国有企业财务危机预警模型实证研究

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1、国有企业财务危机预警模型实证研究一、财务危机预警模型研究的相关问题　　纵观财务危机判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务危机的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。　　（一）财务危机的定义　　财务危机又称财务困境。国外很多学者的同类研究一般采用破产标准（Altman，1968；Ohlson，1971；Platt，1990和1994）。然而，我国的情况与国外有所不同，我国的多数研究大都把被特别处理（ST）的上市公司作为存在财务危机的公司（陈静，1999；李华中，200

2、1）。在本文的研究中，考虑到国有企业的特殊性及实际情况，并采用以上研究的思想，将连亏两年（以下简称LK）的国有企业作为研究样本，并将财务危机视作“因财务状况困难而出现连续亏损两年即LK”。　　（二）指标变量的选择　　参照国内外学者研究上市公司财务危机预警模型的方法，结合目前我国国有企业年报已有的财务信息，本文选择债务风险、现金流风险、盈利能力风险和投资风险4个方面共13个财务指标作为财务危机预警指标，并将其作为构建财务危机预警模型的预选指标。　　（三）计量方法的选择　　随着统计科学的不断发展，越

3、来越多的计量模型被应用到财务危机预警研究中。　　西方关于财务危机预测研究成果最显著和影响最广泛的是威廉・比弗（P、Fisher模型、Logistic模型，对我国上市公司财务危机预警模型进行了对比性的研究，成果表明：1.在单变量模型中，净资产报酬率的判断效果更好；2.多变量模型优于单变量模型；3.与其他两种多变量模型相比，Logistic模型的判断准确率更高。　　此外，近年来神经X络模型和决策树模型等也被用到财务危机预警研究中。如李健（2009）通过神经X络模型分析得出，盈利能力指标

4、对企业是否发生财务危机影响最为显著，现金流量指标具有较好的短期预测能力，资产管理能力指标具有较好的长期预测能力；通过决策树模型可以得到易于理解的财务危机企业的特征属性规则集。　　二、实证研究　　（一）样本选取　　本文参照其他学者对上市公司财务危机预警的研究方法，把连亏两年的国有企业处理为LK。选取上海市××区2009年1月至2009年6月间180多家国有企业，在2008年年报后，因连亏两年而被视作LK的29家国有企业作为研究样本。同时，按照国民经济行业分类代码选取了同种行业、同等规模的29家非L

5、K公司作为配对样本。在选取样本时笔者注意了以下关键：　　1.在对LK公司的配对公司的选择上坚持同行业、同规模的原则。　　2.非LK的样本以同行业为第一选取标准，即在资产规模不同的情况下，首先要保持行业的一致性，排除行业差异带来的干扰。　　3.所以在选择观测年限时，取LK前一年即2007年的财务年度的财务指标，对应的配对样本也取同期的财务指标。　　4.在选取样本时，均选年报已经被审核过的公司作为样本，以确保研究数据的真实可靠。　　本文的数据均来自国资信息平台V3。运用的统计分析软件为SPSS17.

6、0。　　（二）单变量分析　　从表2中可以看出，LK与非LK公司之间有许多财务指标存在很大差异，例如X3、X4、X6、X7、X9等财务指标。　　接下来，通过独立样本的均值比较，来分析LK公司与非LK公司之间各单项财务指标的差异规律。首先建立假设，然后运用独立样本T检验来进行假设检验。　　假设：H0：LK公司与非LK公司之间13个财务指标同期均值相等　　H1：LK公司与非LK公司之间13个财务指标同期均值不相等　　从表3的显著性检验结果汇总表可以看出，样本和样本2间财务指标中共有11个指标能在很小显

7、著性水平下拒绝原假设而接受备选假设，说明两个样本间的这11个指标具有显著的差异，这些指标是X1、X2、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X11、X12、X13。　　（三）Logistic回归模型　　1.因子分析　　从表4可以看出，前5个因子的特征根分别为2.62、2.14、1.52、1.23、1.21，值大于1，累积方差贡献率为79.51%，即前5个变量解释了原有变量总方差的79.51%。在因子旋转后，累积方差比没有变化，没有影响原有变量的共同度，保持了信息的完整性，使原有变量在总体上信息丢失

8、较少，因子分析取得理想效果。　　根据表6的成分得分系数矩阵，可以写出用以表示原有变量的因子得分函数：　　P1=-0.24X1+0.29X2+0.02X4+0.23X5+0.08X6　　-0.26X7+0.28X8-0.05X9+0.17X11-0.04X12-0.04X13　　P2=-0.12X1-0.01X2+0.12X4-0.11X5-0.06X6　　-0.13X7+0.08X8+0.02X9-0.08X11+0.44X12+0.44X13　　P3=0.22X1+0.28X2+0.26X4+