財務危機預測模型的構建

摘 要：基于Logistic回歸模型，選取中國制造業上市公司作為樣本對財務危機預測進行研究。從企業的盈利能力、營運能力、償債能力、成長能力、現金流量等方面出發，選取了10個財務預警指標，經過回歸分析得出，總資產收益率、總資產周轉率、資產負債率、主營業務增長率、經營活動現金凈流量對負債的比率五項財務指標對上市公司發生財務危機有重要影響。從而提出要從提高盈利能力、提升營運能力、增強償債能力、提高成長能力、保障現金流的充足幾方面來應對財務危機。

關鍵詞：Logistic模型；財務危機；預測

中圖分類號：F275 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2011）35-0151-03

公司財務狀況的好壞對公司整體的運行情況有直接的影響，其經營成敗關系到廣大投資者、債權人和其他利益相關者的直接利益，所以必須對公司的財務危機進行研究，找出能準確預測到財務危機的有效方法，從而能發現公司是否即將陷入財務危機。建立財務危機預測模型對上市公司的財務狀況進行監控，及時發現上市公司的財務危機信號，不但能使上市公司的經營者在財務出現困難之前及時采取有效措施避免財務危機的出現，而且能為投資者、債權人和其他利益相關者科學合理地判斷上市公司的財務狀況提供有效的手段。

一、國內外研究現狀

對于國外證券市場來說，基于Logistic回歸模型研究公司財務危機預測的研究文獻比較多。Martin（1977）首次運用Logistic回歸模型對銀行破產進行了預測；Ohlson（1980）第一個將邏輯回歸方法引入財務危機預警領域；隨后Hufman等（1996）運用Logistic回歸模型對1977—1991年間違約的171家企業的高收益債券進行了預測研究；Laitinen（1999）、Westgaard和Van Der Wijst（2001）以及Matthiett和Marcel（2006）等均運用Logistic回歸模型對信用評估進行過研究。然而對于國內的證券市場來說，由于其發展歷史較短，因此基于Logistic回歸模型對公司財務危機預測的研究尚處于起步階段。吳世農、盧賢義（2001）以中國上市公司為研究對象，選取70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本，通過研究表明：Logistic預測模型的誤判率低，財務困境前一年的誤判率可以達到6.47％。

二、研究方法概述與模型構建

（一）研究方法概述

本文主要采用的是二元logistic回歸研究方法。二元logistic回歸是指因變量為二級得分或二級評定的回歸分析，對于二分類變量的定性數據可以用0或1兩個數值進行表示。通過建立二元Logistic回歸模型，記因變量為y，取值1表示事件發生，取值0表示事件未發生，影響y的n個自變量分別記為：x1，x2，…xn。其回歸模型為：

pi =exp（β0+β1x1+…+βixi）/ [1+exp（β0+β1x1+…+βixi）]

所研究事件發生的概率為P（y=1│xi）=pi，其中pi代表在第i個觀測中事件發生的概率，1-pi是第i個觀測中事件不發生的概率，βi為待估計參數。

事件發生與不發生的概率之比為：pi /（1- pi），稱為事件的發生比，對發生比做對數變換，得到邏輯回歸模型的線性模式：

Ln[pi /（1- pi）]= β0+β1x1+…+βnxn

（二）模型構建

1.樣本選擇。本文主要是基于Logistic回歸模型選取中國制造業上市公司作為樣本對財務危機預測進行研究。因為制造業ST公司占所有ST公司較大的比重，以制造業上市公司作為樣本來研究有重要的意義。本文從上市公司中選取118家制造類企業，涉及食品飲料、紡織服裝、造紙印刷、醫藥化工、機械儀表等各個行業。樣本資料主要來源于東方財富網中2009年末個股資料的財務指標數據。

2.變量選擇。該模型從企業的盈利能力、營運能力、償債能力、成長能力、現金流量等方面出發，選取了10個財務預警指標。為了反映企業的盈利能力選取了總資產收益率（x1）、營業利潤率（x2）、成本費用利潤率（x3）這三個指標；為了反映企業的營運能力選取了應收賬款周轉率（x4）、總資產周轉率（x5）這兩個指標；為了反映企業的償債能力選取了流動比率（x6）、資產負債率（x7）這兩個指標；為了反映企業的成長能力選取了主營業務增長率（x8）、凈利潤增長率（x9）這兩個指標；為了反映企業的現金流量情況選取了經營現金凈流量對負債的比率（x10）這個指標。

