基于生存分析方法的上市公司财务困境预警模型研究

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1、西南财经大学硕士学位论文基于生存分析方法的上市公司财务困境预警模型研究姓名：张忙利申请学位级别：硕士专业：数量经济学指导教师：苏远琳20081201摘要摘，要随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展，上市公司作为我国企业的一个代表性的群体，其运营状况受到越来越多的重视，特别是对上市公司的财务困境给予了高度的关注。财务困境又称作财务危机，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务危机或破产，如果能对财务困境进行预测，一方面可以防止公司破产，另·方面可以使公司在无法避免破产的情况下将损失减低到最小

2、；同时，企业财务困境的正确预测，对于经营者防范财务危机、对于保护股东和债权人的利益、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步过程，通常从财务正常渐渐发展到财务困境。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可以预测的。本文的研究目的是：如何通过一段时间内公司的财务数据，建立动态预测公司发生财务困境的风险程度和生存概率的模型。对公司财务困境的研究始于上世纪60年代，本文通过对现阶段有

3、关财务困境预警理论研究、国内外学者实证研究的综述，比较了主要的定量研究方法各自的优缺点，根据生存分析方法在研究上市公司财务困境预警中所体现的特有的优越性：动态模型，可以用于预测任一时点公司陷入财务困境的风险程度和生存概率；能够对删失数据进行处理，提出生存分析方法作为本文的研究方法。根据我国的现实状况，“特别处理(ST&宰ST)”确实能够在一定程度上反映企业(上市公司)陷入财务困境的状态，因此，本研究将“财务困境豫界定为“特别处理"，进一步引申为上市公司死亡事件，从而将生存分析与上市公司的财务困境连接起来；研究数据来源于CS

4、MAR数据库，鉴于制造业基于生存分析方法的上市公司财务困境预警模型研究上市公司在整个上市公司中具有显著的行业代表性，同时也避免分析中行业因素的影响，本文以制造业上市公司IPO作为起点事件，根据生存分析的研究特点，遵循市场原貌，采用非配对抽样原则，选取1996_—-2003年之间上市的所有制造业公司，剔除财务数据缺失的公司80家，观测截止时间为2006年，总计共402家非ST公司和103家ST公司为研究样本。以完整性、客观性为原则，尽量选取所有可得的财务指标数据，从而剔除个人主观臆断。根据指标选取的基本原则，整理CSMAR数

5、据库中上市公司财务指标体系，最终选取反应上市公司短期偿债能力、营运能力、长期偿债能力、盈利能力、风险水平、股东获利能力、现金流量能力、发展能力8个方面，共计30个指标作为本文候选指标，运用Cox比例风险模型建立财务指标体系与上市公司财务困境之间的联系。应用SPSS软件CoxRegression过程的“Forward：LR"(基于偏最大似然估计的向前逐步回归法)，并在具体的分析过程中，充分考虑影响模型估计效果的多重共线性问题，分别建立起上市公司财务困境前一年、前两年、前三年预警模型。在显著性水平为5％的情况下，前一年的Cox

6、预警模型中，有10个财务比率指标最终进入模型，其中7个财务比率指标与风险率呈负相关，3个财务指标与风险率呈正相关。前两年的Cox预警模型中，有8个财务比率指标最终进入模型，其中4个财务指标与风险率呈负相关，4个财务指标与风险率呈正相关。前三年的Cox预警模型中，有8个财务比率指标最终进入模型，其中3个财务指标与风险率呈负相关，5个财务指标与风险率呈正相关。正相关意为着指标值越大，风险率越大，上市公司陷入财务困境的可能性越大；负相关意为着指标值越大，风险率越小，上市公司陷入财务困境的可能性越小。三个预警模型同时体现了随着生存

7、年限的增长，上市公司陷入财务困境的基准风险也逐渐递增；依据不同年度财务数据估计得出的Cox预警模型基准风险：前三年的小于前两年、前一年。对于建立的预警模型，本文对其预警效果进行了预测。首先建立了样本内预测，即利用估计样本进行了预测，同时，为了更充分、准确的判定模型的预测能力，排除模型建立过程中样本内预测数据信息的重复利用性，可能导致模型的预测效果上的夸大效应，建立了考察模型的样本外预测，并且采用了配对样本。其中样本外预测，我们选择1997’—_2004年度上市，并在20072摘要年度被ST的公司(共29家)，以恢复正常年度

8、作为新样本起点时间，并剔除生存不足两年即被ST的公司，这样，得到样本ST公司27家。在1997_—-2004年度上市，截止2007年度未被ST的公司一共434家，随机选取27家公司作为配对的非ST样本，于是得到总体样本54家公司，并以2006、2005、2004年度数据分别代入“前一年”、“前两年"、“