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        基于Logistic模型的財(cái)務(wù)狀況分類研究

        2012-10-08 12:12:52孫萬菊
        關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)狀況財(cái)務(wù)危機(jī)分類

        孫萬菊

        (杭州電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,浙江杭州310018)

        0 引言

        由于外部客觀環(huán)境的不確定性以及企業(yè)自身的局限性,使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)面臨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。2008年9月,美國(guó)爆發(fā)了危及全球的金融海嘯,許多企業(yè)紛紛落馬,從企業(yè)本身角度上來看,這場(chǎng)危機(jī)的產(chǎn)生是由于企業(yè)的過度負(fù)債,導(dǎo)致財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)極不穩(wěn)定,抗風(fēng)險(xiǎn)的能力差的原因。在我國(guó)金融體系、資本市場(chǎng)、社會(huì)信用體系都很不完善的情況下,伴隨著近幾年股票市場(chǎng)的急劇火爆和投資者理財(cái)觀念的升級(jí),各個(gè)主體對(duì)于能及早預(yù)測(cè)上市公司財(cái)務(wù)狀況的需求也越來越強(qiáng)烈。傳統(tǒng)財(cái)務(wù)狀態(tài)分類采取二分法,這種非此即彼的方法過于簡(jiǎn)單,損失了一些重要的階段性信息。企業(yè)從經(jīng)營(yíng)正常到陷入危機(jī)狀態(tài),往往是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程。國(guó)外關(guān)于多分類狀態(tài)的研究主要有,根據(jù)財(cái)務(wù)危機(jī)事項(xiàng)的嚴(yán)重程度,提出將財(cái)務(wù)狀況劃分5等級(jí)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型[1]。漸進(jìn)模型描述了一個(gè)財(cái)務(wù)正常公司逐漸變?yōu)槠飘a(chǎn)公司的過程,符合中國(guó)上市公司的動(dòng)態(tài)生存的實(shí)際情形。我國(guó)學(xué)者在理論和實(shí)證研究中對(duì)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行細(xì)化處理始于2004年,首次在理論上根據(jù)可變現(xiàn)資產(chǎn)與負(fù)債的關(guān)系,將財(cái)務(wù)狀況分為5大類[2]。其后又有提出以財(cái)務(wù)充盈、財(cái)務(wù)均衡、財(cái)務(wù)困境和財(cái)務(wù)危機(jī)為4分類的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型[3]。Logistic回歸作為一種非線性回歸模型,是對(duì)二分類因變量進(jìn)行回歸分析時(shí)最普遍使用的多元統(tǒng)計(jì)方法。本文結(jié)合我國(guó)證監(jiān)會(huì)對(duì)上市公司因財(cái)務(wù)異常而進(jìn)行的處理方式的實(shí)際情形,采用有序多分類logistic模型將上市公司分為四類,即財(cái)務(wù)狀況穩(wěn)定、財(cái)務(wù)狀況惡化、財(cái)務(wù)危機(jī)、破產(chǎn)或等待退市。

        1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

        1.1 樣本選擇與處理

        基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的公開性和獲取的便捷性,綜合上市公司被特殊處理的熱點(diǎn)問題,研究將選擇我國(guó)上市公司為研究對(duì)象,對(duì)公司的整體功能進(jìn)行分析。上市公司被特殊處理作為既定事件,具有很強(qiáng)的客觀性、可操作性和可度量性。相比于國(guó)外將破產(chǎn)界定為財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志,在中國(guó)更具實(shí)用性。

        因此,本研究認(rèn)定因財(cái)務(wù)異常而被中國(guó)證監(jiān)會(huì)實(shí)施特別處理的公司處于財(cái)務(wù)惡化狀態(tài),因連續(xù)3年虧損而被處以退市警告的為財(cái)務(wù)危機(jī)狀態(tài)。文中以上市公司被特殊處理年份作為標(biāo)準(zhǔn)年份,收集前三年數(shù)據(jù)展開財(cái)務(wù)狀況分類研究,按照1∶1配對(duì)原則選取2011年滬深A(yù)股的182家被特殊處理和財(cái)務(wù)正常公司。非ST公司即財(cái)務(wù)正常公司的配對(duì)遵循以下幾個(gè)原則:(1)相同或相近的行業(yè);(2)公司財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)正常,業(yè)績(jī)良好;(3)公司資產(chǎn)規(guī)模相近,如沒有合適的配對(duì)樣本,則選取差距最小的。

        1.2 備選指標(biāo)變量篩擇

        在財(cái)務(wù)指標(biāo)應(yīng)用的研究領(lǐng)域中,對(duì)指標(biāo)的選擇并未有統(tǒng)一的范式規(guī)定。本文借鑒以往研究中的經(jīng)驗(yàn),考慮指標(biāo)的全面性、可操作性以及敏感性,初步選取25個(gè)備選指標(biāo)體系。要建立準(zhǔn)確的分類模型,各分類財(cái)務(wù)狀態(tài)間必須滿足互斥性。因此,首先要采用K-S檢驗(yàn)來檢驗(yàn)變量是否服從正態(tài)分布,然后綜合正態(tài)分布檢驗(yàn)的結(jié)果,進(jìn)行均值差異性檢驗(yàn)。

