司出現(xiàn)財務(wù)狀況和其他狀況異常，導(dǎo)致投資者難于判斷公司前景，權(quán)益可能受損害的。本所對公司股票交易實行特別處理，在股票簡稱前冠以‘ST’字樣，以區(qū)別于其他股票”，并且詳細(xì)說明財務(wù)狀況和其他狀況異常的具體情況。所以本文將滬、深兩交易所A股市場中因“財務(wù)狀況異常”而被特別處理（ST）的上市公司，作為財務(wù)危機公司的界定標(biāo)準(zhǔn)。

在我國證券市場上，由于連續(xù)虧損出現(xiàn)財務(wù)危機而被ST的上市公司，不僅給投資者帶來巨大的損失，也給公司以后生產(chǎn)經(jīng)營帶來巨大壓力。事實表明，企業(yè)通常是一個漸進(jìn)發(fā)展的過程，逐步的陷入財務(wù)危機之中的，通常都是有預(yù)兆的且可預(yù)測到的。如果投資人和債權(quán)人能借助一定的科學(xué)方法和相對準(zhǔn)確的預(yù)警模型對財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測，就能為他們的投資決策提供理論和方法支持。所以基于此，本文的目的在于為企業(yè)、投資者、債權(quán)人提供了一個簡單而有效的財務(wù)預(yù)警模型。

本文財務(wù)預(yù)警的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫（Csmar），以我國A股市場2009年因財務(wù)原因新被ST的43家上市公司以及與其行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模相當(dāng)?shù)?3家非ST的上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行差異T檢驗選出預(yù)警指標(biāo)變量，并據(jù)預(yù)警指標(biāo)變量基于Logistic回歸分析的方法，構(gòu)建了財務(wù)預(yù)警的模型，得出回判的正確率是較高的。最后為了進(jìn)一步檢驗?zāi)Ｐ偷念A(yù)測能力，從A股市場中隨機抽取200家上市公司（不包括已在模型中使用的上市公司）2004-2008年連續(xù)五年的財務(wù)數(shù)據(jù)代入預(yù)警模型進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果可以看到模型的預(yù)警能力是很高的，回判率達(dá)到近87%，結(jié)果比較令人滿意。

二、文獻(xiàn)回顧

20世紀(jì)30年代，國外學(xué)者就已經(jīng)開始對財務(wù)困境預(yù)警模型進(jìn)行研究。運用于財務(wù)危機預(yù)測的基本方法分為定性分析法和定量分析法。定性分析方法主要是依靠人的主觀判斷進(jìn)行財務(wù)預(yù)警分析的方法。定量分析方法比較有代表性的預(yù)警模型有單變量預(yù)警模型、多變量預(yù)警模型。該種方法是根據(jù)企業(yè)的財務(wù)資料，運用一定的數(shù)學(xué)模型或者數(shù)理統(tǒng)計方法，對各種財務(wù)資料進(jìn)行加工處理分析，建立起一種模型反映企業(yè)財務(wù)狀況。從研究的發(fā)展歷程來看，各學(xué)者利用相應(yīng)的財務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)，在指標(biāo)選擇和模型的構(gòu)建等方面，對財務(wù)預(yù)警進(jìn)行一系列研究，主要分為三部分：

（1）單變量模型：即運用具有代表性的單一變量財務(wù)指標(biāo)來預(yù)測財務(wù)危機的模型。1966年美國Beaver提出了單變量判定模型，但模型存在很大的缺陷，即該模型采用不同的財務(wù)指標(biāo)對同一企業(yè)進(jìn)行預(yù)測時，往往會得出相悖的預(yù)測結(jié)果，因此無法得到正確的預(yù)測結(jié)論，當(dāng)然也引來了其他學(xué)者的不少的批評。國內(nèi)學(xué)者陳靜（1999）才首次采用了單變量分析和判別分析，以1998年深滬上市的27家ST公司和27家非ST公司為樣本，使用了1995-1997年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)，對財務(wù)危機預(yù)警模型進(jìn)行了實證檢驗。

（2）多變量模型：即運用多個指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，得出預(yù)警模型。多變量預(yù)警模型以美國Altman教授的研究最具有代表性。Altman利用多元判別分析法對1945-1965年間美國33家破產(chǎn)企業(yè)和33家正常經(jīng)營企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行了研究。他在經(jīng)過大量的實證考察和分析的基礎(chǔ)上，從最初的22個財務(wù)比率指標(biāo)中選擇了5個，進(jìn)行加權(quán)匯總來對企業(yè)的財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測，準(zhǔn)確程度達(dá)95%左右，其研究結(jié)論形成了著名的Z值模型。而我國對企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警的研究起步比較晚。1980年之后我國學(xué)者才陸陸續(xù)續(xù)對企業(yè)財務(wù)困境進(jìn)行預(yù)測研究。1986年吳世農(nóng)、黃世忠曾在《企業(yè)破產(chǎn)的分析指標(biāo)和預(yù)警模型》中介紹企業(yè)破產(chǎn)的財務(wù)分析指標(biāo)及其預(yù)測模型。但在相當(dāng)長的時間里，關(guān)于財務(wù)危機預(yù)警模型的實證研究基本上是空白的，而且我國大部分的學(xué)者對財務(wù)預(yù)警的研究是處于模仿階段的。直至1996年周首華、楊濟(jì)華、王平對Altman教授Z值模型進(jìn)行了修正，充分考慮到現(xiàn)金流量的因素，建立了財務(wù)危機預(yù)測的新模型。該模型通過檢驗，其準(zhǔn)確率高達(dá)近70%，這是我國學(xué)者首次提出的財務(wù)危機預(yù)測模型。

（3）多元條件概率模型：主要是尋求觀察對象的條件概率，從而據(jù)此判斷觀察對象的財務(wù)狀況和經(jīng)營情況，包括logistic和probit模型。眾多學(xué)者對logistic模型進(jìn)行過研究。首次使用的是Martin，使用其來預(yù)測公司的破產(chǎn)以及違約的概率。國內(nèi)的學(xué)者如姜秀華、任強、孫錚（2002）利用logistic模型對我國上市公司進(jìn)行了信用風(fēng)險研究分析。吳應(yīng)宇、袁陵（2004）通過結(jié)合因子分析并運用logistic模型，進(jìn)行公司財務(wù)預(yù)警研究。郝運鵬（2009）在財務(wù)危機的兩階段動態(tài)模型中運用了logistic模型。張慧君、李卉（2010）也運用logistic模型建立了上市公司財務(wù)預(yù)警模型。隨后，越來越多的學(xué)者采用了概率模型對公司進(jìn)行財務(wù)預(yù)警研究。

綜上所述，單變量財務(wù)預(yù)警模型由于采用的財務(wù)指標(biāo)單一，具有使用簡便易行的優(yōu)點。但是，各種單變量模型直接依據(jù)的是單個財務(wù)比率的變化趨勢來預(yù)測財務(wù)危機可能性，每一指標(biāo)只反映財務(wù)狀況的某一方面，而且還容易導(dǎo)致運用不同指標(biāo)判斷之間的相互矛盾，所以這種判別方法無法全面地反映企業(yè)財務(wù)特征。為了克服單變量預(yù)警模型本身存在的缺陷，Altma首次將多元判別分析法引入到財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域，建立了多元線性判定模型，但是，多元線性判定模型有一個嚴(yán)格的假設(shè)，即假定自變量是呈正態(tài)分布的，兩組樣本要求等協(xié)方差，然而由許多的實例驗證結(jié)果顯示，財務(wù)資料往往是不能滿足這一要求，那么這在一定程度上影響了模型的使用范圍。針對這種情況，一些學(xué)者采用非線性邏輯回歸模型來彌補這種缺陷。邏輯回歸模型的最大優(yōu)點是，不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設(shè)約束的局限性。Logistic回歸模型的曲線為S型，該預(yù)警模型一般是以0.5作為分割點，其含義是如果通過邏輯回歸模型計算出來的概率P大于0.5，那么該上市公司就是正常公司；反之，是財務(wù)危機公司，即ST公司。本文就是利用邏輯回歸方法來構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行財務(wù)預(yù)測，該模型可以很好很快的預(yù)測出企業(yè)的風(fēng)險情況，具有較高的準(zhǔn)確性和前瞻性，是值得推廣和應(yīng)用的一種模型。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇

