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        探究上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的數(shù)學(xué)模型

        2018-03-15 00:27:35王佳新
        中國(guó)科技縱橫 2018年3期
        關(guān)鍵詞:判別函數(shù)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

        王佳新

        摘 要:財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種信號(hào),能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況,要求企業(yè)經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行經(jīng)常性財(cái)務(wù)分析,防范財(cái)務(wù)危機(jī),建立預(yù)警分析指標(biāo)體系,進(jìn)行適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種經(jīng)濟(jì)上的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象,已經(jīng)成為現(xiàn)代財(cái)務(wù)理論的核心內(nèi)容,及時(shí)發(fā)現(xiàn)上市公司存在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),對(duì)其各利益相關(guān)者來說都十分必要。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型可以從定量角度客觀準(zhǔn)確判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)程度,本文通過構(gòu)建多變量模型成功預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),這是一個(gè)可以適用于企業(yè)的有效的數(shù)學(xué)模型。

        關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);預(yù)警;判別函數(shù)

        中圖分類號(hào):F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1671-2064(2018)03-0189-01

        財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種信號(hào),能夠全面綜合反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況,要求企業(yè)經(jīng)營(yíng)者進(jìn)行經(jīng)常性財(cái)務(wù)分析,防范財(cái)務(wù)危機(jī),建立預(yù)警分析指標(biāo)體系,進(jìn)行適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種經(jīng)濟(jì)上的風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象,已經(jīng)成為現(xiàn)代財(cái)務(wù)理論的核心內(nèi)容。

        財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)是以企業(yè)信息化為基礎(chǔ),對(duì)企業(yè)在經(jīng)營(yíng)管理活動(dòng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控的系統(tǒng)。它貫穿于企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的全過程,以企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)營(yíng)計(jì)劃及其他相關(guān)的財(cái)務(wù)資料為依據(jù),利用財(cái)會(huì)、金融、企業(yè)管理、市場(chǎng)營(yíng)銷等理論,采用比例分析,數(shù)學(xué)模型等方法,發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在的分,并向經(jīng)營(yíng)者示警。財(cái)務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)方法有兩種,一種是單變量模型,這就是傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)分析。通過對(duì)這些財(cái)務(wù)指標(biāo)的長(zhǎng)期觀察與分析,能夠從一定程度上發(fā)現(xiàn)是否存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。但是,這也有其缺陷,這些一元比率都只反映企業(yè)存在的風(fēng)險(xiǎn)程度的某一個(gè)方面,而且在這些比率彼此不全同時(shí),指標(biāo)的預(yù)警作用可能被抵消或者減弱,因此此方法有很大的局限性。因此,構(gòu)建多變量模型就成為大多數(shù)企業(yè)預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)的方法。

        1 理論方法

        應(yīng)變量Y為一個(gè)二元變量,設(shè):若Y1=1,則該公司為財(cái)務(wù)困境公司;若Yi=0,則該公司為財(cái)務(wù)健康公司。通過對(duì)n個(gè)樣本公司的回歸分析,,可以確定線性函數(shù)的變量的系數(shù)。從而可以確定每個(gè)公司的平均健康度,平均健康度不是觀測(cè)值,而是每個(gè)公司的期望值。

        根據(jù)配對(duì)選取樣本的特點(diǎn),一般假設(shè)先驗(yàn)概率為0.5,可以判斷Z值大于0.5的公司存在財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性比較大,而小于0.5的公司一般認(rèn)為是財(cái)務(wù)健康的。

        2 變量設(shè)定

        結(jié)合我國(guó)上市公司的實(shí)際情況,參照前人研究成果,本文從上市公司的盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、現(xiàn)金流量等各方面選取了1個(gè)綜合反映上市公司的財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)(見表1)。

        3 數(shù)據(jù)的獲取

        從我國(guó)滬、深兩市A股市場(chǎng)2016年2017年發(fā)生ST的非金融類公司中抽取30家作為研究樣本,是按照ST的時(shí)間排序采用等距離抽樣的方法進(jìn)行抽取的,并按年度從ST公司所處的行業(yè)中隨機(jī)抽取相同數(shù)量的正常公司作為配比樣本。

        4 樣本設(shè)計(jì)

        首先,我們得對(duì)有財(cái)務(wù)危機(jī)和沒有財(cái)務(wù)危機(jī)得企業(yè)進(jìn)行定義。從上市公司來看,比較適合的是我國(guó)證監(jiān)會(huì)目前對(duì)上市公司的一個(gè)規(guī)定,就是將ST公司定義為存在財(cái)務(wù)危機(jī)是比較可取的。因此,我們將從數(shù)據(jù)庫(kù)中選取連續(xù)2016年度和2017年度大概62家ST,與此相配對(duì)的是62家非ST的正常公司。經(jīng)過篩選,將一些數(shù)據(jù)卻是或者異常的公司排除以后,我們得到了30家ST公司樣本。然后在62家非ST公司中隨機(jī)選取了30家公司與之相配對(duì),組成我們的樣本數(shù)據(jù)。具體的樣本選取結(jié)果如表2所示。

        5 分析過程及報(bào)告

        5.1 主要解釋變量的選取

        5.1.1 判別函數(shù)的建立

        經(jīng)過判別分析過程,從最初的11個(gè)特征財(cái)務(wù)比率中最后推導(dǎo)出只有三個(gè)變量的判別函數(shù)見公式:

        1:Yt-1=474+2135X1+0.700X9+0.960X11

        5.1.2 判別系數(shù)的檢驗(yàn)結(jié)果

        表3中WilksLambda和F統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明,3個(gè)變量均在0.000顯著水平上通過。這說明兩類公司的特征變量之間存在有顯著差異。

        5.2 判別分析得到的結(jié)果

        表3中列出了一部分樣本進(jìn)行判別分析得到的結(jié)果。如果得到的函數(shù)值大于0,則說明該上市公司在下一年度發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率比較小反之則應(yīng)提高警惕,該上市公司在下一年度發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性比較大,且數(shù)值越小,發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越大。

        本文采用的方法對(duì)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)效果比較理想,但是不能說明建立的模型對(duì)外部數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)效果也好,而交互式檢驗(yàn)對(duì)模型的預(yù)測(cè)能力的判斷就是比較好的,可信度較高,具有可信度本模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為98%,而交互驗(yàn)證的準(zhǔn)確率其一致,可見建立的此模型是穩(wěn)定的可信的。

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