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大连理工大学硕士学位论文 摘要 在激烈的市场竞争中，企业时刻都遭受着陷入财务危机的威胁。然而企业面对财务 危机的威胁不是束手无策，而是可以提前预知。因此，构建彼此不相关且信息涵盖量大 的财务危机预警指标体系，以及预测能力高的财务危机预警模型，对于证券市场的投资 者和公司管理层而言，无疑能起到稳定证券市场、稳定国民经济乃至稳定社会发展的重 要作用。 从3 0 年代开始，美国与欧洲许多国家的研究者们己经开始进行财务危机预警研究， 而近年来国内的学者在这领域也作了相当的努力。但是以往的研究大都单纯以企业财 务比率为解释变量进行模型估计。本文应用我国上市公司的财务报表数据，在财务数据 的基础上加入股权结构、董事会信息和审计意见类型三类非财务信息变量，采用b 西s t i c 回归方法和f i s h e r 判别分析对我国上市公司进行财务危机预警研究。 本文首先介绍了财务困境的概念和财务困境预警研究的理论、方法，同时也介绍了 国内外已有的研究，尤其回顾了将非财务变量应用于该领域的相关研究，并指出了本文 的研究重点。第二部分对非财务因素进行了分析，主要介绍了运用股权结构、董事会信 息、审计意见类型进行财务危机预警研究的理论基础。第三部分是研究设计，主要介绍 样本和预警变量的选取，以及实证研究所使用的方法和模型。第四部分在运用主成分分 析提取主成分后，分别使用l o 西s t i c 回归方法和f i s h e r 判别分析构建了基于财务指标的 预警模型和引入非财务信息指标的预警模型，并进行比较研究。最后，本文提出研究结 论，并探讨了本研究的局限性和有关研究领域未来的扩展方向。 本文的特色及创新之处在于：一是采用新的样本配对方法，增强了模型的适用性。 二是指标体系中引入了盈余管理、利润操纵程度指标和非财务信息，使预警指标体系更 加完整。三是构建了引入非财务信息指标的预警模型。从研究的结果看，引入非财务指 标后建立的模型的预测能力均要比仅使用财务指标而建立的预警模型更为理想。 关键词：财务危机；非财务信患；主成分分析；l o g i s t i c 回归；判别分析 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 t h er e s e a r c ho nf i n a n c i a lc r i s i se a r l y - w a r n i n gm o d e lo fl i s t e d c o m p a n i e sw i t hn o n f i n a n c i a li n f o r m a t i o n a b s t r a c t e n t e l v r t 潞a i t h r e a t e db yf i n a n c i a la j s i si nt h ef i e r c es t o e k m a r k e tn o w i fe n t e r p r i 船c a i l t t a k ep r e c a u t i o na g a i n s tt h ef i n a n c i a l 幽si nt i m e , t h e yw i l lg e ti n t ot r o u b l e b u te n t e r p r i s e s 种n o t p o w e a l e s si nt h ef a c eo f s u d aap r e d i c a m e n t ；t h ef i n a n c i a lc r i s i sc 龇b ep r e d i c t e di na d v a n c e t t m & e s s e n t i a la n a l y s i sb a s e do ns e t t i n gu pt h ef m a n c i a lc r i s i se a r l yw a r n i n gi n d e xs y s t e mw h i c hi s d i s r e l a t e da n dc o v e r e da m o u n to fi n f o r m a t i o n , a n db u i l d i n gu paf i n a n c i a lc r i s i se a r l yw l u - l l i n g m o d e l , h a sb e c o m et h ei m p o r t a n ta s p e c to fs t a b i l i f y i n gt h ed e v e l o p m e n to fs t o c k m a r k c t , n a t i o n a l e c o n o m y , a n ds o c i e t y f i n a n c i a ld i s t r e s si sac o s m o p o l i t a np r o b l e m s i n c e1 9 3 0s t u d i e so nc o r p o r a t ef a i l u r e p r e d i c t i o nh a dp r e v a i l e db o t hi nt h eu s aa n de u r