劉玉敏 劉莉 任廣乾

摘要：當(dāng)前財務(wù)預(yù)警的相關(guān)研究主要集中于依托財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建模型以預(yù)測公司的財務(wù)狀況，難以深入解釋財務(wù)困境發(fā)生的原因，對財務(wù)危機的早期預(yù)警有較大局限。在財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文引入公司治理、EVA等非財務(wù)指標(biāo)因素，利用統(tǒng)計分析方法對備選指標(biāo)進(jìn)行篩選后構(gòu)建上市公司的財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，通過建立PSO-SVM的預(yù)測模型，利用PSO算法自動尋找最優(yōu)參數(shù)組合，并與其他方法進(jìn)行比較以驗證基于非財務(wù)指標(biāo)的PSO-SVM預(yù)測模型的有效性，結(jié)果表明這種模型的預(yù)測準(zhǔn)確率比之其他方法有了明顯的提高，能夠為我國上市公司的財務(wù)預(yù)警提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：非財務(wù)指標(biāo)；財務(wù)預(yù)警；上市公司；支持向量機；粒子群尋優(yōu)

中圖分類號：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

財務(wù)狀況是企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營能力的綜合反映，而財務(wù)困境能對企業(yè)在運營過程中存在的各種弊端有所表現(xiàn)。企業(yè)財務(wù)困境預(yù)警是利用能夠反映企業(yè)財務(wù)運行狀態(tài)的關(guān)鍵變量，運用相應(yīng)的分類預(yù)測模型進(jìn)行預(yù)警。如果能及時發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致困境的原因，并積極采取相關(guān)舉措，就可能化解企業(yè)的財務(wù)危機。

如何有效地預(yù)警企業(yè)是否陷入財務(wù)困境，現(xiàn)有研究主要集中于建立預(yù)警指標(biāo)體系和選擇預(yù)警模型，其缺陷在于整個指標(biāo)體系忽視了企業(yè)的市場環(huán)境、治理情況等因素對財務(wù)運行狀況的影響，未考慮指標(biāo)本身造成大量重合指標(biāo)的產(chǎn)生，降低了指標(biāo)體系的有效性。本文在傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上引入公司治理結(jié)構(gòu)、EVA等非財務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建一套財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，運用顯著性檢驗與相關(guān)性檢驗等統(tǒng)計分析方法，對上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，以篩選出判別能力較強的指標(biāo)，進(jìn)而構(gòu)建上市公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系；對SVM識別模型的核函數(shù)參數(shù)進(jìn)行粒子群算法（PSO）進(jìn)行優(yōu)化， 將預(yù)處理后的樣本數(shù)據(jù)送入PSO-SVM分類器對財務(wù)風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，并與其它方法進(jìn)行對比，以驗證本文所提識別方法的有效性。

一、引入非財務(wù)指標(biāo)的財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系

（一）樣本數(shù)據(jù)

本文把滬深兩市中因為財務(wù)問題被首次特別處理（ST，包括*ST）的上市公司定義為財務(wù)困境公司，未被特別處理的上市公司定義為正常企業(yè)。由于行業(yè)、規(guī)模等因素會對模型的預(yù)測準(zhǔn)確率產(chǎn)生影響，選取2015年新增加的ST（包括*ST）生物醫(yī)藥、信息、機械等制造行業(yè)的上市公司為研究對象，選擇其財務(wù)危機發(fā)生的2年（2013年開始）的數(shù)據(jù)作為建模樣本。由于按資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行1：1配對抽樣，樣本的隨機性會被破壞，從而產(chǎn)生過高的模型效果，容易夸大其分類準(zhǔn)確率[1]，本文將財務(wù)困境企業(yè)與正常企業(yè)按1：2進(jìn)行抽樣配對，共選取60家在滬深兩市上市的公司，其中，ST公司有20家，正常企業(yè)40家。樣本數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫中已公開披露的上市公司年度財務(wù)報表。

