行業視閾下財務預警變量的篩選研究

引言：本文通過對分行業的財務指標運用剖面分析法、配對樣本T檢驗法與Mann-Whitney U 檢驗法，研究結果表明不僅行業間的財務比率存在差異，而且財務困境公司與非困境公司兩類公司指標差異明顯，尤其資產負債比率、留存收益總資產比率、主營業務利潤率、總資產收益率、總資產增長率這5個變量在三個行業中均通過了顯著水平為5%的顯著性檢驗，具有顯著解釋能力。

關于財務預警指標的選取，Fitzpartrick（1932）開展的單變量破產預測研究中判別能力最高的是凈利潤/股東權益和股東權益/負債。Beaver（1966）發現最好的判別變量是營運資本/流動負債和凈利潤/總資產，同時發現30個比率中有6個比率不服從正態分布。

大多數研究人員更傾向于采用多變量分析方法。Edward Altman在 1977年構建ZETA模型時使用了資產報酬倍數（ROA）、收益穩定性、利息保障倍數、留存收益/總資產、流動比率、普通股權益/總資本和普通股權益/總資產七個財務指標。Ohlson（1980）發現至少存在四類顯著影響公司破產概率的變量：公司規模、資本結構、業績和當前的變現能力。Altman and Izan（1983）將模型加入了與行業相關的變量，Platt（1990）（1991）將模型中的變量與行業增長比率相結合，成功的預測了破產。

國內財務困境預警的研究多從公司財務角度出發。如陳靜（1999）在單變量判定分析中發現流動比率與負債比率的誤判率最低；在多元線性判定分析中，發現由負債比率、凈資產收益率、流動比率、營運資本、總資產、總資產周轉率6個指標構建的模型具有提前3年預測ST的能力。張玲（2000）的實證表明資產凈利潤率、每股經營現金流、LOG（固定資產總額）、主營業務收入增長率、留成利潤比率、流通股市值負債比和股本賬面值/股本市值具有顯著解釋能力。吳世農等（2001）選定盈利增長指數、資產報酬率、流動比率、長期負債與股東權益比率、營運資本與總資產比率、資產周轉率等6個財務指標。姜天、韓立巖（2004）的實證表明銷售增長率、資產負債率、應收賬款周轉率和主營業務利潤率解釋能力較強。吳德勝等（2004）采用的7個財務指標：資產收益率、負債比率、存貨比率、應收賬款比率、總資產周轉率、盈利指數、現金流量指數的影響比較大。

由于現金流在反映公司真實財務狀況方面的重要性，不少學者開始從現金流的角度預測財務困境發生的可能性。如王春峰、萬海暉和張維（1999）提出的6參數指標體系分別為（現金+可售證券）/資產總額、銷售凈收入/（現金+可售證券）、息稅前利潤/資產總額、負債總額/資產總額、固定資產凈額/凈資本、運營資產/銷售凈收入。馬紅、糜仲春（2004）則認為應重點關注經營性現金流量。張鳴、程濤（2005）的研究結果顯示（利潤總額+ 財務費用）/總資產這一盈利能力指標具有“超強”和“超前”的預測能力。

公司治理作為財務狀況表現好壞的內因一直受到重視，近年來更有學者從公司治理的視角結合審計意見、股票市場表現等多方面進行了研究。如王宗軍、熊銀平等（2013）的研究結果表明，股票價格變動趨勢與財務困境風險顯著相關。

本文試圖從眾多財務預警指標中篩選出具有顯著解釋能力的指標。

一、剖面分析法、配對樣本T檢驗法與Mann-Whitney U 檢驗法

1.剖面分析法

剖面分析法考察單個比率的變動趨勢，以考察財務困境公司和非財務困境公司的異同。本研究計算或描述ST組和非ST組在ST之前歷年的描述性統計量或特征值，采用的主要統計量有均值、標準差。

2配對樣本T檢驗與Mann-Whitney U 檢驗

配對樣本T檢驗是變量顯著性檢驗，用于檢驗兩個相關的樣本是否來自具有相同均值的正態總體。即檢驗假設Ho：U=U1=U2=0，實質就是檢驗差值的均值和零均值之間差異的顯著性。此檢驗的前提是資料服從正態分布。

Mann-Whitney U檢驗是用得最廣泛的兩獨立樣本秩和檢驗方法，該檢驗是與獨立樣本t檢驗相對應的方法，當正態分布、方差齊性等不能達到t檢驗的要求時，可以使用該檢驗。它假設兩個樣本分別來自除了總體均值以外完全相同的兩個總體，目的是檢驗這兩個總體的均值是否有顯著的差別。

二、財務預警指標、行業的選取

1預警指標的選取原則

本文選擇財務預警指標主要考慮以下幾個原則：

一是數據的可取得性，前人實證研究中證明有顯著判別能力的變量。國內外學者的實證研究中，有顯著判別能力的變量集中在財務指標、現金流量指標、市場信息指標和公司治理指標。

二是可比性原則。本文沒有選用現金流量指標，是因為本文是以1998年-2013年首次被ST的上市公司前3年的數據來構建模型，而中國會計準則中是從1999年7月1日才要求上市企業編制現金流量表，之前的現金流量數據無法獲得，而把替代形式的現金流量數據與現金流量表上的數據放在一起考慮顯然不具有可比性。本文財務指標的選取也未引入每股收益、每股凈資產等指標，是因為各上市公司發行在外普通股股數對其數值有顯著的影響。

