上市公司财务困境实证研究
上市公司财务困境动态预测模型的实证研究
［ 关键词］ 财务困境 预测 动态 因 子分析 Ｌｇ ｉ回归分析 ｏ￣ｃ ｉ ［ 中图分类号］Ｆ２ ． ［ ２４７ 文献标识码］Ａ
ｌ 研 究现 状
财务 困境是一个 动态持续过 程 ，包括 从资金 管理技
术失败到破产 以及处于两者之间的各种状况 。从 ２ ｏ世纪
按照国内财务 困境预 测研究 的通 常做 法 ，本 文界定 因 “ 财务状况异常”而被特别处理的深沪两市 Ａ股 ｓ 类 ｒ
上市公 司 （ 包括 ＊ｓ 上 市公司 ，以下 同） 为陷入 财务 困 ｒ
３ 年代开始西方学者就对企业 财务 困境 预测问题 进行研 Ｏ 究 ，陆续提出了很多企业 财务 困境预测 的分析模 型。影 响较大 的主要有 Ｂａ ｒ（９６ ｅ ｅ １６）的单变量分 析模 型 ，Ａ ｖ ｈ
ｍ ｎ（９８ ａ ￣６ ）Ｚ计 分 判别 模 型 ，Ｏ ｌ ｎ （９０ 的 Ｌｇ ｔ ｈ ｏ １８ ） ｓ ｏｉｉ ｓｃ
个财务指标 ，比较 了 Ｆｈｒ ｉ ｅ线性 判定分 析 、多 元线 性 回 ｓ
归分析 和 Ｌｇ ｔ ｏｉ ｉ ｓｃ回归分 析三 种方 法 ，发 现 Ｌｇ ｔ ｏｉ ｉ 型 ｓｃ模
的预 测效果最 好 。杨保 安等 （０１ ２０ ）则将 神经 网络分 析
方法运用到银行财务 困境预测 的分析 中 ，最后 的测 试结 果与实际情况基本一致 。 纵观国内有关财务 困境预测 的研究 ，可以发现 多是 静 态分析 ，只是利用 １ 时点 的财务数 据来对 上市 公司 个 进行 横截面预测 ，很少 从动态角度对财务 困境进行预 测。 如前所 述 ，财务 困境是一 个动态 持续过程 ，而财务 数据 在 时问上是滞后 的，不 能体现动 态性 ，所 以有必要 对静 态 财务 数据进 行调整 ，引入调整后 的动态 财务数 据 ，构
上市公司财务困境预测Logit模型实证研究
２０ ０ ２年 １ ０月
华 东 经 济 管 理
Ｅａ ｔＣｈｉ ａ ＦＡ１ＩＩ ｉ Ｍ ａ ｇｅ ｅ ｓ ｎ ． ｌ｛ ｃ ３ｑ ｕｌ ｎａ ｍ ｎｔ
Ｏｃ ． ｔ ，２ ０ ０２ Ｖ＿ ． ６． ０ １ Ｎｏ． Ｉ ５
第 １ 第 ５期 ６卷
（ ３ ，每股 净利润 （ ） ｘ） ｘ４ ，应 收账款周转 率 （ ５ ｘ ），存货 周转 率 （ ６ ，总资 产周 转率 （ ） ｘ） ，流 动 比率 （ ） ，资 产 负债
１ ）年的年报和 其在 ｔ 年是否被特别 处理这两个事 件几乎是 同 时发生 的。Ｏｈｓｎ（ ９ ０ ｌ ｏ １ ８ ）的研究 表 明 ：采 用破 产之 后 获得 的信息来 建立预测模 型会高估模 型 的预测能 力【 ¨。因此 本文 采用 的是 上市公司 （ 一２ ｔ ）年 的财务 信息 建立 模 型来预 测其
本对模型 的预测能力进行 检验 。结合 国外研 究成 果［儿 儿 Ｊ ０ 以
及我国财务 管理 实 际 ，从 盈 利能 力 、经 营能 力 、偿债 能 力 、 成长能力和 现金流量五个 方面构 建评价 上 市公 司财务状 况 的 指标 体系 ，作为 研 究 中使 用 的初 始 变 量 ，这 １ ５个 指 标 是 ：
ｈ ｔｄｃ ｍｐ ｎｅ ．Ｒｅｅｒｈ ｒｓ ￣ｃｔ ｈ ｔ ｃｕ ａ ｙｏ ｈｓｎ ｘｄ ｏ ｄａ ｄｉ ｃｎ ｂ ｐ ｌ ｄａ ｎｅｆ ｔ ｅｐ ｅ ｉｔ ｇｔｏ ｆｆ ａ — ｓｅ ｏ ａ ｉ ｓ ｓａ ｃ ｅｅｔｎ ａｅ ｔａ ｃ ｒｃ ｆｔ ｉ ￣ ｔ ｉ ｇ ｏ ｎ ａ ｅａ ｐｉ ｓａ ｆｅ ｉ ｒｄｃｉ ｏ ｌ ｉ ｎ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｃ ｖ ｎ ｏ ｎ
主营业务 利润率 （ ） ｘ１，投 资收益 比率 （ ２ ，净 资产 收益 率 ｘ）
基于logit模型的上市公司财务困境预测实证分析
（ ） 二 变量 选择 。
年建 立 的 Ｚ Ｔ 模 型 。９ ８ Ａｚ 、 ｌ ｎ以及 Ｅ ｎ ｅ 构 ＥＡ １８ 年 ｉ Ｌａ ｓ ｚ ｗｏ ｍａｕｌ
建 出 了基 于 现 金流 量 的 财 务 困境 预 警模 型 ，并且 在 １８ ９ ９年 对 基于 现 金 流量 的财 务 困 境预 警 模 型和 ｚ模型 、 Ｅ Ａ 模 型 的 预 ＺＴ
关于 变 量 的选 取 ， 据财 务 管理 的相 关理 论 和 证监 会 对 于 依 上 市 公 司财 务状 况 异 常特 别 处理 的 规 定 ， 并且 结 合 国 内外 的相
关 研 究 结 果 对 变量 进 行 选 取 。 本 文主 要 从 反 映 上 市 公 司 资 本 与 负 责对 企 业利 润 的创 造 情况 ， 别选 取 ： 营业 务 利润 率 、 特 主 资 产 负债 率 、 收 账 款周 转 率 、 资产 周 转 率 、 售 增 长 率 、 应 总 销 每股 经 营活 动现 金流 量六 项 比较 重要 的指 标作 为 变量 ， 分别 计为 ： 其
对 于 上 市 公司 本 身而 言 ， 司财 务 状 况 的好 坏对 公 司 整体 较 重 要 的 ６个财 务 指标 来 作 为最 后 的预 测 指 标 ， 公 并且 分 别 通过
的运行情况有直接 的影响， 以要想保持公司正常的运行 ， 所 必 三 种 分析 方 法 ： ｉ ｅ 线 性 判 定 分析 法 、 ｏ ｉｉ Ｆｓ ｒ ｈ Ｌ ｇｓｃ分析 法 以及 多 ｔ
市 公 司 的财 务 状况 提 供 有 效 的手 段 。
的情 况 。在 所 选 样本 数 据 这个 时 段 内 ， 各方 面 的 政 策措 施 对 上
公司财务困境的原因：基于债务结构特征视角的实证研究
公司财务困境的原因：基于债务结构特征视角的实证研究摘要：随着我国证券市场的发展，上市公司与日俱增，发生财务困境被特别处理的公司不断增多。
本文在对国内外文献回顾总结的基础上，运用中国上市公司数据，从债务结构特征视角对财务困境形成原因进行实证研究。
关键词：财务困境债务结构实证研究一、文献回顾随着我国资本市场发展，企业面临的不确定性日益增大，因财务不善陷入困境的例子屡见不鲜。
