我国上市公司财务危机预警的实证研究
|
摘要
以是否被特别处理为财务危机标志，本文利用我国上市公司近几年的年报财务数据，选取了50家财务危机企业和50家健康企业作为开发样本。借助SPSS统计分析软件，首先研究了开发样本财务指标的数据特征和财务危机出现前3年内这两类企业28个财务指标的显著性差异，其后利用因子分析法筛选了8个指标作为建立模型的自变量，构建了多元线性判别模型和逻辑斯蒂回归模型，最后应用逻辑斯蒂回归模型对估计样本的40家企业进行了检验。
实证分析结果表明：其一，我国上市公司财务比率不服从正态分布，因而不适宜使用多元线性判别分析方法建立财务危机预测模型；其二，尽管在只有十年历史的我国资本市场中，会计数据质量不尽人意，但财务数据仍具有一定的信息含量，对企业利益相关者预测公司的财务危机有较大的帮助，只是财务数据的有效预警期为财务危机前两年；其三，对于同一信息集，逻辑斯蒂回归模型优于多元线性判别模型；其四，利用开发样本构建的逻辑斯蒂回归模型在财务危机发生前1年和前2年分别有95.87％和84％的回判准确率，而对于估计样本在财务危机发生前1年和前2年则分别有95％和82.5％的预测准确率。
With the sign of whether the corporation is "special treated" or not, the thesis uses the financial datas of China's listed companies in recent years and selects the initial samples which are composed of 100 enterprises with 50 firms in each of the two groups. In virtue of SPSS, firstly, the text discusses the data characterictics and the differences of predictor variables between the two groups for up to three years prior to the failure event. Then the study uses Factor Analysis to reduce datas, and establishes Linear Multiple Discrimant Analysis Model and Logistic Regression Model. Lastly, the research tests 40 firms of the holdout samples by Logistic Regression Model.
The results are as the following: firstly, financial ratios aren't identical to the normal distribution, so it's not suitable to conduct the early-warning model by Linear Multiple Discrimant Analysis. Secondly, the accounting datas are not imprecise, but they show some information. Thirdly, for the same datas, the model by Logistic Regression is more precise in predicing financial distress. Lastly, the model by Logistic Regression can yield an overall correct classification accuracy of 95.87% one year prior to failure and of 84% two year prior to failure to the initial samples. The model is validated by using the holdout samples, the overall correct classification of the model for the first year to two year prior to distress is 95% and 82.5%.
实证分析结果表明：其一，我国上市公司财务比率不服从正态分布，因而不适宜使用多元线性判别分析方法建立财务危机预测模型；其二，尽管在只有十年历史的我国资本市场中，会计数据质量不尽人意，但财务数据仍具有一定的信息含量，对企业利益相关者预测公司的财务危机有较大的帮助，只是财务数据的有效预警期为财务危机前两年；其三，对于同一信息集，逻辑斯蒂回归模型优于多元线性判别模型；其四，利用开发样本构建的逻辑斯蒂回归模型在财务危机发生前1年和前2年分别有95.87％和84％的回判准确率，而对于估计样本在财务危机发生前1年和前2年则分别有95％和82.5％的预测准确率。
With the sign of whether the corporation is "special treated" or not, the thesis uses the financial datas of China's listed companies in recent years and selects the initial samples which are composed of 100 enterprises with 50 firms in each of the two groups. In virtue of SPSS, firstly, the text discusses the data characterictics and the differences of predictor variables between the two groups for up to three years prior to the failure event. Then the study uses Factor Analysis to reduce datas, and establishes Linear Multiple Discrimant Analysis Model and Logistic Regression Model. Lastly, the research tests 40 firms of the holdout samples by Logistic Regression Model.
The results are as the following: firstly, financial ratios aren't identical to the normal distribution, so it's not suitable to conduct the early-warning model by Linear Multiple Discrimant Analysis. Secondly, the accounting datas are not imprecise, but they show some information. Thirdly, for the same datas, the model by Logistic Regression is more precise in predicing financial distress. Lastly, the model by Logistic Regression can yield an overall correct classification accuracy of 95.87% one year prior to failure and of 84% two year prior to failure to the initial samples. The model is validated by using the holdout samples, the overall correct classification of the model for the first year to two year prior to distress is 95% and 82.5%.
