1968年,美國財務專家愛德華·阿爾特曼(Eward Altman)利用多個財務指標設定多元線性回歸函數,在其著作中提出了著名的Z-score模型。該模型旨在運用多個財務比率的加權綜合得分(即Z值)來判別企業的財務健康狀況,進而判斷企業發生破產的概率。阿爾特曼選取了1946-1965年之間的33家破產公司作為樣本,同時對應選取了33家健康公司作為對比,選用一系列財務指標進行研究,最終篩選出5項最具有代表性的財務比率作為Z模型的自變量,構建模型如下:
Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5
其中:X1=營運資本/資產總額
該指標反映企業的償債能力,指標越大,償債能力越強,財務狀況越健康;
X2=留存收益/資產總額
該指標反映企業的盈利能力,指標越大,企業累計盈利越多,抵抗風險的能力越強;
X3=息稅前利潤/資產總額
該指標反映企業不考慮稅收和財務杠桿影響的盈利能力,指標越高,企業當期經營狀況越好;
X4=資本市值/總負債
該指標反映企業的資本結構,指標越高,說明投資價值越大;
X5=銷售收入/資產總額
該指標反映企業營運能力,指標越高,說明經營效率越高。
Z模型由于其原理簡單易懂,計算簡便,模型中所需數據均可從公司財務報表中得到,在實踐中可操作性較強,在世界范圍內得到了廣泛的應用。在此基礎上,阿爾特曼教授提出了判斷企業破產的標準:

Z值財務風險狀況當Z>2.675 時企業財務狀況良好,破產可能性極小當1.81 Z值越低,表明企業破產的威脅越大,Z值越高,表明企業的財務狀況越健康。當Z值小于1.81時,阿爾特曼教授認為企業發生破產的概率較高。在西方,該模型預測公司破產的準確率可以達到70%-90%。由于Z模型是基于上世紀60年代美國資本市場的實證數據得出的,引入中國之后,能否直接用于我國上市公司的危機預警,或者用于預測上市公司破產的可能性,受到了一定的懷疑。本文旨在利用我國上市公司的數據,驗證Z模型在我國的適用性情況。 我國資本市場實施ST制度,對于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(Special treatment),這類股票稱為ST股,*ST股相對于ST股,財務狀況則進一步惡化,被處以退市預警。截止至2017年年末,我國滬深兩市共有44支*ST股,剔除被注冊會計師事務所出具非無保留意見的股票后,隨機抽取10只股票,代表破產可能性較高的公司。相關指標數據取自其2017年度財務報表及同花順財務軟件。 代碼名稱代碼名稱600193?ST創興000585?ST東電600202?ST哈空000803?ST金宇600321?ST正源000816?ST慧業600539?ST獅頭000972?ST中基600896?ST海投000995?ST皇臺 根據報表數據,具體計算過程如下: 第一步計算X1,X1=營運資本/資產總額=(流動資產-流動負債)/資產總額 第二步計算X2,X2=留存收益/資產總額=(盈余公積+未分配利潤)/資產總額; 第三步計算X3,X3=息稅前利潤/資產總額=(利潤總額+財務費用)/資產總額。由于利息費用無法從年報中獲取,所以以財務費用代替利息費用,若企業財務費用為負值,以歸零代替; 第四步計算X4,X4=資本市值/總負債=(流通股市場價值+非流通股市場價值)/總負債。其中,流通股市場價值=股票價格*流通股股數,非流通股市場價值=每股凈資產*非流通股股數; 第五步計算X5,X5=銷售收入/資產總額。用營業收入代替銷售收入。 根據Z模型運用excel計算上述公司的Z值,如下表所示: 代碼名稱X1X2X3X4X5Z600193?ST創興-0.10154-1.37553-0.2787911.956210.0884134.29600202?ST哈空-0.040730.081403-0.044081.1909060.1655850.80600321?ST正源0.0593230.037837-0.001313.9105370.3489432.81600539?ST獅頭0.791573-0.74459-0.0895826.894130.16086515.91600896?ST海投0.257055-0.23788-0.142951.3356250.0102980.32000585?ST東電-0.77395-6.2878-1.296153.5396670.107714-11.78000803?ST金宇-0.37018-0.057710.0657321.4241610.2306120.78000816?ST慧業0.305718-0.047890.0449491.8413340.5778482.13000972?ST中基-0.09507-0.399820.0621091.4434270.2117140.61000995?ST皇臺-1.00414-2.48273-0.67663.8898080.188748-4.39平均值1.15 *ST企業特指連續三年虧損,證券交易所做出退市預警的企業,我們將其界定為存在較大破產可能性的企業,按照阿爾特曼教授提出的Z模型判斷標準,上述企業的Z值均應小于1.81。在隨機抽取的10家*ST企業中,平均Z值為1.15,小于1.81的標準,符合Z模型的判斷標準。然而上述10支股票中,Z值小于1.81的僅有6支股票,破產判斷準確率為60%。其余股票中有1支股票Z值介于1.81與2.675之間,界定為財務狀況不明,另有3支股票Z值大于2.675,界定為財務狀況良好,基本不會發生破產,該結論與企業實際情況不符。 利用SPSS軟件對上述數據進行描述性分析,如下表所示。 描述統計量 從描述性統計分析結果可以看出,Z值的最大值為15.91,最小值為-11.78,標準差6.92,各支股票Z值差異較大,尤其是最大值15.91遠遠過了判斷破產的標準1.81,這與企業實際情況嚴重不符。進一步分析各個指標的影響,其中X4的均值是最大的,而且其標準差也遠遠超過其他指標的標準差,一方面說明X4導致各支股票Z值普遍偏高,另一方面說明X4的差異導致各支股票Z值差異較大,即樣本企業破產風險很大程度上主要取決于X4,即總市值與總負債的比率。 綜上所述,Z模型在判斷企業破產可能性時,對我國上市公司具有一定的借鑒意義,Z值越低的企業,破產的可能性越高,但是具體到判斷某一支股票時,存在一定的局限性,主要原因在于我國上市公司的股票分為流通股與非流通股,非流通股價值的評估往往以每股凈資產為基礎進行計算,而非市場的方法,其準確性存疑,導致Z模型中指標X4的變動嚴重影響的Z值的結果,弱化了其他指標的作用。因此筆者認為,在運用Z模型判斷我國上市公司破產概率時,可以參考Z模型的結論,但是不能完全依據該結論,還應該考慮諸如資本結構、經營狀況、業績預測等因素,綜合分析。二、數據的來源及樣本的選擇

三、實證分析
(一)Z值的計算

(二)Z值的分析

四、分析與結論