我國上市公司財務危機預警系統(tǒng)的構建

1、PAGE PAGE 101Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.我國上市公司財務危機預警系統(tǒng)的構建基于“熵權法”及“因子分析”模型仲愷農(nóng)業(yè)工工程學院院 蔡蔡樹鈿、郝郝軍章、陳陳麗摘 要要本文運用“熵權法法”及“因子模模型”分析方方法，對對我國上上市公司司中900家STT與900家非SST公司司（STT與非SST公司司根據(jù)同同時期，同同行業(yè)，規(guī)規(guī)模相當當?shù)脑瓌t則配對）的的16個個有代表表性財務務比率基基礎指標標進行研研究，建建立上市市公司財財務危機機預警系系統(tǒng)。首首先將1180家家公司分分成估計計

2、組（445家SST與445家非非ST）與與測試組組（455家STT與455家非SST），選選取166個能全全面反映映公司財財務狀況況的基礎礎指標，通通過熵權權法篩選選出100個包含含信息量量多，并并能準確確預警的的指標，這這10個個指標通通過KMMO和巴巴特利球球體效度度檢驗，故故建立“因子分分析”模型對財財務指標標進行定定量分析析，求出出估計組組中每家家公司的的綜合因因子得分分值，預預警值和和財務危危機預警警函數(shù)（即即為STT與非SST的判判別函數(shù)數(shù)），最最后將測測試組中中90家家公司的的數(shù)據(jù)回回代到預預警函數(shù)數(shù)中檢驗驗其判別別率，判判別率達達到811.111%，具具有較高高的的判判別正確確

3、率，說說明本文文建立的的上市公公司財務務危機預預警系統(tǒng)統(tǒng)對于上上市公司司財務危危機的預預測與防防范起到到一定的的作用。關鍵詞：財財務預警警系統(tǒng)；財務指指標體系系；熵權法法；因子分分析；預預警函數(shù)數(shù) 目錄TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc297156638 1 引言 PAGEREF _Toc297156638 h 4 HYPERLINK l _Toc297156639 1.1建立立財務危危機預警警的必要要性 PAGEREF _Toc297156639 h 4 HYPERLINK l _Toc297156640 1.2 建建立財務務危機預預警系統(tǒng)統(tǒng)的意義義 PAGER

4、EF _Toc297156640 h 4 HYPERLINK l _Toc297156641 1.3 對對于財務務危機預預警的研研究狀況況 PAGEREF _Toc297156641 h 5 HYPERLINK l _Toc297156642 2 研究思思路 PAGEREF _Toc297156642 h 7 HYPERLINK l _Toc297156643 3 樣本本、指標標的選取取 PAGEREF _Toc297156643 h 8 HYPERLINK l _Toc297156644 3.11 樣本本的選取取 PAGEREF _Toc297156644 h 8 HYPERLINK l _

5、Toc297156645 3.2 指指標選取取 PAGEREF _Toc297156645 h 9 HYPERLINK l _Toc297156646 4 基于“熵權法法”篩選財財務指標標體系模模型 PAGEREF _Toc297156646 h 11 HYPERLINK l _Toc297156647 4.1 “熵權法法”的基本本原理 PAGEREF _Toc297156647 h 11 HYPERLINK l _Toc297156648 4.2 本本模型利利用“熵權法法”的基本本原理 PAGEREF _Toc297156648 h 11 HYPERLINK l _Toc297156649

6、4.3 建建模的思思路 PAGEREF _Toc297156649 h 11 HYPERLINK l _Toc297156650 4.4指標標的正向向化與標標準化 PAGEREF _Toc297156650 h 11 HYPERLINK l _Toc297156651 4.5 用用熵權法法確定各各指標的的權重 PAGEREF _Toc297156651 h 12 HYPERLINK l _Toc297156652 5 KMOO和巴特特利球體體效度檢檢驗 PAGEREF _Toc297156652 h 14 HYPERLINK l _Toc297156653 5.1 KKMO和和巴特利利球體檢檢

7、驗基本本原理 PAGEREF _Toc297156653 h 14 HYPERLINK l _Toc297156654 5.2 效效度檢驗驗通過的的條件 PAGEREF _Toc297156654 h 15 HYPERLINK l _Toc297156655 5.3 KKMO檢檢驗和BBarttlettt檢驗驗結果 PAGEREF _Toc297156655 h 15 HYPERLINK l _Toc297156656 6 基于“因子分分析”模型分分析 PAGEREF _Toc297156656 h 15 HYPERLINK l _Toc297156657 6.1 因因子分析析的基本本原理 P

8、AGEREF _Toc297156657 h 15 HYPERLINK l _Toc297156658 6.2 因因子分析析的數(shù)學學模型 PAGEREF _Toc297156658 h 16 HYPERLINK l _Toc297156659 6.3 因因子分析析的求解解及分析析 PAGEREF _Toc297156659 h 21 HYPERLINK l _Toc297156660 7 財務預預警模型型的檢驗驗 PAGEREF _Toc297156660 h 30 HYPERLINK l _Toc297156661 7.1檢驗驗結果 PAGEREF _Toc297156661 h 30 HY

9、PERLINK l _Toc297156662 7.2 檢檢驗結果果分析 PAGEREF _Toc297156662 h 33 HYPERLINK l _Tooc299715566663 8 結論、不不足及展展望 PAGEREF _Toc297156663 h 34 HYPERLINK l _Toc297156664 8.1 結結論 PAGEREF _Toc297156664 h 34 HYPERLINK l _Toc297156665 8.2 不不足及展展望 PAGEREF _Toc297156665 h 34 HYPERLINK l _Toc297156666 參考文獻 PAGEREF _

10、Toc297156666 h 35 HYPERLINK l _Toc297156667 附錄1 相關數(shù)數(shù)據(jù)表 PAGEREF _Toc297156667 h 36 HYPERLINK l _Toc297156668 附錄2 相關程程序代碼碼 PAGEREF _Toc297156668 h 431 引言1.1建立立財務危危機預警警的必要要性 自自從加入入世貿(mào)以以來，我我國經(jīng)濟濟市場開開放度不不斷加大大，企業(yè)業(yè)在獲得得前所未未有的機機遇的同同時，也也面臨著著嚴峻的的挑戰(zhàn)。面面對經(jīng)濟濟全球化化進程的的加快，市市場發(fā)展展的加速速，作為為領軍羊羊的上市市公司，已已經(jīng)有部部分因為為在經(jīng)營營上出現(xiàn)現(xiàn)了虧損損

