企業(yè)財務危機預警指標篩選探究-因子分析

企業(yè)財務危機預警指標篩選探究因子分析

論文導讀:：選擇合適的財務指標來描述預警模型對提高預測的精度至關重要。運用顯著性分析和因子分析法，對企業(yè)財務危機預警的備選指標進行篩選，并選擇了76家上市公司為樣本進行實證研究。通過兩次篩選，最終得到由7個預警指標組成的全面互斥的財務危機預警指標體系，為進一步的財務危機預警評價提供參考。

論文關鍵詞：顯著性分析，因子分析，財務危機，預警，指標篩選

一、引言企業(yè)財務危機預警問題的研究很早就引起了各方面的關注，國內外學者取得了豐富的成果。如Fitzpatrick[1]和Beaver[2]提出單變量模型，美國學者Altman構建Z-score模型[3]，我國學者李秉祥提出組合預警模型[4]；李益騏運用Logistic回歸分析作為主要建模方法[5],李臘生將因子分析與選擇性模型相結合，構建了判別上市公司財務危機的因子分析Logit模型[6]，郭德仁構建了基于模糊聚類和模糊模式識別模型[7]，周輝仁提出一種基于遞階遺傳算法和BP神經網絡的財務預警模型[8]。可見國內外學者對財務危機預警的研究主要集中在運用數學方法構建財務預警模型上二、顯著性分析與因子（一）顯著性一般來講，財務危機和財務健康之間應該具有顯著差別，因此進入預警模型的指標至少能有效顯著的區(qū)分這兩種狀態(tài)，這是入針對同一財務指標變量而言，當兩組樣本具備方差齊性（即當兩組樣本不具備方差齊性（即）這樣在可接受的顯著性水平上就可以篩選出能顯著（二）因子分因子分析最早是由心理學家KarlPearson和CharlesSpeamen在1904年提出的，在多元統(tǒng)計分析中，因子分析是一種很有效的降維和信息濃縮技術。這種方法是從變量的相關矩陣出發(fā)，將一個ｍ維的隨機向量X分解成低于ｍ個且有代表性的公因子和一個特殊的ｍ維向量因子分析，使其公因子數取得最佳的個數，從而使對ｍ維隨機向量的研究轉化成對較少個數的公因子的研究。即用較少個數的公共因子的線性函數和特定因子之和來表達原來觀測的每個變量，從研究相關矩陣內部的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜的變量歸納為少數幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。該三、財務危機預警指標根據敏感性、先兆性、關聯性、可操作性和互斥性的原則，本文在借鑒國內外學者的實證研究成果并結合我國上市公司實際情況的基礎上，從表內信息和表外信息兩個角度六個方面構建了一套包括25個指標的財務危機預警的指標體系，作為研究中使用的初始變量[9]，如表1所示。表內信息指標主要包括反映企業(yè)盈利能力、經表1上市公司財務危機預警指標類型序號指標名稱計算公式盈利能力指標1凈資產收益率凈利潤/平均股東權益2總資產報酬率利潤總額/平均總資產3每股收益凈利潤/期末普通股股數4主營業(yè)務利潤率凈利潤/主營業(yè)務收入5成本費用利潤率凈利潤/(主營業(yè)務成本+期間費用)營運能力指標6總資產周轉率銷售收入凈額/平均資產總額7應收賬款周轉率銷售收入凈額/應收賬款平均余額8存貨周轉率銷貨成本/平均存貨余額償債能力指標9資產負債率期末負債總額/期末資產總額10流動比率期末流動資產/期末流動負債11速動比率期末速動資產/期末流動負債12營運資本比率營運資本/總資產成長能力指標13主營業(yè)務增長率（本年主營業(yè)務收入－上年主營業(yè)務收入）/上年主營業(yè)務收入14凈利潤增長率（本年凈利潤－上年凈利潤）/上年凈利潤15總資產增長率（期末資產總額－期初資產總額）/期初資產總額16每股收益增長率(本年每股收益－上年每股收益)/上年每股收益現金流量指標17現金流動負債比經營活動現金凈流量/流動負債18凈收益營運指數經營活動現金凈流量/凈利潤19銷售現金比率經營活動現金凈流量/銷售收入20每股營業(yè)現金流量經營活動現金凈流量/年末普通股股數表外信息指標21短期借款流動比率短期借款/流動負債22或有負債總資產比<對于“財務危機”學術界和實務界有各種不同的界定，考慮到我國的具體國情，本文將我國上市公司中的ST公司界定為財務危機企業(yè)。