我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究:文獻(xiàn)綜述

 作者:蘇芮    49

     一、引言


  隨著資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展和完善,對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警進(jìn)行研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)問題之一。財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警是以現(xiàn)有的財(cái)務(wù)比率為基礎(chǔ),通過設(shè)計(jì)并觀察一些敏感性財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的變化,建立數(shù)學(xué)模型來預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性,這樣就能在很大程度上幫助上市公司防范和化解財(cái)務(wù)危機(jī)。然而,由于種種原因,財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)在我國(guó)上市公司中尚未得到廣泛應(yīng)用。


  二、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的發(fā)展及分類


  1、單變量模型


  單變量模型,即一元判別模式,它運(yùn)用單一的財(cái)務(wù)指標(biāo)來預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。W.H.Beaver(1966),他最早將統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用與財(cái)務(wù)指標(biāo)結(jié)合起來,選擇了29個(gè)能夠代表企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo),從1954年到1964年之間他定義的財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)中,挑選了79家,并選擇了產(chǎn)業(yè)相同、資產(chǎn)規(guī)模相近的另外79家非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)作為配對(duì)樣本,他對(duì)這79家財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)和79家非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)前五年的29個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了立面分析,最后得出結(jié)論,認(rèn)為現(xiàn)會(huì)流量/負(fù)債總額能夠最好地判定公司的財(cái)務(wù)狀況(誤判率最低,破產(chǎn)前一年的預(yù)測(cè)幣確率町以達(dá)到87%),其次是資產(chǎn)負(fù)債率和“凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)”比率,并且離財(cái)務(wù)危機(jī)出現(xiàn)同越近,誤判率越低,預(yù)見性越強(qiáng)。


  2、多元線性回歸模型


  多元線性判別模型,即通過線性回歸技術(shù)來構(gòu)建能夠以最小的分類錯(cuò)誤率對(duì)樣本公司進(jìn)行劃分的多元線性方程。比較著名的有Altman的Z分?jǐn)?shù)模型以及后來E.Altman、R.Haldeman.和P.Narauaman的ZETA模型。


  2.1、Z分?jǐn)?shù)模型


  Altman(1968)提出了Z分?jǐn)?shù)模型。該模型是Altman根據(jù)美國(guó)股票市場(chǎng)的實(shí)際情況,經(jīng)過上千次的實(shí)證分析,以33家破產(chǎn)公司及33家配對(duì)公司作為樣本,使用選擇的5個(gè)比率擬合出了一個(gè)多元線性方程,建立了Z分?jǐn)?shù)模型,首次采用了多變量來預(yù)測(cè)企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)。


  模型如下:


  Z=O.012 XI+O.014 X2+O.033 X3+O.006 x4+O.999 Xs (2.1)


  2.2、ZETA模型


  1977年Altman等人將預(yù)測(cè)模型Z分?jǐn)?shù)模型從單純的制造業(yè)中解放出來,加入了非上市公司和各個(gè)行業(yè),建立了新的、更具有準(zhǔn)確性的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型一zETA模型,它包括了經(jīng)營(yíng)收益/總資產(chǎn)、收益穩(wěn)定性、利息保障倍數(shù)、留存收益/總資產(chǎn)、流動(dòng)比率、普通股權(quán)益/總資本和普通股權(quán)益/總資產(chǎn)這7項(xiàng)比率。Altman等經(jīng)過對(duì)樣本的分析,發(fā)現(xiàn)用ZETA模型預(yù)測(cè)五年和一年之后的財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)的精確度分別為70%和91%。并且通過對(duì)相同樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,比較發(fā)現(xiàn),ZETA模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度要明顯優(yōu)于Z分?jǐn)?shù)預(yù)測(cè)模型。


  2.3、F分?jǐn)?shù)模型


  由于Z分?jǐn)?shù)模型沒有考慮對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況影響重大的現(xiàn)會(huì)流量因素,導(dǎo)致其財(cái)務(wù)解釋和預(yù)測(cè)的效果大打折扣。為彌補(bǔ)這一缺陷,我國(guó)學(xué)者對(duì)Z分?jǐn)?shù)模型加以改進(jìn),建立了F分?jǐn)?shù)模型(周首華、楊濟(jì)華,1996)在F分?jǐn)?shù)模型中加入了現(xiàn)金流量的預(yù)測(cè)變量,其模型如下:


  F=O.1774+1.1091 XI+O.1074 X2+1.9271 X3+O.0302 X4+O.4961‰。


  3、多元邏輯回歸


  多元邏輯回歸(二項(xiàng)Logistic回歸)的統(tǒng)計(jì)方法都是建立在累積概率函數(shù)的基礎(chǔ)上,一般運(yùn)用極大似然估計(jì)法來進(jìn)行判定,而不需要滿足自變量服從多元正念分布和兩組問協(xié)方差相等的條件。他們是解決O一1回歸問題的行之有效的方法。


  Martin(1977)年在財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)中首次采用了邏輯回歸模型,從25個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中選取了8個(gè)作為變量建立了回歸模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)邏輯回歸的預(yù)測(cè)效果要好于前面兩種模型。0hlson(1980)以1970年至1976年問105家失敗公司為樣本,運(yùn)用了條件邏輯模型來建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型,研究結(jié)果顯著。


  三、研究不足


  由于我國(guó)的理論研究相對(duì)滯后,市場(chǎng)體制還不完善,目前企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建存在的問題有如下幾點(diǎn):


  第一,預(yù)警變量選擇缺乏理論支持。


  第二,樣本選取范圍和樣本時(shí)間區(qū)間存在局限。


  第三,預(yù)警模型缺乏非財(cái)務(wù)因素支持。


  絕大部分的研究都以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)報(bào)表數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),以各種財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量來建立預(yù)警模型。運(yùn)用財(cái)務(wù)指標(biāo)建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型雖然能較直觀地反映企業(yè)的綜合財(cái)務(wù)狀況,但從我國(guó)企業(yè)的情況來看,不能僅采用財(cái)務(wù)指標(biāo)作為判別依據(jù)。


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蘇芮
 我國(guó),上市公司,財(cái)務(wù),危機(jī),預(yù)警

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