Z財務預警模型的檢驗與改進

湖南中煙工業有限責任公司 李元鳳

湖南大學工商管理學院 戴勁

在激烈的市場競爭中，企業由于內外部原因陷入財務危機的例子比比皆是，面對我國上市公司中ST公司數量的不斷增加，上市公司財務預警的研究具有重要的現實意義。財務危機雖然一般有明顯的爆發階段，但“冰凍三尺非一日之寒”，上市公司在陷入嚴重的財務危機之前往往會經歷一個財務狀況逐漸惡化的過程，而有效的財務預警模型能夠利用財務指標值來預測企業是否可能陷入財務危機，以警示利益相關者及時采取措施。

一、財務預警相關概念及理論

（一）財務危機

財務危機是企業由于管理不善、經營環境變化等內外部原因而發生了無法正常經營、財務狀況惡化的情況，嚴重時企業將破產。

滬深交易所對財務狀況或其它狀況出現異常的上市公司股票交易進行特別處理，在其簡稱前冠以“ST”。根據《股票上市規則（2008）》，“財務狀況異常”包括最近兩年連續虧損以及對以前年度財務會計報告進行追溯調整，導致最近兩年連續虧損等情況。由于被特別處理的企業經營狀況不穩定，因此本文將ST公司作為財務危機企業。另外，這也便于進行資料、數據的搜集和分析。

（二）財務預警模型

財務預警模型是對企業是否可能陷入財務危機做出預測的模型，典型的財務預警模型是一個多元函數的形式，函數的自變量是若干個財務指標，將企業的財務指標值代入函數，如果計算出的函數值低于模型的臨界值，則表明企業很可能遭遇財務危機。

最為著名的財務預警模型是美國學者Altman提出的Z模型，本文將利用我國上市公司的財務數據對Z模型進行檢驗及改進，以使改進后的模型具備對我國上市公司具備較好的財務預警能力。

二、Z模型的檢驗

（一）Z模型簡介

1968年，美國學者Altman提出了著名的Z財務預警模型，Altman選擇的研究樣本包括所處行業和資產規模相近的破產企業和非破產企業各33家。Altman選擇了流動性、積累盈利能力、獲利能力、資本結構、周轉能力五個大類共22個財務指標，通過回歸分析最終篩選出5個指標，并建立了如下模型：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5

其中：X1=營運資本/總資產；X2=留存收益/總資產；X3=息稅前利潤/總資產；X4=權益市價/債務賬面價；X5=銷售收入/總資產。前四個指標以百分比值代入。

Z值越低，則企業經營失敗的概率越大。Altman通過對測試結果的觀察發現，Z值高于2.99的企業均為非破產企業，Z值低于1.81的企業全部經營失敗，而在1.81至2.99這一“灰色區域”內，企業的狀況較難預測，Altman通過進一步觀察最終選擇2.675作為臨界值。

Z模型能較為全面地評價企業的財務狀況，是企業財務危機預警的最常用模型之一。

（二）Z模型有效性檢驗

1、樣本選取

本文選取我國160家上市公司作為樣本，其中2002年以來被ST的公司80家、非ST公司80家。采用配對抽樣方法，即先抽取ST公司，再選擇與ST公司行業相同或相近、資產規模相當的非ST公司。對于ST公司，取被ST之前3年的年報數據，非ST公司的數據在時間上與ST公司相同。

2、模型有效性檢驗

（1）各變量判別能力檢驗

首先檢驗Z模型中5個變量的判別能力，即檢驗ST公司與非ST公司的這5個指標是否存在顯著差異，采用Z統計量檢驗方法，結果如下：表1所示。

從上表可以看出，ST之前1至3年的所有變量均能在0.02以下的顯著性水平上通過，其中三分之二的變量可以在0.000的顯著性水平上通過，這說明ST公司與非ST公司的這5個指標存在顯著差異，即Z模型的各變量具有很高的判別能力。

（2）模型預警能力檢驗

計算160家上市公司3年的Z值，首先檢驗ST公司與非ST公司的Z值是否存在顯著差異，結果如下：表2所示。

ST公司與非ST公司在ST之前1至3年的Z值差異均能在0.000的顯著性水平上通過，檢驗結果表明ST公司與非ST公司的Z值存在顯著差異，即Z模型可以很好地區分ST公司與非ST公司。