国内外研究中，argenti （1976）[1]在《公司困境：原因与症状》中概括了财务困境的成因。
佘廉[2] （1999）认为我国企业陷入困境本质是管理水平落后。
以上研究均没有考虑债务结构可能是企业陷入困境的诱因，因此提出本文研究方向——债务结构对财务困境的影响。
二、研究假设从债务期限结构看，短期债务对企业造成经常性偿付压力，长期债务偿付风险较小。
故提出：假设1：长期负债率越高，企业越不容易陷入财务困境。
从债务来源结构看，银行借款是企业主要负债源，其比例高低，侧面反映企业质量好坏；商业信用是企业经营活动产生的，其比例越高，企业发展空间越大，持续经营性越好。
债券融资可拓宽企业融资渠道且发行条件很高，其发行比例越高，企业条件越好。
故提出：假设2：银行借款率越高，企业越不容易陷入财务困境。
假设3：商业信用率越高，企业越不容易陷入财务困境。
假设4：企业债券率越高，企业越不容易陷入财务困境。
三、实证研究1.样本选择本文将st公司认为财务困境公司。
选取2005-2007年首次被冠以st的131家公司样本，按照“行业相同，规模相近”原则选取131家健康公司作为配对样本。
数据取自中国股票市场研究（csmar）数据库。
2.模型提出（1）因变量将是否被冠以st为划分标准，企业被冠以st，则y为1；否则y为0。
（2）回归模型建立债务期限结构和来源结构对财务困境影响的二元逻辑回归模型：p（yi，t）=zt-1=+1（cq）it-1+2（dq）it-1+3（size）it-1+4（lev）it-1+ zt-1=+1（yh）it-1+2（sy）it-1+3（zj）it-1+4（size）it-1+5（lev）it-1+3. 二元logistic回归分析通过描述性分析、t检验和相关性分析后，本文运用spss12.0软件binary logistic进行回归计算。
基于遗传算法的制造业上市公司财务困境预测实证研究
遗传算 法 的基本 原 理是 随机 产生一 个符 合该 问题 的初
始个 体 ， 构成 此 问题 的搜索 空 问 ， 适 应度 函数 根据 该 问题 的
适应 度把适 应 度高 的个 体遗 传到 下一代 ，经 过若 干次 的优 化直 到达 到所要 求 的适 应度 。
论 应 用 于 财务 危 机 预 警 模 型 ； Ｖ ａ ｐ ｎ ｉ ｋ （ ２ ０ ０ ５ ） 等 首 先 提 出支 持 向量 机 （ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖｅ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ， Ｓ ＶＭ） 技术 。 我 国理论 界 对 财务 危 机预 警模 型 的研究 起 步 比较 晚 ，
支持 向量 机能将 非线 性 的模 型很好 地转 化为 一维 线性求 极 值 的问题 ， 实现 了二维 以及 多维规 划 问题 的简便 实现 途径 。
关键词 ： 制造业上市公司 遗传算法 财务危机预警 实证研 究
本文 即基 于遗 传算 法 ， 结合 最小 二乘 向量机 ， 运用 ＭＡ Ｔ Ｌ ＡＢ
代表是 Ｆ ｉ ｔ ｚ ｐ ａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｋ 、 Ｂ ｅ ａ ｖ ｅ ｒ （ ２ ０ ０ ６ ） 的一元 判别 分 析模 型 ； Ａｈ ．
ｍａ ｎ的多 元判 别分 析 模 型 ； Ｏ ｈ ｌ ｓ ｏ ｎ的 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｔ回归 模 型 ； Ｔ ｈ ｅ ｏ ．
利用 Ｉ Ｓ— Ｓ ＶＭ模 型进 行 降维转 化为 如下 的优 化问题 ：
语言 ， 实现 对我 国制造 业上 市公 司 的财 务危 机 预警 。
二、 理 论 基 础
一
、
引 言
企 业 财务 活 动 体现 了 企业 再 生产 过 程 中 的资 金 运 动 ， 反 映 了企业 同各 个 方面 的经济 关 系 。随着我 国市 场经 济体 制改革 的深化 和资本 市 场的快 速发 展 ，经济 领域 中 的复 杂
我国财务困境预测实证研究文献综述和分析
我国财务困境预测实证研究文献综述和分析（作者:___________单位: ___________邮编: ___________）【摘要】本文根据财务困境预测的一般实证研究方法，从多个方面入手，系统地回顾和总结国内在该领域中的主要成果和存在的问题，在此基础上提出了进一步研究的视角与内容。
随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展，对公司财务困境预测的探讨日益重视并形成了研究热点。
企业财务困境预测具有一定的学科跨度。
本文选取了十六本国内主要的经济与管理学术刊物，剔出未刊登相关实证研究文章的《管理世界》、《中国工业经济》、《财务与会计》，以其中的13本期刊在1995年到2005年之间有关财务困境预测的实证文章为研究样本，从财务困境的界定、研究样本的设计、预测变量的选择、统计方法的应用、研究数据的使用和预测精度判定标准等方面，对国内在该领域的研究文献进行综述和分析。
一、研究对象的选择如何界定财务困境是进行财务困境预测研究需要首先考虑的问题。
在国内，大多数学者根据企业被ST这一事件选取陷入财务困境的公司，这样的界定与我国的国情具有密切相关性。
我国的《企业破产法》虽然早在1986年已经颁布，1988年开始试行，然而迄今为止，还没有一家上市公司破产。
因此，以破产来研究财务困境问题显然是不可行的。
而从摆脱特别处理的公司看，大部分公司是通过大规模资产重组才摘掉“特别处理”的帽子的，这说明特别处理确实在一定程度上反映出公司陷入了财务困境。
1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时，对上市公司进行“特别处理”的条款。
“异常状况”包括“财务状况异常”和“其它状况异常”。
在所选的文章中，将“特别处理”和把“财务状况异常被ST的公司”也归为财务困境公司分别统计。
