Z計分模型在中國的適用性研究

王曦苑

摘要:隨著經濟全球化進程的推進，企業暴露出的風險也在加大，財務危機預警就顯得格外重要。財務危機預警模型的核心就是Z計分模型，本文使用了滬深股市最新企業數據，以2013年*ST為研究樣本，同時在挑選上市企業時兼顧行業的多元化，并進行了企業Z值的趨勢研究，通過股票市場的反應與Z值的變動比較，看兩者是否相契合，旨在揭示Z計分模型在中國的適用性。

關鍵詞:Z計分模型財務預警適用性

一、財務危機預警模型概述

隨著我國市場經濟體制改革的不斷深化，經濟領域中的復雜性、不確定性日益凸現，企業發生財務危機的情況越來越頻繁，企業財務預警一方面可以使一些企業通過及時性的調整避免走向破產，同時對于投資者挑選合適的投資對象，防范企業財務危機具有十分重要的實際意義。

財務預警分析的模型有很多，如單變量預警模型，多元判別分析模型即Z計分模型，線性概率模型，人工神經網絡分析模型等，其中最具有代表的就是Z計分模型。

二、適用性實證研究

(一)第一組實驗：2013年被ST企業與正常企業對比分析研究

1、樣本的選取

本文從2013年ST公司中界定13家上市公司作為研究樣本,并且盡量選擇不同行業，再按照與之同時期、資產規模相當的原則選取與其相對應的13個正常上市公司，本文研究基于*ST企業2012年財務數據為樣本建立模型。本文所用樣本數據來源于新浪財經、深滬證券交易所網站以及上市公司的年度報告,采用Excel2007等軟件進行數據處理。

2、指標的確定

Z計分模型的基本表達式為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5

其中：X1=營運資本/資產總額。X2=留存收益/資產總額。X3=息稅前利潤/資產總額。X4=股權價值/負債總額。X5=營業收入/資產總額。

3、計算Z值

按照Z計分模型的要求收集整理財務數據,利用Excel計算得到2012年度各上市公司的Z值得分。

與此相適應，我們挑選股票市場上分別是歌華有線、營口港、重慶港九、錦州港、四方達、大禹節水、同達創業、輝豐股份、盤江股份、上實發展、古越龍山、黃山旅游、云南旅游，經過同樣的方法處理，計算出同期這些企業的Z值，分別為2.18、1.54、1.41、0.90、17.86、3.01、5.89、3.32、2.61、1.42、3.94、3.68、6.30。

4、數據分析

本文從以下方面進行分析：工作檢驗。通過圖一可以看出，樣本*ST上市公司大多數Z值都在1.8以下，由Z值的經驗判別區域可知，存在嚴重財務危機，破產機率很高，這與其ST身份基本吻合。*ST聯華和*ST廣夏兩家公司的Z值分別為49.03423、16.2754，屬于異常情況，主要是由于X4異常偏高引起的。通過同期正常企業分析，可以看出，樣本非ST上市公司Z值在臨界值2.675以上的有七家上市公司，說明這些公司的Z值處于財務狀況良好，發生破產可能性極小，這與非ST上市公司的財務處于正常狀況的現狀基本吻合。而Z值<1.8的有四家公司，分別為營口港、重慶港九、錦州港、上實發展，其中有三家都屬于交通運輸業，由此可以粗略猜測2012年交通運輸業整體不景氣，宏觀環境可能不利于該行業的發展。

財務風險的檢出力分析。從統計情況來看，Z計分模型對2012年13家*ST公司和13家正常公司財務風險的檢出力效果一般，并不理想，但是還是有一定可信度的。對*ST公司的正確判斷率61.54%，誤判率為15.39%；對非ST公司的正確判率53.85%，誤判率為30.77%；總體的正判率57.69%，誤判率為23.08%。由此可發現處于2.675

