上市公司财务困境预测实证

上市公司财务困境预测实证研究马喜德厦门大学金融系福建厦门，361005Email:工作论文吉2003.畏10.12内容摘要危财务困境预串测是金融领益域一个重要肠的研究课题翻。自上世纪诊60年代以撕来，随着企各业破产问题管的日益严重洗，各国学者版纷纷试图通专过定量分析绞对企业破产舟提前作出预阳测。近五十掘年来，从多擦元判别分析舌等线性预测潜模型，到以耍神经网络模锦型为代表的拉各种非参数纪预测模型，吼相关的研究许成果层出不先穷。但是，姑在国内对公桶司财务困境虽预测的研究暮才刚刚起步叙，其主要原低因是199宿3年7月1馅日之前我国帮并没有实施摇统一的会计穗准则，缺乏誓可靠的规范疼的研究数据贞。因此，研适究如何利用额国外现有的蓬研究成果，况结合中国的问实际对企业适破产作出准评确的预测，趟是摆在我们善面前迫切需镰要解决的问榨题。层中国证券市鼻场历经十三哪年的发展，旬规模日益壮厅大。面对这生么庞大的市洽场，如果能厉借助财务困馒境预测模型迟对上市公司此的财务危机疮提前作出预厌测，不管对贸于监管者、工银行、上市笔公司或者投扯资者来说，筋都具有重要助的意义。私本文以中国壶上市公司作涝为研究对象小，将公司因湖财务状况异均常而被特别致处理（独ST挤）作为企业小陷入财务困淡境的标志，健采用逐步判殊别分析方法扩筛选自变量撕，并利用多缩元判别分析衫（货MDA挪）、斧Logis对tic幸回归和BP径神经网络三糖种方法进行服财务困境预所测，比较其寿预测结果。义研究发现，旁速动比率、拉营运资本/另流动资产、灭利息保障倍滩数、总资产辱周转率、营顷业收入净利矿润率、流动胖资产净利润扩率和主营业酿务利润/利叹润总额狗等财务指标咸具有较强的赵预测能力；盘比较三种方肃法，发现B兼P神经网络未的预测能力争最强，激Logis恼tic谎回归模型的递预测能力次疼之，多元判网别分析的预踏测效果最弱唉；采用BP弊神经网络模任型可以在上臣市公司被惨ST妖的前繁3薪年以躲8猪7％的准确合率预测出企岔业即将陷入悄财务困境。螺本文共分四衬章，引言部在分介绍研究蜂背景和研究旦意义；第一拨章是国内外辛财务困境预耀测研究概述志；第二章介郊绍本文的主耗要设计，包野括研究样本突、财务指标病的选取和模个型的构建；奋第三章对实圣证研究的结矿果进行分析挠，比较了多体元判别分析授、潜Logis潜tic粮回归和BP参神经网络三艳种方法的预耗测效果；第员四章是研究制结论。喉关键词：抬上市公司、爸财务困境、诱实证研究茂Empir案ical妙Study罗ofF静inanc迁ialD篮istre月ssPr繁edict稀iono稠fPub有licC惭ompan古y晋A样bstra后ct啦Finan钩cial绍distr秀essP贯redic发tion乐isan本impo想rtant谊fiel俗din副Finan耻ce.S扣ince府1960s位,more灾and善more线resea武rcher痰stry蹲top克redic冷t炉bankr穴uptcy圈thro攻ughq勺uanti酿tativ督eana赏lysis置.In逝ther偶ecent喇50才years世,man批ymod风elss闲ucha膛s婚Multi捎varia框te绒Disc就rimin唱antA赶nalys灶isan老dNeu设ralN钟etwor裁kcom各eout陕.How弟ever,毒ino拌urco烘untry血,fin爬ancia内ldis健tress盯pred田ictio每njus泄tbeg道ins.颜Them说ainr宗eason天ist遭hela四ckof扔unif详ormA弯ccoun敏tant猛Rule窑befo跪reJu顿ly,1,今1993.宣Thus,奶Itis跨达urgen糕t费for绸usto陡work罚on豆finan遵cial季distr止essp衣redic四tion尿inCh快ina.崇Inth哨elas必t13丘years械,the品Chin匀eses复ecuri芝tyma蠢rket外devel抬oped收rapid穿ly搞.Bec圾ause仍there繁are仗soma逃nypu竟blic肃compa评nies,没ifw断ecan强pred吃ictt剥hefa虑ilure扛oft演hemb计efore好hand,灾iti充s耀signi紧fican育t粘not联only贪for俱super潜visor丙,ban斑k刺andi忌nvest舌ors得,but嚷also尚for迎publi红ccom拥panie营sthe解mselv晒es.珍This活study惨rega叹rdsp泛ublic猪comp凉anies抛念recei价ved甩spec裙ialt深reatm切enta击sas伪ignal娇off羽inanc土iald忆istre抽ss,a退ndtr窃yto闲predi都ctfi逮nanci画alfa猫ilure肿ofp笋ublic旋comp恶anies慈inC木hina.旦Ius袖este半pwise请disc望rimin图anta鲁nalys搭isto屈sele课ctfi获nanci凡alra咏tios酷andu群se篇Multi招varia糖te富Disc警rimin呼antA奖nalys妇is,L摆ogist惕icRe五gress印iona残ndNe霜ural短Netwo羡rkmo难delt鼓opre训dict槽finan燕cial芒distr锤ess.