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我国上市公司财务困境的预测模型研究

 内容提要:本文以我国上市公司为研讨对象,拔取了70家处于财政窘境的公司和70家财政正常的公司为样本,起首运用剖面剖析和单变量鉴定剖析,研讨财政窘境涌现前5年内各年这二类公司21个财政目标的差距,最初选定6个为预测目标,运用Fisher线性鉴定剖析、多元线性回归剖析和Logistic回归剖析三种方式,别离树立三种预测财政窘境的模子。研讨了局表白:(1)在财政窘境产生前2年或1年,有16个财政目标的信息时效性较强,此中净资产报酬率的判断成功率较高;(2)三种模子均能在财政窘境产生前做出绝对正确的预测,在财政窘境产生前4年的误判率在28%之内;(3)绝对同一信息集而言,Logistic预测模子的误判率最低,财政窘境产生前1年的误判率仅为6.47%。   一、财政窘境预测模子研讨的基础问题   财政窘境(Financial distress)又称“财政危机”(Financial crisis),最重大的财政窘境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财政窘境招致破产实际上是一种守约行为,以是财政窘境又可称为“守约危险”(Default risk)。事实上,企业堕入财政窘境是一个逐渐的进程,通常从财政正常慢慢生长到财政危机。理论中,大多数企业的财政窘境都是由财政情况正常到逐渐好转,终极招致财政窘境或破产的。因而,企业的财政窘境不但存在先兆,并且是可预测的。正确地预测企业财政窘境,对庇护投资者和债权人的好处、对运营者防备财政危机、对当局管理部门监控上市公司品质和证券市场危险,都存在首要的现实意义。纵观财政窘境鉴定和预测模子的研讨,涉及到三个基础问题:一是财政窘境的界说;二是预测变量或鉴定目标的挑选;三是计量方式的挑选。   (一)财政窘境的界说   关于财政窘境的界说,有差别的概念。Carmiehael(1972)以为财政窘境是企业实行使命时碰壁,具体默示为运动性缺乏

不置可否、权益缺乏

不置可否、债权拖欠及资金缺乏

不置可否四种方式。Ross等人(1999;2000)则以为可从四个方面界说企业的财政窘境:第一,企业失败,即企业整理后仍有力领取债权人的债权;第二,法定破产,即企业和债权人向法院请求企业破产;第三,技巧破产,即企业没法按期实行债权合约付息还本;第四,司帐破产,即企业的账面净资产涌现正数,资不抵债。从防备财政窘境的角度看,“财政窘境是指一个企业处于运营性现金流量缺乏

不置可否以抵偿现有到期债权”,即技巧破产。   在Beaver(1966)的研讨中,79家“财政窘境公司”包孕59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债权的公司,由此可见,Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债权界定为财政窘境。Altman(1968)界说的财政窘境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则以为财政窘境公司“仅包孕已历破产、有力偿债或为债权人好处而已举行整理的公司”。   (二)预测变量的挑选   财政窘境预测模子因所用的信息类型差别分为财政目标信息类模子、现金流量信息类模子和市场收益率信息类模子。   1.财政目标信息类模子。Ahman(1968)等学者(Ahman,Haldeman和Narayanan,1980;Platt和Platt,1991)运用惯例的财政目标,如欠债比率、运动比率、净资产收益率和资产周转速度等,作为预测模子的变量举行财政窘境预测。   尽管财政目标广泛且无效地运用于财政窘境预测模子,但如何挑选财政目标及能否存在最好的财政目标来预测财政窘境产生的几率却一直存在不合。Harmer(1983)指出被选财政目标的绝对独立机能提高模子的预测才能。Boritz(1991)区别出65个之多的财政目标作为预测变量。但是,自Z模子(1968)和ZETA模子(1977)发觉后,还未涌现更好的运用财政目标于预测财政窘境的模子。   2.现金流量信息类模子。现金流量类信息的财政窘境预测模子基于一个理财学的基础原理:公司的代价应就是预期的现金流量的净现值。若是公司缺乏

