財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建

摘 要：基于Logistic回歸模型，選取中國(guó)制造業(yè)上市公司作為樣本對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。從企業(yè)的盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流量等方面出發(fā)，選取了10個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)，經(jīng)過(guò)回歸分析得出，總資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率五項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)有重要影響。從而提出要從提高盈利能力、提升營(yíng)運(yùn)能力、增強(qiáng)償債能力、提高成長(zhǎng)能力、保障現(xiàn)金流的充足幾方面來(lái)應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)。

關(guān)鍵詞：Logistic模型；財(cái)務(wù)危機(jī)；預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-291X（2011）35-0151-03

公司財(cái)務(wù)狀況的好壞對(duì)公司整體的運(yùn)行情況有直接的影響，其經(jīng)營(yíng)成敗關(guān)系到廣大投資者、債權(quán)人和其他利益相關(guān)者的直接利益，所以必須對(duì)公司的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行研究，找出能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到財(cái)務(wù)危機(jī)的有效方法，從而能發(fā)現(xiàn)公司是否即將陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)信號(hào)，不但能使上市公司的經(jīng)營(yíng)者在財(cái)務(wù)出現(xiàn)困難之前及時(shí)采取有效措施避免財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)，而且能為投資者、債權(quán)人和其他利益相關(guān)者科學(xué)合理地判斷上市公司的財(cái)務(wù)狀況提供有效的手段。

一、國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

對(duì)于國(guó)外證券市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，基于Logistic回歸模型研究公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)的研究文獻(xiàn)比較多。Martin（1977）首次運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)銀行破產(chǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)；Ohlson（1980）第一個(gè)將邏輯回歸方法引入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域；隨后Hufman等（1996）運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)1977—1991年間違約的171家企業(yè)的高收益?zhèn)M(jìn)行了預(yù)測(cè)研究；Laitinen（1999）、Westgaard和Van Der Wijst（2001）以及Matthiett和Marcel（2006）等均運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)信用評(píng)估進(jìn)行過(guò)研究。然而對(duì)于國(guó)內(nèi)的證券市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，由于其發(fā)展歷史較短，因此基于Logistic回歸模型對(duì)公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)的研究尚處于起步階段。吳世農(nóng)、盧賢義（2001）以中國(guó)上市公司為研究對(duì)象，選取70家處于財(cái)務(wù)困境的公司和70家財(cái)務(wù)正常的公司為樣本，通過(guò)研究表明：Logistic預(yù)測(cè)模型的誤判率低，財(cái)務(wù)困境前一年的誤判率可以達(dá)到6.47％。

二、研究方法概述與模型構(gòu)建

（一）研究方法概述

本文主要采用的是二元logistic回歸研究方法。二元logistic回歸是指因變量為二級(jí)得分或二級(jí)評(píng)定的回歸分析，對(duì)于二分類變量的定性數(shù)據(jù)可以用0或1兩個(gè)數(shù)值進(jìn)行表示。通過(guò)建立二元Logistic回歸模型，記因變量為y，取值1表示事件發(fā)生，取值0表示事件未發(fā)生，影響y的n個(gè)自變量分別記為：x1，x2，…xn。其回歸模型為：

pi =exp（β0+β1x1+…+βixi）/ [1+exp（β0+β1x1+…+βixi）]

所研究事件發(fā)生的概率為P（y=1│xi）=pi，其中pi代表在第i個(gè)觀測(cè)中事件發(fā)生的概率，1-pi是第i個(gè)觀測(cè)中事件不發(fā)生的概率，βi為待估計(jì)參數(shù)。

事件發(fā)生與不發(fā)生的概率之比為：pi /（1- pi），稱為事件的發(fā)生比，對(duì)發(fā)生比做對(duì)數(shù)變換，得到邏輯回歸模型的線性模式：

