創業板公司財務危機預警實證

□ 沈陽 吳景泰 喬麗媛

創業板公司財務危機預警實證

□ 沈陽 吳景泰 喬麗媛

由于我國創業板上市的時間較短，創業板還沒有出現退市企業，但持續惡化的財務狀況，必將給市場和投資者帶來極大風險。現在我國對創業板企業財務危機預警的研究還比較少。開展這方面研究的益處是：第一，對上市公司而言能夠采取有效措施改善企業經營，扭轉不利局面，預防失敗，提高其可持續發展能力；第二，投資者可以在發現企業的財務危機萌芽時，及時調整投資組合，處理現有投資，避免更大損失；第三，銀行等金融機構可以利用這種預測結果做出貸款決策并進行貸款控制，避免貸款風險；第四，審計人員也可利用這種預警信息確定其審計程序，判斷被審計公司的前景，進而提高審計人員的評估能力，降低審計風險；第五，對于政府管理部門監控創業板上市公司質量和證券市場風險，也具有重要的現實意義。

一、我國創業板公司特點

1.生命周期方面。企業生命周期理論將企業的發展分為初創期、成長期、成熟期和衰退期四個階段。一般而言，主板市場主要服務于經營相對穩定的大型成熟企業，創業板市場則主要定位于處在成長階段中接近成熟期這一區間的中小企業，相比成熟企業，這些企業在穩定性、企業規模等方面都相對差一些，我國創業板市場不允許處于初創期的企業上市，原因是這些企業在初創期風險很大，如果這時進入創業板市場進行融資會帶來很大的投資風險，因此我國創業板市場上市條件對于擬上市的公司設定了一定的盈利要求，要有一定的規模和財務穩定性。

2.所屬行業方面。按照證監會要求，創業板重點關注新能源、新材料、生物醫藥、電子信息、環保節能、現代服務等六大行業，進入創業板的企業“須有一定的自主創新能力，具有較高的成長性和較強的核心競爭力，在科技、制度、管理方面要具有較強的競爭優勢”。因此我國創業板市場對上市公司的定位非常明確即“兩高六新”，高成長性、高科技含量、新經濟、新服務、新農業、新材料、新能源和新商業模式。

二、基于Logit回歸模型的創業板公司財務危機預警實證研究

本文選取多變量模型中的多元邏輯（Logit）模型作為財務危機預警研究的模型。Logit 模型包含的信息量大，解釋能力強，并且不容易發生沖突。克服了多元判別模型要求變量服從正態分布并且分組樣本間的協方差相等的局限性。

Logit 模型是普通多元線型模型的推廣，在本文中，我們建立這樣一個Logit 模型：我們設事件Y 代表創業板公司是否出現財務危機，Y＝1代表發生財務危機，Y＝0 代表未發生財務危機，事件Y依賴另一個不可觀測的變量V，變量V 和我們可以使用的可觀測的預測變量有一定的函數關系，即V＝f（X），為了設計的簡單，我們設其為線性形式：

V = βXi +εi

其中V的值決定了事件Y 是否發生，假設當Y＝1 時等價于V >0，當Y = 0時等價于V≤0。因此事件Y發生的概率為：

為了根據一定的樣本估計V的具體形式，需要選擇一定的概率分布函數，這里我們選擇邏輯Logistic分布，可以得到Logit 分析模型，記概率分布函數為F（t），Logit模型假定的概率分布函數為：

由F（-t）＝1－F（t），可得：

則第i個樣本點發生財務困境的概率為：

當第i 個樣本點為發生財務困境的公司時，Yi=1；當第i個樣本點為未發生財務困境的公司時，Yi=0；為第i個樣本點的預測變量，其中εi與β為待估計參數，根據樣本數據通過迭代可以求出其極大似然估計值。

Logit模型信息含量大，解釋能力強，得出的結果直接表示公司發生財務困境的可能性大小，操作簡單，結果明了。不要求變量服從正態分布并且分組樣本間的協方差相等。因此，本文采用Logit模型作為創業板首批上市的28家企業財務風險分析模型。

