基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验

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1、基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验组泊7年1月中国管理信息也Dec.,2001第10卷第1期ChinaManagementInformationizationVol.lO,No.l基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验韦德、洪满春z(1.广西大学离学跪，南宁530004;2.广西机械职业技术学院，南宁530∞0)[摘要]国内外学者关于财务预警模型的研究大都以上市公司年报数据为样本数据。在我国，由于上市公司年报公舍的对闵与当年有关机构宣布ST公司名单的时间比较接近，而罩在下年有关机构宣布ST公司名单的时间别比较远，因此，用ST前一年的年报数据来预测当年或下年的警惰，都具有较大的局

2、限性。实证研究结果表明，采用上市公司中报数据构建的财务预警模型，不仅具有很高的预警准确率，í1iJ豆比基于年报数据钓模型更具有较强的预警对效性。[关篝罩]上市公司;中报数据;财务预警模型;准确率;时效-1:生1[中图分类号]F29><>70.7文献标识码]A文章绵号]1673-0194(27)01-∞47-05∞务指标和现金流量角度共同掬建综合预警模型，结果表一、引言明:在5T箭一年的颈警中，财务指挥模堕预警效果比较自外关于财务预警模型的研究中，威廉·比弗(wi监am好，而在5T前两年、前三年，综合预警模型的效果比较好。Be町er，l96。以79对行业相同、资产蔑模梧假的破产公司和非踱产公司为

3、样本，在30个时务比率变量中找出最具根据对盟内外研究现状的了解，我们发现:第一，研究方法以及所构建和检验的时务颈警模型呈现多样化的特差黠能力的单个财务比率及其分界点，证明了现金流量J债务总额、净收益/资产总额、债务总额j资产总额、营运资和点:第二，研究挥本基本分为破产公司和非破产公司(国内分为ST公司和非货公司)两类:第三，研究数据来摞于上资产总额、瘫动资产搞动负债等比率对预梅财务失数来说是最好的。爱撞华·奥特曼(Al恼缸，196萄牙哥用多元判辜~分市公司的年度报告。研究方法以及厨梅建和捡验的财务预警模型呈现多普法对1945-1965年阔的33家破产企业租33家正常经样化有利于人妇从不同的方噩

4、采用不同的方法对上市公营的企业进行了研究，从企业的资产规模、择理能力、获莉司的慰务危机做出预警。把研究祥本分为破产公司和非破能力、黠务结构、偿债能力、资产利用效率等方面揉合反映产公司(或ST公需和非5T公需〉有利于检验财务预警模了企业财务段况，进一步推动了财务预警模型的发展。型的适黑娃，提真财务预警的准确率。缸是，仅仅科用上市在我嚣，陈晓、陈治鸿(2∞0)运F百多元逻辑图归模型，公司年度报告作为梅建和撞撞肆务萤警模型前数据来掠，对中匮上市公司的时务困撞进行了预瓣，他们的研究所发现的最佳摸型能够从上一年殷本收益率公告小子5%的上黯具有较大的局眼性。这是因为，在我国，上市公司年度报市公司中预测出7

5、3.68%的公司下一年会进入5T板块，总告公告的时词与当年有关就构宣布5T公司名单的时闰比较接近，黯距r年有关机构宣布ST公司名单的时闰员。比体判挺正确率为78.249毛。吴世农、卢贤义(2∞1)研究财务困境出现前5年内两类公司21个时务指标的差异，最后较远，用5T前一年的年报数据来预糖当年的警情，提供的颈警信号具有萌量的带后桂，失去预警的意义;西犀5T前选定6个指标为预拇指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性自妇模型和Logit固自分析分别建立了3种贾警模一年的年报数据来预测F一年是否会被贺，赔又园时距较型。研究结果表费，3种模型均能在财务困境发生前做出梧远、变化因素太多而割弱了预警的

6、准确娃，同样也不能给对准确的预割，在勤务囡境发生前4年内的误判率在289毛公司提供可靠的预警信号。因此，用5T前一年的中摄数据来构建和栓验财务预警模型，应该更有理论意义和现实椅以内，商Logit预割模型的最判率最偎，财务匾境发生前1年的误判率仅为6.47%。杨攘攘等。∞3)更运用主成分分值。基于这种考虑，本文选择上市公司约中期报告〈半年析方法，以护深离市1师9年和2∞0年的67家上市公需提)数据为研究对象，以多元线性回归模型为研究工具，以为样本进行实证研究，提出了我国企业的时务颈警模我国上市公司中的ST公毒和非ST公司为配对样本，构建并检验我国上市公司的时务颈警模型，试图在现有研究成型一-y分

7、数理据模型。张鸣、程需(2∞5)运用Logit回归果的基础上有厨突破。方法，引人现金管理特征变量和现金管理结果变量，从财二、研究患路[收事18戴]2006-10-27本文以上审公司的半年报数据为研究对象，~多元线[收稿日螺]韦德渎，广西大学商学院财务与会计系主任、副教授、性回归模型为研究工具，~我国上市公司中的ST公司和硕士研究生导师，广西会计学会副秘书长，广西审计学会黯秘书长，菲5T公司为霞对样