（二）指標(biāo)選取

財務(wù)困境預(yù)警模型有兩大核心工作：一是預(yù)警指標(biāo)體系的構(gòu)建，二是預(yù)警模型算法的選擇。前者是對財務(wù)困境預(yù)警信息的深度挖掘，后者則是預(yù)測算法的應(yīng)用，兩者會同時影響上市公司財務(wù)困境的預(yù)測精度，即財務(wù)困境預(yù)警模型的效果不僅取決于模型算法的泛化能力，還取決于對模型輸入變量的選取。由于現(xiàn)有財務(wù)預(yù)警研究大多采用傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)，指標(biāo)時效性較差、易被認(rèn)為篡改、重復(fù)性大等問題，影響了預(yù)警模型的運行效率與準(zhǔn)確性，不能真實反映企業(yè)的盈利水平和風(fēng)險警情。因此，本文在已有研究基礎(chǔ)上引入公司治理結(jié)構(gòu)、EVA等非財務(wù)指標(biāo)，從償債能力、經(jīng)營能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金流分析、盈利能力、公司治理結(jié)構(gòu)、EVA維度構(gòu)建了35項指標(biāo)作為備選變量（具體指標(biāo)如表1所示），并收集了上述60家上市公司2015（t-1）年、2014（t-2）年的市價數(shù)據(jù)，進(jìn)而運用統(tǒng)計分析方法對備選指標(biāo)進(jìn)行篩選。

1.正態(tài)分布檢驗

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗前要考察數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布，以確定財務(wù)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行差異顯著性檢驗時所要使用的檢驗方法。本文利用SPSS軟件的Kologorov-Smirnov正態(tài)分布檢驗考察各備選預(yù)警指標(biāo)的分布情況，結(jié)果如表2所示。從表2的概率值可知大多數(shù)風(fēng)險指標(biāo)不服從正態(tài)分布：在t-1年，只有X32服從正態(tài)分布；在t-2年，X4、X12、X27、X33服從正態(tài)分布。根據(jù)這一檢驗結(jié)果，對不服從正態(tài)分布的預(yù)警識別指標(biāo)要利用非參數(shù)檢驗方法對其進(jìn)行差異顯著性檢驗；反之，則使用獨立樣本t檢驗。

2.顯著性檢驗

本文采用Mean-Whitney U檢驗方法，對困境企業(yè)和正常企業(yè)這兩個獨立樣本進(jìn)行非參數(shù)檢驗，以便找出對預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境沒有作用的指標(biāo)，檢驗結(jié)果如表3所示。由表3的檢驗結(jié)果可知：在t-1年，由于預(yù)警指標(biāo)X1、X2、X4、X5、X7、X8、X9、X12、X19、X20、X23、X24、X25、X26、X28、X30、X33、X34、X35的顯著性小于0.05，通過了差異顯著性檢驗；在t-2年，由于預(yù)警指標(biāo)X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X13、X19、X20、X24、X25、X26、X27、X28、X30、X31、X32、X34、X35的顯著性小于0.05，通過了差異顯著性檢驗，其余指標(biāo)因未通過顯著性檢驗需要被剔除。

本文利用t檢驗對通過正態(tài)分布檢驗的指標(biāo)進(jìn)行參數(shù)檢驗，結(jié)果如表4所示。表4的結(jié)果表明：在t-1年，X32顯著性大于0.05，未能通過差異顯著性檢驗，被剔除；在t-2年，X4、X12、X27、X33通過了顯著性檢驗。

3.相關(guān)性檢驗

通過顯著性檢驗的指標(biāo)涵蓋了各大類別備選預(yù)警指標(biāo)，但各個指標(biāo)間可能存在較強的相關(guān)性，特別是同類型的預(yù)警指標(biāo)，這可能會降低模型預(yù)測的準(zhǔn)確度。因此，本文利用Pearson相關(guān)系數(shù)對上述通過顯著性檢驗的12個指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗，檢驗結(jié)果見表5。綜合t-1年與t-2年剔除相關(guān)性較大的指標(biāo)后，最終選定資產(chǎn)負(fù)債率（X4）、資產(chǎn)報酬率（X23）、總資產(chǎn)凈利潤率（ROA）（X24）、流動資產(chǎn)凈利潤率（X25）、成本費用利潤率（X28）、總資產(chǎn)EVA率（X33）、銷售EVA率（X35）構(gòu)建上市公司的財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系。

