陳志

[摘要]本文以我國上市公司為研究對象，利用樣本公司歷年財務(wù)指標的數(shù)據(jù)構(gòu)建Logit模型量化上市公司的信用風(fēng)險概率，進而根據(jù)結(jié)果對上市公司發(fā)生財務(wù)困境進行判別和預(yù)測。

[關(guān)鍵詞]財務(wù)指標； Logit模型； 因子分析； 財務(wù)困境預(yù)測

[中圖分類號]F275[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）34-0112-03

1引言

財務(wù)困境又稱財務(wù)危機，是指企業(yè)現(xiàn)金流量不足以補償現(xiàn)有債務(wù)，最嚴重的財務(wù)困境即企業(yè)破產(chǎn)。在我國，上市公司具有業(yè)績好、規(guī)模大、籌資快等特點，相比于一般企業(yè)能更好地反映出我國資本市場的健康程度。近年來，隨著我國證券市場快速發(fā)展，上市公司在數(shù)量和規(guī)模上都不斷地擴大。然而，現(xiàn)實中一些上市公司也會由于經(jīng)營不善或其他各種原因出現(xiàn)連年虧損，陷入財務(wù)困境甚至面臨退市的風(fēng)險。1998年4月22日，滬深證券交易所宣布將對財務(wù)狀況異常（或其他財務(wù)狀況異常）的上市公司的股票交易進行特別處理（ST）。研究中國上市公司財務(wù)困境時通常將ST作為企業(yè)財務(wù)困境的標志。

財務(wù)困境的有效預(yù)測將有利于我國上市公司經(jīng)營者的提前防范、政府管理部門的監(jiān)督以及證券市場投資者的決策?？紤]到現(xiàn)實中企業(yè)發(fā)生財務(wù)困境是一個財務(wù)狀況逐漸惡化的過程，因此一般認為企業(yè)財務(wù)困境是可以通過一定的指標預(yù)測的。

2文獻綜述

財務(wù)困境預(yù)測指對企業(yè)財務(wù)困境所做出的具體推測。最早的財務(wù)困境預(yù)測方法是20世紀30年代產(chǎn)生的單變量分析法，提出利用單一的財務(wù)比率來預(yù)測企業(yè)的財務(wù)困境。20世紀60年代，Altman率先使用多元線性判別分析，以美國1946—1965年資產(chǎn)規(guī)模接近的66家公司為樣本確定了5變量的Z-score模型。并于1977年提出了現(xiàn)在仍常用的7變量ZETA模型。

由于多元線性判別分析模型存在著嚴格的假設(shè)條件，如多元變量多元正態(tài)分布、協(xié)方差矩陣相等，并且該模型無法處理離散變量，實證中大多數(shù)財務(wù)比率并不滿足這些要求。20世紀70年代末，線性概率模型、Logit模型和Probit模型的出現(xiàn)有效地解決了這些問題。最早使用線性概率模型進行財務(wù)困境預(yù)測的是Meryer和Pifer，但線性概率模型常常會得到大于1的結(jié)果，Logit模型卻能很好地克服這一缺點。Ohlson（1980）首先在商業(yè)銀行風(fēng)險評估的過程中使用了Logit模型。Martin通過比較不同模型的預(yù)測能力后得出Logit模型優(yōu)于Z-Score模型和ZETA模型。我國學(xué)者吳世農(nóng)、盧賢藝利用1998—2000年我國A股市場ST公司數(shù)據(jù)比較不同模型預(yù)測效果后得出Logit模型預(yù)測能力強于線性概率模型和多元判別分析。

20世紀80年代開始興起了高預(yù)測精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等非線性模型，但Barniv將Logit模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行比較發(fā)現(xiàn)二者在預(yù)測結(jié)果的準確率上并無太大差異。近年來，李從欣，肖示恩，鄭蕓（2009）構(gòu)造上市公司信用風(fēng)險評價的Logit模型，并用t檢驗和主成分分析法進行分析，得到了精度非常高的預(yù)測模型。

鑒于前人的研究思路，本文將選用穩(wěn)健性良好的Logit模型，使用我國上市公司公開的財務(wù)數(shù)據(jù)及相關(guān)市場信息構(gòu)建我國上市公司財務(wù)困境預(yù)測的模型，并加以分析。

