我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究

1、Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究內(nèi)容提要：本文以我國上市公司為研究對象，選取了70家處于財務(wù)困境的公司和70家財務(wù)正常的公司為樣本，首先應(yīng)用剖面分析和單變量判定分析，研究財務(wù)困境出現(xiàn)前5年內(nèi)各年這二類公司21個財務(wù)指標(biāo)的差異，最后選定6個為預(yù)測指標(biāo)，應(yīng)用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法，分別建立三種預(yù)測財務(wù)困境的模型。研究結(jié)果表明：(1)在財務(wù)困境發(fā)生前2年或1年，有16個財務(wù)指標(biāo)的信息時效性較強，其中凈資產(chǎn)報酬

2、率的判別成功率較高；(2)三種模型均能在財務(wù)困境發(fā)生前做出相對準(zhǔn)確的預(yù)測，在財務(wù)困境發(fā)生前4年的誤判率在28以內(nèi)；(3)相對同一信息集而言，Logistic預(yù)測模型的誤判率最低，財務(wù)困境發(fā)生前1年的誤判率僅為647。一、財財務(wù)困境境預(yù)測模模型研究究的基本本問題財務(wù)困困境(FFinaanciial disstreess)又稱“財務(wù)危危機”(Fiinannciaal ccrissis)，最嚴(yán)嚴(yán)重的財財務(wù)困境境是“企業(yè)破破產(chǎn)”(Baankrrupttcy)。企業(yè)業(yè)因財務(wù)務(wù)困境導(dǎo)導(dǎo)致破產(chǎn)產(chǎn)實際上上是一種種違約行行為，所所以財務(wù)務(wù)困境又又可稱為為“違約風(fēng)風(fēng)險”(Deefauult rissk)。事事實上

3、，企企業(yè)陷入入財務(wù)困困境是一一個逐步步的過程程，通常常從財務(wù)務(wù)正常漸漸漸發(fā)展展到財務(wù)務(wù)危機。實實踐中，大大多數(shù)企企業(yè)的財財務(wù)困境境都是由由財務(wù)狀狀況正常常到逐步步惡化，最最終導(dǎo)致致財務(wù)困困境或破破產(chǎn)的。因因此，企企業(yè)的財財務(wù)困境境不但具具有先兆兆，而且且是可預(yù)預(yù)測的。正正確地預(yù)預(yù)測企業(yè)業(yè)財務(wù)困困境，對對于保護護投資者者和債權(quán)權(quán)人的利利益、對對于經(jīng)營營者防范范財務(wù)危危機、對對于政府府管理部部門監(jiān)控控上市公公司質(zhì)量量和證券券市場風(fēng)風(fēng)險，都都具有重重要的現(xiàn)現(xiàn)實意義義?？v觀觀財務(wù)困困境判定定和預(yù)測測模型的的研究，涉涉及到三三個基本本問題：一是財財務(wù)困境境的定義義；二是是預(yù)測變變量或判判定指標(biāo)標(biāo)的選擇擇

4、；三是是計量方方法的選選擇。(一)財務(wù)困困境的定定義關(guān)于財財務(wù)困境境的定義義，有不不同的觀觀點。CCarmmiehhaell(19972)認(rèn)為財財務(wù)困境境是企業(yè)業(yè)履行義義務(wù)時受受阻，具具體表現(xiàn)現(xiàn)為流動動性不足足、權(quán)益益不足、債債務(wù)拖欠欠及資金金不足四四種形式式。Rooss等等人(119999；20000)則則認(rèn)為可可從四個個方面定定義企業(yè)業(yè)的財務(wù)務(wù)困境：第一，企企業(yè)失敗敗，即企企業(yè)清算算后仍無無力支付付債權(quán)人人的債務(wù)務(wù)；第二二，法定定破產(chǎn)，即即企業(yè)和和債權(quán)人人向法院院申請企企業(yè)破產(chǎn)產(chǎn)；第三三，技術(shù)術(shù)破產(chǎn)，即即企業(yè)無無法按期期履行債債務(wù)合約約付息還還本；第第四，會會計破產(chǎn)產(chǎn)，即企企業(yè)的賬賬面凈資