闯I裙find月that捧quic打krat淹io,w死orkin垃gcap棒ital帮/curr孙enta例ssets承,EBI匪T/估inter惨ests百,sal巨es/to座tala克ssets祖,ear裳nings违/sale愚s,ea挤rning拜/curr泼enta悠ssets柜eta尖l.ca具npre闪dict杯finan惨cial诵distr冬ess混accur种ately祝.Ia愤lsof兄indt诉hatB撑ackP附ropag丧ation驶Neur君alNe旱twork享mode字l呜overw妙helm右s研Multi饿varia馅te谱Disc掌rimin旨antA租nalys获isan抖dLog健istic够Regr粒essio洋nmod铸elsi盘npre短dicti浩onac蜜curac贪y.We柜can患predi萄ctfi次nanci消aldi则stres祥sof俱apub闪licc蹦ompan寨yat踪thea睛ccura甩cyof疾87p迈ercen映t3y明ears惯befor接eit跟recei键ves误speci散al趴trea晓tment柄byB口ackP凤ropag闸ation李Neur杯alNe吃twork老mode闹l.计This昏study遮cons筐ists膨offo惨urpa钓rts.睛Inth搁efor勉eword午the喊backg河round贞and胡signi愈fican速ceof谦the镇study淹are蝴intro鞠duced奶.Cha亿pter洒1revi钟ewst背hepa造stst丘udies全.Cha杠pter挽2int骨roduc火esth床esam分ple,晌varia滴bles议andm洋odels罗.Cha揭pter挤3ana暗lyzes扫the译empir珍ical峰resu挨lts.争Chapt换er4崖isth吴e何concl句usion林.程Keyw咸ords:维孕Publi塔cCom聪pany;达Fina毅ncial叨Dist沿ress;思Empi袍rical裁Stud币y引言肯一、上市公皂司财务困境挽预测的研究俱背景鼓企业破产（每bankr量uptcy宫orf顺ailur伟e号）不仅是市蹄场经济中的借普遍现象，悄也是一个全宅球化的话题压。一个国家宁企业破产的叠数量经常被肌作为衡量该漠国经济发展间和经济稳定烤的指标。近韵年来，全球浇企业出现了长破产数量多气、破产面广公的趋势，甚垮至一些大公询司也无法幸衔免。企业破雾产会带来一之系列的经济弹和社会问题亚，因而如何史在企业破产店之前预警并酸采取相应的喊减震措施是坊学者们研究歪的重点。早梨在十九世纪多三十年代，深美国就开始允通过对破产纹企业的财务深状况进行定嗽量分析以期巨提前对企业查陷入财务困与境发出预警钟。自十九世赌纪六十年代交起，西方国贩家掀起了企灾业财务困境薯预测研究的模高潮。经过膜近五十年的衔发展，财务卡困境预测不偿仅在理论上脉形成了一套第系统的研究呆方法，而且折在政府外部京监管、假银行商业贷恰款评估、企基业内部控制兼、投资者投达资决策等领套域得到广泛崭的应用。遣但是在国内报，财务困境铲预测研究才敲刚刚起步。植新中国第一狮部统一的会承计准则纪——厨《企业会计萄准则》于玩1993快年答7腾月冬1似日正式开始落生效，才把距全国各行业锯的企业会计壁工作统一到飞一个标准上格，实现了会斑计指标的统瘦一。在此之向前，由于企铁业财务报表似数据缺乏可傻比性，财务亲困境预测研勺究一直处于舞停滞状态。艳随着中国经飞济的快速发牵展，对企业另破产问题的箭研究受到越辨来越多人的加关注，而大丘家关注的焦固点又都集中丘在中国的上钉市公司。上爷市公司是证迁券市场发展档的基础，其株行为的规范散和业绩的好拢坏直接决定三了证券市场挺的兴衰。中至国证券市场形历经十三年肯的发展，规趁模日益增大阁，截至格2003窝年剪9希月束29券日，中国证昼券市场共有索上市公司独1280丑家，流通市纹值化13509麻.26蝴亿元。但是崇我们看到，忆随着证券市秆场规模的扩累大，上市公虽司所暴露出铜来的问题也促越来越多。恩上市公司良驳莠不齐，部蜂分上市公司银为了达到包冶装上市的目澡的，利用市锡场本身法规好的不健全和排监管的不成枯熟恶意造假跳，损坏了投队资者的利益防，扰乱了证反券市场的秩陷序。这些上中市公司治理响结构失衡，践生产经营管慨理混乱，因喝而一上市就寄连年亏损，搂从而给投资耍者带来了巨研额损失。市诊场监管的不巴完善，加上即上市公司的锡虚假行为，旅沉重打击了腊投资者的投朗资信心，芹2003蛮年得7胸月份中国证弯券市场的开散户数首次出悼现了负增长止，证券行业坚的发展出现些边缘化趋势或，市场笼罩判着悲观失望差的情绪。通搅过对企业财述务状况的分悲析鉴别质地兵不同的上市逐公司，成为戚摆在我们面讽前迫切需要侄解决的问题距。本文的主恼要目的，就坑是通过比较杏找出最佳的猴预测上市公流司财务困境厘的方法，以责期向监管部护门和广大投杏资者揭示，觉哪些上市公颜司已经进入辩了财务困境递的预警区，净是我们应该燥加以关注或忌警惕的对象希。之所以选痒择上市公司娘进行分析，朵一方面是因祝为上市公司画在国民经济餐发展中的重小要地位，另宋一方面也是母因为上市公颈司必须遵循侦严格规范的帝信息披露制边度，所得到关的财务数据雄较为准确和畜可靠。朵二、研究意郊义资企业破产的崇影响面是相秤当广的，投芳资者、公司泉管理层、员权工、债权人慧、供应商、赠客户甚至政飞府部门都会战受到不同层列次的影响。挣概括地讲，凶本文在以下莫几个方面具茂有重要意义秧：象有助于投资查者的投资决踢策宇当公司破产攻清算时，股弃东的资产请坦求权是处于芽最后一位的慎，因而当公币司资不抵债森时，股东的但投资往往血萝本无归。而卖即使公司没导有进行破产歌清算，一旦庭监管部门公翅布某公司陷凭入财务困境宏，该公司的滥股票价格通浓常会大跌，雾投资者也会冷遭到投资损尊失。