引文
[1] 《财务成本管理管理》，财政部注册会计师考试委员会办公室编，2003年。
[2] Foster, "Financial Statement Analysis" 3rd. Edition, Prentice-House Inc., 1986．由于文献查阅困境，转引自陈晓等著，上市公司变脸现象探析，企业管理出版社，2003。
[3] 2000年颁布的修订后《股票上市规则》的新标准中财务状况异常包括以下几种情形：(1)最近两个会计年度的审计结果显示的净利润均为负值；(2)最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本，即每股净资产低于股票面值；(3)最近一个会计年度的财务报告被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计报告；(4)最近一个会计年度经审计的股东权益扣除注册会计师、有关部门不予确认的部分，低丁注册资本；(5)最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整，导致连续两个会计年度亏损；(6)经证券交易所或中国证监会认定为财务状况异常的。
[4] 2000年颁布的修订后《股票上市规则》的新标准中其他异常状况包括：(1)由于自然灾害、重大事故等导致上市公司主要经营设施遭受损失，公司生产经营活动基本中止，在三个月以内不能恢复的；(2)公司涉及其可能负有赔偿责任的诉讼或仲裁案件，并已收到法院或仲裁机构的法律文书且可能涉及的赔偿金额累计超过上市公司最近年度报告中列示的净资产的50％的；(3)公司主要银行帐号被冻结，影响上市公司正常经营活动的；(4)公司出现其他异常情况，董事会认为有必要实行特别处理并作出决定的；(5)人民法院受理公司破产案件，可能依法宣告上市公司破产的；(6)公司股票被暂停上市，经中国证监会批准恢复上市的；(7)经证券交易所或中国证监会认定为状况异常的其他情形。
[5] Fitzpatrick, P.J.. A comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms. Certified Public Accountant, 1932,(2)589-605,656-662,727-737．由于文献查找困难，转引自姜秀华、孙铮，2001，《治理弱化与财务危机：一个预测模型》，南开管理评论第5期，未作考证。
[6] 单变量(Univariate)分析通常是指以某一财务指标值或趋势来预测或判定企业财务危机发生的可能性。当这些指标的值达到公司管理者设定的警戒值时，预警系统即发出预警信号。
[7] LMDA为Linear Multiple Discriminant Analysis的缩写。
[8] 详见于秀林等编著，《多元统计分析》，中国统计出版社，1999年。
[9] MDA为Multiple Discriminant Analysis的缩写。
[10] 作者未给出配对样本的选择方法。
[11] 通常情况为保持财务危机预测模型的稳定性，一般文献都选取概率0.5为分割点。
[12] 作者未说明样本企业的来源与样本企业的特征。
[13] 作者在文中只是说明是按照其所对应的ST类公司的行业板块，考虑了财务指标的优良状况和专家的意见选取的，未加详细介绍。
[14] 详见王苏斌等，《SPSS统计分析》，机械工业出版社，2003年，p380-381。
[15] 详见王苏斌等，《SPSS统计分析》，机械工业出版社，2003年，19307-309。
[16] 由于我国很多上市公司被多次ST，这里选取首次被ST的公司，主要是从财务危机的渐近性角度来考虑建立预测模型，目的是提醒各利益相关者在企业财务危机前就应注意企业经营业绩的变化。
[17] 由于本研究采用的样本是以自2001年来被特别处理的公司作为样本，因而界定“财务状况异常”的标准是2000年颁布的修订后《股票上市规则》的新标准，而不是1998年3月16日颁布的旧标准。
[18] 如作为公司的第一大股东猴王集团于2001年2月27日宣告破产，致使本公司对猴王集团公司的债权已存在巨大的不确定风险，2001年3月7日起公司股票实施特别处理，股票简称由“猴王A”改为“ST猴王”。ST长控因公司自2002年4月15日至7月1日连续停产，公司状况异常实行特别处理。
[19] Ohlson,J.S., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy."Journal of accounting Research 19 (Spring 1980), p 109-131.