        如表1所示,K-S正態(tài)檢驗(yàn)結(jié)果表明,在5%的顯著性水平上所有備選指標(biāo)均不符合正態(tài)分布;因此,進(jìn)一步采用K獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn),選擇有顯著性差異的有用指標(biāo)。結(jié)果表明,應(yīng)剔除X1、X3、X10、X11、X19、X24,而選擇具有顯著差異的其他17個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)組成的指標(biāo)體系。

        表1 K_S正態(tài)檢驗(yàn)和K獨(dú)立樣本非參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

        2 實(shí)證分析

        2.1 主成分分析

        由于不同的財(cái)務(wù)指標(biāo)之間存在一定程度的相關(guān)性,影響財(cái)務(wù)狀況分類模型的準(zhǔn)確度。因此,必須消除變量之間的多重共線性,并確保模型的穩(wěn)健性。本文中采用主成分法,能夠不遺漏原始指標(biāo)所蘊(yùn)含的內(nèi)在信息,同時(shí)提取財(cái)務(wù)能力的影響因子。結(jié)果表明,在顯著性水平為0.05的情況下,KMO測(cè)試值為0.678,Bartlett卡方值1 482.403,即17個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)變量之間存在相關(guān)性,適合進(jìn)行主成分分析,結(jié)果如表2所示。

        表2 主成分分析

        根據(jù)表2結(jié)果,按照累計(jì)貢獻(xiàn)率法,提取對(duì)原始數(shù)據(jù)信息涵蓋率達(dá)到85.791%的9個(gè)主成分。

        2.2 模型建立與求解

        根據(jù)多類別的logistic回歸模型的理論模型以及SPSS操作[4]。用SPSS軟件進(jìn)行處理,得到結(jié)果如表3所示。

        表3 Logistic回歸分析

        模型的各項(xiàng)系數(shù)的估計(jì)值如表3 所示,其中各類分界值為 μ0=0,μ1=0.135,μ2=1.58,μ3=2.75。

        2.3 模型檢驗(yàn)

        模型結(jié)果分析的一個(gè)重要工作是進(jìn)行模型的評(píng)估與檢驗(yàn)。將建立模型的訓(xùn)練樣本回帶到有序多分類的logistic模型,對(duì)樣本進(jìn)行回判檢驗(yàn),具體結(jié)果如表4所示。

        通過表3,4的結(jié)果顯示,模型擬合在95%的置信水平上通過了擬合優(yōu)度的檢驗(yàn),同時(shí)回判的總體準(zhǔn)確率達(dá)到了76.23%。因此,建立的有序多分類logistic模型總體效果還是比較好的。

        表4 回判檢驗(yàn)結(jié)果

        3 結(jié)束語(yǔ)

        針對(duì)上市公司被ST的熱點(diǎn)問題,本文從實(shí)證角度研究了財(cái)務(wù)惡化的漸變過程,在傳統(tǒng)二分類的基礎(chǔ)上建立了四分類的多級(jí)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。結(jié)果表明,預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)76.23%。多分類研究避免了簡(jiǎn)單二分類的粗糙性而具有較大的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)模型具體數(shù)據(jù)的展示結(jié)果得到的是一個(gè)概率值,給人直觀明了的感覺,在實(shí)際運(yùn)用中非常簡(jiǎn)單方便。

        由于模型局限性,本文只考慮了公司財(cái)務(wù)狀況持續(xù)惡化趨勢(shì)的情況。另外,在我國(guó)上市公司中,很多被特殊處理的公司因重組、新資金的注入、借殼等原因而被摘帽。基于這些原因并不是公司自身經(jīng)營(yíng)的結(jié)果,在模型中很難做出描述。為獲得更精確的預(yù)測(cè)和判別效果,今后研究方向可以考慮動(dòng)態(tài)的預(yù)測(cè)模型和轉(zhuǎn)移概率模型。

        [1]Amy Hing-Ling Lau.A Five-state Financial Distress Prediction Model[J].Journal of Accounting research,1987,25(1):127-138.

        [2]吳世農(nóng),趙巖.上市公司狀況多分類研究[J].會(huì)計(jì)研究,2004,(11):53-61.

        [3]李珊.基于財(cái)務(wù)狀況多分類的財(cái)務(wù)困境模型研究[D].杭州:浙江大學(xué),2009.

        [4]朱紅兵.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)與SPSS應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2011:605-625.

        [5]宋淑琴.現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)研究[D].大連:東北財(cái)經(jīng)大學(xué),2005.

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