其中，将财务困境界定为财务状况异常而被“特别处理”的占总样本的35%，直接将财务困境界定为被“特别处理”的占总样本的44%。
可见，把ST公司界定为财务困境在实践中已经被广泛地应用了。
基于RS与ANN的上市公司财务困境预测模型的实证研究
好 的 上 市 公 司 的 一 种 处 置 方 式 也 因 其 重 要 影 响 性 越 来 越 受 到 关 注 ，有 必 要 对 这 一 事 件 进 行 预 测 以 防 范 投 资 风 险 。 根 据 在 客 观 、公 允 基 础 上 披 露 的 上 市 公 司 的 财
志 。 但 是 破 产 是 一 个 法 律 行 为 ，除 了 受 经 济 因 素 影 响 外 ，还 受 政 治 和 其 它 非 市 场 因 素 影 响 ； 另 外 ，陷 入 财
一
随 着 中 国证 券 市 场 的 发 展 和 日益 规 范 化 ，上 市 公
司 的 财 务 状 况 成 为 股 东 、债 权 人 、 政 府 管 理 部 门 、证 券 分 析 人 士 乃 至 公 司 员 工 关 心 的 主 要 问 题 ， 而 “ 务 财
状 况 异 常 的 特 别 处 理 ” 作 为 中 国 证 监 会 对 财 务 状 况 不
种 定 义 ， 即 定 义 为 企 业 因 经 营 管 理 不 善 造 成 严 重 亏
由 于 在 实 际 的 实 证 研 究 中 ，往 往 需 要 用 客 观 的 、
损 ，不 能 清 偿 到 期 债 务 。 可 以 观 察 到 的 标 志 来 确 定 研 究 样 本 ， 因 此 ，研 究 人 员 将 企 业 是 否 申请 破 产 作 为 企 业 是 否 陷 入 财 务 困 境 的 标
务 报 告 ， 通 过 构 造 合 理 的 预 测 模 型 ，正 确 地 预 测 企 业
财 务 困 境 ， 对 于 保 护 投 资 者 和 债 权 人 的 利 益 、经 营 者
防 范 财 务 危 机 和 政 府 管 理 部 门 监 控 上 市 公 司 质 量 及 证 券市场 风险将 具有 重大 的现实 意义 。
上市公司财务危机实证研究
第 ６卷 第 ４期 江 苏 科 技 大 学 学 报 （ 会科 学 版 ） 社 ２ ０ 年 １ Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｉ ｇ ｕ Ｕｎｖ ｒｉ ｆ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ （ ｏ ｉ ｃ ｎ ｅＥ ｉ ｏ ） ０６ ２月 ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｓ ｉｅｓ ｙ ｏ ｃ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ Ｊ ｎ ｔ ｅ ｇ Ｓ ｃ １ ｉ ｃ ｄｔ ｎ ａ始 的。陈静 （ ９９ Ｌ 以 １ ９ ）１ ］ １９ ９８年 的 ２ 家 Ｓ ７ Ｔ公 司 和 ２ ７家 非 Ｓ Ｔ公 司 为例 ， 使用 １９ ￣１９ ９５ ９７年 的财务报 表数据 进行 单变量 和 二类线性判定 分析 。在单 变量分析 中 ， 发现负债 比 率、 流动 比率 、 总资产收益率 、 资产 收益率 ４个指 净 标 中 ， 动 比率 和负 债 比率 误 判率 最 低 ； 流 在多元 判 定分 析中 ， 负债 比率 、 资产 收益 率 、 有 净 流动 比率 、
摘
要 ： 务 危 机 数 量 的增 多及 投 资风 险 急 剧 增 大 ， 得 建 立 一 套 科 学 的 上 市 公 司 财 务 风 险 评 价 体 系 财 使
显 得 尤为 必 要 。运 用剖 面分 析 和 Ｌ ｇｓｉ 归模 型 对 Ｓ 公 司 及 配 对 样 本 建 立 模 型 。剖 面 分 析 表 明 资 ｏ ｉ ｃ回 ｔ Ｔ
研究 对象为 ２ ０ ￣２０ 年三 年 内上 海证券 交 ０１ ０３ 易所 ５ ７家 Ｓ Ｔ公 司（ 组合 Ａ） 同时选择控制样本 非 ， Ｓ Ｔ公司 （ 组合 Ｂ ５ ） ７家。控制样本 的选择 方法 为与 组合 Ａ行业 相 同、 规模相 近 、 上市时 间相 同的非 Ｓ Ｔ
上市公 司 。本文 所指 的财务 危 机前 年份 ， 是指 Ｓ Ｔ
上市公司财务困境预测理论与实证研究
无偿 付 能 力等都 可 视 为失 败 的一
种 前 期表 征 ，而破 产 则是 企 业失 被 称 为破 产预 测 ，西方 的研 究 人 败历 程 中最 为 终极 的结 果。 实 际
员从 ２ Ｏ世 纪 ４ 年 代 开 始 研 究 这 一 Ｏ
一
、
财 务 困境 的定 义
（ ｆ ａ １］ｕ ｒ ｅ ） 无 偿 付 能 力 、
Ａ ｐｏ ｃ ，ＵＤＡ ） ｐ ｒａ ｈ
有 意 义 的扩 展 ，使 得我 们 不仅 限
最早 的财 务 困境 预 测研 究是
（ｎｏｖ ｎｙ） ｉｓ ｌ ｃ 、违约 （ ｅ ａ ｌ 、破 于观 察 企业 生命 周期终 结 的极 端 Ｆｔ ｐｔ １ｋ１ ３ ） 展的单变量破 ｅ ｄ ｆ ｕｔ） １ｚ ａ ｒｃ （９ ２开
对数 ） ；资本 结构 （ 负债 ／ 资 总 总
（ ） 二 逻辑 （ ｏ ｔ 和概 率比 产 ） １ｇ ） ；资产报 酬率或来 自经营 的资
（ ｒ ｂ ） ｐ ｏ ｉ 回归分析 ｔ 金／ 总负债 ；短期流动性 （ 营运 资
多元 判 别分 析 模 型存 在 严格 金 ／ 总资产 、流动负债 ／ 流动资产 ） ， 判别正确率也高达 ９ ％以上。他构 ２
的 财 务危 机 实质 上是 一 种渐 进 式 得 以解决 。 的积 累过 程 ，可 表现 为 不 同 的轻
策、债权人进 行合理放贷 、 监 管 重 程度 ：企 业的经营 失败 、违 约 、
层准 确识 别 盲 目融 资 公 司都 具有
重要 意义 。
二 、国 外 研 究综 述
维普资讯
■ 鞴
资 本 市 场
公 司财务 困境
审计意见与财务困境预测——基于中国上市公司的实证研究
