1、1本科毕业论文（20_届）我国上市公司财务预警实证研究所在学院商学院专业班级财务管理学生姓名学号指导教师职称完成日期年月日2摘要企业财务预警是一项涉及各个环境和行为进程中设立的各种采集、测评、调节和控制的综合体，同时这个综合体也要对企业的各种行为提供完善和全面的决策依据，为未来风险控制和失误改正提供工作的准则，也为各种监控提供手段和工具。本文采用实证分析法，对我国制造业企业建立财务危机预警系统进行研究。本文首先选定了2010年间30家制造业上市公司作为研究样本。然后，从财务管理角度，选取了18个财务指标，并以20072009年三年数据为基础，通过SPSS软件对这些财务指标进行显著性分析，最终建
2、立LOGISTIC回归模型。通过实证研究表明我国制造业上市公司的盈利能力、获取现金能力与发生财务危机的可能性呈负相关；偿债能力与发生财务危机的可能性呈正相关；营运能力和发展能力与发生财务危机的可能性不相关。关键词制造业；财务危机；财务预警IIABSTRACTENTERPRISEFINANCIALEARLYWARNINGISAPROCESSINVOLVEDINVARIOUSENVIRONMENTALANDBEHAVIORESTABLISHEDBYTHECOLLECTION,EVALUATION,REGULATIONANDCONTROLOFTHECOMPLEX,WHILETHESYNTHESISO
3、FVARIOUSACTSOFENTERPRISESSHOULDALSOPROVIDEASOUNDANDCOMPREHENSIVEBASISFORDECISIONMAKINGFORTHEFUTURERISKCONTROLANDERRORCORRECTIONTOPROVIDEGUIDELINESFORTHEWORK,BUTALSOPROVIDEAVARIETYOFMONITORINGMETHODSANDTOOLSINTHISPAPER,EMPIRICALANALYSISOFCHINASMANUFACTURINGENTERPRISESTOESTABLISHASYSTEMOFFINANCIALDIST
4、RESSFIRSTLY,SELECTEDAMONG30MANUFACTURINGINDUSTRIESIN2010ASARESEARCHSAMPLEOFLISTEDCOMPANIESTHEN,FROMFINANCIALMANAGEMENTTOSELECTTHE18FINANCIALINDICATORS,ANDTHETHREEYEARS20072009BASEDONDATABYSPSSSOFTWARE,THEFINANCIALINDICATORSOFSIGNIFICANTANALYSIS,THEEVENTUALESTABLISHMENTOFLOGISTICREGRESSIONMODELTHEEMP
5、IRICALRESEARCHSHOWSTHATTHEPROFITABILITYOFLISTEDCOMPANIESINCHINAMANUFACTURINGCAPABILITIES,ABILITYTOOBTAINCASHANDTHEPOSSIBILITYOFFINANCIALDISTRESSWASNEGATIVELYCORRELATEDSOLVENCYANDTHEPOSSIBILITYOFFINANCIALDISTRESSWEREPOSITIVELYCORRELATEDOPERATIONALCAPACITYANDCAPACITYDEVELOPMENTANDFINANCIALCRISESPOSSIB
6、ILITIESARENOTRELEVANTKEYWORDSMANUFACTURINGFINANCIALCRISISFINANCIALEARLYWARNING目录1财务预警相关概述111研究背景112研究意义113财务危机概述214财务预警概述315财务预警研究方法3151单变量模型3152多变量模型42实证研究设计521研究假设522样本的选择523财务数据的选择624财务指标的选择73我国制造型企业财务预警实证分析931研究程序932变量的显著性检验933逻辑回归分析1334实证结果分析144研究结论与局限性1641研究结论1642研究的局限性16结论18参考文献19致谢错误未定义书签。1随