[20] 因子分析的详细介绍可参阅何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》，中国人民大学出版社1999年，p316-319．
[21] 主成份的详细介绍可参阅郭志刚主编，《社会统计分析方法》，中国人民大学出版社，1999年。
[22] 为简化对因子的解释，本研究中采用的是方差最大旋转法。详情见王苏斌等编著，《SPSS统计分析》，机械工业出版社，2003年，p 410—421页。
[23] 典则线性判别模型是以少量的典则变量代替原始变量的多个变量来建立的判别函数，其中典则变量是原始变量的线性组合。
[24] 第Ⅰ类错误的成本远大于第Ⅱ类错误的成本，见陈晓等著，《上市公司的变脸现象探析》，企业管理出版社，2003年。
[1] Altman,E."Financial Ratios, Discriminant Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy, " Journal of Finance, September 1968, p589-609.
[2] Altman, R.G. Haldeman and P. Narayanan, "ZATE Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations, "Journal of Banking and Finance, June 1977, p29-54.
[3] Aziz A. and Gerald H.Lawson, "Cash Flow Reporting and Financial Distress Model: Testing Hypotheses", Financial Management, Spring 1989, p55-63.
[4] Baldwin J. and G. Glezen, "Bankruptcy Prediction Using Quarterly Financial Statement Date", Journal of Accounting, Auditing and Finance, 1992.
[5] Beaver, W.H."Financial Ratios as Predictors of Failure" , Journal of Accounting Research(Supplement), 1966, p71-101.
[6] Blum, M. "Failing Company Discriminant Analysis", Journal of Accounting Research, 1974.
[7] Casey, C.J., Bartczak, "Using Operating Cash Flow Data to Predict Financial Distress: Some Extensions", Journal of Accounting Research, 1985, p384-401.
[8] Deakin,E.B. "A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure", Journal of Accounting Research, Spring 1972, p 167-179.
[9] Edmister R, "An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction", Journal of Financial and Quantitative Analysis, March 1972.
[10] Evridiki Neophytou, Andreas Charitou and Chris Charalambous, "Predicting Corporate Failure:Empirical Evidency for the UK", September 2000.
[11] Michael T. Dugan & John Stephen Grice, "The Limitations of Bankruptcy Prediction Models: Some Cautions for the Researcher", Review of Quantitative Finance and Accounting, Sep.2001.
[12] Odom, M.D.and Sharda R.A, "Neural Network for Bankruptcy Prediction", International Joint Conference on Neural Networks, June 1990.
[13] Ohlson,J.S., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy." Journal of Accounting Research 19(Spring 1980), p109-131.
[14] Yehning Chert, J.Fred Weston and Edward I.Altman,"Financial Distress and Restructuring Models", Financial Management, Summer 1995, p57-75.
[15] Zurada, J.M and B.P.Foster etc., "Neural Networks Versus Logit Regression Models For
Predicting Financial Distress Response Variables", The Journal of Applied Business Research, 1998, p21-29.