因而，重如果投资者游能够获得一骄种事前信息脉，提前知道指上市公司是吹否会陷入财垂务困境，加稠强警惕性，索减少或者取劳消对该公司当的投资，那床么就能避免肉损失。可见控，财务困境挤预测给投资夹者提供了一猎种评价公司商业绩的尺度冤，有助于投羡资者作出正懂确的投资决剩策。对于保惑守的投资者惭，可以通过尺“侮用脚投票嗓”绳避免投资损丢失；而对于团激进的投资币者，甚至可歪以通过卖空茄该公司股票卧获得不错的滩投资收益。京2岔、绑有助于管理等层加强内部拢控制并改善斗经营管理极对于公司管吉理层来说，佩阶段性地评饰估公司当前口的状况是一秆项极其重要面但却又相当稿困难的任务糖。通过这种开阶段性的评事估，管理人鸽员可以发现眉公司潜在的报优点和缺点剖，这样就可床以有序地改姨变政策和行旱动。在这里忘，如果应用室得当的话，形判别模型就桃可以足够早舱地预测出公数司存在的问舅题，使管理撤人员能够意咏识到目前情皱况的严重性匆，并采取相可应的措施改疏善经营管理羡以避免破产妇的发生。即蛙使破产是不既可避免的，夹那么在破产责前与比较强蔬的公司进行守合并，也将诵使公司的债为权人和股东翁受益。刑3抚、眨有助于员工剂及时对未来匙的工作前景时作出规划夺对于公司的们员工而言，鲁其经济利益钩与公司的经星营情况紧密吵相连。作为势企业的一分便子，员工可午以为企业发庙展献计献策撞，协助企业彻走出财务困贸境；如果公详司确实积弱毯难返，则可畜以提前对自宰己未来的工稳作进行规划秆，避免遭到菠失业的威胁怒。律4姿、科有助于债权蜜人对贷款安鞭全性进行评合估迈商业贷款评师估在社会中细是一项很重姐要的活动，虚它对商业银胀行和其它的避一些放款机动构尤为重要烤。债权人通缝过财务困境苍预测可以判攀断企业的偿静债能力，从舰而提前采取杰相应的措施耀加大清收贷巴款的力度，头避免贷款损飘失；而对于觉潜在的债权创人，利用财迫务困境预测验则可以对贷跌款的安全性妄进行评估，浇帮助信贷员叨避免做出令优银行损失惨码重的决策。提可见，财务签困境预测有惰助于信用风膝险评估机制些的建立。交5彼、有陪助于关联公药司的业务决柏策扁企业的关联答公司包括材创料供应商、肥产品销售商奸和业务合作好者等等。现处代企业之间眉存在着千丝僚万缕的合作纠关系，一旦抄合作链条上树的某个环节缩发生问题，置就会产生一盒系列连锁反亩应。企业经叼营状况的好铜坏不仅会直辰接影响到其洋供应商的销知售收入和应密收账款的回普收率，也会聋对销售商的色供货来源产块生影响。因寺此，对于供篮应商而言，特利用财务困薯境预测可以赵及时改变合置作策略，寻闭求替代的合顺作伙伴，避键免由于企业鼠破产产生的攻震动，保证顿企业生产经愿营有序进行挖；对于销售鹅商而言，则预可以提前寻正找其他的供紫货来源，避泻免由于断货遣产生的不良勾影响。哪6已、作有助于监管镇部门加强监辣管挎目前，我国萝证券市场的毙监管机制还辰是主要以事金后监管为主宫，即通过对涝连续亏损两材年的上市公遣司实行鞭ST燥制度，对连腔续亏损三年盯的上市公司透实行退市制竹度，从而对律上市公司进蛋行约束。证台监会对上市御公司进行监者管所依赖的找信息主要来晌源于公司当梳年所披露的篮财务报表，挽因而具有一终定的滞后性远。通过财务弓困境预测，总监管部门可厦以利用该公扎司前几年披愿露的财务信蜂息提前对上巴市公司进行爪监测，对于拉出现财务困诸境征兆的上得市公司给予险更多的关注寸，加强事前仿监管；此外漫，财务困境狭预测还有助形于完善市场运准入制度，卵防止证券市纲场成为纺“箭圈钱唯”雀的摇篮，从痛而有助于证巴券市场的健单康稳定发展末。延除此之外，僻财务困境预珍测还可以应闯用于收购或窝兼并时对目悉标公司价值静的评估，在狡会计报表审杏计中也有助救于注册会计路师出具正确汁的审计报告播。由此可见妄，财务困境慕预测研究的赌应用范围很轨广，具有很差强的理论和上实践意义。始三、主要创伞新为本文的创新牌要点如下：掩1景、本文在国麦内首次将神伤经网络技术万应用到中国金上市公司的述财务困境预乌测并将其和祥多元判别分帜析模型、社Logis碧tic瓦回归模型进膊行比较。远2临、本文选取宇了涵盖短期及偿债能力、姿长期偿债能春力、营运效条率、盈利能缩力、风险水固平、发展能剩力六大类共食52潜个财务指标虽并通过逐步随判别分析筛芒选模型的预败测变量，用狡于财务困境形预测的财务拥信息是目前裤为止最全面纽的，。嘴3殿、在以往的提研究中，许恰多学者只对轧估计样本进徒行预测，而玻且是在公司惰被突ST眨的前两年进拨行预测，即刃在公司已经帆亏损一年的炭情况下进行撕预测，判断击其最终是否让会被驱ST险，这样无疑雁会高估模型察的预测能力险。本文采用朵了新样本检僚验模型的预荒测能力，并榨且在上市公篇司被愤ST扣的前三年，巩即公司尚未皇发生亏损的仅情况下进行度预测，模型渗预测能力的剑评价比较客魂观。研究结典果表明BP猴神经网络模帮型对新样本桐的预测准确签率可以达到与8喜7％。育4间、样本新，获容量大。本区文对移1998俭－紧2003井年间因为财殿务状况异常灾而被悠ST芝的所有上市牙公司进行分句析，最终获示得抓108午个财务困境宪企业样本，章并同时根据乎行业和规模柔配比原则另紧外选取了肉108循个正常企业勤作为配对样越本，样本规赢模是迄今为坟止最大的。优第一章摘企业财务困遍境预测研究述概述蛙第一节停耽财务困境的役定义帅对于捕“膊财务困境类”隐的定义国内族外学者有很胀多不同的看泥法，析Altma朋n(19计93)独综合了学术霞界对财务困里境的定义，么将财务困境叙分为四种情聋形：（猫1畅）失败（哄Failu夹re咐）：擦两典型代表是执商业统计公狂司旦Dun&勤Brads城treet用朋采用的肚“顷经营失败斤”练（接Busin请essF单ailur柳e铸）概念，指距公司经营因吸为破产而停爪止，或者处父置抵押品后倍仍对债权人痕造成损失；驳无法按期偿冬付债务，由航于法律纠纷役被接管重组推等情况。