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1、基于F分数模型创业板企业财务风险预警创业板企业的市场定位为"自主创新企业及其他成长型创业企业”。这一定位在拓宽有潜力的中小企业的融资渠道的同时，也决定了创业板市场存在高于主板市场的财务风险。因为相对于主板上市公司，这类创业型企业往往规模较小，成立时间较短，管理也不够完善。如果不能适时准确地预测公司的财务风险，将会给企业、投资者带来较大的损失,也会对尚不成熟的中国创业板市场的持续健康发展造成不良影响。本文以创业板制造业企业为样本对其财务风险进行分析。在分析中釆用了多变量分析模式中的“F分数”模型。多变量分析模式是建立在多元线形函数基础
2、上的，通过对多个财务指标的加权汇总，最后根据产生的总分数来预测公司的财务风险。其中，F分数模型不仅充分考虑了现金流量指标，还兼顾了现代化公司财务状况的演变和有关标准的变更。一、文献回顾在国外的研究中，Fitzpatrikc(1932)最先运用统计方法进行了财务危机预警研究，开启了单变量财务危机预警研究；之后，美国学者WilliamBeaver于1966年提出了一元判别模型，通过对79家失败和成功的公司的研究，发现债务保障率和资产负债率这两个指标的财务风险预警能力最强；两年后，美国纽约大学的教授EdwardAltman,又将多变量统计
3、分析方法-判别分析应用到企业财务风险预警中，并以1964年到1965年的33家经营失败的公司和33家正常公司作为样本进行研究，通过实验，提出了多变量判别模型一一Z计分模型。在此之后，相继又有学者构建了多种财务风险预警模型，如，以Probit模型和Logit模型为代表的逻辑回归模型、神经网络理论模型、引入非财务信息的模型等。国内在这方面的研究起步较晚。周首华、杨济华、王平（1996）将现金流量指标引入了Z分数模型中，提出了F分数模型，并运用CompustatPcplus会计数据库中得4760家公司的数据进行了验证。结果表明，与Z分数模
4、型相比，该模型能更准确的对公司的财务风险作出预警；陈静（1999）,运用单因素分析法，分析了27家正常公司和27家ST公司的财务指标，发现资产负债率和流动比率的错判率是最低的；吴世农、卢贤义（2001）通过对70家正常公司和70家ST公司的研究，得出Flisher判别分析、多元线性回归分析及逻辑回归分析三种方法均能作出较为准确的财务危机预警。另外还有部分学者提出了基于主成分分析、人工神经网络、引入非财务指标等的财务风险预警模型。二、研究设计（-）样本选取与数据来源本文以截至2010年12月31日在深圳证券交易所创业板上市的101家制
5、造业公司为全面选取样本的依据，剔除其中数据异常的5家，共选取了有效样本96家。所有的样本数据均源自2010年深市创业板上市公司披露的年度报告和新浪财经(www.sina.com)有关个股资料。其中，在计算期末股东权益的市场价格时每股市价选取当年12月31日的收盘价。(二)指标选取具体指标如下：XI：■,XI用来测定公司资产的流动性。该指标数值越大，表明公司资产的流动性越强。X2：■=■,X2用来测定公司筹资及再投资的能力。该指标数值越大，表明公司的创新能力和竞争力能力越强。X3：■,X3用来测定公司所产生的全部现金流量对公司债务的清
6、偿能力。该指标数值越大，表明公司的偿债能力越强。需要说明的是，折旧费用也属于公司创造的现金流入,在某些情况下也可将这部分资金用于清偿债务。X4：■,X4用来测定公司的投资价值。该指标数值越大,表明公司的投资价值越大。需要说明的是，由于存在非流通股，其无市场价格，因此期末股东权益的市场价格的计算公式为：每股市价X流通股数+每股净资产X非流通股数。X5：■,X5用来测定公司总资产创造现金流量的能力。该指标数值越大，表明公司资产的现金流量创造能力越强。（三）F分数模型构建如下:F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9
7、271X3+0.0302X4+0.4961X5利用周首华、杨济华和王平提出的F分数模型中的F临界值进行财务风险分析的判断标准如下：F0.0274,说明该公司财务状况良好，预测其为将继续存续的公司。三、创业板制造业上市公司财务风险分析（一）F值分布情况及财务风险判断从样本公司2010年F值的分布情况（见表1）可以看出，F值落在［1,2］、［2,3］、［3,4］这三个区间的公司数最多，达到了69个，占样本公司总数的71.88%；其次是位于［0,1］、［4,5］这两个区间的，比重分别为6.25%、7.29%；处于［5,6］、［6,7］、［
8、7,8］的样本数均为4,所占比重为4.17%；其余两个样本公司的F值则分别位于区间［8,9］和［9,10］o整体而言，样本公司的F值均高于临界值0.0274,说明2010年创业板制造业企业的财务状况基本良好，预测样本公司均为将继续存续
