鄧旭東 張瑜 徐文平

【摘 要】 鑒于以往關(guān)于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)預(yù)警模型多是在傳統(tǒng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上再加入現(xiàn)金流比率進(jìn)行研究，故文章選擇基于完整的現(xiàn)金流指標(biāo)體系，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)樣本進(jìn)行重新定義，以2002—2017年滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，運(yùn)用Logistic回歸構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型。研究結(jié)論顯示，該模型對(duì)危機(jī)企業(yè)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)96.8%，總體預(yù)測(cè)正確率為87.1%，其預(yù)警效果優(yōu)于經(jīng)典Z值模型，并且發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流償債能力、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金的能力等都有著非常顯著的預(yù)警效果。

【關(guān)鍵詞】 財(cái)務(wù)預(yù)警; 現(xiàn)金流量; Logistic模型

【中圖分類(lèi)號(hào)】 F253.7 ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A ?【文章編號(hào)】 1004-5937（2018）23-0089-05

一、引言

我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)始于19世紀(jì)80年代，歷史不長(zhǎng)，但其發(fā)展速度卻不容小覷。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（來(lái)源：中經(jīng)網(wǎng)）顯示，截至2017年底，我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)商品房銷(xiāo)售額累計(jì)達(dá)到133 701.3億萬(wàn)元，銷(xiāo)售面積累計(jì)169 407.82萬(wàn)平方米，累計(jì)同比增減量為12 059.29萬(wàn)平方米，可見(jiàn)該行業(yè)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中舉足輕重的地位。與此同時(shí)，該行業(yè)高投資、高收益的特征帶來(lái)的高風(fēng)險(xiǎn)也不得不引起重視，因此為其構(gòu)建科學(xué)有效的財(cái)務(wù)預(yù)警模型是非常有必要的。

本文選擇了2002—2017年滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司作為研究對(duì)象，其中，財(cái)務(wù)危機(jī)樣本包含ST 企業(yè)、因欠款未還被提起訴訟、因債務(wù)重組低價(jià)出售資產(chǎn)、資不抵債、拍賣(mài)資產(chǎn)或資金被凍結(jié)以及因虛構(gòu)利潤(rùn)被違規(guī)處理的企業(yè)，運(yùn)用Logistic回歸方法建立了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。經(jīng)回代檢驗(yàn)，以及與經(jīng)典Z值模型預(yù)警效果相對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本文構(gòu)建的預(yù)警模型無(wú)論是總體正確率還是對(duì)危機(jī)企業(yè)的識(shí)別率上，均展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢(shì)。

相比之前的研究，本文主要有兩點(diǎn)創(chuàng)新：一是研究期間跨度長(zhǎng)，本文所選樣本公司的時(shí)間跨度為2002—2017年，相比大多數(shù)研究的三至五年來(lái)說(shuō)，16年研究期間的優(yōu)勢(shì)較為突出;二是財(cái)務(wù)危機(jī)的定義有所改進(jìn)，不再是僅僅將被ST的企業(yè)視為陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，這一定義的重新界定不僅在理論上有一定的意義，同時(shí)也擴(kuò)充了研究樣本的數(shù)量，有助于增強(qiáng)本文預(yù)警模型的可靠性。

