鄧旭東 張瑜 徐文平

【摘 要】 鑒于以往關(guān)于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)預(yù)警模型多是在傳統(tǒng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上再加入現(xiàn)金流比率進(jìn)行研究，故文章選擇基于完整的現(xiàn)金流指標(biāo)體系，對財(cái)務(wù)危機(jī)樣本進(jìn)行重新定義，以2002—2017年滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究對象，運(yùn)用Logistic回歸構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型。研究結(jié)論顯示，該模型對危機(jī)企業(yè)的預(yù)測準(zhǔn)確率高達(dá)96.8%，總體預(yù)測正確率為87.1%，其預(yù)警效果優(yōu)于經(jīng)典Z值模型，并且發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流償債能力、經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金的能力等都有著非常顯著的預(yù)警效果。

【關(guān)鍵詞】 財(cái)務(wù)預(yù)警; 現(xiàn)金流量; Logistic模型

【中圖分類號】 F253.7 ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A ?【文章編號】 1004-5937（2018）23-0089-05

一、引言

我國房地產(chǎn)行業(yè)始于19世紀(jì)80年代，歷史不長，但其發(fā)展速度卻不容小覷。據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（來源：中經(jīng)網(wǎng)）顯示，截至2017年底，我國房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)商品房銷售額累計(jì)達(dá)到133 701.3億萬元，銷售面積累計(jì)169 407.82萬平方米，累計(jì)同比增減量為12 059.29萬平方米，可見該行業(yè)在我國國民經(jīng)濟(jì)中舉足輕重的地位。與此同時(shí)，該行業(yè)高投資、高收益的特征帶來的高風(fēng)險(xiǎn)也不得不引起重視，因此為其構(gòu)建科學(xué)有效的財(cái)務(wù)預(yù)警模型是非常有必要的。

本文選擇了2002—2017年滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司作為研究對象，其中，財(cái)務(wù)危機(jī)樣本包含ST 企業(yè)、因欠款未還被提起訴訟、因債務(wù)重組低價(jià)出售資產(chǎn)、資不抵債、拍賣資產(chǎn)或資金被凍結(jié)以及因虛構(gòu)利潤被違規(guī)處理的企業(yè)，運(yùn)用Logistic回歸方法建立了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。經(jīng)回代檢驗(yàn)，以及與經(jīng)典Z值模型預(yù)警效果相對比，發(fā)現(xiàn)本文構(gòu)建的預(yù)警模型無論是總體正確率還是對危機(jī)企業(yè)的識別率上，均展現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。

相比之前的研究，本文主要有兩點(diǎn)創(chuàng)新：一是研究期間跨度長，本文所選樣本公司的時(shí)間跨度為2002—2017年，相比大多數(shù)研究的三至五年來說，16年研究期間的優(yōu)勢較為突出;二是財(cái)務(wù)危機(jī)的定義有所改進(jìn)，不再是僅僅將被ST的企業(yè)視為陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，這一定義的重新界定不僅在理論上有一定的意義，同時(shí)也擴(kuò)充了研究樣本的數(shù)量，有助于增強(qiáng)本文預(yù)警模型的可靠性。

