上市公司财务危机预警研究_论文

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1、上市公司财务危机预警研究摘要：基于2017-2017年ST股票和相应的非ST配对股票的样本数据，本文选择包括衡量盈利能力、偿债能力和营运能力的共10个财务指标进行实证分析并建立相应的财务预警模型。实证结果表明，净资产收益率解释变量几乎涵盖其他变量的所有信息，以净资产收益率为解释变量的模型具有最好的判别效果。关键词：净资产收益率；logistic回归；财务预警模型　　一、样本选择与处理10/10本文的样本为2017年、2017年、2017年在上海交易所流通交易的ST股票，剔除B股类上市公司，最后样本个数

2、2017年共32支，2017年共21支，2017年共15支。非ST配对股票的选择标准是在相同报表期内同行业(证监会行业)，当年合并报表总资产相差5%的股票，其中2017年有5支ST找不到配对股票，2017年有7支ST找不到配对股票，2017年有4支ST找不到配对股票。此时共有样本52支ST股票，52只非ST配对股。但由于样本股票的相关数据的残缺不全和计算问题，最后样本数据共84支股票。另外由于ST的执行期均在4月—6月之间，因此文章选择的财务指标及其他数据均是ST年度前一年的中报数据。数据来源于Win

3、d数据库。通过财务指标数据的实证分析建立预警模型，考察其对违约的判别能力。二、模型构建及实证结（一）财务指标选择及逐步回归分析财务指标的选择属于一个经验问题，本文的指标选择主要参考相关文献的成果。盈利能力指标包括净资产收益率(全面摊薄)、资产净利率和主营业务利润率；偿债能力指标包括流动比率、速动比率、资产负债率和已获利息倍数；营运能力指标包括存货周转率、应收账款周转率和总资产周转率。本文先对2017、2017、2017年的财务指标进行分布检验，结果表明10个财务指标均不服从正态分布，参考相关文献的研究

4、成果，本文采用Logit模型建模。为了选择出较好的财务指标，先单独采用每个财务指标对两元值因变量(ST取1，非ST取0)进行logistic回归，根据回归结果和指标之间的相关系数来判断指标是否进入预警模型，即假如两个指标都通过回归检验，但相关性很大，则选择解释力较大的指标。而没有通过检验的指标将被排除。设置信水平等于95%，违约门槛值设为，违约概率在0和1之间变动，值越大则违约风险越大。指标的回归结果表明净资产收益率、资产净利率、主营业务利润率、资产负债率、已获利息倍数、应收账款周转率和总资产周转率七

5、个变量通过检验。10/10另外根据Logit函数可知，自变量的负号系数表示它与企业的信用风险负相关。根据逐步回归结果，在通过检验的指标中，净资产收益率、资产净利率、主营业务利润率、已获利息倍数、资产负债率、应收账款周转率和总资产周转率均与企业的信用风险状况负相关，而资产负债率则与信用风险正相关，符合经济学意义及ST公司的基本面表现。（二）相关性分析通过以上回归分析可知，衡量盈利能力的三个指标、衡量偿债能力的资产负债率和已获利息倍数和衡量营运能力的应收账款周转率与总资产周转率均通过了显著性检验。但是考虑

6、到指标间，至少是同类型指标间可能存在着共线性关系，本文采用Eviews统计软件进行处理，Eviews诊断多重共线性主要有两种方法，一种是相关系数法，另一种是VIF法。文章采用第一种方法，即在建模之前通过自变量的相关系数来进行指标的选择。通过检验的七个指标的相关系数如下：净资产收益率(ROE)资产净利率(ROA)主营业务利润率资产负债率已获利息倍数应收账款周转率总资产周转率净资产收益率10/10-资产净利率-主营业务利润率-10/10-资产负债率----已获利息倍数应收账款周转率-10/10总资产周转率

7、由相关系数表可知，ROE跟其他类型指标的相关性很小，ROA与其他类型指标相关性较大，主营业务利润率与ROE的关系比与ROA的关系小且两者间存在很大的相关性，因此在盈利能力指标中ROE和主营业务利润率将成为待选指标。而资产负债率与已获利息倍数无论其相关性，还是和其他类型指标的相关性都很小，两个都将成为模型解释变量；应收账款周转率和总资产周转率的关系与资产负债率和已获利息倍数的关系类似，两者也将成为解释变量。（三）财务危机预警建模假设回归模型为：y=c+f(x)+ε10/10c表示常数项，x表示解释变量，

8、本文主要为上述选择的财务指标，ε表示随机误差项，y为无法观察的变量，但可以观察到其替代变量y*,y*=假定危机公司的y*=1，正常公司的y*=0。根据Logistic分布函数可得In［pi/(1-pi)］=c+f(x)+ε,其中pi=P(yi*=1)，表示违约概率。由上面的指标选择结果，考虑包含6个财务指标的预警模型，这六个指标分别是净资产收益率、主营业务利润率、资产负债率、已获利息倍数、应收账款周转率和总资产周转率。模型回归方程为：In［pt／(1-p