困境的预测能 力。 究发现 ： 研 审计意见能够预测财务 困境； 企业陷入 财务 困境前一期 的审计意见比 ３期 的审 － ＂
计 意 见有 更好 的预 测 能 力 。 关 键 词 ： 计 意见 财务 困境 预 测 Ｌ ｇ ｔ 回 归模 型 审 ｏｉ ｃ ｓ ｉ
一
、
引 言
公 司是否陷入财务困境不仅是股东和管理层关心的问题 ， 也是债权人 、 投资者等利益相关者关注 的焦点。 特别是近年来安然和
世通等爆 出的一 系列财务丑闻， 广大投资者信心骤降 ， 政府从制度和行动上加强了上市公司的监管 ， 企业经营者对 日常经营保持了
高度的谨慎。 财务困境是一个渐进的过程 ， 而不是 一个突发事件 ， 因此加强公 司财务风险的预测和识别 ， 有利于及时发现导致公司陷 入财务 困境的因素 ， 防范于未然。 目前为止 ， 到 从财务指标的角度探讨企业财务 困境的预测的研究 占主流 ， 而从非财务指标视角研究 企业财务困境 的文献较少。 外部审计 的相对独立性较高 ， 在审查公司的财务资料 的基础上发表的审计意见 ， 往往能较恰 当地反映企 业存在的问题 ， 对企业财务困境的预测不无裨益。 本文拟用我 国上市公 司的数据资料来探究审计意见和财务困境预测的关系。
型分别检验股权结构 、 司治理 、 公 市场信息等方面的ｌ个非财务变量对财务困境 的解释力 ， Ｏ 结果发现 ， 年度累计超额收益率与审计意 见的预警效果较好。 王克敏和姬美光 （０６ 发现， Ｔ ２０ ） 在ｓ 的早期阶段 国家股 比例 、 股权代理成本与ｓ 公 司的概率正相关 ； Ｔ 董事会规模 、 董事长和总经理二位一体性 与公司ｓ 的概率正相关 ， Ｔ 董事会 中持股董事 比例与公司ｓ 的概率负相关 ； Ｔ 投资者保护程度与公司ｓ 的 Ｔ
我国上市公司财务危机实证研究
果的一种判断； 定量分析方法是建立在财务危 中选好财务指标是关键。
我 国上市公 司财务危机 实证研 究
口文 ／ 王 敏
提要
获得能够有 从企业现实中的经营情况来 失或 者股价持续低于一定水平 的上市公司给 最小信息损失下转换为分类变量， 看，
效提高预测精度的多元线性判别方程 。 多元线 财务危机是由于企业财务状况的不断恶化生 予特别处理或退市作为标准。 笔者认为， 证监会“ 财务状况异常” 基本体 性判别方 法又可细分为 ： 贝叶斯判别、 型判 典 成． 有些问题， 开始时并不很严重， 但如果没有 主成分分析法、 距离判别法。 多元线性判别 及 时解 决， 逐渐积 累， 最终就会酿成 大祸 。 因 现了财务失败的内涵 。根据我国的具体情况 ， 别 、 特别处理”ｓ 公司） （Ｔ 界定为公 法虽然避 免了一元线性判别法 的缺点但会 受 此， 寻找财务危机发生的原因及采取相应的预 我们将公司被“ “ ， 到统计假设 的约束。 多元逻辑回归判别法是用 防措施，将那些可能会危及企业获利能力、 甚 司发生 了 财务危机”其理 由为： ｌ 特别处理” 、 “ 是一个客观发生的事件， 有 来分析选用的非配对样本在财务失败概率区 至生存的问题及早解决， 就成为包括企业管理
是通过大规模资产重组才摘掉 “ 特别处理” 据此判断观察对象的财务状况和经营风险。 帽 此 子的， 这说明特别处理确实在一定程度上反映 方法的最大优点是不需要严格的假设条件， 克
出公司陷入了财务 困境。 二、 定量分析法概述 服 了多元线性判别分析 法受统计假 设约束 的
基于审计意见的上市公司财务困境预测研究
注 。本 文选 取 了 自 ２ ０ ０ ４年 至 ２ ０ ０ ５年 ７月 １日首 次 因财 务 状 况 异 常 而 被 特 别 处 理 的 上 市 公 司 作 为研 究样 本 ， 选取 了 ３ ０个财 务 指 标 ， 用 主成 分分 析 方 法确 定模 型 变量 ， 用 ｌｇ ｔ 采 利 ｏ ｉｉ 归 建 立模 型 ， ｓ ｃ回 并且 加 入 了审 计 意 见
有 一 定 作 用 。 在 此基 础 上 ， 文 拟 将 审 计 意 见 纳 入 模 型 进 本
上 市 公 司 （ １年 的 财 务 公 告 和 其 在 ｔ 是 否 被 特 别 处 理 ｔ ） 一 年 这两 年事 件 是 同 时发 生 的 ， 采 用 破 产 之 后 的 信 息 来 预 测 而
司作 为样 本 ， 据 来 源 于 巨潮 资讯 网 和 亚洲 证 券 。 本 文选 数 取 上 市 公 司 （ ２ 年 的 财 务 报 告 数 据 进 行 分 析 ． ２０ ｔ ） 一 即 ０ ４年
的 （ ２ 年为 ２ ０ 年 ， ０ ５年 的 （ ２ 年 为 ２ ０ ｔ ） 一 ０２ ２０ ｔ ） 一 ｏ ３年 。 之所 以 没 有选 取 （ １ 年 的 财 务数 据 来 预 测 财 务 困境 ， 因 为我 国 ｔ ） 一 是 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
破 产会 高 估 破产 模 型 的预 测 能力 。因此 ， 文 选取 的数 据是 本
行 分 析 。 因在 于 ： 计 意 见作 为 独 立 第 三 方 的 意 见 ， 够 原 审 能
从 独 特 的视 角反 映企 业 的 财务 状 况 ： 对 于 财 务 健 康 的 公 相
被 特别 处 理 前两 年 可 获得 的公 开 信 息 。选 择样 本如 下 所示 。
建 立 财 务 预警 模 型 具 有重 要 的理 论 价 值 和现 实 意 义 。
上市公司财务困境模型研究
都是从 现金流 ， 而不是会 计流 的角度 来下定义 的 ， 差别只在于 热点问题之一 。 目前我国绝大部分 国有企业负债率居高不下 ， 现 是否将违约视 为陷入 财务 困境 的标 志 ； 当企业对债权人 的承诺