二、文獻(xiàn)綜述

自Fitzpatrick于1932年進(jìn)行開創(chuàng)性研究后，企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警就一直是諸多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。在早期研究中，大多是以會計(jì)利潤作為核心指標(biāo)，入選的財(cái)務(wù)比率也是基于資產(chǎn)負(fù)債表和利潤表計(jì)算出來的，比如Altman建立的Z值模型[ 1 ]，以及Coats和Fant[ 2 ]根據(jù)Z值模型的5個(gè)財(cái)務(wù)比率建立的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，張玲建立的估計(jì)二類線性判別模型等。但隨著企業(yè)生存環(huán)境的日益復(fù)雜化，出現(xiàn)了賬面明明利潤充足，卻依舊無法按時(shí)償還到期借款的現(xiàn)象，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)陷入嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)甚至破產(chǎn)，于是現(xiàn)金流量的重要性開始顯現(xiàn)出來。相較資產(chǎn)負(fù)債表與利潤表而言，現(xiàn)金流量表的數(shù)據(jù)就真實(shí)的多。Beaver[ 3 ]的研究結(jié)果證明現(xiàn)金流量模型的預(yù)測準(zhǔn)確率較高。周首華在Z值模型的基礎(chǔ)上加入現(xiàn)金流量這一變量，建立了F模型，楊淑娥和徐偉剛[ 4 ]建立了Y模型，武曉玲和喬楠楠[ 5 ]、劉月等[ 6 ]均發(fā)現(xiàn)，在考慮了現(xiàn)金流量指標(biāo)之后，預(yù)警效果是有所增強(qiáng)的。但也可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究更多地是在傳統(tǒng)指標(biāo)的基礎(chǔ)上加入現(xiàn)金流指標(biāo)，鮮少對其進(jìn)行單獨(dú)考察，故選擇建立完整的現(xiàn)金流指標(biāo)體系來構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型是很有必要的。至于預(yù)警模型的選擇，Z值模型引發(fā)了多元判定模型的應(yīng)用熱潮，其后，Ohlson最早將Logistic回歸模型應(yīng)用于財(cái)務(wù)預(yù)警模型，國內(nèi)首次引用Logistic回歸模型的是陳曉等，預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)到73.68%;吳世農(nóng)、盧賢義發(fā)現(xiàn)同等條件下，Logistic模型的誤判率最低。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)以及人工智能的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等也逐漸被用于財(cái)務(wù)預(yù)警領(lǐng)域，但這類方法在優(yōu)勢之余，也呈現(xiàn)出其“黑箱系統(tǒng)”難以被理解、樣本容量要求過大等缺陷[ 7 ]。

除此之外，學(xué)術(shù)界對財(cái)務(wù)危機(jī)的定義尚存在一些異議，Ross從企業(yè)經(jīng)營失敗、法定破產(chǎn)、技術(shù)破產(chǎn)和會計(jì)破產(chǎn)四個(gè)維度來定義財(cái)務(wù)危機(jī)。實(shí)際操作中，國內(nèi)學(xué)者大多選用被ST的企業(yè)作為財(cái)務(wù)危機(jī)樣本，但呂峻[ 8 ]將財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)準(zhǔn)界定為因到期不歸還借款被提起訴訟、因債務(wù)重組低價(jià)出售資產(chǎn)等。李秉祥[ 9 ]選擇了資不抵債的公司作為財(cái)務(wù)危機(jī)對象。王曉光和陳潔[ 10 ]則認(rèn)為公司出現(xiàn)粉飾利潤的現(xiàn)象可視為出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)。王秀麗等[ 11 ]在其研究中結(jié)合上述定義，對財(cái)務(wù)危機(jī)樣本進(jìn)行了擴(kuò)充，定義了五種危機(jī)類型，并且發(fā)現(xiàn)低價(jià)出售資產(chǎn)占比為43.55%，被特別處理的占比為27.42%，側(cè)面反映了擴(kuò)充危機(jī)樣本的定義還是很有必要的。

三、模型介紹

由于Logistic模型在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中的預(yù)測準(zhǔn)確率高，也更符合實(shí)際經(jīng)濟(jì)狀況，適合解決0—1回歸問題，故本文選擇以此來構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型。其原理是假設(shè)公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率為P，則P的取值范圍是[0，1]，函數(shù)表達(dá)式為：

由此得出：

其中，？茁0表示截距，？茁i表示回歸系數(shù)，xi表示各類指標(biāo)。理論上并不存在最優(yōu)分割臨界值，大多數(shù)研究者都采用0.5，即當(dāng)計(jì)算出的P值大于0.5時(shí)，判斷為危機(jī)企業(yè)，小于0.5，則為正常企業(yè)。但本文為得到更好的預(yù)警效果，參照張潔[ 12 ]的研究，特針對臨界點(diǎn)進(jìn)行了反復(fù)測試，從而確定最佳臨界值。

四、實(shí)證分析

（一）樣本及指標(biāo)選擇

1.樣本選擇

本文參照王秀麗等的定義，并結(jié)合實(shí)際，考慮到當(dāng)公司出現(xiàn)拍賣資產(chǎn)或者資金被凍結(jié)的情況時(shí)，通常也是陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的前兆，故在此將財(cái)務(wù)危機(jī)樣本定義如下：（1）被ST或*ST;（2）因欠款未還被提起訴訟;（3）因債務(wù)重組低價(jià)出售資產(chǎn);（4）母公司資不抵債;（5）因虛構(gòu)利潤被違規(guī)處理;（6）拍賣資產(chǎn)或資金被凍結(jié)。

