上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建研究

王占龍

摘要：為構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警模型，本文以我國證券市場制造業(yè)ST公司作為研究樣本，選取2011-2015年40個(gè)ST公司和非ST公司作為建模樣本，并從償債能力、營運(yùn)能力、發(fā)展能力、獲取現(xiàn)金流能力以及營運(yùn)能力5個(gè)方面選取了27個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，先對(duì)其進(jìn)行描述性分析，其次通過相關(guān)性分析，從中選取顯著性強(qiáng)的6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為模型變量進(jìn)入回歸，構(gòu)建logistics模型并選取了10家ST公司和10家非ST公司結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果證明該模型預(yù)測精度較好。

關(guān)鍵詞：財(cái)務(wù)危機(jī)；預(yù)警模型；logistics分析

一個(gè)有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型對(duì)于管理者、投資人和債權(quán)人都有著重要的意義。本文從滬深A(yù)股市場上選取2011-2015年40家ST公司作為樣本，按1：1配對(duì)原則選取40家財(cái)務(wù)狀況正常的公司進(jìn)行配對(duì)，篩選相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，并隨機(jī)選取10家公司檢驗(yàn)了這一模型的有效性，為制造業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警提供了可靠的思路。

一、設(shè)計(jì)研究

（一）樣本選擇

本文選取深滬兩地A股上市公司作為研究對(duì)象，為了減少行業(yè)差別對(duì)預(yù)警模型的影響和基于樣本選取的充分性，筆者選取了制造業(yè)ST公司作為危機(jī)樣本，并按照1：1配對(duì)原則選取了非ST公司作為健康公司進(jìn)行配對(duì)。并預(yù)留10組ST公司作為檢測樣本對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

危機(jī)樣本選取原則：

在滬深A(yù)股市場上選取2011-2015年制造業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)公司作為樣本，其中，剔除B股、H股以及由于其他狀況被ST的公司，以及數(shù)據(jù)不全的公司。

配對(duì)樣本選取：按照1：1配對(duì)原則選取非ST公司作為配對(duì)樣本。配對(duì)的公司與ST公司行業(yè)相同（若同產(chǎn)業(yè)無配對(duì)行業(yè)則采取相近行業(yè)），會(huì)計(jì)年度相同，資產(chǎn)規(guī)模相近。

檢驗(yàn)樣本選取：選取2015年被首次ST的10家上市公司作為檢驗(yàn)樣本對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。

（二）數(shù)據(jù)選取

本文研究數(shù)據(jù)主要來源于巨潮資訊網(wǎng)，同花順財(cái)經(jīng)和網(wǎng)易財(cái)經(jīng)，所有數(shù)據(jù)均由筆者親自整理。

（三）財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取

本文從償債能力、盈利能力、現(xiàn)金流量、發(fā)展能力和營運(yùn)能力5個(gè)方面選取指標(biāo)（如表1）。

二、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證性研究

（一）描述性分析檢驗(yàn)

對(duì)40家ST公司和非ST公司連續(xù)5年27個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)運(yùn)用stata12.0軟件進(jìn)行數(shù)學(xué)上的描述性分析后發(fā)現(xiàn)，ST和非ST公司在這些指標(biāo)上存在差異，但是不同指標(biāo)產(chǎn)生的顯著性差異不同。總體上來說，非ST公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)要優(yōu)于ST公司。具體分析如下：

償債能力：從償債能力來看，ST公司的短期償債能力要弱于非ST公司，依靠自有資金償還債務(wù)存在困難。營運(yùn)資金/總資產(chǎn)和利息保障倍數(shù)為負(fù)值且明顯低于非ST公司，長期負(fù)債/營運(yùn)資金，現(xiàn)金比率和產(chǎn)權(quán)比率也與非ST公司之間存在顯著差異。

盈利能力：ST公司盈利能力明顯弱于非ST公司，且銷售毛利率、銷售凈利率、資本收益率、凈資產(chǎn)收益率及每股凈資產(chǎn)為負(fù)值，說明ST公司常年虧損，甚至資不抵債。

