全流通条件下上市公司财务危机预警模型的构建【文献综述】.doc

1、1 毕业论文文献综述 会计学 全流通条件下上市公司财务危机预警模型的构建 随着国有企业改革的深入，以产权明晰，国有股减持为主导的改革方向对我国上市公司股权结构产生了根本性的影响。始于 2005 年 5 月证券市场的股权分置改革，使得上市公司股权结构发生了根本性的变化。 在这个全新的 股权结构 基础上有必要重新考虑导致财务危机 发生 的影响因素。 财务危机，又称财务困境，是 指企业 丧失偿还到期债务的能力。 它严重影响着企业的运营、信用、结构、股票、投资者，甚至整个国家。上市公司财务预警是上市公司财务风险管理的组成部分，是对上市公司财务 危机进行的预警。完善上市公司财务预警系统，满足上市公司利益

2、相关者日益迫切的需要，不仅是经济研究的重要内容之一，而且成为影响我国资本市场理想发展的重要因素。 1 财务危机的概念 财务危机又称财务困境或财务问题，最严重的财务危机是财务失败或破产。企业因财务危机导致破产实际上是一种违约行为，所以财务危机又可称为“违约风险”。无论在理论上还是实践中，对财务危机的定义都是一个有争议的问题，国内外学术界有许多不同的定义。下面是几个典型的观点： （ 1）威廉比弗（ William Beaver， 1966）认为陷入财务危机的 企业具有破产、拖欠优先股股利、拖欠债务等特征。 （ 2）奥特曼（ Altman， 1968）认为进入法定破产的企业是财务危机企业。 （ 3）

3、中国注册会计师独立审计具体准则第 17 号持续经营第八条，列示了上市公司财务危机的迹象，包括：资不抵债；营运资金出现负数；无法偿还到期债务；无法偿还即将到期且难以展期的借款等等。 （ 4）我国学者陈晓、陈治鸿（ 2000）认为上市公司中被宣布特别处理的公司（ ST 公司）为财务危机上市公司。张鸣、张艳（ 2001）等人也认同这种观点。 可见，理论界较为公认的是把财务危机定义为企业偿 付能力的丧失，即丧失偿还到期债务的能力。 我也认同这种观点，破产是一种法律行为， 除了受经济因素影响外，还受政治和其他非市场因素影响 。 另外 ， 陷入财务危机与企业是否破产并无确定的一一对应关系，在我国这一情况尤

4、为突出 。 财2 务危机是导致企业生存危机的重要因素，因此，需要针对可能造成财务危机的因素，采取监测和预防措施，及早防范财务风险，控制财务危机 。 2 财务危机预警研究综述 财务危机的预警研究是一项在西方国家中广泛进行的应用研究，是以现有的财务比率为基础，建立数学模型来预测企业财务危机发生的可能性，其在学术界又称为“财 务困境预警”、“财务失败判别”等等，财务危机的预警研究在西方拥有近 70 年的历史和许多研究成果，由于其市场需求巨大，所以无论是学术界还是实务界仍在不懈地探索和改进研究方法，以提高预警的准确性。 2.1 国外研究动态 2.1.1 单变量模型研究 利用公司的财务报告数据来评价公司

5、的业绩和财务状况有着久远的历史。最早的财务危机预警研究是 Fitzpartrick（ 1932）开展的单变量破产预警研究。他以 19 对破产和非破产公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，发现判别能力最高的是净利润 /股东权益和 股东权益 /负债这两个比率。尽管 Fitzparrtrick 研究的结果很不错，但一直到 30 多年后的 1966 年才有人沿着他的这条思路继续研究财务危机的预警问题。 Beaver 使用由 79 对经营失败和经营未失败的公司组成的样本，分别检验了反映公司不同财务特征的6 组 30 个变量在公司破产前 1 一 5 年的预警能力，他发现最好的判别变量