o p e a ne o t m l r i e s ，a n dr e s e a r c h e so nt h i ss u b j e c t h a v e b e e nc o n d u c t e di n0 1 1 1 c o u n t r yr e c e n ty e a r s m o s to f p r i o rr e s e a r c h e sw e r ee o n e e m e dw i t ht h e e s t a b l i s h m e n to fc o r p o r a t ef a i l u r ep r e d i c t i o nm o d e l sb a s e do no n l yf i n a n c i a lr a t i o s 1 1 l i sp 印a m a k e s 删o ft h ef i n a n c i a ls t a t e m e n t so fl i s t e dc o m p a n i e si nc h i n as t o c ke x c h a n g ea n d n o n - f i n a n c i a ii n f o r m a t i o nt ob u i l das u c c e s s f u lm o d e lf o re n r p o r a t ef a i l u r ed i s c r i m i n a t i o nw i t h t o g i tm e t h o da n df i s h e rd i s c r i m i n a t i o na n a l y s i s b a s e do nf i n a n c i a lf a c t o r s , w ea d d ss o m e n o n - f i n a n c i a lv a r i a b l e si n t ot h em o d d ，s u a ha se q u i t ys t m d 叫c ，d j r e c i 删_ 鼬ei n f o m 僦o na n da d u l t a d v i c e f i r s t l y , t h i sp a p e rd i s c u s s e st h ec o n c e p to ff i n a n c i a ld i s t r e s s ，t h e ni t 硎e w st h ei m p o r t a n t l i t e m n u eo nf i n a n c i a ld i s t r e s sa th o m om a da b r o a d ，a n dt h e ni ti n t r o d u c e s8 0 m ei n n o v a t i o n sa n d d e v e l o p m e n tt r e n di np r e d i c tm e t h o d o l o g y 、丽l l ln o n - f i n a n c i a lv a r i a b l e so v a t h ep a s tt w od e c a d e s e s p e c i a l l y b yt h ew a y ，i td i s c u s s e st h em a i np r o g r c s s i nt h i ss t u d y s e c o n d l y ，w ea n a l y s i ss o m e n o n - f i n a n c i a lf a c t o r s ，s u c ha se q u i t ys b n l c t i d i r e c t o r a t ei n f o r m a t i o na n da d u i ta d v i c e t h i r d l y , r e s e a r c hm e t h o dw a sd i s c u s s e d w ei n u o d u c et h ea 删c a lm e t h o dt os e l e e t et h ev a r i a b l e sa n d s a m p l e s , a n dt h ee m p i r i c a lm e t h o d sa n de m p i r i c a lm o d e l s t h ef o u r t hp a r tb u i l d su pt h ef i n a n c i a l d i s t r e s se a r l yw a r n i n gm o d e lb yl o g i s t i cm o d e la n df i s h e rd i s c r i m i n a t i o na n a l y s i sa f t e re x t r a c t i n g 1 0p r i n c i p a lc o m p o n e n tf a c t o r s a tl a s t , w e 圈卫n 强妇t h ec m p i r i c a lr e s u l t s , t h es h o r t c o m i n g so f o l 玎s t u d ya n ds u g g