7、着全球经济一体化和我国经济的快速发展，企业间的竞争日益激烈，因财务危机导致企业陷入财务困境甚至破产的例子屡见不鲜。虽然企业步入财务危机的原因是多方面的，可能是管理层决策失误，也可能是外部环境的恶化，比如08年美国次贷危机引发的全球性经济衰退。但任何财务危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程。因此，在企业正常运作中，财务人员如对企业的财务运营过程监督、控制，及早发出危机信号，把企业面临的潜在风险及时告知经营者，从而及时采取对策，可以有效规避或减少危机对企业的破坏程度。1财务预警相关概述11研究背景根据中国全国工商联在北京公布的最新“中国民营企业500家”名录显示，“中国民营企业500家”的入围企业
8、仍以制造业为主，其中有308家制造业企业入围，占了616。虽然我国是典型的“制造大国”，但不是“制造强国”。我国的制造型企业大多处于简单的组装、制造环节，投入产出比严重失衡，资源的严重浪费以及管理层面的薄弱，导致制造业的经济效益差，市场竞争能力弱。面对市场的竞争压力，越来越多的制造型企业显出疲态，开始面临企业的财务危机。根据本人的统计，截止2010年12月31日，我国上市公司中出现财务异常的企业中，制造业居于首位，其百分比竟高达78。各种研究表明，有效的财务危机预警分析，有助于企业寻找财务危机发生的根源，采取及时的预防对策，防止财务状况进一步恶化。但是，目前的财务危机预警模型，仍然存在着各式各
9、样的缺陷。鉴于此，进行制造业企业的财务预警研究具有重要的实践意义。本文研究的目的旨在根据相关财务预警理论，通过构造模型，采用实证研究方法，希望对制造业企业的财务危机提供提前预知作用，并对制造业企业的财务状况分析提供有力的判别依据。同时，构建的财务预警模型可以帮助制造业企业了解财务状况的变动，提高自身的风险承受能力，并做出及时有效的防御，规避财务危机。12研究意义随着我国市场经济的不断深化，众多企业因为财务风险陷入了困境，甚至宣告破产的频率越来越高。我国尚处于社会主义的初级阶段，工业尤其是制造业仍然是我国经济发展的支柱，制造业的发展也在一定程度上决定了其他行业2的水平，制造业的健康发展关系到整个
10、社会经济体制的发展。因此，及时预测制造业面临的财务风险，建立科学的财务预警系统显得尤为重要。我国2007年颁布的财务通则第六十三条规定企业应当建立财务预警机制，自行确定财务危机警戒标准，重点监测经营性净现金流量与到期债务、企业资产与负债的适配性，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，提出解决财务危机的措施和方案。由此可见，进行财务预警分析对企业来说意义重大。比如，企业管理层可以通过财务预警了解目前企业的信用状况，以此来分析未来的融资情况；企业债权人可以通过财务预警来了解该企业的违约风险，从而确定未来的合作是否相应变化；政府部门可以通过财务预警来了解企业未来发生财务危机的风险大小，及时制定应对政策
11、。而且，财务预警分析可以为企业改变投资决策、中止非盈余项目等活动提供决策依据。因此，对财务预警的实证研究，不仅有助于公司的健康发展，而且对稳定我国金融秩序和社会都具有重要的现实意义和实用价值。13财务危机概述对财务危机的界定是进行财务预警分析的前提，因为它往往会直接影响到实证研究的样本选取和影响之后的研究结果。财务危机通常被称为财务失败、财务困境等，但目前还没有统一的界定标准。国外的部分学者认为财务危机企业是宣告破产的企业。如ALTMAN1968认为“企业失败包括在法律上的破产、被接管和重整等”，实质上是把财务危机基本视同于企业破产，即法定破产。以后的学者如ZMIJEWSKI1984、OHLS
12、ON1980等也对此表示赞同，因此，他们的研究对象也局限在法定的破产公司。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企业财务危机的迹象，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、过渡依赖短期借款筹资等等。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为财务危机公司，张鸣、张艳、程涛（2004）等人也认同这个观点。从我国对财务预警研究资料来看，绝大多数学者认为ST公司可以作为财务危机公司。综上所述，国外大多研究是以企业提出破产申请作为企业进入财务危机的标志，而我国学者主要是根据深沪两市因财务状况异常被ST的公司作为陷入
