王晨

[摘 要] 創(chuàng)業(yè)板又稱二板市場，是對主板市場的重要補(bǔ)充。近年來，由于我國創(chuàng)業(yè)板市場在監(jiān)管方面相對主板市場稍顯滯后，導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)板上市公司有發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能。為此鑒于國內(nèi)外關(guān)于財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的研究文獻(xiàn)，依照2012年頒布的《深圳證券交易所創(chuàng)業(yè)板股票上市規(guī)則》選取66家創(chuàng)業(yè)板上市公司作為研究樣本，另選30家創(chuàng)業(yè)板上市公司作為檢驗樣本，分別構(gòu)建基于主成分分析法和Logistic回歸分析的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。實證結(jié)果表明，Logistic回歸預(yù)警精準(zhǔn)度更高，更加適用于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司。無論對于企業(yè)經(jīng)營者或是投資者來說，本模型都可用于參考，一定程度上可以避免經(jīng)營失敗或是投資失敗造成的損失。

[關(guān)鍵詞] 財務(wù)風(fēng)險；預(yù)警模型；主成分分析；Logistic回歸

[中圖分類號] F640 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1009-6043（2018）03-0174-03

一、引言

截止2017年10月，創(chuàng)業(yè)板共有690家上市公司，總市值達(dá)5.5萬億元。創(chuàng)業(yè)板作為我國資本市場的重要組成部分，其最主要的意義在于為中小型企業(yè)拓寬了融資渠道，為其發(fā)展提供了平臺，但是由于創(chuàng)業(yè)板準(zhǔn)入門檻低、成立時間短、業(yè)績不突出等特點，再加上在全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇緩慢的背景下國際國內(nèi)市場瞬息萬變，導(dǎo)致上市公司在經(jīng)營上存在重大風(fēng)險的可能。一旦發(fā)生風(fēng)險將給企業(yè)自身、投資人、債權(quán)人造成重大損失。因此在風(fēng)險發(fā)生前進(jìn)行有效防范將是重中之重。2012年《規(guī)則》的頒布針對創(chuàng)業(yè)板上市公司的退市有了明確規(guī)定，同時對于建立健全的資本市場運(yùn)轉(zhuǎn)體系具有重大指導(dǎo)意義。

立足于創(chuàng)業(yè)板上市公司，分別建立基于主成分分析和Logistic回歸分析財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，通過預(yù)警模型幫助企業(yè)盡早識別并規(guī)避風(fēng)險。

二、文獻(xiàn)綜述

國外關(guān)于風(fēng)險預(yù)警的研究最早可以追溯到上世紀(jì)30年代Fitz Patrick（1932）提出的單變量分析法。Beaver（1966）提出單變量判別模型，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量負(fù)債比與資產(chǎn)負(fù)債率最能判定公司經(jīng)營情況且距離破產(chǎn)日越近，預(yù)測越準(zhǔn)確。Altman（1968）在對制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行財務(wù)預(yù)警時，首先使用了多重判別分析法。Ohlson（1980）最早將Logistic回歸分析引入到財務(wù)預(yù)警研究中。至此，Logistic回歸分析將風(fēng)險以概率值的形式反映出來。在90年初期，隨著計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，諸如人工智能以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)也被應(yīng)用到財務(wù)預(yù)警中，這些技術(shù)大大提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性。

我國學(xué)者對財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的研究大多借鑒國外經(jīng)驗，但目前已有初步成果如陳靜（1999）認(rèn)為使用多元判定模型進(jìn)行預(yù)測其結(jié)果好于單變量模型。周首華，楊濟(jì)華，王平（1996）認(rèn)為現(xiàn)金流量指標(biāo)是對傳統(tǒng)Z模型五類具體指標(biāo)的補(bǔ)充，并提出了F分?jǐn)?shù)模型?？讓帉?，魏韶巍（2010）對我國主板市場制造業(yè)上市公司進(jìn)行財務(wù)預(yù)警，對比Logistic回歸模型和主成分分析，認(rèn)為主成分分析預(yù)警效果更好。宋曉娜，黃業(yè)德，張峰（2016）認(rèn)為Logistic回歸分析更適用于我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警且準(zhǔn)確度高達(dá)90%。