e s a n e n tf o rt h ef u t u r es t u d y t h em a i nc h a r a c t m s t i ea n di n n o v a t i o no f t h i sp a p e rl i ei l lt h r e ea s p e c t s f i r s t l y , w e a p p l yn e w m a t c h i n gm e t h o dt os e l e c ts a m p l e ，a n d t h ea p p l i c a b i l i t yo ft h em o d e li n c r e a s ee v i d e n t l y s e c o n d l y , t h ei n d e xs ) 咖i sl l l o t ei n t e g r a t ef o ri n c l u d i n gn o n - f i n a n c i a li n d e x e s t h i r d l y , w c b u i l du paf i n a n c i a ld i s t r e s se a r l yw a r n i n gm o d e li n c l u d i n gn o n - f i n a n c i a li n d e x e s 1 1 e m p i r i c a l 一一 壁型三查兰堡主塑堡苎 r e s u l t si n d i c a t et h a tt h em o d e l sh a v es a t i s 伍c t o r yp r e d i c t i n g 烈期盯y a n dt h em o d e l si n c l l 】c i cn o n - r m a n c i a lv a r i a b l e si sm o r ea o c i a t c k e yw o r d s ：f i n a n c i a l c r i s i s ；n o n - f i n a n c i a li n f o r m a t i o n ；l o g i s t i cm o d e l ；p n n d p a l c o m p o n e n ta n a l y s i s ；d i s c r i m i n a t i o na n a l y s i s 独创性说明 作者郑重声明：本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得研究成果尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外， 论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得大连理 工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志 对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意 作者签名：寰i 纽 日期：二啦 大连理工大学硕士研究生学位论文 大连理工大学学位论文版权使用授权书 本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位 论文版权使用规定，同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送 交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理 工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也 可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。 作者签名： 导师签名： 大连理工大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 问题的提出 1 1 1 研究背景 企业破产不仅是市场经济中的普遍现象，也是一个全球化的话题。企业破产会带来 一系列的经济和社会问题，因而如何在企业破产之前预警并采取相应的减震措施是国内 外学者们研究的重点。随着中国经济的快速发展，对企业破产问题的研究受到越来越多 人的关注，中国的上市公司也成为大家关注的焦点。 中国证券市场历经十六年的发展，规模日益增大，截至2 0 0 5 年末，中国证券市场共 有上市公司1 3 8 1 家，总市值占国内生产总值的近4 0 ，在国民经济中占有重要地位。随 着证券市场的发展，证券投资方式已经逐渐被社会大众所接受，参与证券市场的投资者 日益增多；同时，广泛的社会参与也为上市公司提供了一定的资金来源，为证券市场提 供了巨大的动力和能量。上市公司作为企业中的特殊群体，是投资者、债权人等利益各 方关注的焦点，它的健康与否更是牵动了众多的利益相关者，关系着我国证券市场的稳 定与健康发展。 随着市场竞争的日益激烈，加之我国企业尤其是许多上市公司由于经营效率低下， 危机意识不强烈的原因，造成许多公司已濒临破产、清算的命运。针对这一情况，中国 证监会陆续出台了多项风险预警机制，以达到警示广大投资者的作用。