11、、財務務狀況出出現(xiàn)異常常，甚至更更為嚴重重的情形形，最終終受到特特別處理理甚至面面臨退市市危險，同同時，也也使投資資者、債債權人等等相關利利益方遭遭受巨大大損失。在在如此復復雜的經(jīng)經(jīng)濟形勢勢下，上上市公司司如何在在激烈的的競爭中中求生存存，求發(fā)發(fā)展顯得得尤為重重要。據(jù)據(jù)資料顯顯示，截截止20011年年4月，滬滬、深兩兩市共有有1433家上市市公司被被冠以SST，其其中611家上市市公司被被冠以*ST，這這些公司司已經(jīng)陷陷入了嚴嚴重的財財務危機機。復旦旦大學李李若山教教授的一一項科研研成果也也揭示，用用國際通通用會計計準則衡衡量，中中國800%以上上的上市市公司存存在財務務隱患，即即便是根根據(jù)我

12、國國國情大大幅度降降低評價價標準后后，仍有有將近220%的的上市公公司存在在較為嚴嚴重的財財務問題題。而陷陷入危機機的企業(yè)業(yè)中，無無一例外外的都是是以發(fā)生生財務危危機為先先兆。財財務危機機是一個個財務狀狀況從量量變到質(zhì)質(zhì)變的過過程，如如果能夠夠在公司司陷入財財務危機機之前及及時發(fā)出出預警信信號，預預測出企企業(yè)發(fā)生生財務危危機的可可能性，使使得各關關聯(lián)方能能夠意識識到風險險并加強強防范，以以及時調(diào)調(diào)整措施施，減少少或者避避免財務務危機帶帶來的損損失。由由此可見見，如何何在已有有對財務務危機研研究的基基礎上，建建立和完完善企業(yè)業(yè)財務危危機預警警系統(tǒng)，以以應對各各方面的的風險，并并防范財財務危機機的

13、發(fā)生生，對上上市公司司的生存存和發(fā)展展具有及及其重要要的意義義。1.2 建建立財務務危機預預警系統(tǒng)統(tǒng)的意義義 財財務危機機預警，就就是以企企業(yè)的財財務報表表等相關關會計指指標數(shù)據(jù)據(jù)、資料料為依據(jù)據(jù)，通過過科學、系系統(tǒng)地觀觀察一些些敏感性性指標的的變化，運運用一定定的理論論和方法法，對企企業(yè)的經(jīng)經(jīng)營狀況況、管理理活動以以及發(fā)展展趨勢進進行分析析和預測測，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)企業(yè)在在經(jīng)營過過程中潛潛在的財財務危機機，發(fā)出出警告，提提醒企業(yè)業(yè)管理者者及時采采取有效效措施，將將風險與與損失降降到最小小的一種種預警系系統(tǒng)。因因此，建建立一個個實時、全全面、有有效的財財務危機機預警系系統(tǒng)對上上市公司司本身及及其利益益相

14、關者者具有及及其重要要的意義義。 對對于上市市公司來來說，借借助財務務危機預預警系統(tǒng)統(tǒng)能夠預預知危機機，使得得公司管管理層能能夠及時時發(fā)現(xiàn)公公司財務務狀況的的惡化及及其原因因，從而而及時、有有針對性性地調(diào)整整公司的的經(jīng)營策策略，阻阻止財務務狀況的的進一步步惡化，避避免被歸歸入“ST”“PTT”的行列列。 對對于投資資者來說說，市場場上充斥斥著大量量的信息息，一般般的投資資者都不不具備進進行分析析時所需需要的高高深的數(shù)數(shù)理知識識，難以以對自己己的投資資選擇做做出正確確的判斷斷，而財財務惡化化預警系系統(tǒng)能夠夠更加直直觀地為為投資者者提供有有效、可可靠的信信息，便便于其了了解上市市公司的的財務經(jīng)經(jīng)營

15、狀況況，及時時獲知財財務危機機的信號號，采取取相應的的措施撤撤走資金金，減少投投資風險險。 對對債權人人來說，可可以根據(jù)據(jù)財務危危機預警警系統(tǒng)提提供的企企業(yè)償債債能力的的相關信信息，正正確地進進行貸款款決策，監(jiān)監(jiān)控貸款款風險，防防止因公公司破產(chǎn)產(chǎn)倒閉而而產(chǎn)生壞壞賬，減減小其貸貸款風險險從而保保證放貸貸的安全全性與收收益性。 對對審計人人員而言言，可以以根據(jù)財財務預警警系統(tǒng)提提供的相相關信息息，確定定審計范范圍，制制定審計計程序，使使其執(zhí)行行更加謹謹慎，審審計方法法更加完完善，并并幫助注注冊會計計師判斷斷被審計計公司的的經(jīng)營狀狀況與前前景，避避免因經(jīng)經(jīng)營失敗敗而導致致的法律律訴訟，把把審計風風險

16、降到到可控的的范圍。 綜上所所述，財財務危機機預警不不僅僅有有利于企企業(yè)自身身的運營營、發(fā)展展，而對對于企業(yè)業(yè)以外的的各方都都有著積積極的意意義。1.3 對對于財務務危機預預警的研研究狀況況1.3.11國外研研究現(xiàn)狀狀 國國外最早早的財務務危機預預測研究究是FiitzPPatrrikcc（19332）所做的的單變量量破產(chǎn)預預測模型型，他認認為企業(yè)業(yè)的財務務比率能能夠反應應企業(yè)財財務狀況況。美國國學者BBeavver（19996）正式提提出了相相對成熟熟的單一一變量模模型，即即一元判判別模型型1，他認認為財務務比率為為“現(xiàn)金流流量/負負債總額額”、“資產(chǎn)收收益率和和資產(chǎn)負負債率具具有良好好的預測

