【摘要】本文系統(tǒng)地回顧和總結(jié)了國內(nèi)外財務(wù)困境預(yù)測領(lǐng)域中的主要成果和問題，并從五個方面進行較為深入地分析，最后提出兼顧利益相關(guān)者的財務(wù)困境預(yù)測框架和敏感性分析方法，力圖改進原有框架，豐富該領(lǐng)域研究。

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

財務(wù)困境預(yù)測研究是財務(wù)管理領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵課題。Wanke等（2014）更指出，財務(wù)困境預(yù)測對上市公司、投資者甚至整個經(jīng)濟體都有著重要意義。

本文系統(tǒng)梳理了本領(lǐng)域的代表文獻，從財務(wù)困境定義、研究樣本設(shè)計、預(yù)測變量選擇、統(tǒng)計方法應(yīng)用、預(yù)測精度判定方面對國內(nèi)外學(xué)者研究進行綜述，并分析、改進，最后提出兼顧利益相關(guān)者的預(yù)測框架和敏感性分析方法。

一、財務(wù)困境定義

Beaver（1966）指出了財務(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)最接近財務(wù)困境的法律定義。Dong Yu（2012）量化了特征，即經(jīng)營困難、連續(xù)3年虧損、無法用現(xiàn)金償還到期債務(wù)并滿足日常支出。有鑒于國內(nèi)證券市場興起較晚，退市機制尚不完善，學(xué)者們大多選取“ST”上市公司作為標(biāo)志。吳俊杰（2006）將“*ST”定義為陷入財務(wù)困境。

二、樣本數(shù)據(jù)設(shè)計

建立配對的健康公司樣本時，現(xiàn)有研究大多選取的控制因素為行業(yè)、會計年度和資產(chǎn)規(guī)模，并借此控制偏差。多數(shù)實證研究采用一一配對抽樣，可能把作為配對標(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)的隨機二次抽樣檢驗。

三、預(yù)測指標(biāo)選擇

目前預(yù)測指標(biāo)的選取處于探索階段，上述預(yù)測指標(biāo)（表31）后，評價指標(biāo)體系逐步形成了財務(wù)和非財務(wù)指標(biāo)體系，引入股權(quán)結(jié)構(gòu)（袁康來等，2009）、EVA（梁杰等，2011）、財務(wù)重述（王曉光，2014）等。

四、建模方法運用

（一）統(tǒng)計技術(shù)模型

Fitzpatrick（1932）首次采用單變量模型進行預(yù)測。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。在國內(nèi)陳曉等（2000）首次將Logistic回歸引入。優(yōu)勢是模型易于理解使用；劣勢是樣本個數(shù)要求、線性形式處理非線性問題、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，拓展了現(xiàn)代分析模型的應(yīng)用。優(yōu)勢是計算機進行大量數(shù)據(jù)處理、無需分布假設(shè)；劣勢是缺乏完整理論說明、過程無法明確確認(rèn)。

五、預(yù)測準(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，故一類錯誤減少意味著另一類錯誤增加。學(xué)者們大多假定先驗概率為50%，而實際情況下不會陷入財務(wù)困境的概率高于陷入財務(wù)困境的概率，將健康預(yù)測為財務(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）財務(wù)困境定義

盡管兩階段劃分法有利于提高預(yù)測準(zhǔn)確性，但未將利益相關(guān)者納入考量。而現(xiàn)代財務(wù)風(fēng)險在企業(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)測階段將其視為內(nèi)生。

（二）預(yù)測指標(biāo)選取

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

（三）模型具體設(shè)定

如果將財務(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)濟過程出發(fā)，同時嵌入利益相關(guān)者，財務(wù)指標(biāo)地位相對下降。

（四）預(yù)測精度判定

研究中常假定兩類錯誤成本相同，以誤判率最小為原則建立準(zhǔn)則，以預(yù)測精度高低來評價效率。而財務(wù)困境誤判為健康的代價遠(yuǎn)高于健康誤判為財務(wù)困境，如何平衡并提升預(yù)測準(zhǔn)確率，仍需討論。

（五）敏感性分析

需要對在利益相關(guān)者影響下的企業(yè)狀況在未來的變化進行預(yù)期，同時對影響進行敏感性分析，提高預(yù)測能力。

參考文獻：

[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

[3]陳靜.上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實證分析[J].會計研究，1999，（04）：3138

[4]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)風(fēng)險的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001，（6）：4655

[5]吳俊杰.財務(wù)困境預(yù)測：數(shù)據(jù)挖掘方法的比較與運用[J].清華大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2006，（21）

作者簡介：

彭曉敏（1993-），女，漢族，四川成都人，西南財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院，研究方向：會計理論與實務(wù)。