胡耀文
摘 要:隨機(jī)選取滬深兩市被ST的20家上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)作為目標(biāo)樣本,采用SPSS19.0的Logit回歸模型建立的方法技術(shù)確定模型常量及變量權(quán)重,并另隨機(jī)選取236家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為檢測樣本,以識別Logit模型對上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確度。
關(guān)鍵詞:Logit模型;財(cái)務(wù)預(yù)警;上市公司
一、Logit回歸模型及其基本參數(shù)
在Logit回歸模型中,因變量設(shè)為Y,服從二項(xiàng)分布,取值為0(無財(cái)務(wù)危機(jī))和1(有財(cái)務(wù)危機(jī)),自變量為X1、X2、X3、X4、X5、X6,分別表示每股負(fù)債、每股收益、凈資產(chǎn)收益率、流動比率、每股未分配利潤、營業(yè)收入增長率這六大財(cái)務(wù)指標(biāo)。
事件發(fā)生(Pi)與不發(fā)生(1-Pi)的概率之比為OR值,對OR值做對數(shù)變換,即可得到Logit回歸模型的線性模式ln=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6。
二、樣本選取及ST&非ST上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)搜集
使用的數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫,選取121家ST上市公司及2925家非ST上市公司的六大指標(biāo)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),并從中隨機(jī)選擇16家ST及9家非ST,再進(jìn)行隨機(jī)排列,選擇前20家公司作為目標(biāo)樣本。
三、確定Logit回歸方程參數(shù)值
導(dǎo)入數(shù)據(jù)至SPSS19.0,采用向后Wald法,以sig.<0.05為判定標(biāo)準(zhǔn),判定引入變量是否具備統(tǒng)計(jì)意義,得到如下結(jié)果:
此外,將此模型用于被ST的121家上市公司進(jìn)行總體檢測,現(xiàn)121例個(gè)案中僅有5例預(yù)測有誤,預(yù)測精度達(dá)到95.87%。
由表4可知,在118家非ST上市公司中,該模型正確識別了109家公司,錯(cuò)誤識別9家公司,預(yù)測精度達(dá)92.4%;而在118家ST公司中,該模型正確識別了99家,錯(cuò)誤識別19家公司,預(yù)測精度也達(dá)到83.9%,模型總的正確率為88.1%,具有較高的預(yù)測能力,因此可以運(yùn)用此模型對上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。
四、Logit模型財(cái)務(wù)預(yù)警的現(xiàn)實(shí)意義
財(cái)務(wù)預(yù)警模型是指借助企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系來判別企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的模型。通常包括六大類:一元判定模型(Univariate)、多元判定模型(MDA)、多元邏輯(Logit)回歸模型、多元概率比(Probit)回歸模型、人工網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型和聯(lián)合預(yù)測模型。筆者僅選擇其中一類--基于Logit模型對上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果可以看出此模型的預(yù)測精度較佳,且能對眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行篩選,找出最能反映及預(yù)測上市公司是否將出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵財(cái)務(wù)因子。在選定的六大財(cái)務(wù)指標(biāo)中,可以看到每股未分配利潤這一財(cái)務(wù)指標(biāo)在預(yù)測公司未來的財(cái)務(wù)狀況中起著重要的作用。每股未分配利潤越高,企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小。
構(gòu)建Logit模型一方面可以判別上市公司財(cái)務(wù)狀況,為投資者或者股東提供關(guān)鍵信息,同時(shí)警示對于經(jīng)預(yù)測會出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的公司管理層,及時(shí)作出戰(zhàn)略調(diào)整,進(jìn)行成本管控等系列提升公司績效的措施;另一方面可以通過實(shí)證分析篩選出重要財(cái)務(wù)因子,從而可以其為切入點(diǎn),更為具體地研究財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)如何影響并反映公司的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果和現(xiàn)金流量等財(cái)務(wù)信息。
參考文獻(xiàn):
[1]ChanLin.林嬋.基于Logit模型的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證分析[J].瓊州學(xué)院學(xué)報(bào),2010,(05):110-112.
[2]MeiHong.CO-OERATIVECONOMY&;SCIENCE.洪梅.基于Logit模型上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2007,(8):78-80.
[3]Haoyang Feng,Jiashuai Yuan.馮浩洋,袁嘉帥.上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測-基于Logit模型的實(shí)證研究[J].財(cái)會學(xué)習(xí),2016,(11):1-6.