不置可否够的现金领取到期债权,并且又无其余道路取得资金时,那末公司终极将破产。因而,过去和如今的现金流量应能很好地反应公司的代价和破产几率。   在Gentry,Newbold和Whitford(1985a;1985b)研讨的基础上,Aziz、Emanuel和Lawson(1988)生长了现金流量信息预测财政窘境模子。公司的代价来自运营的、当局的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。他们按照配对的破产公司和非破产公司的数据,发觉在破产前5年内两类公司的运营现金流量均值和现金领取的所得税均值有明显的差距。显然,这一了局是合乎现实的。破产公司与非破产公司的运营性现金流量会因投资品质和运营效率的差距而差别,两者以现金领取的所得税也会因税收司帐的处置差距而差别。Aziz、Emanuel和Lawson(1989)比拟了Z模子、ZETA模子、现金流量模子预测企业产生财政窘境的正确率,发觉现金流量模子的预测后果较好。   3.市场收益率信息类模子。Beaver(1968)是运用股票市场收益率信息举行财政窘境预测研讨的先驱。他发觉在无效的本钱市场里,股票收益率也宛如财政目标一样可以预测破产,但光阴略滞后。Altman和Brenner(1981)的研讨表白,破产公司的股票在破产前至多1年内在本钱市场上默示欠佳。Clark和Weinstein(1983)发觉破产公司股票在破产前至多3年内存在负的市场收益率。然而,他们也发觉破产布告仍然向市场开释了新的信息。破产公司股票在破产布告日先后的两个月光阴区段内均匀将阅历26%的本钱损失。   Aharony,Jones和Swary(1980)提出了一个基于市场收益率方差的破产预测模子。他们发觉在正式的破产布告日以前的4年内,破产公司的股票的市场收益率方差与普通公司存在差距。在濒临破产布告日时,破产公司的股票的市场收益率方差变大。   (三)计量方式的挑选   财政窘境的预测模子因选用变量多少差别分为单变量预测模子和多变量预测模子;多变量预测模子因运用计量方式差别分为线性鉴定模子、线性几率模子和Logistic回归模子。   别的,值得留意的是,近年来财政窘境预测的研讨方式又有新的希望。网络神经遗传方式已起头被运用于构建和估量财政窘境预测模子。   (四)我国对企业财政窘境预测的研讨   在国内的研讨中,吴世农、黄世忠(1986)曾先容企业的破产剖析目标和预测模子;陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司,运用了1995—1997年的财政报表数据,举行了单变量剖析和二类线性鉴定剖析,在单变量鉴定剖析中,发觉在欠债比率、运动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财政目标中,运动比率与欠债比率的误判率最低;在多元线性鉴定剖析中,发觉由欠债比率、净资产收益率、运动比率、营运本钱/总资产、总资产周转率6个目标构建的模子,在ST产生的前3年能较好地预测ST。张玲(2000)以120家公司为研讨对象,运用此中60家公司的财政数据估量二类线性判断模子,并运用别的60家公司举行模子检讨,发觉模子存在超前4年的预测了局。   二、本文的样本和研讨方式   本文与以前我国上市公司财政窘境的研讨有所差别。第一,样本新、光阴长、容量大。本文研讨的ST样本包孕1998—2000年产生ST的公司,即A股市场上局部的ST公司,同时剔除非正常的ST公司;别的,样本数据的搜集光阴延至公司产生ST前5年,样本光阴跨度较长。选入研讨的ST样本公司70家和绝对应的非ST样本公司70家,样本容量到达了140家,可望在一定程度上下降估量和预测偏差。第二,挑选多种研讨方式,树立单变量鉴定模子和三种多变量鉴定模子,并比拟各类模子在财政窘境预测中的效率。   (一)财政窘境公司的样本选定   本文从我国A股市场上3年中涌现的82家ST公司中界定出70家公司作为财政窘境公司,举行财政窘境预测研讨。它们是:(1)延续两年盈余,包孕因对财政报告调解招致延续两年盈余的“连亏”公司,共51家;(2)一年盈余但比来一个司帐年度的股东权益低于注册本钱,即“巨亏”公司,共16家;(3)因注册司帐师意见而出格处置的,共3家。但扫除:(1)上市两年内就进入出格处置的公司,共8家。扫除缘由是财政数据过少和存在重大的包装上市嫌疑,因而与样本中的其余公司不存在同质性;(2)因巨额或有欠债举行出格处置的公司,共2家。