本文將滬、深兩交易所A股市場中因“財務(wù)狀況異常”而被特別處理(ST)的上市公司，作為財務(wù)危機公司的界定標(biāo)準(zhǔn)，而為被特別處理的上市公司作為財務(wù)健康公司。樣本數(shù)據(jù)取自國泰安研究服務(wù)中心“中國上市公司財務(wù)指標(biāo)分析數(shù)據(jù)庫”。

1.ST公司（財務(wù)危機公司）的選取

我國A股市場2009年滬、深兩市ST公司共230家，我們選擇其中43家由于2007、2008連續(xù)兩年虧損，即在2009年由于財務(wù)原因新被ST的上市公司。

2.非ST公司（財務(wù)健康公司）的選取

非ST公司的選取通常有兩種方法。第一種，由于Logistic函數(shù)的對稱性質(zhì)，在數(shù)據(jù)完整的上市公司中抽取與ST公司數(shù)目幾乎等額樣本的公司。第二種，抽取全部非ST公司，由于ST公司與非ST公司的數(shù)量不等，采取加權(quán)邏輯回歸模型，或者對邏輯回歸模型的常數(shù)項進(jìn)行調(diào)整，使常數(shù)項下降logK1-logK2，K1和K2分別為ST和非ST公司的樣本占總樣本的比例。

Maddala(1992)認(rèn)為第二種方法為經(jīng)驗方法，無解析方法證明其合理性。所以本文采用第一種方法。對每一家ST公司進(jìn)行配對選擇非ST公司，要求其行業(yè)相同或者相近，資產(chǎn)規(guī)模相當(dāng)（這里資產(chǎn)主要是指總資產(chǎn)規(guī)模，要求規(guī)模上下浮動比例不超過5%）。一些無法配對（數(shù)據(jù)異常，某些公司在某年間的數(shù)據(jù)與往年相比差異太大）的ST公司樣本個體被剔除，最終選定ST公司中的43家，并根據(jù)上述原則選定43家非ST公司。

（二）財務(wù)預(yù)警指標(biāo)選擇

將樣本進(jìn)行篩選分組后，重要的一點就是預(yù)警指標(biāo)的選擇。本文收集ST公司和非ST公司2006-2009年間的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表，預(yù)警指標(biāo)的選擇按以下原則進(jìn)行選擇。

第一，充分考慮以前財務(wù)預(yù)警研究中采用的財務(wù)指標(biāo)。Z值.模型是目前財務(wù)預(yù)警中最常使用的一種模型。Altman教授的Z值模型中的5個指標(biāo)是從22個財務(wù)指標(biāo)中經(jīng)過嚴(yán)格的方法測算出來的，具備一定的合理性和科學(xué)性。所以本文在進(jìn)行指標(biāo)的選擇時，充分考慮了以前財務(wù)預(yù)警研究中運用的財務(wù)指標(biāo)。

第二，選擇合適的財務(wù)指標(biāo)。一個企業(yè)財務(wù)狀況的好環(huán)取決于企業(yè)的償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量能力等。所以，一個全面合理的財務(wù)預(yù)警體系，要涵蓋償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量能力等方面的財務(wù)比率指標(biāo)。因此，進(jìn)行指標(biāo)選擇時，要考慮到選擇出來的預(yù)警指標(biāo)是否具有較高的信息含量，是否能有效的、及時的反映出財務(wù)危機的征兆。

第三，滿足可操作性原則。操作性是完成實踐的一個重要前提。滿足條件的財務(wù)比率指標(biāo)是很多的，但有些財務(wù)數(shù)據(jù)是難于采集到的，會耗費大量的人力和物力。因此，這些取得成本較高的財務(wù)比率指標(biāo)是不予考慮的。

基于上述的原則，為使預(yù)測變量的選擇范圍更加廣泛和全面。本文也借鑒國泰安研究服務(wù)中心“中國上市公司財務(wù)指標(biāo)分析數(shù)據(jù)庫”中相關(guān)指標(biāo)的設(shè)置分類，選擇全面反映企業(yè)償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流量能力的17個財務(wù)指標(biāo)作為備選變量。

五、結(jié)論

本文的財務(wù)預(yù)警模型是通過資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、ROA、資本保值增值率對我國的上市公司的財務(wù)狀況進(jìn)行判斷。實證結(jié)果分析表明，該模型的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到了近87%，有較好的預(yù)警效果。企業(yè)可以利用此模型作為防范財務(wù)風(fēng)險的手段，及時調(diào)整財務(wù)戰(zhàn)略和經(jīng)營戰(zhàn)略，防患于未然。投資者可以利用此模型預(yù)測企業(yè)未來財務(wù)狀況趨勢，為防范投資風(fēng)險提供有益的參考。債權(quán)人則可以運用此模型判斷借款和債權(quán)投資的安全性，決定是否為上市公司提供融資。

總的來說，logistic回歸模型對于財務(wù)困境的判別，仍是一種簡單而有效的方法，值得在實踐中大力推廣。但本文也存在一些研究局限：第一，本文所選取的研究變量都是財務(wù)指標(biāo)，未選取非財務(wù)指標(biāo)。因此，模型未能反映出非財務(wù)因素對企業(yè)財務(wù)狀況產(chǎn)生的影響；第二，本文在進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸時，采用的是2006-2008年的數(shù)據(jù)，可能會影響預(yù)測的效果；第三，本文的一個思路是：進(jìn)行ST公司和非ST公司預(yù)警指標(biāo)T檢驗，選擇出四個預(yù)警指標(biāo)，進(jìn)而利用這些指標(biāo)進(jìn)行l(wèi)ogistic回歸建構(gòu)模型。這樣通過ST公司和非ST公司之間預(yù)警指標(biāo)的差異構(gòu)建的財務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測能力可能影響預(yù)測的效果。因此，未來研究可以從這幾個方面不斷加以完善。

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篇7

一、財務(wù)預(yù)警概述

財務(wù)預(yù)警是指以公司的財務(wù)報表及相關(guān)的會計資料為依據(jù)，通過對財務(wù)指標(biāo)的綜合分析，對公司財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測研究，及時發(fā)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程中潛在的財務(wù)風(fēng)險，并在危機爆發(fā)前提前向公司的管理當(dāng)局發(fā)出警告，督促公司管理當(dāng)局對此做出相應(yīng)的改變，避免財務(wù)危機的發(fā)生，較好地起到了未雨綢繆的作用。根據(jù)警情界定程度的不同，可將其分為狹義和廣義的財務(wù)預(yù)警。狹義的財務(wù)預(yù)警偏重于研究財務(wù)危機，實際上就是財務(wù)危機預(yù)警。廣義的財務(wù)預(yù)警是對所有可能引起企業(yè)財務(wù)活動波動的因素進(jìn)行研究，只要引起企業(yè)財務(wù)活動產(chǎn)生不利因素就進(jìn)行預(yù)警。財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)就是合理保證企業(yè)財務(wù)活動不偏離企業(yè)的正常生產(chǎn)經(jīng)營活動，對財務(wù)周期活動中出現(xiàn)的不確定和不穩(wěn)定現(xiàn)象進(jìn)行預(yù)測，判斷企業(yè)目前是處于“正常狀態(tài)”還是“危險狀態(tài)”。減少造成企業(yè)出現(xiàn)危機的各種因素，避免出現(xiàn)管理波動或管理失誤的重復(fù)出現(xiàn)。本文從財務(wù)預(yù)警理論出發(fā)，利用ST公司與非ST公司的財務(wù)狀況中的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行對比，根據(jù)比較的結(jié)果預(yù)警上市公司可能出現(xiàn)的財務(wù)風(fēng)險狀況。

二、上市公司施行財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)現(xiàn)狀

我國資本市場作為新興的半強勢半弱勢市場，進(jìn)行財務(wù)預(yù)警方面的研究起步很晚，大部分上市公司建立的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)都是借鑒西方的成熟模型，而且也應(yīng)用到農(nóng)業(yè)、林業(yè)、工業(yè)、交通等各個領(lǐng)域。但作為我國特色資本市場基礎(chǔ)上建立的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，還是比較年輕的研究領(lǐng)域，證券市場以及上市公司還不是很成熟，雖然我國上市公司的監(jiān)管部門就上市公司運用財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)做出相應(yīng)的規(guī)定，但由于我國上市公司在運用財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警方面缺乏一定的主動性，直到很多上市公司出現(xiàn)了大量的ST或PT現(xiàn)象，給廣大投資者帶來巨大損失的現(xiàn)象發(fā)生以后，才引起管理當(dāng)局對財務(wù)預(yù)警的重視，財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)逐漸被運用。常用的預(yù)警模型有Z分?jǐn)?shù)模型、線性概率模型、F分?jǐn)?shù)模型等。