13、财务危机的表现。这一差异主要是因为我国市场信息披露不充分，相比较而言，上市公司对外资料公开，信息较容易获取。3根据1998年实施的股票上市规则，将对财务状况或其他状况出现异常的上市公司的股票交易进行特别处理。ST股是指境内上市公司连续二年亏损，或最近一年的每股净资产低于每股面值，或同时出现以上两种状况，被进行特别处理的股票。自2003年开始，我国上市公司中新增ST，是指公司经营连续三年亏损，有退市风险。因此，从以上规定来看，宣布为ST和ST的企业已经陷入了较大的财务危机，将此类企业作为研究样本是比较合理的。由此，本文也将借鉴前人方法，以深沪两市上市公司为研究对象，公司因财务状况异常被特别处理和
14、退市预警为标准，来界定财务危机企业。14财务预警概述目前，对财务预警系统的定义，我国学术界主要有以下几种代表性观点（1）财务预警系统是以企业财务信息数据为基础，以财务指标体系为中心，通过对财务指标的综合分析、预测及时反映企业经营情况和财务状况的变化，并对企业各环节发生或将可能发生的经营风险发出预警信号，为管理当局提供决策依据的监控系统。（2）财务预警系统就是通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式，将企业所面临的危险情况预先告知企业经营者和其他相关利益关系人，并分析企业发生危机的原因和企业财务运营体系隐藏的问题，以提早作好防范措施的财务分析系统。以上两种
15、观点都存在一定的局限性。第一种观点过分强调财务指标分析预警方法，但实际上指标分析只是预警分析方法中的一种。第二种观点比较全面，是现行被引用最多的一个定义，它涵盖了财务预警系统全部的工作流程和功能。鉴于以上原因，可以定义财务预警为借助财务会计基本信息，利用财会、统计、企业管理等理论，采用比率分析、比较分析等多种分析方法，对企业的经营管理活动进行分析，以发现企业在经营管理活动中可能存在的财务危机，并提早做好防范措施，起到未雨绸缪的作用。章振东，2009年15财务预警研究方法151单变量模型单变量模型是最早运用于财务预警的模型，它是一种将某一项财务指标作4为判别标准来判断企业是处于破产状态还是非破产
16、状态的预测模型。该模型认为，企业财务中存在着某个关键指标，在长期的过程中，该指标基本能够反映企业的经营状况。1932年FITZPATRICK以19家公司为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组进行研究，发现净利率/股东权益和股东权益/负债对财务危机的判别能力最高，自此开创了财务危机预警实证研究的先河。而后，1966年BEAVER对19541964年间79家失败企业和对应的79家成功企业的30个财务比率进行了研究，在排除行业因素和公司资产规模因素的前提下，得出现金流量/债务总额，净收益/资产总额，债务总额/资产总额对财务危机的预测是有效的。同时，BEAVER还发现离破产日越近，模型的
17、误判率越低，预见性越强。152多变量模型为了弥补一元判定模型的缺陷，1968年ALTMAN首先将多元线性判别法引入财务危机预警研究领域，根据行业和资产规模，他选择了33家破产公司和33家非破产公司作为研究样本，以误判率最小的原则确定了5个变量作为判别变量，建立了著名的ZSCORE模型。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，并在西方掀起了公司财务危机预警的研究热潮。1980年OHLSON率先将逻辑回归方法引人财务危机预警领域，他选择了1970至1976年间破产的105家公司和2058家非破产公司组成的配对样本，分析了样本公司在破产概率区间上的分布
18、以及两类错误和分割点之间的关系，发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到9612。总的来说，单变量模型比较简单，但因为它会在很大程度上排斥其他指标的作用并且无法准确反映数据的整体分布情况，所以它的缺陷比较明显。多元线性判定模型在此基础上有所改进，但是它有一个大前提，即自变量要满足呈正态分布的条件。这个条件在现实中很难满足，这就限制了多元判定模型的应用。多元逻辑回归LOGISTIC模型最大的优点就在于不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，从而具有广泛的适用范围。52实证研究设计21研究假设假设一上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力