扫除缘由是或有欠债属偶发事情,不是由企业正常运营形成的,与其余样本公司不存在同质性;(3)因天然灾害、重大事故等举行出格处置的,共2家,缘由同(2)。   (二)研讨法式和计量方式   本研讨起首盘算140家样本公司的红利增进比率、股东权益收益率等21个财政目标,这些目标综合反应了企业的红利才能、长短光阴偿债才能、营运才能、生长才能和企业规模。在此基础上,运用剖面剖析对样本中的财政窘境公司和非财政窘境公司在财政窘境产生前5年时期积年的21个财政目标举行对比剖析,讨论对企业堕入财政窘境影响明显的变量。厥后,运用单变量剖析,挑选4个财政目标为例估量单变量鉴定模子。最初,挑选和确定对企业堕入财政窘境影响最为明显的6个目标为模子的鉴定目标,运用线性几率模子、Fisher二类线性鉴定模子、Logistic模子三种计量方式,树立和估量财政窘境的预测模子,并比拟这三种模子的预测后果。   三、实证研讨   (一)剖面剖析   起首分组盘算70家财政窘境公司和70家非财政窘境公司的21个财政目标在财政窘境产生前1至5年的均匀值和尺度差等描绘性统 万博manbetx官网力求打造出全球第一的娱乐品牌,在 万博manbetx官网娱乐拥有各种球类游戏,意甲联赛直播万博娱乐秉承,诚信为本、安全信誉、客户至上的理念,以高质量技术为广大客户的服务。万博官方在线客服是一家国际化的真人在线娱乐平台, 万博manbetx官网也是经过合法注册、正式挂牌的【唯一正规官方平台】欢迎您的加入。计量,比拟这二组在21个财政目标各年的均匀值能否存在明显差距,其次盘算各年的Z统计检讨量,了局如表1所示。剖面剖析了局表白:(1)在ST产生的前1和2年,财政窘境公司和非财政窘境公司的17个财政目标的均匀值存在明显的差距;(2)Z值跟着ST产生光阴的临近而明显增大,即二组的财政目标均匀值的差距随ST产生光阴的临近而扩大。由此可见,在所选的21个财政目标中,除利钱保障倍数、存货周转率、Log(总资产)和Idg(净资产)外,其余17个在财政窘境产生前1至2年中存在明显的预测才能。 表1 21个财政目标Z统计量的盘算了局*  (二)单变量鉴定剖析   本文挑选净资产报酬率、欠债比例、营运资产与总资产的比例和资产周转率4个财政目标,运用单变量鉴定剖析别离树立4个单变量预测模子,经由进程确定模子的最好鉴定点,可以鉴定某一企业在财政窘境产生前1至5年其能否会堕入财政窘境。估量模子的了局如表2至表5所示。 表2 净资产报酬率在财政窘境前1-5年的鉴定模子  由表2至表5可见:(1)从各个单变量鉴定模子的鉴定后果来看,净资产报酬率的鉴定模子偏差最小;营运本钱/总资产的鉴定模子和欠债比率的鉴定模子偏差次之,资产周转率的鉴定模子偏差最大。(2)财政目标作为预测变量存在信息含量和时效性,其信息含量跟着光阴的推移而递加,即目标值离财政窘境产生的光阴愈短,信息含量愈多,预测的正确性愈高,反之信息含量愈少,预测正确性愈低。(3)联合剖面剖析,在两组均值的差距性检讨中十分明显的财政目标,在单变量鉴定剖析中的误判率却较高。例如,财政窘境公司与非财政窘境公司两组的欠债比率在财政窘境前1年的Z统计量为7.0696,差距性十分明显,但在单变量鉴定剖析中误判比率却高达24.46%。以上了局表白,运用差别研讨方式剖析同一个目标所得了局差别。咱们以为,这是由于在剖面剖析的z检讨中,误判率不仅与两组的均值无关,并且与两组的样本分布的情况无关。因而,运用差别鉴定剖析方式构建的单目标鉴定模子,论断往往彼此抵触。 表3 欠债比率在财政窘境前1-5年的鉴定模子表5 资产周转率在财政窘境前1-5年的鉴定模子 (三)多元线性鉴定模子的变量挑选剖析   本研讨起首运用LPM,采纳逐渐回归挑选变量方式,对5年的样本数据序次举行回归,从21个变量中挑选多少变量。挑选的尺度是:F值的几率值小于0.10时进入,大于0.11时剔除。   哄骗财政窘境前1至5年的数据,别离举行逐渐回归,了局如表6所示。咱们终极拔取了Xl(红利增进指数)、X3(资产报酬率)、X7(运动比率)、X11(历久欠债与股东权益比率)、X12(营运本钱与总资产比)、X19(资产周转率)等6个目标作为多元鉴定剖析的变量。拔取这些目标的缘由是:(1)以财政窘境前1年的逐渐回归了局为主,参考其余年份的回归了局。由剖面剖析可知,财政窘境前1年的财政目标作为财政窘境预测的信息含量最多,时效性最强;离财政窘境产生的光阴越远,目标的信息含量越少,时效性越差。