二、基于非財務(wù)指標(biāo)的財務(wù)預(yù)警模型構(gòu)建

（一）財務(wù)預(yù)警方法的確定

支持向量機（SVM）是Vapnik（1995）[2]在VC維理論與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理的基礎(chǔ)上提出的一種線性分類器，主要用于解決樣本的二分類問題，即尋找到一個最優(yōu)平面使每類數(shù)據(jù)里離平面的距離最近的向量能夠和平面的距離最大，這樣就可以保證最小的分類錯誤率。由于它在解決小樣本、非線性問題時具有較大的優(yōu)勢，被廣泛的應(yīng)用于分類預(yù)測、回歸分析等方面。

（二）引入非財務(wù)指標(biāo)的PSO-SVM財務(wù)預(yù)警框架

基于非財務(wù)指標(biāo)的PSO-SVM財務(wù)預(yù)警方法（圖1）的具體內(nèi)容如下：

1.構(gòu)建上市公司的財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系。依據(jù)現(xiàn)有的研究成果，結(jié)合正態(tài)分布檢驗、參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗、相關(guān)性檢驗等統(tǒng)計分析方法篩選有效的財務(wù)預(yù)警變量指標(biāo)。

2.確定SVM的核函數(shù)。根據(jù)上市公司財務(wù)預(yù)警的特點，本文引入能夠有效處理分類標(biāo)注與屬性間非線性關(guān)系的RBF核函數(shù)，在財務(wù)預(yù)警模型中需要進(jìn)行優(yōu)化的參數(shù)是懲罰因子c和RBF核函數(shù)參數(shù)g。

3.識別模型的訓(xùn)練與測試。在訓(xùn)練階段將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)作為SVM的輸入，進(jìn)入模型進(jìn)行訓(xùn)練，并找出已知狀態(tài)下訓(xùn)練樣本中的支持向量，以此確定其最優(yōu)分類面；在測試階段需要未知的財務(wù)預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，求出用于表示未知狀態(tài)下的特征向量，并將其作為SVM的輸入，從而SVM將根據(jù)已求出的最優(yōu)分類面對用于表示未知狀態(tài)下的特征向量得出預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境的結(jié)果。

三、識別模型有效性檢驗

模型中的樣本數(shù)據(jù)仍然使用在構(gòu)建財務(wù)困境預(yù)警指標(biāo)體系時所采用的數(shù)據(jù)，為了避免由于不同變量的單位不同所造成的誤差，需要對7個預(yù)警指標(biāo)的實際數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，也就是線性壓縮處理，使其在[-1，1]之一區(qū)間之內(nèi)。經(jīng)過這樣的處理既能避免數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)比較大的極端值，也能夠減少SVM的計算量，增加其識別速率。

為了驗證PSO-SVM模型對識別對財務(wù)困境預(yù)測的有效性，利用相同的樣本數(shù)據(jù)，運用粒子群尋優(yōu)方法尋找RBF核函數(shù)下SVM的最優(yōu)參數(shù)組合，并與運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)的SVM模型、GA-SVM模型的識別準(zhǔn)確率進(jìn)行對比，各個識別模型的準(zhǔn)確率如表6所示，從表6中的識別準(zhǔn)確率可知使用不同的模型對財務(wù)困境預(yù)測的準(zhǔn)確率有較大影響。無論是在整體上還是在訓(xùn)練集和測試集上，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的識別準(zhǔn)確率都是最低的，整體的識別準(zhǔn)確率只有77%，訓(xùn)練集和測試集上都僅有77.6%，這說明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在欠學(xué)習(xí)的問題，其學(xué)習(xí)和泛化能力都不是很理想。雖然傳統(tǒng)SVM模型的識別準(zhǔn)確率相比于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有所提高，但是準(zhǔn)確率仍有待提高。雖然GA-SVM模型的整體識別準(zhǔn)確率已經(jīng)有了較大的提升，達(dá)到了86.7%，具有良好的學(xué)習(xí)能力，但是在測試集上的識別準(zhǔn)確率僅有79%，說明該模型的泛化能力較弱，有過學(xué)習(xí)的問題。與以上三類模型相比，PSO-SVM模型通過利用PSO算法自動優(yōu)化核函數(shù)參數(shù)使得模型的整體識別準(zhǔn)確率、訓(xùn)練集和測試集上的準(zhǔn)確率都最高，分別為91.7%、95%、95%，說明該模型的學(xué)習(xí)能力最好，尤其是該模型在測試集上較高的識別準(zhǔn)確率，顯示出該模型具有較好的泛化能力，比其他模型更有優(yōu)勢，說明本文提出的基于PSO-SVM的上市公司財務(wù)困境預(yù)警模型是有效的。

