王 飛，王嬌嬌

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京211100)

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指標(biāo)選取方法對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警準(zhǔn)確率的影響研究

王 飛，王嬌嬌

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京211100)

基于財(cái)務(wù)預(yù)警模型的原理，首先使用適當(dāng)方法從公司眾多指標(biāo)中選出與預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)相關(guān)性較高的指標(biāo)，然后使用模型對(duì)這些指標(biāo)形成預(yù)期，最后根據(jù)以后年度的業(yè)務(wù)指標(biāo)對(duì)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行檢測(cè)。由于不同指標(biāo)選取方法的原理不同，因此用不同的指標(biāo)選取方法選出的指標(biāo)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確率也不同。通過(guò)逐步回歸分析法、主成分分析法及均值差異檢驗(yàn)法3種方法選取指標(biāo)，將選出的指標(biāo)通過(guò)Logistic回歸模型檢測(cè)各自的預(yù)警準(zhǔn)確率，可為財(cái)務(wù)預(yù)警提供參考。

財(cái)務(wù)預(yù)警；逐步回歸分析法；主成分分析法；均值差異檢驗(yàn)法

目前股票投資已成為百姓投資方式中一個(gè)不可或缺的選擇方式，一個(gè)上市公司的發(fā)展如何不僅關(guān)系著公司的所有者、經(jīng)營(yíng)者和員工，還對(duì)眾多的股票持有者產(chǎn)生影響，可見(jiàn)一個(gè)公司建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型的必要性。伴隨著我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的進(jìn)一步發(fā)展，各微觀個(gè)體公司之間的競(jìng)爭(zhēng)加劇，財(cái)務(wù)危機(jī)日益成為企業(yè)管理者需要關(guān)注和避免的事項(xiàng)。財(cái)務(wù)預(yù)警模型引入我國(guó)已30年有余，對(duì)于財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立一直都是理論界討論的熱門(mén)話題。財(cái)務(wù)模型的建立包括兩大步驟：①指標(biāo)選取，②建立模型。而以往研究大多都集中在模型的選擇和建立上，忽視了對(duì)指標(biāo)選取方法的研究；且在建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)對(duì)指標(biāo)的選取一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或已有的研究，而根據(jù)經(jīng)驗(yàn)可能由于主觀意識(shí)導(dǎo)致選取的指標(biāo)做不到公允反映公司狀況的情形，已有的研究也可能存在錯(cuò)誤。綜上可看出對(duì)指標(biāo)選取方法研究的必要性。

ALTMAN[1]把財(cái)務(wù)危機(jī)定義為“法律意義上的破產(chǎn)、被接管和企業(yè)重整”，而根據(jù)我國(guó)實(shí)際情況在上市公司被ST時(shí)，很可能會(huì)被其他公司購(gòu)買(mǎi)從而達(dá)到被借殼上市，幾乎不可能出現(xiàn)破產(chǎn)結(jié)算現(xiàn)象，所以筆者將公司因財(cái)務(wù)狀況異常被證券交易所區(qū)分為“特別處理”的公司,認(rèn)定為發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的公司。財(cái)務(wù)狀況異常是指從審計(jì)結(jié)論中得出最近兩個(gè)會(huì)計(jì)年度財(cái)務(wù)報(bào)表中顯示凈利潤(rùn)小于零、連續(xù)兩年虧損或每股凈資產(chǎn)小于股票面值(一般情況下，公司股票面值為1)。

Logistic模型的基本原理是基于選取的指標(biāo)形成對(duì)模型的預(yù)期來(lái)預(yù)測(cè)公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。國(guó)外對(duì)Logistic模型的研究較早，如JONES等[2]采用混合Logistic模型，建立財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型,該研究中因變量為有序變量,相對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)Logistic，混合Logistic在模型擬合度及預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度方面均有所提高。國(guó)內(nèi)對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)的研究較晚，吳世農(nóng)等[3]率先應(yīng)用線性判別分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析3種方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明,相對(duì)同一樣本集而言,Logistic預(yù)測(cè)模型誤判率最低；雷振華[4]對(duì)Logistic模型的財(cái)務(wù)預(yù)警準(zhǔn)確度檢驗(yàn)研究中，t-3年的準(zhǔn)確率為77%，t-2與t-1年的準(zhǔn)確率均達(dá)到100%；鄭玉華等[5]在公司財(cái)務(wù)預(yù)警Logistic模型最優(yōu)分界點(diǎn)實(shí)證研究中證明了1∶3,1∶5,1∶10的樣本配比均小于0.5。筆者樣本配比為1∶4，所以選用0.4作為最優(yōu)分界點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳算法、案例推理、支持向量機(jī)等智能模型近年來(lái)不斷涌現(xiàn)，盡管這些方法具有數(shù)據(jù)挖掘能力強(qiáng)、預(yù)測(cè)效率高等優(yōu)點(diǎn),但也存在運(yùn)算復(fù)雜、要求大量訓(xùn)練樣本、無(wú)法對(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析等缺點(diǎn)。所以基于可理解和準(zhǔn)確率的綜合考慮，筆者選擇Logistic模型對(duì)選取的指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警。

