沪市上市公司财务危机预测分析

摘 要：近些年国内外企业所面临的风险日渐复杂，其中企业财务危机是一个非常重要的议题。通过对财务预警问题的研究成果回顾，选取沪市上市公司中20个ST公司和相对应的20个非ST公司的数据，挑选多项指标进行主成分分析并结合Logit模型进行了检验。结果显示，通过数据分析得出的Logit模型方程具有较高的预测成功率，并且使用的财务指标比较简单并且容易获得，因此，这种分析方法对于企业来说非常具有实际应用的价值。

关键词：财务预警；ST公司；Logit模型

中图分类号：F81 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2012）10-0075-02

一、财务预警问题的提出

近些年国际金融业的不断发展，金融工具及其衍生品不断的发展，并在在资本市场中得到了充分的运用。与此同时企业所面临的风险也越来越复杂，企业发生财务危机甚至破产可能性越来越大，这样就给企业和社会带来了严重的威胁，在这种情况下，对于财务的风险管理变得越来越重要，财务风险预警也被提上议事日程。那么如何对企业财务危机进行较为准确的预测分析,就成为了企业继续生存的重要条件。

目前国内外所有关于财务危机预警问题的研究，主要集中在两个方面的问题：一是财务危机概念如何界定；二是预测指标的选择和预测模型的建立。由于企业财务危机是一个动态的过程，这种过程的直接表现就是绩效指标的恶化，因此可通过对于某些财务指标的选取来构造企业的财务危机的预警模型。

二、财务预警问题的研究成果

国外关于财务风险预警的研究开始较早，其中就产生了一元分析法、多元分析法等多种方法。国内直到20世纪90年代末才开始有关于这一方面的学术研究，其中基本上都借鉴了西方较为成熟的理论和模型，并在研究中加入了中国目前的特有因素。随着中国资本市场近些年来的高速发展，国内的研究也进入了飞速发展的时期。在研究中主要应用的方法有Z值法与回归法，而回归模型在学术研究和实际运用中有其进步之处，所以本文我们将使用回归法进行研究。

根据以往的研究，并根据中国上市公司的实际情况，我们把因财务状况异常而被“特别处理”的上市公司（ST公司）认定为发生了“财务危机”。主要原因如下：首先，虽然西方学术界的普遍做法是将企业依据《破产法》提出破产申请作为企业陷入财务危机标志，但在中国迄今为止，还没有一家上市公司提出破产申请的案例。而且目前来看上市资格仍然是一种非常受到欢迎的资源，即使上市公司面临破产危险，也会有其他公司将其接收，也导致了一家上市公司不大可能出现提出破产申请的情况。因此，在目前阶段用破产申请来界定中国上市公司的财务危机是不符合现状的。其次，“特别处理”是一个客观事件，在实践中可以很好的度量，由于上市公司的财务状况会定期，所以给研究和投资者提供了数据获得上的方便，也提高了研究的定量准确性，使得研究和投资更加具有可操作性。最后，从以往摆脱特别处理的公司的实际情况来看，大部分公司是通过大规模财务重组之后才摘掉“特别处理”的帽子，这说明“特别处理”的确能在很大程度上反映出公司出现了财务危机。

三、Logit理论模型介绍

在这里我们假设事件Y上市公司财务危机的发生和不发生分别记为1和0，即：Y=1发生财务危机０没有发生财务危机

而事件Y的发生依赖于一个不可观察的变量V，它和我们使用的预测变量X有一定的函数关系V=f（X），为了方便，我们将其计设其为线性形式：V=βXi+εi （1）

因此事件Y发生的概率为:P（Y=1）=P（V>0）=P（εi>-βXi） （2）

选择逻辑分布，记εi 的概率分布函数为F（t），Logit模型设定的概率分布函数为：F（t）= （3）

由F（-t）=1-F（t），（2）可作如下变换:P（Y=1）=1-F（-βXi）=

F（βXi） （4）

则第i个样本为ST公司的概率为：P（Y=1）=

四、数据处理和分析

我们从2010年沪市上名称前出现ST上市公司选取20家作为样本中的财务困境公司（即ST公司），再按照同行业、同时期的原则选取与其相对应的20家非ST的上市公司作为样本中的财务健康公司（即非ST公司）这样我们就获得一个样本容量为40个的样本。

结合目前的研究和中国的实际情况，我们选取了以下14个指标代表上市公司的财务状况，分别是每股经营活动产生的现金流量净额（元），总资产报酬率（%），总资产净利润（%），销售净利率（%），资产负债率（%），权益乘数（%），有形资产比率（%），流动比率，速动比率，存货周转率（次），应收账款周转率（次），总资产周转率（次），营业利润（%），资产总计（%）。这些指标分别反应了上市公司的盈利能力、资本结构、偿债能力、营运能力等方面。

首先我们对所选的指标进行主成分的选取，进行这一步的原因是因为：在我们所选的指标中，有很多指标之间的相关程度是非常高的，相关系数表由于数据太多，没有加进文章。

这样一来，我们就把14个指标，简化为5个指标，下面将5个指标标准化，并利用标准化后的5个指标进行Logit回归，将所得到的系数代入Logistic函数，可得：

P=｛1+exp[1-6.491 （FAC1_1）-1.199 （FAC2_1）-6.091 （FAC3_1）+

2.551（FAC4_1）-0.513 （FAC5_1）｝

而预测的结果为:

表2 分类表a

注：a. 切割值为0.500。

由表2我们可以看出，预测的准确率为81.3%。因此Logistic回归函数可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。

五、建议和结论

在预警模型建立之后，我们通过模型的运用就可以对危机进行预测，同时通过模型的建立与检验，可以发现指示危机发生的敏感性指标。在财务危机预警过程中，及时发现这些指标的异常变化对于有效提高预警效率有非常重要的作用，而这些异常变化的发现往往依赖于对财务危机预警指标体系的监测。往往人们在构建预警指标体系时，会全面考查各类财务指标，这样会带来两个问题：一是这样必然会耗费更多的人力、物力、财力，增加预警成本；二是从理论上来讲，各个财务指标之间具有相关性，如果体系中财务指标过多，当财务发生问题时，会有若干指标甚至若干类指标同时产生反应，给我们分析问题产生的根源带来影响。

综上所述，若能比较准确的确定预警模型，建立以此为基础的重点指标观测体系，将可以以较低的预警成本实现较好的预警效果，为企业的长久发展起到十分重要的保护作用。

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