金流严重不足 ， 处在财务困境 的极大威胁之 中， 严重制约了企业 无法实 现或难 以遵 守时 ， 就意味 着财务 困境 的发生 ； 财务 困境 的正常经营和发展 。 因此。 国财务困境理论研究和应用状况 不 等于破产 ， 对我 破产清算 仅仅是处理 财务 困境 的方法之一 ， 有些 进行剖析， 具有很大的现实 意义 。 学 者将 违约视 为流量破产 ， 资不抵 债称 为存量破 产 ； 财务 困境 的影 响主要是 在违约之前 发生 ， 因此公 司价值 的损失大部分是 财务 困境 国 内外 研究 状况 在违约或破产之前而非破 产之后发生 的。 （ ） 一 国外财务 困境研究状况 国内 目前对财务困境 也有初步 的研究 。９ ６年 ， １８ 吴世农 、 黄 关 于 财 务 困 境 的 问 题 ，９ ８年 ， ｏｉ ｉ ｉ Ｍ ｌｒ 出 了 １５ Ｍ ｄｇａ 和 ｉｅ 提 ｌｎ ｌ １９ 陈 著名 的 Ｍ ——Ｍ理论 ， 是没有考虑财务困境对企业和公司价 世 忠曾经介绍过企业 的破 产分析指标 和预测模 型 ；９９年 ， 但 ９ ８年的 ２ ７家 Ｓ Ｔ公司和 ２ ７家非 ｓ Ｔ公司 ，使用了 １９ ９５ 值 的影响 。１６ ９ ７年， ａｔ 对 以上理论提 出质疑 ， Ｂｘｅ ｒ 他认为 ， 在存 静 以 １９ １９ 进行 了单变量 分析和二类 线性 判 在存量破产或丧失偿债能力可能性 的情况下 ， 过度运用财务杠 年 一 ９ ７年的财务报表数据 ， 定 分 析 ；０ ０年 ， 玲 以 １０家 公 司 为 研 究 对 象 ， 用 其 中 ６ ２０ 张 ２ 使 ｏ 杆 将 导 致 财 务 困 境 成 本 的上 升 。Ａｔ ａ ｌ ｎ和 Ｅ ｗ ｒ 在 《 同 的 ｍ ｄ ａｄＩ 共 家公司的财务数据估计二类线性判别模型 ，并使用另外 ６ ｏ家 财务 困境 ： 完整 的预言指 南 ， 避免 和处理破产》 一书 中有很有见 ２０ 地 的论述。而 Ｊｎｏ ， ｃａｌ Ｒｃ ａ ｕ ｅｋ Ｋ ｒｎ Ｗｒｃ 公司进 行模 型检验 ，发现模型具有超前 ４年 的预测结 果 ；０ ４ ｅｓｎ Ｍｉ ｅ 和 ｉ ｒ Ｒ ｂ ｃ ， ａｅ ｕｋ ｈ ｈｄ Ｈ． 年， 吕长 江， 韩慧博在研究 了我 国 １９ ９ ４年 ２０ ０ １年之间的上市 所 写 的文章 中都有 过关 于财 务 困境 的论述 。Ｓｎｅ 和 Ｊ ｅ ｅｂｔ ａ ｓ ｍ 财务困境 主要 是指同时满足两 Ｓｗ ｒ 在《 ｅ ａｄ 财务困境 ： 破产 和重组 》 一书 中也进行 了关于财务 困 公司的财务 困境成本之后认为 ：
上市公司财务困境预测实证研究——基于Logistic模型的概率置信区间
ｕＣ） （ ｒ ， ｏ ａ＝ １ （ Ｘ》 一 向一
ｖ ｘ 在１ 譬馈水平下的譬 （ 一 馈嚣潮为
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者必 须事 先设定 一个 置信 系数或 １ 减去 风险 系数 ａ， １ 即 一ａ。 然， 显 期望 的 区 间长 度和 风险之 间存 在着 ～个权 衡 。选 择高 风 险， 望置信 区 间的长 度就 小 。 期 选择 置信 区间和 它 的置信 系数与 得到 的财务 变量 的最优 水平 对使 用者 寻找避 免财 务 危机 或其 他 灾 难 的策 略 是很 有 用 的 。 ２ 企业 财 务 危机预 测 的 Ｌ ｇｓｉ 型 ｏｉ ｃ ｔ模 已往 的关于 财务 危机 概率 的研 究表 明：ｓ Ｔ公司 的平 均财 务 比率 与正 常 公司 的有很大 的不 同 。因此 ，研 究者 、企业 经理 、投 资者和 其他外 部使 用者 ， 均偏好 认 同将财 务信 息评 估财 务危 机发 生概 率 。 如 ，ａ ｇ ｅ 用 ０ ５ Ｚ ｖ ｒｎ ． 为分 割点概 率 。如果 公司 的概率 大于 或等 于 ０ ５ 归 ．则 为破产 公司 。分类 的精 确性 是根据 正确 归类 的公 司的百 分数度 量 的。其他 的 分割 点标准 ， 如最小化 误分类 概 率或期 望成 本最 小化， 建议 采用 小一 点的分 割 点概 率 。有 的研 究基 于相 同的公 司样 本选 择 不 同的分 割 点概 率 （ ０ １ ０ 如 ．， ． ２ …， ．） ， ０９ 比较 分类 的正 确性 。 分类精 确性 作为 一种 比较不 同模 型表现 的标准 被广 泛应用 。 有几 种模 型被广泛 关注 。Ａ Ｔ Ａ 介 绍 了多元辨 别分 析 （Ｄ ） 为预测 Ｌ Ｍ Ｎ２ Ｅ ＭＡ和 财 务危机 而选择 的独 立 的会计 变量 的 问题 。 其他 的研 究把 Ｌ ｇｓ ｉ 作 为预测 ｏ ｉ ｔｃ 财 务危机 的概 率模 型， 讨论 了不 同的 比率 ， 错误 分类估 计 了不 同的截 止点概 对 率 ｌ 。 当焦 点集 中在 基 础 样本 的选 择 、不 同的 截止 点和 公 司的数 据 不完 全 ３ １ 等 问题上 时， 一般 采用 预测财 务危 机 的概率 分析 。 还有 文章应 用 了Ｌ ｇ ｔ 型 ｏｉ模 讨论 了例 如分类 、 预测 、截 止 点、对 工业 企业 误分类 的期 望成本 、公 司的实 体价 值 、可供 选择 的会 计 过程 等诸 如 此类 的很 多其 他 问题 【 ］ 。 预 测财 务危 机 的定性模 型 一般采 用如 下形 式 ：
基于模糊物元的上市公司财务困境预测的实证研究
将 事物用事物 、特征 、量值三个要素来描述 ，物元就 是 由这 些要素所组成 的有序三元组基本元。给定事物的名 称 及其特 征ｃ 和量值 组成有序物 元Ｒ＝（ ，Ｃ， ） 。如 果其 中量值Ｘ 具有模糊 性 ，便称 其为模糊物元 。事物脯 ， ｚ 个特 征Ｃ ，ｃ ，…， 及其相应 的量 ， ，…， ， ， ２ ， 则称 为 维模糊物元 。如果ｍ个事物 的” 维物元组 合在一 起便构成 个事物的ｎ 维复合模糊物元Ｒ ，即 ：
有横 向可 比性 ，在应用上也受到一定的限制。 为 克服上诉 缺 陷 ，本文 提 出利用模糊 物元分 析和企
０ ．引言
随着市 场竞 争的 日益激 烈 ，经济领域 中 的复 杂性 、 不确 定性 日益 凸显 ，证 券市场上 所面 临的风 险更是 瞬息
万 变 ，上 市公 司由于财 务风 险处理不 当陷入 财务 困境 导 致 破 产 倒 闭 的情 形越 来 越 多 ，致 使 广大 投 资者 损 失 惨 重 。财务 困境将直 接影 响企业 的生存 和发展 ，因此 ，完 善 财务 困境 预测系 统 ，改进财务 困境预 测方法 ，通过 预 测对 企业 的财务状 况及早做 出判 断 ，在 财务危 机到来 之 前 向企 业 管 理 当局 发 出信号 ，可 使 其及 时 改善 生 产 经
