我国上市公司财务困境的预测模型研究论文

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1、我国上市公司财务困境的预测模型研究论文.freeliehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务

2、”，即技术破产。在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。(二)预测变量的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。1．财务指标信息类模型。Ah

3、man(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。Harmer(1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。但是，自Z模型(1968)和ZETA模

4、型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。2．现金流量信息类模型。现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其他途径获得资金时，那么公司最终将破产。因此，过去和现在的现金流量应能很好地反映公司的价值和破产概率。在Gentry，Neanuel和Laanuel和Laan和Brenner(1981)的研究表明，破产公司的股票在破产前至少1年内在资本市场上表现欠佳。Clark和模型。根据上述选定的6个变量及其财

5、务困境前1年的样本数据，得到LPM模型的回归结果如表8所示。LPM模型的方程可表示为：Y=0．3883+0．1065x1-2．7733x3+0．0537x7+0．1970x11-0．3687Xl2-0.1388x19其中：Y是陷入财务困境的概率；X1是盈利增长指数；x3是资产报酬率；x7是流动比率；X11，是长期负债股东权益比率；x12是营运资本／总资产；X19是资产周转率。表8LPM模型的回归估计结果线性概率方程是以70家非财务困境公司与69家财务困境公司在财务困境前1年的6个财务指标的数据为因变量值，取财务困境公司为1，非财

6、务困境公司为0作为因变量值进行估计的。因此，理论上取0．5为最佳判定点。根据估计的模型对原始数据进行回代判定，若预测值大于0．5的，判定为财务困境公司；否则为非财务困境公司。判定结果如表9所示。表9LPM在财务困境前1年的判定结果在回判过程中，70家非财务困境公司有4家被错判，误判率为5．71％；69家财务困境公司有10家被错判，误判率为14．49％；总的误判率为10．07％。判定正确率较高。采用同样的方法可以计算其他年份的最佳判定点和误判率。2．Fisher二类线性判定模型。把财务困境公司划分为组合1，非财务困境公司划分为组合

7、2，对样本公司的财务困境前1年的财务数据，使用同样的6个变量，估计Fisher二类线性判定分析。对于组合1，判定模型为：Z=-6．059+0．331x1一25．865x3+4．033x7+3．250x11-11．905x12+4．428x19对于组合2，判定模型为：Z=-4．859—0．812x1+3．989x3+3．432x7+1．142x11一7．734x12+5．924x19以典则(Canonical)变量代替原始数据中指定的自变量，其中，典则变量是原始自变量的线性组合，得到典则的线性判定模型为：Z=0．448—0．435

8、xl+11.374x3—0．229x7—0．803x11+1．589x12+0．570x19根据上述判定模型，以财务困境发生前1年的原始数据分别进行回代。二个组合的平均Z值分别是-1．3254和1．3065，样本个数分别为69和70，所以按完全对称原则确定的最佳