通過對以上Z值的描述性統計，我們可以看到，剔除最大值與最小值之后，13家正常公司的Z值平均值為3.21282，高于1.81的臨界值，而13家正常公司的Z值平均值為1.235224，低于1.81這個臨界值。這說明Z評分模型的結論和我國的實際情況是相對應的。另外，在13家正常公司中，有9家即80％的公司Z值明顯高于臨界值1.81，這說明Altman提出的1.81臨界值標準在我國具有一定的適用性。

(二)第二組實驗

1、樣本的選取

本組實驗選取的是在2013年年報已公布的并且2013年被特殊處理過的7家上市公司，年報公布后該上市公司會出現三種結果：第一，取消特殊處理，即“摘帽”：第二，退市，第三，保持原樣。我們的樣本中包括一家退市的上市公司，兩家保持原樣的上市公司，以及四家順利摘帽的上司公司。下面我們針對*ST公司2012年與2013年Z值的對比分析，來看一下Z值的變動是否與上市公司的處理結果相一致。

(1)*ST長油，它在2014年的處理結果是退市。2012年Z值0.250065，2013年Z值-1.80112。

(2)*ST吉炭，它的處理為不變。2012年Z值為1.141166 ，2013年0.328687。

(3)ST宏盛，處理為不變，2012年Z值為8.870208，2013年為1.303182。

(4)*ST聯合，處理為摘帽，2012年Z值為2.155643，2013年為2.614434。

(5)*ST聯華，處理為摘帽，2012年Z值為49.03423，2013年為1.206547。

(6)第六家公司為*ST興業，處理為摘帽，2012年Z值為-26.3763，2013年為0.561265。

(7)*ST國發，處理為摘帽，2012年Z值0.693788，2013年Z值為1.062648。

2、數據的分析

(1)從編號一可以看出，該公司Z值由正數急劇變為負數，其背后必然潛藏該公司財務狀況的急劇惡化，因此該公司結果說明Z值變動是與上市公司的處理結果相一致的。

(2)從編號二和三可以看出，2013年任未摘帽的公司的Z值都是小于1.8的，說明這兩個公司任然存在著較大的財務風險，也可以說明Z值變動是與上市公司的處理結果相一致的。

(3)從編號四至七可以看出，編號五2012年的Z值不具有代表性，因此剔除該組，從剩下三組成功摘帽的公司來看，他們的Z值都有明顯的增大，雖然仍有兩組的Z值小于1.8，但是這也能充分表明兩家公司財務狀況的改善。

盡管存在著樣本數量不大的問題，但是綜上所述，我們還是可以得出Z值的變動可以粗略地反映出上市公司的處理結果。

三、結論與建議

通過上述分析，我們可以發現Z-score模型對于預測現階段我國上市公司的財務危機的準確率并不是特別高。通過實驗二的分析，我們可以看Z值的變化在相當程度上程度上是與上市公司在股票市場上的處理相一致的,大體上支持了Z評分模型在我國的可適性。

思考與建議。對Z計分模型指標的修正與調整，對Z計分模型中的臨界值進行調整，對我國證券市場的監督與完善。

參考文獻：

[1]李娜,田月昕,王宏.Z-score模型在我國農業上市公司中的適用性分析[J].財會通訊:學術版，2008，（5）

[2]向德偉.運用“Z記分法”評價上市公司經營風險的實證研究[J].會計研究,2002,(11)

[3]王海斌,俞軍.運用“Z記分法”對新疆上市公司經營風險的實證分析[J].新疆財經,2004,(1)

[4]張榮艷,廖萌.Z計分模型在房地產上市公司財務預警中適用性檢驗[J].財會通訊:綜合(下),2013,(11)

[5]余景選,鄭少鋒.農業上市公司Z計分財務預警模型應用研究[J].財會通訊:綜合(下),2012,(4)

[6]張蔚虹,朱海霞.Z—Score模型對科技型上市公司財務風險預警的適用性檢驗[J].科技管理研究,2012,(14)

