1、1 毕业论文文献综述 会计学 基于 Logistic 模型的上市公司风险预警研究 1 财务风险的概念 目前对“财务风险”的概念没有统一的定义，大致分为广义的财务风险和狭义的财务风险。 狭义的财务风险通常指筹资风险，即企业由于举债而给企业财务成果（企业利润或股东收益）带来的不确定性。汪平（ 2003）认为企业的财务风险是由筹资活动引起的，企业借入资金，必须按时支付利息，如果在未来偿债能力不确定的情况下借入资金，就会给企业带来风险。也就是说企业在生产经营中负债规模越大，风险程度越大；没有负债的企业，则不存在财务风险。 广 义的财务风险借助于对风险概念来对财务风险进行界定的。向德伟（ 1995）认为
2、财务风险对于每一个企业都是客观存在的，且对于企业的盈亏与否、经营状况如何具有举足轻重的作用，要完全消除风险及其影响是不现实的。 由此可见，广义的财务风险从企业理财活动全过程和财务的整体观念透视财务本质，能更全面的解释企业的财务风险。广义的财务风险是指企业由于经营环境及各种难以预计或无法控制的因素，在一定时期内，实际的财务收益与预期财务收益发生偏离，从而蒙受损失的可能性。贯穿于企业各个财务环节，是各种风险因素在企业财务上的集中体现，包括 筹资风险、投资风险、经营风险和收益分配风险四种风险 。 2 国内外财务风险预警模型的研究 自 20 世纪 60 年代以来，国内外专家学者对企业财务风险防范预警的
3、研究呈现不断发展的趋势。在风险防范的发展的过程中，由于目标、风险范围、前提条件的不同，形成了不同的学说。一般说来，判别财务风险的方法有定性法和定量法。定性法是以银行等金融机构对客户进行信用风险评价时采用的要素分析法为代表。相比定性分析研究，定量分析法的研究比较成熟。 2.1 国外财务风险预警模型的研究 2 最早的财务预警研究可追溯至 Fitzpartrick（ 1932）开展的单变量破产预测。其后， Beaver（ 1966）运用统计方法建立了单变量财务预警模型。分别选择了79 家 1954-1964 年财务困境企业和非财务困境企业。比弗选出了 5 个财务比率（ 1、债务保障率 =现金流量 /
4、债务总额 2、资产收益率 =净收益 /资产总额 3、资产负债率 =负债总额 /资产总额 4、资产安全率 =资产变现率 /资产负债率 5、资产变现率 =资产变现金额 /资产账面价值）进行一元判别分析，根据观察值的预测能力大小，发现随着时间的发展，误判率越低，预测能力越强。其中，负债保障率（即现金流量与负债总额的比率）能够最好地 判别企业的财务状况（误判率最低），其次是资产负债率。所以在跟踪考察企业时，应对上述比率的变化趋势予以特别的关注。 Altman(1968),首次使用多元判别分析预测财务风险。他根据行业和资产规模选取 33 家破产企业和 33 家非破产企业作为研究样本，通过前 24 年至前
5、 3年 11 年的数据分析，以误判率最小的原则，从 22 个预测备选变量中选取 5 个最具共同预测能力的财务变量，最终确定营运资金 /资产总额、息税前利润 /资产总额、留存收益 /资产总额、普通股及优先股市价 /负债总额和主营业务收入 /资产总额 5 个财务指标作为判别变量，综合 分析预测企业财务风险。 他提出了著名的 5 变量 Z 值判定模型。发现 Z 值越大，企业财务风险越小，出现财务危机的概率越低。当 Z 值大于 2.675 时，说明财务风险较小，企业财务治理较好；当 Z 值小于 1.81，说明企业存在较大的破产风险。当 Z 值处于两者之间时，企业处于破产情况不明的“灰色地带”，处于这个
6、区域时，企业财务是极为不稳定的。 Ohlson(1980)首次将逻辑回归方法引入财务危机预警领域，应用二元概率函数计算危机事件发生的概率，提出条件概率模型，运用 Logistic 建立了回归分析，选取了 105 家破产企业和 2058 家非破产企业，通过分析发现公司规模、资本结构和当前的变现能力最能反映企业财务状况，从此回归分析的研究开始进入财务风险预警领域。他克服了传统判别分析中自变量必须服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设的局限性，使财务预警得到了重大改进。 综上所述，自从 20 世纪 60 年代开始，专家学者不断深入关于财务风险预警模型的研究。最早由 Fitzpartrick（ 19
7、32）运用单变量进行企业财务风险以及财务困境预测研究。其后，以 Beaver（ 1966）为代表的学者们运用单变量模型（即通过单一的财务比率值或者趋势来预测或判定企 业财务风险发生的可能性。）对企业财务风险进行预测。单变量模型虽然具有简单易行的优点，但是由于一次只能用一个财务变量分析，而企业的财务状况是多方面的，没有哪个变量可以单独说明。因为单变量模型的局限性，出现了以 Altman(1968)为代表的多元线性判别分析，克服了单变量模型出现的对于同一企业，不同比率预测出3 不同结果的现象的问题。他的实证研究发现在破产前一年， Z 值判定模型预测准确性比 Beaver 的单变量分析法有较大的提高
8、，但其预测能力与时间有关，预测期越近，预测能力越强。所以它更适用于短期，同时它的假设条件为财 务变量服从多元正态分布，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。由于统计学的假设，大大限制了多远线性判定模型的应用范围。历史研究表明，财务比率在一定范围内波动不会引起财务风险概率的大幅增加，只有当变动超出临界值时，才会导致财务风险概率的显著增加，财务比率与发生财务风险的概率之间可能为非线性的关系。 Ohlson(1980)选取了 105 家破产企业和 2058 家非破产企业运用 Logistic 建立了回归分析，研究表明概率模型在财务风险预警时的准确度优于多元线性模型。虽然多元非