6、是营运资本 /流动负债 (在公司破产的前一年成功地判别了 90%的破产公司 )和净利润/总资产（在同一阶段的判别成功率是 88%）。 Beaver 还发现越临近破产日，误判率越低，预见性越强。 2.1.2 多元线 性判别分析（ MDA） 自从 Bevaer 的这项研究之后，很少再有专门的单变量研究出现，大多数研究人员更倾向于采用多变量分析方法，这主要是因为公司的财务特征不可能由一个变量充分反应出来。 1968 年，美国学者 Altman 博士首次使用了多元线性判别分析对财务危机预警进行了研究。根据行业和资产规模，他为 33 家破产公司选择了 33 家非破产配比公司，采用了 22 个财务比率经过

7、数理统计筛选建立了著名的 5 变量 Z 一 Score 模型，根据判别分值，以确定的临界值对研究对象进行财务危机判别。在估计样本中，其模型在破产前一年成功地判别出 33家破产公司中的 31 家，而对于由 25 家破产公司和 56 家非破产公司组成的样3 本中，从 25 家破产公司中判别出 24 家，从 56 家非破产公司中判别出 52 家。Altman 的研究成果克服了单变量模型出现的对于同一公司，不同比率预测出不同结果的现象。与此同时，在西方掀起了公司财务危机预警的研究热潮。 2.1.3 多元逻辑回归模型分析（ Logit 模型） Ohlson（ 1980）首先将多元逻辑回归模型应用于财务危

8、机预警领域，他使用逻辑回归方法和由在 1970 一 1976 年间破产的 105 家公司和 2058 家非破产公司组成的非配对样本，分 析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系，发现至少存在四类显著影响公司破产概率的变量：公司规模，资本结构，业绩和当前的变现能力。此外，他还发现以前的一些研究有高估模型预警能力的现象，他将这种现象归咎于在样本中含有破产申请日后公布的数据。多元逻辑回归模型在科研和实践中广泛应用，成为早期财务危机预警的标准方法。 2.1.4 人工神经网络方法（ ANN） 近期对人工神经网络的研究表明，由于它的非线性、非参数、自适应学习等特征，可作为模式识别的

9、一个强有力的工具。人工神经网络已成功地解决了许多金 融、财务方面的问题，其中包括财务危机预警的研究，如 Leeher， Sharda，wilson， Tam 和 Kiang， wilsno 等分别运用了不同的人工神经网络模型对财务危机进行了预警，并与传统的线性方法作了比较，表明神经网络的预警效果强于传统的线性方法。当前，用人工神经网络对财务危机进行预警仍是热点问题，许多主要的商业银行已建立起基于人工神经网络的贷款违约预测产品，如穆迪公司的公众企业风险模型。综观西方关于财务危机预警研究的方法，主要可分为两方面 :统计方法和人工神经网络方法。 综观国外对财务危机预警模型的研究， 从单变量、多变量、

10、 Logit 模型这些以统计方法为基础的研究到神经网络模型等非统计模型，从单一模型的研究到混合模型及其比较研究，从以财务指标为基础的研究到引入非财务指标的研究，财务危机预警模型的研究受到了实务界和学术界的高度重视且取得了重大进展。 不同的预警模型适用条件不同，如单变量和多变量预警模型中自变量需要服从多元正态分布和两组间协方差相，而事实上很多时候这些条件并不能得到满足，因此很多研究者所建模型大多是在假定和近似条件下成立的，这必然影响到模型的正确性和预测精度。 2.2 国内研究动态 4 与此同时，国内 一些学者利用国外财务危机预警的理论和方法，结合我国实际进行了实证研究，它标志着我国在财务危机预警

11、领域研究的开始。这些实证研究主要集中在三个方面 :企业破产预测、上市公司财务危机预警和商业银行的信用风险评估。 2.2.1 企业破产预测 吴世农、黄世忠（ 1986）曾介绍企业的破产分析指标和预测模型。 90 年代，我国学者周首华、杨济华和王平（ 1996）在 Z 分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，建立了 F 分数模型，并使用 Computation PC Plus会计数据库中 1990 年以来的 4160 家公司的数据 进行了验证。我国台湾的陈肇荣应用中国台湾地区企业财务资料，重选了相关指标，建立的适合台湾地区使用的财务预警模型。薛野等（ 1999）用 Z 一 Score