1 選取樣本公司及原始指標(biāo)

由于上市公司的數(shù)據(jù)經(jīng)獨(dú)立的第三方審計(jì)，所以某種程度上指標(biāo)被認(rèn)為是可靠的，考慮到控制變量及樣本數(shù)據(jù)的可獲取性，筆者選取制造行業(yè)2014—2015年首次被ST的31家上市公司作為危機(jī)樣本，根據(jù)配比比例1∶4確定124家未被ST的上市公司作為良好樣本。筆者將危機(jī)樣本定義為“0”，良好樣本定義為“1”。

為避免因經(jīng)驗(yàn)、主觀判斷選取指標(biāo)，筆者盡可能多地從償債能力、盈利能力、現(xiàn)金能力、營(yíng)運(yùn)能力及發(fā)展能力[6-7]5個(gè)方面的45個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)及根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲取性選取7個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為原始數(shù)據(jù)。由于我國(guó)證券交易所區(qū)分公司是否被ST幾乎與上一年度公司年報(bào)對(duì)外公布在同一時(shí)間，即根據(jù)上年年報(bào)判斷本年是否被ST，所以若認(rèn)為公司在t年被ST，則根據(jù)t-1年的指標(biāo)預(yù)測(cè)t年是否會(huì)被ST有失妥當(dāng)，所以筆者根據(jù)t-2，t-3，t-4年的指標(biāo)預(yù)測(cè)公司財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率。對(duì)選取指標(biāo)和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，筆者均選用SPSS軟件包進(jìn)行篩選，樣本和原始指標(biāo)均取自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，筆者所選指標(biāo)均來(lái)自A類(lèi)型財(cái)務(wù)報(bào)表，具體如表1所示，其中某些指標(biāo)之間的相關(guān)性較高。

2 選取指標(biāo)

2.1 逐步回歸分析法

逐步回歸分析法的基本思想是，在考慮Y對(duì)已知的一群變量(X1，X2，…，Xk)回歸時(shí)，從變量中逐步選出對(duì)已解釋變差貢獻(xiàn)最大的最先進(jìn)入方程，且最末進(jìn)入方程的變量也應(yīng)滿(mǎn)足：統(tǒng)計(jì)量值Fj的顯著性概率p，小于等于選定的置信度水平α(一般為0.05)。

設(shè)Z0：λj=0，而設(shè)Z1：λj≠0(Z0不成立)。

2.1.1 逐步回歸分析法選取指標(biāo)

運(yùn)用逐步回歸分析法進(jìn)行選取時(shí)，選用逐步增加自變量的方法，將置信區(qū)間定為95%。各年的輸出結(jié)果為(按先后順序)：t-2年的X31、X23、X39、X33、X44；t-3年的X39、X27、X25、X15；t-4年的X21、X33、X19、X50、X40。指標(biāo)的記錄以進(jìn)入回歸方程的先后為序，進(jìn)入回歸方程指標(biāo)的sig均為0.000<0.01，說(shuō)明每個(gè)模型的總體回歸效果都是顯著的。在t-2年公司的所有指標(biāo)中盈利能力最先進(jìn)入預(yù)警模型，可見(jiàn)一個(gè)公司是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵衡量標(biāo)準(zhǔn)是該公司的盈利能力，且在盈利能力中營(yíng)業(yè)凈利率又是最先進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)，可知營(yíng)業(yè)凈利率是一個(gè)企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)預(yù)警的最關(guān)鍵指標(biāo)；在t-3年公司的所有指標(biāo)中衡量現(xiàn)金能力的全部現(xiàn)金回收率最先進(jìn)入預(yù)警模型，可見(jiàn)為了預(yù)防財(cái)務(wù)危機(jī)公司應(yīng)重視收回經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生的現(xiàn)金，不能為了增加銷(xiāo)售額而采取大額賒銷(xiāo)，這樣可能導(dǎo)致企業(yè)資金鏈斷裂；在t-4年財(cái)務(wù)指標(biāo)中衡量盈利能力和發(fā)展能力的指標(biāo)進(jìn)入預(yù)警模型，可知較遠(yuǎn)期間企業(yè)是否會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)主要取決于該企業(yè)的盈利能力和發(fā)展?jié)摿Γ襱-4年的非財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)入預(yù)警模型，可看出非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為企業(yè)文化的一部分對(duì)企業(yè)發(fā)展趨勢(shì)有潛移默化的影響。