17、測性。單單一變量量模型雖雖然方法法簡單，但但是總體體判別精精度不高高。首先先其單個個指標無無法全面面反映財財務狀況況，且容容易被管管理者進進行粉飾飾，以使使企業(yè)表表現(xiàn)出良良好的財財務狀況況；其次次，被選選用的指指標之間間有可能能是高度度相關的的，導致致建立的的模型出出現(xiàn)內(nèi)部部缺陷；最后，如如果選用用多個指指標進行行判斷，可可能會出出現(xiàn)不同同的判斷斷結果，而而得出有有沖突的的結論。Altman（1968)首次提出了多元線性判定模型，其原理是采用多元線性函數(shù)的模式，通過統(tǒng)計技術篩選出那些在兩組樣本中差別盡可能大而在兩組內(nèi)部的離散度最小的變量，從而將多個變量轉(zhuǎn)換為分類變量，獲得能有效提高預測精確度的

18、判別方程2。多元線性判定模型雖具有較高的判別精度，但也存在一些缺陷。首先其工作量大，研究者需要收集大量的數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)分析工作；其次，多元線性判定模型有一個很嚴格的假設，即假定自變量是呈正態(tài)分布的，且要求兩組樣本等協(xié)方差，而現(xiàn)實中的樣本數(shù)據(jù)往往并不能滿足這一要求，這就大大限制了多元線性判定模型的使用范圍。美國學者Ohlson(1980)早在財務預警研究中應用了多元邏輯回歸模型3，Logistic模型的最大優(yōu)點是，打破了嚴格的假設條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設約束的局限性，具有了更廣泛的適用范圍，但其計算過程比較復雜，計算過程有近似處理，會影響到預測精度。此外，值得注意的是近年來國外研究人員開始運

19、用神經(jīng)元網(wǎng)絡和遺傳算法（文獻）構建財務困境預測模型。 1.3.22 國內(nèi)內(nèi)研究現(xiàn)現(xiàn)狀 相相對于國國外，我我國市場場經(jīng)濟體體制的建建立和資資本市場場的發(fā)展展歷史較較短，我我國財務務預警實實證研究究起步較較晚，目目前我國國財務預預警實證證研究主主要是借借鑒國外外的研究究方法，利利用我國國的數(shù)據(jù)據(jù)構建類類似的模模型。我我國學者者周首華華等于（119966）Z分分數(shù)模型型的基礎礎上進行行改進，建建立起FF分數(shù)模模型44。我我國學者者陳曉、陳陳治鴻（220000）運用用多元邏邏輯回歸歸模型和和可公開開獲得財財務數(shù)據(jù)據(jù)，對中中國上市市公司的的財務危危機進行行了預測測5，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)負債權權益比、應應收賬款款周轉(zhuǎn)

20、率率、“主營利利潤率/總資產(chǎn)產(chǎn)”和“預留收收益/總總資產(chǎn)”對上市市公司財財務危機機有著顯顯著的預預示效應應。吳世世農(nóng)和盧盧賢義（220011）分別別采用應應用 ffishher線線性判定定分析析析和Loogissticc 回歸歸方法建建立和估估計了預預警模型型，并比比較了各各種方法法的預測測效果6。楊楊保安（220022） 用用人工神神經(jīng)網(wǎng)絡絡模型方方法進行行研究，選選擇了44 類財財務比率率總共11 5 項指標標建立模模型，最最終表明明神經(jīng)網(wǎng)網(wǎng)絡是進進行財務務評估的的一種比比較好的的應用工工具77。宋宋力和李李堯（220066）基于于貝葉斯斯網(wǎng)絡理理論建立立了上市市公司財財務預警警模型，此此

21、方法特特別適用用于小樣樣本的行行業(yè)預測測，并能能將專家家知識于于樣本信信息相結結合，克克服運用用回歸分分析構建建預測模模型的缺缺點88。張紅兵兵和應全全華（220111）探討討了在ERPP信息系系統(tǒng)平臺臺基礎上上構建財財務預警警分析體體系的基基本設想想，并就就建立財財務預警警分析體體系應特特別關注注的一些些問題進進行初步步探討9，設計計了有關關的財務務預警分分析指標標體系，但但并未在在此基礎礎上進一一步建立立相應的的財務預預警模型型。相對于中小小企業(yè)而而言，上上市公司司的財務務制度更更加健全全，財務務報表、數(shù)數(shù)據(jù)的公公布等也也更加規(guī)規(guī)范和透透明，使使得數(shù)據(jù)據(jù)的獲取取更加便便利且更更具真實實性。

22、同同時，上上市公司司作為我我國企業(yè)業(yè)改革的的先鋒，更更容易受受到外部部環(huán)境的的沖擊與與影響，故故其建立立和完善善財務危危機預警警系統(tǒng)勢勢在必行行。本文以上市市公司作作為財務務危機預預警系統(tǒng)統(tǒng)的研究究對象，選選取900家STT公司與990家非非ST公公司(其其中估計計組455家STT公司與445家非非ST公公司，測測試組445家SST公司司與455家非SST公司司)的116個財財務比率率指標，采采用“熵權法法”對166個財務務比率指指標進行行篩選，確確立了110個包包含信息息量多，熵熵權大，能能準確預預警的財財務指標標，通過過“因子分分析”模型建建立財務務危機預預警函數(shù)數(shù)（即SST與非非ST的判

23、判別函數(shù)數(shù)），最最后用測測試組的的數(shù)據(jù)檢檢驗模型型的判別別率，從而建建立起了了一個能能供上市市公司使使用的財財務危機機預警系系統(tǒng)。2 研究思思搜集180家相配對的ST公司與非ST 公司的16個指標的原始數(shù)據(jù)路搜集180家相配對的ST公司與非ST 公司的16個指標的原始數(shù)據(jù)45個ST公司與45個ST公司與45個非ST公司的16個指標數(shù)據(jù)作為測試組（檢驗用）45個ST公司與45個非ST公司的16個指標數(shù)據(jù)作為估計組（建模用）通過通過“熵權法”篩選出10個能準確預警的指標KMO和巴特利球體效度檢驗KMO和巴特利球體效度檢驗通過建立“因子分析通過建立“因子分析”模型求出綜合得分函數(shù)財務危機預警函數(shù)測試