险 。企 业 的风险是 各项 目风险 的整合 ，不同 比率 的变化 趋 势必然表 示 出企 业风 险的趋势 ，但单 一模 式没有 区别 不 同 比率 因素对整 体的 作用 ，也不能很 好地反 映企业 各 比率 正反交 替变化 的情 况。一个 比率变 好 ，另一 个 比率 变坏 ，便很 难做 出准确 的预测 。综合模 式思路 即多变量 模 式 ，它克 服 了单 一模 式的不足 ，运用 多种财务 指标 加
我国上市公司财务困境预测的实证分析
２ ０８焦 ０
赣 南 师 范 学 院 学 报
Ｊｕ ａ ｆＧａ ｎ ｎ Ｎ ｒ ｌＵ ｉｅｓｔ ｏ ｒ ｌ ｏ ｎ ａ ｏ ｍａ ｎｖ ｒｉ ｎ ｙ
№ ． ３
第三期
Ｊ ｎ ．ｏ ８ ｕ ｅ２ ｏ
我 国上 市公 司财务 困境 预 测 的实证 分 析
２ 研 究方 法
１６ 年美国学者 Ａｔａ 提 出了一个用于对企业财务困境进行预测的多元线形模型— — ９８ ｌ ｎ ｍ ｚ计分模型 ． 该模型在大量分析研究的基础上 ， 首先利用 上市财务公司财务报表计算 出一些反映企业财务状况 的财务比 率， 再根据这些财务 比率对财务困境预测作用 的大小分别给予不同的权重 ， 最后加权求和得到一个有关企业 财务状况的 ｚ值 ， 将得到的 ｚ值与临界值进行对 比就可得知企业财务困境状况的严重程度， 该模型称之为 ｚ
维普资讯
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越小 ， 陷入财 务 困境 的可能 性越 大 ， 反之亦 然 ． 目前 ， 在财务困境预测模型 中， ｚ计分模型被广泛地应用． 本文以部分四川省上市公司为研究样本 ， 运用
一 收 稿 日期 ：０ ７—１ ２ ｝ ２０ ２— ５
修 回 日期 ：０ ８—０ ２０ ３—０ ２
作者简 介 ： 刘凡（ ９ ３ ） 男 ， １８ 一 ， 江西信丰人 ， 江西财经 大学金融学硕 士研究生．
计分模 型 ， 该模 型 的数学 表 达式 为 ：
Ｚ ＝１２ ． ｘｌ＋ １ ４ ２ ＋３． ３ ＋０． ｘ ．ｘ ３ ６ ４＋ ０． ｘ ９９ ５
式中各变量 的值分别为：。 ＝营运资金 ／总资产 ；：＝留存收益 ／ 总资产 ； ，＝息税前盈余 ／总资产 ； 股本净值 ／总负债 ； ＝销售收入 ／总资产 在 ｚ计分模型 中，ｌ ａ 将企业的偿债能力 比率 、 Ａｔ ｎ ｍ 获利能力 比率和营运能力 比率有机地结合起来 ， 综合 的对企业财务 困境的可能性进行预测． 这一模型还在大量实证观测 的基础上提 出了判别企业财务困境状况 的临界值． Ｚ＜ ． 时 ， 当 １８ 企业有很大的财务 困境风险； １８ Ｚ＜ ．７ 当 ． ＜ ２ ６５时， 企业财务状况处于灰色地带 ， 财 务状况非常不稳定 ； 当Ｚ＞ ．７ 时 ， ２ ６５ 企业财务状况 良好 ， 陷入财务困境的可能性极小． 一般来说 ， 企业的 ｚ 值
全流通条件下上市公司 财务危机预警模型的实证研究
全流通条件下上市公司财务危机预警模型的实证研究课题研究人：张宪、郝力平、涂春辉、王法力、洪明、刘年财选送单位：航空证券有限责任公司内容提要本文选择了在2006年1月至2006年6月期间，在2005年年报公布后，因财务状况异常而首次被ST 的53家上市公司，同时选取同行业（按证监会行业代码分类）、同规模的53家非ST公司作为配对样本。
本文从财务指标的角度出发，在了解我国上市公司财务困难成因的基础上，探讨了各财务因素之间的关系以及它们对上市公司发生财务困难的预警作用。
本文的创新点在于，采用了最新的公司财务数据，改进了数据处理的方式，在因子分析的基础上利用二分类Logistic回归建立了财务困难的预警模型，该模型的预测效果优于现有的研究结论。
同时，本文还针对全流通之后新的市场环境，将“股票总市值/负债总额”指标引入模型讨论。
本文得到的结论如下。
（1）从统计描述的角度，ST公司与非ST公司在已获利息倍数、销售净利率、资产净利率、净资产收益率、应收帐款周转、现金流动负债比等指标上有明显差异，而在速动比率、流动比率、销售毛利率、营业利润比重等指标上差距不大，且有交叉现象。
（2）从单变量分析的角度，已获利息倍数、资产负债率、流动比率、销售净利率、资产净利率、总资产周转率、存货周转率、销售现金比率、现金债务总额比、全部资产现金回收率、现金流动负债比等指标，能在α=0.05的较小显著性水平下与公司的财务困难情况显著相关。
（3）从多元回归的角度，通过因子分析处理原始数据，然后利用二分类Logistic回归建立了财务困难的预警模型1，对现有数据的判断准确率为94.62%。
考虑到全流通之后的市场现实，本文认为股票市值对上市公司的影响不容忽视，“股票总市值/负债总额”这一指标引入预测模型。
同样是通过因子分析处理原始数据，利用二分类Logistic回归建立了财务困难的预警模型2，对现有数据的判断准确率为94.57%。
这两个模型的预测效果都超过90%，准确率基本一致，优于目前的研究结论。
中国民营上市公司治理结构与财务困境相关性的实证研究
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定程 度 的股 权 集 中度能 为 公 司带来 绩效 的改善 ，ｓ ； ｅ ｈ ｆ Ｉ ｅ ｒ
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上市公司财务困境实证研究
上市公司财务困境实证研究作者：殷雷来源：《合作经济与科技》2008年第12期财务困境又称“财务危机”，最严重的财务困境是“企业破产”。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
上市公司是证券市场的基石，其行为的规范与否和财务状况的好坏将直接影响到证券市场的发展和投资者的利益。
