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        上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究述評

        2016-12-23 13:16:16彭曉敏
        商情 2016年43期
        關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)困境上市公司數(shù)據(jù)挖掘

        【摘要】本文系統(tǒng)地回顧和總結(jié)了國內(nèi)外財(cái)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(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;數(shù)據(jù)挖掘

        財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究是財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵課題。Wanke等(2014)更指出,財(cái)務(wù)困境預(yù)測對上市公司、投資者甚至整個經(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)測變量選擇、統(tǒng)計(jì)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(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(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(jī)二次抽樣檢驗(yàn)。

        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(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。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(jī),拓展了現(xiàn)代分析模型的應(yīng)用。優(yōu)勢是計(jì)算機(jī)進(jìn)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(diǎn),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(yàn)概率為50%,而實(shí)際情況下不會陷入財(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)測階段將其視為內(nèi)生。

        (二)預(yù)測指標(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(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(jìn)行預(yù)期,同時(shí)對影響進(jìn)行敏感性分析,提高預(yù)測能力。

        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

        [3]陳靜.上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測的實(shí)證分析[J].會計(jì)研究,1999,(04):3138

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

        [5]吳俊杰.財(cái)務(wù)困境預(yù)測: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(cái)經(jīng)大學(xué)會計(jì)學(xué)院,研究方向:會計(jì)理論與實(shí)務(wù)。

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