獲取現(xiàn)金能力：非ST公司依靠主營業(yè)務(wù)收入獲取現(xiàn)金能力明顯優(yōu)于ST公司，且根據(jù)現(xiàn)金債務(wù)總額比，用現(xiàn)金償還債務(wù)的能力也明顯強(qiáng)于ST公司，說明在公司主營業(yè)務(wù)上ST公司缺乏競爭力。除此以外，從總資產(chǎn)現(xiàn)金回收率來看，ST公司投入的資產(chǎn)并沒有給公司帶來更多的現(xiàn)金流入，說明ST公司所擁有的資產(chǎn)缺乏創(chuàng)造利潤的能力，且可能存在貶值風(fēng)險(xiǎn)。

從發(fā)展能力來看，ST公司凈利潤增長率和主營業(yè)務(wù)增長率明顯低于非ST公司，說明ST公司是因?yàn)槿狈诵臉I(yè)務(wù)競爭力才陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的。

從營運(yùn)能力來看，ST公司的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率明顯低于非ST公司，說明ST公司資產(chǎn)管理和運(yùn)營效率存在問題，可能擁有較多壞賬。

（二）相關(guān)性性分析

1.反映企業(yè)償債能力相關(guān)性分析結(jié)果

X1和X2，X7，X3和X5，X8有很強(qiáng)的相關(guān)性，剔除X1，X3，X7以及X8，留下X2，X4，X5和X6進(jìn)入下一輪篩選。

2.反映企業(yè)盈利能力相關(guān)性分析結(jié)果

X10，X12，X13與較多指標(biāo)相關(guān)性均超過0.5，所以剔除X10，X12，X13，留下X9，X11，X14進(jìn)入下一輪篩選。

3.反映企業(yè)現(xiàn)金流量相關(guān)性結(jié)果分析

X15和X18與較多指標(biāo)存在相關(guān)性，剔除X15，X18，留下X16和X17進(jìn)入下一輪篩選。

4.反映企業(yè)發(fā)展能力相關(guān)性結(jié)果分析

X19和X22具有很強(qiáng)相關(guān)性，經(jīng)比較留下X20，X21和X22進(jìn)入下一輪篩選。

5.反映企業(yè)營運(yùn)能力相關(guān)性結(jié)果分析

X23和X24，X25和X26相關(guān)性較強(qiáng)，經(jīng)比較留下X24，X25，X26和X27進(jìn)入下一輪篩選。

綜上，經(jīng)過相關(guān)性分析，共留下X2，X4，X5，X6，X9，X11，X14，X16，X17，X20，X21，X22，X24，X25，X26，X27共16個(gè)指標(biāo)。

（三）顯著性分析

經(jīng)顯著性分析發(fā)現(xiàn)只有X5、X9、X14、X16、X24和X26顯著性水平低于5%，進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，形成變量。

三、Logistic回歸模型構(gòu)建

（一）財(cái)務(wù)危機(jī)回歸模型描述

將經(jīng)過相關(guān)性分析和顯著性分析后的X5、X9、X14、X16、X24、X26這5個(gè)變量為自變量，企業(yè)是否具有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)為因變量（ST公司為1，非ST公司為0）構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。

Stata12.0運(yùn)行結(jié)果（如表2）：

根據(jù)表2可推出logistic回歸方程為

Ln{P/（1-p）}=0.0487+2.2116X5-2.4646X9-0.1303X14-1.6498X16-0.0064X24-0.7793X26

基于以上財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的建立，本文結(jié)論如下：

1. Stata12.0在回歸模型中顯示LR chi2 （6）=298.07，Prob > chi2 = 0.0000表明顯著性水平為0.0000，說明模型整體檢驗(yàn)十分顯著，并模型參數(shù)估計(jì)均以10%的顯著性通過檢驗(yàn)，反映得到的估計(jì)參數(shù)值得信任。

2.從變量系數(shù)來看，財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生和所有變量均成正負(fù)關(guān)系。本文將ST公司P值定義為1，非ST公司變量定義為0，因此相關(guān)系數(shù)為正的變量與財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生成正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為負(fù)的變量與財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生成負(fù)相關(guān)關(guān)系。在該模型中，資產(chǎn)負(fù)債率越高，財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率越高；銷售毛利率越高，每股凈資產(chǎn)越高，主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金含量越高，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率越低。