綜上所述，我們認(rèn)為采用不同方式的預(yù)警模型會對預(yù)警效果產(chǎn)生一定影響。此外，樣本數(shù)量、指標(biāo)選擇以及所選行業(yè)都會對預(yù)警結(jié)果產(chǎn)生重大影響。在我國現(xiàn)階段的研究中，單變量模型依據(jù)的財務(wù)指標(biāo)過于單一，預(yù)警準(zhǔn)確度不高，而多元線性判定模型要求自變量必須符合正態(tài)分布，且樣本之間具有相等的協(xié)方差，這在無形中增加了難度。相比而下，Logistic回歸模型則不會受到假設(shè)的約束。

鑒于此，考慮到現(xiàn)有的研究主要集中在主板市場，對創(chuàng)業(yè)板市場進(jìn)行的研究案例較少。因此以創(chuàng)業(yè)板上市公司為研究對象，選擇反映企業(yè)財務(wù)狀況的償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、發(fā)展能力和資本結(jié)構(gòu)五大類共19個財務(wù)指標(biāo)作為財務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系的組成要素，建立主成分分析和Logistic回歸分析兩種財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型并加以驗證。

三、研究設(shè)計

（一）研究樣本選擇

由于在2012年最新頒布的《規(guī)則》中對創(chuàng)業(yè)板上市公司的退市制度作出明確規(guī)定，加之我們主要探討的是財務(wù)方面引起的風(fēng)險，故而像“被證券交易所公開譴責(zé)”的規(guī)定我們無法判斷是否完全基于財務(wù)問題，因此暫且不予考慮?；谝韵聝蓚€條件判定創(chuàng)業(yè)板上市公司可能出現(xiàn)潛在的財務(wù)風(fēng)險：其一首次出現(xiàn)凈利潤為負(fù)；其二凈資產(chǎn)較上年增長率為負(fù)。根據(jù)這兩個條件并按照證監(jiān)會2012年對創(chuàng)業(yè)板上市公司進(jìn)行的行業(yè)板塊分類，篩選出33家企業(yè)作為研究樣本，同時按照1：1的比例對所選企業(yè)進(jìn)行配對，共找到行業(yè)、規(guī)模與之相近的配對企業(yè)33家，并選取2014-2016年的公開數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為巨靈數(shù)據(jù)庫。

（二）預(yù)警指標(biāo)選擇

為了能夠全面反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果，所選擇的財務(wù)指標(biāo)涵蓋了償債能力、盈利能力、營運(yùn)能力、發(fā)展能力和資本結(jié)構(gòu)等五大類一級指標(biāo)以及19個二級指標(biāo)?，F(xiàn)根據(jù)樣本公司三年的公開數(shù)據(jù)對19個財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行配對樣本T檢驗，經(jīng)檢驗共有8個財務(wù)指標(biāo)在0.05的顯著水平下通過檢驗，分別是流動比率（X1）、速動比率（X2）、已獲利息倍數(shù)（X3）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X4）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X5）、有形資產(chǎn)/總資產(chǎn)（X6）、總資產(chǎn)報酬率（X7）和銷售毛利率（X8）。最終依據(jù)8個財務(wù)指標(biāo)建立財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。

四、模型構(gòu)建與檢驗

（一）主成分分析預(yù)警模型構(gòu)建

為了消除不同量綱的影響，我們要對66家樣本公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。同時進(jìn)行KMO統(tǒng)計量與Bartlett球形檢驗，以此來驗證標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)能否達(dá)到主成分分析的條件。檢驗結(jié)果顯示KMO值為0.626，Bartlett檢驗統(tǒng)計量對應(yīng)的顯著性小于0.05，表明標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)達(dá)到主成分分析的要求。

我們運(yùn)用SPSS19.0對所選取的2014-2016年66家樣本公司的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，可以得出各主成分的特征值和貢獻(xiàn)率如表1所示。前六個主成分的累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到79.045%，能夠?qū)傮w起到解釋概括作用。

（二）Logistic回歸模型構(gòu)建

運(yùn)用SPSS19.0對樣本公司數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic二元回歸分析，假設(shè)Y為因變量，上文提取的6個主成分為自變量，將所有的變量帶入回歸方程。在研究中將P=0.5作為是否有潛在發(fā)生財務(wù)風(fēng)險可能的臨界點。最后當(dāng)將檢驗樣本帶入已建立的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型時，若輸出的P值大于0.5，代表該樣本公司運(yùn)營良好，暫無發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能；若輸出的P值小于0.5，則有發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的可能性，應(yīng)給予重視和防范。具體如表2所示。

