logit模型在上市公司财务困境预测中的应用研究

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1、Logit模型在上市公司财务困境预测中的应用研究1Logit模型在上市公司财务困境预测中的应用研究①岳意定刘志仁庄永友中南大学商学院，湖南长沙（410083）摘要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了2003年－2005年被ST的108家公司和非ST的108公司共216家为样本，分别应用一般logit回归和主成分logit回归对样本公司进行研究。研究结果表明logit回归分析在上市公司财务困境预测的准确率较高。关键词：财务困境，Logit回归，主成分分析中图分类号：F802.21.引言Logit

2、模型最早是由Martin在1977年用于预测公司的破产及违约概率。他从1970－1977年间大约5700家美联储成员银行中界定出58家困境银行，并从25个财务指标中选取8个财务比率，用来预测公司的破产及违约概率，建立了Logit回归模型，并且发现Logit回归模型优于Z-Score模型和ZETA模型。Ohlson(1980也将Logit模型分析了1970－1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本，发现公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务危机的预测准确率达到96.

3、12%。Zavgren(1985)尝试构造Logit财务困境预警模型。Huffman&Ward(1996)运用logit模型对1977－1991年间违约的171家企业的高收益债券进行了预测研究，发现企业资产增长率、营运资本及其增长率、营业利润等指标是影响高收益债券违约的主要因素。Laitinen&Laitinen(2000)探索了泰勒级数展开在logit回归方法预测企业违约破产分析中的应用，发现现金比率、现金流比率和股东权益比率是影响违约风险高低的最重要指标。DavidWest(

4、2000)建立了5种神经网络模型与5种统计分量模型，分别对德国和澳大利亚两组财务数据进行两类模式分类。他的研究结果表明，Logit模型在这10种模型中的判别准确率最高，分别为76.3%和87.25%。国内的研究起步较晚，主要是利用国外的方法来建立中国的预测模型。吴世农和卢贤义(2001)首先选择4个财务指标为例估计了单变量判定模型，然后又选择6个指标，分别采用判别分析和Logit回归方法建立和估计了预警模型，并比较了各种方法的预测效果，得出Logit模型的判定准确性最高。刘旻(2001)利用Lo

5、git分析方法对我们ST公司建立预警模型，对上市公司发生财务异常的前3年进行预测，得到整体预测概率为86.7%。姜秀华(2002)和齐治平(2002)也利用Logit模型对我国上市公司进行信用风险分析。李萌(2005)以不良贷款率作为信用风险衡量标准，构造商业银行信用风险评估的logit模型，并结合t检验和主成分分析法对模型进行实证。2.实证分析2.1样本的采集从2003年1月1日到2005年12月31日为止，沪深两市共出现148家被ST的公司。我们选择样本时剔除了以下几种情况的ST公司：1、上

6、市两年内就进入特别处理的公司。原因是财务数据过少和存在严重的包装上市的嫌疑，因此与样本中的其他公司不具有同质性。2、因巨额或有负债进行特别处理的公司。排除原因是或有负债属偶然事件，不是由企业正常经营造成的，与样本中的其他公司不具有同质性。3、因自然灾害、重大事故等进行①本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20030533017）的资助//.paper.edu.cn2特别处理的公司。属“出现其他异常状况”原因。4、指标数据存在异常值的公司。因与其他公司的同一指标数据存在巨大差异而被

7、排除。5、被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计报告，或是在法定期限内未依法披露定期报告。我们剔除了以上因素导致“ST”的公司40家。被ST公司有效样本变为108家。我们根据研究期间一致、行业类型相同或相近、规模相当的原则按1：1的比例选择非ST的上市公司作为配对样本：因此本文确定了216个研究样本，样本公司来自18个行业部门，包括6家建筑业、120家制造业、6家房地产、10家信息技术等等，占了证监会划分的上市公司所有部门的绝大部分，具有较强的代表性。2.2初始预测变量的选择本文研究所采用

8、的初始预测变量主要参考国内外研究学者所采用的财务指标。所选的财务指标见表1，有如下特点：(1)财务指标比较全面。所选出的财务指标涵盖了所有平常遇到的财务指标，分别从流动性、盈利性、营运性、成长性等不同的角度选择财务指标。(2)突出现金流量。本文专门选取了每股经营现金净流量、经营现金净流量对销售收入的比率、经营现金净流量与净利润比率、资产的经营现金流量回报率、经营现金净流量对负债比率等5个现金流量指标进行分析。表1初始预测变量及其分类指标分类财务指标盈利能力指标净资产收益率X1、资产收益率X2、毛