（一）多元線性判定模式 多元線性判定模式，又稱Z-Score方法，其基本原理是通過統(tǒng)計技術(shù)篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的變量，從而將多個標(biāo)志變量在最小信息損失下轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預(yù)測精度的多元線性判別方程。Z分?jǐn)?shù)模型的判別函數(shù)如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

其中，X1=（期末流動資產(chǎn)一期末流動負(fù)債）/期末總資產(chǎn)X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)X3=息稅前利潤/期末總資產(chǎn)X4=期末股東權(quán)益的市場價值/期末總負(fù)債X5=本期銷售收入/總資產(chǎn)

Z分?jǐn)?shù)模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)如下：Z>2.675，表示財務(wù)狀況良好，發(fā)生破產(chǎn)的概率小；1.81≤Z≤2.675，表示財務(wù)狀況不穩(wěn)定，為灰色地帶；Z

多元線性判定法從企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模、獲利能力、財務(wù)結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)利用效率以及償債能力等方面綜合分析預(yù)測企業(yè)的財務(wù)狀況，準(zhǔn)確率較高，進(jìn)一步推動了財務(wù)預(yù)警的發(fā)展。

Z-Score模型的局限性：一是工作量比較大，費時費力。二是在前一兩年的預(yù)測中，多元線性判定方法的預(yù)測精度比較高，但再往前，其預(yù)測精度會大幅下降，甚至可能低于單變量模型。三是多元線性判定方法有一個很嚴(yán)格的假設(shè)，這就大大限制了多元線性判定方法的使用范圍。

（二）EVA判別方法 經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）的英文簡稱，是一種評價公司經(jīng)營業(yè)績的新指標(biāo)，其定義為EVA=NOPAT-KW（NA）。其中，NOPAT為稅后凈經(jīng)營利潤；KW為公司資本加權(quán)平均成本；NA為經(jīng)過調(diào)整的期初公司凈資產(chǎn)價值。EVA判別法相對于傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)相比具有以下優(yōu)勢：（1）真實性。由于EVA針對現(xiàn)行的會計政策進(jìn)行了一系列的調(diào)整，減少了上市公司管理層通過各種途徑改變資本結(jié)構(gòu)，從而進(jìn)行盈余管理。這相對于傳統(tǒng)的會計指標(biāo)，能更加真實地反映上市公司的經(jīng)營狀況。（2）可靠性。EVA作為一種創(chuàng)值指標(biāo)，它不僅考慮了公司使用的全部資本，充分利用了公司提供的全部公開信息，而且考慮了風(fēng)險，同時含有企業(yè)外部的市場信息，而傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)則完全利用公司內(nèi)部的信息。所以，這相對于傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)具有明顯的可靠性。

EVA判別法的局限性：由于EVA涉及對傳統(tǒng)利潤指標(biāo)復(fù)雜的調(diào)整計算，其實用性遭到國內(nèi)學(xué)者的質(zhì)疑，所以有關(guān)EVA在預(yù)測財務(wù)困境方面的研究目前在國內(nèi)尚屬空白。

（三）F分?jǐn)?shù)模型 F分?jǐn)?shù)模型的判別函數(shù)如下：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

其中，X1=（期末流動資產(chǎn)一期末流動負(fù)債）/期末總資產(chǎn)；X2=期末留存收益/期末總資產(chǎn)；X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負(fù)債；X4=期末股東權(quán)益的市場價值/期末總負(fù)債；X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產(chǎn)。

F分?jǐn)?shù)模型的臨界點為0.0274，若F分?jǐn)?shù)低于0.0274，則將被預(yù)測為破產(chǎn)公司；反之，若F分?jǐn)?shù)高于0.0274，則公司將被預(yù)測為繼續(xù)生存公司。此數(shù)值上下0.0775內(nèi)為不確定區(qū)域，區(qū)間為[-0 0501，0.1049]，若落入此區(qū)域中，管理決策者應(yīng)該進(jìn)一步分析，因為F分?jǐn)?shù)模型只能輔助管理者，警告可能會發(fā)生財務(wù)危機。即F分?jǐn)?shù)模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)可如下表示：F>0.0274，表示被預(yù)測為繼續(xù)生存公司；F

F分?jǐn)?shù)模型中的5個自變量的選擇是基于財務(wù)分析理論，因此，它可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測出企業(yè)是否存在財務(wù)危機，降低了單變量的誤判率；及時預(yù)警上市公司的財務(wù)危機并尋求發(fā)生財務(wù)危機的根源，同時還能加強公司對于財務(wù)危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發(fā)展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關(guān)者做出相應(yīng)的決策。

雖然已經(jīng)建立了系統(tǒng)的財務(wù)預(yù)警模型，但目前很多上市公司并沒有廣泛采用，這是因為一方面很多上市公司的管理當(dāng)局缺乏建立系統(tǒng)的財務(wù)預(yù)警模型的意識，另外上市公司建立的科學(xué)的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)要在真實合法的資料基礎(chǔ)上，但是由于中國的資本市場不完善，上市公司造假的現(xiàn)象屢見不鮮，使得建立出來的系統(tǒng)并沒有發(fā)揮應(yīng)有的作用，上市公司的會計失真現(xiàn)象極大地影響到財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的有效性，使其失去應(yīng)有的效果，財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)也就形同虛設(shè)了。

三、上市公司財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)實證分析――以制造業(yè)為例

本文針對我國滬、深兩市所有被ST的制造業(yè)上市公司進(jìn)行隨機抽樣，從中隨機抽取10家ST上市公司以及10家非ST的制造業(yè)上市公司作為本次的研究樣本。本文的樣本數(shù)據(jù)均取自各年上市公司公開披露在網(wǎng)上（和訊、證券之星、巨潮資訊等）的各年年報和有關(guān)財務(wù)指標(biāo)，主要選取2008～2010年的相關(guān)財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

（一）Z-Score模型實證分析 按照Z-Score模型的要求收集整理財務(wù)數(shù)據(jù)，計算得到不同年份制造業(yè)上市公司的Z值得分，見表1～6。

Z-Score模型預(yù)警方法分析：（1）對非ST上市公司的預(yù)測。從上述的表格中可以看出，Z-Score模型對非ST企業(yè)的預(yù)測結(jié)果為：非ST上市公司的Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為63.33%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為26.33%；Z值小于1.81的（即處于危險地帶）的平均比例為10.34%。這說明我國非ST制造業(yè)上市公司財務(wù)狀況基本良好，有一定的抵御風(fēng)險的能力。（2）對ST上市公司的預(yù)測。從上述的表格中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務(wù)狀況已經(jīng)出現(xiàn)明顯的惡化。Z-Score模型對ST企業(yè)的預(yù)測結(jié)果為：Z值小于1.81（即處于危險地帶）的平均比例為60%；Z值在1.81～2.675之間（即處于灰色地帶）的平均比例為16.67%；Z值大于2.675（即處于安全地帶）的平均比例為23.33%。這說明我國ST制造業(yè)上市公司財務(wù)狀況大部分處于破產(chǎn)邊緣，它們需要及時調(diào)整本身存在的問題，如果不及時進(jìn)行調(diào)整或者是調(diào)整力度不夠，就極易走向破產(chǎn)的深淵。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），他們的Z值平均值為-2.432；而同期非ST的上市公司我Z值平均值為4.3918。很顯然，ST上市公司的財務(wù)狀況遠(yuǎn)遠(yuǎn)差于非ST上市公司，ST上市公司的財務(wù)危機已經(jīng)相當(dāng)嚴(yán)重了，已經(jīng)在破產(chǎn)的邊緣了。

（二）EVA判別法實證分析 按照EVA判別法的要求收集整理財務(wù)數(shù)據(jù)，計算得到不同年份制造業(yè)上市公司的EVA值，見表7～9。

EVA判別法的分析：（1）對非ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，非ST上市公司的EVA為正數(shù)的平均比例為73.33%，這說明我國上市公司的創(chuàng)值能力還是比較強的。同時，非ST上市公司的EVA平均值呈現(xiàn)逐年遞增的現(xiàn)象，這說明我國非ST上市公司的財務(wù)狀況普遍較為良好。分析如圖1所示。