根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，本文以2002—2017年滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究對象，當(dāng)公司在上述期間出現(xiàn)上述一項(xiàng)或多項(xiàng)情況時(shí)，則定義該公司發(fā)生了財(cái)務(wù)危機(jī)，發(fā)生危機(jī)當(dāng)年定義為T年，若公司在多年中連續(xù)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，則選擇最早的一年定義為T年，同時(shí)按照1：1配對原則，選擇資產(chǎn)規(guī)模與危機(jī)公司最接近的正常公司，最終得到39家財(cái)務(wù)危機(jī)公司和39家對應(yīng)的正常公司。

鑒于財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生通常都是循序漸進(jìn)的過程，即如果選擇危機(jī)發(fā)生當(dāng)年的數(shù)據(jù)建立模型，則不能達(dá)到預(yù)警效果，再參照我國ST的定義，主要是通過對上市公司連續(xù)兩年的經(jīng)營業(yè)績進(jìn)行考察，故本文選擇以樣本公司T-2年（被定義為財(cái)務(wù)危機(jī)前2年）財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對象，正常公司樣本也是選擇對應(yīng)T-2年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，例如A公司于2002年被定義為危機(jī)公司，則T-2=2000年，與之相匹配的正常公司B也選擇2000年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。為了更好地檢測模型的預(yù)警效果，本文將樣本隨機(jī)分為兩類，其中建模樣本的組成是31家危機(jī)+31家正常，檢驗(yàn)樣本的組成是8家危機(jī)+8家正常。缺失值處理均選用linear trend at point方法，數(shù)據(jù)來源于CSMAR和RESSET數(shù)據(jù)庫。

2.指標(biāo)選擇

參考各種相關(guān)文獻(xiàn)后，遵循系統(tǒng)性、針對性、重要性、可比性和易取性原則，本文從現(xiàn)金流量角度，分別從償債能力、獲現(xiàn)能力、發(fā)展能力、現(xiàn)金結(jié)構(gòu)等方面選取了18個(gè)指標(biāo)，形成財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)體系[ 13 ]，具體見表1。

（二）Logistic模型建立

1.顯著性檢驗(yàn)

進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的目的是觀察所選的財(cái)務(wù)指標(biāo)在財(cái)務(wù)危機(jī)組與正常組之間是否存在明顯差別。結(jié)合其他研究，本文的顯著性檢驗(yàn)選擇先進(jìn)行單變量K-S檢驗(yàn)，目的是區(qū)分各指標(biāo)分布是否為正態(tài)性，接下來再對滿足正態(tài)分布的指標(biāo)進(jìn)行獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，不滿足正態(tài)分布的變量進(jìn)行曼—惠特尼檢驗(yàn)。輸出結(jié)果顯示，大部分指標(biāo)通過了顯著性檢驗(yàn)，其中，現(xiàn)金比率（A5）和經(jīng)營凈現(xiàn)金流與凈債務(wù)之比（A4）的區(qū)別最為顯著，這也佐證了根據(jù)本文選用的財(cái)務(wù)指標(biāo)建立預(yù)警模型是有必要的。

2.相關(guān)性檢驗(yàn)

為消除多重共線性的影響，本文先對18個(gè)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。因選用的變量均為定距型，故采用Pearson系數(shù)，由于變量過多，篇幅有限，在此不列出相關(guān)系數(shù)表。根據(jù)輸出的相關(guān)系數(shù)表發(fā)現(xiàn)：A1、B2與諸多變量的相關(guān)性較強(qiáng)，D1和D2、D3的相關(guān)性也很高，故去除變量A1、B2和D1，剩下15個(gè)變量進(jìn)入下面的模型。為消除量綱的影響，進(jìn)入模型的變量統(tǒng)一做標(biāo)準(zhǔn)化處理。

3.Logistic模型結(jié)果

（1）模型擬合優(yōu)度

對于Logistic模型，檢驗(yàn)擬合優(yōu)度指標(biāo)一般選用-2Log likelihood、Cox & Snell R Square、Nagelkerke R Square等指標(biāo)，前者類似線性回歸中的誤差平方和，值越小表明模型擬合效果越好，后兩個(gè)是類擬合優(yōu)度指標(biāo)，與線性回歸中的R2類似，值越接近1，則模型擬合效果越好。本文在操作時(shí)選擇Backward方法，表2呈現(xiàn)的都是最后一個(gè)步驟的結(jié)果。