摘要:隨著經濟全球化進程的推進，企業暴露出的風險也在加大，財務危機預警就顯得格外重要。財務危機預警模型的核心就是Z計分模型，本文使用了滬深股市最新企業數據，以2013年*ST為研究樣本，同時在挑選上市企業時兼顧行業的多元化，并進行了企業Z值的趨勢研究，通過股票市場的反應與Z值的變動比較，看兩者是否相契合，旨在揭示Z計分模型在中國的適用性。

關鍵詞:Z計分模型財務預警適用性

一、財務危機預警模型概述

隨著我國市場經濟體制改革的不斷深化，經濟領域中的復雜性、不確定性日益凸現，企業發生財務危機的情況越來越頻繁，企業財務預警一方面可以使一些企業通過及時性的調整避免走向破產，同時對于投資者挑選合適的投資對象，防范企業財務危機具有十分重要的實際意義。

財務預警分析的模型有很多，如單變量預警模型，多元判別分析模型即Z計分模型，線性概率模型，人工神經網絡分析模型等，其中最具有代表的就是Z計分模型。

二、適用性實證研究

(一)第一組實驗：2013年被ST企業與正常企業對比分析研究

1、樣本的選取

本文從2013年ST公司中界定13家上市公司作為研究樣本,并且盡量選擇不同行業，再按照與之同時期、資產規模相當的原則選取與其相對應的13個正常上市公司，本文研究基于*ST企業2012年財務數據為樣本建立模型。本文所用樣本數據來源于新浪財經、深滬證券交易所網站以及上市公司的年度報告,采用Excel2007等軟件進行數據處理。

2、指標的確定

Z計分模型的基本表達式為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5

其中：X1=營運資本/資產總額。X2=留存收益/資產總額。X3=息稅前利潤/資產總額。X4=股權價值/負債總額。X5=營業收入/資產總額。

3、計算Z值

按照Z計分模型的要求收集整理財務數據,利用Excel計算得到2012年度各上市公司的Z值得分。

與此相適應，我們挑選股票市場上分別是歌華有線、營口港、重慶港九、錦州港、四方達、大禹節水、同達創業、輝豐股份、盤江股份、上實發展、古越龍山、黃山旅游、云南旅游，經過同樣的方法處理，計算出同期這些企業的Z值，分別為2.18、1.54、1.41、0.90、17.86、3.01、5.89、3.32、2.61、1.42、3.94、3.68、6.30。

4、數據分析

本文從以下方面進行分析：工作檢驗。通過圖一可以看出，樣本*ST上市公司大多數Z值都在1.8以下，由Z值的經驗判別區域可知，存在嚴重財務危機，破產機率很高，這與其ST身份基本吻合。*ST聯華和*ST廣夏兩家公司的Z值分別為49.03423、16.2754，屬于異常情況，主要是由于X4異常偏高引起的。通過同期正常企業分析，可以看出，樣本非ST上市公司Z值在臨界值2.675以上的有七家上市公司，說明這些公司的Z值處于財務狀況良好，發生破產可能性極小，這與非ST上市公司的財務處于正常狀況的現狀基本吻合。而Z值<1.8的有四家公司，分別為營口港、重慶港九、錦州港、上實發展，其中有三家都屬于交通運輸業，由此可以粗略猜測2012年交通運輸業整體不景氣，宏觀環境可能不利于該行業的發展。

財務風險的檢出力分析。從統計情況來看，Z計分模型對2012年13家*ST公司和13家正常公司財務風險的檢出力效果一般，并不理想，但是還是有一定可信度的。對*ST公司的正確判斷率61.54%，誤判率為15.39%；對非ST公司的正確判率53.85%，誤判率為30.77%；總體的正判率57.69%，誤判率為23.08%。由此可發現處于2.675

