西部地區裝備制造業上市公司財務危機預警研究

　　【摘要】 文章以財務危機預警為出發點，采用Logistic回歸模型和灰色系統理論方法，研究構建了財務危機預警判別模型，對上市公司的財務數據進行預測，并利用此模型進行了判別分析，證實預測效果較好，從而為企業的風險管理提供了新的思路和方法。
　　【關鍵詞】 裝備制造業； 財務危機； Logistic回歸； 灰色預測
　　
　　一、引言
　　裝備制造業是為國民經濟和國家安全提供技術裝備的制造業的總稱。它覆蓋了機械、電子、武器彈藥制造業中生產投資類產品的全部企業，具體可以分為以下七大類：金屬制品業、通用機械制造業、專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業、電子通信設備制造業、儀器儀表和文化辦公用機械制造業等。裝備制造業的發展已然成為我國經濟發展的支柱產業，就全國范圍來看，西部地區集中了裝備制造業中絕大多數國防產品的生產，這既是西部裝備制造業的特色，又是西部裝備制造業最大的優勢。縱觀國家五十多年的建設，西部地區的裝備制造業形成了比較完整的體系，積累了較大的資產存量，但由于種種原因，其綜合經濟效益和利潤率卻遠遠落后于同期長江三角洲地區和珠江三角洲地區，也明顯低于全國裝備制造業的平均水平，且不乏個別企業陷入財務危機的困境。這些充分說明了西部裝備制造業資產質量低、經濟運行效益差、財務問題較突出等現實問題。
　　由此可見，對西部地區裝備制造業的上市公司進行財務危機預警研究是十分必要的：一方面從財務健康的角度，及早發現危機潛在因素，預防危機的發生；另一方面從企業可持續發展的角度，以科學的方法對企業的運行狀況進行觀察，為企業的經營管理者提供有效信息，規避風險、提高效率。
　　企業財務風險的破產研究最早是國外學者Beaver（1966）的單變量模型和Altman（1968）的多元判別模型，隨后Logistic回歸模型、人工智能、粗糙集模型等也都廣泛用于企業財務風險的研究和預測中。國內很多學者也結合我國上市公司披露的有關資料開展了相關研究，張玲（2000）、陳靜（1999）、吳世農和盧賢義(2001)、黃道利（2006）等人有效地將以上方法運用到中國市場建立預測模型，并獲得了較高的判別精度，取得了一定的應用成果。近幾年，許多專家學者(黨云霞等，2009)在灰色系統理論的研究基礎下，圍繞企業財務危機預警的研究展開了廣泛的研究，為本文的研究奠定了一定的基礎，因此本文基于Logistic預警判別模型和灰色系統理論，對西北地區裝備制造業的上市公司進行財務危機預警的研究，并在研究基期以后的若干期財務危機預警指標進行預測，從而提前發現財務危機，及早進行預防和控制，為企業進行風險管理提供了新的思路和方法。
　　
　　二、相關理論概述
　　（一）Logitic回歸模型
　　在研究企業財務危機預警中，Logistic回歸被認為是預測精度比較理想的模型，而且對數據與假設條件要求很少，且Logistic回歸的穩健性比較好，能適用于不同的檢驗樣本，可以對財務危機發生概率與特征變量之間的關系進行定量分析，能分辨出哪些變量與發生財務危機有密切的關系。
　　Logistic回歸的基本原理為假設以P表示事件發生的概率，即p=P（Y=1），事件未發生的概率為（1-p）。引入p的Logistic變換，即：
　　Y=1，存財務危機0，沒有財務危機 ，
　　θ（P）=logit（P）=ln［P/（1-P）］=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+?茁3X3+…+?茁nXn+?孜
　　將p表示為：
　　很明顯，θ（P）以Logist（0.5）=0為中心對稱，θ（P）在p=0或p=1的附近從-∞變到∞。該模型的最大優點是不需要嚴格的假設條件，克服了線性方程受統計假設約束的局限性，具有廣泛的應用范圍。
　　（二）灰色系統理論
　　灰色系統理論是鄧聚龍教授于1982年提出的，主要是對“部分信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、“貧信息”的不確定性問題，運用數學方法進行描述。而灰色預測是灰色系統理論的重要組成部分，包括灰色數列預測、灰色災變預測、灰色系統預測等。這些類型的預測雖然各具特色，但就其本質而言，都是灰色GM（1，1）模型的擴展，其基本方法是用指數曲線擬合原始點列，并由此對原始點列進行預測，預測結果精度較高，但也有些預測不符合實際的情況。
　　灰色理論建模及預測原理如下：
　　1.原始數據序列為：X(0)=（x(0)（1），x(0)（2），x(0)（3），……，x（0）（n））；
　　
　　三、財務危機預警模型的構建
　　（一）研究樣本指標的選取
　　在研究中，本文以中國證監會公布的《上市公司行業分類指引》為行業分類標準，選取了西部地區17家裝備制造業上市公司2008—2009年的年報和半年報4期的財務數據，根據指標選取的相關原則、財務管理的理論和研究對象的特點，在閱讀了大量相關文獻，參考證監會對上市公司績效考評的相關文件和相關網站后，選取能夠反映公司財務狀況的償債能力指標、盈利能力指標、成長能力指標、資產管理能力指標和現金流量指標等5大類26個指標，并在此基礎上，將上市公司的股權結構、公司治理等方面的5個非財務指標引入了本次研究的預警指標體系。