由表2可以看出，本模型的系數(shù)綜合檢驗(yàn)通過，-2Log likelihood值僅為35.860，類擬合優(yōu)度指標(biāo)分別達(dá)到了0.554和0.739，說明本模型的擬合程度較高。

（2）危機(jī)臨界值的確定

分類預(yù)測表顯示的是Logistic回歸模型預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)默認(rèn)判別點(diǎn)是0.5。本文利用SPSS進(jìn)行多次臨界點(diǎn)測試，各種對比效果見表3。

假定將正常企業(yè)誤判為危機(jī)企業(yè)定義為第Ⅰ類錯(cuò)誤，將危機(jī)企業(yè)誤判為正常企業(yè)定義為第Ⅱ類錯(cuò)誤，則根據(jù)預(yù)警模型的作用以及實(shí)際情況來看，犯第Ⅰ類錯(cuò)誤的成本要遠(yuǎn)低于第Ⅱ類，即人們往往會更愿意接受誤判正常企業(yè)為危機(jī)企業(yè)，從而增強(qiáng)危機(jī)意識。所以確定最佳臨界值的標(biāo)準(zhǔn)有兩條：一是模型總體正確率最好，二是危機(jī)企業(yè)的預(yù)判正確率要盡可能高。從表3可以看出，當(dāng)臨界值取0.3之后，總體正確率一直穩(wěn)定在87.1%，高于臨界值為0.2時(shí)的85.5%，但危機(jī)企業(yè)的預(yù)判正確率卻在下降，因此綜合來看，0.3為最佳臨界值。即預(yù)測的概率大于0.3時(shí)，該企業(yè)被判斷為危機(jī)企業(yè)，否則為正常企業(yè)。

（3）Logistic回歸結(jié)果

回歸參數(shù)的顯著性水平定為0.05，Sig.值小于0.05即表明該變量通過檢驗(yàn)，對是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)有重大影響，應(yīng)該進(jìn)入最終的預(yù)警模型。

根據(jù)表4，只有7個(gè)變量通過檢驗(yàn)進(jìn)入最終的模型，分別是A5（現(xiàn)金比率）、B1（每股經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金凈流量）、B4（每股投資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量）、B5（每股籌資活動(dòng)現(xiàn)金凈流量）、C2（經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金增長率）、B6（全部現(xiàn)金回收率）、A4（經(jīng)營凈現(xiàn)金流量與凈債務(wù)之比）。在這里，因?yàn)楦⒅氐氖歉鱾€(gè)自變量對是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)影響的相對大小，即判斷哪些財(cái)務(wù)指標(biāo)更具有顯著影響，故選用標(biāo)準(zhǔn)化后的回歸系數(shù)，P為企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。據(jù)此得出的預(yù)警模型為：

（三）模型效果檢驗(yàn)

1.回代檢驗(yàn)

由于SPSS提供的預(yù)測率是針對建模樣本本身的，所以如果只用建模樣本來檢測預(yù)警模型的預(yù)測準(zhǔn)確率，可能會不太準(zhǔn)確。為避免模型被高估，接下來選擇未參與模型建立的檢驗(yàn)樣本（8家危機(jī)企業(yè)+8家正常企業(yè)）對預(yù)警模型的預(yù)警能力進(jìn)行判別，回代檢驗(yàn)的結(jié)果見表5。

從表5的預(yù)測結(jié)果可以看出，檢驗(yàn)樣本的總體正確率達(dá)到62.5%，對危機(jī)企業(yè)的識別率達(dá)到了75%，結(jié)合建模樣本的預(yù)測率來看，本文所建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型統(tǒng)計(jì)效果較好，具有一定的實(shí)用性。

2.與經(jīng)典Z值模型對比檢驗(yàn)

Altman提出的經(jīng)典Z值模型中的5個(gè)變量涵蓋了企業(yè)的償債、盈利和營運(yùn)能力[ 14 ]，不僅在美國得到了推廣，而且被引入國內(nèi)后，在理論和實(shí)際應(yīng)用中也都受到了廣泛好評，在眾多財(cái)務(wù)預(yù)警模型中占據(jù)權(quán)威的地位，因此將本文構(gòu)建的模型與Z值模型的預(yù)警效果相比較，會在一定程度上增強(qiáng)本模型的可信度。Z值模型的具體表達(dá)式如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 ? ? ? ? ? （5）