通過對以上Z值的描述性統計，我們可以看到，剔除最大值與最小值之后，13家正常公司的Z值平均值為3.21282，高于1.81的臨界值，而13家正常公司的Z值平均值為1.235224，低于1.81這個臨界值。這說明Z評分模型的結論和我國的實際情況是相對應的。另外，在13家正常公司中，有9家即80％的公司Z值明顯高于臨界值1.81，這說明Altman提出的1.81臨界值標準在我國具有一定的適用性。

(二)第二組實驗

1、樣本的選取

本組實驗選取的是在2013年年報已公布的并且2013年被特殊處理過的7家上市公司，年報公布后該上市公司會出現三種結果：第一，取消特殊處理，即“摘帽”：第二，退市，第三，保持原樣。我們的樣本中包括一家退市的上市公司，兩家保持原樣的上市公司，以及四家順利摘帽的上司公司。下面我們針對*ST公司2012年與2013年Z值的對比分析，來看一下Z值的變動是否與上市公司的處理結果相一致。

(1)*ST長油，它在2014年的處理結果是退市。2012年Z值0.250065，2013年Z值-1.80112。

(2)*ST吉炭，它的處理為不變。2012年Z值為1.141166 ，2013年0.328687。

(3)ST宏盛，處理為不變，2012年Z值為8.870208，2013年為1.303182。

(4)*ST聯合，處理為摘帽，2012年Z值為2.155643，2013年為2.614434。

(5)*ST聯華，處理為摘帽，2012年Z值為49.03423，2013年為1.206547。

(6)第六家公司為*ST興業，處理為摘帽，2012年Z值為-26.3763，2013年為0.561265。

(7)*ST國發，處理為摘帽，2012年Z值0.693788，2013年Z值為1.062648。

2、數據的分析

(1)從編號一可以看出，該公司Z值由正數急劇變為負數，其背后必然潛藏該公司財務狀況的急劇惡化，因此該公司結果說明Z值變動是與上市公司的處理結果相一致的。

(2)從編號二和三可以看出，2013年任未摘帽的公司的Z值都是小于1.8的，說明這兩個公司任然存在著較大的財務風險，也可以說明Z值變動是與上市公司的處理結果相一致的。

(3)從編號四至七可以看出，編號五2012年的Z值不具有代表性，因此剔除該組，從剩下三組成功摘帽的公司來看，他們的Z值都有明顯的增大，雖然仍有兩組的Z值小于1.8，但是這也能充分表明兩家公司財務狀況的改善。

盡管存在著樣本數量不大的問題，但是綜上所述，我們還是可以得出Z值的變動可以粗略地反映出上市公司的處理結果。

三、結論與建議

通過上述分析，我們可以發現Z-score模型對于預測現階段我國上市公司的財務危機的準確率并不是特別高。通過實驗二的分析，我們可以看Z值的變化在相當程度上程度上是與上市公司在股票市場上的處理相一致的,大體上支持了Z評分模型在我國的可適性。

思考與建議。對Z計分模型指標的修正與調整，對Z計分模型中的臨界值進行調整，對我國證券市場的監督與完善。

參考文獻：

[1]李娜,田月昕,王宏.Z-score模型在我國農業上市公司中的適用性分析[J].財會通訊:學術版，2008，（5）

[2]向德偉.運用“Z記分法”評價上市公司經營風險的實證研究[J].會計研究,2002,(11)

[3]王海斌,俞軍.運用“Z記分法”對新疆上市公司經營風險的實證分析[J].新疆財經,2004,(1)

[4]張榮艷,廖萌.Z計分模型在房地產上市公司財務預警中適用性檢驗[J].財會通訊:綜合(下),2013,(11)

[5]余景選,鄭少鋒.農業上市公司Z計分財務預警模型應用研究[J].財會通訊:綜合(下),2012,(4)

[6]張蔚虹,朱海霞.Z—Score模型對科技型上市公司財務風險預警的適用性檢驗[J].科技管理研究,2012,(14)

