財務(wù)危機預(yù)警模型的構(gòu)建

［摘要] 本文以四川省上市公司的財務(wù)比率為依據(jù)，利用主成分分析，建立起一個財務(wù)危機預(yù)警模型。從結(jié)果來看，本文建立的模型具有非常好的預(yù)警效果。

[關(guān)鍵詞] 主成分分析 財務(wù)預(yù)警

近些年，隨著競爭的加劇、管理的失誤，公司出現(xiàn)財務(wù)危機的現(xiàn)象頻頻出現(xiàn)。為此，急需建立一個財務(wù)預(yù)警模型。

一、預(yù)警模型的建立

1.財務(wù)預(yù)警指標體系的建立

上市公司被特別處理的原因不盡相同，因此本文從反映公司綜合實力出發(fā)選擇以下九個財務(wù)指標，分別是凈資產(chǎn)收益率X1、銷售利潤率X2、總資產(chǎn)報酬率X3、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X4、流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X5、資產(chǎn)負債率X6、速動比率X7、現(xiàn)金流量比率X8、長期資產(chǎn)適合率X9。

2.樣本的選取和數(shù)據(jù)來源

研究樣本是四川省所有的上市公司，共計64家。樣本數(shù)據(jù)來自于2006年公開披露的財務(wù)報表，主要從銀河證券、證券之星網(wǎng)取得有關(guān)個股資料。在64家公司中，把它們隨機分為兩組：估計樣本組44家（34家正常公司和10家ST公司）和測試樣本組20家（15家正常公司和5家ST公司）。

3.主成分分析及預(yù)警模型

運用SPSS軟件對樣本進行主成分分析，結(jié)果見表1、表2、表3。

表1 財務(wù)指標間的相關(guān)系數(shù)

由表1可知：財務(wù)指標之間不存在嚴重的多重共線性。

表2 主成分貢獻率與累計貢獻率（%）

我們?nèi)±塾嬝暙I率為94.426%，即用6個主成分代替原有的9個財務(wù)指標，為了對所取得的6個主成分進行解釋，需要得到9個財務(wù)指標對6個主成分的因子載荷矩陣。

表3 因子載荷矩陣

綜合表2、表3，可以得到公司的預(yù)測分值Y與9個財務(wù)指標間的表達式:Y=0.36X1+0.08X2+0.18X3+0.22X4+0.18X5+ 0.36X6+0.17X7-0.27X8+0.12X9，將64家上市公司的各項財務(wù)指標代入上式，計算得到各公司的預(yù)測分值Y并進行分類，結(jié)果見表4。

由表4我們可以得到如下評價區(qū)域：

Y>1 為財務(wù)狀況非常安全的區(qū)域

1>Y>0.5 為財務(wù)狀況安全區(qū)域

0.5>Y>0 為財務(wù)狀況預(yù)警區(qū)域

0>Y為財務(wù)狀況危機區(qū)域

同時我們把安全類和危機類上市公司被列入預(yù)警區(qū)域均看作判斷正確。

由此，我們可以得到如下判別分類結(jié)果：

表5判別分類結(jié)果

由表5可知：對于估計樣本組來說，準確率達到97.73%；對于測試樣本組來說，準確率達到95%；對于四川省64家公司來說，準確率達到96.88%。

二、結(jié)束語

從上面的分析結(jié)果來看，我們給出的預(yù)警模型的預(yù)測效果較好，能夠比較準確地預(yù)測四川省上市公司的財務(wù)狀況，具有較強的可信度。

參考文獻：

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注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文。