3.模型構建。根據選定的十項財務指標和logistic模型構建方法，可以構建出根據上市公司發生財務危機時的logistic模型，該模型如下：

pi =exp（β0+β1x1+…+βixi）/ [1+exp（β0+β1x1+…+βixi）]

z=β0+β1x1+…+βixi

其中，pi代表上市公司發生財務危機的概率大小，當其他條件不變時，解釋變量xi增加一單位時，發生比即上市公司發生財務危機的概率變化變為原來的eβi倍，βi>0時，發生比（上市公司發生財務危機的概率變化）隨xi增加而增加，βi<0時，發生比隨xi增加而減少。本文將ST公司賦值為1，而非ST公司賦值為0。根據上述模型，將收集的有關這十個財務指標的數據輸入到spss軟件中，進行Logistic回歸分析。在具體研究中一般取0.5來作為概率的臨界值，假如將樣本數據帶入回歸模型中得到的概率值大于0.5時，就可以判定該樣本是面臨財務危機的公司，反之則可以認定該樣本為沒有面臨財務危機的公司。

三、結果解釋

1.Omnibus Tests of Model Coefficients（模型系數的混合檢驗）。該檢驗針對步驟、模塊和模型開展模型系數的綜合性檢驗。將選取的2009年末118家制造類上市公司的財務指標數據輸入模型進行分析，得出表1模型系數的混合檢驗值。

取顯著性水平0.05，考慮到模型自由度數目df=4，利用統計函數“CHIINV”，就可以查出卡方臨界值9.4877，計算的卡方值100.217，大于臨界值，并且相應的Sig.值小于0.05，因此模型有顯著的統計意義。

2.Variables in the Equation（最終模型中的變量）。將選取的2009年末118家制造類上市公司的10個財務指標的數據輸入到spss軟件中，進行Logistic回歸分析，得出最終模型變量的相關數據。從表2可以看出，總資產收益率、總資產周轉率、資產負債率、主營業務增長率、經營活動現金凈流量對負債的比率5項財務指標對上市公司發生財務危機有重要影響。

B對應的是回歸系數的估計值，Exp（B）是對回歸系數B值進行指數運算的結果。表2中Exp（B）列表明，總資產收益率每增加1個單位，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的0.778倍；總資產周轉率每增加1個單位，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的0.172倍；資產負債率每增加1個單位，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的1.077倍；主營業務增長率每增加1個單位，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的0.973倍；經營現金凈流量對負債的比率每增加1個單位，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的1.046倍。

根據表2可以構建出上市公司財務危機的預測模型方程：

z=-3.477-0.251x1-1.759x5+0.074x7-0.027x8+0.045x10

p=exp（z）/[1+ exp（z）]

上式就是本文通過118家制造類企業財務數據分析而得出的財務危機預測模型，其中，x1為總資產收益率；x5為總資產周轉率；x7為資產負債率這個指標；x8為主營業務增長率；x10為經營現金凈流量對負債的比率。當預測概率大于0.5時，此公司財務狀況不好；反之，財務狀況良好。

四、財務危機的應對措施

導致企業陷入財務危機的因素主要包括盈利能力較差甚至虧損、營運能力不佳資產周轉慢、償債能力較弱無法償還到期債務、成長能力不足缺乏后勁、現金流短缺等。根據模型預測公司陷入財務危機后，公司管理者可以從以下這五個方面進行改進，使公司出現財務危機的概率降低。

1.增收節支，提高企業的盈利能力。本文經過Logistic回歸分析得出衡量盈利能力指標的總資產收益率是影響企業是否陷入財務危機的一個重要因素。總資產收益率越高，表明企業的資產利用效益越好，整個企業盈利能力越強。總資產收益率每增加1個單位即1%，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的0.778倍。因此，企業要做好產品創新工作，增強公司盈利能力，保證公司主營業務穩定。同時，要加強成本費用管理，努力控制生產成本和制造費用，有效降低產品成本，厲行節約，降低管理費用，從而增加利潤，提高總資產收益率，降低進入財務危機的可能性。

