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        基于Logistic回歸模型的上市公司財務(wù)預(yù)警

        2018-05-14 08:55:55官俊琪
        財訊 2018年19期
        關(guān)鍵詞:財務(wù)危機(jī)財務(wù)指標(biāo)A股

        官俊琪

        本文選取了多個上市公司的財務(wù)指標(biāo),并選擇了我國2015~2017年首次被實施ST的43家A股上市公司,并按照1:1的比例選取同行業(yè)、上市時間相同且被實施ST前一年末資產(chǎn)規(guī)模相等或者相近的43家非ST公司作為配對樣本。將這86家公司作為研究樣本,運(yùn)用Logistic同歸方法建立了財務(wù)預(yù)警模型,并結(jié)合上市公司出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)t-3年的數(shù)據(jù)送行分析和預(yù)濺。實驗結(jié)果表明,本文提出的上市公司財務(wù)預(yù)警模型預(yù)測的準(zhǔn)確率較高,能夠幫助企業(yè)經(jīng)營者有效地應(yīng)對企業(yè)的財務(wù)狀況。

        上市公司 Logistic回歸 財務(wù)預(yù)警

        引言

        所謂企業(yè)財務(wù)預(yù)警,即財務(wù)失敗預(yù)警,是指借助企業(yè)提供的財務(wù)報表、經(jīng)營計劃及其他相關(guān)會計資料,利用多種理論和分析方法,對企業(yè)的經(jīng)營活動、財務(wù)活動等進(jìn)行分析預(yù)測,以發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理活動中潛在的經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險,并在危機(jī)發(fā)生之前向企業(yè)經(jīng)營者發(fā)出警告,督促企業(yè)管理當(dāng)局采取有效措施,避免潛在的風(fēng)險演變成損失。因此,進(jìn)行財務(wù)預(yù)警分析,建立企業(yè)財務(wù)預(yù)警模型對現(xiàn)代企業(yè)具有重要意義。

        鑒于此,本文選取了能全面反映上市公司財務(wù)狀況的多個財務(wù)指標(biāo),并采用Logistic回歸分析方法建立了財務(wù)預(yù)警模型,以便為上市公司財務(wù)預(yù)警提供有效的參考。

        研究設(shè)計

        (1)樣本選取

        本文選取我國2015~2017年首次被實施ST的43家A股上市公司,并按照l:1的比例選取同行業(yè)、上市時間相同且被實施ST前一年末資產(chǎn)規(guī)模相等或者相近的43家非ST公司作為配對樣本。

        將這86家公司分為建模組和檢驗組:建模組有66個,包括33家被ST的上市公司和相對應(yīng)的33家非ST公司;檢驗組有20個,包括10家被ST的上市公司和與之對應(yīng)的10家非ST公司。假定上市公司被ST年份為第t年,對建模組樣本t-3年的財務(wù)數(shù)據(jù)利用Logistic回歸分析方法建立財務(wù)預(yù)警模型,然后利用檢驗組樣本驗證模型的準(zhǔn)確度。

        樣本數(shù)據(jù)來自Wlnd數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理軟件為SPSS 20.0。

        (2)初始指標(biāo)選取

        本文初步選取了涵蓋上市公司償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力和發(fā)展能力4個方面的資產(chǎn)負(fù)債率X4、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率Xio、現(xiàn)金流量比率X12、主營業(yè)務(wù)利潤率X14、營業(yè)利潤率X16等22個財務(wù)指標(biāo),基本能夠全面反映上市公司財務(wù)狀況和經(jīng)營狀況。

        (3)指標(biāo)篩選

        由于初始指標(biāo)較多,分析起來比較復(fù)雜,而且各指標(biāo)之間的信息具有重復(fù)性,所以需要對22個指標(biāo)進(jìn)行配對樣本T檢驗,選出那些能顯著區(qū)分ST公司和非ST公司的指標(biāo)。從結(jié)果可以看出,X4、Xio、X12、X14、X16這5個指標(biāo)的差異比較顯著,因此可以選取這5個變量作進(jìn)一步的研究和建模。

        實證分析

        對建模組的t-3年原始數(shù)據(jù)分別作hgistic二元回歸分析,因變量為“是否被ST”,自變量為X4、X10、X12、X14、X16。在分析時,賦予ST公司的值為l,非ST公司的值為O。可以得出最終的Logistic財務(wù)預(yù)警模型:

        Hosmer和Lemeshow檢驗的Sig.大于0.05,表明Logistic回歸模型的擬合優(yōu)度較好。

        一般選取0.5作為判別分割點(diǎn),即:p>0.5代表ST公司,p<0.5代表非ST公司。建模組和檢驗組的模型預(yù)測結(jié)果如下表所示。

        從表中可以看出,Logisic回歸模型預(yù)測的準(zhǔn)確率比較高,在80%以上,說明構(gòu)建的財務(wù)預(yù)警模型的預(yù)測效果比較理想。

        結(jié)論與不足

        本文選取了上市公司財務(wù)指標(biāo),并采用Logistic回歸分析方法建立了財務(wù)預(yù)警模型,然后結(jié)合上市公司出現(xiàn)財務(wù)危機(jī)t-3年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測。從分析結(jié)果可以看出 Logistic回歸財務(wù)預(yù)警模型預(yù)測的準(zhǔn)確率較高,并且操作和計算較簡單,可廣泛應(yīng)用于上市公司的財務(wù)危機(jī)預(yù)警問題中。

        同樣,本文的研究還存在很多不足之處。一是,本文只選取了財務(wù)指標(biāo),并沒有考慮非財務(wù)指標(biāo)對財務(wù)預(yù)警模型的影響。二是,本文的指標(biāo)篩選方法比較簡單,在一定程度上可能也會影響財務(wù)預(yù)警模型的建立。以上這些不足之處在今后的研究中都會進(jìn)一步完善。

        [1]祝映蘭.Logistic財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型分析一一來自A股上市公司的證據(jù)[J].全國流通經(jīng)濟(jì),2017( 24):37-39.

        [2]李紅梅,田景鮮.公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型比較研究——以A股制造業(yè)上市公司為例[J].財會月刊,2013( 10).

        [3]宋曉娜,黃業(yè)德,張峰.基于Logistic和主成分分析的制造業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警[J].財會月刊,2016 (3):67-71.

        [4]連曉麗.我國A股上市公司財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型實證研究[D].廈門大學(xué),2014.

        [5]阿小燕,趙娟.資源型上市公司財務(wù)預(yù)警實證分析[J].財會月刊,2018(2):79-84.

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