Logistic模型在上市公司動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域中的復(fù)雜性、不確定性日益凸顯，上市公司由于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)處理不當(dāng)陷入財(cái)務(wù)困境的情況越來(lái)越多。上市公司要在瞬息萬(wàn)變的市場(chǎng)中立于不敗之地，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，就必須增強(qiáng)自身抗風(fēng)險(xiǎn)的能力和意識(shí)，建立健全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系。因此，無(wú)論對(duì)經(jīng)營(yíng)者、投資者、債權(quán)人、政府或其他相關(guān)利益主體來(lái)說(shuō)，建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行監(jiān)測(cè)都具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。 在我國(guó)，財(cái)務(wù)預(yù)警的研究剛剛起步，不少學(xué)者們進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)證研究，但絕

2、大部分研究方法都站在一個(gè)時(shí)點(diǎn)上對(duì)上市公司進(jìn)行橫截面預(yù)警，屬于一種靜態(tài)分析，不能連貫動(dòng)態(tài)地反映出危機(jī)公司特征變量的演變過(guò)程，同時(shí)在以往的研究中選擇何種財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)入模型帶有極大的主觀隨意性。因而本文擬從我國(guó)國(guó)情出發(fā)，以我國(guó)資本市場(chǎng)作為立足點(diǎn)，探討動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立。 一、本文的主要內(nèi)容 本文的主要內(nèi)容包括以下五部分： 第一部分首先闡述了研究的背景、意義及目的，然后從國(guó)外學(xué)術(shù)界和國(guó)內(nèi)學(xué)者兩方面對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的內(nèi)涵做了簡(jiǎn)

3、要介紹。如何界定財(cái)務(wù)危機(jī)是進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究需要首先考慮的問題，國(guó)外學(xué)術(shù)界對(duì)此有多種不同的定義和觀點(diǎn)。大多數(shù)研究者對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的認(rèn)定受研究樣本選擇范圍所限，通常在文獻(xiàn)中會(huì)明確給出財(cái)務(wù)危機(jī)的定義及樣本的選擇特性，歸納起來(lái)可以指變現(xiàn)拍賣、無(wú)力支付短期債務(wù)、無(wú)力支付債券利息、無(wú)力支付債券本金、無(wú)力支付優(yōu)先股股息、重組及法定破產(chǎn)等。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)也沒有統(tǒng)一的定義。 第二部分主要從靜態(tài)研究和動(dòng)態(tài)研究?jī)煞矫婊仡櫫藝?guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究

4、的現(xiàn)狀及代表人物。本章是整個(gè)研究的基礎(chǔ)，它能讓我們對(duì)國(guó)內(nèi)外財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)有比較清晰的把握。國(guó)外靜態(tài)研究方面，主要是單變量分析、多元判別分析、Logistic回歸分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；動(dòng)態(tài)研究方面，國(guó)外已有越來(lái)越多的學(xué)者將注意力轉(zhuǎn)移到現(xiàn)金流量表上。而國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究基本以靜態(tài)分析為主，基于現(xiàn)金流量表的動(dòng)態(tài)實(shí)證研究比較少，有些文獻(xiàn)僅對(duì)現(xiàn)金流指標(biāo)體系的構(gòu)建進(jìn)行過(guò)理論上的探討。 第三部分通過(guò)對(duì)靜態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警和動(dòng)

5、態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警的比較，探討了靜態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警模型局限性和動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)預(yù)警模型優(yōu)越性；然后通過(guò)對(duì)一元判定模型、多元線性回歸模型、Logistic模型和類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型幾種模型的優(yōu)缺點(diǎn)比較，說(shuō)明了本文選擇Logistic模型選擇的理由和本文研究的內(nèi)容與結(jié)構(gòu)。 第四部分分了四節(jié)主要從實(shí)證方面進(jìn)行了財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立。 第一節(jié)說(shuō)明了指標(biāo)體系的構(gòu)建，具體闡述了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的選取原則和方法，包括財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇和非財(cái)務(wù)指標(biāo)的選擇。財(cái)務(wù)指標(biāo)里除了

