【摘要】本文系統(tǒng)地回顧和總結(jié)了國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)領(lǐng)域中的主要成果和問(wèn)題，并從五個(gè)方面進(jìn)行較為深入地分析，最后提出兼顧利益相關(guān)者的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)框架和敏感性分析方法，力圖改進(jìn)原有框架，豐富該領(lǐng)域研究。

【關(guān)鍵詞】上市公司；財(cái)務(wù)困境；預(yù)測(cè)；數(shù)據(jù)挖掘

財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究是財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域中的一個(gè)關(guān)鍵課題。Wanke等（2014）更指出，財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)對(duì)上市公司、投資者甚至整個(gè)經(jīng)濟(jì)體都有著重要意義。

本文系統(tǒng)梳理了本領(lǐng)域的代表文獻(xiàn)，從財(cái)務(wù)困境定義、研究樣本設(shè)計(jì)、預(yù)測(cè)變量選擇、統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用、預(yù)測(cè)精度判定方面對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究進(jìn)行綜述，并分析、改進(jìn)，最后提出兼顧利益相關(guān)者的預(yù)測(cè)框架和敏感性分析方法。

一、財(cái)務(wù)困境定義

Beaver（1966）指出了財(cái)務(wù)困境的重大影響，認(rèn)為與破產(chǎn)、透支銀行存款、償付債券困難等存在直接聯(lián)系。Altman（1993）提出四大后果，并指出破產(chǎn)最接近財(cái)務(wù)困境的法律定義。Dong Yu（2012）量化了特征，即經(jīng)營(yíng)困難、連續(xù)3年虧損、無(wú)法用現(xiàn)金償還到期債務(wù)并滿足日常支出。有鑒于國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)興起較晚，退市機(jī)制尚不完善，學(xué)者們大多選取“ST”上市公司作為標(biāo)志。吳俊杰（2006）將“*ST”定義為陷入財(cái)務(wù)困境。

二、樣本數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)

建立配對(duì)的健康公司樣本時(shí)，現(xiàn)有研究大多選取的控制因素為行業(yè)、會(huì)計(jì)年度和資產(chǎn)規(guī)模，并借此控制偏差。多數(shù)實(shí)證研究采用一一配對(duì)抽樣，可能把作為配對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的因素排除；此外還可能造成兩類公司比例與總體中不一致，夸大正確率。Usai等（2009）增加了重復(fù)的隨機(jī)二次抽樣檢驗(yàn)。

三、預(yù)測(cè)指標(biāo)選擇

目前預(yù)測(cè)指標(biāo)的選取處于探索階段，上述預(yù)測(cè)指標(biāo)（表31）后，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系逐步形成了財(cái)務(wù)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，引入股權(quán)結(jié)構(gòu)（袁康來(lái)等，2009）、EVA（梁杰等，2011）、財(cái)務(wù)重述（王曉光，2014）等。

四、建模方法運(yùn)用

（一）統(tǒng)計(jì)技術(shù)模型

Fitzpatrick（1932）首次采用單變量模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。Beaver（1966）提出了更完善的單變量模型。此后，Altman（1968）創(chuàng)建了多元變量模型；Ohlson（1980）用logistic模型預(yù)測(cè)。在國(guó)內(nèi)陳曉等（2000）首次將Logistic回歸引入。優(yōu)勢(shì)是模型易于理解使用；劣勢(shì)是樣本個(gè)數(shù)要求、線性形式處理非線性問(wèn)題、處理定性指標(biāo)能力弱。

（二）現(xiàn)代分析模型

Feng Yu Lin等（2001）將判別分析、Logistic、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及決策樹模型組合建立了三類混合模型。姚靠華等（2005）用決策樹剪枝，肖鵬等（2009）用模糊支持向量機(jī)，拓展了現(xiàn)代分析模型的應(yīng)用。優(yōu)勢(shì)是計(jì)算機(jī)進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理、無(wú)需分布假設(shè)；劣勢(shì)是缺乏完整理論說(shuō)明、過(guò)程無(wú)法明確確認(rèn)。

五、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

由于使用的Logistic和Probit方法理論上不存在最優(yōu)分割點(diǎn)，故一類錯(cuò)誤減少意味著另一類錯(cuò)誤增加。學(xué)者們大多假定先驗(yàn)概率為50%，而實(shí)際情況下不會(huì)陷入財(cái)務(wù)困境的概率高于陷入財(cái)務(wù)困境的概率，將健康預(yù)測(cè)為財(cái)務(wù)困境很有可能因投資者謹(jǐn)慎造成投資收益下降，其損失要遠(yuǎn)小于反向的投資損失。

六、總結(jié)及重構(gòu)設(shè)想

（一）財(cái)務(wù)困境定義

盡管兩階段劃分法有利于提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，但未將利益相關(guān)者納入考量。而現(xiàn)代財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在企業(yè)及利益相關(guān)者間的傳導(dǎo)更容易，應(yīng)放棄利益相關(guān)者行為外生的假定，在預(yù)測(cè)階段將其視為內(nèi)生。

（二）預(yù)測(cè)指標(biāo)選取

惡化的財(cái)務(wù)比率是陷入財(cái)務(wù)困境的表現(xiàn)之一，直接原因是外界環(huán)境變化及經(jīng)營(yíng)決策等。只有沿財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑，尋找直接因素納入模型，才能真正提高預(yù)測(cè)力。

（三）模型具體設(shè)定

如果將財(cái)務(wù)困境范圍精細(xì)化，并加入利益相關(guān)者，構(gòu)成的新框架并不排斥現(xiàn)有的建模方法，而是從經(jīng)濟(jì)過(guò)程出發(fā)，同時(shí)嵌入利益相關(guān)者，財(cái)務(wù)指標(biāo)地位相對(duì)下降。

（四）預(yù)測(cè)精度判定

研究中常假定兩類錯(cuò)誤成本相同，以誤判率最小為原則建立準(zhǔn)則，以預(yù)測(cè)精度高低來(lái)評(píng)價(jià)效率。而財(cái)務(wù)困境誤判為健康的代價(jià)遠(yuǎn)高于健康誤判為財(cái)務(wù)困境，如何平衡并提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，仍需討論。

（五）敏感性分析

需要對(duì)在利益相關(guān)者影響下的企業(yè)狀況在未來(lái)的變化進(jìn)行預(yù)期，同時(shí)對(duì)影響進(jìn)行敏感性分析，提高預(yù)測(cè)能力。

參考文獻(xiàn)：

[1]Beaver，W.H.Financial Ratios as Predictors of Failure[J].Journal of Accounting Research，1966，（21）：322324

[2]Altman，E.I.Corporate Financial Distress：A Complete Guide to Predicting，Avoiding and Dealing with Bankruptcy[M].John Wiley，New York，NY，1993，（23）：325328

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[4]吳世農(nóng)，盧賢義.我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2001，（6）：4655

[5]吳俊杰.財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)：數(shù)據(jù)挖掘方法的比較與運(yùn)用[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2006，（21）

作者簡(jiǎn)介：

彭曉敏（1993-），女，漢族，四川成都人，西南財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院，研究方向：會(huì)計(jì)理論與實(shí)務(wù)。