19、、获取现金能力与发生财务危机的可能性呈负相关该命题分别从权责发生制和收付实现制角度阐述了公司财务管理的基础内容，如果公司的财务报表是真实且可靠的话，则企业的偿债能力、营运能力、盈利能力与发展能力指标可以反映公司目前的财务状况，当这些指标反映的公司状况越健康时，公司发生财务危机的可能性就越小。当公司有足够的现金流来支付公司的债务和支持公司运营时，也认为公司发生财务危机的可能性极小。假设二上市公司盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力、获取现金能力与发生财务危机的可能性呈正相关该命题考虑了指标的最佳区间，所有的指标都有一个度量区间，超过了这个范围，也会使公司陷入危机之中。假设三上市公司盈利能力、偿
20、债能力、营运能力、发展能力、获取现金能力与发生财务危机的可能性不相关改命题主要考虑了各个指标之间的关联性，一般来说，导致企业陷入财务危机的原因是多样性的，即使公司的盈利能力或偿债能力差也未必会直接导致其陷入财务困境中。22样本的选择如上文所述，本文以深沪两市A股上市公司为研究对象，将因财务状况异常而被特别处理（ST）以及退市预警（ST）作为企业陷入财务危机的标志，选取深沪两市中2010年被首次ST和ST的上市公司作为财务危机样本。然后按照配比原则选取相应的非ST企业作为财务正常样本。样本选取原则（1）选择的样本公司是2010年因财务状况异常而被特别处理的A股制造业上市公司。（2）所选择的ST样
21、本公司，要求至少可以获得其被ST之前三年的财务数据，数据不齐全的公司予以剔除。配对样本选取原则（1）配对样本应根据中国证监会发布的上市公司行业分类指引的分类规定，6选择与ST公司相同类别的配对企业。（2）选取的配对样本在时间上与ST样本应具有一致性。（3）选取的ST公司和与之对应的非ST公司，在被“特别处理”的最近一个会计年度的资产总额相当，差别不超过10。这么做主要是为了增强非资产财务项目在财务危机组与非财务危机组之间的可比性。一般来说，资产规模不同，公司的收入、成本、费用以及其他项目都不会相同，在这种情况下就无法比较不同公司的收入、成本、费用及其他项目。本文按照样本选取原则选定2010年因
22、财务状况异常而被ST的15家制造业上市公司为样本，同时按照配对样本选取原则，选取15家财务状况健康的制造业上市公司为配对样本，总样本共30家公司。表1样本公司ST公司非ST公司序号代码名称序号代码名称1600091ST明科16600367红星发展2600301ST南化17600470六国化工3600373ST鑫新18002457青龙管业4600562ST高陶19002071江苏宏宝5000760ST博盈20600605汇通能源6600885ST力阳21002256彩虹精化7000676ST思达22000923河北宣工8600740ST山焦23000912泸天化9600355ST精伦240021
23、99东晶电子10600538ST国发25600796钱江生化11000629ST钒钛26000039中集集团12600860ST北人27600081东风科技13000976ST春晖28002206海利得14600444ST国通29002360同德化工15000820ST金城30600356恒丰纸业23财务数据的选择从财务管理的角度来说，ST公司陷入财务危机并非是一朝一夕的事，而是7一个连续的动态过程。上市公司可能为了保住账面盈利，其利润操纵现象会比较明显，从而会造成某些变量与非ST公司之间有明显差异。因此，要做到客观具体的财务困境预警分析，必须得根据被ST前三个财务年度的数据分别进行分析预测。
24、按照我国的信息披露制度的要求，上市公司前一年的年报是在此后年度的4个月内报出的，因此ST的实施是依据前一年度的年报进行的，本文定义上市公司发生财务危机的前1年为T1年，前2年为T2年，前3年为T3年。本文数据来自于上市公司年报、公告及中国证监会、上海证券交易所、深圳证券交易所公告。其中07、08以及09年的基础财务统计数据来自和讯网以及巨潮资讯网上的年报数据。24财务指标的选择企业财务危机预警系统的预警指标主要是企业一定时期基础的财务和经营性指标，这些指标的变动一般能从整体上说明企业财务危机出现的可能性。由于在财务预警变量选取标准方面缺乏具体理论指导，本文广泛考察了国内外相关研究中有显著贡献和
25、代表性的预测变量，并根据我国的实际情况适当调整，最终选取了以下所列预测变量。（1）盈利能力指标盈利能力作为财务能力系统的核心，反映了企业的获利能力。本文选取了每股收益、净资产收益率、资产报酬率和销售净利率、成本费用利润率这五个反映盈利能力的指标。（2）偿债能力指标主要反映企业的长期偿债能力和短期偿债能力。长期偿债能力主要从保持合理的负债、权益结构角度出发，来分析企业偿付长期负债到期本息的能力。具体选取的指标有资产负债率、产权比率。短期偿债能力是企业偿付下一年流动负债的能力，也是衡量企业财务状况是否健康的重要标志。本文选取了流动比率、速动比率这两个具有代表性的变现能力指标。（3）营运能力指标营运