Ln[pi /（1- pi）]= β0+β1x1+…+βnxn

（二）模型構(gòu)建

1.樣本選擇。本文主要是基于Logistic回歸模型選取中國(guó)制造業(yè)上市公司作為樣本對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)進(jìn)行研究。因?yàn)橹圃鞓I(yè)ST公司占所有ST公司較大的比重，以制造業(yè)上市公司作為樣本來(lái)研究有重要的意義。本文從上市公司中選取118家制造類企業(yè)，涉及食品飲料、紡織服裝、造紙印刷、醫(yī)藥化工、機(jī)械儀表等各個(gè)行業(yè)。樣本資料主要來(lái)源于東方財(cái)富網(wǎng)中2009年末個(gè)股資料的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

2.變量選擇。該模型從企業(yè)的盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、成長(zhǎng)能力、現(xiàn)金流量等方面出發(fā)，選取了10個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)。為了反映企業(yè)的盈利能力選取了總資產(chǎn)收益率（x1）、營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率（x2）、成本費(fèi)用利潤(rùn)率（x3）這三個(gè)指標(biāo)；為了反映企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力選取了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（x4）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（x5）這兩個(gè)指標(biāo)；為了反映企業(yè)的償債能力選取了流動(dòng)比率（x6）、資產(chǎn)負(fù)債率（x7）這兩個(gè)指標(biāo)；為了反映企業(yè)的成長(zhǎng)能力選取了主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率（x8）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（x9）這兩個(gè)指標(biāo)；為了反映企業(yè)的現(xiàn)金流量情況選取了經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率（x10）這個(gè)指標(biāo)。

3.模型構(gòu)建。根據(jù)選定的十項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)和logistic模型構(gòu)建方法，可以構(gòu)建出根據(jù)上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)的logistic模型，該模型如下：

pi =exp（β0+β1x1+…+βixi）/ [1+exp（β0+β1x1+…+βixi）]

z=β0+β1x1+…+βixi

其中，pi代表上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率大小，當(dāng)其他條件不變時(shí)，解釋變量xi增加一單位時(shí)，發(fā)生比即上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變化變?yōu)樵瓉?lái)的eβi倍，βi>0時(shí)，發(fā)生比（上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變化）隨xi增加而增加，βi<0時(shí)，發(fā)生比隨xi增加而減少。本文將ST公司賦值為1，而非ST公司賦值為0。根據(jù)上述模型，將收集的有關(guān)這十個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)輸入到spss軟件中，進(jìn)行Logistic回歸分析。在具體研究中一般取0.5來(lái)作為概率的臨界值，假如將樣本數(shù)據(jù)帶入回歸模型中得到的概率值大于0.5時(shí)，就可以判定該樣本是面臨財(cái)務(wù)危機(jī)的公司，反之則可以認(rèn)定該樣本為沒有面臨財(cái)務(wù)危機(jī)的公司。

三、結(jié)果解釋

1.Omnibus Tests of Model Coefficients（模型系數(shù)的混合檢驗(yàn)）。該檢驗(yàn)針對(duì)步驟、模塊和模型開展模型系數(shù)的綜合性檢驗(yàn)。將選取的2009年末118家制造類上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行分析，得出表1模型系數(shù)的混合檢驗(yàn)值。

取顯著性水平0.05，考慮到模型自由度數(shù)目df=4，利用統(tǒng)計(jì)函數(shù)“CHIINV”，就可以查出卡方臨界值9.4877，計(jì)算的卡方值100.217，大于臨界值，并且相應(yīng)的Sig.值小于0.05，因此模型有顯著的統(tǒng)計(jì)意義。

2.Variables in the Equation（最終模型中的變量）。將選取的2009年末118家制造類上市公司的10個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)輸入到spss軟件中，進(jìn)行Logistic回歸分析，得出最終模型變量的相關(guān)數(shù)據(jù)。從表2可以看出，總資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率5項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)有重要影響。