9、线性模型避免了多元线 性模型中存在的问题，但计量方法作为分析工具都有各自的适用条件，并且各具优缺点，盲目的使用计量方法将可能得出错误的结论。 20 世纪 80 年代末，神经网络理论开始兴起，其影响也进入了财务危机预测研究领域， Coat 和Fant(1993)比较类神经网络模型和判别分析模型的预测能力，认为该模型优于判别分析模型。 Boritz,Kennedy 和 Albuquerque(1995)以两种类脑神经网络模型与Altman（ 1968）以及 Ohlson(1980)预测模型进行比较，结果类神经模型并不能提高预测准确率。由此可知，财务风险预 测模型的运用不是一定的，每种模型有其各自的
10、优缺点，不同的使用范围和前提假设，必须结合行业和企业的实际情况，有选择的使用。此外，企业在对财务风险进行预测分析时可以同时运用多种方法，相互补充以提高财务风险的预测能力。 2.2 国内财务风险预警模型的研究 相比较国外的财务风险预警模型的研究，国内相关领域的研究起步较晚。借鉴西方较为成熟的模型或理论，国内学者结合我国的国情进行了多角度的探索，并取得了宝贵的研究成果。 陈静（ 1999）选取 27 家 ST 公司和 27 家非 ST 公司，使用了 1995-1997 年的报表数据，进行了单变 量分析和多元线性分析。在进行单变量分析时，随机在 54 家企业中随机各选取 27 家企业作为有效变量和估
11、计变量。通过资产负债率、净资产收益率、总资产收益率和流动比率财务指标，进行单变量分析。研究发现，在 ST 前一年，流动比率和资产负债率的误判率最低；在 ST 前 3 年时，总资产收益率和流动比率的预测能力最强，同时发现净资产收益率的预测准确度极不稳定。笔者认为，因其采用随机方式选取样本，所以选取的财务指标具有很强的主观性，可能未包括一些最重要的指标。此外，所选用的财务指标也4 许具有高度的相关性，从而影响预测的准确性。 在多元线 性分析中，仍采用单变量线性分析所采用的样本，但分为 ST 和非ST 组，在剔除权益 /负债后，将 5 个财务比率（资产负债率，净资产收益率，净利润 /年末总资产，流动
12、比率，总资产周转率，营运资本 /总资产）作为自变量代入判别模型， 1995 年的准确度为 79.6%， 1996 年的准确度为 85.2%， 1997年的准确度为 92.6%，同时发现单变量有时比多变量有更好的判断力。 笔者认为，出现这种情况的原因可能是因为很多财务变量只是企业陷入财务困境的征兆，或者说只是一种表现不是本质和原因。过多的财务指标将“因”和“果”混合，反而降低了 预测的准确度。 孔宁宁、魏韶巍（ 2010）选取了我国制造业上市公司 46 家 ST 公司，根据资产规模相近、细分行业相同或相近的原则，将 46 家非 ST 企业作为配对样本，从而形成 30 对估计样本和 16 对检验样
13、本。选取累计贡献率小于 95.53%的 4 个主成分进行模型公式，这 4 个主成分代表了企业的盈利能力、偿债能力和现金流量能力。研究结果显示，该模型前 3 年的判别分割点分别为： 0.02119、 0.022、0.0859。同时运用回归分析进行前 3 年各年的判别分析。接着运用 16 对检验样本数据对这两个模型进行检验，主成分分析法前 3 年各年 的检验准确率为93.75%、 96.88%、 78.13%；逻辑回归在前 3 年的检验准确率为 100%、 84.38%、71.88%。比较两种模型检验效果可以发现，除在 ST 年一年外主成分分析法比逻辑回归的判别准确率高。 笔者认为，陈静（ 199
14、9）由于当时我国的证劵市场刚刚起步，很多财务指标无法获取，所选取的财务指标具有很强的主观性和高度的相关性，而且该模型很可能遗漏了一些更重要的财务指标，从而影响预测的准确性。张玲（ 2000）未采用成熟市场所常使用的财务比率，认为当时的股市价值与企业业绩不相关，通过多元线性模型发现这 些指标在前 3 年的预测能力都高于 70%。吴世农、卢贤义（ 2001）通过线性判别分析、多元线性回归分析和逻辑回归分析三种分析方法的比较，认为逻辑回归模型优于其他几种模型，其误判率最低，在财务困境发生前 1 年的误判率仅为 6.47%。孔宁宁、魏韶巍（ 2010）的研究也表明逻辑回归具有较好财务风险预测能力。同时
15、通过与主成因分析法的比较，认为逻辑回归虽然在计算判别分割点时较为简便，但其预测能力不如主成因分析法。 3 展望 随着多元化的金融工具与衍生工具在资本市场中的运用和发展，企业面临的财务风险越来越复杂多变，企业财务风险 的研究也越来越受到重视。相对国5 外企业财务风险预警的研究，我国关于企业财务风险预警模型的研究相对不够成熟。下面从几个角度对我国财务风险预警研究进行探讨： 3.1 样本和研究变量的选择 。 如果企业的规模不同、所处的行业和地区不同，企业面临的财务风险也不同，能代表企业特征的变量也存在差异，所以针对这些问题有必要进行更深入的研究。 研究变量不但要选取传统的财务指标，还要考虑非财务指标