三是可操作性。超額收益率等市場信息指標和公司治理指標的數據，需要耗費大量的人力和物力，取得成本很高，不容易操作，因此不予以考慮。

四是由于本身是構建分行業的財務困境預警模型，所以無須選取相對指標。由于有顯著判別能力、較之于其他指標其數據采集成本更低、容易獲得、操作方便等優勢，財務指標成為選用的指標。

2財務預警指標的選取結果

在財務指標的選取上，本文廣泛考察和借鑒國內外相關成果，最終選取具有解釋力和顯著性統計結果的財務指標，按被選取的次數依次為流動比率X1、營運資本總資產比率X2、資產負債比率X3、資產周轉率X4、留存收益總資產比率X5、凈資產收益率X6、現金資產比率X7、速動比率X8、主營業務利潤率X9、總資產凈利率X10、總資產收益率X11、營運資本轉換效率X12、長期負債比率X13、存貨周轉率X14、應收賬款周轉率X15、主營業務收入增長率X16、總資產增長率X17和凈利潤增長率X18。

這些指標分別從盈利能力、經營能力、償債能力與成長能力等多個方面綜合反映了公司的財務狀況，從引用情況來看，在實證研究中體現企業償債能力的指標對揭示公司財務狀況的作用非比尋常。

3行業的選取

出于我國的上市公司主要集中于制造業以及制造業內的上市公司行業差異大的現實考慮，為了避免由于不同行業數據互相混雜而導致的模型適用性不高的缺陷，本文將行業研究對象確定為制造業下的輔助性類別。

出于大樣本和保證統計顯著性的考慮，本文將財務預警變量選取的研究對象確定為制造業下的機械設備儀表業、金屬非金屬業和石油化學塑料塑膠業的上市公司。

三、預警變量的篩選分析

1剖面分析

分析機械設備儀表業、金屬非金屬業、石油化學塑料塑膠業的ST公司與配對的非ST公司的財務預警變量剖面分析結果，可以得出如下結論：

（1）從三大行業樣本公司的各種財務比率均值比較來看，行業間的財務比率存在差異，尤其X2、X4、X7、X10、X12、X13、X14、X15、X16和X18等指標差異明顯；

（2）從兩類樣本公司的標準差比較來看，X14、X15、X18這三個指標變動幅度大，表明樣本公司經營能力上千差萬別，各有不同。財務困境公司X6、 X12、X13、X14、X15、X16與X18這幾個指標的變動趨勢均比非財務困境公司變動劇烈，說明相比非財務困境公司，財務困境公司的成長能力、資本管理效率和盈利能力上的差別更大更明顯。

（3）從兩類公司的各種財務比率均值比較來看，財務困境公司指標與非困境公司指標差異較明顯。財務困境公司除X1流動比率、X12營運資金轉換效率、X15應收賬款周轉率外，財務困境公司的財務指標均低于非財務困境公司指標值，反映出財務困境公司的盈利能力、成長能力和經營能力普遍不如非財務困境公司。財務困境公司的凈利潤增長率X18為負，說明財務困境公司的成長能力普遍較差。

2變量篩選結果分析

對服從正態分布的變量進行T檢驗；對不符合均值T檢驗的正態分布假設的變量采用Mann-Whitney U檢驗，因為當總體分布不能假定為正態分布時，Mann-Whitney U檢驗可代替兩個成對樣本T檢驗。

結果顯示，在5%的概率范圍內，根據T檢驗以及Mann-Whitney U 檢驗符號秩檢驗的結果，按照顯著性原則，機械儀表設備業保留了X1、X3、X5、X6、X8、X9、X11、X15、X16、X17和X18 共11個變量，金屬非金屬業保留了X3、X5、X9、X11、X15、X17和X18共7個變量，石油化學塑料塑膠業保留了X1、X2、X3、X4、X5、X7、X8、X9、X10、X11、X12、X13、X17共13個變量，其它的變量則因未能通過顯著性檢驗而被剔除。

綜合分析兩類公司各財務指標顯著性檢驗的結果，發現在最初所選的18個基礎財務指標中，有X3、X5、X9、X11、X17這5個變量在三個行業中均通過了顯著水平為5%的顯著性檢驗，由此可見，在財務困境發生前3年，ST公司與非ST公司這兩類公司在這些財務指標上存在著比較明顯的差異，因而這些變量可以有效的對兩類上市公司進行區分，同時說明本文選取的財務變量具有代表性；而不同行業之間顯著性變量的不同，進一步驗證了不同行業之間的財務比率差異性的存在，說明了建立財務困境預警模型時考慮行業差異的必要性。

參考文獻

[1]張玲.財務危機預警分析判別模型及其應用[J]，預測，2000.

[2]]郭斌，戴小敏.我國企業危機預警模型研究—以財務與非財務因素構建[J]，金融研究，2006.

[3]鄧曉嵐，王宗軍，李紅俠.非財務視角下的財務困境預警—對中國上市公司的實證研究[J]，管理科學，2006.

（作者單位：長沙商貿旅游職業技術學院會計系）

作者簡介：劉翠屏（1978- ），女，湖南寧鄉人，長沙商貿旅游職業技術學院教師，投資理財教研室主任，研究方向：資本運營與公司理財。

基金項目：1.湖南省教育廳科學研究項目“基于行業差異性的上市公司財務困境預警實證研究”（13C1057）。2.湖南省哲學社會科學基金項目“企業財務困境預警研究”（10YBA017）。