1、1本科毕业论文（20_届）公司财务预警模型及其应用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摘要财务危机是市场经济中的普遍现象。随着我国大力发展资本市场，市场经济体制改革逐步深化完善，上市公司在面临竞争环境越来越激烈的情况下，不可避免使一些企业陷入财务危机。企业一旦发生危机，就会危及经济生活中的多个方面，产生极大的影响。为了能够增强公司的抵抗风险能力，使公司经营者能尽早得知公司潜在的危险而采取相应的措施就显得十分必要。因此，对上市公司财务预警模型的研究就成了财务理论界和实务界关注的焦点。企业陷入财务危机是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，
2、大多数企业的财务危机都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务危机或破产的。因此，企业的财务危机不但具有先兆，而且是可预测的。财务危机预警作为一种诊断工具，对于经营者防范财务危机、对于保护投资者和债权人的利益、对于政府管理部门的监控，都具有重要的现实意义。本文在对财务危机进行概念探讨的基础上，以上市公司被管理部门特别处理与否作为选择财务危机与财务正常企业样本类别的依据；同时在分析多种财务预警模型基础上选择ZSCORE模型作为分析的方法，通过权威的证券网站以及本校的财务分析系统选取了2010年我国深沪两市30家因为“财务状况异常”而被ST的制造业上市公司，以及财务正常的30家制造业上市公司作为对
3、照分析样本。通过分析得出了一个判定制造业上市公司是否会发生财务危机的Z临界值。最后通过对所选样本进行Z值检验，其判别结果有一定的准确性。其结论旨在对制造业上市公司财务预警分析提供帮助。关键词财务危机；预警模型；ZSCORE模型3ABSTRACTTHEFINANCIALDISTRESSISACOMMONPHENOMENONINAMARKETECONOMYBECAUSECOMPANIESFACEMOREANDMOREWORLDWIDECOMPETITIONS,SOMEOFTHEMWILLFALLINTOCRISISFINANCIALCRISISWILLBADLYAFFECTECONOMYFROMV
4、ARIOUSASPECTSTHEFINANCIALHEALTHOFLISTEDCOMPANIESISINTHEINTERESTOFINVESTORSANDCREDITORS,SOTHESTUDYONFINANCIALPOSITIONISEXTREMELYIMPORTANTENTERPRISESFALLINTOTHEFINANCIALCRISISISAGRADUALPROCESS,USUALLYFORMFINANCIALNORMALGRADUALLYDEVELOPTOAFINANCIALCRISISFORENTERPRISEMANAGERS,INVESTORS,CREDITORSANDOTHER
5、STAKEHOLDERSWHOEVALUATIONOFTHEOPERATIONALSITUATION,INVESTMENTVALUEOFTHECREDITSITUATION,THESTUDYONFINANCIALDISTRESSISGREATPRACTICALSIGNIFICANCEINTHISCONTEXT,THISPAPERREVIEWSTHEFIELDOFCLASSICALLITERATUREATHOMEANDABROADFROMTHEDEFININGOFFINANCIALDISTRESSANDFORECASTINGMODELFORECASTMODELSAREREVIEWEDWITHEM
6、PHASISONTHEDEVELOPMENT,COMPAREDTHEADVANTAGESANDDISADVANTAGESOFVARIOUSMODELSONTHEBASISOFSUMMINGUPTHERESULTSOFPREVIOUSSTUDIESANDRESEARCH,CHOOSING30COMPANIESWHICHHAVEBEENSTBY“ABNORMALFINANCIALSITUATION”,AND30NORMALCOMPANIES，WHICHISTHESAMESIZESAMEPERIODANDONEINDUSTRYRESULTINTOANEWZVALUE,WHICHUSEDTOJUDGE