二、文獻(xiàn)綜述

自Fitzpatrick于1932年進(jìn)行開(kāi)創(chuàng)性研究后，企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警就一直是諸多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。在早期研究中，大多是以會(huì)計(jì)利潤(rùn)作為核心指標(biāo)，入選的財(cái)務(wù)比率也是基于資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表計(jì)算出來(lái)的，比如Altman建立的Z值模型[ 1 ]，以及Coats和Fant[ 2 ]根據(jù)Z值模型的5個(gè)財(cái)務(wù)比率建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，張玲建立的估計(jì)二類(lèi)線性判別模型等。但隨著企業(yè)生存環(huán)境的日益復(fù)雜化，出現(xiàn)了賬面明明利潤(rùn)充足，卻依舊無(wú)法按時(shí)償還到期借款的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)陷入嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)甚至破產(chǎn)，于是現(xiàn)金流量的重要性開(kāi)始顯現(xiàn)出來(lái)。相較資產(chǎn)負(fù)債表與利潤(rùn)表而言，現(xiàn)金流量表的數(shù)據(jù)就真實(shí)的多。Beaver[ 3 ]的研究結(jié)果證明現(xiàn)金流量模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高。周首華在Z值模型的基礎(chǔ)上加入現(xiàn)金流量這一變量，建立了F模型，楊淑娥和徐偉剛[ 4 ]建立了Y模型，武曉玲和喬楠楠[ 5 ]、劉月等[ 6 ]均發(fā)現(xiàn)，在考慮了現(xiàn)金流量指標(biāo)之后，預(yù)警效果是有所增強(qiáng)的。但也可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究更多地是在傳統(tǒng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上加入現(xiàn)金流指標(biāo)，鮮少對(duì)其進(jìn)行單獨(dú)考察，故選擇建立完整的現(xiàn)金流指標(biāo)體系來(lái)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型是很有必要的。至于預(yù)警模型的選擇，Z值模型引發(fā)了多元判定模型的應(yīng)用熱潮，其后，Ohlson最早將Logistic回歸模型應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警模型，國(guó)內(nèi)首次引用Logistic回歸模型的是陳曉等，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到73.68%;吳世農(nóng)、盧賢義發(fā)現(xiàn)同等條件下，Logistic模型的誤判率最低。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及人工智能的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等也逐漸被用于財(cái)務(wù)預(yù)警領(lǐng)域，但這類(lèi)方法在優(yōu)勢(shì)之余，也呈現(xiàn)出其“黑箱系統(tǒng)”難以被理解、樣本容量要求過(guò)大等缺陷[ 7 ]。

除此之外，學(xué)術(shù)界對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的定義尚存在一些異議，Ross從企業(yè)經(jīng)營(yíng)失敗、法定破產(chǎn)、技術(shù)破產(chǎn)和會(huì)計(jì)破產(chǎn)四個(gè)維度來(lái)定義財(cái)務(wù)危機(jī)。實(shí)際操作中，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多選用被ST的企業(yè)作為財(cái)務(wù)危機(jī)樣本，但呂峻[ 8 ]將財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)界定為因到期不歸還借款被提起訴訟、因債務(wù)重組低價(jià)出售資產(chǎn)等。李秉祥[ 9 ]選擇了資不抵債的公司作為財(cái)務(wù)危機(jī)對(duì)象。王曉光和陳潔[ 10 ]則認(rèn)為公司出現(xiàn)粉飾利潤(rùn)的現(xiàn)象可視為出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。王秀麗等[ 11 ]在其研究中結(jié)合上述定義，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)樣本進(jìn)行了擴(kuò)充，定義了五種危機(jī)類(lèi)型，并且發(fā)現(xiàn)低價(jià)出售資產(chǎn)占比為43.55%，被特別處理的占比為27.42%，側(cè)面反映了擴(kuò)充危機(jī)樣本的定義還是很有必要的。

三、模型介紹

由于Logistic模型在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率高，也更符合實(shí)際經(jīng)濟(jì)狀況，適合解決0—1回歸問(wèn)題，故本文選擇以此來(lái)構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型。其原理是假設(shè)公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率為P，則P的取值范圍是[0，1]，函數(shù)表達(dá)式為：

由此得出：

其中，？茁0表示截距，？茁i表示回歸系數(shù)，xi表示各類(lèi)指標(biāo)。理論上并不存在最優(yōu)分割臨界值，大多數(shù)研究者都采用0.5，即當(dāng)計(jì)算出的P值大于0.5時(shí)，判斷為危機(jī)企業(yè)，小于0.5，則為正常企業(yè)。但本文為得到更好的預(yù)警效果，參照張潔[ 12 ]的研究，特針對(duì)臨界點(diǎn)進(jìn)行了反復(fù)測(cè)試，從而確定最佳臨界值。