自破产法颁 布以后，1 9 9 8 年3 月1 6 日中国证券监督管理委员会发出关于上市公司状况异常期间的 股票特别处理方式的通知，根据此规定，当上市公司出现财务状况或其它状况异常， 导致投资者对该公司前景难以判定，可能损害投资者权益的情形，交易所将对其股票交 易实行特别处理( s p e c i a lt r e a t m e n t , s t ) 。2 0 0 1 年1 2 月5 日，中国证监会正式发布了亏损 上市公司暂停上市和终止上市实施办法( 修订) 的通知，取消了p t 制度，证监会授权证 券交易所依法做出暂停上市、恢复上市和终止上市的决定。这一规定依照国际惯例制定， 体现了退市办法的市场化原则。2 0 0 3 年4 月4 日，上海、深圳证券交易所又发布了关于 对存在股票终止上市风险的公司加强风险警示等有关问题的通知，开始实行退市风险 警示制度。退市风险警示制度是根据公司法有关暂停上市和终止上市的规定，为了 向投资者充分警示上市公司存在的终止上市的风险，同时又与因其他异常状况而实行特 别处理的风险警示相区别而制定的。 目前我国上市公司的财务状况不容乐观，普遍存在着财务状况不稳定的情况。从 1 9 9 8 年证交所实行特别处理制度以来，截止至2 0 0 5 年t 2 月3 1 日，共有2 6 1 家上市公司被 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 特别处理( s t ) ，其中多数是由于“财务状况异常”，而且已有3 9 家被终止上市，给国家、 投资者和债权人造成巨大损失。 因此，建立一套科学的企业财务危机预警系统，能够帮助上市公司管理当局及早诊 断出财务危机的信号并采取相应的对策，及时、有效地防范危机的发生或者及时化解危 机；帮助投资者在证券价格大跌之前就获得财务风险的警报，及时撤走资金或审慎投资； 帮助银行考察信贷风险，防止呆账坏账的发生；帮助审计师准确判断企业的经营状况， 降低审计风险；帮助那些准备借“壳”或买“壳上市的公司搜寻合适的目标。进行上市公 司财务危机预警研究，不仅对微观企业的可持续发展有重要意义，而且对宏观经济的发 展有着深远影响。 1 1 2 研究意义 企业管理的目标可以概括为生存、发展和获利。企业只有生存，才能求得发展，并 追求企业盈利最大化的组织目标。然而并不是每个企业都能始终保持茛好的发展状态。 在企业的经营过程中会出现各种情况，再加上经营管理者本身的素质和管理经验不足， 就有可能使企业出现财务危机，威胁着企业的生存和发展。因此，财务危机研究是现代 企业不能回避的重要课题。对于作为证券市场基石的上市公司来说，进行财务危机预警 研究不仅对上市公司本身具有重大意义，对于投资者、监管部门乃至社会都有积极的作 用。 ( 1 ) 有助于上市公司提高危机管理水平 企业陷入财务危机是一个渐进的过程，能够在企业财务危机的早期作出预测，发现 问题，就会帮助企业早作准备或采取对策，减少损失。有效的财务危机预警系统不仅能 预知并预告，还能及时寻找导致企业财务状况恶化的原因，使经营者知其然，更知其所 以然，制定有效措施，阻止财务状况进一步恶化，避免严重的财务危机真正发生。最后 可以避免类似财务危机再次发生，进而提高危机管理水平，增强适应能力。 ( 2 ) 有助于保护上市公司相关各方的利益 当公司破产清算时，股东的资产请求权是处于最后一位的，因而当公司资不抵债时， 股东的投资往往血本无归。而即使公司没有进行破产清算，一旦监管部门公布某公司陷 入财务困境，该公司的股票价格通常会大跌，投资者也会遭到投资损失。因此较为准确 的财务危机预警方法可以充当财务信息汇总与分析者的角色，帮助广大投资者识别公司 质量，指导其及时调整投资组合，以降低投资风险，提高投资效益，同时，也间接达到 了促进了我国资本市场的有效、平稳运行的目的。对于银行等金融机构而言，财务危机 预警结果可以作为信贷决策的参考，有利于对经营不善或者处于破产边缘的上市公司进 大连理工大学硕士学位论文 行贷款控制，从而有效的降低信贷风险。对于审计机构而言，评价企业的持续经营能力 是其一项重要责任，财务危机预警模型则是其对持续经营不确定性进行评估的重要手段 之一，可以有助于其发表恰当的审计意见，避免因未能正确披露企业经营失败的潜在可 能而招致的法律诉讼等。 ( 3 ) 有助于监管部门加强监管 目前，我国证券市场的监管机制还是主要以事后监管为主，即通过对连续亏损两年 的上市公司实行s t 制度，对连续亏损三年的上市公司实行退市制度，从而对上市公司进 行约束。证监会对上市公司进行监管所依赖的信息主要来源于公司当年所披露的财务报 表，因而具有一定的滞后性。通过财务困境预测，监管部门可以利用该公司前几年披露 的财务信息提前对上市公司进行监测，对于出现财务困境征兆的上市公司给予更多的关 注，加强事前监管。 ( 4 ) 促进社会经济的稳定健康的发展 企业破产的影响面是相当广的，投资者、公司管理层、员工、债权人、供应商、客 户甚至政府部门都会受到不同层次的影响。有效的对财务危机进行预测，避免破产的发 生，可以促进社会经济的稳定健康的发展，减少社会问题。 1 2国内外财务危机预警研究文献综述 1 2 1国外财务危机预警模型的研究现状 为了研究企业财务失败与企业财务状况之间的关系，国外的诸多学者一般均采用财 务指标来建立财务预警模型。预测企业经营失败的研究始于1 9 3 2 年。早期采用单变量分 析，到1 9 6 8 年a l t m a n 将多变量统计技术应用在预警模式上，多变量统计方法已经成为主 流【l 】。