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        基于財(cái)務(wù)指標(biāo)的我國上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測

        2014-04-29 19:33:25陳志
        中國市場 2014年34期

        陳志

        [摘要]本文以我國上市公司為研究對象,利用樣本公司歷年財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)構(gòu)建Logit模型量化上市公司的信用風(fēng)險(xiǎn)概率,進(jìn)而根據(jù)結(jié)果對上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境進(jìn)行判別和預(yù)測。

        [關(guān)鍵詞]財(cái)務(wù)指標(biāo); Logit模型; 因子分析; 財(cái)務(wù)困境預(yù)測

        [中圖分類號]F275[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1005-6432(2014)34-0112-03

        1引言

        財(cái)務(wù)困境又稱財(cái)務(wù)危機(jī),是指企業(yè)現(xiàn)金流量不足以補(bǔ)償現(xiàn)有債務(wù),最嚴(yán)重的財(cái)務(wù)困境即企業(yè)破產(chǎn)。在我國,上市公司具有業(yè)績好、規(guī)模大、籌資快等特點(diǎn),相比于一般企業(yè)能更好地反映出我國資本市場的健康程度。近年來,隨著我國證券市場快速發(fā)展,上市公司在數(shù)量和規(guī)模上都不斷地?cái)U(kuò)大。然而,現(xiàn)實(shí)中一些上市公司也會(huì)由于經(jīng)營不善或其他各種原因出現(xiàn)連年虧損,陷入財(cái)務(wù)困境甚至面臨退市的風(fēng)險(xiǎn)。1998年4月22日,滬深證券交易所宣布將對財(cái)務(wù)狀況異常(或其他財(cái)務(wù)狀況異常)的上市公司的股票交易進(jìn)行特別處理(ST)。研究中國上市公司財(cái)務(wù)困境時(shí)通常將ST作為企業(yè)財(cái)務(wù)困境的標(biāo)志。

        財(cái)務(wù)困境的有效預(yù)測將有利于我國上市公司經(jīng)營者的提前防范、政府管理部門的監(jiān)督以及證券市場投資者的決策??紤]到現(xiàn)實(shí)中企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)困境是一個(gè)財(cái)務(wù)狀況逐漸惡化的過程,因此一般認(rèn)為企業(yè)財(cái)務(wù)困境是可以通過一定的指標(biāo)預(yù)測的。

        2文獻(xiàn)綜述

        財(cái)務(wù)困境預(yù)測指對企業(yè)財(cái)務(wù)困境所做出的具體推測。最早的財(cái)務(wù)困境預(yù)測方法是20世紀(jì)30年代產(chǎn)生的單變量分析法,提出利用單一的財(cái)務(wù)比率來預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)困境。20世紀(jì)60年代,Altman率先使用多元線性判別分析,以美國1946—1965年資產(chǎn)規(guī)模接近的66家公司為樣本確定了5變量的Z-score模型。并于1977年提出了現(xiàn)在仍常用的7變量ZETA模型。

        由于多元線性判別分析模型存在著嚴(yán)格的假設(shè)條件,如多元變量多元正態(tài)分布、協(xié)方差矩陣相等,并且該模型無法處理離散變量,實(shí)證中大多數(shù)財(cái)務(wù)比率并不滿足這些要求。20世紀(jì)70年代末,線性概率模型、Logit模型和Probit模型的出現(xiàn)有效地解決了這些問題。最早使用線性概率模型進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測的是Meryer和Pifer,但線性概率模型常常會(huì)得到大于1的結(jié)果,Logit模型卻能很好地克服這一缺點(diǎn)。Ohlson(1980)首先在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評估的過程中使用了Logit模型。Martin通過比較不同模型的預(yù)測能力后得出Logit模型優(yōu)于Z-Score模型和ZETA模型。我國學(xué)者吳世農(nóng)、盧賢藝?yán)?998—2000年我國A股市場ST公司數(shù)據(jù)比較不同模型預(yù)測效果后得出Logit模型預(yù)測能力強(qiáng)于線性概率模型和多元判別分析。

        20世紀(jì)80年代開始興起了高預(yù)測精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性模型,但Barniv將Logit模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)二者在預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確率上并無太大差異。近年來,李從欣,肖示恩,鄭蕓(2009)構(gòu)造上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的Logit模型,并用t檢驗(yàn)和主成分分析法進(jìn)行分析,得到了精度非常高的預(yù)測模型。

        鑒于前人的研究思路,本文將選用穩(wěn)健性良好的Logit模型,使用我國上市公司公開的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及相關(guān)市場信息構(gòu)建我國上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測的模型,并加以分析。