（斥2新）无偿付能淘力（办Insol脉vency利），包括技逐术上的无力膜偿付和破产抓意义上的无宪力偿付。前令者是指企业绒缺乏流动性径，不能偿付终到期债务，桑主要用净现旷金流是否能诉满足流动负矿债的支付需疾要作为判别搜技术上是否受无偿付能力禽的标准；而吼后者是指企均业资不抵债阴，净资产为零负等情况。步（羡3凤）违约（拜Defau健lt醋）。违约可露以是技术上星的或法律上御的，前者是播指债务人违套反合同规定画并可能招致搅法律纠纷，拉后者则指债奏务人到期无惠法还债。（弃4户）破产（箩Bankr妻uptcy境），指企业汪提交破产申巷请后被接管棕清算。诊对财务困境暑定义的不同普必然导致研眼究对象的差泻异，从而得络到不同的研墨究结论。国腹外大多数研意究将企业根搜据破产法提腊出破产申请巨的行为作为忧确定企业陷年入财务困境闸的标志，如涉Altma幸n恳（滤1968撤）、声Ohlso呆n堵（民1980艺）、毫Casey灭and老Bartc辛zak宝（忍1985致a）、怨Aziz,枣etal省（车1988隐）。此外也三有部分学者址把破产、拖滋欠优先股股心利和债务作池为确定企业陷陷入财务困伍境的标志，堂如象Beave按r(196杨6)久。而掀Jain允andN贫ag(1造997)毛则将首次发马行股票后第超三年的资产猾营运收入低逗于其股票发眼行前一年收徐入的企业定净义为财务困已境企业。航在国内，财凝务困境预测血研究才刚刚船起步，由于屯非上市公司碎的财务报表舱比较不规范骗，可靠性不魄高，加之数牵据很难获得证，所以基本杜上所有的研招究都以上市捡公司作为研警究对象；而贸由于我国证听券市场的退域市制度建立逐较晚，退市筹的企业不多届，因而大部祝分研究又都撑把上市公司签被特别处理序作为企业陷抽入财务困境拥的标志，如急陈静（仿1999鱼），陈晓、疫陈治鸿（染2000裁），吴世农响，卢贤义（凤2001拔），李华中胳（写2001陶）等。除此穿之外，长城歉课题组（议2001篇）将首次出参现亏损的公界司界定为财破务困境公司匙；高培业，犁张道奎（伐2000催）则把企业单能否按时偿瓶还银行贷款帅作为企业陷尸入财务困境姜与否的界定绢标准。弊根据《公司凳法》第羊157顷条第硬4辰款规定，上怒市公司最近风三年连续亏部损的，由国所务院证券管弊理部门决定糊暂停其股票停上市；第怠158没条规定，上枯述情形在限傻期内未能消纽除，不具备歪上市条件的为，由国务院盯证券管理部宣门决定终止迁其股票上市趴。这说明，抱上市公司若母发生连续亏塘损，则意味蹦着公司陷入蔬了财务困境乌，公司有可掠能随之走向定破产，或者响被兼并、重破组。由于公纵司连续亏损受蕴含着较大狗的风险，中拳国证监会和鸽深沪两地证丸券交易所出扬台了一系列突制度用于警呈示和防范风币险：谱1种、搜ST驴制度陷。自萝1998串年恼3环月吸16鞋日起，我国术证券市场开恨始推行候ST坏制度。根据穷中国证监会篮《关于上市取公司状况异倘常期间的股珍票特别处理滤方式的通知泊》，附“复特别处理饺”龄的内容包括宿：于特别处甩理的股票前旗加蛋“波ST”(S昼PECIA可LTRE迟ATMEN辅T鼠的缩写屿)浮标记；公司乏股票每日涨碎跌幅限制为升5榜％；指定报损刊应另设专自栏狠刊登特别处壁理股票的每虚日行情。翅上市公司出依现以下情形探之一的，则炭视为财务状惜况异常：背最近两个会道计年度的审杀计结果显示嫂的净利润均困为负值；绣最近一个会敏计年度的审男计结果显示哭其股东权益卫低于注册资似本，即每股墓净资产低于也股票面值；括注册会计师位对最近一个晃会计年度的三财务报告出续具无法表示申意见或否定娘意见的审计塘报告；回最近一个会牵计年度经审稀计的股东权斜益扣除注册羽会计师、有阳关部门不予双确认的部分疏，低于注册府资本；略最近一份经茶审计的财务岭报告对上年介度利润进行胀调整，导致醉连续两个会裹计年度亏损橡；拳(6)经施证券交易所吸或中国证监沉会认定为财豪务状况异常哨的。慕除了财务状桨况异常，其踢他状况异常括规定如下：恋由于自然灾讨害、重大事士故等导致上魂市公司主要曲经营设施遭召受损失，公叨司生产经营炭活动基本中穗止，在三个蒸月以内不能傍恢复的；六公司涉及负脆有赔偿责任纸的诉讼或仲稀裁案件，按宋照法院或仲琴裁机构的法现律文书，赔浙偿金额累计碑超过上市公袭司最近经审公计的净资产灾值的50％返的；好公司主要银盟行帐号被冻评结，影响上餐市公司正常调经营活动的郊；仰公司出现其唉他异常情况翻，董事会认智为有必要对盏股票交易实坚行特别处理倒的；岩人民法院受设理公司破产坚案件，可能割依法宣告上屡市公司破产鸦的；某（6）公司旱董事会无法疼正常召开会析议并形成董平事会决议的欧；衬（7）四公司的主要端债务人被法村院宣告进入盆破产程序，半而公司相应码债权未能计论提足额坏帐亚准备，公司颤面临重大财润务风险的；饱(8)钟中国证监会喝或证券交易邀所认定为状魂况异常的其划他情形。周2袭、妹PT所制度芬。供1999贱年，深沪证野券交易所根块据《公司法氏》、《证券怎法》和《交纪易所股票上抢市规则》的强有关规定，减制定了特别友转让（予PT膨）制度，即忘当上市公司鞋出现最近三倾年连续亏损风的，由证券锹交易所暂停省其股票上市羊。公司股票晨暂停上市期甩间，交易所斗为投资者提哪供特别转让戚服务。余3适、祖退市制度歇。刷2001诉年屈2肥月单24家日，中国证声监会发布了斤《亏损上市帽公司暂停上趴市和终止上盘市实施办法栽》，给予葛PT映公司一年的奔宽限期，从壤而正式毙启动证券市隐场的退市机万制。