企业财务困境预测的三种研究模型分析

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1、企业财务困境预测的三种研究模型分析　　财务困境(FinancialDistress)又称财务危机(FinancialCrisis)、财务失败(FinancialFailure)，财务破产(FinancialBankruptcy)只是财务困境的一种极端表现，是最严重的财务困境状态。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为违约风险(DefaultRisk)（吴世农和卢贤义，2001）。自Beaver(1966)使用财务比率来预测企业失败的研究以来，有关企业财务困境预测的研究便成为国内外学者广泛关注的课题。当前，预测和管理企业财务困境越

2、来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分(Beaver，CorreinMcNichols，2011)，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视。　　目前，理论界关于企业财务困境预测的研究基本形成了以下三种主流的方法或模型：基于会计信息的传统模型，以Altman(1968)的Z-Score模型为代表；基于未定权益分析(ContingentClaimsAnalysis，CCA)的模型，该模型视权益为公司资产价值的一项看张期权，如VassalouXing(2004)的研究；风险模型(Hazardmodel)，这种模型同时

3、使用会计和市场数据来预测企业的财务困境，以Shump;Taffler，2014)：区分失败和非失败企业的能力；不同模型捕获企业失败或破产的增量信息程度；当失败和非失败企业的误分类成本不同时，模型的绩效表现。　　现有研究常在这3个维度间进行比较，并得出了一些有争议的结论。　　一、基于会计信息的传统模型　　基于会计信息的传统模型从上市公司公开披露的财务报表中滤取信息来评估企业陷入财务困境的程度。学术界普遍认为Beaver(1966)是最早使用财务指标来预测企业失败的研究者，实际上，早在1932年，Fitzpartrick就在《注册会计师》杂志上发表了《Apa

4、risonofRatiosofSuccessfulIndustrialEnterprisess》一文，该文运用单个财务指标对19家上市公司的财务状况进行预测，并发现净利润/股东权益、股东权益/负债这两个财务指标的判别能力最高。这是最早使用单变量分析法的文献，只是该文的学术性不及Beaver(1966)Altman(1968)的研究。1966年，Beaver使用配对样本建立了一个单变量判别分析模型并使用二分法的分类技术，研究发现现金流/总负债是预测企业失败的最佳变量，其预测失败的精度可达企业失败前5年。　　在Beaver研究的基础上，Altman(1968

5、)使用多元判别分析技术(MDA)，建立了Z-Score模型：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5，其中X1=(流动资产-流动负债)/总资产，反映营运资本占总资产的比例，它可以衡量企业全部资产的流动性水平；X2=留存收益/总资产，反映企业总资产中留存收益的数额；X3=息税前收益/总资产，是企业财务失败最有利的依据之一；X4=股东权益的市场价值/负债总额的账面价值，反映企业的财务结构；X5=销售收入/总资产，反映企业运用资产以产生销售收入的能力。Altman发现模型中的5个比率要明显优于Beaver的现金流与总负

6、债比，且根据这一模型，企业破产的状况能在其真正进入破产的前2年准确地预测出来。此外，他还指出Z-Score模型不仅能用于上市公司的破产预测，而且在商业贷款评估、企业内控评估及投资标准评估中都有实用价值。　　由于Z-Score模型是针对制造业上市公司所建立的，Altman，HaldemanNarayanan(1977)又以制造业和零售业公司为样本，通过迭代程序，建立了一个7变量的ZETA模型，扩展了Z-Score模型的应用。只是因涉及未公开的资料，我们无法得知这7个变量的判别系数。鉴于实践中有些学者对Z值模型提出的异议，Altman(2000)又公开发表了

7、《PredictingFinancialDistressofpanies：RevisitingtheZ-ScoreandZETAModels》一文，对Z-Score模型作了重新检验和修订，使之能够应用于私人企业和非制造业上市公司。　　多年来，很多有关企业财务困境的研究都是基于Altman(1968)的Z-Score模型进行的，直到80年代，Altman所使用的MDA技术的使用率才有所下降(Dimitras，ZanakisZopounidis，1996)，但它仍是一个被普遍接受的标准方法，从而在学术研究中作为一种基准方法(BaselineMethod)而被

8、频繁使用(AltmanNarayanan，1997)。80年代，MDA开始被一些