（三）預(yù)警模型檢驗

下面使用30家樣本公司檢驗以上兩種財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。首先將標(biāo)準(zhǔn)化后的檢驗樣本財務(wù)指標(biāo)代入主成分預(yù)警模型中，計算樣本公司的預(yù)警分布值并將Z值從大到小排列。在保證判別分類錯誤最小的前提下，樣本公司的臨界點定為兩類Z值分布平均數(shù)的算術(shù)平均數(shù)2.0466。即當(dāng)Z值>2.0466時，為暫無財務(wù)風(fēng)險；當(dāng)Z值<2.0466時，為有潛在可能發(fā)生財務(wù)風(fēng)險。

對于Logistic回歸模型檢驗，首先將檢驗樣本按照是否有可能發(fā)生財務(wù)風(fēng)險分為兩類，再將選擇樣本的財務(wù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后得到6個主成分分值，最后將得到的主成分得分輸入到已建立的Logistic回歸模型中，計算出概率P的值，將得出的P值與臨界點0.5進(jìn)行對比。

導(dǎo)致錯誤的發(fā)生有兩種可能性，其一為誤拒錯誤，即把有潛在發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的公司看作財務(wù)運(yùn)行良好不會發(fā)生風(fēng)險的健康公司；其二是誤受錯誤，即把財務(wù)狀況良好的健康公司看作有潛在可能發(fā)生財務(wù)風(fēng)險的公司。具體檢驗結(jié)果如表3所示。

通過表3可以看出，Logistic回歸分析預(yù)警模型和主成分預(yù)警模型擁有共性特征即對于財務(wù)狀況良好的公司預(yù)警精準(zhǔn)度更高；對于有可能出現(xiàn)財務(wù)風(fēng)險的公司預(yù)警精準(zhǔn)度稍弱，但是從整體上看，Logistic回歸預(yù)警模型的效果更好，精準(zhǔn)度更高達(dá)到80%。

五、研究結(jié)論及不足之處

（一）研究結(jié)論

通過建立基于主成分分析法和Logistic回歸分析財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型，對檢驗樣本進(jìn)行驗證，預(yù)警精準(zhǔn)度分別達(dá)到了70%和80%，從整體上看Logistic回歸分析預(yù)警模型效果更好。但是由于財務(wù)風(fēng)險不可完全消除，只能加強(qiáng)防范，盡量將損失降到最低。

對于企業(yè)經(jīng)營者來說，要及時觀察市場動態(tài)，把握政策導(dǎo)向，適時適當(dāng)?shù)卣{(diào)整經(jīng)營策略，做到防范于未然；對于投資者和債權(quán)人更要審時度勢，在提供融資或投資前盡可能多的了解企業(yè)的經(jīng)營狀況更要關(guān)注企業(yè)公開的財務(wù)數(shù)據(jù)，以此避免損失。無論對于企業(yè)經(jīng)營者或是投資者來說，本模型都可用于參考，一定程度上可以避免經(jīng)營失敗或是投資失敗造成的損失。

（二）不足之處

在樣本選擇上，僅僅以首次出現(xiàn)凈利潤為負(fù)和期末凈資產(chǎn)低于期初來判斷有潛在可能出現(xiàn)務(wù)風(fēng)險，而忽略其他因素，況且我們無法保證做到上述兩方面的企業(yè)不會發(fā)生財務(wù)風(fēng)險，這就導(dǎo)致我們的研究有些片面；在財務(wù)指標(biāo)的選擇上，僅僅選擇了財務(wù)指標(biāo)，沒有考慮非財務(wù)指標(biāo)對公司經(jīng)營帶來的影響；檢驗樣本時沒能對樣本公司進(jìn)行三年的跟蹤式檢驗，可能會影響預(yù)警精準(zhǔn)度。這些不足必然會導(dǎo)致研究結(jié)果受到一定影響，在后續(xù)的研究中將逐漸克服這些局限。

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[責(zé)任編輯：潘洪志]