摘要:隨著經濟全球化進程的推進，企業暴露出的風險也在加大，財務危機預警就顯得格外重要。財務危機預警模型的核心就是Z計分模型，本文使用了滬深股市最新企業數據，以2013年*ST為研究樣本，同時在挑選上市企業時兼顧行業的多元化，并進行了企業Z值的趨勢研究，通過股票市場的反應與Z值的變動比較，看兩者是否相契合，旨在揭示Z計分模型在中國的適用性。

關鍵詞:Z計分模型財務預警適用性

一、財務危機預警模型概述

隨著我國市場經濟體制改革的不斷深化，經濟領域中的復雜性、不確定性日益凸現，企業發生財務危機的情況越來越頻繁，企業財務預警一方面可以使一些企業通過及時性的調整避免走向破產，同時對于投資者挑選合適的投資對象，防范企業財務危機具有十分重要的實際意義。

財務預警分析的模型有很多，如單變量預警模型，多元判別分析模型即Z計分模型，線性概率模型，人工神經網絡分析模型等，其中最具有代表的就是Z計分模型。

二、適用性實證研究

(一)第一組實驗：2013年被ST企業與正常企業對比分析研究

1、樣本的選取

本文從2013年ST公司中界定13家上市公司作為研究樣本,并且盡量選擇不同行業，再按照與之同時期、資產規模相當的原則選取與其相對應的13個正常上市公司，本文研究基于*ST企業2012年財務數據為樣本建立模型。本文所用樣本數據來源于新浪財經、深滬證券交易所網站以及上市公司的年度報告,采用Excel2007等軟件進行數據處理。

2、指標的確定

Z計分模型的基本表達式為：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5

其中：X1=營運資本/資產總額。X2=留存收益/資產總額。X3=息稅前利潤/資產總額。X4=股權價值/負債總額。X5=營業收入/資產總額。

3、計算Z值

按照Z計分模型的要求收集整理財務數據,利用Excel計算得到2012年度各上市公司的Z值得分。

與此相適應，我們挑選股票市場上分別是歌華有線、營口港、重慶港九、錦州港、四方達、大禹節水、同達創業、輝豐股份、盤江股份、上實發展、古越龍山、黃山旅游、云南旅游，經過同樣的方法處理，計算出同期這些企業的Z值，分別為2.18、1.54、1.41、0.90、17.86、3.01、5.89、3.32、2.61、1.42、3.94、3.68、6.30。

4、數據分析

本文從以下方面進行分析：工作檢驗。通過圖一可以看出，樣本*ST上市公司大多數Z值都在1.8以下，由Z值的經驗判別區域可知，存在嚴重財務危機，破產機率很高，這與其ST身份基本吻合。*ST聯華和*ST廣夏兩家公司的Z值分別為49.03423、16.2754，屬于異常情況，主要是由于X4異常偏高引起的。通過同期正常企業分析，可以看出，樣本非ST上市公司Z值在臨界值2.675以上的有七家上市公司，說明這些公司的Z值處于財務狀況良好，發生破產可能性極小，這與非ST上市公司的財務處于正常狀況的現狀基本吻合。而Z值<1.8的有四家公司，分別為營口港、重慶港九、錦州港、上實發展，其中有三家都屬于交通運輸業，由此可以粗略猜測2012年交通運輸業整體不景氣，宏觀環境可能不利于該行業的發展。

財務風險的檢出力分析。從統計情況來看，Z計分模型對2012年13家*ST公司和13家正常公司財務風險的檢出力效果一般，并不理想，但是還是有一定可信度的。對*ST公司的正確判斷率61.54%，誤判率為15.39%；對非ST公司的正確判率53.85%，誤判率為30.77%；總體的正判率57.69%，誤判率為23.08%。由此可發現處于2.675

