導(dǎo)語：國內(nèi)上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警機(jī)制研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

摘要：隨著市場規(guī)模的不斷壯大，上市公司越來越多，相繼而來的問題也越發(fā)嚴(yán)重。其中，財務(wù)危機(jī)問題尤為突出。本文以滬深證券交易所中的A股上市公司作為研究對象，通過對資料、指標(biāo)的整理與篩選，建立相對應(yīng)且相對完整的Logistic財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，利用相關(guān)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行?，最后對企業(yè)、債權(quán)人、投資者提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：上市公司　財務(wù)危機(jī)　財務(wù)預(yù)警　Logistic模型

一、前言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，到如今，上海證券交易所的上市公司由最初的8家已經(jīng)上升至1455家，深圳證券交易所的上市公司已有2139家。很顯然，股市規(guī)模發(fā)展極其迅速。但由于市場結(jié)構(gòu)的改變，我國內(nèi)地ST上市公司的不斷增加，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)市場的風(fēng)險擴(kuò)大，股票證券市場的成長缺乏穩(wěn)定性，從而使得股票證券市場可能無法正常的運(yùn)作①。對于投資者而言，投資者無法提前預(yù)測企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險，盲目的投資會提高投資者的投資風(fēng)險。對于企業(yè)而言，財務(wù)風(fēng)險會影響其正常生產(chǎn)經(jīng)營，使企業(yè)的競爭能力變?nèi)?，限制發(fā)展。對于監(jiān)管部門而言，一旦無法提前識別和衡量財務(wù)風(fēng)險，導(dǎo)致監(jiān)管不力，監(jiān)管部門無法持續(xù)監(jiān)管工作。因此，對于上市公司的財務(wù)危機(jī)風(fēng)險預(yù)警是刻不容緩的，是極其關(guān)鍵的。

二、上市公司財務(wù)危機(jī)的成因分析

本文通過查閱國內(nèi)上市公司財務(wù)風(fēng)險擴(kuò)大導(dǎo)致財務(wù)危機(jī)的案例，綜合整理得出導(dǎo)致財務(wù)危機(jī)的原因，具體原因如下：（一）資產(chǎn)流動性較弱。由于上市公司對于企業(yè)的資產(chǎn)把控不到位，管理制度的不完善，導(dǎo)致應(yīng)收賬款的數(shù)額巨大。一些上市公司為了擴(kuò)大市場的占有率，采取對外賒銷的方式來銷售自身產(chǎn)品，由此可能形成壞賬，無法收回，使上市公司陷入財務(wù)風(fēng)險的機(jī)率大大增加。（二）負(fù)債高杠桿過度。由于上市企業(yè)一般都傾向于獲取負(fù)債的杠桿利益，所以在投資的時候會很容易形成過度負(fù)債。一般來說，高杠桿收益伴隨著高風(fēng)險，當(dāng)市場需求變少，產(chǎn)品售價變高，成本變高，調(diào)整能力降低、生產(chǎn)資料價格的不穩(wěn)定等不利因素出現(xiàn)之后，負(fù)債的風(fēng)險則會不斷增加。（三）利潤持續(xù)為負(fù)。若上市公司一直處于虧損的狀態(tài)，其上市公司無法承受負(fù)債的壓力，且需要面對無法從外部獲得資金的支援等如此嚴(yán)峻的形勢，上市公司無法冷靜的解決自身存在的問題，就要面臨被特別處理制度，甚至瀕臨破產(chǎn)清算。（四）現(xiàn)金流中斷上市公司往往忽略一個指標(biāo)為現(xiàn)金流指標(biāo)。由于上市公司的忽視，導(dǎo)致現(xiàn)金流的管理不當(dāng)，使得現(xiàn)金流中斷，即便對外部經(jīng)營表面上如平常一樣，但實(shí)際上，上市公司已經(jīng)有了財務(wù)危機(jī)的征兆。