根據一定的選擇標準，選取了2008年被特別處理的3（一）初選——顯按著通常的思路，ST公司和非ST公司之間應該具有顯著差別，因此進入預警模型的指標至少能有效顯著的區(qū)別ST公司和非ST公司，所以以此為標準本文采用統(tǒng)計分析法中的顯著性檢驗方法（T檢驗）對預警指標進行第從以下的T檢驗結果1）在財務危機發(fā)生的前2年有11個指標通過了顯著性檢驗，在財務危機發(fā)生的前一年有15個指標通過了顯著性檢驗，顯示了所選財務指標在作為預警變量時具有信息含量和時效2）在25個預警指標中，凈資產收益率、總資產報酬率、每股收益、成本費用利潤率、總資產周轉率、總資產增長率、現金流動負債比、每股營業(yè)現金流量、短期借款流動比率、審計意見類型、企業(yè)資產規(guī)模11個指標連續(xù)兩年通過顯著性檢驗，其中總資產報酬率、每股收表225個初始預警指標T預警指標t-1年t-2年T值雙尾檢驗的顯著性概率T值雙尾檢驗的顯著性概率凈資產收益率*-2.590.012*-4..5270.000*總資產報酬率**-7.5470.000*-5.4050.000*每股收益**-7.8730.000*-6.6780.000*主營業(yè)務利潤率-2.0100.048*-1.6410.105成本費用利潤率**-8.8380.000*-5.9910.000*總資產周轉率**-4.8950.000*-3.9600.000*應收賬款周轉率-0.1180.9070.9510.348存貨周轉率-2.7200.008*0.9380.354資產負債率2.1660.034*1.8250.072流動比率*-3.5630.001*-1.3040.197速動比率-0.7870.434-1.3510.181營運資本比率1.9530.055-1.0040.319主音業(yè)務收入增長率-1.7820.0790.8920.378凈利潤增長率-1.0560.298-1.5720.120總資產增長率*-5.1480.000*-2.1430.036*每股收益增長率-1.7600.083-1.7650.082現金流動負債比**-3.6950.000*-3.3990.001*凈收益營運指數-1.6830.0970.0530.958現金銷售比-0.7880.4330.9430.352每股營業(yè)現金流量**-2.8120.006*-3.8150.000*短期借款流動比率*3.0260.003*2.5900.012*或有負債總資產比0.5390.591-0.4750.636關聯交易比率-1.7890.078-1.2970.199審計意見類型**4.0730.000*3.2240.002*企業(yè)資產規(guī)模*-2.7230.008*-2.0920.040**表示在0.05水平下顯著；**表示在0.01水平下顯著。綜合以上分析，我們選取凈資產收益率、總資產報酬率、每股收益、成本（二）二次篩選—通過顯著性檢驗，我們篩選出12個指標作為建立模型的初選變量，然而這些指標有些相關性很強，包含了重復信息，為使模型更加精簡，筆者采用因子分析法進行指表3主成份特征值及主成份特征值貢獻率(%)累計貢獻率(%)主成份特征值貢獻率(%)累計貢獻率(%)14.60038.33638.33670.6705.58491.33821.58713.22251.55880.2952.45993.79731.42011.83163.38890.2702.25096.04741.0919.08972.477100.2412.01298.05950.8256.87679.353110.1451.21199.27060.7686.40085.753120.0880.730100.000本文取累計貢獻率91.338％，則主成份因子為7個，即用這7個主成份來代替原有的12個指標，這7個主成份表4因子荷載主成分1234567每股收益0.879-0.186-0.1340.035-0.0050.0250.228成本費用利潤率0.861-0.069-0.0037-0.2430.060-0.0680.155凈資產收益率0.804-0.416-0.157-0.1400.057-0.1250.065總資產報酬率0.773-0.179-0.142-0.141-0.0610.3620.231審計意見類型-0.5270.4500.174-0.055-0.0550.4600.476總資產周轉率0.5250.042-0.2590.473-0.01310.456-0.405流動比率0.4450.738-0124-0.229-0.030-0.290-0.042短期借款流動資金比率-0.486-0.6060.3630.0250.3910.0350.043每股營業(yè)現金流量0.549-0.0550.7520.104-0.1380.029-0.072現金流動負債比0.5360.2040.726-0.193-0.0880.057-0.163企業(yè)總資產0.3080.1330.1360.810-0.012-0.3010.322總資產增長率0.4140.4050.0010.0810.7830.129從因子荷載矩陣中，可以看出：