24、組數(shù)據(jù)回代到判別函數(shù)中算出判別正確率測試組數(shù)據(jù)回代到判別函數(shù)中算出判別正確率3 樣本本、指標標的選取取3.1 樣樣本的選選取 本文在在樣本的的選取上上是根據(jù)據(jù)20111年44月，滬滬，深股股市公布布的所有有ST公公司（根根據(jù)19998年年實施的的股票上上市規(guī)則則，將對對財務狀狀況或其其它狀況況出現(xiàn)異異常的 HYPERLINK /view/307.htm 上上市公司司的股票票交易進進行 HYPERLINK /view/1822170.htm 特別別處理( sppeciial treeatmmentt，簡稱稱 STT)，其中STT股是指指境內(nèi)上上市公司司連續(xù)二二年虧損損，被進進行特別別處理的的股票

25、，*ST股是是指境內(nèi)內(nèi)上市公公司連續(xù)續(xù)三年虧虧損的股股票）共共1433家中，抽抽取了涉涉及包括括制造業(yè)業(yè)、服務務業(yè)、電電力生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)、房房地產(chǎn)業(yè)業(yè)等各個個行業(yè)的的公司990家，并并根據(jù)同同行業(yè)，同同時期，規(guī)規(guī)模相當當（即非非ST公司司與相對對應的SST公司司的期末末資產(chǎn)總總額相差差不超過過1500%）的的配對原原則，選選取900家與之之對應的的非STT公司，共1880家上上市公司司作為研研究對象象，滿足足上述的的配對原原則才使使得樣本本之間具具有可比比性，分分析更趨趨合理性性，結果果更具科科學性。90家STT公司與與對應的的90家家非STT公司的的行業(yè)類類別、資資產(chǎn)規(guī)模模見（附附表1及及附表22

26、），根據(jù)據(jù)（附表表1及附表表2）的數(shù)數(shù)據(jù)通過過EXCCE做出出90家家ST與900家非SST公司司如下資資產(chǎn)規(guī)模模圖1及及圖2。 圖1 SST公司司資產(chǎn)規(guī)規(guī)模圖2 非SST資產(chǎn)產(chǎn)規(guī)模3.2 指指標選取取本文指標數(shù)數(shù)據(jù)主要要來源于于和訊財財經(jīng)網(wǎng)以以及大智智慧投資資軟件，通通過數(shù)據(jù)據(jù)的整理理，剔除除了個別別的缺失失值和特特大異常常值，并并根據(jù)以以下原則則選取116個財財務比率率基礎指指標：(1) 全全面性，在在系統(tǒng)的的構建中中，所考考慮納入入的指標標應能全全面揭示示企業(yè)的的財務風風險，且各指指標間具具有較強強的互補補性。(2) 可可比性，選選取指標標時，應應注意評評價指標標口徑范范圍和計計算方法法

27、的縱向向可比和和橫向可可比原則則。(3) 同同趨勢性性，即是是指標正正向化，當當財務比比率增大大時，表表示財務務狀況的的改善，反反之財務務比率減減小時，表表示財務務狀況的的惡化;(4) 可可獲得性性，采用用上市公公司財務務報告披披露的數(shù)數(shù)據(jù)是可可以獲取取的（和和訊網(wǎng)、大大智慧軟軟件等）。指標體系具具體如表表1示。表1 基基礎指標標組別指標名稱指標描述計算公式償債能力流動比率（正正指標）該指標反映映企業(yè)的的短期償償債能力力，該指指標越高高， 表表明流動動資產(chǎn)流流轉(zhuǎn)得越越快，償償還流動動負債的的能力越越強。期末流動資資產(chǎn)/期期末流動動負債速動比率（正正指標）速動比率越越高，表表明企業(yè)業(yè)未來的的償債

28、能能力越有有保證。（貨幣資金金+短期期投資+應收票票據(jù)+一一年內(nèi)應應收賬款款）/流流動負債債現(xiàn)金比率（正正指標）該指標在速速動資產(chǎn)產(chǎn)的基礎礎上扣除除了應收收賬款和和應收票票據(jù)，這這是最保保守的短短期償債債能力指指標。（貨幣資金金+短期期投資）/流動負負債獲利能力凈資產(chǎn)收益益率（正正指標）該指標反映映股東權權益的收收益水平平，用以以衡量公公司運用用自有資資本的效效率，指指標值越越高，說說明投資資帶來的的收益越越高。凈利潤/平平均股東東權益總資產(chǎn)收益益率（正正指標）該指標直接接反映了了公司的的競爭實實力和發(fā)發(fā)展能力力，也是是決定公公司是否否應舉債債經(jīng)營的的重要依依據(jù)凈利潤平平均資產(chǎn)產(chǎn)總額(平均負負

29、債總額額十平均均所有者者權益) 主營業(yè)務利利潤率（正正指標）該指標反映映了主營營業(yè)務的的獲利能能力， 是評價價經(jīng)營效效益的主主要指標標營業(yè)務利潤潤/主營營業(yè)務收收入每股收益（正正指標）該指標每股股收益越越大，企企業(yè)越有有能力發(fā)發(fā)放股利利，從而而投資者者得到回回報越高高。利潤總額/年末普普通股股股份總數(shù)數(shù)運營能力流動資產(chǎn)周周轉(zhuǎn)率（正正指標）該指標越大大，企業(yè)業(yè)的經(jīng)營營越高效效主營業(yè)務收收入凈額額/平均均流動資資產(chǎn)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)率（正正指標）該指標越高高， 則則反映企企業(yè)銷售售能力越越強， 資產(chǎn)的的利用效效率越高高售收入/平平均資產(chǎn)產(chǎn)總額 財務狀況況資產(chǎn)負債比比率（逆逆指標）該指標越小小，表明明企業(yè)