7、THELISTEDMANUFACTURINGCOMPANIESFINANCIALSITUATIONITSCONCLUSIONSHELPTHELISTEDMANUFACTURINGCOMPANIESPROVIDEEARLYWARNINGOFFINANCIALKEYWORDSFINANCIALDISTRESSFINANCIALDISTRESSMODELSZSCOREFORMULA目录1财务危机预警理论概述111财务危机概念的界定1111国外关于财务危机的界定1112国内关于财务危机的界定2113本文中财务危机公司类别范围的选择212财务危机的主要成因及其可预测性3121财务危机的主要成因3122财
8、务危机的可预测性42财务危机预警模型521一元判定模型522多元判定模型6221多元线性ZSCORE判定模型6222多元逻辑LOGIT模型6223多元概率比PROBIT回归模型7224类神经网络模型83财务危机预警模型在制造业上市公司的应用931研究前提932研究设计9321样本选取9322指标选择10323样本数据11324估计样本组Z值的确定11325测试样本组Z值的检验13结论16参考文献18附表201在市场经济条件下，上市公司作为自主经营、自负盈亏的市场主体，在复杂多变的市场环境中，随时都要经受财务危机的考验。因此，对上市公司来说，预防重于治疗，在财务危机发生前洞察先机，迅速采取相关措
9、施进行有效预防，具有重要的现实意义。对企业管理层来说，能提高企业的管理水平；对一般投资者来说，如果投资于公司债券，那么需要评价投资客体在偿付贷款利息和本金方面出现问题的可能性，而财务预警模型恰恰可以提供这一信息；对企业已有及潜在的债权人来说，可为其是否提供贷款做出参考，减少无法收回本利的损失；对于政府和银行等国家金融机构，财务预警有利于改善资源的宏观配置计划，控制那些提供给破产边缘企业的财政拨款、贷款，以减少国有资产流失，实现资源优化配置。1财务危机预警理论概述11财务危机概念的界定目前，理论界对于财务危机并没有一个统一的界定。对财务危机的界定大致可分为两种方法一是参照法律条文规定，确定一个公
10、司财务状况作为财务危机发生的标志，将上市公司分为财务危机公司和非财务危机公司两种形态；二是将财务危机看作是一个阶段性的存在，不同的阶段呈现不同的财务危机状况。111国外关于财务危机的界定1以发生财务失败作为财务危机定义标准。DOUMPOS和ZOPOUNIDIS1999认为从财务角度看，财务危机是指资产净值为负、无力偿还债权人债务、银行存款透支、无力支付优先股股利、延期支付货款、延期支付到期利息和本金等情况。其代表人物还有CARMICHAEL1972、GEORGEFOSTER1986等。2以企业破产作为财务危机定义标准。ALTMAN1968认为财务危机包括经营失败、无偿付能力、违约、法定破产4种
11、类型，而企业法定破产是财务危机的主要标志。实质上是把财务危机基本视同企业破产，即法定破产。DEAKIN1972也采用了这一定义标准。3综合指标定义法。2有的学者则采用综合指标定义法，把各种财务危机衡量指标尽可能地囊括进来。BEAVER1966认为财务危机是指企业破产、银行透支、未支付优先股股利、债券违约等困境。MORRIS1997认为财务危机就是企业经营中出现了不良状况，按照不良状况的严重程度，分为由高到低逐次递减的12个层次作为财务危机的标志。4以其他指标作为财务危机定义标准国外少数研究者在破产界限的基础上进行了拓展研究，COATS和FANT1993使用财务报表审计意见来判断企业是否陷于财务
12、危机，认为财务危机就是注册会计师对财务报表发表拒绝表示意见的审计报告。112国内关于财务危机的界定1以财务失败和企业破产作为财务危机定义标准我国学者对财务危机范围的界定也基本以企业破产为分界线。认为企业破产是财务危机的标准的有谷棋与刘淑莲1999、吴应宇与袁陵2004他们都将财务危机定义为企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，包括从资金管理技术性失败到破产以及处于两者之间的各种情况。2以公司被管理部门特别处理与否作为财务危机定义标准我国学者在研究财务风险危机时，把特殊处理作为衡量企业财务危机的标准之一。张玲2000、吴世农与卢贤义2001、李华中2001、姜秀华与孙铮2001、马若微200
13、5等学者一般以上市公司被特别处理，特别因为财务状况异常而被特别处理作为界定财务困境的标志。113本文中财务危机公司类别范围的选择从我国上市公司的实际情况出发，本文在选取财务危机和财务正常公司样本时参照了以被管理部门特别处理与否作这一标准，将上市公司样本分为ST公司和非ST公司两组数据。主要是因为目前，我国濒临破产的上市公司，政府处于地方保护主义以及声誉的考虑，会竭力通过减免其部分甚至全部债务或财政补贴等行政手段挽救ST公司；此外，也会有其他企业对其进行兼并或购买，并通过注入优良资产，转嫁亏损等重组手段恢复其正常的经营活动，使得ST公司很少出现破产的情况。再者从摘帽的方式上看，通过债务重组等方式