四、實(shí)證分析

（一）樣本及指標(biāo)選擇

1.樣本選擇

本文參照王秀麗等的定義，并結(jié)合實(shí)際，考慮到當(dāng)公司出現(xiàn)拍賣(mài)資產(chǎn)或者資金被凍結(jié)的情況時(shí)，通常也是陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的前兆，故在此將財(cái)務(wù)危機(jī)樣本定義如下：（1）被ST或*ST;（2）因欠款未還被提起訴訟;（3）因債務(wù)重組低價(jià)出售資產(chǎn);（4）母公司資不抵債;（5）因虛構(gòu)利潤(rùn)被違規(guī)處理;（6）拍賣(mài)資產(chǎn)或資金被凍結(jié)。

根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，本文以2002—2017年滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究對(duì)象，當(dāng)公司在上述期間出現(xiàn)上述一項(xiàng)或多項(xiàng)情況時(shí)，則定義該公司發(fā)生了財(cái)務(wù)危機(jī)，發(fā)生危機(jī)當(dāng)年定義為T(mén)年，若公司在多年中連續(xù)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，則選擇最早的一年定義為T(mén)年，同時(shí)按照1：1配對(duì)原則，選擇資產(chǎn)規(guī)模與危機(jī)公司最接近的正常公司，最終得到39家財(cái)務(wù)危機(jī)公司和39家對(duì)應(yīng)的正常公司。

鑒于財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生通常都是循序漸進(jìn)的過(guò)程，即如果選擇危機(jī)發(fā)生當(dāng)年的數(shù)據(jù)建立模型，則不能達(dá)到預(yù)警效果，再參照我國(guó)ST的定義，主要是通過(guò)對(duì)上市公司連續(xù)兩年的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)進(jìn)行考察，故本文選擇以樣本公司T-2年（被定義為財(cái)務(wù)危機(jī)前2年）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，正常公司樣本也是選擇對(duì)應(yīng)T-2年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，例如A公司于2002年被定義為危機(jī)公司，則T-2=2000年，與之相匹配的正常公司B也選擇2000年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。為了更好地檢測(cè)模型的預(yù)警效果，本文將樣本隨機(jī)分為兩類(lèi)，其中建模樣本的組成是31家危機(jī)+31家正常，檢驗(yàn)樣本的組成是8家危機(jī)+8家正常。缺失值處理均選用linear trend at point方法，數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR和RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.指標(biāo)選擇

參考各種相關(guān)文獻(xiàn)后，遵循系統(tǒng)性、針對(duì)性、重要性、可比性和易取性原則，本文從現(xiàn)金流量角度，分別從償債能力、獲現(xiàn)能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金結(jié)構(gòu)等方面選取了18個(gè)指標(biāo)，形成財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系[ 13 ]，具體見(jiàn)表1。

（二）Logistic模型建立

1.顯著性檢驗(yàn)

進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的目的是觀察所選的財(cái)務(wù)指標(biāo)在財(cái)務(wù)危機(jī)組與正常組之間是否存在明顯差別。結(jié)合其他研究，本文的顯著性檢驗(yàn)選擇先進(jìn)行單變量K-S檢驗(yàn)，目的是區(qū)分各指標(biāo)分布是否為正態(tài)性，接下來(lái)再對(duì)滿(mǎn)足正態(tài)分布的指標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，不滿(mǎn)足正態(tài)分布的變量進(jìn)行曼—惠特尼檢驗(yàn)。輸出結(jié)果顯示，大部分指標(biāo)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，其中，現(xiàn)金比率（A5）和經(jīng)營(yíng)凈現(xiàn)金流與凈債務(wù)之比（A4）的區(qū)別最為顯著，這也佐證了根據(jù)本文選用的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立預(yù)警模型是有必要的。

2.相關(guān)性檢驗(yàn)