30、的的長期償償債能力力越強負債平均總總額/資資產(chǎn)平均均總額凈值與負債債比率（逆逆指標）該指標是一一項更為為客觀地地評價企企業(yè)償債債能力的的指標總負債/資資產(chǎn)凈值值股東權益比比率（正正指標）該指標越高高，一方方面反映映了企業(yè)業(yè)經(jīng)營資資產(chǎn)，償償債風險險越小股東權益/總資產(chǎn)產(chǎn)成長能力主營業(yè)務增增長率（正正指標）標反映公司司主營業(yè)業(yè)收入規(guī)規(guī)模的擴擴張情況況，公司司未來的的發(fā)展前前景（本年主營營業(yè)務收收入-上上一年主主營業(yè)務務收入）/上一年年主營業(yè)業(yè)務收入入凈資產(chǎn)增長長率（正正指標）凈資產(chǎn)收益益率較高高代表了了較強的的生命力力（期末凈資資產(chǎn)期期初凈資資產(chǎn)）/期初凈凈資產(chǎn)現(xiàn)金流量每股經(jīng)營現(xiàn)現(xiàn)金凈流流量（正正

31、指標）該指標是每股收收益指指標的修修正，反反映了利利用權益益資本獲獲得經(jīng)營營活動凈凈流量的的能力，通通常越高高越好。經(jīng)營活動產(chǎn)產(chǎn)生的現(xiàn)現(xiàn)金凈流流量/年年末普通通股股數(shù)數(shù)主營業(yè)務現(xiàn)現(xiàn)金比率率（正指指標）反映了完成成的銷售售中獲得得現(xiàn)金的的能力，該該指標排排除了不不能回收收的壞帳帳損失的的影響，通通常越高高越好。經(jīng)營活動產(chǎn)產(chǎn)生的現(xiàn)現(xiàn)金凈流流量/主主營業(yè)務務收入 以以上財務務比率指指標體系系，可以以對上市市公司的的財務狀狀況做出出較為完完整、客客觀的評評價。但但為了選選取對SST公司司和非SST公司司區(qū)分能能力強，包包含信息息多，權權重更大大，能準準確預警警的指標標，下面面采用“熵權法法”對這116

32、個指指標進行行篩選。4 基于“熵權法法”篩選財財務指標標體系模模型4.1 “熵權法法”的基本本原理 熵是一一種熱力力學概念念，而后后被引入入到信息息科學領領域，是是對系統(tǒng)統(tǒng)不確定定性程度度的一種種度量，在在工程技技術，社社會經(jīng)濟濟等領域域得到十十分廣泛泛的應用用，根據(jù)據(jù)信息論論的基本本原理，信信息是系系統(tǒng)有序序程度的的一種度度量。“熵權法法”就是根根據(jù)各指指標傳遞遞給決策策者信息息量的大大小，決決定相應應指標的的權重，它它反映了了不同指指標在決決策中的的作用。4.2 本本模型利利用“熵權法法”的基本本原理 本模型利利用估計計組中445個SST與445個非非ST公司司共166個財務務基礎比比率指

33、標標，這些些指標經(jīng)經(jīng)過標準準化，歸歸一化處處理后變變成一個個評價矩矩陣，計計算出每每個指標標的信息息熵，信信息熵越越大表明明該指標標有序程程度越高高，即該該指標在在該指標標體系中中差異小小，信息息熵越小小表明指指標在該該指標體體系中差差異大，則則該指標標對于財財務危機機的預警警這一決決策起到到的作用用較大，可可以被選選用作為為財務危危機預警警指標。4.3 建建模的思思路（1）建立立估計組組中455家STT與455家非SST的116個財財務指標標的原始始數(shù)據(jù)矩矩陣，接接著進行行標準化化處理，以以消除指指標間量量綱及數(shù)量量級的影影響。（2）用熵熵值客觀觀賦權法法算出每每個指標標的熵權權。（3）通過

34、過對各指指標的熵熵權值跟跟閥值的的對比，篩篩選出包包含信息息多，重重要性更更大的財財務指標標。（4）建立立供因子子分析的的指標體體系。4.4指標標的正向向化與標標準化設有n個公公司，pp個財務務指標，構構成原始始數(shù)據(jù)矩矩陣（注注：代表表第i個公司司第j項指標標，i=1，22，390，jj=1，22，316） 對原始矩陣陣中各財財務比率率指標值值做如下下變換：第項指標為為正指標標時（即即越大越越好），對對它做如如下線性性變換： （11） 第jj項指標標為逆指標時時（即越越小越好好），對對它做如如下線性性變換： （22） 由由此得到到一個新新的標準準化后的的矩陣 4.5 用用熵權法法確定各各指標的

35、的權重（1）計算算即第項指指標下第第個公司司財務指指標值的的比重： （3） （2）計算算第 項項指標的的熵值 （4）特別地：當當時，規(guī)規(guī)定：，從從而保證證熵值在在0 1其中（n為為公司的的個數(shù)）（3）計算算第個指指標的變變異系數(shù)數(shù)，對于于第項財財務指標標來說，熵熵值越大大，則說說明指標標值的變變異程度度越小，熵熵值越小小，則說說明指標標值的變變異程度度越大，計計算第項項指標的的變異系系數(shù)： （55）（4）計算算第項指指標的權權重，越大說說明該財財務指標標包含的的信息越越多，越越重要，反反之，則則說明該該財務指指標包含含的信息息少，重重要性不不大。 （66） 其中中有（，=1）通過估計組組中45

36、5個STT及455個非SST公司司的矩陣陣表（矩矩陣表見見附錄）代代入上述述公式用用EXCCEL軟軟件，求求出166個指標標每個指指標的熵熵權，結結果如下下表2：表2 16個個基礎指指標熵權權基礎指標熵值變異系數(shù)熵權流動比率0.869931440.130068550.16118733速動比率0.831186770.168813220.20882566現(xiàn)金比率0.779934110.220065880.27333188每股收益0.988835110.011164990.01444299凈資產(chǎn)收益益率0.996664660.003335330.00441544總資產(chǎn)收益益率0.983311110.

37、016688990.02009199主營業(yè)務利利潤率0.996661110.003338880.00441977流動資產(chǎn)周周轉(zhuǎn)率0.943350440.056649550.06999788總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)率0.928845990.071154110.08886144資產(chǎn)負債比比率0.986641220.013358880.01668311凈值與負債債比率0.990005220.009994880.01223222股東權益比比率0.987763110.012236990.01553211主營業(yè)務增增長率0.939976990.060023000.07446044凈資產(chǎn)增長長率0.982264440.