5、資產(chǎn)出現(xiàn)現(xiàn)負(fù)數(shù)，資資不抵債債。從防防范財務(wù)務(wù)困境的的角度看看，“財務(wù)困困境是指指一個企企業(yè)處于于經(jīng)營性性現(xiàn)金流流量不足足以抵償償現(xiàn)有到到期債務(wù)務(wù)”，即技技術(shù)破產(chǎn)產(chǎn)。在Beeaveer(119666)的研研究中，79家“財務(wù)困境公司”包括59家破產(chǎn)公司、16家拖欠優(yōu)先股股利公司和3家拖欠債務(wù)的公司，由此可見，Beaver把破產(chǎn)、拖欠優(yōu)先股股利、拖欠債務(wù)界定為財務(wù)困境。Altman(1968)定義的財務(wù)困境是“進入法定破產(chǎn)的企業(yè)”。Deakin(1972)則認(rèn)為財務(wù)困境公司“僅包括已經(jīng)經(jīng)歷破產(chǎn)、無力償債或為債權(quán)人利益而已經(jīng)進行清算的公司”。(二)預(yù)測變變量的選選擇財務(wù)困困境預(yù)測測模型因因所用的的信

6、息類類型不同同分為財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)信息類類模型、現(xiàn)現(xiàn)金流量量信息類類模型和和市場收收益率信信息類模模型。1財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)信息類類模型。Ahman(1968)等學(xué)者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常規(guī)的財務(wù)指標(biāo)，如負(fù)債比率、流動比率、凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度等，作為預(yù)測模型的變量進行財務(wù)困境預(yù)測。盡管財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)廣泛且且有效地地應(yīng)用于于財務(wù)困困境預(yù)測測模型，但但如何選選擇財務(wù)務(wù)指標(biāo)及及是否存存在最佳佳的財務(wù)務(wù)指標(biāo)來來預(yù)測財財務(wù)困境境發(fā)生的的概率卻卻一直存存在分歧歧。Haarmeer(119833)指出出被選財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)的相對對獨立性

7、性能提高高模型的的預(yù)測能能力。BBoriitz(19991)區(qū)區(qū)分出665個之之多的財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)作為預(yù)預(yù)測變量量。但是是，自ZZ模型(119688)和ZETTA模型型(19977)發(fā)明后后，還未未出現(xiàn)更更好的使使用財務(wù)務(wù)指標(biāo)于于預(yù)測財財務(wù)困境境的模型型。2現(xiàn)現(xiàn)金流量量信息類類模型?，F(xiàn)現(xiàn)金流量量類信息息的財務(wù)務(wù)困境預(yù)預(yù)測模型型基于一一個理財財學(xué)的基基本原理理：公司司的價值值應(yīng)等于于預(yù)期的的現(xiàn)金流流量的凈凈現(xiàn)值。如如果公司司沒有足足夠的現(xiàn)現(xiàn)金支付付到期債債務(wù)，而而且又無無其他途途徑獲得得資金時時，那么么公司最最終將破破產(chǎn)。因因此，過過去和現(xiàn)現(xiàn)在的現(xiàn)現(xiàn)金流量量應(yīng)能很很好地反反映公司司的價值值和破產(chǎn)產(chǎn)

8、概率。在Geentrry，Newwbolld和Whiitfoord(19885a；19885b)研究的的基礎(chǔ)上上，Azziz、Emaanueel和Lawwsonn(19988)發(fā)展了了現(xiàn)金流流量信息息預(yù)測財財務(wù)困境境模型。公公司的價價值來自自經(jīng)營的的、政府府的、債債權(quán)人的的、股東東的現(xiàn)金金流量的的折現(xiàn)值值之和。他他們根據(jù)據(jù)配對的的破產(chǎn)公公司和非非破產(chǎn)公公司的數(shù)數(shù)據(jù)，發(fā)發(fā)現(xiàn)在破破產(chǎn)前55年內(nèi)兩兩類公司司的經(jīng)營營現(xiàn)金流流量均值值和現(xiàn)金金支付的的所得稅稅均值有有顯著的的差異。顯顯然，這這一結(jié)果果是符合合現(xiàn)實的的。破產(chǎn)產(chǎn)公司與與非破產(chǎn)產(chǎn)公司的的經(jīng)營性性現(xiàn)金流流量會因因投資質(zhì)質(zhì)量和經(jīng)經(jīng)營效率率的差異異而

9、不同同，二者者以現(xiàn)金金支付的的所得稅稅也會因因稅收會會計的處處理差異異而不同同。Azziz、Emaanueel和Lawwsonn(19989)比較了了Z模型、ZZETAA模型、現(xiàn)現(xiàn)金流量量模型預(yù)預(yù)測企業(yè)業(yè)發(fā)生財財務(wù)困境境的準(zhǔn)確確率，發(fā)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金金流量模模型的預(yù)預(yù)測效果果較好。3市市場收益益率信息息類模型型。Beeaveer(119688)是使使用股票票市場收收益率信信息進行行財務(wù)困困境預(yù)測測研究的的先驅(qū)。他他發(fā)現(xiàn)在在有效的的資本市市場里，股股票收益益率也如如同財務(wù)務(wù)指標(biāo)一一樣可以以預(yù)測破破產(chǎn)，但但時間略略滯后。Altman和Brenner(1981)的研究表明，破產(chǎn)公司的股票在破產(chǎn)前至少1年內(nèi)在