（2）對ST上市公司的分析。從上述表格中可以看出，ST上市公司的EVA為負(fù)數(shù)的比例比較高，尤其是在前兩年（即2008、2009年），達(dá)到了70%。同時，2008、2009年兩年的企業(yè)EVA值持續(xù)走低，說明這些企業(yè)的財務(wù)狀況更加惡化了，急需做出調(diào)整。而到了2010年，ST上市公司的EVA值大部分都為正數(shù)，只有兩家企業(yè)為負(fù)數(shù)，這說明各ST企業(yè)經(jīng)過了一系列的調(diào)整，并取得了一定的成效。ST上市公司這三年的EVA值走勢如圖2所示

（3）對比ST上市公司和非ST上市公司，不難發(fā)現(xiàn)，雖然ST企業(yè)在2010年的財務(wù)狀況稍微得到了一點改善，但是其財務(wù)危機還是明顯地比非ST上市公司惡化，必須進(jìn)行及時有效的調(diào)整措施，要不然就難逃被破產(chǎn)厄運。同時，非ST企業(yè)也有不穩(wěn)定的，也必須進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，切勿置之不理，否則，等到風(fēng)險積壓到一定程度的時候就會演變成財務(wù)危機，直至破產(chǎn)。

（三）F分?jǐn)?shù)模型實證分析 按照F分?jǐn)?shù)模型的要求收集整理財務(wù)數(shù)據(jù)，計算得到不同年份制造業(yè)上市公司的F值得分，見表10～15。

F分?jǐn)?shù)模型預(yù)警方法的判定結(jié)果及分析：（1）對非ST上市公司的預(yù)測。從上述的表格中可以看出，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型對非ST企業(yè)的預(yù)測結(jié)果為：非ST上市公司的F值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為80%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩(wěn)定地帶）的平均比例為20%；Z值小于-0.0501的（即處于危險地帶）的為0。（2）對ST上市公司的預(yù)測。從表10～15中可以看出，在被“特別處理”前幾年，上市公司的財務(wù)狀況已經(jīng)出現(xiàn)明顯的惡化。F分?jǐn)?shù)模型對ST企業(yè)的預(yù)測結(jié)果為：F值小于-0.0501（即處于危險地帶）的平均比例為50%；F值在-0.0501～0.1049之間（即處于不穩(wěn)定地帶）的平均比例為20%；Z值大于0.1049（即處于安全地帶）的平均比例為30%。（3）ST上市公司在被列入“特別處理”的前兩年（即2008、2009年），其F值小于-0.0501的平均比例為70%，其F值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于非ST上市公司。但是ST公司于2010年的F值小于-0.0501為0家，說明ST上市公司經(jīng)過了兩年的調(diào)整逐漸走出了金融危機帶來的影響，并逐漸走出財務(wù)危機。

（四）制造類上市公司財務(wù)預(yù)警模型實證結(jié)果比較 針對以上研究結(jié)果，并對其進(jìn)行匯總，得到表16。

從表16可以看出：（1）三種預(yù)警模型在特別處理前一年，EVA判別法的準(zhǔn)確率為70%，而Z-Score模型以及F分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確率則為75%，高于EVA判別法。（2）三種預(yù)警模型在特別處理前兩年，Z-Score模型以及EVA判別法的準(zhǔn)確率都為75%，而F分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確率則為80%，高于另外兩種判別方法。（3）綜合比較，三種方法的準(zhǔn)確率都比較高，但是F分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確率最高，高于EVA判別法和Z-Score模型。

（五）F分?jǐn)?shù)模型優(yōu)勢 從上述的財務(wù)分析情況來看，利用F分?jǐn)?shù)模型可以有效監(jiān)測公司的運營情況。F分?jǐn)?shù)模型中的5個自變量的選擇是基于財務(wù)分析理論，因此，它可以較為準(zhǔn)確地預(yù)測出企業(yè)是否存在財務(wù)危機，降低了單變量的誤判率；還能及時預(yù)警上市公司的財務(wù)危機情況，尋求發(fā)生財務(wù)危機的根源；同時加強公司對于財務(wù)危機的防范措施，分析和判斷上市公司未來的發(fā)展趨勢，在一定程度上，可以幫助利益相關(guān)者做出相應(yīng)的決策，有利于公司的健康長遠(yuǎn)發(fā)展。通過Execl等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理工作，有目的、有計劃地進(jìn)行了我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警模型的研究，得出以下結(jié)論：

我國制造業(yè)非ST上市公司普遍具有良好的財務(wù)狀況，具有較好的風(fēng)險抵御能力。但是，也有的非ST企業(yè)處于不穩(wěn)定甚至危險地帶，這些企業(yè)必須及時而有效的做出相應(yīng)的調(diào)整措施，如果調(diào)整不力或者是效果不明顯，則這些財務(wù)風(fēng)險必將演變成財務(wù)危機，進(jìn)一步威脅著企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展；Z-Score模型能提供給投資者更多的預(yù)測性，投資者能早期得到企業(yè)陷入困境的警告，及早做出決策，規(guī)避風(fēng)險，還可以幫助企業(yè)做出信用決策等；EVA作為一種長期的財務(wù)指標(biāo)，其對企業(yè)財務(wù)困境的預(yù)測具有相關(guān)性，且相對其他財務(wù)指標(biāo)其預(yù)測準(zhǔn)確程度較高，這說明運用EVA對中國上市公司財務(wù)狀況進(jìn)行評價與分析具有一定的可行性；F分?jǐn)?shù)模型可以更準(zhǔn)確地預(yù)測出企業(yè)是否存在財務(wù)危機；降低了單變量的誤判率；預(yù)警上市公司的財務(wù)危機；及時尋求發(fā)生財務(wù)危機的根源；加強公司對于財務(wù)危機的防范措施；分析和判斷上市公司未來的發(fā)展趨勢；在一定程度上，可以幫助利益相關(guān)者做出相應(yīng)的決策。通過對比可以發(fā)現(xiàn)，在三種預(yù)警模型中，F(xiàn)分?jǐn)?shù)模型的準(zhǔn)確率最高，高于其他兩種模型。

參考文獻(xiàn)：

[1]寧靜鞭：《基于KNN和logistic回歸方法的財務(wù)預(yù)警模型比較》，《商業(yè)時代》2008年第13期。

[2]馮月平：《Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型的構(gòu)建與檢驗》，青島理工大學(xué)2010年碩士學(xué)位論文。

篇8

關(guān)鍵詞：Z計分模型 經(jīng)濟(jì)增加值 財務(wù)預(yù)警

在市場經(jīng)濟(jì)的大環(huán)境中，世界經(jīng)濟(jì)一體化的趨勢和我國資本市場的發(fā)展要求企業(yè)時刻保持高度的危機意識，航空公司也不例外。我國航空公司近年來面臨嚴(yán)峻的競爭形勢，2006年上半年，民航行業(yè)全面虧損；2008年三大航都發(fā)生了巨額虧損，這無疑對公司利益相關(guān)者造成了損害。對航空公司的財務(wù)危機進(jìn)行預(yù)警，可以幫助企業(yè)采取積極有效的措施化解危機，避免或減少財務(wù)危機給利益相關(guān)者的損害。本文從財務(wù)危機的界定、財務(wù)危機預(yù)警模型的指標(biāo)選取等方面對傳統(tǒng)的Z計分模型進(jìn)行了修正，希望在加強我國航空公司財務(wù)管理，提高公司效益，實現(xiàn)股東權(quán)益最大化發(fā)揮一定作用。

一、研究設(shè)計

（一）財務(wù)危機的界定 縱觀國內(nèi)的上市公司財務(wù)危機研究，上市公司是否因 “財務(wù)狀況異常”受到特別處理（ST）作為上市公司是否陷入財務(wù)危機的一個客觀的分類已經(jīng)被越來越廣泛的采用了。但由于我國航空公司上市時間比較晚，上市公司數(shù)量較少，并且我國上市航空公司被ST的只有東方航空（2009年）和上海航空（2009年），所以是否被ST作為上市航空公司是否陷入財務(wù)危機的界定標(biāo)準(zhǔn)不合理。經(jīng)濟(jì)增加值（Economic Value Added，簡稱EVA）是考慮了資本投入總成本的一種企業(yè)績效評價方法。公司每年創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)增加值等于稅后凈營業(yè)利潤與全部資本成本之間的差額，其中資本成本包括債務(wù)資本的成本，也包括股權(quán)資本的成本。EVA 是對經(jīng)濟(jì)利潤的評價，是衡量企業(yè)業(yè)績和評價財務(wù)狀況較準(zhǔn)確的尺度。如果EVA的值為正，則表明公司獲得的收益高于為獲得此項收益而投入的資本成本，即公司為股東創(chuàng)造了新價值；相反，如果EVA的值為負(fù)，則表明股東的財富在減少。本文站在股東的立場以EVA為負(fù)值作為財務(wù)危機的界定標(biāo)準(zhǔn)，即EVA值為負(fù)為財務(wù)危機企業(yè)，EVA值為正為非財務(wù)危機企業(yè)。