上式中，各變量的含義分別是：X1是流動(dòng)資本/總資產(chǎn)，X2是留存收益/總資產(chǎn)，X3是息稅前利潤/總資產(chǎn)，X4是權(quán)益市值/總負(fù)債，X5是銷售收入/總資產(chǎn)。判斷原則為：若Z值<1.81，則存在較大的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn);若Z值> 2.675，則財(cái)務(wù)狀況良好，風(fēng)險(xiǎn)很小;若Z值處于兩者之間，則處于灰色地帶，無法準(zhǔn)確判斷。

為便于預(yù)測準(zhǔn)確率的統(tǒng)計(jì)，本文對Z值模型的判斷原則稍作處理，將處于灰色地帶的企業(yè)判斷為正常企業(yè)，原因是根據(jù)我國房地產(chǎn)上市公司的實(shí)際情況，處于財(cái)務(wù)危機(jī)中的企業(yè)畢竟占少數(shù)，正常公司居多，若將處于灰色地帶的企業(yè)歸于財(cái)務(wù)危機(jī)類，則不太符合現(xiàn)實(shí)。將建模樣本和檢驗(yàn)樣本的數(shù)據(jù)分別代入Z值模型之后，得到的判別結(jié)果見表6?？梢钥吹?，對于建模樣本來說，無論是危機(jī)企業(yè)的識別率還是總體正確率，Logistic模型都要遠(yuǎn)高于Z值模型;對于檢驗(yàn)樣本來說，Z值模型的總體正確率僅為50%，低于本文模型的62.5%，且就危機(jī)企業(yè)的識別率而言，Z值模型的準(zhǔn)確率低至37.5%，本文的Logistic模型則達(dá)到75%，是可以被接受的。

關(guān)于Z值模型在此處的預(yù)警效果不是很理想，本文認(rèn)為原因可能是該模型是根據(jù)美國資本市場構(gòu)建的，國內(nèi)的會計(jì)核算體系畢竟與美國有所差別，同時(shí)該模型在建立之初，未考慮行業(yè)的影響，此外，灰色地帶的存在可能也會對模型效果產(chǎn)生影響。

五、結(jié)論

本文以滬深兩市A股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司2002—2017年期間的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對象，基于現(xiàn)金流量的角度選取了18個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建了針對我國房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。其中，對財(cái)務(wù)危機(jī)樣本的定義不再局限于ST企業(yè)，危機(jī)樣本的數(shù)量也由原來的7家擴(kuò)充到39家，極大增強(qiáng)了本文預(yù)警模型的統(tǒng)計(jì)意義。研究結(jié)論顯示：（1）該模型的總體預(yù)警效果達(dá)到了87.1%，并且對危機(jī)企業(yè)的識別能力為96.8%，實(shí)用性較強(qiáng);（2）企業(yè)的現(xiàn)金流償債能力、獲現(xiàn)能力以及發(fā)展能力對財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生具有顯著性的影響，均進(jìn)入最后的模型，其中，償債能力和獲現(xiàn)能力的影響最為顯著，這一點(diǎn)與以往學(xué)者的研究結(jié)論是相符合的;（3）具體來說，每股經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金凈流量（B1）的顯著性影響是最大的，其次是經(jīng)營現(xiàn)金凈流量與凈債務(wù)之比（A4），經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流增長率（C2）也代表企業(yè)的發(fā)展能力進(jìn)入模型，這表明對于我國房企來說，經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金流的能力是財(cái)務(wù)預(yù)警的關(guān)鍵指標(biāo)，應(yīng)引起高管們的足夠重視。

此外，本文的指標(biāo)體系是基于現(xiàn)金流量角度構(gòu)建的，并未考慮公司內(nèi)部治理、宏觀政策環(huán)境變化等非財(cái)務(wù)因素的影響，且由于我國目前發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)現(xiàn)象的房企數(shù)量有限，導(dǎo)致樣本容量仍不夠大，以上不足也許會對預(yù)警模型的準(zhǔn)確率有一定影響，因此筆者下一步將會嘗試將非財(cái)務(wù)指標(biāo)納入模型，以構(gòu)建出效果更好的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。

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