10、資本市場上表現(xiàn)欠佳。Clark和Weinstein(1983)發(fā)現(xiàn)破產(chǎn)公司股票在破產(chǎn)前至少3年內(nèi)存在負(fù)的市場收益率。然而，他們也發(fā)現(xiàn)破產(chǎn)公告仍然向市場釋放了新的信息。破產(chǎn)公司股票在破產(chǎn)公告日前后的兩個月時間區(qū)段內(nèi)平均將經(jīng)歷26的資本損失。Ahaaronny，Jonnes和和Swaary(19880)提提出了一一個基于于市場收收益率方方差的破破產(chǎn)預(yù)測測模型。他他們發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在正式式的破產(chǎn)產(chǎn)公告日日之前的的4年內(nèi)，破破產(chǎn)公司司的股票票的市場場收益率率方差與與一般公公司存在在差異。在在接近破破產(chǎn)公告告日時，破破產(chǎn)公司司的股票票的市場場收益率率方差變變大。(三)計量方方法的選選擇財務(wù)困困境的預(yù)預(yù)測模型型因

11、選用用變量多多少不同同分為單單變量預(yù)預(yù)測模型型和多變變量預(yù)測測模型；多變量量預(yù)測模模型因使使用計量量方法不不同分為為線性判判定模型型、線性性概率模模型和LLogiistiic回歸歸模型。此外，值值得注意意的是，近近年來財財務(wù)困境境預(yù)測的的研究方方法又有有新的進進展。網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)經(jīng)遺傳方方法已經(jīng)經(jīng)開始被被應(yīng)用于于構(gòu)建和和估計財財務(wù)困境境預(yù)測模模型。(四)我國對對企業(yè)財財務(wù)困境境預(yù)測的的研究在國內(nèi)內(nèi)的研究究中，吳吳世農(nóng)、黃黃世忠(19886)曾曾介紹企企業(yè)的破破產(chǎn)分析析指標(biāo)和和預(yù)測模模型；陳陳靜(119999)以19998年的的27家ST公司司和277家非STT公司，使使用了11995519997年

12、的的財務(wù)報報表數(shù)據(jù)據(jù)，進行行了單變變量分析析和二類類線性判判定分析析，在單單變量判判定分析析中，發(fā)發(fā)現(xiàn)在負(fù)負(fù)債比率率、流動動比率、總總資產(chǎn)收收益率、凈凈資產(chǎn)收收益率44個財務(wù)務(wù)指標(biāo)中中，流動動比率與與負(fù)債比比率的誤誤判率最最低；在在多元線線性判定定分析中中，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)由負(fù)債債比率、凈凈資產(chǎn)收收益率、流流動比率率、營運運資本總資產(chǎn)產(chǎn)、總資資產(chǎn)周轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)率6個指標(biāo)標(biāo)構(gòu)建的的模型，在在ST發(fā)生生的前33年能較較好地預(yù)預(yù)測STT。張玲玲(20000)以1200家公司司為研究究對象，使使用其中中60家公公司的財財務(wù)數(shù)據(jù)據(jù)估計二二類線性性判別模模型，并并使用另另外600家公司司進行模模型檢驗驗，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)模型具具有超

13、前前4年的預(yù)預(yù)測結(jié)果果。二、本本文的樣樣本和研研究方法法本文與與以前我我國上市市公司財財務(wù)困境境的研究究有所不不同。第第一，樣樣本新、時時間長、容容量大。本本文研究究的STT樣本包包括1999820000年發(fā)發(fā)生STT的公司司，即AA股市場場上全部部的STT公司，同同時剔除除了非正正常的SST公司司；此外外，樣本本數(shù)據(jù)的的收集時時間延至至公司發(fā)發(fā)生STT前5年，樣樣本時間間跨度較較長。選選入研究究的STT樣本公公司700家和相相對應(yīng)的的非STT樣本公公司700家，樣樣本容量量達(dá)到了了1400家，可可望在一一定程度度上降低低估計和和預(yù)測誤誤差。第第二，選選擇多種種研究方方法，建建立單變變量判定定

