财务危机预警模型构建及应用

在竞争激烈的市场经济舞台，总有一些企业因经营不善而陷入危机，但任何危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程，也最终会通过财务指数反映出来。及早察觉危机的信号，及时对发现的问题进行分析并采取有效措施，化逆境为顺境，是包括成功企业在内的任何企业都应该采取的措施。小而言之，它能保证企业的成长，促进经济的发展；大而言之，它是企业规避风险或摆脱危机的理论，对构建企业现代化的经营管理机制和提高管理水平具有普遍性意义。

一、系统样本选择及数据选择

（一）样本选择相对于中小企业而言，上市公司财务制度更加健全，财务数据更加规范和透明。同时，上市公司作为我国企业改革的先锋，面对的是众多的投资者，这就要求上市公司应该进一步提高风险意识，加强风险管理。在这里，把上市公司作为财务危机预警系统的研究对象。对于上市公司来说，建立和实施财务风险预警系统将更加紧迫和实用。

本文把上市公司中的ST公司作为财务危机型企业，相应地，其他企业均作为健康型企业。以2006年上半年沪深两市中首次被ST的公司作为初始样本，选择其中20家公司，并按照行业相同，总资产规模相近原则，选择20家非ST公司与之配对。样本公司如表1所示：

以上两类样本共包括了40家上市公司，为了切实检验模型的预测能力，从两类样本中分别随机抽取10家，即总共20家上市公司重新组成一组，作为构建财务危机预警模型的样本，剩下20家上市公司组成另一组，作为检验样本用来检验预测模型的有效性。

（二）数据选择与以往研究不同的是，本文没有利用样本公司T-1（ST之前第一年，即2005年）年和T-2（ST之前第二年，即2004年）年的有关数据，而是利用T－3年的数据，即2003年的有关数据。

之所以不采用T-1年的数据预测2006年的ST，这同ST的决定机制有关。2006年被ST的公司实际上是由于它们在2004年和2005年里连续亏损。因此，对于某一特定公司，在2005年的时候就已经知道它会不会在2006年被ST，用2005年的信息预测2006年公司财务困境事实上没有意义。

同时本文也不采用T-2年的数据，因为如果一个公司在2004年有利润，那么该公司即使在2005年亏损也不会被ST。而一个公司如果在2004年亏损，基于这一数据对2006年ST的预测将变成简单的对2005年亏损还是盈利的预测。使用2003年，即ST之前第三年的数据，则不存在这些问题。

此外，有关人员研究发现，在T-4年，财务困境企业与正常企业之间的差异是不明显的，公司财务困境的有效预测期往往以T-3年为起点。

本文所用会计信息方面的数据来自证券之星网站、深沪证券交易所网站以及上市公司的年度报告。

二、指标选择

（一）模型指标分类建立财务预警模型，其中最基础的工作之一便是确定模型的自变量，即模型的指标。

在参照国内外学者研究成果的基础上，结合我国上市公司的实际情况，选择了能反映公司偿债能力、营运能力、成长能力、盈利能力和现金流量状况的五大类17个指标作为我国上市公司财务预警指标，各指标说明如表2所示：

（二）模型指标确定原则确定基础指标时应考虑下述原则：

（1）可测性原则。建立财务预警系统的目的是为财务管理人员提供管理与控制的依据，设计指标体系时必须考虑其可操作性，要简明适用。即选取的指标不仅应符合财务预警目的，更应有数据支持。也就是说，评价指标的数据应容易取得。

（2）预测性原则。财务预警要求能对企业的财务风险进行预测，因而，选取的指标也应具有预测性。

（3）全面性原则。在系统的构建中，所考虑纳入的指标应能够全面揭示企业的财务风险，且要求各指标间具有较强的互补性。为保证综合评价结构客观准确，在初步建立指标体系时应尽可能地选取可以概括反映企业财务状况的指标，以便最终确定指标体系时有筛选余地。

（4）可比性原则。选取指标时，应注意评价指标口径范围和计算方法的纵向可比和横向可比原则。在对同一事物不同时期的评价中应注意纵向可比，而对同一时期不同事物之间评价中应注意横向可比。

（5）科学性原则。企业财务预警指标体系的构建要按照企业财务危机理论原因科学设计，指标体系应能够对各大原因做出合理科学描述。

（6）协调性原则。在选取评价指标时，应注意与所采用预警方法相协调。有的方法本身能够消除指标之间的相互干扰和替代，这时选取指标应多注意全面性，而另一些方法却要求评价指标间尽可能不相关，这时就注意指标的代表性。

（三）模型基础指标确定 上述包括17个指标的基础指标体系，是进行指标筛选的基础。因为，现在还不能说明财务危机型企业与健康型企业在这些指标上存在着重大差异。

对于应当选择何种指标来揭示企业可能出现的财务危机的研究，已有大量的经验性研究成果，本文通过总结这些经验性研究，找出那些被研究人员普遍采用且被证明有效的指标，以此作为财务预警模型的备选变量，分别是：

流动比率（X1）；

流动负债总负债比（X2）；

资产负债率（X4）；

总资产周转率（X7）；

净资产收益率（X8）；

总资产增长率（X16）；

每股现金流量活动现金流量净额（X17）。

三、模型构建及分析

（一）模型选择结合中国上市公司的实际情况，本文采用多元逻辑回归模型（Logistic模型）作为基本分析模型。主要原因有三点：

第一，Logistic回归模型对自变量的概率分布没有具体要求，适用范围更广；

第二，Logistic回归模型在实际运用中简单方便；

第三，国内学者绝大多数都使用Logistic回归模型，是研究财务困境的主流方法。

（二）模型解释逻辑回归模型是解决0－1回归问题行之有效的方法。假设Xi为第i个发生财务危机的预警变量矩阵，那么其发生财务危机的概率Pi和Xi之间存在如下回归关系：

