導(dǎo)語：公司的財(cái)務(wù)危機(jī)模式分析論文一文來源于網(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]本文以2002—2004年深滬兩市首次被ST的118家上市公司作為研究對(duì)象，同時(shí)選擇同行業(yè)且資產(chǎn)規(guī)模相近的ll8家盈利公司作為配對(duì)樣本。在界定了“財(cái)務(wù)危機(jī)”的范圍后，利用ST公司財(cái)務(wù)危機(jī)前1年的數(shù)據(jù)，初步選擇了20個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)ST公司與配對(duì)樣本的均值、標(biāo)準(zhǔn)差，T統(tǒng)計(jì)量和Z統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分析，尋找ST公司與非ST公司在財(cái)務(wù)指標(biāo)上的差異，井采用主成分分析法進(jìn)一步篩選財(cái)務(wù)指標(biāo)。最后運(yùn)用二元邏輯回歸(Logit)，建立起上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)前1年的預(yù)警模型，且進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

[關(guān)鍵詞]財(cái)務(wù)危機(jī)；配對(duì)樣本；主成分分析；邏輯回歸；預(yù)警模型

一、“財(cái)務(wù)危機(jī)”(Pinancialcrisis)又稱“財(cái)務(wù)困境”(Pinancialdistress)，國外多數(shù)同類研究采用破產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)。但中國從1988年開始試行《企業(yè)破產(chǎn)法》至今，沒有一家上市公司破產(chǎn)．盡管2004年6月“ST寧窖”爆出破產(chǎn)風(fēng)波，但也在同年12月通過債權(quán)人和解解除了危機(jī)。由此可見，中國的破產(chǎn)機(jī)制不健全，加上國內(nèi)證券市場(chǎng)的發(fā)展歷史很短，采用外國學(xué)者的做法行不通。

國內(nèi)學(xué)者大都將特別處理(ST)的上市公司作為存在財(cái)務(wù)危機(jī)的公司，如陳靜(1999)、李華中(2001)、姜秀華(2002)等。本文也將ST公司作為研究樣本，并將“財(cái)務(wù)危機(jī)”定義為“因財(cái)務(wù)狀況異常而被特別處理(ST)”，所指的“財(cái)務(wù)狀況異?！卑ㄉ鲜泄就蝗怀霈F(xiàn)重大虧損、連續(xù)兩年虧損、股東權(quán)益低于注冊(cè)資本或每股凈資產(chǎn)低于面值等幾種情形。

二、國內(nèi)研究文獻(xiàn)綜述

陳靜(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司為研究樣本，使用1995—1997年的財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了單變量分析和多元判定分析，由于受樣本量的限制沒有對(duì)上市公司被ST的原因加以詳細(xì)區(qū)分；李華中(2001)用判別函數(shù)對(duì)1997—1999上市公司分類，描述了ST公司的行業(yè)分布，利用向前回歸法篩選財(cái)務(wù)指標(biāo)建立預(yù)警模型；姜秀華等(2002)以在深滬兩市上市的42家公司為控制相關(guān)變量，同時(shí)隨機(jī)選取42家非ST公司為控制樣本進(jìn)行了研究，運(yùn)用Logistic回歸得到預(yù)警模型，并進(jìn)行了預(yù)測(cè)與效果檢驗(yàn)。

三、研究方法和研究樣本

(一)研究方法

本文采用的方法是二元邏輯回歸(Logit)，相關(guān)的數(shù)據(jù)分析處理通過SPSSl3．0軟件完成。

(二)研究樣本及樣本的行業(yè)特征分析

1.選擇的研究樣本

本文選擇的樣本S1是2002—2004年深滬兩市首次被ST的118家公司。

同時(shí)，選擇了與樣本S1同行業(yè)并且資產(chǎn)規(guī)模相近的118家盈利上市公司作為配對(duì)樣本S2。

本文的數(shù)據(jù)主要來源于“亞洲證券”和“巨潮資訊”。

2.樣本行業(yè)特征分析

至2005年8月，深滬兩市共計(jì)有1379家上市公司(深市551家，滬市828家)。發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的118家上市公司分布在11個(gè)行業(yè)。其中，制造業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的上市公司最多，占ST公司總數(shù)的58．48％，但與該行業(yè)上市公司的總數(shù)相比，發(fā)生ST的比例并不突出，只占8．60％．傳播文化類上市公司有2家發(fā)生虧損，鑒于此類別的上市公司較少，雖占ST公司總數(shù)的1．7％，但占整個(gè)行業(yè)的18．18％，說明傳播文化類公司承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)較大，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的比例也就較高。其次是綜合類上市公司，占ST公司總數(shù)的10．17％，占整個(gè)行業(yè)的15．00％。