14、模型和和三種多多變量判判定模型型，并比比較各種種模型在在財務(wù)困困境預(yù)測測中的效效率。(一)財務(wù)困困境公司司的樣本本選定本文從從我國AA股市場場上3年中出出現(xiàn)的882家ST公司司中界定定出700家公司司作為財財務(wù)困境境公司，進進行財務(wù)務(wù)困境預(yù)預(yù)測研究究。它們們是：(1)連連續(xù)兩年年虧損，包包括因?qū)ω攧?wù)報報告調(diào)整整導(dǎo)致連連續(xù)兩年年虧損的的“連虧”公司，共共51家；(2)一年虧虧損但最最近一個個會計年年度的股股東權(quán)益益低于注注冊資本本，即“巨虧”公司，共共16家；(3)因注冊冊會計師師意見而而特別處處理的，共共3家。但但排除了了：(11)上市市兩年內(nèi)內(nèi)就進入入特別處處理的公公司，共共8家。排排除原

15、因因是財務(wù)務(wù)數(shù)據(jù)過過少和存存在嚴(yán)重重的包裝裝上市嫌嫌疑，因因此與樣樣本中的的其他公公司不具具有同質(zhì)質(zhì)性；(2)因因巨額或或有負(fù)債債進行特特別處理理的公司司，共22家。排排除原因因是或有有負(fù)債屬屬偶發(fā)事事件，不不是由企企業(yè)正常常經(jīng)營造造成的，與與其他樣樣本公司司不具有有同質(zhì)性性；(3)因自自然災(zāi)害害、重大大事故等等進行特特別處理理的，共共2家，原原因同(2)。(二)研究程程序和計計量方法法本研究究首先計計算1440家樣樣本公司司的盈利利增長比比率、股股東權(quán)益益收益率率等211個財務(wù)務(wù)指標(biāo)，這這些指標(biāo)標(biāo)綜合反反映了企企業(yè)的盈盈利能力力、長短短期償債債能力、營營運能力力、成長長能力和和企業(yè)規(guī)規(guī)模。在

16、在此基礎(chǔ)礎(chǔ)上，使使用剖面面分析對對樣本中中的財務(wù)務(wù)困境公公司和非非財務(wù)困困境公司司在財務(wù)務(wù)困境發(fā)發(fā)生前55年期間間歷年的的21個財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)進行對對比分析析，探討討對企業(yè)業(yè)陷入財財務(wù)困境境影響顯顯著的變變量。其其后，應(yīng)應(yīng)用單變變量分析析，選擇擇4個財務(wù)務(wù)指標(biāo)為為例估計計單變量量判定模模型。最最后，篩篩選和確確定對企企業(yè)陷入入財務(wù)困困境影響響最為顯顯著的66個指標(biāo)標(biāo)為模型型的判定定指標(biāo)，應(yīng)應(yīng)用線性性概率模模型、FFishher二二類線性性判定模模型、LLogiistiic模型型三種計計量方法法，建立立和估計計財務(wù)困困境的預(yù)預(yù)測模型型，并比比較這三三種模型型的預(yù)測測效果。三、實實證研究究(一)剖面

17、分分析首先分分組計算算70家財財務(wù)困境境公司和和70家非非財務(wù)困困境公司司的211個財務(wù)務(wù)指標(biāo)在在財務(wù)困困境發(fā)生生前1至5年的平平均值和和標(biāo)準(zhǔn)差差等描述述性統(tǒng)計計量，比比較這二二組在221個財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)各年的的平均值值是否具具有顯著著差異，其其次計算算各年的的Z統(tǒng)計檢檢驗量，結(jié)結(jié)果如表表1所示。剖剖面分析析結(jié)果表表明：(1)在在ST發(fā)生生的前11和2年，財財務(wù)困境境公司和和非財務(wù)務(wù)困境公公司的117個財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)的平均均值存在在顯著的的差異；(2)Z值隨隨著STT發(fā)生時時間的臨臨近而顯顯著增大大，即二二組的財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)平均值值的差異異隨STT發(fā)生時時間的臨臨近而擴擴大。由由此可見見，在所所選的

18、221個財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)中，除除利息保保障倍數(shù)數(shù)、存貨貨周轉(zhuǎn)率率、Loog(總總資產(chǎn))和Idgg(凈資資產(chǎn))外，其其余177個在財財務(wù)困境境發(fā)生前前1至2年中具具有顯著著的預(yù)測測能力。表1 221個財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)Z統(tǒng)計計量的計計算結(jié)果果*變量年份財務(wù)指標(biāo)12345X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12X13X14X15X16X17X18X19X20X21盈利增長指指數(shù)凈資產(chǎn)報酬酬率資產(chǎn)報酬率率主營業(yè)務(wù)利利潤貢獻(xiàn)獻(xiàn)率主營業(yè)務(wù)利利潤率利息保障倍倍數(shù)流動比率速動比率超速動比率率負(fù)債比率長期負(fù)債比比率營運資本與與總資產(chǎn)產(chǎn)比例留存收益與與總資產(chǎn)產(chǎn)比例資產(chǎn)增長率率股東權(quán)益增增長率主營業(yè)務(wù)收收入增

