制造业上市公司财务危机预警模型构建

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1、制造业上市公司财务危机预警模型构建　　摘要：选取制造业上市公司作为研究对象建立财务危机预警模型，选取2009-2011年间首次被ST的制造业上市公司和与其配对的同行业非ST上市公司共25对作为建模样本，选取建模样本被ST前两年即2007-2009年的财务指标和非财务指标共23个作为初始指标。在非参数检验的基础上建立了三种财务危机预警模型，并比较了不同模型间的优劣，对预警模型的准确性进行了检验，证明财务危机预警模型是实现财务危机预警的有效方式。　　关键词：财务危机；判别分析；logistic回归分析　　一、引言　　财务危

2、机预警就是利用定性或定量的方法通过对企业各财务指标进行检测分析，来判断企业是否偏离正常经营状况，并根据偏离的程度发出财务警戒信号的过程，是企业对于可能发生的财务危机的一种防范措施。通过财务危机预警，企业可以在经营状况出现异常的初期，及时发现企业存在的问题，采取措施解决问题，避免财务危机的发生给企业带来的损失。　　在以往的国内研究中，往往只注重考虑财务指标的选择，而忽略了非财务指标的影响，在样本选取方面，只注重强调ST公司，忽略了不同行业间各指标衡量标准的差别，没有针对不同行业建立适合各自行业的专门的财务危机预警模型。　

3、　二、样本选择及指标选取7　　（一）样本选择　　财务危机预警模型作为财务危机预警的有效手段，越来越受到广泛应用。本文建立财务危机预警模型的样本行业是制造业，截止2011年4月27日，在深圳证券交易所上市的1507只股票中，制造业股票就有1000只，在上海证券交易所上市的股票总数共有982只，其中制造业股票有502只。通过以上数据可以发现，制造业上市公司是我国沪深两市上市公司中的主要组成部分，因此，本文选取制造业上市公司作为研究对象，这样可以避免不同行业上市公司之间行业差异对于数据的影响，还可以得到充分的样本数据。　　本

4、文选取2009-2011年间首次被ST的制造业上市公司作为研究对象，按照同行业，相似资产规模为标准，选取与ST公司相配对的制造业非ST公司，ST和非ST公司共25对组成建模样本，样本涵盖了制造业中的化工、医药、有色金属、食品等多个行业。　　上市公司是否被ST取决于它是否连续两年亏损或每股净资产低于股票面值，我国上市公司t-1年的年报是在第t年年初披露的，这与上市公司在第t年是否被ST几乎是同一时间发生的，即在第t-1年年报披露时已经知道了上市公司是否被ST，因此选用上市公司t-1年的数据预测第t年是否被ST就失去了实际

5、意义。因此本文选取上市公司被ST前两年的数据作为研究对象，即2009年被ST的上市公司选取其2007年的数据，2011年被ST的上市公司选取其2009年的数据作为建模样本的数据来源。　　（二）指标选取7　　本文从财务指标和非财务指标两个方面对模型构建指标进行选取，选取的指标要能准确反应上市公司的经营状况，财务成果等众多方面，而且要可以计量和方便获得。根据以上原则和国内外的研究成果，本文从偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流量五个方面选取17个财务指标，从审计意见、股权集中程度，公司治理等方面选取6个非财务指标

6、构成分析的基础。　　（三）非参数检验　　为了判断上述23个指标是否是与企业财务危机的形成有关的指标，本文采用wilcoxon秩和检验的方法来检验指标是否在ST组与非ST组之间具有显著差异。Wilcoxon秩和检验适用于样本容量小，不依赖于正态总体假设的数据样本差异性的检验，检验过程通过spss19.0统计软件完成。Wilcoxon秩和检验的原假设为指标在ST公司和非ST公司之间没有显著差异性，检验的显著性水平为0.05，当渐进显著性的值低于显著性水平时，则拒绝原假设即指标在ST公司和非ST公司间具有显著差异性。反之，指

7、标在ST和非ST公司间不具有显著差异性。X8（存货周转率）、X9（应收账款周转率）、X17（销售现金比率）、X19（第一大股东持股比例）、X20（最终控制人类型）、X21（董事会规模）、X22（董事会持股比例）、X23（独立董事比例）的渐进显著性的值都大于0.05，表示它们在ST公司和非ST公司之间不具有显著差异性，在构建模型的指标中予以剔除。　　三、模型建立和检验　　（一）逐步判别分析模型7　　根据逐步判别分析结果可以看出，15个变量中只有5个变量进入了模型，他们分别是X6（每股收益）、X3（资产负债率）、X14（总

8、资产增长率）、X12（营业收入增长率）、X18（审计意见类型）。财务正常公司的线性判别式函数为：　　Z=-6.930+0.107X3+4.352X6-0.009X12-0.056X14+7.169X18　　财务危机公司的线性判别式函数为：　　Z=-10.373+0.224X3-1.620X6-0.049X12-0.140X14+4