1.財務指標的選取。綜合各方面因素，考慮到我國企業的財務構成情況，本文主要從盈利能力、償債能力、營運能力和成長能力四個方面來構建指標體系。一共選取了16個備選指標：盈利能力指標：銷售凈利率、凈資產收益率、每股收益、凈利潤增長率、每股經營活動現金流量、凈利潤現金含量；償債能力指標：資產負債率、流動比率、每股凈資產、股東權益比率；營運能力指標：應收賬款周轉率、存貨周轉率、總資產周轉率；成長能力指標：凈資產增長率、主營業務現金比率、主營業務收入增長率。

2.指標篩選。考慮到某些財務指標可以取得的數據精度比較低，以及刪除有缺失值的財務指標后，本文篩選出了X1——銷售凈利率；X2——流動比率；X3——總資產周轉率；X4——主營業務現金比率；X5——每股收益；X6——資產負債率；X7——主營業務收入增長率共7個財務指標。為了避免變量之間多重共線性對模型的影響，本文使用SPSS軟件中的Pearson法對以上變量進行了相關性分析。結果表明X1和X4間的相關度為0.990，為高度相關；X2和X6間的相關度為-0.352，相關性較為明顯，根據相關性較小者較優的原則，剔除X1、X2。這樣本文最終確定選用X3——總資產周轉率；X4——主營業務現金比率；X5——每股收益；X6——資產負債率；X7——主營業務收入增長率，共五個變量建立Logit模型：

3.運用Logistic回歸分析。本文以二分類變量（財務正常公司為0，財務危機公司為1）為因變量，以X3——總資產周轉率；X4——主營業務現金比率；X5——資產負債率；X6——主營業務收入增長率；X7——每股收益這五個指標為自變量，以A股43家規模和行業與創業板首批28家公司相近的企業為樣本，利用SPSS軟件中的Logistic回歸分析進行模型預測。所用財務數據均來自于其2011年報。根據回歸結果我們可以得到Logit 模型如下：

可等價的表示為：

4.模型準確性檢驗。應用卡方檢測對模型系數進行綜合檢驗，結果表明模型對于財務危機公司的預測具有顯著性(p<0.05)。回歸結果說明模型對財務危機公司的區別率為90.5%，模型整體預測的正確率為90.7%。由此我們可以得出，實際為ST公司的22家公司中，被誤判為非ST公司的有兩家，正確率為90.9%，而實際為非ST公司的21家公司中，被誤判為ST 公司的有兩家，準確率為90.5%，總體來說，模型的預測正確率為90.7%，模型是比較精確的。

三、研究結論

通過分析可見，我國創業板經過兩年多的運行，表現難以讓人滿意。特別是經過精挑細選的首批28家創業板公司的發展狀況很不樂觀，其中有7家發生財務危機的可能性非常大，占首批28家公司中的25%，甚至有三家的P值非常接近1，同時有幾家的P值接近0.5，需要重點關注。盡管創業板直接退市制度2015年5月1日剛剛開始實行，還沒有真正被退市的企業，但創業板高風險已提前凸顯。因此，本文通過建立一個與創業板上市公司結構相近的Logit模型，采用2011 年年報數據，對創業板首批上市28 家公司財務危機進行提前預警，可直接為投資者提供財務危機預警信息，幫助他們決策參考，及時調整自己的投資結構。對于創業板上市公司來說，要意識到財務危機預警的重要性，否則會給企業的經營管理埋下重大隱患，防范財務危機不僅僅是公司財務部門的責任，它是一個系統工程，需要公司全體成員的重視和參與。首先，創業板公司自身要做好過渡準備，上市后企業要適應在規模、治理結構方面的變化，特別是在管理人員權責劃分方面，要制定嚴格的公司治理結構，建立適合本企業的管理架構；其次，要加強資金用途監管，建立詳細的財務規劃，抑制市場投機行為。

（作者單位：沈陽航空航天大學經濟與管理學院）