為消除多重共線性的影響，本文先對(duì)18個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。因選用的變量均為定距型，故采用Pearson系數(shù)，由于變量過(guò)多，篇幅有限，在此不列出相關(guān)系數(shù)表。根據(jù)輸出的相關(guān)系數(shù)表發(fā)現(xiàn)：A1、B2與諸多變量的相關(guān)性較強(qiáng)，D1和D2、D3的相關(guān)性也很高，故去除變量A1、B2和D1，剩下15個(gè)變量進(jìn)入下面的模型。為消除量綱的影響，進(jìn)入模型的變量統(tǒng)一做標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.Logistic模型結(jié)果

（1）模型擬合優(yōu)度

對(duì)于Logistic模型，檢驗(yàn)擬合優(yōu)度指標(biāo)一般選用-2Log likelihood、Cox & Snell R Square、Nagelkerke R Square等指標(biāo)，前者類(lèi)似線性回歸中的誤差平方和，值越小表明模型擬合效果越好，后兩個(gè)是類(lèi)擬合優(yōu)度指標(biāo)，與線性回歸中的R2類(lèi)似，值越接近1，則模型擬合效果越好。本文在操作時(shí)選擇Backward方法，表2呈現(xiàn)的都是最后一個(gè)步驟的結(jié)果。

由表2可以看出，本模型的系數(shù)綜合檢驗(yàn)通過(guò)，-2Log likelihood值僅為35.860，類(lèi)擬合優(yōu)度指標(biāo)分別達(dá)到了0.554和0.739，說(shuō)明本模型的擬合程度較高。

（2）危機(jī)臨界值的確定

分類(lèi)預(yù)測(cè)表顯示的是Logistic回歸模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)默認(rèn)判別點(diǎn)是0.5。本文利用SPSS進(jìn)行多次臨界點(diǎn)測(cè)試，各種對(duì)比效果見(jiàn)表3。

假定將正常企業(yè)誤判為危機(jī)企業(yè)定義為第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤，將危機(jī)企業(yè)誤判為正常企業(yè)定義為第Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤，則根據(jù)預(yù)警模型的作用以及實(shí)際情況來(lái)看，犯第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤的成本要遠(yuǎn)低于第Ⅱ類(lèi)，即人們往往會(huì)更愿意接受誤判正常企業(yè)為危機(jī)企業(yè)，從而增強(qiáng)危機(jī)意識(shí)。所以確定最佳臨界值的標(biāo)準(zhǔn)有兩條：一是模型總體正確率最好，二是危機(jī)企業(yè)的預(yù)判正確率要盡可能高。從表3可以看出，當(dāng)臨界值取0.3之后，總體正確率一直穩(wěn)定在87.1%，高于臨界值為0.2時(shí)的85.5%，但危機(jī)企業(yè)的預(yù)判正確率卻在下降，因此綜合來(lái)看，0.3為最佳臨界值。即預(yù)測(cè)的概率大于0.3時(shí)，該企業(yè)被判斷為危機(jī)企業(yè)，否則為正常企業(yè)。

（3）Logistic回歸結(jié)果

回歸參數(shù)的顯著性水平定為0.05，Sig.值小于0.05即表明該變量通過(guò)檢驗(yàn)，對(duì)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)有重大影響，應(yīng)該進(jìn)入最終的預(yù)警模型。

根據(jù)表4，只有7個(gè)變量通過(guò)檢驗(yàn)進(jìn)入最終的模型，分別是A5（現(xiàn)金比率）、B1（每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量）、B4（每股投資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量）、B5（每股籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量）、C2（經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金增長(zhǎng)率）、B6（全部現(xiàn)金回收率）、A4（經(jīng)營(yíng)凈現(xiàn)金流量與凈債務(wù)之比）。在這里，因?yàn)楦⒅氐氖歉鱾€(gè)自變量對(duì)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)影響的相對(duì)大小，即判斷哪些財(cái)務(wù)指標(biāo)更具有顯著影響，故選用標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)，P為企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。據(jù)此得出的預(yù)警模型為：

（三）模型效果檢驗(yàn)

1.回代檢驗(yàn)