B對(duì)應(yīng)的是回歸系數(shù)的估計(jì)值，Exp（B）是對(duì)回歸系數(shù)B值進(jìn)行指數(shù)運(yùn)算的結(jié)果。表2中Exp（B）列表明，總資產(chǎn)收益率每增加1個(gè)單位，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的0.778倍；總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率每增加1個(gè)單位，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的0.172倍；資產(chǎn)負(fù)債率每增加1個(gè)單位，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的1.077倍；主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率每增加1個(gè)單位，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的0.973倍；經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率每增加1個(gè)單位，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的1.046倍。

根據(jù)表2可以構(gòu)建出上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)模型方程：

z=-3.477-0.251x1-1.759x5+0.074x7-0.027x8+0.045x10

p=exp（z）/[1+ exp（z）]

上式就是本文通過(guò)118家制造類企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析而得出的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型，其中，x1為總資產(chǎn)收益率；x5為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；x7為資產(chǎn)負(fù)債率這個(gè)指標(biāo)；x8為主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率；x10為經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率。當(dāng)預(yù)測(cè)概率大于0.5時(shí)，此公司財(cái)務(wù)狀況不好；反之，財(cái)務(wù)狀況良好。

四、財(cái)務(wù)危機(jī)的應(yīng)對(duì)措施

導(dǎo)致企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的因素主要包括盈利能力較差甚至虧損、營(yíng)運(yùn)能力不佳資產(chǎn)周轉(zhuǎn)慢、償債能力較弱無(wú)法償還到期債務(wù)、成長(zhǎng)能力不足缺乏后勁、現(xiàn)金流短缺等。根據(jù)模型預(yù)測(cè)公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)后，公司管理者可以從以下這五個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn)，使公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率降低。

1.增收節(jié)支，提高企業(yè)的盈利能力。本文經(jīng)過(guò)Logistic回歸分析得出衡量盈利能力指標(biāo)的總資產(chǎn)收益率是影響企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的一個(gè)重要因素。總資產(chǎn)收益率越高，表明企業(yè)的資產(chǎn)利用效益越好，整個(gè)企業(yè)盈利能力越強(qiáng)。總資產(chǎn)收益率每增加1個(gè)單位即1%，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的0.778倍。因此，企業(yè)要做好產(chǎn)品創(chuàng)新工作，增強(qiáng)公司盈利能力，保證公司主營(yíng)業(yè)務(wù)穩(wěn)定。同時(shí)，要加強(qiáng)成本費(fèi)用管理，努力控制生產(chǎn)成本和制造費(fèi)用，有效降低產(chǎn)品成本，厲行節(jié)約，降低管理費(fèi)用，從而增加利潤(rùn)，提高總資產(chǎn)收益率，降低進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性。

2.加快資產(chǎn)周轉(zhuǎn)，提升企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力。本文經(jīng)過(guò)Logistic回歸分析得出衡量營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率也是影響企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的一個(gè)重要因素。營(yíng)運(yùn)能力反映了企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)資源管理、運(yùn)用的效率高低。企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)越快，流動(dòng)性越高，企業(yè)的償債能力越強(qiáng)，資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的速度就越快。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率每增加1個(gè)單位即多周轉(zhuǎn)1次，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的0.172。因此，企業(yè)要加快閑置資產(chǎn)的處置，進(jìn)一步盤活公司資產(chǎn)，充分提高公司資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率，降低進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性。

3.確定合理的資本結(jié)構(gòu)，增強(qiáng)企業(yè)的償債能力。本文經(jīng)過(guò)Logistic回歸分析得出衡量?jī)攤芰χ笜?biāo)的資產(chǎn)負(fù)債率也是影響企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的一個(gè)重要因素。企業(yè)合理的資產(chǎn)負(fù)債率通常在60%—70%之間，適度負(fù)債可以獲取財(cái)務(wù)杠桿收益，但過(guò)度負(fù)債則會(huì)嚴(yán)重影響企業(yè)的支付能力，發(fā)生支付危機(jī)。資產(chǎn)負(fù)債率每增加1個(gè)單位即1%，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的1.077倍，因此，負(fù)債已經(jīng)較高的上市公司如果再融資，不能通過(guò)債權(quán)融資，一般應(yīng)通過(guò)股權(quán)融資，以降低資產(chǎn)負(fù)債率，降低進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性。