3.從財(cái)務(wù)指標(biāo)預(yù)警情況來看，償債能力中的資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)，盈利能力中的銷售毛利率指標(biāo)，獲取現(xiàn)金流量能力中的主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金含量指標(biāo)，以及營運(yùn)能力中的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)均有良好的預(yù)測效果。發(fā)展能力無一指標(biāo)進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，說明雖然ST公司和非ST公司在增長率之間存在差別，但發(fā)展能力在短期內(nèi)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測能力不強(qiáng)。

（二）財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型檢驗(yàn)

利用得到的logistics回歸模型，對(duì)20家上市公司（10家ST公司和10家非ST公司）的檢驗(yàn)樣本（以2015年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)）進(jìn)行預(yù)測，具體步驟如下：

1.將所有檢驗(yàn)樣本的原始數(shù)據(jù)代入模型，計(jì)算P值

2.將計(jì)算所得P值與0.5相比較，若大于0.5認(rèn)為是ST，若小于0.5則認(rèn)為財(cái)務(wù)狀況良好，不存在財(cái)務(wù)危機(jī)

3.將預(yù)測結(jié)果與公司真實(shí)情況比較，計(jì)算得出模型精度。

檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示：

從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出本文構(gòu)建的模型對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)具有較好的預(yù)測性。

四、研究結(jié)論

本文依據(jù)上市公司公開財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，以上市公司是否被ST作為判斷是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)，將上市公司相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為自變量引入logistics回歸模型，建立了上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，取得較好的預(yù)測效果。研究成果如下：

（一） ST公司和非ST公司在償債能力、盈利能力、獲取現(xiàn)金流量能力，發(fā)展能力和營運(yùn)能力5個(gè)方面的27個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中存在差異，但最具識(shí)別性的指標(biāo)為償債能力中的資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)，盈利能力中的銷售毛利率指標(biāo)，獲取現(xiàn)金流量能力中的主營業(yè)務(wù)收入現(xiàn)金含量指標(biāo)，以及營運(yùn)能力中的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率指標(biāo)。其中，資產(chǎn)負(fù)債率與財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生成正相關(guān)，其余模型變量財(cái)務(wù)指標(biāo)均與財(cái)務(wù)危機(jī)是否發(fā)生成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（二）本文在研究過程中發(fā)現(xiàn)ST公司存在數(shù)據(jù)缺失，在尋找匹配樣本時(shí)，由于ST連年虧損使得資產(chǎn)規(guī)模縮水，能在資產(chǎn)規(guī)模上與ST公司相匹配的正常企業(yè)多為新上市的不久的企業(yè)（5年左右），除此以外，ST公司財(cái)務(wù)信息披露不如非ST公司完整，多數(shù)ST公司存在凈利潤虧損—盈利—虧損循環(huán)，究其原因是由于處置固定資產(chǎn)導(dǎo)致的營業(yè)外收支增加，這些都表明ST公司可能傾向于粉飾自身報(bào)表。

（三）本文主要是從制造業(yè)方面對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型進(jìn)行研究，本文在研究中發(fā)現(xiàn)ST企業(yè)大多為化工行業(yè)，存在較多的固定資產(chǎn)，且不同制造業(yè)之間存在財(cái)務(wù)指標(biāo)的差異，如釀酒行業(yè)就存在較多的存貨。

（四）本文在檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭邪l(fā)現(xiàn)，若檢驗(yàn)當(dāng)年企業(yè)存在盈利，則模型難以判別是否存在財(cái)務(wù)危機(jī)。

參考文獻(xiàn)：

[1]岳上植，張廣柱.上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建研究[J].會(huì)計(jì)之友（下旬刊），2009，01：79-84.

[2]連曉麗.我國A股上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型實(shí)證研究[D].廈門大學(xué)，2014.

（作者單位：均勝集團(tuán)有限公司）