6、選擇常用的反映償債能力指標(biāo)、反映資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)能力指標(biāo)、反映收益能力指標(biāo)、反映成長(zhǎng)能力指標(biāo)等四種指標(biāo)外，還加入了現(xiàn)金流量指標(biāo)。 第二節(jié)主要介紹了研究樣本的設(shè)計(jì)與選擇，具體介紹了樣本設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明了ST公司和非ST公司樣本的選擇，并對(duì)數(shù)據(jù)的選擇進(jìn)行了一些說(shuō)明。 第三節(jié)對(duì)本文實(shí)證部分用到的研究方法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，也是為后面的實(shí)證做鋪墊。首先介紹了動(dòng)態(tài)主元分析，接著對(duì)Logistic回歸模型的原理做了簡(jiǎn)單介紹。 第四節(jié)介紹了

7、實(shí)證的過(guò)程及分析，首先對(duì)數(shù)據(jù)分布的狀態(tài)進(jìn)行剖面分析，粗略估計(jì)了財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)均值存在的差異，然后對(duì)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行了K—S檢驗(yàn)，驗(yàn)證財(cái)務(wù)財(cái)務(wù)比率是否符合正態(tài)分布以及財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)均值差是否存在顯著性。通過(guò)相關(guān)性分析選取指標(biāo)和因子分析選取指標(biāo)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的篩選，最后進(jìn)行Logistic回歸分析。 第五部分說(shuō)明了研究的結(jié)論、研究特點(diǎn)及其局限性。 二、本文的主要貢獻(xiàn) (一)本文的研究特點(diǎn) 本文主要針對(duì)當(dāng)前我國(guó)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)

8、警實(shí)證研究的不足之處，即較少涉及動(dòng)態(tài)研究和研究中忽視財(cái)務(wù)比率分析中的時(shí)間序列特征等進(jìn)行補(bǔ)充和研究，并把注冊(cè)會(huì)計(jì)師的意見作為實(shí)證研究模型的一個(gè)參考指標(biāo)，同時(shí)在自變量中加入基于現(xiàn)金流量表的財(cái)務(wù)比率，以此來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建。 筆者選擇2005年-2007年三年內(nèi)滬深兩市首次被ST或*ST的上市公司作為研究樣本。通過(guò)行業(yè)相同、資產(chǎn)規(guī)模相似等原則進(jìn)行配對(duì)，找到對(duì)應(yīng)的健康公司樣本。在盡量擴(kuò)大財(cái)務(wù)比率數(shù)目的同時(shí)，取它們被ST或*

9、ST前4年內(nèi)的年度財(cái)務(wù)比率進(jìn)行分析。 實(shí)證中，本文建立Logistic回歸模型。不過(guò)與前面學(xué)者研究過(guò)程不同的是，筆者先對(duì)樣本連續(xù)多年的多個(gè)財(cái)務(wù)比率動(dòng)態(tài)主元分析，以降低樣本維數(shù)，消除樣本中各因素的相關(guān)性，將多年的數(shù)據(jù)應(yīng)用到經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)模型中去。整個(gè)處理過(guò)程既考慮了財(cái)務(wù)比率的時(shí)序特征，也克服了財(cái)務(wù)比率之間的多重共線性問題。 通過(guò)實(shí)證研究，本文的研究特點(diǎn)如下四點(diǎn)： 1、本文將動(dòng)態(tài)主元分析引入預(yù)測(cè)模型中，克服了普通主成分分析

10、對(duì)連續(xù)多年的數(shù)據(jù)無(wú)能為力的困境，體現(xiàn)了財(cái)務(wù)比率分析中的時(shí)間序列特征。 2、研究樣本新，樣本容量較大，時(shí)間跨度也較長(zhǎng)。本文選取了2005-2007年三年中首次被特別處理的上市公司共81家，同時(shí)又按照1：1的配比原則，選取了行業(yè)相等，時(shí)間相等的配對(duì)樣本非ST公司81家。而且樣本數(shù)據(jù)的收集時(shí)間也延至公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的前四年，樣本的時(shí)間跨度較長(zhǎng)。 3、本文嘗試著把注冊(cè)會(huì)計(jì)師的意見作為實(shí)證研究模型的一個(gè)參考指標(biāo)，同時(shí)在自變量中加入

