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基于多元统计分析的上市公司财务危机预警模型的研究

摘要:随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,企业发生财务危机乃至破产的情形越来越多,因此有效的预防财务危机的出现是一个重要的研究课题。文章采用了实证分析的方法,利于我国上市公司的数据资料,使用SPSS13.0统计分析软件、基于多元统计分析方法,对选择的27个财务指标进行科学的降维,并根据回归分析方法构建模型,对财务危机状况进行预测分析。

  关键词:财务危机;上市公司;多元统计分析;危机预警模型
  
  一、 财务危机的概念
  
  财务危机又称财务困境、财务失败。从严格意义上讲,严重的财务危机就是财务失败或破产。尽管财务危机的定性描述较为容易达成一致,但财务危机的定量界定有着更多的操作和研究意义。上市公司财务危机的定义不同会直接影响到收集的样本以及影响之后的研究结果。
  本研究认为,由于我国现有会计制度还不健全,会计数据的信息有效性不足,所以本文比较倾向于将财务危机定义为一个企业的现金流不足以支付企业到期的债务。 从这个角度将陷入财务危机的企业可能是亏损企业也可能是盈利企业,企业在资本快速扩张的时候往往容易忽视潜在的财务风险。
  
  二、 财务危机预警模型的实证研究
  
  1. 样本的选择。进行选样过程中,抽样方法的选择往往对实证研究的结果也有一定的影响。一般学者选择的抽样方法主要有两种:一是随机抽样;二是Beaver(1965)首创的对应样本法,这两种方法的实证研究结果没有统计上的显著差异,且多数学者第二种方法构建样本,故本研究亦参考过去研究的经验决定采用1∶2的配对样本法。
  本文以上海和深圳的证券交易所的上市公司为研究对象,以其2001年、2002年、2003年的财务数据为分析依据。先选取30家被ST的上市公司作为危机企业的一组样本,并按照行业分类标准进行编号分类。再对危机企业样本的每一个企业,按照行业相同、业务范围或资产规模相同或相近的原则在上述非危机企业之外的企业中选取60家配对的企业,作为一组非危机企业的样本。
  样本数据来源于中国股票市场研究(CSMAR)数据库和中国上市公司资料库。主要运用统计分析软件SPSS13.0和Excel 2000来进行数据处理和建立预警模型。
  2. 财务指标的选择。财务指标的选择是财务危机预警研究中一项极其重要的环节,它严重的影响财务危机预警模型的设计及预警的性能。对企业来说,预警指标选择的好,财务危机预警模型就能真正起到预知危机并采取措施防范危机的作用;指标选的不好,则财务危机预警就形同虚设,起不到防范于未然的作用。
  为了客观的描述上市公司的财务状况,本文参考了国内外在以往财务危机预警研究中所采用的财务指标并结合我国的财务管理的实际,选取27个指标作为研究中使用的初始指标,并依其特性分成五组。
  (1)盈利能力指标:资产净利润率(X1)、成本费用利润率(X2)、总资产报酬率(X3)、净资产报酬率(X4)、每股净利润(X5)、销售净利润率(X6)、主营业务利润率(X7)。
  (2)营运能力指标:应收账款周转率(X8)、存货周转率(X9)、总资产周转率(X10)、流动资产周转率(X11)。
  (3)偿债能力指标:流动比率(X12)、资产负债率(X13)、流动负债对总负债比率(X14)、速动比率(X15)、负债股权比率(X16)、利息保障倍数(X17)。
  (4)发展能力指标:每股收益增长率(X18)、主营业务收入增长率(X19)、净资产增长率(X20)、固定资产总额(X21)、总资产增长率(X22)、留成利润比率(X23)。
  (5)现金流量指标:销售现金比率(X24)、净收益营运指数(X25)、现金负债比率(X26)、每股营业现金流量(X27)。
  财务指标选择基本任务是如何从初选的指标中找出那些最有效的财务指标作为模型的解释变量。一方面在财务危机预警研究中如果选用的指标不合适就会直接影响预警模型的效果;另一反面,根据统计模型识别理论,在样本数不是很多的情况下,用很多的变量进行模型的设计,无论从计算的复杂程度还是模型的性能来看都不合适。因为过多的指标可能存在多重共线性问题,从而降低模型的预测能力。因此研究如何通过科学合理地理论和实证分析把变量有效的进行压缩筛选以便更有效的设计模型是一项重要的研究。
  在以往的财务危机预警的研究中,财务指标的选择缺乏理论根据,Altman(1968)等学者使用常规财务指标作为预测模型的变量,Boritz(1999)区分出65个之多的财务指标,但是自Z模型(1968)发明后,还未出现更好的使用财务指标于预测模型的。针对在财务危机预警中财务指标选择的无序性,本文采用统计分析方法中显著性检验方法(T检验)对财务指标进行初次筛选。
  利用收集的样本数据资料对危机企业被ST前一年的数据进行显著性检验的结果如表1所示。
  
  从T检验的结果可以看出来,在危机发生的前一年有11个财务指标通过了显著性检验(以0.05为显著性水平),即X1、X2、X4、X12、X13、X15、X17、X19、X22、X23、X27。因此我们以这11个指标作为第一次筛选的入选变量,以引入预警模型。

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