摘要：為了建立有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，選擇了滬深股市2007—2010年各年度首次被ST（包括*ST）并能夠獲得選擇年度之前四年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的137家制造業(yè)上市公司為樣本及與之對應(yīng)的137家非ST作為研究樣本，選擇十個公司營運(yùn)資本類指標(biāo)作為備選預(yù)警指標(biāo)，非參數(shù)檢驗(yàn)、聚類分析、逐步回歸分析、Person相關(guān)系數(shù)分析方法從中選擇了四個對因變量影響顯著的財(cái)務(wù)指標(biāo)，并用容許度和方差膨脹因子對四個財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，不存在多重共線的情況下，建立了logistic財(cái)務(wù)預(yù)警模型，最后通過回代，發(fā)現(xiàn)這個預(yù)測模型具有較高的準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警；logistic模型；上市公司

中圖分類號：F830.9 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-291X（2011）13-0072-02

一、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)和模型

1.研究樣本。本文共選擇了滬深股市2007—2010年各年度首次被ST（包括*ST）并能夠獲得選擇年度之前四年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的137家制造業(yè)ST公司作為研究樣本，同時(shí)選擇137家正常公司作為配對樣本。其中2007年首次被ST的有41家，2008年首次被ST的有23家，2009年首次被ST的有28家，2010年首次被ST的有45家。配以行業(yè)相同、股本結(jié)構(gòu)相似并且現(xiàn)在及不久的未來都沒有被ST的跡象；能夠獲得選擇年度之前四年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)資料作為配對樣本。

2.財(cái)務(wù)比率的選取。本文在選擇指標(biāo)構(gòu)建財(cái)務(wù)安全測評指標(biāo)體系主要考慮營運(yùn)資本類指標(biāo)，共10個，分別設(shè)X1 =總資產(chǎn)收益率，X2 =全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率，X3=現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期，X4=流動比率，X5=流動資產(chǎn)比例，X6=流動負(fù)債比例，X7=總資產(chǎn)增長率，X8=營業(yè)收入的自然對數(shù)，X9=經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量，X10=現(xiàn)金流動負(fù)債比。

3.預(yù)警指標(biāo)的篩選。根據(jù)建立的財(cái)務(wù)安全測評指標(biāo)體系，需要知道財(cái)務(wù)危機(jī)與財(cái)務(wù)安全公司之間哪些營運(yùn)資本指標(biāo)具有顯著性差異。為了篩選出具有顯著性差異及表征能力的變量指標(biāo)，首先必須對指標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，以確定是采用參數(shù)檢驗(yàn)或者非參數(shù)檢驗(yàn)來確定指標(biāo)變量的差異性。

從K-S檢驗(yàn)的結(jié)果來看，綜合各年數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)結(jié)果，可以知道大多數(shù)樣本并不符合正態(tài)分布。正常公司的檢驗(yàn)結(jié)果同樣證明了這個結(jié)論。因而，對樣本數(shù)據(jù)不能夠采用參數(shù)檢驗(yàn)，而只能進(jìn)行非參數(shù)檢驗(yàn)。

兩配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗(yàn)結(jié)果表明：配對樣本的ST公司與正常公司的絕大多數(shù)營運(yùn)資本指標(biāo)存在顯著性差異，其中ST前一年、前兩年除X3外均有顯著性差異。

為了在十個營運(yùn)資本指標(biāo)中尋找具有代表性的變量。用最具表征性的少數(shù)變量來替代整個指標(biāo)變量體系。由于ST前一年的財(cái)務(wù)指標(biāo)變量離被ST狀態(tài)時(shí)間最近，其反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的作用最為明顯，所以本文采用樣本公司財(cái)務(wù)指標(biāo)變量被ST前一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。為避免由于各變量之間由于量綱不同而造成的不可比性，對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用聚類分析中的層次聚類進(jìn)行分析，按照SPSS默認(rèn)的類間平均鏈鎖法（Between-groups linkage）來確定類合并原則。

ST前一年樣本公司現(xiàn)金流量指標(biāo)聚類結(jié)果：第一類：X3、X4、X5、X7、X9 ；第二類：X1、X8、X10 ；第三類：X2；第四類：X6 。

本文采用多元線性回歸中的逐步回歸分析方法對樣本公司被ST前四年的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行回歸分析，以便選擇若干顯著性變量。根據(jù)前文的非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果，并參考張為（2008）等人的研究，X1總資產(chǎn)收益率由于其良好的表征作用將其作為因變量，其他指標(biāo)作為自變量，選擇的標(biāo)準(zhǔn)按照SPSS統(tǒng)計(jì)軟件的默認(rèn)設(shè)定：F值的概率小于0.05時(shí)進(jìn)入，大于0.10時(shí)剔除。