11、基于現(xiàn)金流量表的財(cái)務(wù)比率，以此來(lái)進(jìn)行動(dòng)態(tài)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的構(gòu)建。 4、大多數(shù)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究在篩選模型變量時(shí)，都采用參數(shù)檢驗(yàn)中的獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，但是它的前提條件是樣本必須服從正態(tài)分布，而我們通過(guò)K—S檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)總體上不服從正態(tài)分布，因此采用非參數(shù)檢驗(yàn)來(lái)考察指標(biāo)差異的顯著性。 (二)本文的研究結(jié)果 本文針對(duì)我國(guó)滬深兩市A股市場(chǎng)中的上市公司進(jìn)行實(shí)證研究。選取了45個(gè)基礎(chǔ)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，其中包括反映上市公司償債能力

12、、經(jīng)營(yíng)能力、盈利能力、成長(zhǎng)能力的37個(gè)傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)、6個(gè)現(xiàn)金流量指標(biāo)和1個(gè)資產(chǎn)規(guī)模指標(biāo)，以及1個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，經(jīng)過(guò)動(dòng)態(tài)主元分析的篩選并采用Logistic邏輯回歸方法構(gòu)建了我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警模型，并通過(guò)訓(xùn)練樣本的回判檢驗(yàn)和檢驗(yàn)樣本的預(yù)測(cè)檢驗(yàn)，證明了所建模型的有效性。 通過(guò)以上對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警問題的研究，本文得出以下幾個(gè)結(jié)論： 第一，我國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)是有效的，并具有較強(qiáng)的預(yù)測(cè)能力。 第二，財(cái)務(wù)循環(huán)

13、具有時(shí)序特征，構(gòu)建反映企業(yè)財(cái)務(wù)趨勢(shì)的立體數(shù)據(jù)空間是可行的。這克服了人們以往單純以截面分析為主，忽視財(cái)務(wù)狀況惡化的內(nèi)在趨勢(shì)性分析的缺陷。 第三，財(cái)務(wù)困境公司和非財(cái)務(wù)困境公司在財(cái)務(wù)困境前2年內(nèi)，財(cái)務(wù)指標(biāo)變動(dòng)趨勢(shì)背離較明顯，相對(duì)來(lái)說(shuō)，在財(cái)務(wù)困境前3年內(nèi)，財(cái)務(wù)困境公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)波動(dòng)劇烈，非財(cái)務(wù)困境公司則較平穩(wěn)，而在財(cái)務(wù)困境前4年，大部分財(cái)務(wù)指標(biāo)的差異并不顯著。 第四，本文通過(guò)實(shí)證分析，從定量方面證實(shí)了現(xiàn)金流的重要性。 第

14、五，無(wú)論是從回判精度還是從預(yù)測(cè)精度都可以看出，距離公司進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)的年限越近，預(yù)測(cè)精度就越高，反之，預(yù)測(cè)精度越低。 (三)本文對(duì)后續(xù)研究的思考 第一、本文只考慮了反映財(cái)務(wù)危機(jī)表象特征的財(cái)務(wù)指標(biāo)，且非財(cái)務(wù)指標(biāo)也只考慮了注冊(cè)會(huì)計(jì)師的意見，而沒有考慮到其他非財(cái)務(wù)指標(biāo)(如領(lǐng)導(dǎo)者素質(zhì)和股權(quán)集中度等，其中股權(quán)集中度是衡量我國(guó)上市公司治理結(jié)構(gòu)的一個(gè)非常重要的指標(biāo))的影響。這是本人在以后的研究中需要進(jìn)一步學(xué)習(xí)的。 第二、由于我國(guó)

15、上市公司信息披露制度的不健全，本文只采用了年報(bào)數(shù)據(jù)。隨著證券市場(chǎng)的不斷發(fā)展和完善，上市公司的信息披露將更加及時(shí)、有效，我們可以利用中報(bào)或季報(bào)的高頻數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建更為精確的時(shí)序數(shù)據(jù)模型，從而更好的監(jiān)控財(cái)務(wù)危機(jī)的變動(dòng)趨勢(shì)，及時(shí)采取措施加以預(yù)防和控制。 第三、在研究方法上，本文只采用了Logistic回歸模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)研究，缺乏與其他動(dòng)態(tài)模型的比較，今后可以試著采用一些其它的先進(jìn)計(jì)算技術(shù)，如模糊邏輯方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合或?qū)⑦z傳算法運(yùn)用到神經(jīng)