1、第五章 财务预警实证研究的理论分析,第五章 财务预警实证研究的理论分析,第一节 研究对象的界定第二节 研究样本设计第三节 预测变量选择第四节 统计实证方法的运用第五节 研究资料使用与判别精度,第一节 研究对象的界定,一、国外研究对象的界定 1.研究对象界定 界定的核心：财务困境(一般为破产企业)。 研究的最佳切入点：预测公司财务状况是否健康。 2.界定依据 1）企业破产行为客观发生，易于确定研究样本。 2）破产对企业相关利益方冲击比较大，容易引起 重视。二、国内研究对象的界定 被 “ 特别处理 ” （special treatment）的上市公司（ 财务状况异常 ）。,第二节 研究样本设计,一
2、、符合财务困境概念 通常选用的概念：经济失败、商业失败、无力偿债、资不抵债、破产等。二、样本研究期间 1. 选取样本组应与企业陷入财务困境的期间一致。 2. 解决时间性差异的方法 1）引入宏观因素变量（如物价指数等）。 2）选样时控制样本个体，使其在各年大致均匀分 布。 三、样本公司规模 样本中应剔除小公司和超大规模公司Altman(1968) 。,第二节 研究样本设计,四、资料完整性 研究证实Zmijewski(1984) ：选样资料的不完全使预 测模型存在偏差。五、样本个体的性质 性质差异严重的研究样本（如：是否公开上市 以及所处行业不同），会形成不同的预警模型。六、行业因素 1.行业因素
3、对预测模型有一定的影响 2.解决行业因素的方法,第二节 研究样本设计,1）以剔除行业均值后的指标作为解释变量; 2）以单行业公司构建预测模型。七、配对样本的选取 配对样本的控制标准主要包括：会计年度、行业和 资产规模。 用于控制由于财务困境组和非财务困境之间的时间 性差异、行业特征和公司规模的差异可能带来的模型 偏差。八、配对抽样问题 大部分实证研究都采用一一配对抽样，即样本组和 控制组包含相等的研究个体。,第三节 预测变量选择,一、预测变量选择的思路 目前缺乏直接和明确的经济理论支持，主要靠研究者的经验、直觉以及已出现过财务困境的公司严重恶化的指标，来作为实证研究的备选变量组，再通过大量的统
4、计检验来筛选相对显著的变量，使模型具有较高的判别率。二、以往研究中出现的备择预测变量 常用财务比率 现金流量指标 经过适当调整的财务比率（剔除物价波动、市场利率调整、行业特征影响等）,第三节 预测变量选择,财务比率的变动值 构造的虚拟变量三、对变量选择有一定指导意义的理论模型 1. 破产理论模型 Scott（1981） 当企业的净资产价值不足以赔付企业所欠债务时，企 业濒临破产。通过这一基本理论的推导，能得到一系 列可作为判别变量的财务比率表达式。 2. 现金存量模型 Baumol-Tobin（1956） 在公司的现金管理行为符合现金存量模型的前提下， 处于财务困境的公司与财务状况良好的公司在
5、现金管 理行为上有较明显的差异，可据此差异进行财务预警。,第四节 统计实证方法的运用,一、概率统计学上的判别分析 设有K个组（或总体） ，所有组的样品都测量了相同的p个指标，可表示为一个p维向量，这个组的分布函数分别是 ，均为p元分布函数，对于一个给定的新样品x，要求判断它属于哪一组。二、判别方法 1.一元判别方法 单变量预测方法。 优点：简单易行，可以通过个别检验找出对陷 入财务困境有最大预见度的财务指标。 缺点：只重视一个指标的分离能力，不能充分反映企业的财务特征。,第四节 统计实证方法的运用,2. 多元线性判别方法 包括：距离判断、贝叶斯判断、费雪判断和典型判断 通过统计技术筛选出那些在
6、两组间差距尽可能大，而组内离散度最小的变量。 优点：构造的线性方程简单易懂，实际应用强。 缺点：假设条件较为严格。 3. 多元逻辑回归和多元概率比回归方法 计算某项财务指标在一段时间里陷入财务困境的条件概率有多大。 优点：对研究变量的分布没有任何要求，不存在不合理的先验假设。 缺点：难以精确确定财务困境的条件概率。,第五节 研究资料使用与判别精度,一、研究资料使用 研究文献考察的重点集中在数据来源的可靠性、选用数据的恰当性和及时性上。二、判别精度 预测先验概率和预测误差成本的估计 分割点（cut off point） 预测精度的判别标准 模型的预测能力及其外部适应性。,决定,确定,关键,第五章 结 束,