19、長長率應(yīng)收帳周轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)率存貨周轉(zhuǎn)率率資產(chǎn)周轉(zhuǎn)宰宰Log(總總資產(chǎn))Log(總總凈資產(chǎn)產(chǎn))-50228011-93998188-13.557377-69557922-23880011-1.0000566-41885233-47881311-476660997069963992.67776466-7.4885422-5.8664099-5.4551255-2.1779533-2.2228144-31005855076(59003-53339277-20663833-11776666-72776577-82993355-98551333-33888188-16991399-24778644-255590

20、44-26883811-389911470993388164998888-467706-73003133-586694-61669788-28221277-35552999026990811-39229233-01002844039003899-319923663-557794662-61774333-30558611-037793336-04557144109766877710757783666016446766213633059921200051662-107730114-305512116-291187884-370052777-320023661-087730554-063390556

21、-34224566510444309920912286331-38771711-31993388-43887211-08884922035002466080225933-00669733-01667077-07661866218113099114111377-09667588-32228199103114466035664099094336588-19446988-08443833-142264112352245216334955na-18662566-22996544018333911034552844010000755103663922114667566112003444101556722

22、049992499021883166-102225nanana-27559777-08661333-195508108337055135883744*Z是二組組的平均均數(shù)之差差除于二二組的共共同標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)誤，即即Z=M1-M2/SS1/NN1+（S22/N22）11/2(二)單變量量判定分分析本文選選擇凈資資產(chǎn)報酬酬率、負(fù)負(fù)債比例例、營運運資產(chǎn)與與總資產(chǎn)產(chǎn)的比例例和資產(chǎn)產(chǎn)周轉(zhuǎn)率率4個財務(wù)務(wù)指標(biāo)，應(yīng)應(yīng)用單變變量判定定分析分分別建立立4個單變變量預(yù)測測模型，通通過確定定模型的的最佳判判定點，可可以判定定某一企企業(yè)在財財務(wù)困境境發(fā)生前前1至5年其是是否會陷陷入財務(wù)務(wù)困境。估估計模型型的結(jié)果果如表22至表

23、5所示。表2 凈凈資產(chǎn)報報酬率在在財務(wù)困困境前11-5年年的判定定模型年份最佳判定點點原始值預(yù)測值合計誤判率01()計數(shù)0646701000176269935百分比09143385710011014489866100計數(shù)0571370200555111597017144百分比0814331857710011571184299100計數(shù)0521870300955118516925900百分比O7429925711100126.09973911100計數(shù)0412162401055121406134155百分比06613333877100134433砧57100計數(shù)01813315010551161

24、63246.033百分比0580664194410015000050000100由表22至表5可見：(1)從各個個單變量量判定模模型的判判定效果果來看，凈凈資產(chǎn)報報酬率的的判定模模型誤差差最小；營運資資本總總資產(chǎn)的的判定模模型和負(fù)負(fù)債比率率的判定定模型誤誤差次之之，資產(chǎn)產(chǎn)周轉(zhuǎn)率率的判定定模型誤誤差最大大。(22)財務(wù)務(wù)指標(biāo)作作為預(yù)測測變量具具有信息息含量和和時效性性，其信信息含量量隨著時時間的推推移而遞遞減，即即指標(biāo)值值離財務(wù)務(wù)困境發(fā)發(fā)生的時時間愈短短，信息息含量愈愈多，預(yù)預(yù)測的準(zhǔn)準(zhǔn)確性愈愈高，反反之信息息含量愈愈少，預(yù)預(yù)測準(zhǔn)確確性愈低低。(33)結(jié)合合剖面分分析，在在兩組均均值的差差異性檢檢

25、驗中非非常顯著著的財務(wù)務(wù)指標(biāo)，在在單變量量判定分分析中的的誤判率率卻較高高。例如如，財務(wù)務(wù)困境公公司與非非財務(wù)困困境公司司兩組的的負(fù)債比比率在財財務(wù)困境境前1年的Z統(tǒng)計量量為706996，差差異性非非常顯著著，但在在單變量量判定分分析中誤誤判比率率卻高達(dá)達(dá)2446。以以上結(jié)果果表明，應(yīng)應(yīng)用不同同研究方方法分析析同一個個指標(biāo)所所得結(jié)果果不同。我我們認(rèn)為為，這是是因為在在剖面分分析的zz檢驗中中，誤判判率不僅僅與兩組組的均值值有關(guān)，而而且與兩兩組的樣樣本分布布的狀況況有關(guān)。因因此，應(yīng)應(yīng)用不同同判定分分析方法法構(gòu)建的的單指標(biāo)標(biāo)判定模模型，結(jié)結(jié)論往往往相互沖沖突。表3 負(fù)負(fù)債比率率在財務(wù)務(wù)困境前前1-