以是,财政窘境前1年逐渐回归所得的变量局部被选。联合其余年份出格是财政窘境前2年的了局,营运本钱总资产比、速动比率、欠债比率、应收账款周转率是默示较好的变量。(2)统筹片面综合的信息反应,恰当防止同类信息的反复反应。起首,财政窘境前1年逐渐回归所得的变量红利增进指数、资产报酬率、历久欠债股东权益比率、资产周转率别离是反应企业生长才能、红利才能、历久偿债才能、营运才能的目标,但不反应短光阴偿债才能的目标。营运本钱与总资产比是财政窘境前2年逐渐回归所得的变量之一,并且参数估量值的明显性程度在0.05之上,故也把该变量作为预测变量之一。其次,速动比率是反应短光阴偿债才能的目标,但更能片面反应短光阴偿债才能是运动比率,联合剖面剖析,积年两组间的运动比率和速动比率均值差距性检讨统计量Z值比拟濒临,表白这二个目标都能反应的两组的差距性。因而,从反应短光阴偿债才能的片面性来斟酌,咱们在建模时挑选了运动比率,舍弃了速动比率。再次,斟酌到若企业短光阴偿债才能较强,会淘汰其在短光阴内堕入财政窘境的几率,因而把短光阴偿债才能的两个目标——营运本钱与总资产比和运动比率同时引入预测变量组合,增强短光阴偿债才能信息在预测中的比重。第四,欠债比率与历久欠债股东权益比同是反应企业历久偿债才能的目标,历久欠债股东权益比已在财政窘境前1年引入了变量组合,为防止信息的反复反应,舍弃了欠债比率。最初,应收账款周转率与总资产周转率同是反应营运才能的目标,但应收账款周转率不迭总资产周转率反应片面,以是反应营运才能的目标选用总资产周转率,舍弃应收账款周转率。 表6 各年逐渐回归的所得的变量了局  (四)多元线性鉴定模子的估量了局   1.LPM模子。按照上述选定的6个变量及其财政窘境前1年的样本数据,失掉LPM模子的回归了局如表8所示。LPM模子的方程可默示为:   Y=0.3883+0.1065x1-2.7733x3+0.0537x7+0.1970x11-0.3687Xl2-0.1388x19   此中:Y是堕入财政窘境的几率;X1是红利增进指数;x3是资产报酬率;x7是运动比率;X11,是历久欠债股东权益比率;x12是营运本钱/总资产;X19是资产周转率。 表8 LPM模子的回归估量了局  在回判进程中,70家非财政窘境公司有4家被错判,误判率为5.71%;69家财政窘境公司有10家被错判,误判率为14.49%;总的误判率为10.07%。鉴定正确率较高。采纳一样的方式可以盘算其余年份的最好鉴定点和误判率。   2.Fisher二类线性鉴定模子。把财政窘境公司划分为组合1,非财政窘境公司划分为组合2,对样本公司的财政窘境前1年的财政数据,运用一样的6个变量,估量Fisher二类线性鉴定剖析。   对组合1,鉴定模子为:   Z=-6.059+0.331x1一25.865x3+4.033x7+3.250x11-11.905x12+4.428x19   对组合2,鉴定模子为:   Z=-4.859—0.812x1+3.989x3+3.432x7+1.142x11一7.734x12+5.924x19   以典则(Canonical)变量取代原始数据中指定的自变量,此中,典则变量是原始自变量的线性组合,失掉典则的线性鉴定模子为:   Z=0.448—0.435xl+11.374x3—0.229x7—0.803x11+1.589x12+0.570x19   按照上述鉴定模子,以财政窘境产生前1年的原始数据别离举行回代。二个组合的均匀Z值别离是-1.3254和1.3065,样本个数别离为69和70,以是按齐全对称准绳确定的最好鉴定点为z*。由此可知:当把财政窘境产生前1年的原始数据代入鉴定模子所得的鉴定值Z大于Z*,则判为组合2,即非财政窘境公司,不然判为组合1。由此失掉的鉴定了局见表10。同理可盘算其余年份的最好鉴定点和误判率。 表10 Fisher二类线性鉴定模子在财政窘境前1年  截距模子是将一切自变量删除后只剩一个截距系数模子。以后模子是含有自变量的Logistic回归模子。“Likelihood"为似然函数值,“—2LogLikelihood"(缩写为—2LL)是似然函数值的天然对数的—2倍,常用来反应模子的拟合程度,其值越小,默示拟合程度越好。由于Idsistic模子是运用最大似然估量,似然函数值越大,则表白越濒临最大似然值,拟合程度越好。从表10可见,变量x1、X3、X11的明显水均匀小于0.05,阐明