[16] 郭复初等著．《公司高级财务》[M]．上海立信出版社，2001年．
[17] 陈晓等著．《上市公司变脸现象探析》[M]．企业管理出版社，2003年．
[18] 财政部注册会计师考试委员会办公室编．《财务成本管理》[M]．经济科学出版社，2002年．
[19] 财政部注册会计师考试委员会办公室编．《会计》[M]．中国财政经济出版社，2003年．
[20] 周首华，陆正飞，汤谷良主编．《现代财务理论前言专题》[M]．东北财经大学出版社，2000年．
[21] 薛薇编著．《统计分析与SPSS的应用》[M]．中国人民大学出版社，2001年．
[22] [美]斯蒂芬A．罗斯等著，吴世农等译．《公司理财》第五版[M]．机械工业出版社，2000年．
[23] 李长风编著．《经济计量学》[M]．上海财经大学出版社，1999年．
[24] 于秀林等编著．《多元统计分析》[M]．中国统计出版社，1999年．
[25] 王苏斌等．《SPSS统计分析》[M]．机械工业出版社，2003年．
[26] 陈静．“上市公司财务恶化预测的实证研究”[J]．《会计研究》，1999年第4期．
[27] 陈晓等．“中国上市公司的财务困境预测”[J]．《中国会计与财务研究》，2000年第2期．
[28] 陈晓等．“企业财务困境研究的理论、方法及应用”[J]．《投资研究》，2000年第6期．
[29] 赵爱玲．“企业财务危机的识别与分析”[J]．《财经理论与实践》，2000年第6期．
[30] 张玲．“财务：危机预警分析判别模型及其应用”[J]．《预测》，2000年第6期．
[31] 杨保安等．“BP神经网络在企业财务危机预警之应用”[J]．《预测》，2001年第2期
[32] 姜秀华、孙铮．“治理弱化与财务危机：一个预测模型”[J]．《南开管理评论》，2001年第5期．
[33] 李华中．“上市公司经营失败的预警系统研究”[J]．《财经研究》，2001年第10期．
[34] 张鸣等．“财务困境预测的实证研究与评述”[J]．《财经研究》，2001年第12期．
[35] 吴世农等．“我国上市公司财务困境的预测模型研究”[J]．《经济研究》，2001年第6期．
[36] 张爱民．“上市公司财务失败的主成分预测模型及其实证研究”[J]．《金融研究》，2001年第3期．
[37] 罗栋梁．“ST与财务危机预警”[J]．《会计之友》，2001年第9期．
[38] 向德伟．“运用‘Z记分法’评价上市公司经营风险的实证研究[J]．《会计研究》，2002年第11期．
[39] 程涛．“财务预警模型综述”[J]．《山西财经大学学报》，2003年第5期．
[40] 杨淑娥等．“上市公司财务预警模型—Y分数模型的实证研究”[J]．《中国软科学》，2003年第1期．
[41] 周昌仕等．“企业财务预警分析模型及其运用”[J]．《湛江海洋大学学报》，2003年第2期．
[42] 苗润生．“公司财务预警系统研究”[J]．《中央财经大学学报》，2003年第8期．
[2] Foster, "Financial Statement Analysis" 3rd. Edition, Prentice-House Inc., 1986．由于文献查阅困境，转引自陈晓等著，上市公司变脸现象探析，企业管理出版社，2003。
[3] 2000年颁布的修订后《股票上市规则》的新标准中财务状况异常包括以下几种情形：(1)最近两个会计年度的审计结果显示的净利润均为负值；(2)最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本，即每股净资产低于股票面值；(3)最近一个会计年度的财务报告被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计报告；(4)最近一个会计年度经审计的股东权益扣除注册会计师、有关部门不予确认的部分，低丁注册资本；(5)最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整，导致连续两个会计年度亏损；(6)经证券交易所或中国证监会认定为财务状况异常的。
[4] 2000年颁布的修订后《股票上市规则》的新标准中其他异常状况包括：(1)由于自然灾害、重大事故等导致上市公司主要经营设施遭受损失，公司生产经营活动基本中止，在三个月以内不能恢复的；(2)公司涉及其可能负有赔偿责任的诉讼或仲裁案件，并已收到法院或仲裁机构的法律文书且可能涉及的赔偿金额累计超过上市公司最近年度报告中列示的净资产的50％的；(3)公司主要银行帐号被冻结，影响上市公司正常经营活动的；(4)公司出现其他异常情况，董事会认为有必要实行特别处理并作出决定的；(5)人民法院受理公司破产案件，可能依法宣告上市公司破产的；(6)公司股票被暂停上市，经中国证监会批准恢复上市的；(7)经证券交易所或中国证监会认定为状况异常的其他情形。
[5] Fitzpatrick, P.J.. A comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms. Certified Public Accountant, 1932,(2)589-605,656-662,727-737．由于文献查找困难，转引自姜秀华、孙铮，2001，《治理弱化与财务危机：一个预测模型》，南开管理评论第5期，未作考证。
[6] 单变量(Univariate)分析通常是指以某一财务指标值或趋势来预测或判定企业财务危机发生的可能性。当这些指标的值达到公司管理者设定的警戒值时，预警系统即发出预警信号。
[7] LMDA为Linear Multiple Discriminant Analysis的缩写。
