上市公司財務風險預警文獻綜述

［摘 要］ 對于上市公司來說，其發展業績、收益質量成為眾多機構投資者和個體投資者所關注的對象，也是我國證券市場健康發展的重要前提。然而上市公司的表現卻并不盡如人意，近年來因經營管理不善等原因陷入財務危機而最終被特別處理直至退市的例子經常發生。本文從理論研究角度出發，對上市公司財務風險預警文獻進行綜述，旨在為上市公司正確定位、預見性地開展各項工作、完善經營管理提供指導。

［關鍵詞］ 上市公司；財務風險；預警；綜述

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2011 . 24. 006

［中圖分類號］ F276.6 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1673 - 0194（2011）24- 0010- 03

0 前 言

２００７年４月，美國第二大次級抵押貸款機構新世紀金融公司因受大量業主貸款違約的影響，向法院申請破產保護，并宣布將裁減一半以上的員工和出售公司大部分財產。這是近幾年來，美國房地產業最大的一宗抵押貸款機構破產案。另外，還有２０多家較大公司已宣布不再發放新的貸款。由于美國次級房貸涉及的主體種類較多，其帶來的影響也較為廣泛。本次美國次級房貸市場的危機，足以讓中國開始警覺。美國的房貸市場發展比較早，也建立了相對健全的風險控制體系，但仍避免不了出現風險。而我國房貸市場發展歷史短，發展迅速，更可能存在隱患。從２００７年上海房貸違約率上升的情況看，一旦這種違約情況持續走高，那時將會直接撼動我國的商業銀行體系，乃至整個金融體系。

目前，財務風險預警在我國的運用僅限于理論上的探討，決策當局、公司管理層、投資者及相關政府管理部門均缺乏主動運用財務風險預警模型和相應的預警方法進行相關決策的意識。因此，本文對財務風險預警的國內外研究現狀進行梳理、分析和總結。

1 國外研究現狀

國外非常重視公司危機管理和風險管理的研究，從２０世紀７０年代開始，相繼出現了戰略風險管理、基于風險價值的資產評估、對待風險的個體差異等研究。國外的研究內容主要是公司危機發生后如何應對和擺脫危機的策略問題，對于危機的成因、發展過程則缺少機制性分析。風險管理和危機管理的理論發展推動了公司預警研究，從而也推動了公司財務風險預警的研究。

Ｌａｉｔｉｎｅｎ和Ｃｈｏｎｇ研究了中小公司預警系統，他們對芬蘭的公司和美國的銀行的決策者就中小公司失敗進行了因素調查，結果表明管理缺乏能力、會計系統的不足和對待員工的態度是3個重要的因素。Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ首次采用單個財務比率模型進行判定，開創了單變量預警方法。Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ最早發現，出現財務危機的公司其財務比率和正常公司的財務比率相比有顯著的不同，從而認為公司的財務比率能夠反映公司財務狀況，并對公司未來具有預測作用。Ｂｅａｖｅｒ則首先運用統計方法建立了單變量財務預警模型，他選取美國１９５４－１９６４年間資產規模相同的７９家經營失敗公司和７９家正常經營的公司，進行對比研究，使用３０個財務比率進行分析，發現具有良好預測性的財務比率依次為現金流量／負債總額、資產收益率和資產負債率。Ｂｅａｖｅｒ的研究開創了用統計方法建立財務預警模型的先河。Ａｌｔｍａｎ創立了多元變量判斷模型——Ｚ分數模型，并且還提出了判斷企業破產的臨界值。其后，Ｈａｌｄｅｍａｎ和Ｎａｒａｙａｎａｎ（１９７７），Ｃｏｌｌｉｎｓ（１９８０），Ｐｌａｔｔ（１９９１）也采用類似的方法進行了研究。Ｏｈｌｓｏｎ（１９８０）是第一個采用Ｌｏｇｉｔ方法進行破產預測的。他發現至少存在4類影響公司破產概率的變量：公司規模、資本結構、業績和當前的融資能力。繼Ｏｈｌｓｏｎ之后，Ｇｅｎｔｒｙ，Ｎｅｗｂｏｌｄ ａｎｄ Ｗｈｉｔｆｏｒｄ（１９８５）、Ｃａｓｅｙ ａｎｄ Ｂａｒｔｃｚａｋ（１９８５）、Ｚａｖｇｒｅｎ（１９８５）也采用類似的方法進行研究。Ｔａｍ（１９９１）采用ＡＮＮ模型進行財務預警研究，通過人工神經網絡的模擬，得出結論：神經網絡可以應用于財務預警，且具有較高的預測精度。隨著信息流量觀念的建立，Ａｚｉｚ，Ｅｍａｎｕｅｌ和Ｌａｗｏｍ在１９８８年提出用現金流量信息預測財務危機的模型。對這些方法的介紹和具體應用是國內公司預警研究初期的主要特征，也是財務風險預警研究初期的主要特征［1］。

