創業板財務危機預警模型的研究

摘要：1999年1月我國首次提出建立創業板，2009年創業板歷經十年在深圳問世，然而十年的漫長等待與準備并未給創業板帶來長足的平穩發展，圍繞創業板出現了種種不合理現象。為了使創業板上市公司能健康發展，使企業規避必要的風險，創業板上市公司有必要建立有效的財務預警機制，加強對企業的有效監控，將財務危機消滅于萌芽階段。

關鍵詞：創業板；預警模型；logistic模型

我國于2009年新開板的創業板市場，關于財務預警的研究因為樣本少、無評判創業板公司危機或健康的標準等原因，我國學者對它的研究尚少。但是創業板上市公司在現今經濟環境下危機重重，有必要建立有效的財務預警機制，加強對企業的有效監控，將財務危機消滅于萌芽階段。

一、樣本選取

（一）本文對財務危機的界定

本文在前人沒有對創業板公司財務危機界定標準的前提下，為解決界定標準問題欲參考2012年5月1日正式實施的創業板退市制度來衡量創業板上市公司是否陷入財務危機。理由如下：第一，創業板暫時無破產，破產為標準不可行；第二，我國創業板上市公司沒有ST制度，ST作為公司財務危機的標志并不可行。第三，創業板退市制度的頒布，給了評價創業板上市公司財務危機一個官方認可的標準。

（二）樣本選取

公司財務危機預警的研究中，我們通常將樣本公司分為兩大類，財務危機公司和財務健康公司，因為公司財務危機預警模型的主要作用是將財務狀況未知的公司在這兩類中進行劃分[1]。本文危機公司樣本數據來自新浪財經網和wind資訊，健康公司數據來自國泰安數據庫。

1.危機公司樣本選取。2012年5月1日起施行的《深圳證券交易所創業板股票上市規則》。新浪財經網相關新聞和wind資訊統計出以下23家處于財務危機邊緣的公司本文，整理了這23家公司處于退市危險的原因及其對應的退市條件，以此作為危機公司樣本，本文對創業板退市制度的解讀與使用，解決了以前創業板內沒有評判財務危機公司和健康公司標準的問題。

2.健康公司樣本選取。由前述已經選出23家危機公司樣本，本文根據配對原則，也選出23家財務健康公司，財務健康公司選取的范圍為所有創業板上市公司（扣除23家財務危機公司），本文的財務健康公司的選取是根據年份和公司規模來一一配對的。

二、指標體系建立

（一）財務指標體系的建立

我國學者也有少量研究創業板上市公司財務危機模型的文章，但是他們大多局限于前人在主板市場上的研究成果，簡單的選取主板財務危機研究中預警效果較明顯的財務指標，套用于創業板上市公司財務危機模型的研究上，本文試圖打破這樣的格局，嘗試從大量的涉及各個角度的財務指標中，選出真正適合我國創業板上市公司財務危機預警模型構建的財務指標。最終本文選取的財務指標描述了公司財務狀況的各個方面，包括長期償債能力、短期償債能力、發展能力、風險水平、股東獲利能力、現金流量能力、盈利能力、營運能力，8個方面。

（二）公司治理指標體系的建立

為更全面的衡量公司經營狀況，本文在引入財務指標的同時，也引入了公司治理變量，以期望更好的預測公司的財務危機[2]。本文的公司治理變量基于前人研究的基礎上選擇，同時也參考了國泰安數據庫中可提供的公司治理變量數據，共選出了16個公司治理變量，其中技術開發人員比例這一指標是本文新增加的一個公司治理變量，因為創也板上市公司多為高新技術企業，公司是否具備獨立創新能力關系著公司的長遠發展，增加這一指標正是用于衡量公司的創新能力。

三、模型建立

（一）多重共線性檢測

在進行模型構建之前，一般先對樣本數據進行多重共線性檢驗，因為在進行財務危機預警研究時，本文使用的logistic模型會受到變量的多元共線性的影響。

本文選擇的變量共86個，經由SPSS18.0的運行下表選出變量39個，全部變量的容忍度在0.1以下，全部變量的VIF在10以上，VIF最高的值達到106.853，VIF最低的達10.037到由此仍說明本文所選的自變量有39個相互之間有存在較為嚴重的多重共線性。本文選擇的變量之間雖然存在多重共線性情況，但并不代表這些變量對于因變量的解釋能力有問題，故本文為解決自變量之間的多重共線性問題，將選用逐步回歸模型對此問題進行解決，從而建立自變量對因變量的最優模型。

（二）logistic模型建立

管理費用率 = 管理費用/營業收入，是盈利能力指標中的一個。管理費用率的系數為正，并且指標顯著，與財務危機發生概率正相關，這表示如果創業板上司公司的管理費用在營運收入中的比重過高，會導致該公司的盈利能力下降，企業財務危機的可能性加大。

營運指數 = 經營活動現金凈流量/經營所得現金，營運指數反映的是企業現金回收的質量，在本模型中，該指標的系數為負，并且指標顯著，表示該指標越大，企業發生危機的可能性越小，財務管理理論中該指標的理想數值為1，小于1說明公司有部分收益沒有以現金的形式收回，非現金形式的收益比現金形式的收益對企業的風險要大，故營運指數越小，企業財務危機的可能性也越大。

董事、監事及高管前三名薪酬總額，該指標前系數為負，并且指標顯著，表示模型中這個指標與公司財務危機發生概率成負向關系，這一指標衡量的是薪酬制度對于公司董事、監事、高管等的激勵作用是否有效，模型指標顯著且為負，表示在我國創業板上市公司給予高管、董事、監事高的薪酬可以激勵他們更好的履行自己的職責，高管和董事能更好的合作經營公司，監事能更好的起到監督作用。

（三）模型有用性檢測

新模型是否真的實用、合理，還需通過不在模型中的新樣本來檢驗。本文共找出來46個樣本公司，只用了42個樣本公司來模擬新模型，新的4個樣本公司將用來對模型進行檢驗。將指標數據運用EXCEL，計算可得實際組分類與預測組分類是一樣的，即模型用新樣本對logistic模型進行檢驗的正確率為100%，因此得第二個模型的實際適用性是很高的。

本文的研究主要存在以下幾個方面的局限性，這也是后續研究應當努力解決的問題：

第一：創業板開板為2009年，至今仍只有5年時間，時間上過于短暫使得本文只能找到創業板上市公司發生危機的前一年的數據，只能對創業板公司發生危機的前一年進行分析，研究仍不完善。

第二：本文雖通過對創業板退市制度進行分析得出了23家觸犯創業板退市制度的公司作為財務危機樣本企業，但是23家這個數據仍太少。（作者單位：華南農業大學珠江學院）

參考文獻：

[1]吳世農、盧賢義.我國上市公司財務困境的預測模型研究[J].經濟研究，2001（6）：46-55.

[2]陳靜. 上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究，1999 （4）：31-38.