随后，泪2001服年五11踏月蕉30柔日，中国证炭监会又发布良了坐《亏损上市浸公司暂停上稀市和终止上橡市实施办法尚（修订）》江，取消了特竹别转让（症PT掩）制度鹊，加快了完绘善退市机制贡的步伐。献4鼻、顺退市风险警伯示制度镇。为了向投络资者充分警届示上市公司撕存在的终止言上市的风险敲，同时又与与其他异常状挪况实行特别纪处理的风险局警示相区别唐，贺2003客年绞4价月戏4适日，深沪两急地证券交易献所发布了《蚀关于对存在蚊股票终止上宽市风险的公叛司加强风险众警示等有关号问题的通知留》，仍由证券交易积所对存在股乞票终止上市昨风险的公司脏股票交易实倚行的“仿警示存在终松止上市风险楚的特别处理艘”栋。其主要措乳施为在其股穷票简称前冠气以具“*ST”肠字样，以区录别于其他股鼻票，并且股坊票报价的日疑涨跌幅限制葵为渴5变％。组根据规定，美当上市公司寄出现下列可造能终止上市煎风险情形时隆，将对其股划票实行词“旋退市风险警坊示肺”辈：搅（雪1绸）最近两年艘连续亏损的督；腐（子2事）因财务会盛计报告存在躺重大会计差液错或虚假记达载，被中国国证监会责令民改正或公司铁主动改正，结对以前年度肝财务报告进其行追溯调整篮，导致最近惩两年连续亏倘损的；信（虽3检）因财务会轿计报告存在炉重大会计差锦错或虚假记房载，中国证呀监会责令其鲁改正，在规慢定期限内未傲对虚假财务雪会计报告进涝行改正的；绢（站4州）在法定期蒸限内未依法宽披露年度报辩告或半年度泄报告的；么（土5蜜）处于股票爹恢复上市交秧易后至其披然露恢复上市亲后的第一个浊年度报告期槽间的。饼上市公司经企营首次出现崇亏损带有一庙定的偶然性普，其受到国算民经济发展粥状况、行业鞭发展态势、卫甚至个别意罚外事件的影稼响。因此，强若上市公司钻一亏损就直摇接将其判定岛为财务困境含企业有失偏两颇，这无疑饥会夸大财务银困境企业的笛比例，把一池些出现暂时才经济困难的薄公司也误认判为是财务困掀境企业。但是是，从上述输制度可以看怪出，出现连阻续两年亏损收的上市公司招不仅会被特燥殊处理，而交且面临着退式市风险，因懒而可以认为述其已经陷入聋了财务困境饺。应该注意兰的是，我们另仅仅把上市传公司因为财蕉务状况异常牺而被特别处芝理作为企业楼陷入财务困通境的标志，锹剔除了因为用其他异常而炊被例ST鞋的情况，这绩是由于上市撑公司出现其皂他异常状况均而被特别处顺理具有一定胜的特殊性和波突发性，难墙以提前加以膏预测。线综上所述，床本文以上市士公司作为研例究对象，将挎公司因财务绵状况异常而钳被特别处理乔（莲ST翼）作为企业茫陷入财务困把境的标志。繁这不仅符合去中国的实际惨情况，而且驻与国内大部踢分研究保持兄一致，便于包相互比较。历第二节茎狡国外财务困共境预测模型末概述葡自上个世纪劳60年代以掌来，财务困林境预测在欧笑美得到广泛短发展，从多能元判别分析刑等线性预测贤模型，到以巾神经网络模常型为代表的稍各种非参数序预测模型，询相关的模型谜、方法层出起不穷。在这破些模型中，鼻有一个共同惊的前提假设栗，就是可以肥对公司进行宁分组（如可辛以将公司分母成财务困境童公司和财务娃健康公司）法，其基本的严思想即利用注企业的各种其财务指标，斧建立判别模鼓型，从而根竹据企业的总脑体财务状况汪进行分类。好纵观国外现炭有的研究成祥果，财务困屠境预测方法狸主要有单变四量分析、多钥元判别分析幅、线性概率埋模型、Lo没gisti站c模型、递凳归分割算法栽、生存分析驴、专家系统产和神经网络窗模型等。国一、单变量复分析截单变量分析筐是最早应用判于财务困境趴预测的模型掠，其主要思预想是通过比封较财务困境菌企业和非财毕务困境企业担之间各个财窃务指标的显个著差异，选凳定某个指标抗作为排序变渗量，让样本性数据根据该余指标进行排拾序，然后根杨据最佳判定岂点对财务困调境企业和财佩务健康企业龟进行分类的拐一种分析方悄法。倒Fitzp轰atric栏k铃（搅1932边）最早利用爆该模型对企诱业财务困境铃进行预测，彻他以寿19侍家公司作为来样本，运用隔单个财务指拐标进行预测荒，结果发现班净利润洁/咽股东权益、洋股东权益狂/拨负债这两个丸财务指标判吐别能力最高境。而棉Smith置但和逼Winak魄or庄（叉1935润）进行了类笛似的研究，浊则发现营运躁资本腥/私总资产这个展指标的预测遗能力最高。目此外，辛Merwi免n村（解1942拌）发现营运乌资本拘/种总资产、股漂东权益桌/险负债、流动快资产镜/凭流动负债这岂三个指标能奔提前叔6感年对企业破指产作出预测聚。轧Beave善r罩（保1966务）发现判别救能力最高的宋财务指标分创别是现金流策/鱼总负债、净仰收入只/搜总资产、总狠债务料/思总资产。拌单变量分析俊是最早应用忘于企业财务唇困境预测的列实证模型，晴虽然其开创擦了财务困境议预测实证研披究的先河，庙但是其具有杨以下的局限架性：（玉1讯）相关的指乱标给出令人继混淆的判别劈信号，根据摧不同的财务轮指标进行判厚断有可能得柳出相反的结内论。如盈利闭能力差的企遮业有可能因剥为流动性稍井好而被判为榨财务健康企皱业，但是如喷果根据盈利茶能力判断则恒很可能被判读为财务困境介企业。（柳2蝶）实证结果融表明，从总炒体上看单变叨量分析分辨局非财务困境塑企业的能力迁高于分辨财运务困境企业贡的能力。（秧3累）单个变量诸所包含的信掏息不足以反陈映企业的整及个财务状况款。这些缺陷伴严重影响了歼单变量模型押的适用性。辅二、浮碎多元判别分旺析师为了克服单线变量分析的钩局限性，店Altma缎n敏（斜1968圣）首次将多周元判别分析诵（菜MDA惨）的方法引次入到财务困组境预测领域联。此后，这攀种方法在企朗业财务困境胀预测的实践质和研究中都额得到了广泛稀的应用。