14、才摆脱特别处理的，真正通过加强管理降低成本费用或通过改善主营业务而扭亏摆脱财务危机的少之又3少。大多通过出售资产或股权及其他方式。而且被特别处理的上市公司都已经面临着严重的财务危机，甚至出现资不抵债，按照国际惯例，这些公司实质上已经是破产企业。12财务危机的主要成因及其可预测性121财务危机的主要成因1现金流不足现金流不足是上市公司财务危机爆发最直接的原因。发生财务危机上市公司的现金与流动资产比、每股营业现金流量、总资产现金流量率等指标值均小于正常企业，其共同点就是现金链条断裂。拥有充足的经营性现金流量和现金储备的上市公司，在顺境中可以选择投资机会，在逆境中可以保障股利等的支付能力。反之，现金
15、流不足的上市公司不仅没有投资主动权，还要面临因支付能力不足而导致的财务危机和生存危机。2资产流动性差由于资产管理和调度不当，造成支付能力不足，这种技术性失误所引起的财务困境可能是暂时或局部的，但若不采取恰当的措施加以补救，就会使企业财务状况整体恶化，并诱发财务危机。发生财务危机上市公司的流动比率、速动比率、应收账款周转率都远远低于正常企业，但应收账款与流动资产比却大于正常企业。一旦债务到期，企业没有足够的可变现资产用以偿债，企业就将面临财务危机。3财务杠杆使用不当过度的债务融资增加了公司破产的可能性，也因此增加了公司全部赢利的风险性。过度的债务融资必然会减少公司的总价值。在经济状况不好时，依靠
16、债务融资的公司更容易被推入破产清算的处境。当债务资本成本高于公司利润率水平时，公司就会陷入财务危机的境地。4盈余管理存在问题盈余管理不一定会造成公司财务危机，但如果上市公司为掩饰公司巨额亏损，以盈余管理方式操纵盈余、制造假账，就会引起会计信息失真，引发财务危机。当公司财务状况恶化时，利用应收账款及存货操纵盈余，来粉饰公司业绩，从而导致其丧失了化解危机的机会。5产业多元化战略诱因产业不同、产品生命周期不同，所需资本和获利能力均不相同，受总体经4济因素的影响也就不相同。上市公司无法避免所在产业的整体危机，因此，有的公司采用多元化经营给企业带来了勃勃生机，如海尔公司。但与此同时多元化产业战略也在一定
17、程度上加大了上市公司的财务风险，主营业务缺乏竞争力，分散了资金，使资金的合力和凝聚力严重受挫，企业也因此而丧失了核心竞争力，导致财务危机，如巨人集团。122财务危机的可预测性以上所述的原因均会在财务指标上提前显现，比如盈利能力的下降，营运能力的下降或者财务结构的不合理等。上市公司财务危机的出现是一个逐步发展和形成的过程而非突发事件，其财务危机有程度轻重之分，从财务危机出现到公司破产都属于财务危机过程。上市公司的财务指标包含着预测财务危机的相关信息，可以运用财务指标建立相应的预警模型。在现有的会计制度和会计准则下，上市公司的财务指标能够提供大量有用的信息，使得公司在财务危机出现的萌芽阶段能够及时
18、发现财务风险隐患，从而积极地采取有效的措施改善经营管理，摆脱财务困境，健康发展。52财务危机预警模型财务预警模型是借助企业财务指标和非财务指标体系，及时反映企业经营情况和财务状况变化，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，为公司管理当局提供决策支持，预测公司在未来几年内是否会发生财务危机的判别模型。国外很早就开始了对财务危机预警模型的研究，并取得了丰硕的研究成果。相比之下，我国有关财务危机预警模型的研究尚处探索阶段。目前，财务危机预警模型按选用变量多少不同分为一元判定模型和多元判定模型。多元判定模型中比较常用的有多元线性判定模型、LOGIT模型、PROBIT模型和类神经网络模型。
19、下面，我们将逐一介绍这些模型。21一元判定模型一元判定模型是以某个重要的比率或数值作为变量，让样本数据根据该变量以一定的顺序排列，选择最佳分割点，判断企业是否处于财务危机状态的一种预测模型。最佳分割点，是使误判率最小的变量值。根据样本数据，若样本公司的变量值大于或小于最佳分割点，则判定为财务危机公司，反之则判定为财务正常公司。在一元判定模型中，最为关键的一点就是寻找最佳分割点。通常需要将样本分为两组一组是为了构建预测模型的预测样本，也称为估计样本；另一组是用来测试预测模型的测试样本，又称为有效样本。首先，将预测样本包括破产企业和非破产企业按照某一选定的财务比率进行排序，选择分割点，使得两组的误
20、判率达到最小。然后，将选定的最佳分割点作为判别规则对测试样本进进行测试。一元判定模型方法简单，比较适用，但是总体判别精度不高，在前一年的预测中，一元判定模型的预测精度明显低于多元模型。不过，少数一元判定模型在前两年、前三年的预测中表现出很强的预测能力，说明有些上市公司的财务危机是从某些财务指标恶化开始的。譬如陈静1999研究发现，总资产收益率在前两年、前三年的预测中具有较高的预测精度。它的缺点在于其一，只重视一个指标的分离能力，如果经理人员知道这个指标，就有可能去粉饰这个指标，以期表现出良好的财务状况；其二，如果使用多个指标分别进行判断，这几个指标的分类结果之间可能会产生矛盾，导致无法做出正确