4.開發(fā)新產(chǎn)品，擴(kuò)大市場(chǎng)份額，提高企業(yè)的成長(zhǎng)能力。本文經(jīng)過(guò)Logistic回歸分析得出，衡量成長(zhǎng)能力指標(biāo)的主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率也是影響企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的一個(gè)重要因素。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率可以用來(lái)判斷公司發(fā)展所處的階段。如果主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率超過(guò)10％，說(shuō)明公司產(chǎn)品處于成長(zhǎng)期，將繼續(xù)保持較好的增長(zhǎng)勢(shì)頭，尚未面臨產(chǎn)品更新的風(fēng)險(xiǎn)，屬于成長(zhǎng)型公司。如果主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率在5％—10％之間，說(shuō)明公司產(chǎn)品已進(jìn)入穩(wěn)定期，不久將進(jìn)入衰退期，需要著手開發(fā)新產(chǎn)品。如果該比率低于5％，說(shuō)明公司產(chǎn)品已進(jìn)入衰退期，保持市場(chǎng)份額已經(jīng)很困難，主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)開始滑坡。根據(jù)本文Logistic回歸分析，主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率指標(biāo)每增加1個(gè)單位即1%，將導(dǎo)致公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的0.973倍。因此可以通過(guò)開發(fā)新產(chǎn)品，擴(kuò)大市場(chǎng)份額，提高主營(yíng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)率降低進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性。

5.充分利用流動(dòng)資金，增強(qiáng)盈利能力，保障現(xiàn)金流的充足。本文經(jīng)過(guò)Logistic回歸分析得出經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率也是影響企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的一個(gè)重要因素。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率是衡量現(xiàn)金流的狀況好壞的一個(gè)指標(biāo)。經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率每增加1個(gè)單位即1%，公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率變?yōu)樵瓉?lái)的1.046倍，也就是說(shuō)，企業(yè)要充分利用流動(dòng)資金，進(jìn)行固定資產(chǎn)或其他投資，使盈利能力增強(qiáng)，降低經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量對(duì)負(fù)債的比率，使進(jìn)入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性降低。

五、總結(jié)

運(yùn)用Logistic模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率比較高，選擇的變量具有較強(qiáng)的代表性。但是有的上市公司的財(cái)務(wù)狀況由于出現(xiàn)被粉飾的現(xiàn)象，所以運(yùn)用Logistic模型分析得出的最終結(jié)果會(huì)受到上市公司發(fā)布的財(cái)務(wù)資料準(zhǔn)確性的影響。但是總的來(lái)說(shuō)，運(yùn)用Logistic模型對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)具有較高的實(shí)用價(jià)值，得出的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)企業(yè)管理層和投資者都具有很高的參考價(jià)值，可為企業(yè)管理者和投資者作出正確決策提供重要的依據(jù)。

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Construction of the financial crisis forecasting model

SHEN Ai-rong

（Zhejiang textile and garment vocation technology college，Ningbo 315200，China）

Abstract: Based on the Logistic model according to the Logistic， select by examinations the Chinese manufacturing industry listed company to be the sample to carry on the research to the finance crisis estimate.From the profit ability of the business enterprise， operate ability， repay debt the ability and grow up the ability， the cash discharge...etc. to set out， select by examinations 10 index signs with early-warning finance， pass by back to return the analysis the clean discharge of a total property rate of return， total property rate of turnover， property liabilities rate， main camp business growth rate， the management movable cash takes place to the listed company to five finance index signs of ratio of the liabilities the finance crisis contain important influence.Puting forward ample and several aspects that want to be from the exaltation profit ability and promoted the operation ability， strengthenning the ability of repay debt， raised the ability of grow up and guaranteed the cash to flow to reply the finance crisis.

Key words: Logistic model; financial crisis; forecasting

[責(zé)任編輯 王 莉]