益该方法假设览任一家公司寄i场，其特征可聚以用落n身个独立的财猪务变量忘x探组成的向量绑X块来表示。那征么对两组公嘱司（财务困贵境与财务健惠康公司），垒假设两组中映的自变量分梁布服从多元呀正态分布，穷协方差矩阵明相等，但均因值不同。其艘目的在于获柏得自变量的骆线性组合，放使得组间方得差与组内方遣差之比达到累最大化。用伏这个方法估抚计出判别函械数，其系数柴向量为头A(患),继常数项为递。由这一变目量的线性组辞合可以得出执每一家公司烘的控Z扫值：算，壤共割尸踏刘（塌1.1甩）路其中，味是取i镜公司的冰Z颠分值，吓杏是解i白公司的峰n夺个自变量。捕然后，根据备组内公司数收目和错误分患类成本的先验验概率计算扰出临界值。英通过将各公烤司计算出的倘Z柳值和临界值因进行比较，降可以知道公尝司属于财务涝困境或是财览务健康企业扮。抽Altma进n挠（虏1968君）选择了营枕运资本器/可总资产、留搅存收益显/绪总资产、息岔税前收益抢/堪总资产、股问票市场价值锦/趟债务账面价说值、销售收四入顽/峡总资产休5俱个财务比率译建立判别函德数来区分财离务困境和财床务健康公司迫，在破产前谁1菜年预测精确速度达到罚95%迷，前乳2跟年精确度达泉到医72%幕。此外，类少似的研究还纱有畜Dambo胀lena侦和醉Khour崖y斧（吧1980茶）、篇Lait叔imen趣（客1991度）等。边多元判别分盒析虽然得到每广泛的应用向，但是该方辽法也存在着坦一些问题，具主要是其对摘预测变量的贴分布性质施抖加了一些统占计上的限制滨。比如说，攻对于破产组茄和非破产组治，预测变量诚的方差－协乘方差矩阵必负须是相等的校，预测变量捷必须遵循正告态分布等。影这使多元判切别分析遭到仇诸多学者的乞批评。桌三、线性概歌率模型微由于多元判叹别分析只能项直接得出判税别结果，无矛法估计出企煤业破产的风企险。为了估怠计企业破产迈的概率，研斩究者设计了摄线性概率模钳型（破LPM桌）。线性概好率模型其实萄是普通最小原二乘回归模为型的一种特美例，其因变趴量只能取两惰个值，沸1塘或者秤0枣。其模型的漏回归形式如卷下：邻杨羊叼松窝驱棉（裤1.2进）孤其中，自变征量蜻是反映企业怒财务状况的链指标。炮首先，从估释计样本中利律用最小二乘姑法咐(OLS)嘴估计出系数货，然后利用沫估计出的系怠数算出企业疫破产的概率得，当它大于丢某个临界值抗时则认为企廉业属于财务会困境企业，除反之亦然。抛我们发现，仰模型（驱1.2气）中的回归酬系数除了截劣距外，都与肃多变量判别等系数成固定紫比例，也就情是说线性概闹率模型只是棚多变量判别留分析（着MDA泼）的一个特继例。因此，涌我们上面所篮算出的碎LPM豪得分也只是径判别得分的灿一个线性转掘换。所以虽全然膏MDA孝与遭LPM鞋的模型假设奋不同，但是淹分类的结果交却是相同的抓。但相对于辉MD分A杰，明LPM怕用于企业财孕务困境预测味更方便（惕Theod淘ossio盖u1991饿）。胸帝喜危锄LPM今的应用存在撞两个主要的球统计问题：芝（恢1疯）如果采用醒普通最小二喇乘法来估计司式（轮1.2夫）的系数，打那么就必须叛假设残差项蓝方差相同，痰如果出现异贤方差，那么斯OLS首的系数估计浇虽是无偏但橡却是无效的练。而且，如牌果残差项不巾是正态分布怕的，那么传党统的显著性撕检验将没法康用。不幸的查是这两种情欣况在辞LPM策的应用中都忠可能存在。斩（蜜2具）根据慌LPM霉计算出的概敌率有可能落愚在区间（优0掀，衣1屠）之外，这桐很难加以解易释。闲Meyer定和段Pifer凳（鸭1970滋）最早将态LP爹M减运用于银行惭业的财务困慢境预测，而挽Laiti骡nen俯（折1993捐）也曾作过获相似的研究钟，将但LPM铁运用于企业荣财务困境预括测。哪四、LOG恶ISTIC搅和PPOB耐IT回归模松型块由于扬MDA众和亭LPM远都受到统计屿假设的限制剩，为了克服昂这一局限性匆，研究人员群引入了多元贱条件概率模劣型，并采用台极大似然估任计法进行参兔数估计。多昼元条件概率大模型包括L归ogist宋ic模型和讽P触robit旱模型，两者乏的区别只在爷于累积概率援函数不同。帅其主要优点挑是对破产的驱先验概率或弟预测变量的驴分布不需要碍作任何假设将，基本的估酸计问题为：归给定一家公胜司属于某个徒特定的总体插，那么在某队一特定期间康内，公司破削产的概率是沾多大？坝拥假设助是第活i唤个公司的预菊测变量，何α愧和训β扶为待估计参胶数，公司廊i拖破产的概率陕可以由下式诵给出：贡稻车联箭顷杏投订浪（衣1.扯3）奔在劈Logis塔tic厕模型中，卫颗于乱零补（修1.僚4）院或者懂致冈搏侍锤巷蒜顶忘（或1.版5）握假设第快1烟组样本为核，第跪2触组样本为鞋，则似然函歪数为：玻昏穿特（闲1.怪6）帖最大化对数逗似然函数因就可以估计拦出式（汉1.木5）中的参横数罪，从而算出捷公司破产的纹概率违，基于这一按概率公司可雕以被划分为劫财务困境公秤司与财务健哭康公司。门Marti鸦n敬（弱1977心）首次运用蝴Logis载tic模型捧来进行银行矛破产预测。蛋这一方法后毕来被友Ohlso乌n掌（现1980拦）用于预测滚企业的财务腿困境。旱在Prob婶it模型中吗，采用的概户率函数则是爱累积标准正婚态分布函数疗：勾州尘势骂魂蜜（1世.葱7）寄渡虽然康P羡robit零模型与纺Logis座tic呀模型相似，况但应用并不禽象后者那么斜广泛。关于剪P炮robit若模型研究的抗文献很少，另这可能是因桂为该模型包眉括了非线性旁估计，所以布计算量较折Logis略tic兔模型大。平五、递归分班割算法俭递归分割算克法焦RPA渡是一种基于宫模式识别的冲非参数的计脸算机分类技和术，它同时变具有传统单络变量分类法僻和多变量分袖析法的特点殿。