正是由于上市公司的财务状况的重要性，许多国外学者对上市公司财务失败做了许多研究，而国内在这方面的研究才刚刚起步。
在近几年的文献中也有学者对上市公司财务失败问题进行研究，他们大多使用判别分析的方法建立线性判别函数，然后利用这个函数对财务状况进行研究。
然而，线性函数具有其本身不能克服的两个缺陷：固定影响假设和完全线性补偿假设。
正由于这两个缺陷使得模型的分类和预测能力有限。
基于这一点，本文运用Logistic回归模型进行财务失败的研究。
一、关于预警模型文献综述企业财务预警分析主要有两种模式：一种是单变量模式；另一种是多变量模式。
单变量模式是指运用单一指标，即个别财务指标来预测财务危机。
更为常见的是多变量模式，即通过运用多元函数，运用多种财务指标加权汇总产生的总判别来预测危机。
早在1967年，美国的《会计研究》发表了一篇研究财务比率有用性的文章，作者是当时芝加哥大学会计系的副教授比弗，他在这一研究上取得了突破性进展。
他最初选了14个比率进行实证分析，最终选用了对于预测财务失败最有效的三个比率：①现金流量/债务总额；②净收益/资产总额；③债务总额/资产总额。
我国制造业上市公司财务困境预测的实证研究的开题报告
我国制造业上市公司财务困境预测的实证研究的开题报告
一、选题背景和意义：
作为中国经济的重要组成部分，制造业一直处于经济发展的前沿。
然而，近年来，制造业面临了诸多挑战，例如成本上升、环境污染、国际市场竞争等。
这些挑战对制
造业企业的财务状况产生了影响，一些制造业企业陷入了财务困境。
对于制造业上市
公司而言，财务困境不仅会影响企业的生产经营，更可能导致股价下跌、市值缩水等
风险。
因此，对于制造业上市公司的财务困境预测具有重要意义。
二、研究目的：
本研究旨在通过对我国制造业上市公司的财务数据和市场表现进行分析，探究制造业上市公司财务困境的预测模型和指标，并寻找有效的预测方法，以提供制造业上
市公司财务风险管理的决策参考。
三、研究内容：
1.对我国制造业上市公司的财务指标进行数据收集和分析，包括收入、利润、资产负债率等关键财务指标。
2.对制造业上市公司的市场表现进行分析，包括股价波动、市场份额等指标。
3.探究制造业上市公司财务困境预测的相关方法和指标，如财务比率分析、债务重组、简单回归分析等。
4.构建制造业上市公司财务困境预测模型，并用实际数据进行验证和分析，以验证模型的可行性和有效性。
四、研究方法：
本研究将采用实证分析方法，通过对我国制造业上市公司的财务数据和市场表现进行数据收集和分析，以探究制造业上市公司的财务困境预测，进而构建并验证财务
困境预测模型。
五、预期成果：
通过本研究，预计可以找到对我国制造业上市公司财务困境进行预测的有效方法和指标，为制造业上市公司的财务风险管理提供决策参考，并为相关理论研究提供实
证证据。
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上市公司财务困境实证研究财务困境又称“财务危机”，最严重的财务困境是“企业破产”。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
上市公司是证券市场的基石，其行为的规范与否和财务状况的好坏将直接影响到证券市场的发展和投资者的利益。
正是由于上市公司的财务状况的重要性，许多国外学者对上市公司财务失败做了许多研究，而国内在这方面的研究才刚刚起步。
在近几年的文献中也有学者对上市公司财务失败问题进行研究，他们大多使用判别分析的方法建立线性判别函数，然后利用这个函数对财务状况进行研究。
然而，线性函数具有其本身不能克服的两个缺陷：固定影响假设和完全线性补偿假设。
正由于这两个缺陷使得模型的分类和预测能力有限。
基于这一点，本文运用Logistic回归模型进行财务失败的研究。
一、关于预警模型文献综述企业财务预警分析主要有两种模式：一种是单变量模式；另一种是多变量模式。
单变量模式是指运用单一指标，即个别财务指标来预测财务危机。
更为常见的是多变量模式，即通过运用多元函数，运用多种财务指标加权汇总产生的总判别来预测危机。
早在1967年，美国的《会计研究》发表了一篇研究财务比率有用性的文章，作者是当时芝加哥大学会计系的副教授比弗，他在这一研究上取得了突破性进展。
他最初选了14个比率进行实证分析，最终选用了对于预测财务失败最有效的三个比率：①现金流量/债务总额；②净收益/资产总额；③债务总额/资产总额。
比弗的单变量失败预警模型不仅把财务比率用于预测财务失败，而且提到了多比率分析方法和市场价格的信息可能更有效地用于预测目的，这为多变量模型的建立奠定了基础。
在单变量预警模型提出不久，中外许多学者开始研究多变量预测模型。
多元线性函数模型有多种，最早也最有影响力的要数美国的奥特曼，他于1968年创建Z记分模型。
奥特曼使用了33家失败公司和33家成功公司的财务数据，并且挑选了22个财务比率进行实验。
但是，奥特曼的Z模型只适用于短期（2年以内）预测。
后来许多学者根据奥特曼的思路建立了改进模型，如日本开发银行的多变量预测模型、中国台湾陈肇荣的多元预测模型、中国大陆学者周首华、杨济华F分数模型等。
当然，除了这些，我国许多研究人员正在从事相关工作，并已设计出相应模型，如陈静以27对同行业、同规模的ST公司与非ST公司的财务数据为基础，进行了单变量判别分析和多变量判别分析，在宣布日前一年总的准确率分别为100%和85%；张玲以120家公司为研究样本，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行检验，发现模型具有超前4年的预测结果；吴世农、卢贤义选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型，研究结果发现，三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测。
虽然以上研究的预测准确率相当高，但是这些结果是以少量样本为基础，另外并没有考虑现金流量的有关指标，其结果是否具有代表性，仍需要进一步深入研究。