通過對以上Z值的描述性統計，我們可以看到，剔除最大值與最小值之后，13家正常公司的Z值平均值為3.21282，高于1.81的臨界值，而13家正常公司的Z值平均值為1.235224，低于1.81這個臨界值。這說明Z評分模型的結論和我國的實際情況是相對應的。另外，在13家正常公司中，有9家即80％的公司Z值明顯高于臨界值1.81，這說明Altman提出的1.81臨界值標準在我國具有一定的適用性。

(二)第二組實驗

1、樣本的選取

本組實驗選取的是在2013年年報已公布的并且2013年被特殊處理過的7家上市公司，年報公布后該上市公司會出現三種結果：第一，取消特殊處理，即“摘帽”：第二，退市，第三，保持原樣。我們的樣本中包括一家退市的上市公司，兩家保持原樣的上市公司，以及四家順利摘帽的上司公司。下面我們針對*ST公司2012年與2013年Z值的對比分析，來看一下Z值的變動是否與上市公司的處理結果相一致。

(1)*ST長油，它在2014年的處理結果是退市。2012年Z值0.250065，2013年Z值-1.80112。

(2)*ST吉炭，它的處理為不變。2012年Z值為1.141166 ，2013年0.328687。

(3)ST宏盛，處理為不變，2012年Z值為8.870208，2013年為1.303182。

(4)*ST聯合，處理為摘帽，2012年Z值為2.155643，2013年為2.614434。

(5)*ST聯華，處理為摘帽，2012年Z值為49.03423，2013年為1.206547。

(6)第六家公司為*ST興業，處理為摘帽，2012年Z值為-26.3763，2013年為0.561265。

(7)*ST國發，處理為摘帽，2012年Z值0.693788，2013年Z值為1.062648。

2、數據的分析

(1)從編號一可以看出，該公司Z值由正數急劇變為負數，其背后必然潛藏該公司財務狀況的急劇惡化，因此該公司結果說明Z值變動是與上市公司的處理結果相一致的。

(2)從編號二和三可以看出，2013年任未摘帽的公司的Z值都是小于1.8的，說明這兩個公司任然存在著較大的財務風險，也可以說明Z值變動是與上市公司的處理結果相一致的。

(3)從編號四至七可以看出，編號五2012年的Z值不具有代表性，因此剔除該組，從剩下三組成功摘帽的公司來看，他們的Z值都有明顯的增大，雖然仍有兩組的Z值小于1.8，但是這也能充分表明兩家公司財務狀況的改善。

盡管存在著樣本數量不大的問題，但是綜上所述，我們還是可以得出Z值的變動可以粗略地反映出上市公司的處理結果。

三、結論與建議

通過上述分析，我們可以發現Z-score模型對于預測現階段我國上市公司的財務危機的準確率并不是特別高。通過實驗二的分析，我們可以看Z值的變化在相當程度上程度上是與上市公司在股票市場上的處理相一致的,大體上支持了Z評分模型在我國的可適性。

思考與建議。對Z計分模型指標的修正與調整，對Z計分模型中的臨界值進行調整，對我國證券市場的監督與完善。

參考文獻：

[1]李娜,田月昕,王宏.Z-score模型在我國農業上市公司中的適用性分析[J].財會通訊:學術版，2008，（5）

[2]向德偉.運用“Z記分法”評價上市公司經營風險的實證研究[J].會計研究,2002,(11)

[3]王海斌,俞軍.運用“Z記分法”對新疆上市公司經營風險的實證分析[J].新疆財經,2004,(1)

[4]張榮艷,廖萌.Z計分模型在房地產上市公司財務預警中適用性檢驗[J].財會通訊:綜合(下),2013,(11)

[5]余景選,鄭少鋒.農業上市公司Z計分財務預警模型應用研究[J].財會通訊:綜合(下),2012,(4)

[6]張蔚虹,朱海霞.Z—Score模型對科技型上市公司財務風險預警的適用性檢驗[J].科技管理研究,2012,(14)