21、的判断。归根6到底，一元判别方法的缺陷在于虽然财务比率是综合性较高的判别指标，但是仅用一个财务指标是不可能充分反映企业的财务特征。22多元判定模型221多元线性ZSCORE判定模型多元线性判定模型又称ZSCORE模型，最早是由ALTMAN1968开始研究的。他所得到的最终预测方程包含五个判别变量，在破产前一年的总体判别准确度高达95。此后，多元线性判别方法成为在财务困境预测中最常用的方法。其判别方程的形式为ZV1X1V2X2VNXN。根据判别方程可以把单个企业的各种各样的财务比率转换成单一的判别标准，或称为Z值。然后可根据Z值将企业分类为“破产”或“非破产”两类。其中，V1,V2VN是权数，X
22、1,X2XN、是各种财务比率。在运用上，它也需要将企业样本分为两类预测样本和测试样本。先是根据预测样本构建多元线性判定模型，确定判别Z值，Z值本身的大小可以作为判定企业财务状况的综合标准。然后将测试样本的数据代入判别方程，得出企业的Z值，并根据判别标准进行判定。此方法也可以用于债券评级、银行对贷款申请的评估、子公司业绩考核及投资决策等。多元线性判定模型具有较高的判别精度，但是也存在一些缺陷其一，工作量比较大，研究者需要做大量的数据收集和数据分析工作。其二，在前一年的预测中，多元线性判定模型的预测精度比较高，但在前两年、前三年的预测中，其预测精度都大幅下降，甚至低于一元判别模型。可能的原因就是很
23、多财务变量只是企业陷入财务困境的征兆，或者说是一种表象，而不是陷入财务困境的原因和本质。其三，多元线性判定模型有一个很严格的假设，假定自变量是呈正态分布的，两组样本要求等协方差，而现实的样本数据往往并不能满足这一要求。这就大大限制了多元线性判定模型的便用范围。当然，也有一些研究在并不满足这一前提的条件下，近似使用多元线性判定模型，这无疑会降低模型的预测精度。其四，使用MDA技术，财务困境组与控制组之间一般要进行配对，配对标准如何恰当确定是一个难题。222多元逻辑LOGIT模型随着数理统计的发展和应用，又有一些研究者提出了LOGIT回归模型，它是一种条件概率模型，该模型是建立在累计概率函数的基础
24、上的，一般运用最大7似然估计的方法。LOGIT回归模型假设企业破产的概率为P，同时假设LNP/1P可以用财务比率解释。它首先假定LNP/1PABX，然后推导出P1/BXABXA，从而计算出企业破产的概率其中E是自然常数2718282；用最大化对数似然函数可以求得参数A，B。如果P05，则企业破产的概率比较大如果P05，则企业破产的概率比较大；如果P1455时，13说明该企业财务状况良好。2009年当Z14233时，则企业财务状况良好。325测试样本组Z值的检验为了验证上述临界值的判断准确度，将其分别与对应会计年度测试样本组的Z值比较（见表3表5）。表32007年2009年ST公司Z指标值公司代
25、码公司名称2007年2008年2009年Z值Z值Z值600579ST黄海063201161801840600714ST金瑞014651384104500600876ST洛玻063290572515740600792ST马龙046421558908716600868ST梅雁005820338503179000720ST能山054940165801469000732ST三农218391391100860000068ST三星1363620362110991000856ST唐陶041761011602976600870ST厦华089763356800104600381ST贤成2915324466295
26、81600506ST香梨083170347323653000955ST长信002800488852640600728ST新太429344754440191600711ST雄震062130247610245表42007年2009年非ST公司Z指标值公司代码公司名称2007年2008年2009年Z值Z值Z值600216浙江医药126543907352341600366宁波韵升226583744651702600126杭钢股份29232333893088514600580卧龙电气276952993924639000963华东医药282362798035676600668尖峰集团15569143313