（二）樣本選取和數(shù)據(jù)來源 本文選取我國四大航空公司2002年至2010年的年報數(shù)據(jù)作為樣本，根據(jù)各公司上市的時間，中國國航選擇2006至2010年度的數(shù)據(jù)，海南航空選擇2005年度至2010年度的數(shù)據(jù)，南方航空選擇2001年度至2010年度的數(shù)據(jù)，東方航空選擇2002年度至2010年度的數(shù)據(jù)。在指標(biāo)的選取上，剔除了2003年度的數(shù)據(jù)，這是由于受SARS的影響，其指標(biāo)并不具有代表性。這樣所選出的樣本的分布情況基本上也是與我國航空上市公司的實際情況相符合的。最終的樣本量是28，其中以四大航空公司2009、2010年度作為檢驗樣本組，其余年份作為建立修正模型的估計樣本組。所有數(shù)據(jù)均來自于各航空公司官方網(wǎng)站。

（三）Z計分模型及其修正變量選取 美國學(xué)者Altman于1968年提出了Z計分模型。該模型最初主要用于上市公司，其基本過程是：事先確認(rèn)某些區(qū)分破產(chǎn)公司與非破產(chǎn)公司的關(guān)鍵因素，也就是在眾多的財務(wù)指標(biāo)中篩選出敏感性的因素（變量），使得這些變量滿足：在組內(nèi)差異最小化的同時實現(xiàn)組間差異最大化。然后把他們加總起來以聯(lián)合考慮或加權(quán)計算得出一個可以數(shù)量化的分值Z。Z值在某些情況下可以解釋為違約概率，在另一些情況下可以作為一種分類方法，把考察對象放到好的一組或壞的一組。其判別函數(shù)為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5。其判別規(guī)則為：若 Z值小于 1.81，表明企業(yè)破產(chǎn)的概率比較大；若 Z值在 1.81與 2. 675之間，企業(yè)財務(wù)狀況不明朗，稱之為“ 灰色地帶” ；若 Z值大于 2. 675，則企業(yè)財務(wù)狀況良好。根據(jù)（表1）Z值計算結(jié)果分析，我國四大航空公司的Z值均小于1.8.即根據(jù)Z計分模型，我國四大航空公司在研究期內(nèi)均處于財務(wù)危機中，這種判斷顯然不合理。這說明Altman提出的計分模型的臨界值選取不符合我國航空公司的實際。對于我國上市航空公司來說，劃分財務(wù)危機、灰色地帶和安全地帶的臨界值應(yīng)低于Altman提出的1.8和2.675。因此，需要對Z計分模型進(jìn)行修正。

評價公司的財務(wù)狀況雖然各個公司有不同的側(cè)重點，但是航空公司因有行業(yè)特征，特別是我國航空公司正處于高速發(fā)展時期，各個航空公司也有其特性，因此本文從反映航空公司共性的財務(wù)指標(biāo)入手，嘗試建立一套完整的構(gòu)建我國航空公司財務(wù)危機預(yù)警的財務(wù)指標(biāo)體系。Altman的Z計分模型中的變量X1與X2分別反映了公司的短期償債能力與累計獲利能力，繼續(xù)保留；變量X3中的利息支出在我國上市航空公司的財務(wù)報表中沒有充分體現(xiàn)，所以將變量X3剔除；在而另一方面由于我國目前的企業(yè)財務(wù)狀況與資本市值的關(guān)聯(lián)性較低，因而變量X4也剔除；變量X5反映了公司營運能力，我國評價公司營運能力的指標(biāo)一般選擇資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和存貨周轉(zhuǎn)率等，所以修正模型將變量X5予以替換。結(jié)合以上情況，并綜合考慮企業(yè)的償債能力、獲利能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量指標(biāo)，本文在修正模型中加入以下指標(biāo)：第一，反映長期償債能力指標(biāo)：資產(chǎn)負(fù)債率。資產(chǎn)負(fù)債率是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額之比。它是反映公司長期財務(wù)狀況或者說反映長期償債能力的重要指標(biāo)。過高的資產(chǎn)負(fù)債率會使公司背上沉重的利息負(fù)擔(dān)，資本結(jié)構(gòu)脆弱，會弱化長期支付能力，埋下財務(wù)危機的種子。第二，反映成長能力的指標(biāo)：主營業(yè)務(wù)增長率。該指標(biāo)從主營業(yè)務(wù)增長方面說明了公司抵御市場風(fēng)險能力和發(fā)展?jié)摿Γ瑢儆诠镜某砷L能力。第三，反映現(xiàn)金流量的指標(biāo)：經(jīng)營現(xiàn)金負(fù)債比。該指標(biāo)是公司主營業(yè)務(wù)所產(chǎn)生的現(xiàn)金流量與公司總負(fù)債的比率。反映公司主營業(yè)務(wù)的現(xiàn)金清償能力。目前很多上市公司籌資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于經(jīng)營活動的現(xiàn)金流量，但來自籌資活動的現(xiàn)金流量又不具備穩(wěn)定性，故在很大程度上影響了公司現(xiàn)金流量的真實性，使用這一指標(biāo)可以較好地解決這一問題，具有較好的說服力。第四，反映營運能力的指標(biāo)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。該指標(biāo)反映的是航空公司資產(chǎn)的利用程度、資產(chǎn)是否被充分利用這一指標(biāo)。因為在當(dāng)前油價不斷上漲的情況下，提高總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率是航空公司目前規(guī)避風(fēng)險的主要手段之一。修正模型的變量見（表2）。

二、實證結(jié)果分析

（一）因子分析 本文運用spss18.0統(tǒng)計軟件，采用主成分分析法提取因子，并使用方差最大化旋轉(zhuǎn)法，得到相關(guān)矩陣旋轉(zhuǎn)后的特征值、特征值貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率如（表3）。可以看出，有3個滿足特征值大于1的主成分，第一主成分解釋能力占所有變量方差的42.614%，第二主成分解釋能力占所有變量方差的26.882%，第三主成分解釋能力占所有變量方差的17.284%。因此，可以認(rèn)為前3個主成分綜合了原始指標(biāo)的絕大部分信息，提取3個主成分就能對樣本做出較好解釋。為了對這3個因子進(jìn)行解釋，就需要得到6個原始變量對這3個公共因子的因子載荷。由主成分分析結(jié)果可得因子載荷矩陣，因子載荷矩陣列示的是所選取的主成分與原始指標(biāo)間的線性關(guān)系，各主成分是原始指標(biāo)的線性組合，因子載荷反映了主成分與原變量的相關(guān)系數(shù)。為方便和簡化對因子的解釋，需將原始因子載荷矩陣進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整簡化，即將因子軸進(jìn)行旋轉(zhuǎn)。（表4）為方差最大化旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。主成分可以通過相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行衡量，利用旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，三個主成分的表達(dá)式為：

F1=0.0581X1+0.905X2-0.94X3+0.074X4+0.714X5-0.001X6；

F2=-0.773X1-0.172X2+0.112X3+0.007X4-0.058X5+0.985X6；

F3=-0.101X1+0.078X2+0.115X3+0.987X4+0.178X5-0.042X6

根據(jù)三個主成分的表達(dá)式和（表3）中各個公共因子的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重構(gòu)建W計分模型：

W=（F1*42.614%+F2*26.882%+F3*17.284%）/86.780% =0.58X1+0.77X2-0.13X3+0.54X4+0.7X5+0.3X6

W值表示的意義是：當(dāng)把公司的相關(guān)財務(wù)比率代入W計分預(yù)警模型，如計算得出的W值大于臨界值時，表示該公司未出現(xiàn)財務(wù)危機；若W小于臨界值時，表示該公司發(fā)生財務(wù)危機。把樣本各變量值代入W計分模型可得到樣本W(wǎng)值如（表5）。