26、55年的判判定模型型年份最佳判定點點原始值預(yù)測值合計誤判率01()計數(shù)0531770105855117526924466百分比0757112429910012464475366100計數(shù)0462470205055124467034299百分比0657113429910013429965711100計數(shù)0432770304955126436938133百分比0614333857710013768862322100計數(shù)03824624053122396137400百分比0612993871110013607763933100計數(shù)0191231504555112203238100百分比0612993

27、871110013750062500100表4 營營運資本本/總資資產(chǎn)在財財務(wù)困境境前1-5年的的判定模模型年份最佳判定點點原始值預(yù)測值合計誤判率01()計數(shù)0541670100655114556921588百分比0771442286610012029979711100計數(shù)050207020155512248-7030000百分比0714332857710013143368577100計數(shù)0363470301655131386946766百分比0514334857710014493355077100計數(shù)1313162401655129326148788百分比050000500001001475

28、4452466100計數(shù)0161531501455116163249211百分比0516114839910015000050000100表5 資資產(chǎn)周轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)率在財財務(wù)困境境前1-5年的的判定模模型年份最佳判定點點原始值預(yù)測值合計誤判率01()計數(shù)05020701036121486929500百分比0714332857710013043369577100計數(shù)04426702038128427031.433百分比0628663714410014000060000100計數(shù)0442670304755126436937.411百分比0628663714410013768862322100計數(shù)034286

29、2404755127346144.722百分比0548444516610014426655744100計數(shù)0181331504055115173244.444百分比O580664194410014688853133100(三)多元線線性判定定模型的的變量選選擇分析析本研究究首先應(yīng)應(yīng)用LPPM，采采用逐步步回歸選選擇變量量方法，對對5年的樣樣本數(shù)據(jù)據(jù)依次進進行回歸歸，從221個變變量中選選擇若干干變量。選選擇的標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)是：F值的概概率值小小于010時進進入，大大于011時剔剔除。利用財財務(wù)困境境前1至5年的數(shù)數(shù)據(jù)，分分別進行行逐步回回歸，結(jié)結(jié)果如表表6所示。我我們最終終選取了了Xl(盈利增增長指數(shù)

30、數(shù))、X3(資產(chǎn)報報酬率)、X7(流動比比率)、X111(長期期負(fù)債與與股東權(quán)權(quán)益比率率)、X122(營運運資本與與總資產(chǎn)產(chǎn)比)、X199(資產(chǎn)產(chǎn)周轉(zhuǎn)率率)等6個指標(biāo)標(biāo)作為多多元判定定分析的的變量。選選取這些些指標(biāo)的的原因是是：(11)以財財務(wù)困境境前1年的逐逐步回歸歸結(jié)果為為主，參參考其他他年份的的回歸結(jié)結(jié)果。由由剖面分分析可知知，財務(wù)務(wù)困境前前1年的財財務(wù)指標(biāo)標(biāo)作為財財務(wù)困境境預(yù)測的的信息含含量最多多，時效效性最強強；離財財務(wù)困境境發(fā)生的的時間越越遠(yuǎn)，指指標(biāo)的信信息含量量越少，時時效性越越差。所所以，財財務(wù)困境境前1年逐步步回歸所所得的變變量全部部入選。結(jié)結(jié)合其他他年份特特別是財財務(wù)困境境

31、前2年的結(jié)結(jié)果，營營運資本本總資產(chǎn)產(chǎn)比、速速動比率率、負(fù)債債比率、應(yīng)應(yīng)收賬款款周轉(zhuǎn)率率是表現(xiàn)現(xiàn)較好的的變量。(2)兼顧全面綜合的信息反映，適當(dāng)避免同類信息的重復(fù)反映。首先，財務(wù)困境前1年逐步回歸所得的變量盈利增長指數(shù)、資產(chǎn)報酬率、長期負(fù)債股東權(quán)益比率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率分別是反映企業(yè)成長能力、盈利能力、長期償債能力、營運能力的指標(biāo)，但沒有反映短期償債能力的指標(biāo)。營運資本與總資產(chǎn)比是財務(wù)困境前2年逐步回歸所得的變量之一，而且參數(shù)估計值的顯著性水平在005之上，故也把該變量作為預(yù)測變量之一。其次，速動比率是反映短期償債能力的指標(biāo)，但更能全面反映短期償債能力是流動比率，結(jié)合剖面分析，歷年兩組間的流動比率和速