三、上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警機(jī)制實(shí)證分析

（一）上市公司樣本及配對樣本的選擇。本文所采用的樣本為2017年滬深證券交易所A股所涉及的ST上市公司，但由于*ST表示公司經(jīng)營連續(xù)三年虧損，有著退市預(yù)警的風(fēng)險，則予以排除在樣本之外。根據(jù)滬深證券交易所的統(tǒng)計年鑒進(jìn)行資料整合，滬深證券交易所A股ST上市公司分別為21家與8家，例ST明科、ST坊展、ST中基、ST東海洋等。本文根據(jù)隨機(jī)抽樣原則，以概率的方式客觀地去測量推論值的可靠程度，對配對樣本的選擇，則采取隨機(jī)抽樣的方法進(jìn)行1：1配對。本文一共選取了58家上市公司作為研究樣本，選擇36對樣本作為測試樣本，22對樣本作為檢驗(yàn)樣本。（二）財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)分析與選擇。本文從償債能力分析（流動比率、速動比率等）、資本結(jié)構(gòu)分析（股東權(quán)益率、產(chǎn)權(quán)比率等）、經(jīng)營效率分析（應(yīng)收款項(xiàng)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等）、獲利能力分析（總資產(chǎn)報酬率、銷售毛利率等）、發(fā)展能力分析（主營業(yè)務(wù)收入增長率、總資產(chǎn)增長率）、現(xiàn)金流量分析（銷售收現(xiàn)比率、銷售現(xiàn)金比率等），共25種財務(wù)指標(biāo)分析出發(fā)，可以對企業(yè)的財務(wù)狀況、經(jīng)營狀況進(jìn)行揭示及了解，及時調(diào)整公司的方針策略②。（三）財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)的T檢驗(yàn)。根據(jù)上述選取的25個財務(wù)指標(biāo)，為了是否能夠有效的辨別ST上市公司與非ST上市公司，將對其進(jìn)行單變數(shù)的T檢驗(yàn)分析。本文利用SPSS24.0軟體對于樣本選擇中的36對測試樣本，通過對2017年的財務(wù)資料整合得到的財務(wù)指標(biāo)根據(jù)1%的顯著性水準(zhǔn)進(jìn)行分析。根據(jù)1%的顯著性水準(zhǔn)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，將顯著值高于0.01的變數(shù)指標(biāo)予以剔除，保留了X1、X2、X3、X4、X7、X9、X13、X15、X16、X19、X22這11個指標(biāo)，進(jìn)行下一步的的指標(biāo)篩選。（四）相關(guān)性分析由于多元Logistic回歸模型分析要求引數(shù)之間不允許存在多重線性原則，即便有11個財務(wù)指標(biāo)低于1%的顯著性水準(zhǔn)，但仍然要對此11個財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析來證明指標(biāo)之間沒有高度相關(guān)的關(guān)系，并以此來達(dá)到降維的目的。本文在進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)時，把相關(guān)性系數(shù)限定在0.4以內(nèi)，盡可能的去排除掉相關(guān)度高的指標(biāo)變數(shù)，使得多元Logistic回歸模型中沒有多重線性關(guān)系的引數(shù)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，X1、X3、X9、X19指標(biāo)對于其他變數(shù)指標(biāo)來說是有高度相關(guān)性的，因此，把X1、X3、X9、X19指標(biāo)予以剔除在外。最終保留X2、X4、X7、X13、X15、X16、X22七個指標(biāo)。其中，X2為速動比率，X4為流動資產(chǎn)率，X7為股東權(quán)益比率，X13為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，X15為總資產(chǎn)報酬率，X16為銷售毛利率，X22為銷售收現(xiàn)比率。由于X2、X4屬償債能力分析，X7屬資本結(jié)構(gòu)分析，X13屬經(jīng)營效率分析，X15、X16屬獲利能力分析，X22屬于現(xiàn)金流量分析，這些指標(biāo)能夠具有一定的代表性，對上市公司的基本情況能夠有較強(qiáng)的反應(yīng)。

四、多元Logistic回歸模型的構(gòu)建及檢驗(yàn)