下面根據Z值分布分析模型的2.675這一臨界值是否適用于我國的上市公司：表3所示。

若以2.675作為臨界值，則模型對于ST公司的適用性較高，ST前1至3年的預測準確率高達98.75%、97.50%、88.75%；而對非ST公司的適用性極低，ST前1至3年的預測準確率僅為28.75%、31.25%、2.50%。說明這一臨界值偏高，需要調整。

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3、檢驗結果分析

對于我國上市公司，2.675的臨界值偏高，影響了Z模型預測準確性。但ST公司與非ST公司的各變量值和Z值存在顯著差異，說明Z模型的各變量具有較高的判別能力，Z值也能有效地區分ST公司與非ST公司。因此，調整臨界值可以極大提高模型的預測準確率。

除了臨界值需要調整外，Z模型的現有變量不足以全面評價企業的財務狀況，需要引入新的變量。

三、Z模型的改進

（一）新變量的引入

1、備選變量

筆者認為，為了是模型能夠更加全面地評價企業的財務狀況，提高預警能力，需要引入以下三大類指標：

(1)發展能力：逆水行舟，不進則退。企業在激烈的市場競爭中如果不能持續穩定地發展，就很容易被對手超越甚至淘汰。

(2)現金流量：現金流量往往比權責發生制下確認的收入更能體現企業真實的償債能力和盈利狀況信息。

(3)盈利質量：評價一個企業的盈利狀況，不應當只關注盈利的金額，還應當考慮盈利的質量，例如主營業務利潤的比重以及毛利率。若企業利潤主要來自主營業務，說明盈利的質量較好。而一些最終陷入財務危機的企業雖然實現了盈利，但主要依靠投資收益、營業外收入這些非經常性收益平滑了主營業務的虧損。而毛利率也是盈利質量的一個重要方面，毛利率高的企業往往產品附加價值高，在價格戰中占有優勢。

筆者選擇了以下三大類共13個指標作為備選變量：表5所示。

2、變量的篩選

為了從13個備選指標中篩選出3個，需要一個新的樣本。筆者選取了60家2009及2010年被ST的公司以及60家非ST公司，同樣采用配對抽樣的方法。對ST之前3年財務數據的回歸分析結果如下 （僅列示顯著性水平在0.08以下的變量）：表6所示。

筆者最終選取 X11、X13、X16，依據是：（1）從發展能力、現金流量和盈利質量三大類中各選取一個指標；（2）綜合3年數據的回歸分析結果，選取顯著性水平較高的變量。

3、新變量系數的確定

接下來需要確定3個新變量的系數，對ST之前1年的財務數據回歸結果如表7所示。

新變量系數分別為0.005、0.004和0.002，引入新變量后的模型如下：

Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5+0.005X6+0.004X7+0.022X8-0.429

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其中：X1=營運資本/總資產；X2=留存收益/總資產；X3=息稅前利潤/總資產；X4=股東權益/總負債；X5=銷售收入/總資產；X6=(本年總資產-上年總資產)/上年總資產；X7=經營活動凈現金流量/流動負債；X8=（銷售收入-銷售成本)/銷售收入。

（二）臨界值的調整

根據調整的Z模型，利用初始樣本中的80家ST公司和80家非ST公司的財務數據進行計算，觀察計算結果發現，大部分ST公司的Z值低于1，而大部分非ST公司的Z值大于1，因此臨界值在1左右確定，利用ST前1年數據對臨界值的測試結果如表8所示。

如上表所示，取臨界值為0.986或1.103.，都可以將誤判數降至15以下，但取臨界值為1.103時，ST公司誤判（即第I類錯誤）數較低，考慮到第I類錯誤的成本高于第II類錯誤，因此取1.103作為新Z模型的臨界值。

（三）改進后的Z模型預測結果

經調整后新的Z模型預測結果以及與調整前的比較如表9所示。

由上表可見，調整之后新的Z模型預測準確性顯著提高，具有較高的財務預警能力，在ST之前1至3年的預測準確率達到91.25%、80.63%和57.5%，相比原Z模型分別提高了27.5%、16.25%和11.87%。

四、結束語

本文以我國上市公司為樣本，對Z財務預警模型進行檢驗，在此基礎上對模型加以改進，包括引入新變量及調整臨界值，經過改進的Z模型預測準確性有了大幅提高，能夠較好地對我國的上市公司進行財務預警。

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