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1、金融危機下中國制造業上市公司財務預警研究摘要：2007年4月2日美國第二大次級抵押貸款公司一一新世紀金融公司向法院申請破產保護,美國次貸危機爆發，繼而引發瞭全球的金融危機。中國作為經濟全球化中越來越重要的一部分，也不可避免地受到瞭巨大的沖擊。金融危機使全球的消費和流動性嚴重不足，直接影響到瞭中經濟的支柱產業一一制造業，整個市場一片低迷。通過分析金融危機對中國制造業上市公司的影響，將采用在2009年首次被ST的中國制造業上市公司2007年和2008年的數據，來構建金融危機下中制造業上市公司財務預警模型，以期為在金融危機下中國制造業上市公司財務預警提供有益的幫關鍵詞:金融危機;制造業;財務預警
2、;上市公司中圖分類號:F830.91文獻標志碼：A文章編號：1673-291X(2010)12-0040-02一、本文的樣本和指標選取(1)同時期:與所選取的ST公司被ST發生在同一年，如果樣本同時在兩年或更長時間延續其ST的身份，則將其歸為第一年被ST的年度。(2)同規模：以ST公司被ST的前一個會計年度的資產總規模和資產規模相差不超過5鳩標準，選取與之規模相匹配的非ST公司根據銳思(RESSET)金融研究數據庫資料顯示:在2009年首次被ST的A股制造業上市公司為14傢。其中:*ST白貓,因未找到與之規模差異不大的財務正常的上市公司，於是將其剔除；*ST伊利，隻找到與之規模相差14.1
3、9轴勺財務正常的上市公司，因為樣本數量較少，我們也考慮將其納入樣本,其餘資產規模差異均在5叙內,從而有ST制造業上市公司13傢,非ST制造業上市公司13傢，共26傢本文從償債能力、盈利能力、現金流量、財務結構、成長能力和營運能力六個方面選取上市公司基礎財務預警指標,共選取瞭34個預警指標，作為研究中使用的最原始變量二、實證研究若用於構建預警模型的自變量過多，這樣不僅會提高預警成本，而且還可能帶來預警研究中噪音的增加，從而導致預警變量解釋能力的無謂下降,於是本文采用因子分析將變量進行綜合和濃縮對基礎預警指標進行預處理是非常必要的：第一，因所選取樣本容量足夠大，無須對基礎預警指標進行正態性檢驗
4、,而采用相關性檢驗。由於因子分析的主要任務之一是對原有變量進行濃縮，即將原有變量中的信息重疊部分提取和綜合成因子，進而實現減少變量個數的目的。對此,它要求原有變量之間應存在較強的相關關系。我們將會采用相關性檢驗篩選出相關性較高的變量，使其適合進行因子分析。第二，采用因子分析中的主成分分析法對通過相關性檢驗的變量進行二次處理，從而篩選出最終用於構建預警模型的自變量在顯著性水平0.05T,如果某項財務比率連續通過2007年和2008年的相關性檢驗，則認定這些財務比率通過檢驗,最終選擇如下11個財務指標進入因子分析:營運資金/資產總額、利息保障倍數、資產負債率、銷售淨利率、銷售毛利率、資本收益率
5、、淨資產收益率、留存收益/資產總額、每股收益、每股淨資產、主營業務收入增長率表1巴特利特球度檢驗和KM）檢驗由表1可知，巴特利特球度檢驗統計量的觀測值為399.939,相應的概率P■值接近於0o同時，KMD值為0.794,根據Kaiser給出的KW度量標準可知原有變量比較適合進行因子分析因子解釋原有變量總方差的情況（如表5所示），我們可以得到每個主成分的方差，即特征根對因子載荷矩陣采用最大正交旋轉法實行旋轉,旋轉後的載荷矩陣（表4所示）:由表4可知,銷售淨利率、銷售毛利率、利息保障倍數在第1個因子上有較高的載荷，第1個因子主要解釋瞭這幾個變量，可解釋為盈利能力；資產負債率、營運資金/資產總
6、額、留存收益/資產總額在第2個因子上有較高的載荷，第2個因子主要解釋瞭這幾個變量，可解釋為償債能力；資本收益率、淨資產收益率每股收益在第3個因子上有較高的載荷,第2個因子主要解釋瞭這幾個變量，可解釋為營運能力和盈利能力；主營業務收入增長率、每股淨資產第4個因子上有較高的載荷,可解釋為成長能力。最後采用回歸法估計因子得分系數,並輸出因子得分系數F1=-0.095X1+0.506X2+0.112X3+0.467X4+0.438X5-0.25X6・0.14X7+0.037X8+0.071X9-0.121X10-0.157X11F2=0.405X1+0.116X2-0.433X3-0.192X4-
7、0.151X5-0.057X6-0.054X7+0.196X8-0.079X9-0.32X10-.174X11F3=-0.076X1+-0.443X2-0.001X3+0.006X4+0.012X5-0.607X6-0.477X7+0.006X8+0.2X9-0.333X10-0.051X11F4=-0.005X1-0.017X2+0.194X3-0.159X4-0.158X5-0.087X6-0.023X7+0.011