16、的影响。下面提出了一些建议：（ 1）反映企业组织结构调整与变化的指标，如管理层变动、企业并购与重组、股权变动。（ 2）反映企业生产经营的指标 ，如重大投资融资决策、重大或有事项、关联方交易。（ 3）反映企业经营结果的指标，如股价波动、产品市场占有率变动、股利分配政策、变更会计事务所。 3.2 预警方法和模型的选择 确定具体的预警模型和变量选取方法，是企业财务风险研究的核心。预警模型大致分为 6 类：单变量判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、人工神经网络模型、联合预测模型。变量选取方法主要有逐步判别分析法、交互验证方法。 通过查阅相关文献，基于 Logistic 模
17、型不需要自变量满足多元正态分布和两组样本等协方差的假设条件，且预 测精度比较高，本文将基于该模型对我国上市公司财务风险预警进行研究。 6 参考文献 1朱荣企业财务风险的评价与控制研究 D大连：东北财经大学， 2009 2钟灵基于 Logistic 模型的公司财务风险预报分析 D成都：成都理工大学， 2009 3呈素娟 基于 Probit 模型的企业集团财务风险 D苏州 :：江苏大学 ， 2009 4向德伟 财务风险管理的基本理论与方法 J会计研究， 1999（ 10） 5谷祺，刘淑莲财务危机企业投资行为分析与对策 J 会计研究， 1999（ 10） 6张玲财务危机预警分析判别模型 J经济研究，
18、 2000（ 3） 7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， 2000（ 3） 8 张爱民，祝春山，许丹健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， 2001（ 3） 9齐治平，余妙志 Logistic 模型在上市公司财务状况评价中的运用 J东北财经大学学报，2002（ 6） 10 郑茂我国上市公司财务风险预警模型的构建及实证分析 J金融论坛， 2003（ 10） 11程新生公司治理、内部控制、组织结构互动关系研究 J会计研究， 2004（ 14） 12陈静上市公司财务恶化预测的实证分析 J会计研究， 2005（ 6） 13张先治 基于管理者决策与控制的
19、财务分析 企业内部财务报表的财务分析应用 J 会计研究， 2005（ 6） 14 浦军，刘娟财务状况质量与财务危机研究 基于 Logistic 模型的实证分析 J经济问题， 2009（ 10） 15孔宁宁，魏韶巍基于主成分分析和 Logistic 回归方法的财务预警模型比较 J经济研究， 2010（ 6） 16李义超， 蔡晶晶基于财务与非财务指标的财务困境预警研究 J中国管理信息化，2010（ 11） 17汪平财务理论 M北京：经济管理出版社， 2003 18 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， 2004 19彭韶兵，邢精平公司财务危机论 M北京：清华大学出版社， 200
20、5 20傅元略中级财务管理 M上海：复旦大学出版社， 2005 21Altman Edward I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the prediction of Corporate 7 Bankruptcy J.Journal of Finance, 1968(4) 22Ohsan J.A.Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 1968(4) 23Beaver W Market
21、price.Financial Ratios and the prediction of failure J .Journal of accounting Reaczrch, 1968(9) 24Beaver W Marketprice.Financial Ratios and the prediction of failure J .Journal of accounting Reaczrch, 1968(9) 25Altman, Haldman, and Narayanan.A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations J.
22、 Journal of Banking and Finance, 1977(1). 26Altman, Haldman, and Narayanan.A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations J. Journal of Banking and Finance, 1977(1) 27S.Summers,and J.Sweeney.Fraudulently Misstated Financial Statements and Insider Trading:An Empirical Analysis J.The Accounting Review, 1998(2) 28K.Erkki Laitinen and Teija Laitinen, Cash Management Behavior and Failure Prediction J. Journal of Business Finance & Accounting, 1998(9) 29Joseph T.Wells.So Thats Why Its Called a Pyramid Scheme J. Journal of Accountancy, 2000(4)