表1 指標(biāo)及代碼

注：X1～X45為財(cái)務(wù)指標(biāo)；X46～X52為非財(cái)務(wù)指標(biāo)

2.1.2 運(yùn)用Logistic模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

由于因變量Y有2種取值(0、1)，所以在SPSS模型中應(yīng)選用二元Logistic模型進(jìn)行回歸分析，筆者將凈利潤(rùn)大于零的定義為1，小于零的定義為0，將凈利潤(rùn)作為協(xié)變量，分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)值定為0.4[8]，最大迭代次數(shù)增加為50(下同)。

對(duì)t-2年選中的指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，得出自由度df為6，由于顯著性水平為0.05，得出卡方臨界值=CHIINV(0.05,6)=12.59，計(jì)算出卡方值為99.044,且sig為0.000小于0.05，在0.05的顯著性水平下，所以檢驗(yàn)通過(guò)。筆者計(jì)算的最大似然對(duì)數(shù)值為56.081>12.59，且Cox&SnellR擬合優(yōu)度為0.472，一般情況下當(dāng)擬合優(yōu)度大于0.4時(shí)，就認(rèn)為擬合優(yōu)度是合格的；作為補(bǔ)充的H-L檢驗(yàn)中卡方臨界值=CHIINV(0.05,8)=15.51，計(jì)算的卡方值為1.876，但是sig=0.985>0.05，所以檢驗(yàn)通過(guò)。t-2年的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為92.9%，t-3年的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為84.5%，t-4年的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為82.6%。

2.2 主成分分析法

主成分分析法[9]的基本思想是為了降低原始指標(biāo)的相關(guān)性，選用能解釋原始變量85%以上但少于原始變量個(gè)數(shù)的公共因子來(lái)解釋原始變量。設(shè)第i(i=1,2,…,y)個(gè)公共因子的因子值ei可由X1，X2，…，Xk的樣本值計(jì)算出來(lái)，即ei=αδi，由于δ是未知的，而e需要計(jì)算，在式子兩端左乘αT,得αTei=αTαδi，等式左側(cè)正好是αi和ei的內(nèi)積，而右側(cè)剛好有矩陣R。所以可表達(dá)為xi=Rδi。由于δi=R-1xi，從而ei=αδi，可計(jì)算出因子值ei。

2.2.1 主成分分析法確定因子

在運(yùn)用主成分分析法選定公共因子時(shí)，筆者選定特征值大于1的因子。t-2年選出12個(gè)因子，共解釋了89.48%的原始指標(biāo)。同理t-3年共選出12個(gè)因子，t-4年共選出13個(gè)因子。

2.2.2 用Logistic模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

對(duì)t-2年的因子進(jìn)行回歸分析，因?yàn)樽杂啥萪f為13，顯著性水平為0.05，可得卡方臨界值=CHIINV(0.05,13)=22.36，筆者計(jì)算的卡方值為100.885，且sig=0.000<0.05，所以檢驗(yàn)通過(guò)。Cox&SnellR擬優(yōu)合度為0.481>0.4，檢驗(yàn)合格；作為補(bǔ)充的H-L檢驗(yàn)，計(jì)算的卡方值為11.412，自由度為8，卡方臨界值=CHIINV(0.05,8)=15.51，而sig=0.179>0.05,所以檢驗(yàn)通過(guò)。t-2年的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為94.2%，同理t-3年的準(zhǔn)確率為82.6%，t-4年的準(zhǔn)確率為81.3%。

2.3 均值差異檢驗(yàn)

均值差異檢驗(yàn)選取指標(biāo)的步驟為：①用K-S檢驗(yàn)區(qū)分符合正態(tài)分布和不符合正態(tài)分布的指標(biāo)[10]；②符合正態(tài)分布的指標(biāo)使用T檢驗(yàn)的方法選取出對(duì)建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型有貢獻(xiàn)的指標(biāo)；③不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)采用非參數(shù)檢驗(yàn)中的Mann-Whitney U非參數(shù)檢驗(yàn)法選取出對(duì)建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型有貢獻(xiàn)的指標(biāo)。

Man-WhitneyU檢驗(yàn)的基本原理：有(x1,x2,…,xa),(y1,y2,…,yb)兩組獨(dú)立樣本，把兩組樣本的序號(hào)加總，分別為w1和w2。

2.3.1 均值差異檢驗(yàn)選取指標(biāo)

