上市公司财务危机预警模型论文
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上市公司财务危机预警模型研究综述中图分类号:f832 文献标识:a 文章编
号:1009-4202(2010)10-050-02
摘要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,企业在获得机会的同时,也面临着无尽的风险。公司陷入财务危机不仅危及其自身的生存和发展,也给投资者、债权人等利益相关者带来巨大的损失,为了避免企业陷入财务危机,建立企业财务危
机动态预警系统,对其进行研究不仅具有较高的学术价值,而且具
有现实意义。本文首先对财务危机预警进行了界定,然后综合介绍了国内外研究情况,在此基础上对其进行了评析和建议。
关键词财务危机预警模型上市公司
2006年,随着我国股权分置改革基本完成,证券市场步入健康、快速、有序的发展阶段。截止2007年底,深沪两地上市公司市值达到32万亿元人民币,占gdp比重将近130%,资本市场呈现出良好的发展势头。但是,随着我国改革开放的不断深化,市场竞争日益激烈,各种各样的风险与危机不断涌现,企业财务状况由正常逐步恶化,
无法按期偿债甚至破产的例子屡见不鲜,使得投资者、债权人、经营者等多方利益人遭受巨大损失。企业产生财务危机的原因是多方面的,并且它的发生是一个逐步显见、不断恶化的过程,因此,我们要防微杜渐,在财务系统的正常运作中,就要对企业的财务运营过
程进行跟踪、监控,及早发出预警信号,将企业面临的潜在风险告知经营者,从而使其早做准备或采取对策,以避免或减弱对企业的破
坏。
一、财务危机预警界定
对于财务危机预警不同的人有不同的理解。财务危机预警是以企业信息化为基础,对企业在经营管理活动中的潜在财务危机风险进行监测、诊断与报警的一种技术。它贯穿于企业经营活动的全过程,以企业的财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据,利用会计、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比率分析、数学模型等方法,发现企业存在的风险,并向利益相关者发出警示,以便采取相应对策的管理方法,避免潜在的风险演变成现实的损失,起到未雨绸缪的作用。有关经济学家称财务危机预警为“触按经济脉络的手指”。
构建一个有效适用的财务危机预警系统,对财务运营做出预报,无论从哪个立场分析都是十分必要的,可以说财务危机预警涵盖了财务管理的一系列环节,它具有以下功能:信息收集功能、监测功能、预报功能、诊断功能、治疗功能、辅助决策功能、健身功能。总之,企业财务危机预警是企业预警系统的一部分,它除了能预先告知经营者、投资者有关企业组织内部财务营运体系隐藏的问题之外,还能清晰地告知企业经营者应朝哪一个方向努力来有效地解决问题,使企业的资源得到充分利用,创造最大效益。
二、财务预警模型国内外相关研究
国外学者对财务预警研究较早,并由起初的财务定性研究转向定量与定性相结合,形成了单变量模型、多变量模型、logit预警模
型、非统计模式预警模型等。
在单变量模型中,fitz patrick(1932)最早利用其进行了破产研究,他以19家样本公司进行了单变量破产预测,研究发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个财务指标的判别预测能力较高。单变量预测分析在上世纪六十年代得到了广泛的应用,而其中影响最为深远的是beaver(1966)提出的单变量判定模型。我国对单变量模型研究不多,其中影响较大的为陈静(1999)的研究。吴世农、卢贤义(2001)也进行了单变量分析。薛亚飞(2006)用单变量建立逻辑回归模型进行财务危机预警,结果证明以净资产收益率为解释变量的模型具有最好的判别效果。总的来看该模型容易受所选指标的影响,分析方法较为简单,不能全面的分析企业的整体财务状况。
在多变量模型中,率先将多元线性判别方法引入财务预警领域的是美国学者altman(1968)。他对1946—1965年期间提出破产申请的33家财务危机公司和同样数量的非财务危机公司为配对样本进行了研究,根据误判率最小的原则,确定了营运资产/资产总额、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额、权益市价/总负债账面价值和销售收入/资产总额5个比率作为判别变量,构建了z计分模型,该研究对破产前一年的判断正确率达95%,前两年的判断正确率达72%,但对两年以上的预测能力不高,1977年该模型被进一步扩展,形成了预测精度更高的zeta模型。后来,许多专家根据本国企业特点对其进行了更深入的研究,建立与本地资本市场相适应的多元判别模型。如我国学者周首华(1996)考虑了现金流指标,选用
1977—1999年的62家公司,在z分数模型的基础上进行改进,建立了f分数模型。该模型在衡量公司业绩时考虑了多项指标,在分析预测方面的效果也比较明显,但在自变量的选择方面,仍存在与正
态分布假设不相符的问题。
在logit预警模型中,martin(1977)首次将逻辑回归分析法引入财务危机预警的研究,使模型不仅能就样本公司是否发生财务危机进行分类,还可以衡量发生财务危机的概率。ohlson(1980)则运用多元逻辑回归方法建立了财务危机预警模型,并发现公司规模、资本结构、经营绩效及流动性对企业发生财务危机具有显著的预测能力。类似的研究还有tirapat和nittaygasetwat(1999),matthieu bussere和marcel fratzcher(2006)等,我国学者陈晓、陈治鸿(2000),姜天和韩立岩(2004)等也做了相关的研究,该模型被广泛
的研究和验证,克服了单变量和多变量预警模型中自变量服从多元正态分布和两组间协方差相等假设的局限性。
除上述之外,frydman(1985)引入了基子模式识别的计算机化非参数方法—递归划分算法进行财务分析,fant和coast(1993),王乐平(2007),吴铭峰(2006)等利用神经网络模型和多元判别模型建立财务预警模型。theodossiou(1993)首次将累积和(以下简称cusum)模型应用于财务危机预警模型,采用多变量cusum和时间序列分析为架构,建立动态的财务危机预警模型。我国学者杨淑娥、徐伟刚(2003)等采用统计法中的主成分分析法,建立了上市公司财务预警模型——y分数模型。