（二）分割點測試 國資委對經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）的計算公式規(guī)定如下：EVA＝NOPAT-Capital×WACC

其中：稅后凈營業(yè)利潤（NOPAT）＝凈利潤+少數(shù)股東損益+財務(wù)費用×（1-所得稅率）；調(diào)整后資本（Capital）＝平均所有者權(quán)益+平均少數(shù)股東權(quán)益+平均負(fù)債合計-平均流動負(fù)債合計+平均短期借款+平均一年內(nèi)到期的長期負(fù)債-平均在建工程；平均資本成本率（WACC）：對于非工業(yè)企業(yè)當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率小于80%時為5.5%，當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率大于80%時為6%。由國資委規(guī)定經(jīng)濟(jì)增加值的公式計算得出樣本公司各年的EVA值，如（表6）。國內(nèi)關(guān)于財務(wù)危機模型基本上都是以ST及非ST公司作為研究對象，由于公司被ST（t年）與t-1年的數(shù)據(jù)公布幾乎是同時發(fā)生的，所以通常用t-2年的數(shù)據(jù)作為財務(wù)預(yù)警的數(shù)據(jù)。而本文以EVA值作為判定公司類型的標(biāo)準(zhǔn)，所以預(yù)測（t年）財務(wù)危機的發(fā)生，采用t-1年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。本文采用樣本公司2008年至2009年的數(shù)據(jù)對其2009年至2010年的財務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)測檢驗。本文采取兩分法測試進(jìn)行財務(wù)危機臨界值的判定。在兩分法測試中，由（表5）、（表6）可得財務(wù)危機公司（EVA0）的W值平均數(shù)分別是-0.12和-0.06，-0.12和-0.06的平均數(shù)為-0.09，說明W值在-0.09周圍的公司財務(wù)狀況處于發(fā)生困境與非困境的邊緣，而越趨向于-0.06發(fā)生困境的可能性越小，越趨向于-0.12發(fā)生困境的可能性越大。所以這里在-0.12和-0.06之間選取7個分割點進(jìn)行測試，分割點分別為-0.12、-0.11、-0.10、-0.09、-0.08、-0.07、-0.06。利用樣本組的數(shù)據(jù)進(jìn)行W值對相應(yīng)公司相應(yīng)年份的經(jīng)濟(jì)附加值（EVA）是否大于或小于0即是否發(fā)生財務(wù)危機做測試的正確率確定臨界值，測試結(jié)果顯示分割點為-0.06時，測試正確率最高，達(dá)到70%，所以選定財務(wù)危機臨界W值為-0.06。因此，定義某一公司的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)得到的W值若小于等于-0.06，則說明該企業(yè)在未來一年內(nèi)將陷入財務(wù)危機，反之則為非財務(wù)危機企業(yè)。樣本公司2009年至2010年W值和經(jīng)濟(jì)增加值（EVA）如（表7）。

（三）模型檢驗 根據(jù)（表5）、（表7）中四大航空公司2008年、2009年的W值，預(yù)測其2009、2010是否會陷入財務(wù)危機，并對模型進(jìn)行檢驗，檢驗結(jié)果如（表8）。檢驗結(jié)果顯示W(wǎng)模型在財務(wù)危機前一年的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到75%，預(yù)測結(jié)果比較理想。需說明的是2010年1月12日，東方航空與上海航空正式合并，合并協(xié)同效應(yīng)日益顯現(xiàn)，盈利能力逐步提升。合并后新東航占據(jù)上海航空市場半壁江山，發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢，減少惡性競爭，在銷售體系、運力引進(jìn)、調(diào)配及航班時刻編排等方面均有融合和突破，盈利能力穩(wěn)步提升。所以東方航空2009年W值預(yù)測2010年財務(wù)狀況不準(zhǔn)確可以忽略，表示W(wǎng)模型在財務(wù)危機前一年的預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到87.5%，總體預(yù)測結(jié)果比較理想。

三、結(jié)論

文章首先站在股東的立場上對財務(wù)危機進(jìn)行了界定，然后利用Altman的Z計分模型對我國A股市場的四家上市航空公司進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果不理想，從而引出了對Z計分模型修正的必要性，在此基礎(chǔ)上提出了修正Z模型所應(yīng)注意的問題，包括研究樣本的選取、研究變量的選定及統(tǒng)計方法的選擇等。建立了適合我國上市航空公司的財務(wù)危機預(yù)警模型；最后進(jìn)行了模型檢驗，結(jié)果顯示修正模型的預(yù)測準(zhǔn)確率比較理想。研究結(jié)論如下：對于我國上市公司財務(wù)危機預(yù)測不能直接照搬國外現(xiàn)有的預(yù)測模型，必須針對我國實際情況進(jìn)行修訂，這樣才能保證預(yù)測的準(zhǔn)確率；新建立的預(yù)測模型保留了Z計分模型中的兩個變量，即反映短期償債能力的指標(biāo)和累計獲利能力指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上增加了反映長期償債能力指標(biāo)、成長能力指標(biāo)、營運能力指標(biāo)和現(xiàn)金流量的指標(biāo)，即資產(chǎn)負(fù)債率、主營業(yè)務(wù)增長率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和經(jīng)營現(xiàn)金負(fù)債比，所選用的財務(wù)比率從不同角度反映了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營管理狀況，能更全面的反映企業(yè)財務(wù)狀況，提高預(yù)測準(zhǔn)確率。

本文的創(chuàng)新點在于用經(jīng)濟(jì)增加值指標(biāo)區(qū)分危機公司和非危機公司，因為經(jīng)濟(jì)增加值指標(biāo)真實地反映出了公司是否在創(chuàng)造價值，并選用新的財務(wù)指標(biāo)對Z計分模型進(jìn)行了修正。實證研究結(jié)果顯示修正模型可以達(dá)到較高的判別精度，獲得較好的預(yù)測效果。本文的局限性主要為樣本規(guī)模較少。由于我國航空公司上市比較晚，導(dǎo)致用來建立模型和檢驗?zāi)Ｐ偷臉颖緮?shù)量較少，一定程度上影響了模型的準(zhǔn)確性。對于未來的研究，在預(yù)測變量選擇方面，通過使用經(jīng)調(diào)整的預(yù)測變量、引入動態(tài)指標(biāo)和必要的非財務(wù)指標(biāo)來構(gòu)造更為全面的變量組，設(shè)計盡可能全面反映我國上市航空公司財務(wù)狀況的預(yù)測指標(biāo)，逐步建立預(yù)測企業(yè)財務(wù)危機的理論體系，做到理論實踐相結(jié)合。在研究數(shù)據(jù)使用方面，嘗試?yán)梦覈鲜泄局袌髷?shù)據(jù)構(gòu)造中報預(yù)測模型，以便提高預(yù)測的及時性，并在所做研究中融入最新數(shù)據(jù)，盡可能地應(yīng)用在時限上所能獲得的全部數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，這些都將是未來研究所要努力的方向和重點。

參考文獻(xiàn)：

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篇9

【關(guān)鍵詞】煤炭行業(yè) 因子分析 財務(wù)預(yù)警 實證研究

一、引言

在經(jīng)濟(jì)全球化的今天，對于能源的消耗越來越受到關(guān)注，而作為能源龍頭的煤炭行業(yè)則更是國家能源的支柱，我國是一個多煤少油的國家，對于煤炭有著很強的依賴性，這種不可替代的性質(zhì)鞏固了煤炭行業(yè)的地位。我國煤炭行業(yè)一般來說具有高負(fù)債、大額固定資產(chǎn)投資的特點，因此對煤炭上市公司進(jìn)行財務(wù)預(yù)警研究具有很大的必要性，避免其遭遇財務(wù)危機。

因子分析是一種多元統(tǒng)計分析處理方法，其面對的是多變量問題，因而用較少的變量代替原來較多的變量成為研究的關(guān)鍵，因子分析正是這樣一種降維、簡化數(shù)據(jù)的技術(shù)。它通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關(guān)系，探求數(shù)據(jù)中的基本結(jié)構(gòu)，用少數(shù)幾個“抽象”的變量來表示基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這幾個抽象的變量被稱作“因子”，用來反映原來眾多變量的主要信息。因子分析是其他多元統(tǒng)計方法的依據(jù)，與之結(jié)合，可以構(gòu)建出財務(wù)預(yù)警模型。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）國外對財務(wù)預(yù)警的研究