38、017735550.02114988每股經(jīng)營現(xiàn)現(xiàn)金凈流流量0.991162660.008837440.01003733主營業(yè)務現(xiàn)現(xiàn)金比率率0.997732550.002267446744873340.00333133為了模型研研究的需需要（即即盡可能能使每種種能力中中有一兩兩個熵權權大的指指標來反反映公司司的財務務狀況），我我們?nèi)￠y閥值為00.0115，當當熵權大大于0.0155時則選選入該研研究指標標體系，當當熵權小小于0.0155時則退退出該研研究指標標體系，通通過比較較得出最最后的指指標體系系如下圖圖3：財務預警指 標體 系 財務預警指 標體 系 運營能力財務狀況成長能力獲利能力總資產(chǎn)收

39、益率流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率資產(chǎn)負責比率償債能力速動比率現(xiàn)金比率流動比率主營業(yè)務增長率凈資產(chǎn)增長率股東權益比率 圖33 指標體體系5 KMOO和巴特特利球體體效度檢驗驗 5.1 KKMO和和巴特利利球體檢檢驗基本本原理 5.1.11 KMMO的基基本原理理KMO（KKaisser-Meyyer-Olkkin)檢驗統(tǒng)統(tǒng)計量是是用于比比較變量量間簡單單相關系系數(shù)和偏偏相關系系數(shù)的指指標，主要應應用于多多元統(tǒng)計計的因子子分析，它的取值值在0到到1之間間。當所所有變量量間的簡簡單相關關系數(shù)平平方和遠遠遠大于于偏相關關系數(shù)平平方和時時， KKMO值值越接近近于1，意意味著變變量間的的相關性性越強，原原

40、有變量量越適合合作因子子分析；當所有有變量間間的簡單單相關系系數(shù)平方方和接近近0時， KMO值越接近于0，意味著變量間的相關性越弱，原有變量越不適合作因子分析。，5.1.22 巴特特利球體體檢驗的的基本原原理巴特利球體體檢驗是是以變量量的相關關系數(shù)矩矩陣為出出發(fā)點的的，它的零零假設相相關系數(shù)數(shù)矩陣是是一個單單位陣，即即相關系系數(shù)矩陣陣對角線線上的所所有元素素都是11，所有有非對角角線上的的元素都都為零。巴巴特利特特球形檢檢驗的統(tǒng)統(tǒng)計量是是根據(jù)相相關系數(shù)數(shù)矩陣的的行列式式得到的的，如果該該值較大大，且其其對應的的相伴概概率值小小于給定定的顯著著性水平平，那么么應拒絕絕原假設設，認為為相關系系數(shù)不

41、可可能是單單位陣，即即原假設設變量之之間存在在相關性性，適合合于作因因子分析析，相反反不適合合作因子子分析。5.2 效效度檢驗驗通過的的條件KMO的值值如果大大于0.5，則則說明因因子分析析的效度度較高 ，另外，如如果巴特特利檢驗驗的P0.0001，說說明因子子的相關關系數(shù)矩矩陣是非單位位矩陣，能能夠提取取最少的的因子同同時又能能解釋大大部分的的方差，效效度檢驗驗通過，說明可以以進行因因子分析析，5.3 KKMO檢檢驗和BBarttlettt檢驗驗結果下面對熵權權篩選后后的100個指標標正向化化后的數(shù)數(shù)據(jù)(逆逆指標的的正向化化公式為為)通過統(tǒng)計計分析軟軟件SPPSS117.00的運行行，KMM

42、O檢驗驗和Baartllettt檢驗的的結果如如下表所所示 表3 SPPSS輸輸出結果果KMO aand Barrtleetts TTesttKaiseer-MMeyeer-OOlkiin MMeassuree off Saampllingg Addequuacyy.744Bartllettts Tesst oof SSpheericcityyApproox. Chii-Sqquarre1019.5911df45Sig.000通過上表可可以看出出，KMMO值為為0.7744，大大于0.5；BBarttlettt檢驗驗的卡方方統(tǒng)計量量為10019.5911，相伴伴概率為為0.0000，在在給定0

43、0.1%的顯著著水平下下，拒絕絕各指標標變量的的相關矩矩陣是單單位陣的的假設，即即兩種統(tǒng)統(tǒng)計檢驗驗方法都都揭示指指標變量量之間是是高度相相關的，因因此適合合作因子子分析。6 基于“因子分分析”模型分分析6.1 因因子分析析的基本本原理在多元統(tǒng)計計分析中中，因子子分析是是主成分分分析的的推廣和和發(fā)展，它它也是將將具有錯錯綜復雜雜關系的的變量（或或樣品）歸歸結為較較少的幾幾個綜合合因子，以以再現(xiàn)原原始變量量與因子子之間的的相互聯(lián)聯(lián)系，同同時根據(jù)據(jù)不同因因子還可可以對變變量進行行分類，是是一種很很有效的的降維和和信息萃萃取的技技術。因子分析法法是在盡盡量減少少信息丟丟失的前前提下，從從眾多指指標中提

44、提取出少少量的不不相關指指標，然然后再根根據(jù)貢獻獻率定以以權重，進進而計算算出綜合合得分，其其計算結結果更為為準確、客客觀、操操作性比比較強。因因子分析析中有多多種確定定因子變變量的方方法，如如基于主主成分模模型的主主成分分分析法、極極大似然然法、最最小二乘乘法等，本本文選取取的是基基于因子子分析模模型的主主軸因子子法。因子分析的的基本思思想是通通過變量量的相關關系數(shù)矩矩陣內(nèi)部部結構的的研究，找找出能控控制所有有變量的的少數(shù)幾幾個隨機機變量去去描述多多個變量量之間的的相關關關系，但但在這里里，這少少數(shù)幾個個隨機變變量是不不可觀測測的，通通常成為為因子。然然后根據(jù)據(jù)相關性性的大小小把變量量分組，