2 國內研究現狀

國內的經濟預警研究起步較晚。從２０世紀８０年代開始，預警系統的研究與應用經歷了一個從宏觀經濟預警滲透到公司預警、從定性為主到定性與定量相結合、從點預警到狀態預警轉變的過程。與國外研究相似，我國對財務風險預警的研究也主要集中在建立數學預測模型方面，從定量方面進行實證分析判斷，建立判別分析模型或邏輯回歸預測模型，主要的研究成果有：

2.１ 周首華、楊濟華（１９９６）提出的Ｆ分數模型（Ｆａｉｌｕｒｅ Ｓｃｏｒｅ Ｍｏｄｅｌ）

為了彌補Ｚ分數模型在建立時并沒有充分考慮現金流量的變動等方面的不足，中國學者周首華、楊濟華于１９９６年提出了Ｆ分數模型：

Ｆ＝－０．１７７ ４＋１．１０９ １Ｘ１＋０．１０７ ４Ｘ２＋１．９２７ １Ｘ３＋０．０３０ ２Ｘ４＋０．４９６ １Ｘ５

式中，Ｘ１，Ｘ２及Ｘ４與Ｚ分數模型的Ｘ１，Ｘ２及Ｘ４相同，Ｘ３和Ｘ５為現金流量變量，Ｘ３＝（稅后純收益＋折舊）／平均總負債，Ｘ５＝（稅后純收益＋利息＋折舊）／平均總資產。若某一公司的Ｆ值低于０．０２７ ４，則被預測為破產公司，反之，則被預測為繼續生存公司［2］。

2.２ 陳靜（１９９９）的上市公司財務困境預測研究

該研究以上市公司被特別處理（ＳＴ）作為陷入財務危機的標志，以１９９８年的２７家ＳＴ公司和２７家非ＳＴ公司為樣本，使用了１９９５－１９９７年的財務報表數據，運用費雪準則，進行了單變量分析和二類線性判定分析。在單變量判定分析中，發現在資產負債率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率４個財務指標中，流動比率與資產負債率的誤判率最低；在多元判定分析中，發現由資產負債率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率、營運資本／總資產、總資產周轉率６個指標構建的模型，在ＳＴ發生的前3年能較好地預測ＳＴ。模型運用１９９７年度的財務數據可以準確地判別樣本中的８８％的被特別處理公司和９６．３％的非特別處理公司，總體正確率為９２．６％［3］。

2.３ 張玲（２０００）估計二類線性判別模型

她在研究中以１２０家公司為研究對象，使用其中６０家公司的財務數據估計二類線性判別模型，并使用另外６０家公司的數據進行模型檢驗，發現模型具有超前4年的預測結果。張玲推導的判別函數為：

Ｚ＝０．５１７－０．４６Ｘ１－０．３８Ｘ２＋９．３２Ｘ３＋１．１５８Ｘ４

式中，Ｘ１＝負債總額／資產總額；Ｘ２＝營運資產／資產總額；Ｘ３＝凈利潤／平均資產總額；Ｘ４＝留存收益／資產總額［4］。

2.４ 吳世農、盧賢義（２００１）比較多種模型在財務危機預測中的效果

他們選取了ＳＴ樣本公司和對應的非ＳＴ樣本公司各７０家，ＳＴ樣本包括１９９８－２０００年Ａ股市場發生ＳＴ的全部公司（剔除非正常的ＳＴ公司），收集的樣本數據延至公司發生ＳＴ前５年，并選用了多種研究方法，建立單變量判定模型以及線性判定模型、線性概率模型和邏輯回歸等3種多變量判定模型，比較各種模型在財務危機預測中的效率，認為邏輯回歸模型在3種多變量模型中預測的準確性最高。邏輯回歸模型表達式為：

lｎ［ｐ／（１－ｐ）］＝－０．８６７＋２．５３１ ３Ｘ１－０．２７８ ５Ｘ２＋０．４５９ ７Ｘ３＋３．２２９ ３Ｘ４－３．９５４ ４Ｘ５－１．７８１ ４Ｘ６

式中，Ｘ１為盈利增長指數；Ｘ２為資產報酬率；Ｘ３為流動比率；Ｘ４為長期負債收益比；Ｘ５營運資本資產比；Ｘ６為總資產周轉率。當ｐ＞０．５時，為陷入財務危機的可疑公司［5］。