顺叙其预测才能较强;其余3个变量的明显程度较高,阐明

顺叙其预测才能较弱。 方程可默示为: log(p/(1-p))=-0.867+2.5313X2-40.2785X4+0.4597X8+3.2293X12-3.9544X13-1.7814X20 即 P=1/(1+e-(-0.867+2.5313X1-40.2785X3+0.4597X7+3.2293X11-3.9544X12-1.7814X19))   按照回归所失掉的Logistic方程,以0.5为最好鉴定点,对财政窘境前1年的原始数据举行回代鉴定,了局见表12。 表12 Logistic回归模子在财政窘境前1年的鉴定了局  四、论断与启示   第一,我国上市公司的财政目标包罗着预测财政窘境的信息含量,因而其财政窘境存在可预测性。第二,在我国上市公司堕入财政窘境的前1年和前2年,本文所选的21个财政目标中16个目标存在鉴定和预测财政窘境的信息含量,但各个目标的信息含量差别,预测财政窘境的正确率差别。在单变量剖析中,净资产报酬率的鉴定后果较好。第三,多变量鉴定模子优于单变量鉴定模子。第四,比拟三种鉴定模子的后果表白,Logistic模子的鉴定正确性最高。   参考文献   陈静,1999:《上市公司财政好转预测的实证剖析》,《司帐研讨》第4期。   吴世农、黄世忠,1986:《企业破产的剖析目标和预测模子》,《中国经济问题》第6期。   张玲,2000:《财政危机预警剖析判断模子》,《数量经济技巧经济研讨》第3期。


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