由于SPSS提供的預(yù)測(cè)率是針對(duì)建模樣本本身的，所以如果只用建模樣本來(lái)檢測(cè)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，可能會(huì)不太準(zhǔn)確。為避免模型被高估，接下來(lái)選擇未參與模型建立的檢驗(yàn)樣本（8家危機(jī)企業(yè)+8家正常企業(yè)）對(duì)預(yù)警模型的預(yù)警能力進(jìn)行判別，回代檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表5。

從表5的預(yù)測(cè)結(jié)果可以看出，檢驗(yàn)樣本的總體正確率達(dá)到62.5%，對(duì)危機(jī)企業(yè)的識(shí)別率達(dá)到了75%，結(jié)合建模樣本的預(yù)測(cè)率來(lái)看，本文所建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型統(tǒng)計(jì)效果較好，具有一定的實(shí)用性。

2.與經(jīng)典Z值模型對(duì)比檢驗(yàn)

Altman提出的經(jīng)典Z值模型中的5個(gè)變量涵蓋了企業(yè)的償債、盈利和營(yíng)運(yùn)能力[ 14 ]，不僅在美國(guó)得到了推廣，而且被引入國(guó)內(nèi)后，在理論和實(shí)際應(yīng)用中也都受到了廣泛好評(píng)，在眾多財(cái)務(wù)預(yù)警模型中占據(jù)權(quán)威的地位，因此將本文構(gòu)建的模型與Z值模型的預(yù)警效果相比較，會(huì)在一定程度上增強(qiáng)本模型的可信度。Z值模型的具體表達(dá)式如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 ? ? ? ? ? （5）

上式中，各變量的含義分別是：X1是流動(dòng)資本/總資產(chǎn)，X2是留存收益/總資產(chǎn)，X3是息稅前利潤(rùn)/總資產(chǎn)，X4是權(quán)益市值/總負(fù)債，X5是銷(xiāo)售收入/總資產(chǎn)。判斷原則為：若Z值<1.81，則存在較大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn);若Z值> 2.675，則財(cái)務(wù)狀況良好，風(fēng)險(xiǎn)很小;若Z值處于兩者之間，則處于灰色地帶，無(wú)法準(zhǔn)確判斷。

為便于預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的統(tǒng)計(jì)，本文對(duì)Z值模型的判斷原則稍作處理，將處于灰色地帶的企業(yè)判斷為正常企業(yè)，原因是根據(jù)我國(guó)房地產(chǎn)上市公司的實(shí)際情況，處于財(cái)務(wù)危機(jī)中的企業(yè)畢竟占少數(shù)，正常公司居多，若將處于灰色地帶的企業(yè)歸于財(cái)務(wù)危機(jī)類(lèi)，則不太符合現(xiàn)實(shí)。將建模樣本和檢驗(yàn)樣本的數(shù)據(jù)分別代入Z值模型之后，得到的判別結(jié)果見(jiàn)表6。可以看到，對(duì)于建模樣本來(lái)說(shuō)，無(wú)論是危機(jī)企業(yè)的識(shí)別率還是總體正確率，Logistic模型都要遠(yuǎn)高于Z值模型;對(duì)于檢驗(yàn)樣本來(lái)說(shuō)，Z值模型的總體正確率僅為50%，低于本文模型的62.5%，且就危機(jī)企業(yè)的識(shí)別率而言，Z值模型的準(zhǔn)確率低至37.5%，本文的Logistic模型則達(dá)到75%，是可以被接受的。

關(guān)于Z值模型在此處的預(yù)警效果不是很理想，本文認(rèn)為原因可能是該模型是根據(jù)美國(guó)資本市場(chǎng)構(gòu)建的，國(guó)內(nèi)的會(huì)計(jì)核算體系畢竟與美國(guó)有所差別，同時(shí)該模型在建立之初，未考慮行業(yè)的影響，此外，灰色地帶的存在可能也會(huì)對(duì)模型效果產(chǎn)生影響。

