財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建

隨著驗證研究與財務(wù)管理研究的結(jié)合，各種統(tǒng)計和數(shù)學(xué)方法已經(jīng)開始應(yīng)用于金融危機模型的建模過程。目前，主要使用的方法有主成分分析、因子分析、評價分析和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp等。但是由于我國的財務(wù)預(yù)警實證目前處于探索階段,很多方法在使用過程難免出現(xiàn)不當(dāng)之處,尤其是對原始數(shù)據(jù)的處理過程,往往忽略了無量綱化的處理,從而影響了模型的精度。財務(wù)預(yù)警的實證研究主要是基于財務(wù)指標(biāo)的定量分析,既要涉及到資產(chǎn)營運、償債、獲利能力等財務(wù)指標(biāo),又要涉及市場占有率、核心競爭能力等非財務(wù)指標(biāo)。這就造成不同指標(biāo)的數(shù)量級不同,例如資產(chǎn)規(guī)模與流動比率,當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模出現(xiàn)較小變動的時候就會引起模型總分值很大的變動,流動比率即使出現(xiàn)較大變動也很難在模型總分值中體現(xiàn),這就是大數(shù)吃小數(shù)的現(xiàn)象;即使同一指標(biāo),不同行業(yè)的量綱(即平均水平)也不同,例如總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這一指標(biāo),房地產(chǎn)企業(yè)的周轉(zhuǎn)率一般低于IT企業(yè),二者不具有可比性;另外,不同的指標(biāo)屬性也可能不同,例如應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)次數(shù)屬于越大越好的指標(biāo),而管理費用率則越低越好,速動比率卻既不能太大又不能太小。所以在進行統(tǒng)計分析之前要對樣本數(shù)據(jù)進行無量綱化處理,先將其轉(zhuǎn)化成無量綱、無數(shù)量級的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù),然后再利用統(tǒng)計分析方法建立預(yù)警模型。二、采用aa的方法建立評估指標(biāo)無量綱化處理,也稱為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化,是將原始指標(biāo)數(shù)據(jù)通過簡單的數(shù)學(xué)變換來消除各指標(biāo)量綱影響的方法,常用的無量綱化方法主要有以下幾種:設(shè):建立財務(wù)預(yù)警模型時,設(shè)有m個樣本,n個指標(biāo),則指標(biāo)矩陣為:式中Xij表示第i個樣本的第j項指標(biāo)的實際值。maxxij=Mj,Mj為第j項指標(biāo)的最大值;ám≤?i≤n?x=mámá為第j項指標(biāo)的最小值;yij為無量綱化處理后的指標(biāo)值。(一)指標(biāo)值的設(shè)定1、對于正向指標(biāo),即指標(biāo)值越大越好,令例如:總資產(chǎn)報酬率、凈資產(chǎn)報酬率、利息保障倍數(shù)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、主營業(yè)務(wù)利潤率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、成本費用利潤率、銷售增長率等指標(biāo)。2、對于逆向指標(biāo),即指標(biāo)值越小越好,例如:管理費用率、成本費用率、有形凈值債務(wù)率等指標(biāo)。3、對于適度指標(biāo),即指標(biāo)值以穩(wěn)定在某一固定值為最佳的指標(biāo),令:其中q為該指標(biāo)的最佳值,該值在財務(wù)預(yù)警中可采用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)值或同行業(yè)上市公司平均值。這類指標(biāo)包括:產(chǎn)權(quán)比率、資產(chǎn)負債率、流動比率、速動比率、現(xiàn)金比率、現(xiàn)金流動負債比、存貨周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)。4、最佳區(qū)間型,即指標(biāo)值落入某個區(qū)間內(nèi)為最佳的指標(biāo),令:其中q1,q2分別為該指標(biāo)最佳區(qū)間的左右邊界。極差法對原始數(shù)據(jù)的數(shù)量及分布無要求,轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)都在0～1之間,而且轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)相對數(shù)性質(zhì)比較明顯,便于進一步處理,但其缺點是轉(zhuǎn)化時所依據(jù)的原始數(shù)據(jù)信息較少,只包含了原始數(shù)據(jù)中的最大值和最小值。