2.加快資產周轉，提升企業的營運能力。本文經過Logistic回歸分析得出衡量營運能力指標的總資產周轉率也是影響企業是否陷入財務危機的一個重要因素。營運能力反映了企業對經濟資源管理、運用的效率高低。企業資產周轉越快，流動性越高，企業的償債能力越強，資產獲取利潤的速度就越快。總資產周轉率每增加1個單位即多周轉1次，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的0.172。因此，企業要加快閑置資產的處置，進一步盤活公司資產，充分提高公司資產運營效率，降低進入財務危機的可能性。

3.確定合理的資本結構，增強企業的償債能力。本文經過Logistic回歸分析得出衡量償債能力指標的資產負債率也是影響企業是否陷入財務危機的一個重要因素。企業合理的資產負債率通常在60%—70%之間，適度負債可以獲取財務杠桿收益，但過度負債則會嚴重影響企業的支付能力，發生支付危機。資產負債率每增加1個單位即1%，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的1.077倍，因此，負債已經較高的上市公司如果再融資，不能通過債權融資，一般應通過股權融資，以降低資產負債率，降低進入財務危機的可能性。

4.開發新產品，擴大市場份額，提高企業的成長能力。本文經過Logistic回歸分析得出，衡量成長能力指標的主營業務增長率也是影響企業是否陷入財務危機的一個重要因素。主營業務收入增長率可以用來判斷公司發展所處的階段。如果主營業務收入增長率超過10％，說明公司產品處于成長期，將繼續保持較好的增長勢頭，尚未面臨產品更新的風險，屬于成長型公司。如果主營業務收入增長率在5％—10％之間，說明公司產品已進入穩定期，不久將進入衰退期，需要著手開發新產品。如果該比率低于5％，說明公司產品已進入衰退期，保持市場份額已經很困難，主營業務利潤開始滑坡。根據本文Logistic回歸分析，主營業務增長率指標每增加1個單位即1%，將導致公司出現財務危機的概率變為原來的0.973倍。因此可以通過開發新產品，擴大市場份額，提高主營業務增長率降低進入財務危機的可能性。

5.充分利用流動資金，增強盈利能力，保障現金流的充足。本文經過Logistic回歸分析得出經營活動現金凈流量對負債的比率也是影響企業是否陷入財務危機的一個重要因素。經營活動現金凈流量對負債的比率是衡量現金流的狀況好壞的一個指標。經營現金凈流量對負債的比率每增加1個單位即1%，公司出現財務危機的概率變為原來的1.046倍，也就是說，企業要充分利用流動資金，進行固定資產或其他投資，使盈利能力增強，降低經營活動現金凈流量對負債的比率，使進入財務危機的可能性降低。

五、總結

運用Logistic模型預測準確率比較高，選擇的變量具有較強的代表性。但是有的上市公司的財務狀況由于出現被粉飾的現象，所以運用Logistic模型分析得出的最終結果會受到上市公司發布的財務資料準確性的影響。但是總的來說，運用Logistic模型對上市公司財務危機進行預測具有較高的實用價值，得出的預測結果對企業管理層和投資者都具有很高的參考價值，可為企業管理者和投資者作出正確決策提供重要的依據。

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Construction of the financial crisis forecasting model

SHEN Ai-rong

（Zhejiang textile and garment vocation technology college，Ningbo 315200，China）

Abstract: Based on the Logistic model according to the Logistic， select by examinations the Chinese manufacturing industry listed company to be the sample to carry on the research to the finance crisis estimate.From the profit ability of the business enterprise， operate ability， repay debt the ability and grow up the ability， the cash discharge...etc. to set out， select by examinations 10 index signs with early-warning finance， pass by back to return the analysis the clean discharge of a total property rate of return， total property rate of turnover， property liabilities rate， main camp business growth rate， the management movable cash takes place to the listed company to five finance index signs of ratio of the liabilities the finance crisis contain important influence.Puting forward ample and several aspects that want to be from the exaltation profit ability and promoted the operation ability， strengthenning the ability of repay debt， raised the ability of grow up and guaranteed the cash to flow to reply the finance crisis.

Key words: Logistic model; financial crisis; forecasting

[責任編輯 王 莉]