　　本文的研究以2009年為時間基點（即T期數據），以半年時間為等時距，選取了四期上市公司年報數據，即2009年半年期為T-1期，2008年為T-2期，2008年半年期為T-3期。驗證所取的為2010年半年期數據，定義為T+1期，以此類推。本文所有財務指標和非財務指標數據一部分是根據上市公司年報、半年報提供的財務報表計算得出，一部分根據證券之星網站上提供的數據直接取得。
　　為了更好地反映企業的財務狀況，使財務危機預警模型更好地發揮作用，將這31個預警指標進行一系列的檢驗和降維。具體分為以下幾個步驟：
　　1.對初選的31個預警指標，運用軟件進行T檢驗，目的是為了剔除那些反映重復信息或者沒有顯著性的預警指標。
　　2.對剩余的指標進行標準化處理。這樣做，一方面是為了減少由于指標的量綱不同、數量級別不同而造成的數據分析誤差；另一方面是在運用灰色系統軟件，做灰色預測時對方便預警指標進行ex函數處理。
　　3.對進行標準化處理后的數據進行相關性分析，得出相關系數矩陣，將不符合條件的預警指標進行刪除，剩下的最后指標為最終本文需要的財務危機預警指標體系。
　　（二）數據分析
　　在本研究中，將第T期、T-1期、T-2期和T-3期的預警指標進行顯著性檢驗，并將4期共同的顯著性指標篩選出來，使預警指標具有共通性，適合企業進行長期預測；接著對上述預警指標進行相關性分析，最終確定西部地區裝備制造業上市公司財務危機預警指標體系（見表1）。
　　（三）灰色預測數據分析
　　在本研究的預測中，運用灰色系統理論中的數據GM（1，1）灰色預測模型，將西北地區裝備制造業上市公司的第T期、T-1期、T-2期和T-3期樣本數據輸入模型，得到經過軟件預測出樣本的第T+1期、T+2期和T+3期的預警指標數據，并將這些數據代入到Logistic回歸模型中，進行西部地區制造業上市公司的財務危機預警判斷。
　　（四）Logistic回歸模型的構建
　　本研究中，運用SPSS17.0軟件，將最近一期的預警指標數據（即T期）進行了Logistic回歸模型檢驗，結果中Cox & Snell R2和Nagelkerke R2統計量分別為0.711、0.938，說明了模型擬合優度較高。從模型分類表中可以看到回歸模型采用的數據完整（見表2）。
　　
　　通過表2可以看到，觀測值和預測值的校正百分比均為100%，說明在模型中的數據變量沒有缺失。經過軟件的計算得出了Logistic回歸模型的常數項和系數，具體數據如表3所示。
　　將預測數據代入模型中，可以得出第T+1期、T+2期和T+3期西部地區裝備制造業上市公司的財務狀況。在本文中，T+1期的上市公司財務指標已經公布，可以將實際值與預測結果進行對比，得到預測準確率（見表4），而第T+2期和第T+3期的預測準確率要參考第T+1期的結果，并根據未來經濟發展趨勢進行綜合判斷，從而對上市公司的發展趨勢作出準確判斷。具體結果如表5所示。
　　從表4可以看到T+1期的預測結果準備率分別為88%、100%，效果較好。
　　從表5可以看到T+2期和T+3期的預測結果較T+1期有所降低，預測綜合準確率分別為70%、60%。
　　四、結果分析
　　通過以上分析，可以得出：1.采用Logistic回歸模型和灰色預測理論對裝備制造業上市公司的財務危機預警的研究是有效可行的，且可以通過調整財務危機預警指標的選取，推廣到其他非上市公司進行整體預警，提高西部地區裝備制造業的整體實力；2.隨著預測期數的增加，預測的準確率是呈下降的趨勢，也就是說，距離預測時點越接近的結果，預測準確率就越高，在T+1期的預測綜合準確率達到了88%以上，可以基本采信預測結果；3.在進行財務危機預警預測的過程中，由于個別原因造成財務指標數據的不真實或不準確的情況存在，從而造成預測結果的不準確性，因此在進行財務危機預測預警的同時，也應當結合當時的經濟政策和金融環境，以及企業自身的發展狀況進行綜合判斷，避免出現誤判或漏判。
　　
　　五、結論
　　企業財務危機預警系統是一個具有高度復雜性、多元性和綜合性的系統，想要建立一個真正有效的財務危機預警系統是一個漫長的過程。筆者根據以上的研究結果分析后，對西部地區裝備制造業上市公司財務危機預警研究提出以下建議：1.應該建立完善的財務控制系統。內部控制制度是為了保護經濟主體的資產完整，保證會計資料真實、正確，從而直接影響到財務預警模型中各種指標、財務比率計算的真實性。2.加強市場監管力度。加強對上市公司的財務監管除了要建立傳統的財務評價體系，還必須建立財務預警分析機制，二者相輔相成、相互促進，而財務評價體系和財務分析機制正好是財務危機預警系統的核心子系統。3.強化全員風險意識。風險防范意識是企業財務危機預警系統得以成功建立并有效運行的前提。財務危機預警系統不能是虛設的系統，只有得到高度重視才能發揮其功效。這就要求企業全體員工特別是管理層在思想上要保持高度警惕，隨時注意企業經營過程中出現的問題和潛在的危機，一旦發現苗頭，立即采取有效措施予以消除。
　　
　　【參考文獻】
　　［1］ Lu Bing. Financial crisis and sustainable development of Chinese manufacturing industry［J］. Ecological Economy（2009）5:38-49.
　　［2］ Hyewon Yo