45、使使得同組組內(nèi)的變變量之間間的相關關性較高高，但不不同的變變量相關關性較低低，每組組變量代代表一個個基本結結構，這這個基本本結構稱稱之為公公共因子子。對于于所研究究的問題題可以試試圖用少少數(shù)的不不可測的的所謂公公共因子子的線性性函數(shù)與與特殊因因子之和和來描述述原來觀觀測的每每一分量量。通過過因子分分析得來來的新變變量是對對每個原原始變量量進行內(nèi)內(nèi)部剖析析，以達達到利用用少數(shù)幾幾個公共共因子去去解釋較較多個要要觀測變變量中存存在的復復雜關系系。對新新產(chǎn)生的的因子變變量先進進行標準準化處理理得到協(xié)協(xié)方差矩矩陣，即即相關矩矩陣和對對應的特特征值與與特征向向量，然然后計算算其因子子得分并并構造綜綜合評

46、價價函數(shù)進進行評價價。本文運用SSAS66.0軟軟件，根根據(jù)估計計組中445家ST公司司和455家同行行業(yè)、規(guī)規(guī)模相當當?shù)姆荢ST公司司作為樣樣本，以以“熵權法法”篩選后后的100個包含含信息多多，重要要性更大大的財務務指標為為基礎建建立的指指標體系系進行因因子分析析，最后后得出因因子綜合合得分函函數(shù)財務危機機預警判判別函數(shù)數(shù)，并通通過估計計值綜合合因子得得分值的的排名表表求出SST與非非ST的分分割值，作作為判別別公司財財務與否否出現(xiàn)危危機的預預警值，最最后再選選用測試試組的樣樣本進行行回代，檢檢驗判別別函數(shù)的的判別正正確率，從實證分析的角度為財務危機預警系統(tǒng)方法方面進行了初步的探討。6.2

47、 因因子分析析的數(shù)學學模型6.2.11因子分分析方法法對給定的nn個樣本本(區(qū)域域),pp個觀測測變量的的樣本數(shù)數(shù)據(jù),往往往由于于各指標標間的相相關性,而增加加了樣本本內(nèi)部的的錯綜復復雜關系系,因此此尋找mm個綜合合指標(公共因因子)FF1、F2Fm(mp)來來分別綜綜合存在在于各觀觀測變量量中的各各類信息息,而綜綜合指標標間彼此此不相關關。每個個公共因因子與觀觀測變量量間的關關系可表表示為:用矩陣表示示為：簡記為: 模型要求滿滿足：Cov(FF,)=0，即F和是不相相關的；E(F )= 0，Covv(F )=Im 即F1、F2Fm不相關關且方差差皆為11；E()= 0，Covv()= 即即不

48、相關關，且方方差不同同。其中X=是是可實測測的p個指標標所構成成的p維的可可觀測隨隨機向量量，均值值為E(X)= =，協(xié)差差陣為CCov(X)=, F = 是不可可觀測的的向量，F(xiàn)稱之為X的公共因子或潛因子, =為誤差因子或有時也稱為特殊因子的隨機向量，是不能被前m個公共因子包含的部分，是每個變量反應自己個性的部分，通常要求的協(xié)方差陣是對角陣，中包括了隨機誤差，各誤差因子之間及誤差因子與所有公共因子之間相互獨立。系數(shù)矩陣A即因子載荷矩陣,其元素(aij)的大小為第i各變量與第j個公共因子的相關系數(shù),反映公共因子Fj對于觀測變量xi的載荷量大小，絕對值越大，相關程度越高。6.2.22因子載載荷陣

49、的的統(tǒng)計意意義與求求解方法法因子載荷陣陣存在明明顯的統(tǒng)統(tǒng)計意義義，為了了對因子子分析過過程和計計算結果果做詳細細的解釋釋，我們們對因子子載荷陣陣的統(tǒng)計計意義加加以說明明。因子載荷的的統(tǒng)計意意義對因子模型型： 兩端右乘FFj得：于是：的協(xié)方差為為：對作標準化化處理有有：；因此 因為各因子子不相關關，相關關系數(shù)為為0，所所以 故因子載荷荷的統(tǒng)計計意義就就是第ii各變量量與第jj個公共共因子的的相關系系數(shù)，它它一方面面表示XXi對Fj的依賴賴程度，另另一方面面也反映映了變量量Xi對公共共因子FFj的相對對重要性性。變量共同度度的統(tǒng)計計意義所謂變量XXi的共同同度定義義為因子子載荷陣陣A中i行元素素的

50、平方方和，即即由因子模型型知：由于Xi已已經(jīng)標準準化了，所所以由：此式子說明明變量XXi的方差差由兩個個部分組組成：第第一部分分為共同同度，它它刻劃全全部公共共因子對對變量XXi的總方方差作的的貢獻，越接近1，說明該變量的幾乎全部原始信息都被所選取的公共因子說明了，其反映了公共因子對變量Xi的影響程度。第二部分是特定變量所產(chǎn)生的方差，為特殊因子對變量Xi的方差貢獻，稱為特殊因子，其方差僅與變量Xi本身的變化有關，它是使Xi的方差為1的補充值。公因子Fjj的方差差貢獻的的統(tǒng)計意意義將因子載荷荷矩陣AA中第j列各元元素的平平方和記記為：表示公共因因子Fj對X的貢獻獻，即表表示同一一公共因因子Fj對

51、各變變量所提提供的方方差貢獻獻值總和和，在跡跡的意義義下，稱為Fj對對X的方差差貢獻率率，它是是衡量公公共因子子相對重重要性的的指標。因子載荷陣陣的求法法在因子分析析模型中中，關鍵鍵是要根根據(jù)樣本本數(shù)據(jù)矩矩陣去估估計因子子載荷矩矩陣A。對A的估計計方法由由很多，本本文采用用特征根根確定法法。由協(xié)方差矩矩陣為，且且正定，得得是主對角角線上元元素之和和，即的跡，是的跡。由由跡的性性質(zhì)知該性質(zhì)表明明，在跡跡的意義義下可將將X各分量量的方差差全部保保留下來來，由此此定義為Fi對XX各分量量方差總總和的貢貢獻率，稱稱為Fi的方差差貢獻率率，其值值越大，表表明Fi綜合X的能力力越強。稱稱為F1，F(xiàn)F2，F(xiàn)