26、能力是企业各项经济资源通过培植组合和相互作用而产生的企业的营运效率。营运能力的好坏会直接关系到企业资金的周转，关系到企业的生存和发展。本文选取的指标有应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率。（4）发展能力指标发展能力反映了企业业务增长和整体发展状况。本文选取了主营收入增长率8和总资产增长率两项指标。（5）现金流量指标现金流量指标反映了公司的资金流信息。按照现行会计制度的权责发生制原则计算的财务指标难以全面反映上市公司的真实财务信息与盈利状况，用现金流量表示的指标可以与之相补。因此，本文选取了资产的经营现金流量回报率、经营活动产生的现金净流量增长率、主营业务现金比率、现金流量结构比率这几项指标
27、。表2财务预警指标指标比例项目变量盈利能力指标资产报酬率X1销售净利率X2每股收益X3净资产收益率X4成本费用利润率X5偿债能力指标流动比率X6速动比率X7资产负债率X8产权比率X9营运能力指标存货周转率X10应收账款周转率X11总资产周转率X12发展能力指标总资产增长率X13主营业务收入增长率X14现金流量指标资产的经营现金流量回报率X15经营活动产生的现金净流量增长率X16主营业务现金比率X17现金流量结构比率X1893我国制造型企业财务预警实证分析31研究程序（1）根据样本选取原则，筛选出30家建模样本的完整数据。（2）对建模样本在ST前三个会计年度的18个变量进行KS检验，验证其是否服
28、从正态分布。随后，进行描述性统计和检验，对于满足正态分布的变量进行T检验；而不满足正态分布的变量进行MANNWHITNEYU检验。然后根据其显著性水平，筛选出连续三年内表现出显著差异的变量作为建模指标。（3）运用筛选出的指标建模，得出结论。（具体见图1）。样本数据及指标正态性分析不通过通过非参数检验T检验不通过通过不通过剔除建模指标剔除建立模型图1实证流程图32变量的显著性检验下面利用选取的两组30家公司的财务数据，使用SPSS软件中的显著性检验功能对选取的财务指标进行变量的显著性检验，比较ST公司和非ST公司在这19个财务指标上是否具有显著性差异，从而对财务指标进行初步筛选。本文将首先使用K
29、SKOLMOGOROVSMIRNOV检验对变量的样本数据进行验证，看该类财务比率是否符合正态分布。该检验的基本思路是将观察量的累积分布函数与确定的理论分布函数相比较，来检验此样本是否来自某指定分布的样本。当相应概率值小于或等于P，则应拒接原假设，认为样本与指定分布有显著性10差异，判定财务比率不符合正态性分布；反之，当显著性水平大于P，认为样本与指定分布没有显著性差异，接受原假设，判定财务比率符合正态性分布。本研究以025为显著性水平，在筛选自变量时，若变量小于025，则要考虑其作为模型的候选变量。张艳和程涛2004曾表示，使用较普通的显著性水平005为标准常可能导致遗漏重要变量。因此，本文在
30、选择自变量时，选用025的显著水平，以保证重要的财务变量可以选入模型中。表4KS检验结果T1年T2年T3年指标KSZ显著性（双侧KSZ显著性（双侧KSZ显著性（双侧X1273900002191000010950181X2273900002191000018260003X3273900002373000014610028X4200800011461002807300660X5273900002191000016430009X6182600031643000910950181X7182600031461002812780076X8219100001461002810950181X918260003
31、1461002810950181X10073006600913037505480925X11091303751278007607300660X12127800761095018107300660X13146100280730066007300660X14054809251826000305480925X15164300090913037509130375X16146100281095018105480925X17127800760548092507300660X18091303750548092505480925从上表可以看到，在危机发生前一年，只有X10、X11、X14、X18四项符合正态分