到目前为止，主流的财务预警模型大致分为以下五类：一元判定模型( u n i v a r i a t e ) 、 多元线性判定模型( m u l t i p l ed i s c r i m i n a n t a n a l y s i s ，m d a ) 、多元逻辑模型( l o g i s t i c ) 、多元 概率比回归模型( p r o b i t ) 、人工神经网络模型( a r t i f i c i a ln c c u r a ln e t w o r k s , a n n ) 。 ( 1 ) 一元判定模型 一元判定模型是指以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态 的预测模型。1 9 6 6 年b e a v e r 首先提出，其思路是首先随机将样本划分为两组：估计样 本和检验样本，依次对比样本的单个财务比率，并进行排序，选取分割点使两组误分率 最小，再用该分割点对检验样本进行分类以验证预测能力【2 1 他对1 9 5 4 一1 9 6 4 年间7 9 家 失败企业和相对应的7 9 家成功企业的3 0 4 财务比率进行研究。在排除行业因素和公司资 产规模因素的前提下，b e a v e r 的研究表明，下列财务比率对预测财务失败是有效的：现 金流量债务总额，净收益，资产总额( 资产收益率) ，债务总额资产总额( 资产负债率) ， 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 其中现金流量债务总额指标表现最好，该指标在失败前一年、两年、三年，四年、五年 用于预测的准确率分别为8 7 、7 9 、7 7 、7 6 和7 8 ，但是总体而言，该指标用于分 辨非失败企业的准确率高于分辨经营失败企业。 单变量判定模型存在着单个比率反映内容有限，无法全面揭示企业财务状况。对于 同一公司，运用不同的比率可能预测出不同的结论，造成结论冲突的局限性。 ( 2 ) 多元线性判定模型 多元线性判定模型最早是f l q a l t m a n ( 1 9 6 8 ) 开始研究的。他对1 9 4 6 1 9 6 5 年间提出破 产申请的3 3 家公司和同样数量的非破产公司进行了研究，选取的财务指标主要有5 个： 营运资本总资产，留存盈余总资产，息税前利润总资产，股权的市场价值债务的账面 价值，销售总资产。通过多元判别模型产生了一个总的判别分，称为z 值，并依据z 值 进行判断。该模型如下： z = 0 0 1 2 x i + o 0 1 4 x 2 + 0 0 3 3 x 3 + o 0 0 6 x 4 + 0 9 9 9 x 5 而：营运资本总资产；而：留存收益总资产；而：息税前利润总资产；知：权益 市场价值总债务账面价值；而：销售额总资产。 根据这一模型计算，z 值应在1 8 1 2 9 9 之间，等于2 6 7 5 时居中。如果企业的z 值大 于2 6 7 5 ，表明企业财务状况良好，不会破产；如果z 值小于1 8 1 ，则企业存在很大的破 产风险；如果z 值处于1 8 1 2 6 7 5 之间，称之为“灰色地带”，处在这个区间，则企业财 务状况是极不稳定的。研究表明：息税前利润总资产、销售总资产和股权的市场价值 债务的账面价值三个财务指标预测能力比较强，预测精度高达9 4 。 接下来，许多研究学者也采用类似的方法进行了研究。区别主要在于他们所选择的 财务指标不同。 a l t m a n 运用流动资金与总资产的比率、盈利留存和总资产的比率、息税前利润与 总资产的比率、股票市值与总负债的比率、销售与总资产的比率等五个指标对1 9 7 0 年到 1 9 7 3 年企业破产情况进行分析预测，成功率高达8 2 3 1 。 a i r m a n ，h a l d e m a n & n a r a y a n a n 又运用包括经营收益总资产、收益稳定性、利息保 障倍数、留存收益总资产、流动比率、普通股权益总资本和普通股权益总资产7 项 比率，分析了1 9 6 9 - - 1 9 7 5 年的5 3 家破产企业和5 8 家非破产企业，提出了一种能更准确预 测企业财务失败的新模型z e t a 模型。结果表明z e l a 模型用于预测五年和一年之后 的财务危机企业精度分别为7 0 和9 1 。而且对相同样本的 b 较分析表明，z e t a 模型明 显优于1 9 6 8 年a l t m a n 发明的z 模型【4 j 。 多元线性判定模型具有较高的判别精度，但是也存在一些缺陷：第一，工作量比较 大，研究者需要做大量的数据收集的数据分析工作；第二，在前一年的预测中，多元线 大连理工大学硕士学位论文 性判定模型的预测精度比较高，但在前两年、前三年的预测中，其余侧精度大幅下降， 甚至低于一元判别模型；第三，多元线性判定模型有一个很严格的假设，假定自变量是 呈正态分布的，两组样本要求等协方差，而现实的样本数据往往并不能满足这一要求。 这样就大大限制了多元线性判定模型的使用范围。 ( 3 ) 多元逻辑模型 多元逻辑模型( l o g i s t i c ) 的目标是寻求观察对象的条件概率，从而据此判断观察对象 的财务状况和经营风险。这一模型建立在累计概率函数的基础上，不需要自变量服从多 元正态分布和两组问协方差相等的条件。1 9 8 0 年o h l s o n 使用了多元逻辑回归方法分析了 1 9 7 0 - - 1 9 7 6 年间破产的1 0 5 家公司和2 0 5 8 家公司组成的非配对样本，使用了9 个自变量【5 1 。 