財務(wù)危機預警的Logistic實證研究

楊蕾 肖敏麗

摘要：文章對財務(wù)危機預警指標分別進行了非參數(shù)檢驗、多重共線性檢驗，并最終構(gòu)建了Logistic的財務(wù)危機預警模型。

關(guān)鍵詞：非參數(shù)檢驗 多重共線性檢驗 Logistic

1 Mann-Whitney U非參數(shù)檢驗

A1：資產(chǎn)負債率， A2：流動負債與經(jīng)營活動凈現(xiàn)金流比，A3：速動比率，B1：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，B2：應收賬款周轉(zhuǎn)率，B3：存貨周轉(zhuǎn)率，C1：凈資產(chǎn)收益率，C2：每股收益， C3：主營業(yè)務(wù)利潤率，D1：主營業(yè)務(wù)收入增長率，D2：凈利潤增長率，D3：固定資產(chǎn)投資擴張率，E1：每股經(jīng)營性現(xiàn)金流量，E2：現(xiàn)金股利支付率，F(xiàn)1：總資產(chǎn)，G1：獨立董事比例，G2：董事會規(guī)模，G3：董事會會議次數(shù)，G4：董事長與總經(jīng)理兼任情況，G5：國有股比重，G6：第一大股東持股比例，G7：Herfindahl-5指數(shù)，G8：管理層持股比例，G9：管理層薪酬（高管前三名薪酬總額）。

3 LOGISTIC模型建立

為82個訓練樣本中的ST公司賦值為1，非ST公司賦值為0，并運用SPSS進行分析，構(gòu)建LOGISTIC模型。回歸結(jié)果如下：

表3表明，總正確率為87.8%，預測精度較高。表4可看出，擬合百分比分別為43.60%、64.10%。模型很好地擬合了樣本數(shù)據(jù)實際情況。表5除B2、C1、C3外，其他變量P值在5%的顯著性水平下均顯著，但因變量在Logistic回歸前，均已通過Mann-Whitney U非參數(shù)檢驗，且評價Logistic模型優(yōu)劣不能僅僅只看回歸系數(shù)是否顯著，因此認為，此11個變量基本上對訓練樣本進行了較好的擬合。

參考文獻：

[1]吳星澤.財務(wù)危機預警研究：存在問題與框架重構(gòu)[J].會計研究，2011.

[2]尚洪濤.基于Fisher判別法的房地產(chǎn)上市公司ST危機預警研究[J].經(jīng)濟與管理研究，2011.