12、 模型对我国企业进行了破产预测的实证研究，结果是绝大多数企业都处于破产状态，但实际上这些企业仍然存在。这种结果除了模型本身固有的缺陷外（如变量选择误差），更重要的是我国市场经济不成熟，企业破产法颁布时间不长，法律不健全，政府行为过多等原因，研究结果表明，直接引用国外通行的财务危机预警模型对我国企业进行破产预测的效果不佳。周毓萍（ 1998）结合我国企业实际分别建立 了两变量 (速动比率和总资产收益率 )的判别模型和即神经网络对企业破产进行了预测，其研究成果对我国破产预测有一定的借鉴作用。 2.2.2 上市公司对务危机（ ST 状态）预警 陈静在（ 1999）首次对我国上市公司的财务危机进行了实

13、证分析，她以上市公司被特别处理（ ST）作为财务危机的标志，结合 1995 一 1997 年的财务报表数据对 1998 年的 27 家 TS 公司和 27 家非 ST 公司，进行了单变量分析和二类线性判定分析。在单变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率 4 个财务指标中，流动比率与负债比率的误 判率最低 ;在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率、营运资本 /总资产、总资产周转率 6 个指标构建的模型，在 ST 发生的前 3年能较好地预测 ST。模型可以准确判别 88.9%的 ST 公司和 96.3%的非 ST 公司，总体正确率为

14、 92.6%。 陈晓、陈治鸿（ 2000）运用多元逻辑回归模型对上市公司 ST 状态进行了预警研究，结果表明对两类公司的判别准确率均为 86.5%。张玲（ 2000）以沪、深两交易所 120 家公司为研究对象，使用其中 60 家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外 60 家公司进 行模型检验，发现模型具有超前 4 年的预瞥效果。 吴世农、卢贤义（ 2001）选取 70 家处于财务困境的公司和 70 家对照公司为样本，检验了 Fisher 线性判定分析、多元线性回归分析和逻辑回归分析三种5 方法，并结合中国的实际情况建立了相应的模型。卢声（ 2001）运用 Fisher 判别对上市公司

15、中的制造业企业进行了实证分析。张爱民等（ 2001）采用多元统计分析中的主成分分析法对企业财务预警进行了研究。他们选用了 8 个企业财务指标，选择了 40 家我国的上市公司为估计样本，进行了主成分分析。 杨华（ 2006） 以 2004 年 -2005 年部分首次被 ST 的 A 股上市公司为研究对象，结合经过无量纲化处理的财务指标和非财务指标，使用主成分分析法和Logit 回归建立财务危机前 2 年的预警模型。研究显示，引入非财务指标后的财务危机预警模型在一定程度上提高了预测准确率。 耿贵彬、田璇（ 2007）研究得出 在上市公司因财务状况异常被特别处理发生的前两年，该类公司与财务健康公司在

16、主营业务利润率、净资产收益率、每股净利润、资产负债率、每股净资产和总资产增长率这六个指标上有显著差异，可以根据这些指标建立预测模型，对上市公司是否会因财务状况异常而被特别处理进行预测。 王琳（ 2008）选取沪深两市 2002-2005 年被“ ST”的 55 家上市公司作为财务危机样本组， Logistic 预警模型预测准确度最高为 83.33% 2.2.3 商业银行的信用风险评估 信用风险是银行贷款或投资债权中发生的借款违约的风险。天津大学张维和王春峰教授在此方面进行了深入的研究，他们结合我国企业的实际数据，运用了多元判别分析、多元逻辑回归模型、投影寻踪判别分析、人工神经网络、组合预测、递

17、归分类树、遗传算法等对信用风险评估进行了实证研究，取得了丰硕的学术成果。另外，高培业等（ 2000）把能否偿还银行贷款 本息作为企业发生财务危机的标志，对 161 家企业进行了实证研究，得到了满意的预警结果。杨保安（ 2001）任惠光（ 2007）也开始采用神经网络、数据包络分析等方法 ,更加丰富了我国预警分析的研究将 BP 神经网络分析方法运用到银行财务预警的分析中，构建了非线性财务预警模式，显示出该方法是一种有效的财务评估方法。 相对来说，国内研究较晚，且其成果大多注重从企业的财务状况方面进行研究，建立的预警模型多是采用单变量模型、多变量模型和多元逻辑回归模型，目前对于非统计类方法如神经网