        3模型與實(shí)證分析

        3.1變量和數(shù)據(jù)選擇

        本文分別選取了2014年的67家覆蓋不同行業(yè)、不同資產(chǎn)規(guī)模的A股上市公司進(jìn)行研究,其中包括36家ST上市公司和31家非ST上市公司,考慮到我國上市公司公布(t-1)年的財(cái)務(wù)報(bào)表與t年被ST處理是幾乎同時(shí)發(fā)生的,因此本文采用2012年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來建立模型預(yù)測2014年的ST情況。筆者曾考慮過同時(shí)把滯后幾期的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)加入模型中以獲得更好的長期預(yù)測效果,但是由于變量個(gè)數(shù)太多,因子分析降維后結(jié)果依然不理想,最后通過預(yù)測比較,決定只選擇2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。我們擬選定的變量如下:

        償債能力:資產(chǎn)負(fù)債率X1、流動(dòng)比率X2、速動(dòng)比率X3、產(chǎn)權(quán)比率X4;贏利能力:加權(quán)凈資產(chǎn)收益率X5、攤薄總資產(chǎn)報(bào)酬率X6、毛利率X7、凈利率X8;營運(yùn)能力:總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X9、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)X10、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)X11、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X12;發(fā)展能力:營業(yè)收入增長率X13、總資產(chǎn)增長率X14、資本積累率X15;引入市場信息變量:每股收益X16、股票年換手率X17、Beta系數(shù)X18。

        3.2預(yù)測模型和結(jié)果

        首先看一下變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析,如表1所示。

        4結(jié)論及對策建議

        通過我國A股上市公司財(cái)務(wù)信息及股票市場信息構(gòu)造的Logit模型可以有效地預(yù)測上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)困境的可能性。模型顯示,營運(yùn)能力因子在預(yù)測我國上市公司財(cái)務(wù)困境方面貢獻(xiàn)值最大,因此應(yīng)該作為財(cái)務(wù)困境預(yù)測關(guān)注指標(biāo)的重中之重,贏利能力和發(fā)展能力因子也具有一定的影響力,應(yīng)當(dāng)給予足夠的關(guān)注度。本文選取了較為全面的財(cái)務(wù)指標(biāo)加以分析,模型具有良好的預(yù)測能力。

        雖然本文建立的模型在預(yù)測我國上市公司財(cái)務(wù)困境上是有效的,但也存在不足之處:

        (1)未能將定性分析與定量分析相結(jié)合,諸如宏觀經(jīng)濟(jì)、行業(yè)前景、技術(shù)水平等因素都可能導(dǎo)致企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境,沒有全面地量化上市公司信用風(fēng)險(xiǎn),影響模型精度;

        (2)未細(xì)分上市公司風(fēng)險(xiǎn)等級,對其研究僅僅局限于ST公司,忽略了生產(chǎn)經(jīng)營已潛伏著一定的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)卻沒有被ST名單的公司;

        (3)我國上市公司中許多業(yè)績不好的公司財(cái)務(wù)報(bào)表水分較大,有的機(jī)構(gòu)和媒體甚至勾結(jié)發(fā)布虛假消息,影響預(yù)測結(jié)果。

        根據(jù)上述的理論分析和實(shí)證研究,為了規(guī)范我國證券市場,進(jìn)一步提高我國資本市場的健康程度,筆者結(jié)合我國上市公司的實(shí)際情況提出以下對策建議:

        (1)當(dāng)前我國上市公司信息披露主要集中在贏利指標(biāo)方面,相關(guān)監(jiān)測機(jī)構(gòu)還應(yīng)加大對上市公司諸如營運(yùn)指標(biāo)、發(fā)展指標(biāo)、償債指標(biāo)等其他財(cái)務(wù)指標(biāo)的披露,使投資者擁有更加充分的信息,以便做出決策。

        (2)進(jìn)一步完善我國財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。我國上市公司的風(fēng)險(xiǎn)等級沒有進(jìn)行細(xì)分,被ST處理的公司實(shí)質(zhì)上已經(jīng)陷入了嚴(yán)重的財(cái)務(wù)困境。但從實(shí)際情況來看,被ST的公司往往可以通過一些非市場手段避免公司退市,甚至能夠摘星摘帽。但這并不代表公司本質(zhì)上的財(cái)務(wù)危機(jī)得到了解決,最終會(huì)導(dǎo)致整個(gè)資本市場的不健康發(fā)展。

        (3)上市公司應(yīng)當(dāng)不斷完善自身治理結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu),尋找財(cái)務(wù)困境的深層次原因。防止因股權(quán)過度集中而出現(xiàn)的大股東侵占小股東利益的情況,維持內(nèi)部管理和內(nèi)部控制機(jī)制的有效進(jìn)行。

        此外,由于本文取樣的局限性,模型還不足以推廣到市場上的中小企業(yè)。如果條件允許,應(yīng)擴(kuò)大樣本范圍,更加全面地設(shè)計(jì)變量,構(gòu)建一個(gè)能夠量化市場上大部分企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的模型,這也將是今后重點(diǎn)研究的方向?!糎J1*2/3〗

        參考文獻(xiàn):

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