四、預(yù)警指標(biāo)的選擇和分析

如果上市公司在第t年被實(shí)施ST，那么(t－1)年表示上市公司被實(shí)施ST的前1年。

(一)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的初步選擇

為對(duì)上市公司的情況進(jìn)行全面、系統(tǒng)的描述，本文結(jié)合國內(nèi)外的研究成果，初步選擇了變現(xiàn)能力B1(流動(dòng)比率X1、速動(dòng)比率X2)、資產(chǎn)管理B2(總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X3、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X4、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X5)、負(fù)債能力B3(資產(chǎn)負(fù)債率X6、產(chǎn)權(quán)比率X7)、盈利能力B4(凈資產(chǎn)收益率X8、銷售毛利率X9、銷售凈利率X10)、現(xiàn)金流量B5(每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量X11、經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對(duì)掙利潤比率X12、經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債比率X13)、成長(zhǎng)能力B6(資產(chǎn)增長(zhǎng)率X14、主營業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率X15、凈利潤增長(zhǎng)率X16)、股權(quán)擴(kuò)張B7(每股收益X17、每股掙資產(chǎn)X18)、股東持股B8(前三大股東持股比例X19、前十大股東持股比例X20)等8個(gè)方面的20個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。

(二)初選指標(biāo)分析

1．財(cái)務(wù)指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分析

利用SPSS計(jì)算ST與非ST公司各財(cái)務(wù)指標(biāo)的均值及標(biāo)準(zhǔn)差。研究結(jié)果顯示，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的前1年，ST公司與非ST公司的20個(gè)指標(biāo)的均值均存在明顯區(qū)別。

2．配對(duì)樣本檢驗(yàn)

根據(jù)ST公司與非ST公司的同一財(cái)務(wù)指標(biāo)的配對(duì)，利用SPSS進(jìn)行配對(duì)樣本T檢驗(yàn)和Wilcoxon秩檢驗(yàn)，Wilcoxon秩檢驗(yàn)使用的是Z統(tǒng)計(jì)量。

從表1中可以看出，除資產(chǎn)增長(zhǎng)率X14外，ST與非ST公司的20個(gè)指標(biāo)的配對(duì)樣本T檢驗(yàn)普遍顯著，ST公司的Z統(tǒng)計(jì)量明顯高于非ST。

總之，通過上述分析，可以看到ST公司與非ST公司在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的前1年，兩者的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、T統(tǒng)計(jì)量、Z統(tǒng)計(jì)量發(fā)生了明顯的變化。

(三)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的進(jìn)一步篩選

ST與非ST公司的上述20個(gè)指標(biāo)，有的作用顯著，起了較大作用，相比之下有的作用并不明顯，而且指標(biāo)過多會(huì)存在多重共線性或序列自相關(guān)。因此，在建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型前，有必要進(jìn)一步對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行篩選，利用變化顯著的指標(biāo)建立預(yù)警模型。本文擬選擇主成分分析法。

1．變量間相關(guān)性分析

本文的相關(guān)性分析采用Person相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明產(chǎn)權(quán)比率x7與凈資產(chǎn)收益率朋、流動(dòng)比率X1與速動(dòng)比率X2、每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量X11與經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債比率X13、每股收益X17與每股凈資產(chǎn)X18、前三大股東持股比率之和X19與前十大股東持股比率之和X20的相關(guān)系數(shù)均超過0．6。為消除多重共線性的影響，按財(cái)務(wù)指標(biāo)間相關(guān)性較小為優(yōu)原則，經(jīng)比較，剔除X7、X2、X13、X18及X19這五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。

2．財(cái)務(wù)指標(biāo)的進(jìn)一步篩選

引入虛擬變量y，表示上市公司是否出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。將上市公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)設(shè)為1，沒有出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)設(shè)為0。

利用直接斜交轉(zhuǎn)軸法，對(duì)剩余15個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，提取了3個(gè)因子。這3個(gè)因子分別為流動(dòng)比率X1、每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量X11、前十大股東持股比率之和X20。

五、預(yù)警模型的建立及預(yù)測(cè)

筆者利用主成分分析得到的上述三個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，選擇二元邏輯回歸(Logit)方法，建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(一)模型的建立

設(shè)多元邏輯回歸(Logit)擬合的方程為：

(二)預(yù)警模型效果檢測(cè)

以0．500為概率最佳分割點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示該模型的整體預(yù)測(cè)效果為75．319％，其中ST公司的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為76．923％，非ST公司的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為73．729%。

六、結(jié)論

筆者采用2002—2004年新增ST公司的日個(gè)方面的20個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，建立起上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)前1年的危機(jī)預(yù)警模型進(jìn)行了預(yù)測(cè)。為便于對(duì)比研究，選取相同數(shù)目的盈利公司作為配對(duì)樣本進(jìn)行T檢驗(yàn)和Wilcoxon秩檢驗(yàn)。研究表明，選取財(cái)務(wù)指標(biāo)的效果明顯，建立的sT公司的危機(jī)預(yù)警模型的判斷準(zhǔn)確率達(dá)到95．31％．由于研究是假定上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是真實(shí)的，若上市公司粉飾財(cái)務(wù)報(bào)表，模型準(zhǔn)確性可能受到影響。

主要參考文獻(xiàn)

[1]Ohlson，JamesA：“FinancialRatiosandtheProbabilistlcPredictionofBankruptcy”，JournalofAccountingResearch，1980．

[2]陳靜．上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析．會(huì)計(jì)研究[J]，1999，(4)．

[3)李華中．上市公司經(jīng)營失敗的預(yù)警系統(tǒng)研究[J]．財(cái)經(jīng)研究，2001，27，(10)．

[4]姜秀華，任強(qiáng)，孫錚．上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究[J]．預(yù)測(cè)，2002，21(3)．