由念RPA津得到的模型辉呈现出分类言二叉树的形沉式，该二叉生树能够把对澡象分到特定义的组中。晃RPA弊的输入包括非一个由仗个对象的观辰测数据组成师的原样本，否还有它们实冷际的类别以腹及先验概率混和误判成本域。我们用伍表示某对象粒属于组京的先验概率墙，用川表示将属于出组速的对象被误区判为组佛的成本。如葵图驶1推所示，我们刷给出了一个鹿实际的树，蝴该树是逝RPA柜基于一定的竭先验概率和三误判成本，设从浩200贞家破产公司嫩（组助1授）和非破产玩公司（组传2焦）中构建出明的。该树共鞭有津5骡个最终节点喇（复termi振naln脂ode霸），如图浙1瞎中的圆圈所姻示。这些圆拢圈代表所有国公司最后的删分类。模型夕根据各个公谣司的财务特峰征将其逐级请往下分到各吨个最终节点计。丙RPA湿模型的构建剥分两步，第屈一步是构建责预期误判成丰本较小的树姻，第二步是扫通过交叉检常验来选择树压合理的复杂世度。劈RPA较模型的缺点穗是：（盈1砌）它是一种拉前向选择方在法，当它引崇入新的分类道规则时并没绵有考虑前面布的分类方法粉，因而有可售能同一个分终类指标会重册复出现但判浮别点发生变讯化；（挥2薪）有可能出壁现过度拟和妈现象；（登3搅）妙RPA父技术能将公劳司分割成不抬同风险类型脖，但无法将屠同一风险类狱型内的公司加进行对比。狡阀爬狼缺抱图1.1节RPA树200家公司现金流量/总负债200家公司现金流量/总负债23家公司现金/总销售收入132家公司总负债/总资产68家公司留存收益/总资产戚注：树（弃1乘）是基于达20寺0磨家公司的财的务数据、破臭产组和非破民产组的先验厦概率顾以及误判的戴成本谣构建而成。且当某个公司笑的判别变量尤值大于判别晕点（铲cutof俱f核）时朝右边压移动。最终猪节点是圆圈傲。最左边的帖最终节点有悔45协家公司，其蛾中刘40拢家属于组钥1堪，寸5轿家属于组介2堵。属于组非1籍（破产）的汤节点在圆圈蕉内记为翼B扮。属于组购2挣的最终节点难记为馅NB吸。该树误判碗了寇5同家破产公司反和反15千家非破产公筑司。榴六、生存分虾析剖费上述模型均锯运用企业破钳产前的数据混进行预测，肥但并不能预享测出企业破鼻产的确切时却间。重Lane礼etal纪.烤（改1986从）运用一个竖比例危害模鹅型对银行破谅产进行预测浩，称为生存巨分析。生存派分析假定财惊务健康和财施务困境的公凡司都来自同源样的总体。喘公司破产的梢风险是通过迫计算每家公衡司的生存时注间来衡量的特。假设她T晕时间后公司痕就会破产，懂那么生存函核数医S侍（狼t李）就代表笛T>t蓬概率，公司乖在缸t竟时间前破产暖的概率可以遵用脖F架（时t毯）表示：掏拉值毅彩蹄行互刘佛育妨状（1册.诱8）越危险度函数络h(t)箭可以由下式获给出：牢心忍懒欠并圣乎庙叨（1祥.觉9）骂并且，岔碎纪泻罗货腐瞧讯（1薯.1亚0）威其中，蹄x久代表公司一台系列财务比从率的向量，植代表系数向锈量，是用最累大似然法进哨行估计的，铁是令首x=0金计算得到的杆。排生存函数讯欲异走攻讲并（1.辅11）陶其中，给肉晒级惯述胞爆（1.12紧）而由于没有限稿制及的分布，所呀以生存分析迎是一种半参侮数的方法，删这也使之免挖于很多对参换数方法的攻速击，而且，圈用这种方法向处理破产预罢测问题显得废更为现实。痰闯生存分析方哭法可以得出踪期望破产时身间，这给决务策者提供了洒重要的信息森。虽然相对诵传统的统计使方法而言，冠生存分析方恳法的确是很燥好的替代方设法，但是到危目前为止，论它仍然得不材到非常广泛叛的应用。板七、专家系姻统壳险人工智能的载发展和应用您使得研究者梳开始采用专冤家系统来解怠决破产问题徐。专家系统枯一般是采用虏归纳推理（白Induc煎tive现infer闯ence畏）方法，该认方法是通过膜分析与所要借解决的问题村相关的一系塌列案例，从土而发现规律起。归纳推理嘱方法又有两限种途径：一广是模型驱动疫型（等model侦-driv中en索），利用先帮验模型指导渴来发现规律劫；二是信息蜻驱动型（趋data-唐drive哨n尝），利用一洋系列案例信搞息来发现规热律。转在模型驱动法型方法中，塘规律是建立究在先验模型腊基础上的，当然后用一系傲列的案例来泥检验。信息协驱动型方法只首先对所有添公司进行审其查，然后寻贿找最为方便桥的程序系统自来对这些公祖司进行分类突，当加入新酿公司时就必徒须对所得出衔的规律进行茅修改。具体戴地说该方法竭先是把公司敢分成破产组翅和非破产组毒，把这些公带司用一系列彩财务状况属俩性来描述，导然后归纳出辽一个流程系津统来正确分拔类样本公司渗。专其中，优先庆用于分类的惹属性必须使父得分类后熵湾（快entro是py诚）最小，假杯设有某家公努司可能被分蛾入凑n惧种不同的组结，该公司被麻分入组须的概率是梢，那么分类济的熵钉为忍碧叨未区最繁师（1病.1肥3）嘴牛归纳推理方乖法的局限性帜表现在以下台几个方面：烘（扶1渡）该方法很像难应用于解帮决较大的问亿题，因为可皂以得到的样孟本毕竟有限窜，这可能可显以通过把大调问题分割成贵小的问题单滥元来加以解诱决，但这只奶是个设想，唱仍需进一步也研究。（渣2边）方法的应今用中如果忽处视了重要的糕案例（公司扛）或是分类悦属性，那么袖将会使得该泪方法的预测无能力大为减脱弱。（摄3怜）方法的应霞用中经常会智出现相互矛怕盾的案例，膜比如说两个江案例（公司目）属于不同准类，但是具炸有相同的属源性，从而难词于加以区分称。尤疲目前，在专毅家系统方法箩的深入研究狱中，除了我正们所具体阐闯述的归纳推匪理方法外，进通过与经验魄丰富的决策熟者进行交谈法，并将其知岸识和经验并朋入流程程序膛中，这也是怕一种很好的棕方法。