四、結(jié)論與啟示

財務(wù)困境的發(fā)生是企業(yè)在運營過程中存在的各種弊病的表現(xiàn)，能夠體現(xiàn)在企業(yè)的財務(wù)、非財務(wù)指標(biāo)上，如果能夠及時發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)困境的原因，并積極采取相關(guān)改進(jìn)舉措，就可能會化解企業(yè)的財務(wù)危機。但是，當(dāng)前有關(guān)財務(wù)預(yù)警的研究主要集中于通過財務(wù)指標(biāo)來構(gòu)建模型，對公司的財務(wù)狀況來進(jìn)行預(yù)測，這些研究雖然能在一定程度上給出財務(wù)困境的發(fā)生概率，但難以深入解釋財務(wù)困境發(fā)生的原因，對財務(wù)預(yù)警的早期預(yù)警有較大局限性。在財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文引入公司治理、EVA等非財務(wù)指標(biāo)因素，運用正態(tài)分布檢驗、參數(shù)檢驗、非參數(shù)檢驗、相關(guān)性檢驗等統(tǒng)計分析方法對備選指標(biāo)進(jìn)行篩選，構(gòu)建了上市公司財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系，在一定程度上克服了以往指標(biāo)選取時的主觀性與隨意性，使指標(biāo)更加科學(xué)、客觀；通過建立PSO-SVM的預(yù)測模型，本文利用PSO算法自動尋找最優(yōu)參數(shù)組合，并與其他方法進(jìn)行了比較，以驗證基于非財務(wù)指標(biāo)的PSO-SVM預(yù)測模型的有效性，檢驗結(jié)果表明本文所提出模型的預(yù)測準(zhǔn)確率比之其他方法有了明顯的提高。

基于以上實證研究，本文所建立的基于非財務(wù)指標(biāo)的PSO-SVM財務(wù)預(yù)警模型能對我國上市公司是否會發(fā)生財務(wù)危機進(jìn)行有效的預(yù)測，這就為我國監(jiān)管機構(gòu)和上市公司的管理層提供了決策依據(jù)，具有重要的應(yīng)用價值。但是，以ST作為企業(yè)是否陷入財務(wù)困境的劃分依據(jù)具有一定的局限性，可能會使模型產(chǎn)生誤判。目前，中國還未有更好的標(biāo)志性事件能代替ST作為劃分依據(jù)。雖然有的學(xué)者嘗試用某一具體的財務(wù)指標(biāo)作為標(biāo)志性事件，但這種硬切分必然有誤判，也不能有效地識別風(fēng)險與正常。因此，借助新途徑尋找到多種指標(biāo)組合的標(biāo)志性事件是進(jìn)一步研究方向。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 劉玉敏，周昊飛. 基于多特征的PSO-MSVM動態(tài)過程質(zhì)量異常模式識別[J]. 計算機應(yīng)用研究，2015（3）： 713-716.

Financial Early Warning of Listed Company based on Non-financial Index

LIU Yu-min， LIU Li， REN Guang-qian

（Business School， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China）

Abstract：Present literatures on corporate financial early warning are mainly based on financial index to build model to forest financial situation， so it is difficult to further explain the financial difficulties and hardly be applied to forecast the early financial distress. Based on the analysis of financial index， the paper introduces corporate governance， EVA， etc. non-financial indicators to build the financial early warning index system of listed companies after selecting the candidate index with statistical analysis method； by building PSO - SVM prediction model to find the optimal combination of parameters automatically with PSO algorithm， the paper tests validation of PSO-SVM prediction model based on non- financial index. Research results show the prediction accuracy of this model has been significantly improved compared with other methods， which can provide theoretical basis for the financial early warning of listed companies in China.

Key words：non-financial measures； financial early warning； listed company； Support Vector Machine； Particle Swarm Optimization