27、6561600261浙江阳光254942595321876601002晋亿实业188141963215061600596新安股份315926251235221000925众合机电583350476409983600226升华拜克208052808422868600235民丰特纸093321004514988000913钱江摩托222482158125167600724宁波富达156871638707888002099海翔药业253802280922730表5Z值分类统计表年度Z值范围ST非ST公司数量比率公司数量比率2007Z1808700001386672008Z16831166712866
28、72009Z1511667138667对上表做以下分析（1）财务危机组企业2007年满足Z1533、Z1455、Z14233的均有13家，准确率8677，另外2家处于“灰色地带”。其中民丰特纸处于“灰色地带”主要是因为其公司主要原材料、燃料、进口木浆和煤炭价格持续高涨严重压缩了盈利空间，银行贷款利息频频上调使财务费用压力沉重，且其产权比率居高不下，财务风险较高，从而导致其X2、X3、X4均偏低，最终影响了Z值。而众合机电则是由于2007年SST，而2009年完成股改，未分配利润处于负值的状态，其X2也是负值，所以Z值偏低。由上述数据分析可知，根据已有研究确定的Z值对各会计年度具有一定的预测能力
29、。若用测试样本组检验估计样本组2007年2009年三年的平均Z值，则其检验结果如下表。表6Z值分类统计表通过以上数据的分析，可以知道非ST公司的Z值的平均值为14704；ST公司的Z值的平均值为0377。所以，当Z14704为非ST的公司，表明公司财务状况正常；当Z14704时，说明该企业财务状况良好。Z14704公司数量比率公司数量比率公司数量比率ST2007853337466700002008128000213331667200913866716671667非ST20070000213331386672008000021333138667200900002133313866716结论上市公
30、司的财务指标包含着预测财务危机的信息含量，因此其财务危机具有可预测性。财务预警模型能提供给投资者更多的预测性，投资者能早期得到企业陷入困境的警告，及早做出的决策，规避风险；还可以帮助企业做出信用决策，并对应收账款进行控制，同时银行可以利用该模型帮助做出贷款决策，并进行企业贷款或质押贷款控制。但限于许多先进的财务困境预警模型十分复杂，对于上市公司一般的利益相关者来说使用起来十分困难。对我国上市公司而言，“ZSCORE”模型就更具有现实意义。它的数据资料来源于会计报表，易于获得。但具体应用时应注意以下几点（1）Z值模型作为一种财务诊断和分析方法，只是进行企业财务状况整体评价的一种方法，其依据是企业
31、的财务报表。但部分公司为了避免被宣布特别处理或暂停上市有可能会操纵利润，采取粉饰财务报表的方法。因企业财务报表不真实使Z值难以作出正确的判别。因此，投资者在运用这一方法时应注意这个因素。（2）我国证券市场尚不成熟、不规范。虽然ST股被普遍认定为有较高风险，但由于我国的特殊国情，ST不一定能真实反映上市公司的真实情况，故在一定程度上影响了Z值的判断力。（3）由于我国上市公司与美国公司所处环境不一样，造成了该模型对我国上市公司并不是完全适用，而只是在一定程度上具有参考价值。因而，我国公司在运用该模型对公司的财务状况进行测算时，必须根据公司的实际情况进行修正，方能适合公司的实际情况，也才能有真正的实
32、用价值。本文将ZSCORE模型应用在我国制造业上市公司中，虽然根据样本数据计算得出了一个Z临界值，但由于本人能力和资料详尽性的限制，本文存在以下几点局限性。（1）由于本文直接引用了ALTMAN的ZSCORE模型公式，所选的财务指标数据仅利用了财务报表中的资产负债表和利润表数据，未涉及现金流量表数据以及资本市场中的市场数据。（2）本文研究的样本容量也相对较少，未必能全面反映制造业上市公司财务现状，存在一定的偶然性。本文对ZSCORE模型只进行了初步的应用研究，若期望能够更加准确、及时地预警财务危机，可以结合我国证券市场的实际对计算指标进行调整完善，17增加一些更能反映我国上市公司财务状况的判别指
33、标，如现金流量或增长率，剔除某些指导性不强的指标，更会大大提高“ZSCORE”模型的运用价值。18参考文献1闫莉,王永宏上市公司财务危机防范理论和实证研究M北京中国物资出版社,20092彭韶兵,邢精平公司财务危机论M北京清华大学出版社,20053周辉仁,郑丕谔,王嵩,刘春霞基于粒子群优化算法的LSSVM财务预警J计算机工程,2009104陈静上市公司财务恶化预测的实证分析J会计研究,199945朱荣企业财务风险评价与控制研究M大连东北财经大学出版社,20086李敏,张荣荣浅析企业财务风险预警的风险分级法J商场现代化,200977谷棋,刘淑莲财务危机企业投资行为分析与对策J会计研究,199910
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