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《公司治理与财务危机预警》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、公司治理与财务危机预警一、引言财务危机,也称财务困境或财务失败,它往往会引起“公司破产”。财务危机预警,就是以企业的财务指标及相关资料为基础,建立数学模型来预测企业发生财务危机的可能性。财务危机预警研究最早始于美国学者Fitzpatrick(1932),后来Beaver(1966)给出了基于单变量的破产预测模型。影响最大的是Altman(1968)的Z—Score模型,它是最早的多元判别预警模型。Ohlson(1980)使用了多元Logistic回归方法构建了财务危机预警模型。在随后的研究中,许多学者使用多元概率比回归、人工神经X络构建了财务危机预警模型。国内学者也在财务危机预警方面做了许
2、多研究。周首华、杨济华、王平(1996)建立了F分数模型,陈静(1999)构建了单变量预警模型和多元线性判定单变量预警模型。吴世农、卢贤义(2001)应用单变量判定、多元线性判别和多元逻辑回归方法,分别建立ST公司预警模型。何沛俐、章早立(2002)建立了以时序立体数据空间为基础的财务危机判别模型。吕长江,周现华(2005)在分析各种研究方法应用前提的基础上,分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经X络模型,构建了财务危机预警模型,其中,多元判别分析法要逊色于逻辑模型,神经X络模型的预测准确率最高。随着国内外学者对于财务危机预警研究的不断深化,一些学者开始关注引发财务危机的更深层次
3、原因,并开始引入公司治理信息进行分析。Fathi和Jean-Pierre(2001)实证得出了董事会组成与财务危机有关的结论。而Tsun-SiouLee和Yin-HuaYeh(2001)则采用台湾上市公司数据,实证得出控股股东在董事会中拥有的董事会席位百分比等,与财务危机正相关。ZhenO测试结果可知,19个财务指标预警变量存在较强的相关关系,适合进行主成分分析。为了尽可能地保留原始指标的信息和方便对因子的解释,本文在基于累积贡献率法≥85%方法的基础上,采用正交旋转法提取了10个主成分F1～F10,对原始数据的信息涵盖率达到了87.859%。根据主成分的因子载荷矩阵可以得到主成分F1～F
4、10的数学表达式。同时,通过主成分因子载荷矩阵表还可以看出:主成分F1主要由反映现金流量获取能力和现金流量偿债能力的变量X12(经营性现金流量流动负债比)、X6(销售现金比率)、X7(资产现金回收率)和X13(经营性现金流量债务总额比)所解释;主成分F2主要由反映费用盈利能力的变量X2(销售净利率)、X4(净资产收益率)和X1(总资产净利率)所解释;主成分F3主要由反映资产营运能力和盈余管理情况的变量X16(总资产周转率)和X17(流动资产周转率)所解释;主成分F4主要由反映长期偿债能力、规模和盈利能力的变量X11(资产负债率)、X18(总资产)和X5(留存收益与总资产比率)解释;主成分F
5、5主要反映资产营运能力的变量X15(应收账款周转率)解释;主成分F6主要由反映成长能力的变量X19(主营业务收入增长率)解释;主成分F7主要由反映盈余管理情况的变量X24(非经常性损益占利润总额比率)解释;主成分F8主要由反映资产营运能力和盈余管理情况的变量X14(存货周转率)和X22(其它应收款与流动资产比率)解释;主成分F9主要由反映成长能力的变量X20(净资产增长率)解释;主成分F10主要由反映盈余管理情况的变量X23(应收账款占销售收入比率)解释。由预警模型可以看出,主成分F1、F3和公司治理信息变量K3、K9与公司发生财务危机的概率P负相关,这说明公司的现金流量越多、盈利质量越好
6、、资产运营效率越高、股权集中度越高、高管持股比例越大,发生财务危机的可能性就越小;主成分F7、F8、F10与公司发生财务危机的概率正相关,这说明公司的资产负债率越高、盈余管理行为越多,发生财务危机的可能性就越大。(四)模型的预测能力检验为了验证非财务预警指标的引入是否会提高模型的预警能力,本文利用同样的样本和实证方法构建了仅使用财务预警指标的Logistic预警模型。本文样本中财务危机公司与正常公司比例为1:3。因此,选取0.75作为判别点。P<0.75时,为财务危机公司;否则,为财务状况正常公司。利用建立的两个预警模型分别对样本进行检验,结果显示,引入公司治理信息变量后,模型的准确率提高
7、了4.4%,Ⅰ类误判率即财务危机公司误判为正常公司的比率也下降了2.5%。这就证实了把公司治理信息变量引入到财务危机预警的研究领域,可以提高模型预测能力,降低误判成本。四、研究结论(一)引入公司治理信息后建立的模型预测能力明显高于仅使用财务指标而建立的模型,而且Ⅰ类误判率即财务危机公司误判,为正常公司的比率也有明显降低。这说明公司治理信息具有一定的判别能力,可以提高模型预测能力,同时降低误判成本。因此,在建立财务危机预警
