上市公司財務困境預測研究述評

【摘要】本文系統地回顧和總結了國內外財務困境預測領域中的主要成果和問題，并從五個方面進行較為深入地分析，最后提出兼顧利益相關者的財務困境預測框架和敏感性分析方法，力圖改進原有框架，豐富該領域研究。

【關鍵詞】上市公司；財務困境；預測；數據挖掘

財務困境預測研究是財務管理領域中的一個關鍵課題。Wanke等（2014）更指出，財務困境預測對上市公司、投資者甚至整個經濟體都有著重要意義。

本文系統梳理了本領域的代表文獻，從財務困境定義、研究樣本設計、預測變量選擇、統計方法應用、預測精度判定方面對國內外學者研究進行綜述，并分析、改進，最后提出兼顧利益相關者的預測框架和敏感性分析方法。

一、財務困境定義

Beaver（1966）指出了財務困境的重大影響，認為與破產、透支銀行存款、償付債券困難等存在直接聯系。Altman（1993）提出四大后果，并指出破產最接近財務困境的法律定義。Dong Yu（2012）量化了特征，即經營困難、連續3年虧損、無法用現金償還到期債務并滿足日常支出。有鑒于國內證券市場興起較晚，退市機制尚不完善，學者們大多選取“ST”上市公司作為標志。吳俊杰（2006）將“*ST”定義為陷入財務困境。

二、樣本數據設計

建立配對的健康公司樣本時，現有研究大多選取的控制因素為行業、會計年度和資產規模，并借此控制偏差。多數實證研究采用一一配對抽樣，可能把作為配對標準的因素排除；此外還可能造成兩類公司比例與總體中不一致，夸大正確率。Usai等（2009）增加了重復的隨機二次抽樣檢驗。

三、預測指標選擇

目前預測指標的選取處于探索階段，上述預測指標（表31）后，評價指標體系逐步形成了財務和非財務指標體系，引入股權結構（袁康來等，2009）、EVA（梁杰等，2011）、財務重述（王曉光，2014）等。

四、建模方法運用

（一）統計技術模型

Fitzpatrick（1932）首次采用單變量模型進行預測。Beaver（1966）提出了更完善的單變量模型。此后，Altman（1968）創建了多元變量模型；Ohlson（1980）用logistic模型預測。在國內陳曉等（2000）首次將Logistic回歸引入。優勢是模型易于理解使用；劣勢是樣本個數要求、線性形式處理非線性問題、處理定性指標能力弱。

（二）現代分析模型

Feng Yu Lin等（2001）將判別分析、Logistic、神經網絡及決策樹模型組合建立了三類混合模型。姚靠華等（2005）用決策樹剪枝，肖鵬等（2009）用模糊支持向量機，拓展了現代分析模型的應用。優勢是計算機進行大量數據處理、無需分布假設；劣勢是缺乏完整理論說明、過程無法明確確認。

五、預測準確率

由于使用的Logistic和Probit方法理論上不存在最優分割點，故一類錯誤減少意味著另一類錯誤增加。學者們大多假定先驗概率為50%，而實際情況下不會陷入財務困境的概率高于陷入財務困境的概率，將健康預測為財務困境很有可能因投資者謹慎造成投資收益下降，其損失要遠小于反向的投資損失。

六、總結及重構設想

（一）財務困境定義

盡管兩階段劃分法有利于提高預測準確性，但未將利益相關者納入考量。而現代財務風險在企業及利益相關者間的傳導更容易，應放棄利益相關者行為外生的假定，在預測階段將其視為內生。

（二）預測指標選取

惡化的財務比率是陷入財務困境的表現之一，直接原因是外界環境變化及經營決策等。只有沿財務風險傳導路徑，尋找直接因素納入模型，才能真正提高預測力。

（三）模型具體設定

如果將財務困境范圍精細化，并加入利益相關者，構成的新框架并不排斥現有的建模方法，而是從經濟過程出發，同時嵌入利益相關者，財務指標地位相對下降。

（四）預測精度判定

研究中常假定兩類錯誤成本相同，以誤判率最小為原則建立準則，以預測精度高低來評價效率。而財務困境誤判為健康的代價遠高于健康誤判為財務困境，如何平衡并提升預測準確率，仍需討論。

（五）敏感性分析

需要對在利益相關者影響下的企業狀況在未來的變化進行預期，同時對影響進行敏感性分析，提高預測能力。

參考文獻：

[1]Beaver，W.H.Financial Ratios as Predictors of Failure[J].Journal of Accounting Research，1966，（21）：322324

[2]Altman，E.I.Corporate Financial Distress：A Complete Guide to Predicting，Avoiding and Dealing with Bankruptcy[M].John Wiley，New York，NY，1993，（23）：325328

[3]陳靜.上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究，1999，（04）：3138

[4]吳世農，盧賢義.我國上市公司財務風險的預測模型研究[J].經濟研究，2001，（6）：4655

[5]吳俊杰.財務困境預測：數據挖掘方法的比較與運用[J].清華大學學報（哲學社會科學版），2006，（21）

作者簡介：

彭曉敏（1993-），女，漢族，四川成都人，西南財經大學會計學院，研究方向：會計理論與實務。