Pi＝exp（Yi）/［1+ exp（Yi）］，其中Yi＝α+ΣbiXi

其中：

Yi值为总判别分它反映的是第i项在总体中某一上市公司综合财务状况的数量特征；

bi为权数，表示对有关自变量Xi的重视程度；

Xi是与财务危机预警有关的财务比率；

α为随机干扰项。

逻辑回归模型的曲线为S型，且其预警的最大值趋近1，其预警的最小值趋近0。

一般选择50％作为分割点，其含义是如果通过逻辑回归密性计算出来的发生财务危机的概率Pi大于0.5，那么该上市公司可以归入发生财务危机的ST公司，如果发生财务危机的概率Pi小于0.5，那么该上市公司视为正常公司。

（三）模型建立 运用spss13.0统计软件，采用Forward Cond-

itional方法对20家估计样本公司（其中包括10家ST公司和10家非ST公司）进行逻辑回归分析，结果如表3所示。

显然，检验结果是流动比率（X1）、净资产收益率（X8）、总资产增长率（X16）这三个财务比率指标进入了模型。

根据公式：

Yi=b1X1+b2X2+b3X3+…biXi+α=α+ΣbiXi

将表3中的步骤3计算结果代入上述公式，得到以下上市公司财务危机模型：

Yi＝-19.883+89.136X1-32.075X8-0.468X16

将其代入公式：

Pi＝exp（Yi）/［1+ exp（Yi）］

得出以下上市公司财务危机模型：

Pi=

（四）模型应用及结果分析将上述模型的判别临界值确定为0.5，即当上市公司的Pi值大于0.5，那么该上市公司可以归入发生财务危机的ST公司，如果发生财务危机的概率Pi小于0.5，那么该上市公司视为正常公司。

使用以上建立的Logistic模型对剩余20家检验样本公司进行预测，结果如下表显示：

结果显示：

10家ST公司有5家被误判为非ST公司，误判率为50％；

10家非ST公司中有1家被误判为ST公司，误判率为10％。

总体而言，预测模型对检验样本的总误判率为30％，预测准确率为70％。这说明本模型在企业财务危机发生前两年具有较高的预测准确率。

对模型预测的结果可以从两个方面进行认识：

一方面说明该预警模型具有一定的科学性、有效性和灵敏性，它可以成为上市公司量化财务风险以及进一步加强对财务风险进行管理的有效预警工具；

另一方面，其中还存在一些问题，如在确定样本企业时，本文将因财务状况异常而被宣布为特别处理的企业（即ST企业）作为财务危机企业，除此之外的企业均作为健康企业。

这种界定财务危机的方法是否合理，目前尚无定论。从我国己有的关于企业财务预警的研究来看，绝大多数文献均将ST企业界定为财务危机企业，在没有更好的企业财务危机界定标准之前，这种方法就是目前较好的界定财务危机企业的方式了，这也在一定程度上影响了模型预警效果的准确率。

实证表明，任何预警模型的准确率都不可能达到100%，本模型也不例外，其原因除了模型本身的构建方法上有待改进外，我国上市公司中存在的诸多问题和弊端也是预警模型出现误判的主要原因：

第一，从模型的预测结果看，绝大多数的ST公司在财务危机发生前两年就表现出明显征兆，但管理当局并没有充分重视这一事实，对公司经营末采取积极有效的措施，使企业最终步入ST行列，这也充分暴露出上市公司本身缺乏风险意识，对广大投资者和债权人采取不负责任的态度，使广大的投资者和债权人最终成为受害者。再有效的预警系统也只能是提供企业可能发生财务危机的信号，如果上市公司对此信号听之任之，预警系统并不能真正发挥预警职能，也就违背了财务预警研究的初衷。

第二，管理当局即使意识到企业存在发生财务危机的潜在可能，但由于受各方面条件的约束和限制，企业尽管采取了一系列措施，但并不能真正达到力挽狂澜的目的，因而使企业由两年前财务危机发生的可能性演变为两年后被证监会宣布为ST的事实。

第三，现在上市公司中普遍存在着比较严重的操纵会计利润的动机和行为，他们通过各种手段以达到改善并美化会计信息的目的，由此得出的各项指标并不能真正反映企业经营的真实状况，进而影响建立在财务指标基础上的财务预警模型的可靠性，通过模型检测企业财务状况表现正常，但企业事实上却蕴含了极大的财务风险，这种风险积聚到一定程度便会发展成财务危机，因而使模型的预测结果与企业的真实情况发生差异，使运用该模型预测发生误判。

参考文献：

［1］张鸣、张艳、程涛：《企业财务预警研究前沿》，中国财政经济出版社2004年版。

［2］谢芳：《财务危机智能预警：指标选择与技术路线》，《财会通讯（学术）》2006年第8期。

［3］姚靠华、蒋艳辉：《静态财务预警与动态财务预警系统比较研究》，《长沙铁道学院学报（ 社会科学）》2005年第6期。

［4］杨华：《财务危机预警模型中的非财务指标应用研究》，《财会通讯》（综合）2007年第5期。