2.５ 姜秀華、任強、孫錚（２００２）建立的邏輯回歸模型

他們從１４個預測指標中通過相關分析選取了４個變量，對“ＳＴ”公司的判別準確率為９５．４５％。判定模型表達式為：

lｎ［ｐ／（１－ｐ）］＝－０．１６６ １－０．０７３ ＭＲ＋１０．１４８ １ ＯＡＲ／ＴＲ＋１０．１１４ ８ ＳＴＬ／ＴＡ－４．５６６ ８ Ｈ

式中，ＭＲ為毛利率；ＯＡＲ／ＴＲ為其他應收款比重；ＳＴＬ／ＴＡ為短期借款比重；Ｈ為股權集中度。研究表明，“ＳＴ”公司其他應收款、短期借款比重大，股東之間相互“搭便車”［6］現象嚴重。

3 總 結

從目前的實證研究來看，每個模型的指標選取缺乏理論依據，因此有很大的隨意性，很大程度上會受到研究人員自身價值判斷的影響。目前尚未發現指標完全相同的模型。如果采用不同的方法，選取不同的樣本得到的預警模型也存在顯著的差異。同一模型的適用范圍在很大程度上也受到限制。

此外，運用模型進行分析沒有考慮相關定性因素。影響企業破產的因素很多，除了財務指標之外，還有很多其他因素。而在現有的預警模型中卻幾乎沒有考慮到這些因素，如社會經濟環境，企業自身的戰略、市場、內部控制等非量化的因素。而這些因素更有可能是導致企業破產的本質原因。

也就是說，目前運用模型所進行的財務風險預警研究只是將企業的財務狀況進行了量化。國內學者對財務風險預警的研究，大多是在國外理論的基礎上，通過實證方法來驗證各種模型的適用性，相關文獻的研究思路大致相同，都是首先選取特定的區間樣本，選取一些相關指標，再通過建立的預警模型，進行實證檢驗并進行理論解釋，很少分析企業破產的深層次原因，限制了預警模型的適用范圍和有用性。

因此，在財務風險預警模型的研究基礎上，可以將財務預警案例引入到財務風險預警的分析當中，將定量分析與定性分析相結合。在案例研究方面，國外的研究案例不多。國內只有寥寥可數的幾篇文獻研究財務預警案例。裘益政、晏靜（２００２）從財務分析的角度研究了銀廣夏案例。研究將以會計利潤為核心的傳統財務指標和以現金流量為中心的現代財務指標體系進行系統的比較。陳周（２００２）從倫理學的角度分析了猴王集團破產問題，分析了公司造假和破產的原因，發現道德缺失和官本位思想是公司破產和造假的根本原因。趙紅（２００２）運用財務風險預警模型來分析“ＳＴ生態”（原藍天股份，后更名為生態農業，２００２年3月申請特別處理）的整體財務狀況。作者分別采用Ｂｅａｖｅｒ（１９６６）的單變量預測模型和Ａｌｔｍａｎ（１９６８）的多變量預測模型來分別對“ＳＴ生態”進行預測。研究結果表明，我們可以借助財務預警模型早日發現企業經營活動中存在的潛在風險和危機，同時，也可以借助財務分析工具，解析企業財務報表，將其嚴重失實的數據昭示于眾。

主要參考文獻

［１］張友棠．財務預警系統管理研究［Ｍ］．北京：中國人民大學出版社，２００４.

［2］鄧明然，于婕．論上市公司財務預警系統［Ｊ］．財經理論與實踐，２００２（z１）．

［３］張友情．論企業財務預警機制［Ｊ］．烏魯木齊職業大學學報，２００４（３）．

［４］何俊德，張年勝．基于現代財務理論的財務風險預警研究［Ｊ］．科技進步與對策，２００４（２）.

［５］張友棠，唐慧賢．現代財務理論及其在財務預警中的應用研究［Ｊ］．武漢理工大學學報，２００１（２）.

［６］蘇艷麗．企業如何規避財務風險［Ｊ］．經濟與社會發展，２００４（８）.