32、布。在危机发生前二年，有X10、X13、X15、X17、X18五项指标符合正态分布。在危机发生前三年，X4、X10X18等10项符合正态分布。根据上述检验结果，可知在危机发生前三年内绝大多数财务指标不符合正态分布，这一11结果与国内外学者所做实证研究结果一致。从以上的检验结果可以发现，所选取的变量整体上不符合正态分布，因此，接下来对符合正态分布的财务比率进行T检验，而不符合正态分布的财务比率采用MANNWHITNEYU检验方法。表5MANNWHITNEYU检验结果T1年T2年T3年指标Z显著性Z显著性Z显著性X1466600004107000015770115X2466900004151000
33、023950017X3466700004459000025120012X43837000028410004X5467000004213000022950022X6360900003049000219500051X7356800002219002620330042X8379500002883000417210085X9309000022717000715970110X1104770633X122076003821780029X1326780007X1427380006X1529500003X162478001315140130X1724950013由于显著性水平越接近零，其差异就越显著，因此，本
34、文将选取显著性水平低于025的变量作为候选指标。在危机发生前一年，所有变量均通过检验，说明ST公司与非ST公司在该些变量上具有显著性差异。在危机发生前二年，只有应收账款周转率没有通过检验，其余变量在ST公司和非ST公司间都显现出差异性。在危机发生前三年，所选指标也均通过检验，作为候选变量。表6T检验结果T1年T2年T3年12指标T显著性T显著性T显著性X405380595X10103403130386070308900382X110245080903920698X1204710643X131251022607810443X140104091807230476X15030907610831041
35、3X1614220169X170673051101280900X18020608391163026411140284从表6中可得出财务危机发生前一年，没有指标通过检验；财务危机发生前二年，X13通过检验，将列入候选变量中；财务危机发生前三年，X16与配对样本的差异性较大，也将列入候选变量中。最后，根据MANNWHITNEYU检验和T检验的结果，并依照连续三年均显著的原则，保留以下指标（1）从偿债能力来看，流动比率X6、速动比率X7、产权比率X8、资产负债率X10四个指标连续三年在财务危机公司和财务健康公司之间显示出较大差异，应该予以保留。（2）从营运能力来看，总资产周转率X12在连续两年里表现
36、异常显著，这说明企业总资产的周转和企业财务状况存在着明显联系，但相较其他指标而言，差异性不显著。（3）从盈利能力来看，资产报酬率X1、主营业务利润率X2、每股收益X3、成本费用利润率X5这四个指标连续三年显著异常，且ST公司明显低于非ST公司数据，部分ST公司在个别年度还出现了负增长的情况，则该类指标应该予以保留。（4）从发展能力来看，总资产增长率X13连续两年表现显著异常，这说明财务健康的公司应该是有稳定的增长能力，这是财务健康公司与财务危机公司的显著区别所在，并且ST公司在个别年度出现了负增长的情况。（5）在现金流量能力方面，根据本次实证，只有经营活动产生的现金净流量增长率X16连续三年内
37、在财务危机和财务健康公司之间有显著区别，说明现金流量对制造业财务危机的预警作用并不是十分准确。并且ST公司在个别年度13的净利润现金含量出现了负值，说明ST公司在净利润获得经营净现金流能力方面显著低于非ST公司。33逻辑回归分析以上部分己经确定了构建模型所需的样本数据和模型的自变量，按照第二章提出的研究思路，本文将采用统计学中的LOGISTIC回归来建立预警模型。LOGISTIC模型如下YI01X1I2XKIPI1/1EYI1/1E01X1I2XKI式中YI代表第I家企业是否发生财务危机，其中I0或1，0代表财务危机企业，1代表健康企业；XKI代表第I家企业第K个财务比率；PI代表根据LOGI