企业规模是其中的一个变量，用总资产与g n i 价格指数的对数值来计算，其目的是消除 “时间价值”的影响。0 蛳s 咖估计了三个模型，第一个模型预测一年内破产的企业，第二 个模型预测第一年未破产而在第二年内破产的企业，第三个模型预测一年到二年内破产 的企业。o h l s o n 分析了样本公司在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的 关系。他发现用公司规模、资本结构、业绩和当前的变现能力进行财务危机的预测准确 率高达9 6 1 2 。 该模型最大的优点在于不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的 局限性，从而具有广泛的使用范围。但是其样本的数量不宜少于2 0 0 个，计算过程比较 复杂，而且在计算的过程中有很多的近似处理，不可避免地影响到其预测精度。 ( 4 ) 多元概率比回归模型 同样也是o h l s o n 于1 9 8 0 年，使用了多元概率比回归方法分析了1 9 7 0 - - - 1 9 7 6 年问破产 的1 0 5 家公司和2 0 5 8 家公司组成的配对样本，采用极大似然法，通过使每个样本个体的 破产与非破产的联合概率最大来构造模型，并分析了样本公司在破产概率区问上的分布 以及两类错误和判别阀值点之问的关系。 p r o b i t 模型和l o g i s t i d g 型的思路很像，但是在具体的计算方法和假设上又有一定的 差异，主要体现在三个方面：一是假设前提不同，l o g i s t i c 不需要严格的假设条件，而 p r o b i t 贝t j 假设企业样本服从正态分布，其概率函数的p 分位数可以用财务指标线性解释； 二是关于参数a 、b 的求解方法不同，l o g i s t i c 采用线性回归方法求解，而p r o b i t 采用极大 似然函数求极大值的方法求解；三是求破产概率的方法不同，l o g i s t i c 采用取对数的方法， p r o b i t 采用积分处理的方法 因此，p r o b i t 模型要求的假设不算很严格，预测精度较高，但计算过程复杂且在计 算的过程中有很多的近似处理 ( 5 ) 人工神经网络模型 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 人工神经网络模型，是将神经网络的分类方法( c l a s s i f i c a t i o n ) 应用于财务预警，以供 投资者或银行信贷管理部门等做出分析决策。人工神经网络( a r t i f i c i a ln e u r a l n e t w o r k ，a n n ) 作为一种平行分散处理模式，目前研究、应用最为广泛的是向前三层b p 网络。 人工神经网络主要通过计算机进行大量数据处理，而且不需要假定危机预测函数的 变量是线性和独立的假定，增强了模型的适应性。但是要得到一个较好的神经网络结构， 需要人为地去调试，非常耗费人力与时间，它的应用也因此而受到了一定的限制【6 】。另 外，神经网络都被认为没有解释能力，建模的过程基本上是个黑箱，人们无法根据网络 的权值得到输入变量的相关重要性。人工神经网络模型的稳健性也不强，对不同的样木 进行检验时，准确率的波动比较大。它也不能像统计方法那样产生线性评分卡。 1 2 2 国内研究综述 由于国内财务预警研究起步较晚，发展还不成熟，大多采用多元判别分析和多元逻 辑( l o g i s t i c ) 的研究方法。其中有代表性的研究包括： 陈静( 1 9 9 9 ) 以1 9 9 8 年的2 7 家s t 公司和2 7 家非s t 公司。使用了1 9 9 5 1 9 9 7 年的财务报 表数据，进行了单变量分析和多元线性判定分析，在单变量分析中，发现在负债比率、 流动比率、总资产收益率、净资产收益率4 个指标中，流动比率和负债比率误判率最低； 在多元线性判定分析中，由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本总资产、 总资产周转率等6 个指标构建的模型，在前三年能较好地预测财务危机【7 1 。 周首华、杨济华、王平( 1 9 9 6 ) 利用c o m p u s t a tp cp l u s 会计数据库中1 9 7 7 1 9 9 0 年的6 2 家公司建立了f 分数模型： f = - 0 1 7 4 4 + 1 1 0 9 i x l + 0 1 7 0 4 x 2 + 1 9 2 7 1 x 3 + o 0 3 0 2 x 4 + 0 4 9 6 1 x 5 其中：五个比率分别为营运资金资产总额；留存收益资产总额；净利润+ 折旧，平 均总负债；权益总值负债总额；净利润+ 折i n + 利息资产总值。当f 代表性较为广泛，模型选取了资产周转率而不是应收账款周转率，就是考虑到前者的 行业因素影响较小的因烈9 】。 吕长江，周现华( 2 0 0 5 ) 在分析各种研究方法应用前提的基础上，采用制造业上市公 司1 9 9 9 - 2 0 0 2 四年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模 型对财务状况处于困境的公司进行预测比较分析。