(二)均值和標(biāo)準(zhǔn)差Z分數(shù)法要求數(shù)據(jù)成正態(tài)分布,并且在運算中用到均值和標(biāo)準(zhǔn)差,利用原始數(shù)據(jù)信息較多,有利于轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)進行多元分析,但是缺點是其轉(zhuǎn)化結(jié)果超出了0～1的范圍,不方便進行進一步的處理。(三)兩列數(shù)據(jù)的交叉積和各兩列數(shù)據(jù)的平方差n-1倍的情況,引起n其公式為:為指標(biāo)xj的均值。中心化的結(jié)果是使轉(zhuǎn)換后的每列數(shù)據(jù)的均值為0,且每列數(shù)據(jù)的平方和是該列數(shù)據(jù)方差的n-1倍,任何不同兩列數(shù)據(jù)的交叉積是兩列協(xié)方差的n-1倍,其實這是一種計算方差-協(xié)方差的變換,方便實用。(四)樣本數(shù)據(jù)分布轉(zhuǎn)換其公式為:極值法對樣本分布也沒有要求,轉(zhuǎn)化的樣本數(shù)據(jù)分布在0～1之間,轉(zhuǎn)化后的數(shù)據(jù)相對數(shù)性質(zhì)比較明顯,便于進一步處理,與極差法一樣,這種方法的缺點是轉(zhuǎn)換時所依據(jù)的原始數(shù)據(jù)信息較少。(五)比例法的公式如下(六)指數(shù)特征的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換yij=ln(xij),其中xij>0。對數(shù)變換可以將有指數(shù)特征的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換成為具有線性數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),例如資產(chǎn)總額這一指標(biāo),由于其數(shù)量級較大,微小的變動就會對模型產(chǎn)生很大的影響,所以在模型中可以取資產(chǎn)總額的對數(shù),以降低它對模型的影響。(七)等式如下均值化后各指標(biāo)均值都是1,轉(zhuǎn)化后各指標(biāo)方差為原始指標(biāo)的變異系數(shù)的平方,這種方法保留了原來各指標(biāo)變異程度的信息。三、z分數(shù)法的標(biāo)準(zhǔn)化處理(一)在選擇以上這些無量綱化方法時,一定要根據(jù)各種方法的特點進行選擇,這樣才能保證轉(zhuǎn)化的可能性。例如,Z分數(shù)法就要求樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布,如果樣本數(shù)據(jù)沒有通過正態(tài)分布檢驗,應(yīng)當(dāng)利用BOX-COX公式轉(zhuǎn)換,來滿足正態(tài)分布的要求。(二)同時還要考慮建立預(yù)警模型所選擇的統(tǒng)計分析方法和軟件1.主成分分析:主成分分析的明顯特征是每個主分量依賴于測量初始變量所用的尺度,當(dāng)尺度改變時,會得到不同的主成分向量Y值,克服這個困難的方法是對樣本數(shù)據(jù)進行Z分數(shù)法的標(biāo)準(zhǔn)化處理,使其方差為1。值得我們注意的是,在使用SPSS和DPS軟件進行主成分分析時,由于軟件自動對數(shù)據(jù)進行了Z分數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化,所以在分析之前只需要將原始數(shù)據(jù)中的逆向指標(biāo)和適度指標(biāo)正向化即可。逆向指標(biāo)的正向化比較簡單,取它的倒數(shù)就可以了;對于適度型指標(biāo)應(yīng)根據(jù)最佳值q,設(shè)計一個變量|xij-q|,讓后在計算就可以得到正向指標(biāo)值了。2.聚類分析:在聚類分析中計算樣本距離最常用的方法就是歐氏距離。但是,我們從歐氏距離的公式中我們可以看到歐氏距離并沒有確定的上界,數(shù)據(jù)大小差異程度、不同量剛直接影響著其定義域,最終影響聚類結(jié)果,所以使用聚類分析時不要使用中心化和對數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化,可以使用極差化和標(biāo)準(zhǔn)差法,使無量綱化處理后的數(shù)據(jù)在0～1之間。3.綜合指數(shù)法:使用綜合指數(shù)法建立財務(wù)預(yù)警模型時,一般不選擇極差化進行無量綱化處理,主要是因為極差化主要依賴于指標(biāo)的最大值和最小值,這就是最大值與最小值差的大小影響了指標(biāo)的權(quán)重,所以一般選用Z分數(shù)法和均值法進行無量綱化處理?？傊?在建立財務(wù)預(yù)警模型