[8] 详见于秀林等编著，《多元统计分析》，中国统计出版社，1999年。
[9] MDA为Multiple Discriminant Analysis的缩写。
[10] 作者未给出配对样本的选择方法。
[11] 通常情况为保持财务危机预测模型的稳定性，一般文献都选取概率0.5为分割点。
[12] 作者未说明样本企业的来源与样本企业的特征。
[13] 作者在文中只是说明是按照其所对应的ST类公司的行业板块，考虑了财务指标的优良状况和专家的意见选取的，未加详细介绍。
[14] 详见王苏斌等，《SPSS统计分析》，机械工业出版社，2003年，p380-381。
[15] 详见王苏斌等，《SPSS统计分析》，机械工业出版社，2003年，19307-309。
[16] 由于我国很多上市公司被多次ST，这里选取首次被ST的公司，主要是从财务危机的渐近性角度来考虑建立预测模型，目的是提醒各利益相关者在企业财务危机前就应注意企业经营业绩的变化。
[17] 由于本研究采用的样本是以自2001年来被特别处理的公司作为样本，因而界定“财务状况异常”的标准是2000年颁布的修订后《股票上市规则》的新标准，而不是1998年3月16日颁布的旧标准。
[18] 如作为公司的第一大股东猴王集团于2001年2月27日宣告破产，致使本公司对猴王集团公司的债权已存在巨大的不确定风险，2001年3月7日起公司股票实施特别处理，股票简称由“猴王A”改为“ST猴王”。ST长控因公司自2002年4月15日至7月1日连续停产，公司状况异常实行特别处理。
[19] Ohlson,J.S., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy."Journal of accounting Research 19 (Spring 1980), p 109-131.
[20] 因子分析的详细介绍可参阅何晓群编著，《现代统计分析方法与应用》，中国人民大学出版社1999年，p316-319．
[21] 主成份的详细介绍可参阅郭志刚主编，《社会统计分析方法》，中国人民大学出版社，1999年。
[22] 为简化对因子的解释，本研究中采用的是方差最大旋转法。详情见王苏斌等编著，《SPSS统计分析》，机械工业出版社，2003年，p 410—421页。
[23] 典则线性判别模型是以少量的典则变量代替原始变量的多个变量来建立的判别函数，其中典则变量是原始变量的线性组合。
[24] 第Ⅰ类错误的成本远大于第Ⅱ类错误的成本，见陈晓等著，《上市公司的变脸现象探析》，企业管理出版社，2003年。
[1] Altman,E."Financial Ratios, Discriminant Analysis, and the Prediction of Corporate Bankruptcy, " Journal of Finance, September 1968, p589-609.
[2] Altman, R.G. Haldeman and P. Narayanan, "ZATE Analysis: A New Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations, "Journal of Banking and Finance, June 1977, p29-54.
[3] Aziz A. and Gerald H.Lawson, "Cash Flow Reporting and Financial Distress Model: Testing Hypotheses", Financial Management, Spring 1989, p55-63.
[4] Baldwin J. and G. Glezen, "Bankruptcy Prediction Using Quarterly Financial Statement Date", Journal of Accounting, Auditing and Finance, 1992.
[5] Beaver, W.H."Financial Ratios as Predictors of Failure" , Journal of Accounting Research(Supplement), 1966, p71-101.
[6] Blum, M. "Failing Company Discriminant Analysis", Journal of Accounting Research, 1974.
[7] Casey, C.J., Bartczak, "Using Operating Cash Flow Data to Predict Financial Distress: Some Extensions", Journal of Accounting Research, 1985, p384-401.
[8] Deakin,E.B. "A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure", Journal of Accounting Research, Spring 1972, p 167-179.
[9] Edmister R, "An Empirical Test of Financial Ratio Analysis for Small Business Failure Prediction", Journal of Financial and Quantitative Analysis, March 1972.