3模型與實證分析

3.1變量和數(shù)據(jù)選擇

本文分別選取了2014年的67家覆蓋不同行業(yè)、不同資產(chǎn)規(guī)模的A股上市公司進行研究，其中包括36家ST上市公司和31家非ST上市公司，考慮到我國上市公司公布（t-1）年的財務(wù)報表與t年被ST處理是幾乎同時發(fā)生的，因此本文采用2012年的財務(wù)數(shù)據(jù)來建立模型預(yù)測2014年的ST情況。筆者曾考慮過同時把滯后幾期的上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)加入模型中以獲得更好的長期預(yù)測效果，但是由于變量個數(shù)太多，因子分析降維后結(jié)果依然不理想，最后通過預(yù)測比較，決定只選擇2012年的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。我們擬選定的變量如下：

償債能力：資產(chǎn)負債率X1、流動比率X2、速動比率X3、產(chǎn)權(quán)比率X4；贏利能力：加權(quán)凈資產(chǎn)收益率X5、攤薄總資產(chǎn)報酬率X6、毛利率X7、凈利率X8；營運能力：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X9、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)天數(shù)X10、存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)X11、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X12；發(fā)展能力：營業(yè)收入增長率X13、總資產(chǎn)增長率X14、資本積累率X15；引入市場信息變量：每股收益X16、股票年換手率X17、Beta系數(shù)X18。

3.2預(yù)測模型和結(jié)果

首先看一下變量的描述性統(tǒng)計分析，如表1所示。

4結(jié)論及對策建議

通過我國A股上市公司財務(wù)信息及股票市場信息構(gòu)造的Logit模型可以有效地預(yù)測上市公司發(fā)生財務(wù)困境的可能性。模型顯示，營運能力因子在預(yù)測我國上市公司財務(wù)困境方面貢獻值最大，因此應(yīng)該作為財務(wù)困境預(yù)測關(guān)注指標的重中之重，贏利能力和發(fā)展能力因子也具有一定的影響力，應(yīng)當給予足夠的關(guān)注度。本文選取了較為全面的財務(wù)指標加以分析，模型具有良好的預(yù)測能力。

雖然本文建立的模型在預(yù)測我國上市公司財務(wù)困境上是有效的，但也存在不足之處：

（1）未能將定性分析與定量分析相結(jié)合，諸如宏觀經(jīng)濟、行業(yè)前景、技術(shù)水平等因素都可能導(dǎo)致企業(yè)陷入財務(wù)困境，沒有全面地量化上市公司信用風(fēng)險，影響模型精度；

（2）未細分上市公司風(fēng)險等級，對其研究僅僅局限于ST公司，忽略了生產(chǎn)經(jīng)營已潛伏著一定的財務(wù)風(fēng)險卻沒有被ST名單的公司；

（3）我國上市公司中許多業(yè)績不好的公司財務(wù)報表水分較大，有的機構(gòu)和媒體甚至勾結(jié)發(fā)布虛假消息，影響預(yù)測結(jié)果。

根據(jù)上述的理論分析和實證研究，為了規(guī)范我國證券市場，進一步提高我國資本市場的健康程度，筆者結(jié)合我國上市公司的實際情況提出以下對策建議：

（1）當前我國上市公司信息披露主要集中在贏利指標方面，相關(guān)監(jiān)測機構(gòu)還應(yīng)加大對上市公司諸如營運指標、發(fā)展指標、償債指標等其他財務(wù)指標的披露，使投資者擁有更加充分的信息，以便做出決策。

（2）進一步完善我國財務(wù)風(fēng)險預(yù)警機制。我國上市公司的風(fēng)險等級沒有進行細分，被ST處理的公司實質(zhì)上已經(jīng)陷入了嚴重的財務(wù)困境。但從實際情況來看，被ST的公司往往可以通過一些非市場手段避免公司退市，甚至能夠摘星摘帽。但這并不代表公司本質(zhì)上的財務(wù)危機得到了解決，最終會導(dǎo)致整個資本市場的不健康發(fā)展。

（3）上市公司應(yīng)當不斷完善自身治理結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)，尋找財務(wù)困境的深層次原因。防止因股權(quán)過度集中而出現(xiàn)的大股東侵占小股東利益的情況，維持內(nèi)部管理和內(nèi)部控制機制的有效進行。

此外，由于本文取樣的局限性，模型還不足以推廣到市場上的中小企業(yè)。如果條件允許，應(yīng)擴大樣本范圍，更加全面地設(shè)計變量，構(gòu)建一個能夠量化市場上大部分企業(yè)信用風(fēng)險的模型，這也將是今后重點研究的方向。〖HJ1*2/3〗

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