38、STIC模型所估计出来的第I家企业可能发生财务危机的概率。本文将财务危机企业和健康企业分别标记为0和1，使用前文确定的几个指标为自变量，以ST样本财务危机发生前1年的财务比率数据为基础，构建LOGISTIC模型的系数及相关参数。表10财务危机前1年LOGISTIC模型参数表变量代码回归系数SEWALDDFSIGX1209531273121011X217180923323410167X303880307161210204X836441955216210063常量7129896261010994因此，得到如下T1年的LOGISTIC回归方程LNPT1/1PT120953X11718X20388X3
39、3644X87129其中，式中PT1是T1年发生财务危机的概率。表11财务危机前2年LOGISTIC模型参数表变量代码回归系数SEWALDDFSIGX3109824806522210022X1616421748088210348常量23771207214210143因此，得到如下T2年的LOGISTIC回归方程LNPT2/1PT210982X31642X16237714其中，式中PT2是T2年发生财务危机的概率。表12财务危机前3年LOGISTIC模型参数表变量代码回归系数SEWALDDFSIGX35612249650561025X8431823926302910071常量1708076250
40、2910025因此，得到如下T3年的LOGISTIC回归方程LNPT3/1PT35612X34318X81708其中，式中PT3是T3年发生财务危机的概率。根据以上结果，本文结论如下（1）本文使用不同年度数据，建立了危机发生前13年的三个预警模型，本文构建LOGISTIC模型时采用的是向前逐步回归法，最后在得到的变量上有所差异。这也表现出，不同的变量，其长期与短期的判别能力有所不同。（2）衡量公司盈利能力的每股收益X3进入了T1、T2、T3三个预警模型，说明其具有较高的预测能力，并且X3是正指标，在其他值不变的情况下，它的值越大，判别发生财务危机的概率值就越大，发生财务危机的可能性就越小。（3
41、）衡量公司偿债能力的资产负债率X8进入了T1、T3两个预警模型，说明其具有较好的预测能力，而此指标也为正指标，即在其他值不变的情况下，变量值越大，判别发生财务危机的概率值就越大，被ST的可能性就越小。（4）衡量发展能力的指标无一进入T1、T2、T3三个预警模型，说明虽然ST公司和非ST公司在公司成长能力方面有一定差异，但是其变量的预测能力不强，发展能力的相关指标并不能增加模型的预测能力，故未入选。（5）衡量公司营运能力的指标也同样无一进入T1、T2、T3三个预警模型，说明财务危机与公司的运营管理并无一定关系，而导致公司发生财务危机的原因不能单方面的就归因到公司的资产管理能力方面。（6）衡量现金
42、流的经营活动产生的现金净流量增长率X16进入到T2的预警模型当中，说明现金在一定程度上能够取代利润或流动资本成为支付能力的象征。这里所说的现金是指广义的现金，之所以在财务危机预警研究中将现金流量放入，其主要原因是现金流量可以排除人为操作的因素，较之利润客观些。34实证结果分析从以上检验结果可以看出，制造业上市公司的盈利能力、获取现金能力与发生财务危机的可能性呈负相关。即盈利能力、偿债能力、获取现金能力越高，15公司发生财务危机的可能性就越小。制造业上市公司的偿债能力与发生财务危机的可能性呈正相关。即在其它变量值不变的情况下，偿债能力越大，企业发生财务危机的概率也就越大。本文中，进入模型的偿债能
43、力指标是资产负债率。该指标反映的是上市公司的财务杠杆程度和风险水平，适度的负债确实可以获得财务杠杆效应，但过高的负债就会弱化企业的支付能力，一旦企业信用链条上出现某一故障，影响即期债务的偿付，就会出现财务危机。制造业上市公司的营运能力和发展能力与发生财务危机的可能性不相关，即营运能力、发展能力差的公司，不会立即陷入财务困境中。这与制造业的行业特征相符合，本文所选的样本具有经营周期长、流动性慢的特征，这势必导致公司的营运能力与其他行业产生差异，但不会在本行业内产生过大的差距。这就导致不能证明制造业上市公司的营运能力和发展能力与发生财务危机的可能性存在相关关系。最后，无论是从入选模型的变量还是从模
44、型的判别效果来看，我国证券市场公开披露的上市公司财务数据还是有效的，并具有较好的预测能力。财务数据的使用者可以利用公开披露的财务信息，来预测上市公司的财务状况。同时，中国证监会对制造业上市公司ST的界定也是有效的，ST公司和非ST公司在某些财务指标和非财务指标方面存在显著的差异。164研究结论与局限性41研究结论（1）制造业的财务危机是一个动态发展变化的过程从三个模型的整体分析，体现了模型的动态性。在T3年，纳入模型中的指标有X3、X8，可见，在T3年，盈利能力和偿债能力方面的指标能够更好地预测企业的财务危机。在T2年，纳入模型中的指标有X3、X16，反映企业盈利能力的指标继续恶化，而反映现金