Fitz Patrick最早開展了單變量財務(wù)危機預(yù)警研究，研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)生財務(wù)危機的公司的財務(wù)比率與正常公司的顯著不同，因而可以通過比較兩者的財務(wù)比率，預(yù)測財務(wù)危機的發(fā)生。Beaver選取了79家財務(wù)失敗公司與同等數(shù)量的財務(wù)正常公司進(jìn)行比較，提出了單變量判定模型。由于運用不同的財務(wù)指標(biāo)分析同一家公司會得出不同的結(jié)果，因此Altman首次將多元線性判別方法應(yīng)用于財務(wù)危機的預(yù)測，提出了著名的Z計分模型。另外，Odom和Sharda還運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行財務(wù)預(yù)警研究，開創(chuàng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)財務(wù)預(yù)警的先河。

（二）國內(nèi)對財務(wù)預(yù)警的研究

國內(nèi)對于財務(wù)危機預(yù)警的研究起步較晚，相比國外較為落后。周首華，楊濟(jì)華和王平鑒于Altman模型，對Z計分模型進(jìn)行改進(jìn)，建立了F分?jǐn)?shù)模型。陳靜采用單變量分析和建立Z值模型分析方法，對1998年27家ST公司和27家非ST公司進(jìn)行研究，構(gòu)建出一個由6個財務(wù)指標(biāo)組成的綜合模型。王春峰、萬海暉、張維等運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對商業(yè)銀行的財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)其學(xué)習(xí)經(jīng)驗的能力較強。張玲以120家上市工作作為研究樣本，從多個財務(wù)指標(biāo)中篩選出4個建立財務(wù)預(yù)警模型，研究表明該模型具有提前4年的預(yù)測能力。吳世農(nóng)、盧賢義選取70家財務(wù)危機公司與正常公司為樣本，分別通過Fisher線性判定、Logistic回歸以及多元線性回歸分析方法，構(gòu)建了3種不同的財務(wù)預(yù)警模型。結(jié)果表明，Logistic回歸模型的預(yù)測效果最高。

三、樣本選取和數(shù)據(jù)來源

（一）樣本選取

本文樣本來自于我國三十家煤炭行業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)。另外，為構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型選取的樣本中剔除了ST公司，因為任何上市公司從財務(wù)狀況正常發(fā)展到財務(wù)危機發(fā)生都會經(jīng)歷一個過程，財務(wù)危機具有先兆性，因此，通過構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型可以預(yù)測上市公司的財務(wù)危機，進(jìn)而可以通過觀察一些敏感財務(wù)指標(biāo)的變化，使財務(wù)預(yù)警發(fā)揮作用，避免財務(wù)危機的發(fā)生。

（二）財務(wù)比率的選取

本文選取了反映上市公司償債能力、資產(chǎn)管理能力、盈利能力、現(xiàn)金流量水平、成長能力以及非財務(wù)方面的16個指標(biāo)，這16項預(yù)警指標(biāo)分別為：流動比率、速動比率、現(xiàn)金比率、股東權(quán)益比率、有形資產(chǎn)負(fù)債率、固定資產(chǎn)投資回報率、固定資產(chǎn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)凈利率、權(quán)益凈利率、主營業(yè)務(wù)利潤率、成本費用利潤率、每股營業(yè)現(xiàn)金流量、主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率、總資產(chǎn)增長率和凈資產(chǎn)增長率。

四、實證分析

（一）因子分析的前提假設(shè)

因子分析的目的是簡化數(shù)據(jù)或者找出基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此使用因子分析的前提假設(shè)是觀測變量之間應(yīng)該具有較強的相關(guān)關(guān)系。本文采用KMO和Bartlett檢驗，驗證因子分析的適應(yīng)性。可知KMO值為0.627，根據(jù)KMO度量可知，樣本量滿足要求。Bartlett球形檢驗的顯著性水平為0.000，即原假設(shè)被拒絕，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣有顯著差別。

（二）運用因子分析法提取公因子

首先，得出解釋的總方差。

可提取公因子的前提條件為初始特征值大于1，由分析可知前4個公因子的特征值大于1，所以應(yīng)取前4個公因子。同時，這4個公因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到79.926%，即這4個公因子可以解釋原16個變量79.926%的變異。為了對這幾個因子進(jìn)行解釋，需要得到原始的財務(wù)指標(biāo)對這幾個因子的因子載荷。

（三）由旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣命名公因子

因子旋轉(zhuǎn)的目的是為了使初始因子載荷矩陣的結(jié)構(gòu)簡化，便于對公共因子進(jìn)行解釋，這里的結(jié)構(gòu)簡化是指使得每個變量僅在一個公共因子上具有較大的載荷，而在其余公共因子上載荷較小，使同一列上的載荷盡可能地向靠近1和靠近0的兩極分離。本文采用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法。

由因子載荷矩陣可知，因子F1在X2速動比率、X1流動比率與X3現(xiàn)金比率上有較大的載荷，這些指標(biāo)都與企業(yè)的償債能力有關(guān)，因此稱F1為償債因子。因子F2在X9總資產(chǎn)凈利率、X11主營業(yè)務(wù)利潤率、X10權(quán)益凈利率與X12成本費用利潤率上載荷，這些指標(biāo)反映了企業(yè)的盈利能力，所以將F2命名為盈利因子。F3在X14上有較大的載荷，與企業(yè)的現(xiàn)金流量水平有關(guān)，故將其命名為現(xiàn)金流量水平因子。F4在X15總資產(chǎn)增長率、X16凈資產(chǎn)增長率上載荷，反映了成長能力，因此將F4命名為成長能力因子。

（四）確立因子得分表達(dá)式

在命名公因子之后，可根據(jù)SPSS軟件輸出的因子得分系數(shù)矩陣，確定每個因子的因子得分表達(dá)式。

根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣，因子得分表達(dá)式為：

F1=0.223X1+0.227X2+0.213X3+0.107X4+0.021X5+0.178 X6+0.222X7+0.070X8+0.028X9-0.041X10-0.032X11-0.031X12

-0.005X13-0.017X14-0.034X15-0.022X16

……

上述的因子得分表達(dá)式即為我國煤炭行業(yè)上市公司的因子得分模型。因子得分是因子分析的最終體現(xiàn)，可以通過因子得分模型，計算出各個因子的得分?jǐn)?shù)，進(jìn)而在煤炭行業(yè)上市公司內(nèi)排名，判斷其財務(wù)狀況，進(jìn)而達(dá)到財務(wù)預(yù)警的目的。

五、結(jié)論

本研究參考了國內(nèi)外學(xué)者研究財務(wù)預(yù)警的大量文獻(xiàn)，結(jié)合我國煤炭行業(yè)上市公司的特點，選取了30家上市公司作為研究樣本，本文運用統(tǒng)計軟件SPSS17.0，對因子分析在煤炭行業(yè)財務(wù)預(yù)警分析中的應(yīng)用進(jìn)行了實證研究。

研究結(jié)論如下：

第一，本文用因子分析方法對我國煤炭行業(yè)上市公司的財務(wù)預(yù)警狀況進(jìn)行分析。在上市公司財務(wù)指標(biāo)的選取方面，選擇了反映償債能力等五個方面的16個指標(biāo)，這些指標(biāo)之間都具有較強的相關(guān)關(guān)系，適合進(jìn)行因子分析。在經(jīng)過一系列因子分析之后，最終得出因子得分模型，進(jìn)而可以計算出得分?jǐn)?shù)，對煤炭行業(yè)上市公司進(jìn)行排名，判斷其財務(wù)狀況。因此，可以看出，因子分析更多的是一種達(dá)到目的的中間手段，它往往會被作為許多模型的中間步驟，在對數(shù)據(jù)進(jìn)行濃縮后繼續(xù)采用其他多元統(tǒng)計方法來解決實際問題。

第二，本研究所選取的樣本可靠，指標(biāo)計算嚴(yán)謹(jǐn)，數(shù)據(jù)真實，基本上可以代表我國煤炭行業(yè)上市公司的情況。

參考文獻(xiàn)

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[4]左維.中國上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型實證研究[D].成都：西南財經(jīng)大學(xué)，2008.