（一）多元Logistic回歸模型的構(gòu)建。根據(jù)上述對財務(wù)指標(biāo)的選擇結(jié)果，接下來運(yùn)用SPSS24.0軟體進(jìn)行回歸分析。首先把測試樣本的36家上市公司進(jìn)行回歸分析，分析36個測試樣本的財務(wù)資料是否全部進(jìn)入回歸分析，再利用SPSS24.0軟體將ST上市公司的因變數(shù)定義為1，而非ST上市公司的因變數(shù)定義為0?？梢缘贸鯨ogistic回歸分析模型為Y=ln［/1-］=-0.97-0.552X2+0.011X4-1.1937-1.258X13-0.01X15-0.018X16　0.023X22，則上市公司出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)的概率為：=exp（Y）/［1+exp（Y）］=77.8。綜合得出，該模型對于上市公司因?qū)ω攧?wù)狀況或其他狀況出現(xiàn)異常的上市公司股票交易進(jìn)行特別處理的預(yù)測正確率為77.8%，效果還是比較客觀。（二）多元Logistic回歸模型的檢驗(yàn)。數(shù)據(jù)來源：通過運(yùn)用SPSS24.0統(tǒng)計軟體對收集的資料進(jìn)行分析所得。為了更進(jìn)一步的檢驗(yàn)此模型的準(zhǔn)確度如何，本文將剩余的22對檢驗(yàn)樣本的2017年的財務(wù)資料代入上述模型。本文將借鑒前者的選取臨界值作為參考，一般來說，選取0.5作為上市公司財務(wù)危機(jī)發(fā)生的臨界值，當(dāng)P大于0.5時，表示上市公司發(fā)生財務(wù)危機(jī)的狀況概率比較大；反之則表示發(fā)生財務(wù)危機(jī)概率比較小。因此，可以根據(jù)此模型對于我國上市公司因財務(wù)狀況出現(xiàn)而被認(rèn)定為ST上市公司的預(yù)測情況有一個了解。由上表可知，此模型在預(yù)測上市公司是否會因財務(wù)狀況異常而被特別處理成為ST上市公司的正確率為77.3%。綜上所述，本文建立的Logistic上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的預(yù)測精確度比較高，模型比較理想。

五、總結(jié)與建議

隨著我國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，上市公司已經(jīng)成為經(jīng)濟(jì)市場不可缺少的一部分。上市公司的財務(wù)危機(jī)出現(xiàn)，導(dǎo)致對上市公司的相關(guān)利益者帶來了一定損失。因此，建立有效的財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型是必不可少的。本文通過所建立的Logistic上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型可以看出，這七個財務(wù)指標(biāo)（速動比率、流動資產(chǎn)率、股東權(quán)益比率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)報酬率、銷售毛利率、銷售收現(xiàn)比率）有顯著的判別作用，此模型預(yù)警效果比較好，符合我國的實(shí)際情況，有一定的實(shí)用價值。關(guān)注這些指標(biāo)可以幫助上市公司股東或者投資者等相關(guān)利益者進(jìn)行分析導(dǎo)致財務(wù)危機(jī)的情況，起到財務(wù)危機(jī)預(yù)警作用。最后，本文也對上市公司、投資者、債權(quán)人提出相關(guān)建議。上市公司應(yīng)當(dāng)建立一套完善的財務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制，需建立一個財務(wù)危機(jī)預(yù)警的組織部門，采取有效監(jiān)控及科學(xué)的手段，注重財務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制的完善。投資者應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對于上市公司的財務(wù)危機(jī)風(fēng)險意識，通過多方管道，了解上市公司的運(yùn)作概況，提高自身投資要求，樹立正確的投資理念。債權(quán)人應(yīng)當(dāng)著重關(guān)注上市公司的經(jīng)營情況，在放貸時不僅僅考慮上市公司的一時經(jīng)營狀況，也應(yīng)注重上市公司的長遠(yuǎn)發(fā)展，應(yīng)當(dāng)理性放貸，不追求一時利益而忽略上市公司能否長久還清債務(wù)的能力。

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作者:羅雅婷 單位:澳門城市大學(xué)商學(xué)院