基于違約距離的Logistic財務困境預警模型研究.pdf

1、隨著全球證券市場規(guī)模不斷擴大，中國金融業(yè)對外開放程度不斷加深，中國上市公司在迎接改革和發(fā)展機遇的同時，也面臨著更為激烈的競爭和更大的風險。銀行、企業(yè)管理層以及市場投資者都亟需一套有效的財務困境預警機制協(xié)助其決策的制定。
　　 目前的財務危機預警模型主要可以分為以logistic模型為代表的財務比率模型以及以KMV模型為代表的信用風險量化模型兩大類。盡管前種模型操作簡便，但財務報表自身的特性決定了它存在諸如靜止性和滯后性等缺陷，不

2、能體現(xiàn)資本市場快速細微的變化；后種模型依賴的是資本市場信息而非賬面信息，理論上能夠及時、科學、動態(tài)地反映上市公司當前的經(jīng)營狀況，并且在國外也得到了廣泛的應用，但是由于違約數(shù)據(jù)庫缺失的特殊國情，模型的最終輸出變量EDF在我國無法得出。
　　 基于以上背景，本文以2005～2009年中國滬深股市225家制造業(yè)上市公司為研究樣本，在傳統(tǒng)的單一財務信息類預警模型的基礎上進行兩步擴展：首先，結合國內外研究，在傳統(tǒng)的單一財務信息1類模型（模

3、型Ⅰ）中引入公司治理變量、現(xiàn)金流變量等非財務類指標，構建改良的傳統(tǒng)模型（模型Ⅱ）；然后，結合我國實際情況對模型參數(shù)優(yōu)化調整后，根據(jù)KMV模型估計樣本的違約距離DD，并對其作描述性統(tǒng)計分析，初步判斷該指標對財務危機公司和財務健康公司的區(qū)分能力；此后再將違約距離變量DD繼續(xù)引入到模型Ⅱ，構建同時包含財務指標、非財務指標以及違約距離變量DD的綜合模型(模型Ⅲ);最后，根據(jù)訓練樣本組的回歸結果，利用分類矩陣和ROC曲線兩種方法分別對比三類模型對

4、訓練樣本組的回代效果以及對檢驗樣本組的預測效果，并對三類模型的擬合優(yōu)度等方面進行比較評析。
　　 實證顯示，加入公司治理變量和現(xiàn)金流變量后的模型回歸結果相差無幾，但進而納入違約距離DD后，模型對ST和非ST公司的判別準確度提高了1.3％，反映模型擬合優(yōu)度的-2LL值從41.185下降至36.797。由此可知，違約距離變量能夠較好地反映我國上市公司財務狀況的變動情況；加入違約距離變量后的財務困境預警模型無論在判別能力還是在模型擬合