32、動比率均值差異性檢驗統(tǒng)計量Z值比較接近，表明這二個指標(biāo)都能反映的兩組的差異性。因此，從反映短期償債能力的全面性來考慮，我們在建模時選擇了流動比率，舍棄了速動比率。再次，考慮到若企業(yè)短期償債能力較強，會減少其在短期內(nèi)陷入財務(wù)困境的概率，因此把短期償債能力的兩個指標(biāo)營運資本與總資產(chǎn)比和流動比率同時引入預(yù)測變量組合，加強短期償債能力信息在預(yù)測中的比重。第四，負(fù)債比率與長期負(fù)債股東權(quán)益比同是反映企業(yè)長期償債能力的指標(biāo)，長期負(fù)債股東權(quán)益比已在財務(wù)困境前1年引入了變量組合，為避免信息的重復(fù)反映，舍棄了負(fù)債比率。最后，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率同是反映營運能力的指標(biāo)，但應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率不及總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映全

33、面，所以反映營運能力的指標(biāo)選用總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，舍棄應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率。表6 各各年逐步步回歸的的所得的的變量結(jié)結(jié)果年份12345參數(shù)估計值值參數(shù)估計值值參數(shù)估計值值參數(shù)估計值值參數(shù)估計值值截距043880022225022115-123365060001X1010887-016661*-023365X3-298856*一229959，-444429*-274496*X5077448*X8015996*008774*X1O048444051994*X11020339*X12-060053xxX14035997X15-022234*X17-000056-000073*X19-015584*X200200

34、08為了避避免多重重共線性性，對選選定的66個變量量進行多多重共線線性檢驗驗。本文文使用的的檢驗指指標(biāo)是容容許度(TOLL)和方方差膨脹脹因子(VIFF)。計計算公式式為：TOLLj=11R2j=11VIFFj其中，群為為均對其其余k1個自變變量回歸歸中的判判定系數(shù)數(shù)R2。當(dāng)TOOL較小小時，認(rèn)認(rèn)為存在在多重共共線性。一一般地，方方差膨脹脹因子VVIF大大于100，認(rèn)為為具有高高的多重重共線性性。VIIF檢驗驗的結(jié)果果見表77。從表表7可知，66個變量量的VIIF均小小于100，可認(rèn)認(rèn)為各變變量之間間不存在在顯著的的多重共共線性。表7 多多重共線線性檢驗驗X1X3X7X11X12X19TOL0

35、62555043334037992095224029222080330VIF159887230773263773105000342225124553(四)多元線線性判定定模型的的估計結(jié)結(jié)果1LLPM模模型。根根據(jù)上述述選定的的6個變量量及其財財務(wù)困境境前1年的樣樣本數(shù)據(jù)據(jù)，得到到LPMM模型的的回歸結(jié)結(jié)果如表表8所示。LLPM模模型的方方程可表表示為：Y=0038883+0010665x11-277333x33+005337x77+019770 x111-036887Xll2-0.113888x199其中：Y是陷入入財務(wù)困困境的概概率；XX1是盈盈利增長長指數(shù)；x3是資資產(chǎn)報酬酬率；xx7是流

36、流動比率率；X111，是是長期負(fù)負(fù)債股東東權(quán)益比比率；xx12是是營運資資本總總資產(chǎn)；X199是資產(chǎn)產(chǎn)周轉(zhuǎn)率率。表8 LLPM模模型的回回歸估計計結(jié)果R2=063773R2 一橫橫=063773F=3865008P值=000000參數(shù)估計值值標(biāo)準(zhǔn)差T統(tǒng)計量P值截距038883007777499992000000X1010665005770186663006442X3-277733030668-904408000000X7005337004446120226023113X110197700061193183360.00118X12-036687020885-1766850.07993X19-01

37、3388007998-173394008443線性概概率方程程是以770家非非財務(wù)困困境公司司與699家財務(wù)務(wù)困境公公司在財財務(wù)困境境前1年的6個財務(wù)務(wù)指標(biāo)的的數(shù)據(jù)為為因變量量值，取取財務(wù)困困境公司司為1，非財財務(wù)困境境公司為為0作為因因變量值值進行估估計的。因因此，理理論上取取05為最佳佳判定點點。根據(jù)據(jù)估計的的模型對對原始數(shù)數(shù)據(jù)進行行回代判判定，若若預(yù)測值值大于005的，判判定為財財務(wù)困境境公司；否則為為非財務(wù)務(wù)困境公公司。判判定結(jié)果果如表99所示。表9 LLPM在在財務(wù)困困境前11年的判判定結(jié)果果原始值預(yù)測值合計誤判率01()計數(shù)066470110596910077百分比09429957