但至今为止，还没有一套适合我国上市公司情况，并得到普遍验证的财务危机预警模型，需要我们进一步探索。
二、Logistic回归分析的基本原理（一）变量特点。
因变量：二分因变量，若设y=1为有风险，那么y=0即为无风险。
自变量：可以为分类变量，也可以为连续自变量。
（二）logistic模型Logistic回归模型中的回归系数反映的是每一个自变量的变化对因变量概率的对数的影响，具体到每个自变量回归系数的作用时，也可以通过对自变量的发生比率（数学表达式为Exp［Bi］）的考察来确定自变量每一个单位的变化给原发生比率所带来的变化。
（三）自变量的相对重要性分析。
衡量变量相对重要性的指标：1、wald值，近似卡方分布，用于检验自变量的显著性。
2、对自变量进行显著性检验的概率P值。
当wald值越大，P值越小时，自变量的影响就越大。
（四）自变量的筛选。
与多元线性回归分析相类似，有Forward法（实际上是逐步向前法）和Backward法（默认方法为Enter）。
（五）模型拟合的优良性指标1、拟合分类表。
根据logistic模型，对样本重新判别分类，符合率越高，拟合度越好。
注意：logistic模型对于判别分类很粗劣，此法仅做参考。
2、最大似然函数值L。
“Likelihood”为似然函数值，SPSS提供了-2Loglikelihood（缩写为－2LL）是似然函数值的自然对数的－2倍，常用来反映模型的拟合程度，其值越小，表示拟合程度越好（L→1）。
因为logistic模型是使用最大似然估计，似然函数值越大，则表明越接近最大似然值，拟合程度越好。
三、实证研究（一）研究假设1、经典的logistic模型要求因变量为二分类变量，但其因变量也可以是多分类变量（SPSS中Multinomial logistic菜单）。
2、样本不能完全线性可分（完全线性可分是指L=1，此时模型有无数多组解，回归系数的估计是不准确）。
3、样本量足够大。
（二）样本选取。
样本来自于2005年在上海交易所上市的31家公司的年报，但排除了：（1）上市两年内就进入特别处理的公司，共1家。
排除原因是财务数据过少和存在严重的包装上市嫌疑，因此与样本中的其他公司不具有同质性；（2）因巨额或有负债进行特别处理的公司，共1家。
排除原因是或有负债属偶发事件，不是由企业正常经营造成的，与其他样本公司不具有同质性；（3）因自然灾害、重大事故等进行特别处理的，共1家。
排除原因同（2）。
所以，最后入选的公司只有28家，构成了我们研究的样本，数据准确，真实可靠。
（三）财务预警模型的建立。
选择财务预警logistic模型判断财务危机通常采用的财务指标有：x1=（总负债/总资产）×100%x2=净资产利润率=（净利润/平均净资产总额）×100%x3=（公司现金流量/总资产）×100%P是财务失败的条件概率。
在一般多元回归中，若以P为因变量，则方程P=B0+B1×x1+B2×x2+…+Bi×xi，但用该方程时，常会出现P＞1或P＜0的不合理情况，为此，对P做对数单位转换，即logitP=ln（P/1-P），于是可得到logistic 方程：由该式可知logistic模型是一个具有如下性质的概率模型：①随着xi，i=1，2，3的变化，条件概率也在变化，但是不会超过0～1之外。
②P与xi，i=1，2，3之间的关系是非线性的，而且概率趋于0，1的速度会越来越慢。
引入数据文件，定义变量名：Y为风险情况；1为有风险，0为无风险；x1，x2，x3根据2005年上海交易所28家上市公司年报中数据计算所得。
运用SPSS 软件计算如下：（表1、2、3、4）Block1：Method=EnterOmnibus Tests of Model Coefficients表4输出了模型参数的估计，Logistic回归过程用来估计参数的方法是最大似然估计法。
对于模型的截距Constant和3个自变量分别给出了自由度（DF）、标准误、Wald卡方、概率。
结果是：总体参数检验的P值小于0.05，则据此可写出本例的Logistic回归方程：（四）模型检验。
据表1可知：X2=35.165，P=.000＜0.05（模型所要求的显著性水平），所以回归参数有效。
据表2为Logistic回归模型是否成立的假设检验：无效假设是总体回归系数b=0；检验结果是b=0的概率值P<0.05（-2 LOG L检验）；结果的推断是拒绝b=0的无效假设，接受备择假设，备择假设是b=1，即回归模型成立。
（五）模型预测能力分析。
一个公司从非ST公司转化为ST公司需要一个过程，及早地预测公司财务危机征兆无疑对各方都有很大的意义，因为这样可以使各方赢得时间以采取措施防范风险。
为此，本文引入了Logistic模型的预测能力。
根据回归所得到的Logistic方程，以0.5为最佳判定点，对检验样本中10家非ST公司的原始数据进行回代判定，结果见表5。
（表5）从表5可以看出：Logistic模型具有超强预测能力，预测正确率相当的高，这是十分喜人的结果。
四、小结从上面的实证结果可知，笔者所建立的Logistic模型的预测能力是比较令人满意的。
因而本文所建立模型可以帮助金融机构、投资者、基金经理们进行财务危机、信用风险预测分析。
但是，任何模型都不能代替人脑的分析，上文中的模型同样如此，一方面它的正确性是建立在数据真实可靠基础之上的，而当前证券市场中上市公司财务数据混乱；另一方面每一模型都存在一定的时效性，随着时间的推移，当数据环境发生重大变化时，实证模型的准确性肯定会下降，因此要经常的对经济环境进行分析，从而制定出与经济环境相适合的模型。
另外，预警模型的建立需要长期、完整的资料，不断的修正、执行，长久实施，方能见到应有的成效，切不可半途而废，从而失去了预测的功能。
财务预警是建立在开放的信息平台这个基础上的，尽管目前国内企业重视企业信息管理系统的建设，但还有很多企业采用的是传统的信息传输方式，有些企业即使上了信息管理项目，但实际上也没有起到应有的作用，直接影响了财务预警系统作用的发挥和价值的体现，这也是值得我们好好研究的。