18、络模型也进行了大胆的尝试，总体效果比较好。 同 时，国内学者对这些模型的研究都是通过实证研究得到的，缺乏理论的指导，研究者在选择变量的时候也受到自身价值判断的影响。比如，对于反映盈利能力的指标，有些模型选用资产报酬率和流动资产收益率，而有些模型选用销售利润率和税前利润 /销售总额，这些也会影响到模型的准确度和预测度。 3 务危机预警模型实证分析的展望 6 在对大量研究文献的阅读基础上，我认为上市公司财务危机是个时期概念，而不是个时点概念。公司陷入财务危机是个逐步的过程，从财务危机出现的那一时点起，直至公司破产都属于财务危机的范畴。上市公司陷入财务危机可能是由外 部经营环境和企业内部管理等多方面

19、因素导致的，上市公司陷入财务危机，在经营和管理上会在早期出现一些征兆，上市公司可以通过及早发现经营管理中存在的危机征兆来发现问题，及时规避风险。 在预警上市公司是否发生财务危机上，流动比率、资产负债率、总资产周转率、净资产收益率、每股净资产等 5 个财务指标有着显著的判别作用。具体而言，上市公司的资产负债率越大，上市公司财务危机发生的可能性越大，而对于其他 4 个财务指标，如流动比率、总资产周转率、净资产收益率、每股净资产，则意味着这 4 个财务指标越大，上市公司发生财务危机的可能性越小 。在上市公司即将陷入财务危机时，反映企业盈利能力和偿债能力的财务指标对财务危机有较强的揭示能力，关注以上

20、5 个财务指标，及时发现问题，做到防患于未然。 另外，我认为了解上市公司财务预警模型并进行实证分析有重要的意义。随着市场上功能日益增强的统计软件的开发与会计资料库的建立，财务管理决策或监管当局可以建立更适用于本公司的财务预警模型，并根据自身情况对评价指标加以改进，及时预警反映上市公司的财务状况，推动我国资本市场的健康发展。 7 参考文献 1陈晓，陈治鸿中国上市公司的财 务困境预测 J中国会计与财务研究， 2000（ 9） 2吴世农，黄世忠企业破产的分析指标和预测模型 J中国经济问题， 1986（ 6） 3周首华，杨济华和王平论财务危机的预警分析 F 分数模型 J会计研究， 1996（ 8） 4

21、薛野等浅论我国企业破产预警 J四川会计， 1999（ 2） 5周毓萍企业破产预警模型实证分析 J武汉工业大学学报， 1998（ 9） 6陈静上市公司财务恶化预警的实证分析 J会计研究， 1999（ 4） 7陈晓，陈治鸿企业财务困境研究的理 论、方法及应用 J投资研究， 2000（ 6） 8张玲财务危机预警分析判别模型及其应用 J预测， 2000（ 6） 9吴世农，卢贤义我国上市公司财务困境的预测模型研究 J经济研究， 2001（ 6） 10卢声中国上市公司财务困境模型的研究 J北京航空航天大学学报， 2001（ 4） 11张爱民等上市公司财务失败的主成分预测模型及其实证研究 J金融研究， 20

22、01（ 3） 12杨华上市公司财务危机预警模型效果比较研究 J中国计量学院学报， 2006（ 1） 13耿 贵彬，田璇上市公司财务危机预警模型构建 J财会通讯， 2007（ 10） 14王琳中国上市公司财务危机预警模型及实证 J山西财经大学学报， 2008（ 2） 13高培业等企业失败判别模型实证研究 J统计研究， 2000（ 10） 14杨保安即神经网络在企业财务危机预警之应用 J预测， 2001（ 2） 15周首华等现代财务理论前沿专题 M大连：东北财经大学出版社， 2000 16王玉荣商务预测方法 M北京：对外经济贸易大学出版社， 2003 17张鸣，张艳 ，程涛企业财务预警研究前沿 M北京：中国财政经济出版社，2004 18Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate BankruptcyJ. Journal of finance,1968(13). 19Ohlson. Financial Ratios and the probabilistic Prediction of BankruptcyJ. Journal of Accounting Researeh,1980(18).