38、110011449985511100在回判判過程中中，700家非財財務(wù)困境境公司有有4家被錯錯判，誤誤判率為為571；69家財財務(wù)困境境公司有有10家被被錯判，誤誤判率為為1449；總的誤誤判率為為1007。判判定正確確率較高高。采用用同樣的的方法可可以計算算其他年年份的最最佳判定定點和誤誤判率。2FFishher二二類線性性判定模模型。把把財務(wù)困困境公司司劃分為為組合11，非財財務(wù)困境境公司劃劃分為組組合2，對樣樣本公司司的財務(wù)務(wù)困境前前1年的財財務(wù)數(shù)據(jù)據(jù)，使用用同樣的的6個變量量，估計計Fissherr二類線線性判定定分析。對于組組合1，判定定模型為為：Z=-60599+03311x1一一

39、258655x3+40333x7+32500 x111-1119055x122+44288x199對于組組合2，判定定模型為為：Z=-4859908122x1+39899x3+34322x7+11422x111一77344x122+59244x199以典則則(Caanonnicaal)變變量代替替原始數(shù)數(shù)據(jù)中指指定的自自變量，其其中，典典則變量量是原始始自變量量的線性性組合，得得到典則則的線性性判定模模型為：Z=00448804355xl+11.3744x302299x708033x111+15899x122+05700 x199根據(jù)上上述判定定模型，以以財務(wù)困困境發(fā)生生前1年的原原始數(shù)據(jù)據(jù)分

40、別進進行回代代。二個個組合的的平均ZZ值分別別是-1132554和130665，樣樣本個數(shù)數(shù)分別為為69和70，所所以按完完全對稱稱原則確確定的最最佳判定定點為zz*。由由此可知知：當(dāng)把把財務(wù)困困境發(fā)生生前1年的原原始數(shù)據(jù)據(jù)代入判判定模型型所得的的判定值值Z大于Z*，則判判為組合合2，即非非財務(wù)困困境公司司，否則則判為組組合1。由此此得到的的判定結(jié)結(jié)果見表表10。同同理可計計算其他他年份的的最佳判判定點和和誤判率率。表10 FFishher二二類線性性判定模模型在財財務(wù)困境境前1年年原始值預(yù)測值合計誤判率01()計數(shù)066470110596910077百分比094299571100114499

41、85。511100值得指指出的是是，F(xiàn)iisheer判定定模型在在財務(wù)困困境發(fā)生生前1年的誤誤判率為為1007，與與LPMM模型的的誤判率率相同，這這從應(yīng)用用上證明明二個模模型是等等價的。3IIosiistiic回歸歸模型。使使用同樣樣的財務(wù)務(wù)指標(biāo)和和數(shù)據(jù)，進進行二元元Loggisttic回回歸分析析，得到到模型的的估計結(jié)結(jié)果見表表11。表11 二元LLogiistiic回歸歸模型估估計結(jié)果果截距模型：-2LOGG LIIKEUUHOOOD=1192687772當(dāng)前模型：-2LOGG LIIKEUUHOOOD=5506644參數(shù)估計值值標(biāo)準(zhǔn)差Wald統(tǒng)統(tǒng)計量自由度顯著性水平平X12531130

42、7599211111681000009X3-40227855801778252336810X70459970561120670091041227X113229931578824186691004007X12-3955443011131724451018991X19-1788141456681495541022114截距-086671101120619991043111截距模模型是將將所有自自變量刪刪除后只只剩一個個截距系系數(shù)模型型。當(dāng)前前模型是是含有自自變量的的Loggisttic回回歸模型型。“Likkeliihoood為為似然函函數(shù)值，“2LogLikelihood(縮寫為2LL)是似然函數(shù)值的自然對數(shù)的2倍，常用來反映模型的擬合程度，其值越小，表示擬合程度越好。因為Idsistic模型是使用最大似然估計，似然函數(shù)值越大，則表明越接近最大似然值，擬合程度越好。從表10可見，變量x1、X3、X11的顯著水平均小于005，說明其預(yù)測能力較強；其余3個變量的顯著水平較高，說明其預(yù)測能力較弱。方程可表示示為：log(pp/(11-p)=-0.8867+2.553133X2-40.27885X44+0.45997X88+3.22993X112-33.95544XX13-1.778144X200即P=1/(1+ee-(-00.8667+22.53313XX1-440