45、流量的指标X16，此时也开始恶化。而到了T1年，模型中的指标是X1、X2、X3以及X8，企业盈利能力方面的指标已经严重恶化，它对企业是否会陷入财务困境起着至关重要的作用，由此可见，制造业企业的整体财务状况的恶化是一个动态发展的过程，先从偿债能力开始，企业的负债比率居高不下，偿债能力明显减弱，从而导致企业盈利能力的全面恶化，资产报酬率、主营业务利润以及成本费用方面均出现问题，同时，现金流量也开始出现问题，此时，企业的财务状况全面告危。（2）制造业的财务危机是多项指标共同作用的结果偿债能力的指标反映在X8，该指标贯穿三个预警模型的始末，是预测企业财务困境最为有效的指标。盈利能力方面的指标反映在模型
46、中的有X1、X2、X3，在T2年、T1年显现。说明在危机发生前公司的核心竞争力开始下降，主营业务逐渐萎缩，丧失了竞争优势的企业在盈利能力方面出现了疲态，并逐渐恶化。现金流量能力的指标反映在X16，该指标说明企业一定时期现金流量的状况。如果企业的经营活动现金流入量不足以弥补流出量的要求，该值就会小于1，从而表示企业的整体经营状况出现问题，只能靠筹资来满足流出量的要求，而在企业偿债能力低下的情况下，企业往往很难筹集到足够的资金，结果导致企业正常的经营活动无法继续，从而很容易引发财务危机。42研究的局限性本文虽然借鉴了大量的研究成果和研究资料，在样本和指标的选取方面都尽量考虑周全，但由于本人水平有限
47、，对论文中的一些问题认识还不深入全面，获取的信息资料也有一定程度的限制。因此，论文中难免有缺陷和不足之处，敬请各位老师指正批评，以待进一步改进。17（1）样本的选取。本文只选取了2010年财务状况出现异常的部分企业进行分析，并没有考虑到以前年度被ST的上市公司，因而本模型的适用情况有待检验。而企业财务危机系统的建立是需要大量的公司作为研究样本的，本文选取的样本数量不够可能会导致模型精度不够。因此，通过大量的数据研究基础上才能建立较完善的模型。（2）行业限制。本文选取了制造业部分上市公司作为研究样本，众所周知，制造业行业下分各类行业，但本文并没有对此细分，只笼统对其选择。企业应该根据自己的实际情
48、况对模型进行修正，舍弃不适用的指标，增加适合自身企业发展的指标，从而保证系统的实用性。（3）由于财务预警研究缺乏规范的理论指导，而影响上市公司陷入财务危机的原因极其复杂，本文只考虑了反应财务危机的表象，即财务指标，而没有考虑其他因素的影响，具有一定的局限性，这是在以后的研究中需要改进的地方。18结论财务预警是现代企业风险防范的一个重要组成部分，制造业上市公司的财务风险影响着制造业企业的发展与未来，本文对这个问题进行了多方面的探讨。关于制造业上市公司的财务预警管理，主要从偿债能力、盈利能力、获取现金能力三方面入手进行风险防范预警。最后，本文认为制造业的财务危机是一个动态发展变化的过程，并且财务危
49、机是多项指标共同作用的结果，其中盈利能力、获取现金能力与发生财务危机的可能性呈负相关，偿债能力与发生财务危机的可能性呈正相关，营运能力和发展能力与发生财务危机的可能性不相关。以上是本文对制造业上市公司财务预警做出的几项结论，但是，本人由于才疏学浅，对上市公司财务风险预警问题研究的时间也有限，因此，本文仍然存在很多的不足之处，恳请各位老师批评指正。19参考文献1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，20042张友棠财务预警系统管理研究M北京中国人民大学出版社，20043鲁爱民财务分析M北京机械工业出版社，20084章振东我国中小企业财务风险控制M成都电子科技大学出版社，20095冯丽美制造业上市公司财务预警实证研究D北京华北电力大学，20076喻琴我国制造型上市公司财务危机预警实证研究D北京北京交通大学，20077姚芳我国制造业上市公司财务困境预警研究D南京南京财经大学，20078孟易南引入智慧资本指标的上市公司财务危机预警实证研究D上海同济大学，20089龚喆君我国房地产业上市公司财务危机预警实证研究D武汉武汉理工大学，200810陈静上市公司财务恶化预测模型的实证研究J会计研究，1999（05）11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，2