運(yùn)用SPSS軟件包中的非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)下K-S檢驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布進(jìn)行區(qū)分，在精確檢驗(yàn)上采用漸進(jìn)法，對(duì)于缺失值按列表排除個(gè)案，在0.01的顯著性水平下解釋指標(biāo)。當(dāng)漸進(jìn)顯著性>0.01時(shí)，表明樣本與正態(tài)分布沒(méi)有顯著差異，即符合正態(tài)分布，否則不符合正態(tài)分布?？芍猼-2年符合正態(tài)分布的指標(biāo)是X6、X28、X29、X36、X37、X39、X46、X47、X48、X50；同理，t-3年符合正態(tài)分布的指標(biāo)是X6、X28、X29、X36、X39、X44、X46、X47、X48、X50，t-4年符合正態(tài)分布的指標(biāo)有X6、X28、X29、X36、X39、X46、X47、X48、X50。

獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)和Mann-WhitneyU檢驗(yàn)均遵守顯著性結(jié)果>0.05時(shí)，ST公司與非ST公司的指標(biāo)不存在顯著差異性；反之，存在顯著差異性，則該指標(biāo)最終可以選作該公司的預(yù)警模型指標(biāo)。t-2年檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從表2可看出t-2年眾指標(biāo)中對(duì)預(yù)警模型有貢獻(xiàn)的指標(biāo)有X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X15、X19、X20、X21、X22、X23、X24、X25、X26、X27、X30、X31、X32、X33、X34、X37、X39、X41、X42、X43、X44、X45、X49；同理t-3年對(duì)預(yù)警模型有貢獻(xiàn)的指標(biāo)有X1、X2、X3、X5、X15、X22、X30、X32、X35、X37、X39、X45、X49；t-4年對(duì)預(yù)警模型有貢獻(xiàn)的指標(biāo)有X1、X2、X15、X20、X21、X22、X24、X25、X30、X32、X34、X49、X51。

2.3.2Logistic模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

對(duì)t-2年的因子進(jìn)行回歸分析，因?yàn)樽杂啥萪f為30，顯著性水平為0.05，可得卡方臨界值=CHIINV(0.05,30)=43.77，筆者計(jì)算的卡方值為117.356，且sig=0.000<0.05,所以當(dāng)顯著性水平為0.05時(shí)，檢驗(yàn)通過(guò)。Cox&SnellR擬合優(yōu)度為0.533>0.4，檢驗(yàn)合格。H-L檢驗(yàn)中，卡方臨界值=CHIINV(0.05,8)=15.51，計(jì)算的卡方值為1.430，但是sig=0.994>0.05,所以檢驗(yàn)通過(guò)。t-2年的檢驗(yàn)準(zhǔn)確率為95.5%，t-3年的預(yù)警準(zhǔn)確率為83.9%，t-4年的預(yù)警準(zhǔn)確率為83.9%。

表2 T檢驗(yàn)與Mann-Whitney U檢驗(yàn)結(jié)果

3 結(jié)論

筆者著重于研究財(cái)務(wù)預(yù)警模型中的指標(biāo)選取方法，通過(guò)研究得出：t-2、t-3、t-4這3年運(yùn)用逐步回歸分析法的預(yù)警準(zhǔn)確率分別為92.9%、84.5%、82.6%，運(yùn)用主成分分析法的預(yù)警準(zhǔn)確率分別為94.2%、82.6%、81.3%，運(yùn)用均值差異檢驗(yàn)得到的預(yù)警準(zhǔn)確率為95.5%、83.9%、83.9%。從這3種方法來(lái)看，隨著被預(yù)警年度的接近，預(yù)警準(zhǔn)確率逐步增加。雖然3種方法的預(yù)警準(zhǔn)確率較為接近，但是均值差異檢驗(yàn)方法的預(yù)測(cè)效果最好。綜上所述，企業(yè)在建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型時(shí)選用均值差異檢驗(yàn)方法選取指標(biāo)，得出的指標(biāo)更能代表原始指標(biāo)，以此為基礎(chǔ)建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)警準(zhǔn)確率更高，可為企業(yè)避免財(cái)務(wù)危機(jī)作出更大貢獻(xiàn)。

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WANG Fei:Assoc. Prof.;School of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China.

Effect Study of the Indicator Selection Method on the Accuracy Rate of Financial Early Warning

WANG Fei, WANG Jiaojiao

Based on the principle of financial early warning model, firstly,some method is used to elect the highly correlated financial crisis and warning indicators from company's many indicators, and then use these indicators form the expectation ,finally, according to the following annual business indicators on whether the financial crisis to detect.The different select model use different select principle，so the different selection methods to select indicator will form different accuracy. This article uses stepwise regression analysis,principal component analysis and mean difference test to select indicators, then tests the accuracy by Logistic regression model to provide a reference for financial early warning.

financial early warning；stepwise regression analysis；principal component analysis；mean difference test

2095-3852(2017)03-0348-05

A

2016-11-22.

王飛(1959-)，男，江蘇南京人，河海大學(xué)商學(xué)院副教授，主要研究方向?yàn)樨?cái)務(wù)與會(huì)計(jì)、金融、稅務(wù).

F830

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.03.021