財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建(全文)

1、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建XX：1673-291X（20XX）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)公司是否馬上陷入財(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)采取有效措施幸免財(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)合理地推斷上市公司的財(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Logist

2、ic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。Mrtin（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Hufmn等（1996）運(yùn)用Logistic回歸模型對(duì)19771991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；Litinen（1999）、Westgrd和VnDerWijst（20XX）以及Mtthiett和Mrcel（20XX）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)，由于其進(jìn)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

3、起步階段。吳世農(nóng)、盧賢義(20XX)以ZG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納的是二元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(lèi)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,-xno其回歸模型為：pi=exp(B0+

4、01x1+Bixi)/1+exp(B0+01x1+Bixi)所研究事件發(fā)生的概率為P(y=1Ixi)=pi,其中pi代表在第i個(gè)觀(guān)測(cè)中事件發(fā)生的概率，1-pi是第i個(gè)觀(guān)測(cè)中事件不發(fā)生的概率，Bi為待估量參數(shù)。事件發(fā)生與不發(fā)生的概率之比為：pi/(1-pi)，稱(chēng)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(xiàn)性模式：Lnpi/(1-pi)=00+01x1+Bnxn(二)模型構(gòu)建樣本選擇。本文主要是基于Logistic回歸模型選取ZG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11

5、8家制造類(lèi)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XX中20XX年末個(gè)股資料的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。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)

6、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)。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（B0+01x1+Bixi）/1+exp（B0+01x1+Bixi）z=00+01x1+Bixi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eBi倍，Bi0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，Bi三、結(jié)果解釋1.OmnibusTestsofMode

7、lCoefficients（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(kāi)展模型系數(shù)的綜合性檢驗(yàn)。將選取的20XX年末118家制造類(lèi)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.VriblesintheEqution（最終模型中的變量）。將選取的20XX年末118家制造類(lèi)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

8、，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)的估量值，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；

9、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+0.045x10p=exp（z）/1+exp（z）上式就是本文通過(guò)118家制造類(lèi)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

10、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，公司治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?？傎Y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)用治理

11、，努力操縱生產(chǎn)成本和制造費(fèi)用，有效降低產(chǎn)品成本，厲行節(jié)約，降低治理費(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。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)資源治理、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)獵取利潤(rùn)的速度就越快?？傎Y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(pán)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。確定合

12、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%T0%之間，適度負(fù)債可以獵取財(cái)務(wù)杠桿收益，但過(guò)度負(fù)債則會(huì)嚴(yán)峻影響企業(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。開(kāi)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

13、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)推斷公司進(jìn)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%T0%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(kāi)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(kāi)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(kāi)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。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，