结果表明：尽管各模型的使用有其特 定的前提条件，三个主流模型均能地在公司发生困境前1 年和前2 - 3 年较好地进行预测， 其中，多元判别分析法要逊色于逻辑模型，神经网络模型的预测准确率最高【1 0 l 。 1 2 3 关于非财务预警信息指标的研究 随着国内外学者对于财务危机预警研究的不断深化，一些学者开始关注引发财务危 机的更深层次原因，并开始引入相关变量进行分析。其中，对有关委托代理关系中的公 司治理与财务危机关系研究较多。 g a r y 和a n n e ( 1 9 9 8 ) 通过实证检验得出：c e o 与董事长二位一体时，公司发生财务 危机的可能性要小的结论【l l 】。这一结论与z h e nw a n g ，l il i u 和c h a oc h e r t ( 2 0 0 2 ) 的研究 结论产生了冲突。f a t h i 和j e a n - p i e r r e ( 2 0 0 1 ) 实证得出了董事会组成与财务危机有关的结 论【1 2 1 。而t s u n - s i o u l e e 和y i n - h u a y e h ( 2 0 0 1 ) 贝t j 采用台湾上市公司数据，实证得出控股 股东在董事会中拥有的董事会席位百分比等与财务危机正相关0 3 。z h e nw a n g ，l il i u 和 c h a oc h e r t ( 2 0 0 2 ) 研究发现，管理层持股比例对公司财务危机的概率有显著影响【1 4 l 。 国内学者陈良华，孙健( 2 0 0 5 ) 通过对上海股票市场上市公司的研究，发现独立董事 比例、第一大股东持股比例、现金流量权与表决权的偏离等治理结构变量确实与财务危 机存在相关性【嘲。曹德芳，夏好琴( 2 0 0 5 ) 将公司股权结构变量引入到财务危机预警的研 究中，建立了一个上市公司的财务危机预警模型，结果表明，模型的预侧能力较耐”j 。 l 2 4 现有研究存在的问题 ( 1 ) 配对样本的选择忽视了现实情况 国内外大多数学者在选择样本时，大多借鉴了 j 衄眦的方法以行业相同、规模相似 作为配对标准一比一配对抽样。但是，一一配对会使样本中两类公司的比例严重偏离两 类公司在实际总体中的比例，从而高估模型的预测能力，特别会高估对破产公司的预测 能力。而且，采用一一配对选择控制样本也破坏了随机原则。同时，公司规模会随着时 间而变化，一般来说，健康公司呈上升趋势，而危机公司呈下降趋势。在这种情况下建 立的预警模型难免产生一定的误差。 ( 2 ) 预警指标的选择不够全面 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 以往学者选取的财务指标几乎都是权责发生制下的指标，忽略了现金流量指标。而 且，没有考虑到盈余管理、利润操纵造成的财务信息失真问题，没有考虑股权结构因素 对财务预警研究的影响，即使获得了较好的预测精度，但在实践中也难以取得理想的效 果。 而且，以财务会计报表数据为基础会忽略大量的表外信息。因为财务报表数据不是 公司经营状况的全部反映。基于公司财务报表数据得到的预警模型是不全面的，难以预 测因为表外事项对企业财务状况的影响；其次，用财务变量建立预测模型对公司财务危 机进行预测只是一种基于样本的相关性分析，而不是因果关系。预测模型本身只是一种 统计相关性检验的结果，这样建立的模型虽然能得出某种概率上的预测，却不能给出更 具有实际意义的暗示性结果；再次，最优的判别变量往往是公司陷入财务危机的征兆， 而非陷入财务危机的原因。 ( 3 ) 预警模型的稳定性问题 如上所述，用财务指标建立起来的模型是一种基于样本的相关性分析，样本不同可 能导致最终进入预测模型的变量不同，得到的具有显著预测能力的指标便存在着很大的 差异。财务危机企业在危机发生前在很多方面都和非危机企业存在着显著的差异，但由 于研究者在样本和变量的选取上存在着差异，因此最后得到的预测变量就会不同。不同 学者建立的模型包含了不同的变量，众多的预测模型使模型使用者感到困惑，影响了财 务危机预测模型的应用。 1 3 本文的研究思路和研究工作 1 3 1 本文研究思路和研究方法 本研究主要运用定性与定量相结合，理论研究与实证分析相结合的研究方法，综合 应用了财务分析，统计分析和企业财务风险管理等理论。 首先，通过定性分析，提出了企业财务危机概念，分析了企业财务危机的成因和非 财务因素对财务危机预警研究的影响，初步选择了能反映上市公司财务危机的财务指标 和非财务信息指标。通过显著性检验筛选指标后，采用主成分分析法对筛选后的财务预 警指标提取主成分。在此基础上，运用l o g i s t i c 回归模型和f i s h e r 麴j 别分析分别构建基于 财务指标的财务危机预警模型和引入非财务信息指标的财务危机预警模型，并进行比 较，得出研究结论。 在本文的实证研究中，数据处理采用的是e x c e l t l i s p s s l l 5f o rw i n d o w s 实现的。 本文的技术路线如图1 1 所示。 大连理工大学硕士学位论文 图1 1 技术路线图 一9 一 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 1 3 2 本文研究创新点 ( 1 ) 样本配对方法的完善 本文没有采用传统研究按照行业类别、公司规模一比一配对选择控制样本，而是在 制造业的这个行业大类下，采用一比三的比例随机选择控制样本，保证了配对样本的随 机性，也更拟合现实情况。 ( 2 ) 预警指标体系的完善 本文将股权结构、管理层信息等非财务预警指标引入财务危机预警模型中，从实质 上揭示公司陷入财务危机的原因，也提高了预警模型对财务危机的预警能力。另外，本 文还选取了衡量盈余管理和利润操纵程度的预警指标，使预警指标体系得到了完善。 ( 3 ) 构建了引入非财务信息指标的组合预警模型 组合预警模型是建立在其它单一模型的基础上的一种组合方法，能综合不同单一模 型的优点，从而提高模型的精确性和稳健性。本文将基于财务指标的f i s h e r 预警模型算 出每个样本的f i s h e r 分值做为研究变量，与非财务指标变量一起构建t l o g i s t i c 预警模型。 1 3 3 本文的主要内容与框架 本文研究的核心问题是非财务信息变量的引入是否会提高预警模型对财务危机的 预警能力。国内外学者关于财务危机预警、非财务因素与公司绩效关系这两方面的研究 文献已经很丰富，本书将以前人的理论进行了归纳。在此基础上，本文分析了非财务因 素与公司绩效的关系，公司绩效与财务危机的关系，最终将非财务因素、公司绩效、财 务危机三者结合起来，为非财务因素引入财务危机研究领域的合理性找到了理论依据。 最后，用实证的方法加以说明。 本文主要分以下五大部分： 第l 章，引言。主要阐述本文的研究背景、意义；国内外相关文献综述；现有研究 存在的问题；本文研究思路和研究方法。 第2 章，财务危机预警的理论依据。财务危机概念的界定；财务危机的特点；财务 危机的成因；财务危机预警的理论依据；股权结构、董事会结构对财务危机的影响；审 计意见与财务危机预警研究。 第3 章，样本和预警指标的确定。研究样本和数据的确定；通过显著性检验筛选指 标；财务危机预警指标的最终确定；利用主成分分析对筛选后的财务指标提取主成分。 第4 章，财务危机预警模型构建。应用l o g i s t i c 回归分别构建基于财务指标的财务危 机预警模型和引入非财务信息指标的财务危机预警模型，并进行比较；应用f i s h c r 笋j 别 分析分别构建基于财务指标的财务危机预警模型和引入非财务信息指标的财务危机预 大连理工大学硕士学位论文 警模型，并迸彳亍比较：构建引入非财务信息的组合预警模型。 第5 章，结论及展望。阐述本文研究的主要结论；指出研究的局限；对后续研究的 展望。 引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究 2 财务危机预警的理论研究 2 1 财务危机概述 2 1 1 财务危机的界定 财务危机( f i n a n c i a l 嘶s i s ) 又被称为“财务困境”或“财务失败”，但财务危机的概念内 涵在国内外的学术研究领域中还缺乏一个明确的定义和判断的标准。从国外的研究结果 来看，许多学者对财务危机的研究普遍是从企业破产着手的，但不同的研究者有着不同 的看法。 最早的财务危机理论是g o r d o n 在1 9 7 1 年第一次正式提出的，并对该理论的研究方 向和一些基本问题作了尝试性的回答，为财务危机理论的建立作出了基础性的贡献。 b r e n l e y & m y e r s 的认为：“当企业对债权人的承诺无法实现或难以遵守时，就意味着财 务危机的发生，有时候，财务危机会导致破产，有时候，则仅仅是有惊无险”。这个定 义明确了财务危机和破产的区别，换句话说，即使没有违约，但违约概率很高的话，也 同样应视为财务危机旧。b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 针对财务危机企业进行研究，重点考察了7 9 家财 务危机公司，并把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务危机l l s l 。a l t m a n ( 1 9 6 8 ) 指出，财务危机包括四种情形，分别为经营失败( f a i l u r e ) 、无偿付能力( i n s o l v e n c y ) 、违约 ( d e f a u l t ) 、砌n ：( b a n k r u p t e y ) ，并把企业破产作为财务危机的标志【1 9 】。d e a k i n ( 1 9 7 2 ) 认为财 务危机公司是指已经破产、无力偿还债务或为债权人利益而已经进行清算的公司”刚 我国学者一般以上市公司中因财务状况异常而被特别处理( s d 作为界定财务危机 的标志。根据相关统计资料，因财务状况异常而被特别处理的公司绝大部分是由于连续 两年亏损或一年巨亏产生的。可以说我国学者以公司严重亏损作为界定财务危机的标 志。陈晓( 2 0 0 0 ) 认为尽管将破产作为财务危机标志是西方学术界的普遍作法，但是在中 国股票市场上至今尚未出现一家破产公司，况且目前阶段上市资格仍然是一种“壳”资 源，即使上市公司面临破产，也会有其他公司买壳上市，不太可能出现申请破产的情况。 因此在目前阶段用破产来界定中国上市公司的财务危机是不适宜的 2 1 】。因此，与国内众 多学者一样，本文也将公司因财务状况异常而被特别处理作为陷入财务危机的标志。这 不仅符合中国的实际情况，而且与国内大部分研究保持一致。 2 1 2 财务危机的特点 ( 1 ) 阶段性 企业财务危机的产生并不是一朝一夕所造成的，而是一个长期积累和逐步发展的过 大连理工大学硕士学位论文 程一般理论界将企业的财务危机划分为四个阶段：潜伏期、发作期、恶化期和实现期。 四个不同的危机