矩陣因子包含原來91.838％的信息量。為了對這7個因子進行解釋，本文使用了正交旋轉法中最大方差法進行轉換得到因子載荷矩陣，見表4。貢獻率表標的二次篩選。對進入二次篩選的12個預警指標，利用76家訓練樣本財務危機前2年的數據，運用SPSS軟件進行主成份分析，結果如表3所示?！蜃臃治鲑M用利潤率、總資產周轉率、總資產增長率、現金流動負債比、每股營業(yè)現金流量、短期借款流動比率、審計意見類型、企業(yè)資產規(guī)模、流動比率12個指標作為第一次篩選的入選變量。其中前11個指標在財務危機發(fā)生的前一年和前兩年都有很好的區(qū)分效果，所以引入預警模型。流動比率雖然只是在財務危機發(fā)生的前1年有顯著性因子分析，但考慮到入選的指標中沒有反應企業(yè)償債能力的指標，而償債能力是反映企業(yè)危機狀況的一個非常重要的方面，因此也把流動比率作為入選變量，以期使入選指標更全面反映公司的狀況。檢驗表益、成本費用利潤率、總資產周轉率、現金流動負債比、每股營業(yè)現金流量、審計意見型7個指標連續(xù)兩年在0.01水平上顯著。而存貨周轉率、資產負債率和流動比率3個指標僅在財務危機的前一年有顯著差別，其中流動比率在0.01水平上顯著。性，其信息含量隨著時間的臨近而增加，即指標離財務危機發(fā)生的時間越近，兩組公司的財務指標差異越明顯，區(qū)分度越大，反之信息含量越少,區(qū)分度越小。可以看出：一次篩選。利用搜集的訓練樣本共76家上市公司兩年的數據資料，使用SPSS統(tǒng)計分析軟件，對財務危機企業(yè)被宣布特別處理前1年和前2年的數據進行顯著性檢驗的結果如下，見表2所示論文格式范文。著性檢驗8家上市公司，同時按著同行業(yè)、同時間窗的原則，選取了38家非ST公司作為匹配樣本，組成訓練樣本，以這76家上市公司兩年的數據資料為基礎進行實證研究。/td>期末或有負債/期末總資產23關聯交易比率期末關聯交易額/凈利潤24審計意見類型無保留、保留、無法表示、否定其他25企業(yè)規(guī)模企業(yè)總資產四、財務危機預警指標體系的篩選指標體系匯總表

營能力、償債能力、成長能力和現金流量五個方面的財務指標，表外信息指標主要包括更能揭示公司陷入財務危機狀況的非財務信息，比如反映上市公司過度依賴短期借款、存在大量的或有事項（主要是因擔保、財務承諾而產生的或有負債）、審計報告的意見類型、期末存在大量關聯方交易等情況的指標。

體系的初步構建

方法的本質就是通過降維技術將多個指標轉化為少數幾個綜合指標，這些綜合指標能夠反映原始指標的絕大多數信息，并且所含有的信息互不重疊，彼此之間又不相關，這樣既減少了變量的個數，又再現變量之間的內在聯系。本文基于因子分析的思想，根據各預警指標相關性大小將它們分組，使得同組內的指標之間相關性較高，不同組的變量之間的相關性較低，通過對相關矩陣內部結構關系的研究因子分析，找出影響企業(yè)財務危機狀況的幾個綜合指標，稱之為主因子。以主因子構成預警指標體系，構建模型，進行預測與分析。

析法

區(qū)分財務危機和財務健康狀態(tài)的預警變量。

時，采用的T統(tǒng)計量為：

f'>）時，采用的T統(tǒng)計量為：

選指標的首要條件。所以以此為標準本文采用統(tǒng)計分析法中的顯著性檢驗方法（T檢驗）對預警指標進行第一次篩選。

分析

分析法簡介

。由于企業(yè)內外部環(huán)境多變，導致發(fā)生危機的因素紛繁復雜，因而為了提高預警模型的精度，通常需要選擇多方面、多層次的指標來進行預測。然而預警指標并不是越多越好，過多的指標會產生信息過載，加大成本，同時由于財務指標之間的相關性比較強，易產生覆蓋范圍重復，計算結果不容易解釋等問題，因此在建立預警模型前有必要對初始變量進行篩選?；诖?，本文采用顯著性分析和因子分析法，對財務危機預警的備選指標進行篩選，以期構建一個有效而簡潔的預警指標體系。

參考文獻

[1]FitzpatrickPJ,Acomparisonofratiosofsuccessfulindustrialenterpriseswiththoseoffailedfirms[J].