五、結(jié)論

本文以滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司2002—2017年期間的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，基于現(xiàn)金流量的角度選取了18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建了針對(duì)我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。其中，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)樣本的定義不再局限于ST企業(yè)，危機(jī)樣本的數(shù)量也由原來(lái)的7家擴(kuò)充到39家，極大增強(qiáng)了本文預(yù)警模型的統(tǒng)計(jì)意義。研究結(jié)論顯示：（1）該模型的總體預(yù)警效果達(dá)到了87.1%，并且對(duì)危機(jī)企業(yè)的識(shí)別能力為96.8%，實(shí)用性較強(qiáng);（2）企業(yè)的現(xiàn)金流償債能力、獲現(xiàn)能力以及發(fā)展能力對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生具有顯著性的影響，均進(jìn)入最后的模型，其中，償債能力和獲現(xiàn)能力的影響最為顯著，這一點(diǎn)與以往學(xué)者的研究結(jié)論是相符合的;（3）具體來(lái)說(shuō)，每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量（B1）的顯著性影響是最大的，其次是經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量與凈債務(wù)之比（A4），經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流增長(zhǎng)率（C2）也代表企業(yè)的發(fā)展能力進(jìn)入模型，這表明對(duì)于我國(guó)房企來(lái)說(shuō)，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金流的能力是財(cái)務(wù)預(yù)警的關(guān)鍵指標(biāo)，應(yīng)引起高管們的足夠重視。

此外，本文的指標(biāo)體系是基于現(xiàn)金流量角度構(gòu)建的，并未考慮公司內(nèi)部治理、宏觀政策環(huán)境變化等非財(cái)務(wù)因素的影響，且由于我國(guó)目前發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)現(xiàn)象的房企數(shù)量有限，導(dǎo)致樣本容量仍不夠大，以上不足也許會(huì)對(duì)預(yù)警模型的準(zhǔn)確率有一定影響，因此筆者下一步將會(huì)嘗試將非財(cái)務(wù)指標(biāo)納入模型，以構(gòu)建出效果更好的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。

【參考文獻(xiàn)】

[1] ALTMAN E I. Financial ratios，discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[J].Journal of Finance，1968，23（4）：589-609.

[2] COATS P K，F(xiàn)ANT L F . Recongnizing financial distress patterns using a neural network tool[J]. Financial Management，l993（11）：52-59.

[3] BEAVER W H.Financial ratios as predictors of failure[J]. Journal of Accounting Research，1966，4（1）：71-111.

[4] 楊淑娥，徐偉剛.上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型：Y分?jǐn)?shù)模型的實(shí)證研究[J].中國(guó)軟科學(xué)，2003（1）：56-60.

[5] 武曉玲，喬楠楠.企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量與財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)系研究：基于我國(guó)制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013（12）：113-124.

[6] 劉月，武譽(yù)，薛鵬騫.基于現(xiàn)金流量的房地產(chǎn)行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017（11）：134-135.

[7] 朱兆珍.企業(yè)生命周期視角下財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D]. 東南大學(xué)博士學(xué)位論文，2016.

[8] 呂峻.基于不同指標(biāo)類(lèi)型的公司財(cái)務(wù)危機(jī)征兆和預(yù)測(cè)比較研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（1）：103-113.

[9] 李秉祥.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)非線性組合預(yù)測(cè)方法研究[J].管理工程學(xué)報(bào)，2005（1）：19-23.

[10] 王曉光，陳潔.引入財(cái)務(wù)重述的財(cái)務(wù)預(yù)警模型效率的實(shí)證研究[J].會(huì)計(jì)之友，2014（7）：75-78.

[11] 王秀麗，張龍?zhí)欤R曉霞.基于合并報(bào)表與母公司報(bào)表的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警效果比較研究[J].會(huì)計(jì)研究，2017（6）：38-44.

[12] 張潔.基于現(xiàn)金流量的我國(guó)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D].太原理工大學(xué)碩士學(xué)位論文，2015.

[13] 徐偉，陳丹萍.財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建模原則及幾種預(yù)警新模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2016（8）：150-153.

[14] 游達(dá)明，劉亞慶.Z值財(cái)務(wù)預(yù)警模型在交通運(yùn)輸業(yè)的修正與應(yīng)用[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2015，19（7）：9-13.