摘要：財務預警模型是企業(yè)在經營管理活動中發(fā)現(xiàn)潛在的經營風險與財務風險的有效預測的重要數(shù)量工具。文章先以Altman的z值模型對中國制造企業(yè)上市公司的數(shù)據進行處理探討其適用性，再根據中國上市公司的實際情況對眾多財務指標進行判別分析而建立一個適合國內上市公司的實用模型，改進后的模型具有更高的預警準確率，對上市公司財務預警有較好的效果。

關鍵詞：財務預警；Z值模型；顯著性分析；判別分析法

文章以最新制造業(yè)上市公司財務數(shù)據為基礎，借鑒Altman教授的z值分析方法對近年的上市公司財務問題進行分析研究，指出其不適用于國內制造業(yè)上市公司，再以ST樣本公司和非ST樣本公司報表數(shù)據進行全面對比分析后進行顯著性判別，最后進行聚類分析并建立適合國內財務預警的模型。新建立的模型取得了較高的準確率，并通過驗證，有較好的實用價值。

一、研究樣本選取原則

本文選擇滬深兩地證券市場中的ST制造業(yè)公司界定為處于財務危機的公司，而把非ST公司界定為財務正常公司。

綜上，本文選取15家制造業(yè)ST上市公司和15家制造業(yè)非ST上市公司為樣本。

二、應用Z-SCORE模型進行預測

（一）財務預警z值模型理論

Altman的Z模型：z=1.2+1.4+3.3+0.6+1.0，判別變量分別為=營運資本/總資產，=留存收益/總資產，=息稅前收益/總資產，=股票市值/債務的賬面價值，=銷售收入/總資產。

Z值越低，則表明企業(yè)陷入財務危機的概率越大。（1）z值低于1.81的企業(yè)為陷入財務危機公司；（2）z值在1.81和2.675之間的企業(yè)財務狀況極不穩(wěn)定，處于“灰色地帶”；（3）z值在2.675和2.99間的企業(yè)有可能發(fā)生財務困難；（4）Z值高于2.99的企業(yè)界定為健康公司。Altman通過進一步觀察最終確定以2.675作為臨界值。

（二）研究樣本數(shù)據

將Z-SCORE模型對2012年被ST的15家制造業(yè)公司和15家非ST制造業(yè)公司進行預測，對其前一年的年度數(shù)據進行分析。

（三）z模型預測

對于我國上市公司，altman的z值模型中2.675的臨界值偏高，影響了模型的準確性。從上表可以看到z值模型對樣本ST公司的預測準確率為100%，但對非ST公司的預測準確率僅為26%。說明z值 模型有在國內的適用性降低，有必要對其財務指標重新選定并進行改進。以下為對模型進行重新調整。

三、新模型的構建

（一）財務指標選擇

從盈利能力、營運能力、償債能力、成長能力以及現(xiàn)金流量五個方面進行指標選取，并進行編號。X1總資產凈利率，X2成本費用利潤率，X3銷售毛利率，X4銷售凈利率，X5總資產周轉率，X6存貨周轉率，X7應收賬款周轉率，X8資產負債率，X9流動比率，X10速動比率，X11股東權益比率，X12主營業(yè)務收入增長率，X13凈利潤增長率，X14總資產增長率，X15每股收益增長率，X16現(xiàn)金流量比率，X17銷售現(xiàn)金比率，X18資產的經營現(xiàn)金流量回報率，X19盈余現(xiàn)金保障倍數(shù)。

（二）顯著性檢驗

以15家ST公司和15家非ST公司樣本的X1至X19進行顯著性檢驗，用spss16.0軟件進行顯著性檢驗分析。

選取顯著性概率為0.1以下的為通過變量，通過顯著性檢驗的變量分別為X1、X2 、X4 、X5、X 8、X 9、X10 、X11、X 13、X14 、X15。

（三）多重共線性分析

用spss16.0進行多重共線性分析得到相關系數(shù)矩陣。

根據相關系數(shù)矩陣剔除共線性變量X2、X10、X11、X15 剩余變量 X1、X2、X5、X8、X9、X13、X14進行判別分析。

（四）判別分析建立模型

用spss16.0在15家ST公司和15家非ST公司中，對通過顯著性檢驗，剔除多重共線性后，對剩余變量X1、X2、X5、X8、X9、X13、X14進行判別分析，輸出結果，通過樣本得出來的指標系數(shù)，可以建立財務預警模型：

將2011年30家公司的數(shù)據代入函數(shù)檢驗，驗證的結果：15家ST公司中有0家被誤判，正確率100%，15家非ST公司中有0家被誤判，正確率100%，綜合樣本整體判別準確率達到100%。

四、新建立的預警模型的檢驗

以這30家公司2010年和2009年的財務數(shù)據為基本數(shù)據資料，對已經建立的制造業(yè)上市公司的財務預警模型進行驗證。

財務模型預測結果如下表：2011年、2010年、2009年ST公司的預測準確率分別是100%、86.6%、100%，與此相對應的是對非ST公司同時期的預測準確率分別是100%、86.6%、86.6%，通過預測結果可以得出結論：新建立的財務預警模型是有效的，有較好的擬合程度。

五、結束語

通過上文對國內30家樣本制造業(yè)上市公司運用Z-SCORE模型和改進后的模型，可以看出兩種模型的優(yōu)劣性。

1.Z-SCORE模型的局限性

（1）該模型建立于外國制造業(yè)公司基礎上，對國內上市公司的適用性有一定偏差。

（2）該模型對國內ST上市公司陷入財務危機前一年的預測準確性較高，但對非ST公司的預測準確性較低，僅為26%，具有很大誤判性，說明現(xiàn)階段該模型還不能直接用于對我國上市公司的財務預警。

2.改進后模型的優(yōu)越性

（1）模型的財務指標選取全面合理。選取的指標具備較強的解釋能力，可以較好辨別出財務危機公司（ST）與非財務危機公司（非ST）。通過了顯著性檢驗。

（2）在預測上市公司的發(fā)展是否有陷入財務危機的趨勢有較強的可信度，對樣本公司近三年的預測準確率都在86.6%以上。（作者單位：重慶師范大學）

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