胡耀文

摘 要：隨機(jī)選取滬深兩市被ST的20家上市公司的年報(bào)數(shù)據(jù)作為目標(biāo)樣本，采用SPSS19.0的Logit回歸模型建立的方法技術(shù)確定模型常量及變量權(quán)重，并另隨機(jī)選取236家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為檢測(cè)樣本，以識(shí)別Logit模型對(duì)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的準(zhǔn)確度。

關(guān)鍵詞：Logit模型；財(cái)務(wù)預(yù)警；上市公司

一、Logit回歸模型及其基本參數(shù)

在Logit回歸模型中，因變量設(shè)為Y，服從二項(xiàng)分布，取值為0（無(wú)財(cái)務(wù)危機(jī)）和1（有財(cái)務(wù)危機(jī)），自變量為X1、X2、X3、X4、X5、X6，分別表示每股負(fù)債、每股收益、凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、每股未分配利潤(rùn)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率這六大財(cái)務(wù)指標(biāo)。

事件發(fā)生（Pi）與不發(fā)生（1-Pi）的概率之比為OR值，對(duì)OR值做對(duì)數(shù)變換，即可得到Logit回歸模型的線(xiàn)性模式ln=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6。

二、樣本選取及ST&非ST上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)搜集

使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，選取121家ST上市公司及2925家非ST上市公司的六大指標(biāo)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，并從中隨機(jī)選擇16家ST及9家非ST，再進(jìn)行隨機(jī)排列，選擇前20家公司作為目標(biāo)樣本。

三、確定Logit回歸方程參數(shù)值

導(dǎo)入數(shù)據(jù)至SPSS19.0，采用向后Wald法，以sig.<0.05為判定標(biāo)準(zhǔn)，判定引入變量是否具備統(tǒng)計(jì)意義，得到如下結(jié)果：

此外，將此模型用于被ST的121家上市公司進(jìn)行總體檢測(cè)，現(xiàn)121例個(gè)案中僅有5例預(yù)測(cè)有誤，預(yù)測(cè)精度達(dá)到95.87%。

由表4可知，在118家非ST上市公司中，該模型正確識(shí)別了109家公司，錯(cuò)誤識(shí)別9家公司，預(yù)測(cè)精度達(dá)92.4%；而在118家ST公司中，該模型正確識(shí)別了99家，錯(cuò)誤識(shí)別19家公司，預(yù)測(cè)精度也達(dá)到83.9%，模型總的正確率為88.1%，具有較高的預(yù)測(cè)能力，因此可以運(yùn)用此模型對(duì)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。

四、Logit模型財(cái)務(wù)預(yù)警的現(xiàn)實(shí)意義

財(cái)務(wù)預(yù)警模型是指借助企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)體系來(lái)判別企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的模型。通常包括六大類(lèi)：一元判定模型（Univariate）、多元判定模型（MDA）、多元邏輯（Logit）回歸模型、多元概率比（Probit）回歸模型、人工網(wǎng)絡(luò)（ANN）模型和聯(lián)合預(yù)測(cè)模型。筆者僅選擇其中一類(lèi)--基于Logit模型對(duì)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警。根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果可以看出此模型的預(yù)測(cè)精度較佳，且能對(duì)眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行篩選，找出最能反映及預(yù)測(cè)上市公司是否將出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵財(cái)務(wù)因子。在選定的六大財(cái)務(wù)指標(biāo)中，可以看到每股未分配利潤(rùn)這一財(cái)務(wù)指標(biāo)在預(yù)測(cè)公司未來(lái)的財(cái)務(wù)狀況中起著重要的作用。每股未分配利潤(rùn)越高，企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小。

構(gòu)建Logit模型一方面可以判別上市公司財(cái)務(wù)狀況，為投資者或者股東提供關(guān)鍵信息，同時(shí)警示對(duì)于經(jīng)預(yù)測(cè)會(huì)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的公司管理層，及時(shí)作出戰(zhàn)略調(diào)整，進(jìn)行成本管控等系列提升公司績(jī)效的措施；另一方面可以通過(guò)實(shí)證分析篩選出重要財(cái)務(wù)因子，從而可以其為切入點(diǎn)，更為具體地研究財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)如何影響并反映公司的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果和現(xiàn)金流量等財(cái)務(wù)信息。

參考文獻(xiàn)：

[1]ChanLin.林嬋.基于Logit模型的上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證分析[J].瓊州學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，（05）：110-112.

[2]MeiHong.CO-OERATIVECONOMY&；SCIENCE.洪梅.基于Logit模型上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技，2007，（8）：78-80.

[3]Haoyang Feng，Jiashuai Yuan.馮浩洋，袁嘉帥.上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)-基于Logit模型的實(shí)證研究[J].財(cái)會(huì)學(xué)習(xí)，2016，（11）：1-6.