摘要：目前國內(nèi)學(xué)者正在研究的上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型只是對公司是否會陷入財務(wù)危機進行預(yù)測，而對公司在陷入財務(wù)危機之后的經(jīng)營發(fā)展變化情況并未進行定量的預(yù)測研究。本文將馬氏距離的費歇判別應(yīng)用到財務(wù)危機程度預(yù)測中來，針對證券市場電子信息板塊上市公司，分別建立基于臨界值的財務(wù)危機程度預(yù)測模型和基于馬氏距離的財務(wù)危機程度預(yù)測模型，對已陷入財務(wù)危機的企業(yè)在下一年度的財務(wù)狀況會有所改善還是繼續(xù)惡化進行預(yù)測。經(jīng)檢驗，兩模型均具有效性，且后者效果上總體優(yōu)于前者。

關(guān)鍵詞：電子信息；財務(wù)危機程度預(yù)測；馬氏距離；費歇判別

一、引言

1.上市公司財務(wù)危機預(yù)警

財務(wù)危機的定義有多種描述，一般來說，財務(wù)危機是企業(yè)財務(wù)活動面臨或處于失控或遭受嚴(yán)重挫折的危險與緊急狀態(tài)。它是企業(yè)盈利能力和償付能力實質(zhì)性地削弱、企業(yè)趨于破產(chǎn)等各種困境的總稱。建立財務(wù)危機預(yù)警模型可以在危機到來前給予企業(yè)及時的警告，管理者就可采取措施防止財務(wù)危機的出現(xiàn)。對于上市企業(yè)而言，財務(wù)危機預(yù)警就更加具有重要意義，它能幫助投資者做出投資決策，有利于證券監(jiān)管部門推進監(jiān)管工作，有利于企業(yè)防患于未然，有利于債權(quán)人等利益相關(guān)者的決策。本文認(rèn)定被證交所施行“特別處理”（即被列入ST和*ST行列）的企業(yè)即陷入財務(wù)危機。國內(nèi)外的財務(wù)危機預(yù)警模型主要有單變量預(yù)警模型、多變量統(tǒng)計分析模型及其他財務(wù)危機預(yù)警模型。

2.電子信息板塊的危機程度預(yù)測模型

目前國內(nèi)學(xué)者在上市公司財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域的研究中，只是對公司是否會陷入財務(wù)危機進行預(yù)測，而對公司在陷入財務(wù)危機之后的經(jīng)營發(fā)展變化情況并未進行過定量的預(yù)測研究。證交所對企業(yè)施行特別處理后，“帶帽”的持續(xù)時間最短為一年。在這一年中，有些企業(yè)經(jīng)過營運調(diào)整后財務(wù)狀況有所改善，如在第N年被冠以“ST”或“*ST”的企業(yè)，在第N+1年摘帽，或者在第N年被冠以“*ST”，在第N+1年變?yōu)椤癝T”；而有些企業(yè)由于財務(wù)狀況繼續(xù)惡化，由第N年的“ST”變成第N+1年的“*ST”。本文選擇證券市場電子信息板塊的上市公司作為研究樣本，嘗試建立電子信息板塊的危機程度預(yù)測模型，對已被證交所施行特別處理的企業(yè)在下一個年度的“帶帽”情況進行預(yù)測。危機程度預(yù)測模型可為企業(yè)的管理者及相關(guān)利益人做出正確決策提供依據(jù)。

二、研究方法

本文使用多元統(tǒng)計分析中的費歇判別方法來建立多變量財務(wù)危機程度預(yù)測模型。在國內(nèi)的絕大多數(shù)文獻(xiàn)中，研究者都是使用基于臨界值的費歇判別做實證研究，而采用基于馬氏距離的費歇判別的例子鮮有見到。在財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域中，筆者也未見到使用基于馬氏距離的費歇判別方法的先例。本文分別利用基于臨界值的費歇判別和基于馬氏距離的費歇判別建立電子信息板塊的財務(wù)危機程度預(yù)測模型并對兩模型的檢驗結(jié)果進行對比，以期為財務(wù)危機預(yù)警研究帶來新的思路。