篇10

關(guān)鍵詞：財務(wù)危機； 財務(wù)預(yù)警；財務(wù)風(fēng)險 

1 財務(wù)危機概述

財務(wù)危機又被譯為財務(wù)困境，其極端狀態(tài)是企業(yè)破產(chǎn)。但究竟什么是財務(wù)危機，不同的學(xué)者在進(jìn)行研究時也采用了不同的標(biāo)準(zhǔn)。總體而言，財務(wù)危機的定性描述多集中在破產(chǎn)清算或無償付能力等方面。盡管財務(wù)危機的定性描述較為容易達(dá)成一致，但財務(wù)危機的定量界定有著更多的操作和研究意義。如何界定財務(wù)危機是進(jìn)行財務(wù)危機預(yù)測研究需要考慮的首要問題。

2 預(yù)警指標(biāo)體系建立的標(biāo)準(zhǔn)

總的說來，預(yù)警指標(biāo)的選取應(yīng)遵循以下原則科學(xué)性原則。公司財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建要按照公司財務(wù)危機相關(guān)理論設(shè)計，指標(biāo)體系應(yīng)能對大原因做出合理的科學(xué)描述。

全面性原則。為保證綜合評價結(jié)構(gòu)客觀準(zhǔn)確，在初步建立指標(biāo)體系時應(yīng)盡可能地選取可以全面反映公司財務(wù)狀況的指標(biāo)。即要全面反映企業(yè)的獲利能力、償債能力、營運能力、成長能力等各方面的財務(wù)狀況，同時也應(yīng)考慮指標(biāo)項目之間的系統(tǒng)性和相互關(guān)聯(lián)性。

有效性原則。要選擇那些能夠?qū)︻A(yù)測公司財務(wù)危機有指示作用的重要的財務(wù)指標(biāo)，當(dāng)公司危機因素產(chǎn)生時，該指標(biāo)能夠靈敏、迅速地反映出來。

成本——效益原則。在指標(biāo)體系及指標(biāo)項目的設(shè)置過程中應(yīng)充分考慮成本——效益原則。

重要性原則。這里的重要性原則有兩層含義，其一是指全面性與重要性相結(jié)合的原則。其二是當(dāng)搜集某項指標(biāo)的成本費用很大時，如果該項指標(biāo)很重要，即它在指標(biāo)體系中是不可或缺的，則仍應(yīng)進(jìn)行該項指標(biāo)的搜集評價工作。

可操作性原則。這里的可操作性是指指標(biāo)項目的易懂性和指標(biāo)項目的有關(guān)數(shù)據(jù)收集的可行性。

3 動態(tài)財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)

根據(jù)企業(yè)財務(wù)預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合我國上市公司的實際情況，提出建立動態(tài)財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的具體思路：

擬建立的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)分為四個部分：第一部分是財務(wù)信息收集傳遞機制，為財務(wù)分析提供及時準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。這是整個財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)建立的起點。第二部分是財務(wù)預(yù)警組織結(jié)構(gòu)，主要從公司資金循環(huán)的各個方面入手，完善上市公司的內(nèi)部控制制度。這部分是財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的基礎(chǔ)。第三部分是財務(wù)風(fēng)險分析機制，根據(jù)預(yù)警方法的不同，分為定性、定量兩個方面：定性預(yù)警主要是針對能夠影響公司財務(wù)狀況的表外因素，定量預(yù)警主要是利用財務(wù)報表數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。其中，定量預(yù)警系統(tǒng)分籌資、投資、日常現(xiàn)金運用三個方面，在方法上主要采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種具有學(xué)習(xí)適應(yīng)能力的方法，以達(dá)到實時預(yù)警的目的。第四部分是風(fēng)險處理機制，對預(yù)測發(fā)生的和已經(jīng)發(fā)生的風(fēng)險采取有效的預(yù)防、控制和處理措施。財務(wù)風(fēng)險分析機制和財務(wù)風(fēng)險處理機制是核心和關(guān)鍵。整個體系架構(gòu)由下圖所示：

4 動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)成

4.1 實時信息系統(tǒng)的建設(shè)

動態(tài)預(yù)警系統(tǒng)要求上市公司能充分利用實時信息，運用網(wǎng)絡(luò)財務(wù)信息實時報告系統(tǒng)軟件，從桌面財務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)財務(wù)，改變信息的傳遞方式，最敏銳、最及時、最準(zhǔn)確地反映公司的財務(wù)狀況，使實時的信息成為整合整個公司經(jīng)營過程的驅(qū)動力量，增強公司的決策、控制和預(yù)警的能力。

4.2 財務(wù)預(yù)警分析的組織結(jié)構(gòu)

健全的內(nèi)部控制制度是預(yù)警機制的神經(jīng)中樞，是構(gòu)建財務(wù)失敗預(yù)警機制的準(zhǔn)備和基礎(chǔ)。為使財務(wù)預(yù)警分析的功能得到正常、充分的發(fā)揮，上市公司應(yīng)當(dāng)根據(jù)《內(nèi)部會計控制基本規(guī)范》的有關(guān)規(guī)定，有針對性的完善企業(yè)自身的內(nèi)控制度。上市公司內(nèi)部控制主要包括對貨幣資金、籌資、采購、實物資產(chǎn)、成本費用、銷售與收款、工程項目、對外投資、擔(dān)保等業(yè)務(wù)的控制。

4.3 投資活動預(yù)警

投資風(fēng)險是指投資項目不能達(dá)到預(yù)期效益，從而影響企業(yè)盈利水平和償債能力的風(fēng)險。由缺乏周密系統(tǒng)的可行性研究、經(jīng)濟(jì)信息不全面、不真實、投資決策者對投資風(fēng)險的認(rèn)識不足等原因?qū)е碌耐顿Y決策失誤現(xiàn)象普遍存在，我國上市公司在投資活動方面存在著巨大的財務(wù)風(fēng)險。如下表所示：　①市場調(diào)查不充分，項目決策失誤②對內(nèi)外部環(huán)境變化預(yù)計不足③缺乏有效的內(nèi)部管理機制④在項目經(jīng)營和管理期間，缺乏可靠性和真實性的項目運營信息，缺乏合理的監(jiān)控體系和指標(biāo)計算⑤資本結(jié)構(gòu)不合理

4.4 日常風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)

日常監(jiān)測的風(fēng)險主要是經(jīng)營風(fēng)險，是指企業(yè)在未來營業(yè)環(huán)境中的各種因素對息稅前收益影響的不確定性。建立日常風(fēng)險監(jiān)測系統(tǒng)，一方面可以關(guān)注月度的核心指標(biāo)，密切注視其動態(tài)變化過程，及時發(fā)現(xiàn)財務(wù)危機的征兆；另一方面，當(dāng)企業(yè)有警情出現(xiàn)時，可以從各方面指標(biāo)的變化趨勢、變化幅度來幫助分析警源所在。

5 缺陷與定位

企業(yè)構(gòu)建財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)要注意以下兩點: 首先, 財務(wù)預(yù)警的關(guān)鍵是預(yù)警指標(biāo)的選取, 它直接關(guān)系到預(yù)警的效果; 其次, 預(yù)警指標(biāo)是否真實不是預(yù)警系統(tǒng)所能解決的問題, 企業(yè)財務(wù)預(yù)警建立在預(yù)警指標(biāo)真實性的基礎(chǔ)上, 至于預(yù)警指標(biāo)是否真實, 則不是財務(wù)預(yù)警所能解決的問題。基于權(quán)責(zé)發(fā)生制的預(yù)警指標(biāo), 因“會計戲法”的影響, 其真實性會大打折扣, 而使建立在傳統(tǒng)預(yù)警指標(biāo)基礎(chǔ)上的財務(wù)預(yù)警模型, 無法真正起到預(yù)警的作用。而現(xiàn)金流量能提供企業(yè)真實的財務(wù)信息, 且不易縱, 所以選取現(xiàn)金流量作為預(yù)警指標(biāo),解決了傳統(tǒng)財務(wù)預(yù)警不能解決的預(yù)警指標(biāo)真實性問題。因此, 現(xiàn)代企業(yè)應(yīng)該構(gòu)建現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警系統(tǒng), 即通過分析現(xiàn)金流量在企業(yè)活動中的數(shù)量和效益, 分別對經(jīng)營現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警、投資現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警、籌資現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警和現(xiàn)金流量綜合財務(wù)預(yù)警進(jìn)行研究, 選取各自的預(yù)警指標(biāo), 并分行業(yè)設(shè)置有警與無警的臨界值, 構(gòu)建適合于企業(yè)的現(xiàn)金流量財務(wù)預(yù)警系統(tǒng), 提高預(yù)警的實用性有有效性。

參考文獻(xiàn)