根據(jù)對樣本公司十個營運(yùn)資本指標(biāo)在ST前一年聚類分析及ST前四年各年逐步回歸分析的結(jié)果。通過變量篩選可以看出，通過聚類分析和逐步回歸分析綜合篩選指標(biāo)的效果比較理想，聚類后每一類別基本均有指標(biāo)入選，一共篩選出X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10 等8個指標(biāo)。

盡管已經(jīng)篩選出具有顯著性的營運(yùn)資本變量，但這些變量之間可能彼此之間高度相關(guān)，即存在多重共線性的可能。為此，本文對篩選出來的變量進(jìn)行Person相關(guān)系數(shù)分析，進(jìn)行進(jìn)一步的篩選，經(jīng)過篩選，每類指標(biāo)都有一個入選，共有X2（全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率）、X6（流動負(fù)債比例）、X7（總資產(chǎn)增長率）、X10（現(xiàn)金流動負(fù)債比）4個指標(biāo)入選。4個指標(biāo)之間相互不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，并且覆蓋了各類營運(yùn)資本指標(biāo)。

為了印證結(jié)果的正確性，本文對所選擇指標(biāo)從容忍度TOL和方差膨脹因子VIF進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，這四個變量容忍度檢驗(yàn)結(jié)果均在1左右，幾乎不存在多重共線性；方差膨脹因子取值大于等于1，值越大表明多重共線性越強(qiáng)，該四個變量的取值只是略大于1，說明變量之間多重共線性很弱。

二、運(yùn)用Logit模型進(jìn)行實(shí)證分析

根據(jù)前面的K-S檢驗(yàn)得知所選的樣本公司的營運(yùn)資本指標(biāo)數(shù)據(jù)大都不符合正態(tài)分布，故本文考慮采用多元邏輯回歸方法來建立測評模型。同時(shí)前文中選取指標(biāo)時(shí)已經(jīng)消除了指標(biāo)間的多重共線性，因而符合采用Logistic回歸模型的前提條件。本文分別在ST前一年至前四年的樣本中隨機(jī)選取140家作為建模樣本，134家作為測試樣本。

本文將ST公司的概率P值設(shè)定為1，正常公司的概率P值設(shè)定為0。采用Logistic回歸模型常用的0.5作為概率分界值，即預(yù)測概率值大于0.5時(shí)認(rèn)為被解釋變量的分類預(yù)測值為1，小于0.5時(shí)認(rèn)為分類預(yù)測值為0。選取前文確定的五個變量，采用表中的172家建模樣本在ST前四年的數(shù)據(jù)構(gòu)建Logistic模型，

將建立的ST前四年的模型回代建模樣本數(shù)據(jù)，從建模樣本回代測評結(jié)果看出，在ST前一年和ST前二年，測評模型表現(xiàn)了較為良好的測評效果。在ST前一年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達(dá)到了87.2%和83.7%，總體正確率為85.5%。在ST前二年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達(dá)到了80.2%和79.1%，總體正確率為79.7%。在ST前三年，模型測評總體正確率下降到67.5%，而在ST前四年總體正確率只有59.9%。

為了進(jìn)一步確定模型的測評效果，分別將測試樣本ST前四年的數(shù)據(jù)代入，測試樣本測評結(jié)果和建模樣本的測評結(jié)果類似，在ST前一年和前二年效果較好。其中在ST前一年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達(dá)到了86.3%和82.4.2%，總體正確率為84.4.5%。在ST前二年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達(dá)到了78.5%和76.5%，總體正確率為77.5%。在ST前三年，模型測評總體正確率下降到66.7%，而在ST前四年總體正確率只有60.8%。

三、結(jié)論

本文利用logistics構(gòu)建上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型，研究發(fā)現(xiàn)以下結(jié)論：（1）現(xiàn)金流量指標(biāo)對企業(yè)財(cái)務(wù)安全狀況具有較好的表征作用。本文經(jīng)過變量聚類、逐步回歸及相關(guān)性分析最終選取了全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、流動負(fù)債比例、總資產(chǎn)增長率、現(xiàn)金流動負(fù)債比四個具有良好表征作用的資本營運(yùn)指標(biāo)。這些指標(biāo)在正常公司（財(cái)務(wù)安全公司）和ST公司（財(cái)務(wù)危機(jī)公司）之間具有顯著性差異。（2）本文建立的測評模型在樣本公司被ST前一年和前二年的測評效果較好，測評正確率分別接近90%和80%。距離被ST的時(shí)間越近，測評準(zhǔn)確度越高，這和前人的研究一致。（3）模型存在一定的局限性，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的可行性前提是公司對外公開的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是真實(shí)的，但中國某些上市公司存在人為操縱利潤的行為，可能導(dǎo)致模型運(yùn)算的結(jié)果受到影響。[責(zé)任編輯 陳麗敏]