52、m 為累累計方差差貢獻率率，當時時，直接接取作為為因子的的載荷陣陣，即當當時，既既能用FF1，F(xiàn)2，F(xiàn)m簡化原原指標系系統(tǒng)X1，X2，Xp（降維維且Fi間相互互獨立），又又能反映映X各分量量方差總總和的以以上。6.2.33 因子旋旋轉(zhuǎn)與解解釋建立了因子子分析模模型的目目的不僅僅僅要找找出公共共因子以以及對變變量進行行分組,更重要要的要知知道每個個公共因因子的意意義,以以便進行行進一步步的分析析,由于于因子載載荷陣的的不惟一一性,可可對因子子載荷陣陣實行旋旋轉(zhuǎn)即用用一個正正交矩陣陣右乘AA使旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后的因因子載荷荷陣結構構簡化，便便于對公公共因子子進行解解釋。所所謂結構構簡化就就是使載載荷矩陣陣中

53、每列列或行的的元素平平方值向向0和11兩極分分化。通通過因子子旋轉(zhuǎn)的的方法可可得到新新的較為為理想的的因子載載荷矩陣陣、特征征根Yi和累計計貢獻率率。以累計計貢獻率率大于885%確確定m。6.2.44 因子得得分因子分析的的數(shù)學模模型是將將變量表表示為公公共因子子的線性性組合：由于公共因因子能反反映原始始變量的的相關關關系，用用公共因因子代表表原始變變量時，有有時更有有利于描描述研究究對象的的特征，因因而往往往需要反反過來將將公共因因子表示示為變量量的線性性組合，為為 即模型要求：其中表示第第k個單位指指標的權權數(shù)，用用權數(shù)的的大小來來決定FFk的經(jīng)濟濟意義；Fi和Fjj 互相相不相關關；F1

54、是的一一切線性性組合中中的方差差最大項項，F(xiàn)1占總方方差比重重最大，其其余遞減減；的協(xié)方差矩矩陣的特特征值就就是綜合合因子的的方差；一般第j個個綜合因因子保持持原始數(shù)數(shù)據(jù)總信信息的比比重為；稱上式為因因子得分分函數(shù)，用用它來計計算每個個樣品的的公共因因子得分分。實際際中常取取方差貢貢獻率 （為樣樣本數(shù)據(jù)據(jù)矩陣XX的第k個特征征根）之之和的前前m個公共共因子計計算因子子得分，因因此每個個樣本在在m個公共共因子上上的得分分總計為為：。6.3 因因子分析析的求解解及分析析1.對熵權權后的指指標正向向化根據(jù)有關數(shù)數(shù)據(jù)建立立樣本數(shù)數(shù)據(jù)觀測測矩陣：其中：n表表示上市市公司的的樣本個個數(shù)，pp表示財務務比率

55、指指標個數(shù)數(shù)，表示示第個公公司第個個財務比比率指標標（i=1，2290，jj=1，2210）。通過熵權后后的100個指標標中其中中屬于逆逆指標的的是資產(chǎn)產(chǎn)負債比比率，其其余都屬屬于正向向指標，通通過以下下正向化化公式將將資產(chǎn)負負債比率率指標進進行正向向化，公公式如下下： （77） 形成一一個新的的正向化化后的矩矩陣（ i=11，290，jj=1，2210）代代表第個個公司第第項正向向化后的的財務指指標指標標2. 求相相關系數(shù)數(shù)矩陣表表調(diào)用因子分分析過程程命令輸輸入已經(jīng)經(jīng)正向化化數(shù)據(jù)，（程序見附錄二SAS程序）求出相關系數(shù)矩陣表4 相關系系數(shù)矩陣陣x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10 x1

56、10.9888960.9633910.162291-0.3114599-0.06682880.6599270.666613-0.07746990.35888x20.98889610.9799630.179988-0.2882177-0.06616440.6188530.624428-0.05572550.386616x30.9633910.97996310.170012-0.2661399-0.06695990.567790.574467-0.077550.386657x40.1622910.1799880.17001210.080038-0.066450.0711960.0700020.05

57、11910.219992x5-0.3114599-0.2882177-0.26613990.08003810.464444-0.2006966-0.20006660.078834-0.0001922x6-0.0668288-0.0661644-0.0669599-0.066450.4644441-0.1114322-0.10037550.1077090.068844x70.6599270.6188530.567790.071196-0.2006966-0.111432210.98334-0.05571440.131177x80.6666130.6244280.5744670.070002-0.

58、2000666-0.10037550.983341-0.05513990.132227x9-0.0774699-0.0557255-0.077550.0511910.0788340.107709-0.0557144-0.055139910.108892x100.358880.3866160.3866570.219992-0.00019220.0688440.1311770.1322270.1088921由上面的相相關系數(shù)數(shù)矩陣表表可以看看出顯著著相關，xx1,xx2,xx3,xx7,xx8可通通過“因子分分析”對指標標進行降降維。3.求累積積方差貢貢獻率表表（通過過附錄二二SASS程序）求得變

59、量的的樣本相相關陣的的特征值值，前m個因子子方差貢貢獻率如如下表 表55 累計方方差貢獻獻率表序號特征值方差貢獻率率累計方差貢貢獻率14.33990377920.433390.4333921.51222200240.151120.5855131.1611207750.116610.7011240.95996133070.09660.7977250.90885577460.090090.8888160.61557055510.061160.9499670.45117855060.045520.9944880.02883899410.002280.9977790.01665300050.00117

60、0.99993100.00669533770.0000714. 確定定公因子子的個數(shù)數(shù)m根據(jù)累積方方差貢獻獻率須大大于855%的原原則，由由上表可可看出前前5個公公因子的的累積方方差達到到88.81%，這55個公因因子包含含88.81%的信息息，確定定以5個個公因子子做因子子分析5.求初始始，旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后的載載荷陣及及轉(zhuǎn)前，轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后01分化化表（通通過附錄錄二SAAS程序序） 初始因子子載荷陣陣，進行行方差最最大化旋旋轉(zhuǎn)，求求得旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后的因因子載荷荷陣，使使得旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后各因因子載荷荷陣的各各元素按按列向00或1兩兩級分化化，（初初始因子子載荷陣陣，旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)后各因因子載荷荷陣，001分化化表如下下表）表6