上市公司财务危机预警实证分析

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1、上市公司财务危机预警实证分析上市公司财务危机预警实证分析发言人：黄建华本文提纲国内、外相关文献回顾研究方法、样本与变量的选择聚类实证研究及Logistic检验研究结论与不足一、国内、外相关文献回顾Fitzpatrick（7><1932）以<19家公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，他发现判别能力最高的是“净利润／股东权益”和“股东权益／负债”两个比率一、国内、外相关文献回顾Beaver（<1966）以Mann-Whitney-Wilcoxen二分类法在三十个原始财务比率中寻找出最具区别能力

2、的财务比率及其分界点。研究结果显示，对于失败企业最具预测能力的指标为“现金流量／总资产”，从破产前一年到前五年的错误率分别为3%、2<1%、23%、24%、22%。一、国内、外相关文献回顾Altman（<1968）首位利用多变量分析技术对企业财务危机进行判别分析的学者。他以<1946~<1965年间33家破产的制造企业为样本，配对33家正常企业，利用线性多元区别分析法（LMDA）建立区别函数，即Z计分模型。一、国内、外相关文献回顾陈静（<1999）选取截止<1998年7月我国证券市场中共计27家ST上市公司作为危

3、机企业样本，同时按同行业、同规模选取了27家非ST上市公司作为配对样本，选取资产负债比率、净资产收益率、总资产收益率及流动比率等4个财务比率，进行了单变量分析，结果发现流动比率及资产负债比率的误判率低；在判别分析中，选取资产负债比率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率、营运资本／总资产及总资产周转率6个指标构建了判别函数。研究结果显示，在上市公司发生财务困难前<1~3年判定正确率分别为92.6%、85.2%及79.6%。一、国内、外相关文献回顾吴世农、卢贤义（200<1）选取<1998~2000年我国证券市场上

4、70家ST公司作为财务危机公司样本，以70家非ST公司作为配对样本。分别从企业的盈利能力、长短期偿债能力、营运能力、成长能力和企业规模等角度选取了盈利增长比率、股东权益收益率等2<1个财务指标。作者选取净资产收益率、负债比率、营运资产与总资产比率及资产周转率4个指标作单变量判别分析，研究发现净资产收益率的判别模型误差最小。同时，作者分别使用了多元线性回归分析（LMP模型）、Fisher线性判定分析和Logistic回归分析三种方法构建了相应的模型，研究发现三种模型均能在财务危机发生前做出较为准确的判断。一、国内、

5、外相关文献回顾姜秀华与孙铮（200<1）以2000年<1<1月20日为基准点，选取了在沪、深证券交易所被实施ST的42家上市公司，同时从两市所有非ST公司中随机选出42家配对公司。在<13个原始财务比率的基础上，筛选出毛利率、其它应收款与总资产的比率、短期借款与总资产的比率及股权集中系数四个指标建立Logistic判别模型。与其他相关文献不同的是，作者进一步讨论了最佳分割点，选取概率0.<1为最佳分割点。如果Logistic判别模型估计的概率P>0.<10，则判定为ST公司；如果估计概率P<0.<10

6、，则判定为非ST公司。该模型在财务危机发生前<1年，对ST公司与非ST公司判定准确率分别为88.<1％和80.95％。二、研究方法、样本与变量的选择研究思路与方法研究样本的选取及变量设定（一）研究思路与方法本文总的研究思路是：首先，采用一定的方法确定研究样本；其次，在此基础上选择确定财务指标；再次，运用SPSS统计软件进行聚类分析；最后是构建模型并检验。由于选择样本较少，为了防止上述研究方法的不科学，本文先用第一组数据作为估计组数据构建模型第二组数据作为检验组数据进行检验；再用原第二组数据作为估计组数据构建模型原

7、第一组数据作为检验组数据进行检验。（一）研究思路与方法本文采用统计方法中的聚类分析法。在实际操作过程中，SPSS提供了两种聚类分析法，一种是快速样本聚类分析；另一种是分层聚类分析。由于事先无法确定类别数，本文研究采用分层聚类分析。由于本文研究的是上市公司财务预警分析，所以所有的样本在分析过程中只有两种状态：经营正常或者是经营失败（即ST企业）。由于因变量是二项分类变量，并且不满足正态分布的条件，这时我们选用Logistic建立模型进行回归分析。（二）研究样本的选取及变量设定研究样本的选取变量设定<1．研究样本的选

8、取总资产规模5000万元~5亿元。本研究共选取危机企业20个，正常企业20个，共40家工业公司，分成两组：甲组和乙组。每组各由20家公司（各含<10家ST公司）。本研究遵照公司规模相当原则，适当放宽了样本企业资产规模，幅度为正负30%。同时本研究要求配对样本与危机企业时间窗一致。围绕财务效益状况、资产营运状况、偿债能力状况和发展能力状况四个主要方法，选择了<17项基本财务