三、指標(biāo)體系的建立

考慮到財務(wù)指標(biāo)的全面性、有效性及可操作性，又考慮到財務(wù)指標(biāo)與企業(yè)財務(wù)困境的潛在相關(guān)性，本文選取了反映企業(yè)盈利能力、償債能力、營運能力、現(xiàn)金流量、股東獲利能力及發(fā)展能力六個方面的46個財務(wù)指標(biāo)作為初選財務(wù)指標(biāo)。利用SPSS軟件按照圖1展示的檢驗過程對初選財務(wù)指標(biāo)進行假設(shè)檢驗，最后篩選出能有效區(qū)分“ST”和“*ST”這兩類上市公司的5個財務(wù)指標(biāo)并進入最終指標(biāo)體系：營業(yè)外收入（X6）、管理費用（X10）、存貨周轉(zhuǎn)率（X22）、主營業(yè)務(wù)收入增長率（X33）、有形凈值債務(wù)率（X40）。

四、實證研究

首先挑選滬深股市電子信息板塊2007及2008年兩年均被特別處理的上市公司共9家，詳見表1。由于企業(yè)在某一年度的財務(wù)狀況決定了其在下一年度是否會被特別處理，故定義2008年的“ST”公司為第一類，“*ST”公司為第二類，使用這9家公司2007年年度財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)來源于大智慧軟件、搜狐證券頻道網(wǎng)站。為消除各財務(wù)指標(biāo)的量綱影響，需將原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理。

由Matlab軟件求得兩總體的均值及協(xié)差陣如下：

1.基于臨界值的危機程度判別模型

由判別系數(shù)u，即可得到基于臨界值的危機程度判別模型，即

再求得判別臨界值滋原=-3.136。若uTy≥滋原，則將樣本y判為第一類，即“ST”公司；若uTy≤滋原，則將樣本y判為第二類，即“*ST”公司。

2.基于馬氏距離的危機程度判別模型

計算樣本y的判別函數(shù)值uTy與總體Gi的馬氏距離，即

di2=（y-滋贊（i））Tu（uT災(zāi)贊iu）-1uT（y-滋贊（i））

其中i=1，2，滋贊（1），滋贊（2），災(zāi)贊（1），災(zāi)贊（2）的值見前文。當(dāng)d12≤d22時，y屬于第一類，即“ST”公司；當(dāng)d12≥d22時，y屬于第二類，即“*ST”公司。

3.兩模型的檢驗及對比

為了對兩模型的有效性和準(zhǔn)確性進行檢驗，本文利用第N年（N=04，05，…，08）和第N+1年連續(xù)兩年均被特別處理的企業(yè)的第N年的財務(wù)數(shù)據(jù)分別回代到兩模型中，得到的判別結(jié)果與其第N+1年實際“帶帽”情況做比較，結(jié)果見表2。

由此可知，兩模型除在2004年回代正確率很低外，在2005-2008年4年的回代正確率總體來說是較高的，且基于馬氏距離的危機程度判別模型的回代正確率在除2006年之外均高于基于臨界值的危機程度判別模型，其總體平均正確率是70%，也高于后者的64%?？梢姡瑑赡Ｐ驮谪攧?wù)危機程度預(yù)測上是有效的，且基于馬氏距離的危機程度判別模型總體上優(yōu)于基于臨界值的危機程度判別模型。

我們從兩模型的理論實質(zhì)分析一下此結(jié)果。指標(biāo)體系中的指標(biāo)間或多或少是存在相關(guān)性的，基于臨界值的費歇判別方法并未將指標(biāo)間的相關(guān)性考慮在內(nèi)，而馬氏距離的定義式中包含了協(xié)差陣Vi，表明基于馬氏距離的費歇判別方法將指標(biāo)的相關(guān)性也考慮在內(nèi)了，這樣勢必會使后者的準(zhǔn)確性高于前者。筆者曾利用這兩種方法分別計算過多個判別分析的實例，均印證了此結(jié)論。

五、財務(wù)危機預(yù)測流程圖

若將電子信息板塊正常上市公司視為一類，“ST”或“*ST”公司視為一類，利用同樣的研究方法建立起電子信息板塊的財務(wù)危機預(yù)警模型，再結(jié)合本文給出的危機程度預(yù)測模型，就可對電子信息板塊第N年某一上市公司在第N+1年的經(jīng)營狀況進行預(yù)測，圖2展示了此預(yù)測流程。此方法對我國電子信息板塊上市公司有效地防范并化解財務(wù)風(fēng)險提供了參考依據(jù)。

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（作者單位：湖南大學(xué)數(shù)學(xué)與計量經(jīng)濟學(xué)院）