[10] Evridiki Neophytou, Andreas Charitou and Chris Charalambous, "Predicting Corporate Failure:Empirical Evidency for the UK", September 2000.
[11] Michael T. Dugan & John Stephen Grice, "The Limitations of Bankruptcy Prediction Models: Some Cautions for the Researcher", Review of Quantitative Finance and Accounting, Sep.2001.
[12] Odom, M.D.and Sharda R.A, "Neural Network for Bankruptcy Prediction", International Joint Conference on Neural Networks, June 1990.
[13] Ohlson,J.S., "Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy." Journal of Accounting Research 19(Spring 1980), p109-131.
[14] Yehning Chert, J.Fred Weston and Edward I.Altman,"Financial Distress and Restructuring Models", Financial Management, Summer 1995, p57-75.
[15] Zurada, J.M and B.P.Foster etc., "Neural Networks Versus Logit Regression Models For
Predicting Financial Distress Response Variables", The Journal of Applied Business Research, 1998, p21-29.
[16] 郭复初等著．《公司高级财务》[M]．上海立信出版社，2001年．
[17] 陈晓等著．《上市公司变脸现象探析》[M]．企业管理出版社，2003年．
[18] 财政部注册会计师考试委员会办公室编．《财务成本管理》[M]．经济科学出版社，2002年．
[19] 财政部注册会计师考试委员会办公室编．《会计》[M]．中国财政经济出版社，2003年．
[20] 周首华，陆正飞，汤谷良主编．《现代财务理论前言专题》[M]．东北财经大学出版社，2000年．
[21] 薛薇编著．《统计分析与SPSS的应用》[M]．中国人民大学出版社，2001年．
[22] [美]斯蒂芬A．罗斯等著，吴世农等译．《公司理财》第五版[M]．机械工业出版社，2000年．
[23] 李长风编著．《经济计量学》[M]．上海财经大学出版社，1999年．
[24] 于秀林等编著．《多元统计分析》[M]．中国统计出版社，1999年．
[25] 王苏斌等．《SPSS统计分析》[M]．机械工业出版社，2003年．
[26] 陈静．“上市公司财务恶化预测的实证研究”[J]．《会计研究》，1999年第4期．
[27] 陈晓等．“中国上市公司的财务困境预测”[J]．《中国会计与财务研究》，2000年第2期．
[28] 陈晓等．“企业财务困境研究的理论、方法及应用”[J]．《投资研究》，2000年第6期．
[29] 赵爱玲．“企业财务危机的识别与分析”[J]．《财经理论与实践》，2000年第6期．
[30] 张玲．“财务：危机预警分析判别模型及其应用”[J]．《预测》，2000年第6期．
[31] 杨保安等．“BP神经网络在企业财务危机预警之应用”[J]．《预测》，2001年第2期
[32] 姜秀华、孙铮．“治理弱化与财务危机：一个预测模型”[J]．《南开管理评论》，2001年第5期．
[33] 李华中．“上市公司经营失败的预警系统研究”[J]．《财经研究》，2001年第10期．
[34] 张鸣等．“财务困境预测的实证研究与评述”[J]．《财经研究》，2001年第12期．
[35] 吴世农等．“我国上市公司财务困境的预测模型研究”[J]．《经济研究》，2001年第6期．
[36] 张爱民．“上市公司财务失败的主成分预测模型及其实证研究”[J]．《金融研究》，2001年第3期．
[37] 罗栋梁．“ST与财务危机预警”[J]．《会计之友》，2001年第9期．
[38] 向德伟．“运用‘Z记分法’评价上市公司经营风险的实证研究[J]．《会计研究》，2002年第11期．
[39] 程涛．“财务预警模型综述”[J]．《山西财经大学学报》，2003年第5期．
[40] 杨淑娥等．“上市公司财务预警模型—Y分数模型的实证研究”[J]．《中国软科学》，2003年第1期．
[41] 周昌仕等．“企业财务预警分析模型及其运用”[J]．《湛江海洋大学学报》，2003年第2期．
[42] 苗润生．“公司财务预警系统研究”[J]．《中央财经大学学报》，2003年第8期．