助缠专家系统经的常被用来解秆决破产与信然用承诺问题梳，赤Borow誓ski盆eta位l.(孕1988贸)采用专家恶系统方法来戚预测储蓄和蜘贷款机构的仅破产问题,量而淘Bouwm掉an激（直1983碧）和腊Duche葬ssi薯eta义l.（砌1988妹）等则将专捐家系统的方贸法应用于信毕用承诺研究熄。生八、神经网川络模型势神经网络模袍型是由大量慕的简单处理闹单元相互联蚊结组成的复忙杂网络系统趁。它的许多抚功能和特性宵是对人脑神万经网络系统跟的模拟，是艇一种自然的奖非线性建模尺过程，也被妥称为人工神土经网络（背Artif肠icial毒Neur筹alNe劫twork顿）。作为非户参数的预测真模型，它克株服了选择模宗型函数形式樱的困难，同蕉时对样本及典变量的分布闹特征没有限美制。其主要芳分析模型如降下：肚图1.2亭秃神经网络模韵型输出神经元输出神经元隐层神经元输入神经元LayerILayerII疫它的神经元毒一般包括三然种处理单元于，也称为节愿点（脆Node茂）：输入神龟经元，隐层昏神经元和输祥出神经元。羊输入神经元筛接受外界环绸境信息的输问入；输出神因经元则将经盖过神经网络疯处理后的信齿息送到外界峰；而隐层神盐经元则处于槽前两种神经蹄元之间，不殿直接与外界缝环境发生联处系，它接受服输入神经元程的信息，经臂过多层次的抹网络内部运草算，把数据域结果转移给洁输出神经元匆。隐层神经脏元可以有多情个层次（珠Layer竞）。厕总体来说，姨神经网络具异有一些其他快方法无法比话拟的优点，妹体现在：房(1)粱它根据所提惕供的数据进后行学习和训浙练，找出输拘入与输出之例间的内在联萄系，通过改川变每个节点适上的加权系俊数来求取问遗题的解，从影而具有自适抛应的功能；害(2)从能够处理那劝些有噪声或门不完全的数顷据，具有泛闲化功能和很碎强的容错能素力；武(3)肉神经网络对差于非独立因南素组成的总背体依然适用田，并能够处外理其中复杂战的非线性关问系。骄目前，主要震采用的神经丰网络模型有蜡反向传播（听Back－密Propa衡gatio山n）算法、煌串级相关（救Casca悔deCo萝rrela纷tion）僻算法和芽遗传算法（魄Genet夜icAl膝gorit竹hm）等。译第三节香问国内财务困翠境预测研究灰概述丝国内的财务序困境预测研殿究才刚刚起饿步，陈静（荡1999物）以犯1998盼年薄27侍家己ST躺和皇27挥家非伐ST嫂上市公司作移为样本，分级别采用单变涉量分析和多吊元判别分析岭方法进行财果务困境预测浸，发现由资薄产负债率、粱净资产收益丧率、总资产钩收益率、流食动比率、营棚运资本及/析总资产、总朵资产周转率缎等医6举个指标构成泻的判别函数沫能较好地预若测出搂ST绕公司。佩陈晓、陈治巧鸿（邻2000毁）以寺38注家纽ST气和德132乔家非签ST鹿上市公司作仔为样本，采吩用盈Logis笑tic栽模型，通过嫁试验回1260权种变量组合就，发现负债沙－权益比、自应收账款周涌转率、主营称利润洒/宗总资产、留砍存收益添/凉总资产对企游业财务困境勿有显著的预要测作用。预高培业、张捧道奎（伙2000鸽）采用厅29巨个财务指标软，运用多元飞判别分析方稠法建模，发咸现由留存收撑益矿/吐总资产、息叫税前收益魂/妖总资产、销鼠售收入榴/淹总资产、资乳产负债率、薪营运资本统/傅总资产构成外的判别函数滩有较好的预两测能力。须吴世农、卢商贤义（村2001谷）以毁70灰家辣ST刘和运70奇家非第ST吧上市公司作士为样本，采害用盈利增长砖指数、资产额报酬率、流廉动比率、长嗓期负债陈/莫股东权益、登营运资本争/逃总资产、资旬产周转率等旅6万个财务指标仪，比较了多文元判别分析劫、线性概率夏模型和撇Logis外tic服模型的预测脸效果，发现沸logsi小tic刚模型的预测晨能力最强。谈长城证券课博题组（寨2001货）选取了式37暴个财务指标幼，采用公logsi金tic素模型，设计金了财务危机死预警系统和彩财务危机恶惨化预警系统客，发现净利充润鹅/景总资产、投佩资收益桐/跳利润总额、瑞应收账款周差转率、营业壮利润增长率侦、净资产增嗓长率、长期秆负债廉/矛总资产、净娃利润增长率多、存货周转宿率等指标具榜有显著的判伐别作用。印归纳起来，齐国内目前的锯研究存在以我下不足：（榴1换）使用的方愈法比较简单遭，主要是单车变量分析、那多元判别分趁析和渔Logis天tic淘模型等参数富方法，而像作神经网络模哭型等非参数歪方法则尚未赠有人使用；择（临2瓜）由于受到鲁数据限制，弊样本量不足池，大部分研决究只是对估谎计样本进行豆回判，没有籍采用新样本颈进行检验，怜这高估了模联型的预测能世力；（杂3铃）大部分研供究是在公司葱被驼ST窑的前两年进访行预测，即匀在公司已经查亏损一年的丘情况下进行绩预测，判断肯其最终是否张会被典S御T觉，这样无疑路会再度高估执模型的预测忧能力；（捞4摸）有些研究画采用的财务睁指标不多，陡无法反映企宰业全面的财基务状况。得鉴于此，本穗文的目的即瓣采用容量更旗大的样本和参更全面的财发务指标比较庆多元判别分打析、附Logis嗓tic罗模型和神经照网络模型三悲种方法的真椒实预测能力合。疮第二章尊牢实证研究设扮计屿第一节想洒样本设计全如第一章第膀一节所述，中本文以体沪深两市枪A股脏上市公司作属为研究对象捧，将公司因济财务状况异金常而被特别连处理（核ST羊）作为企业扁陷入财务困局境的标志，嚷从中选取了拳1998－牛2003年敲间108家佛ST公司作刘为财务困境垄公司样本，目具体样本见猎附录1，样投本的行业分亿布特征如下拘：兼表2.凯1“财务弦困境企业”徐样本的行业昂分布特征咱行业类别多财务困境企述业样本数量穿（个）随农、林、牧店、渔业河1修制造业慰59挣建筑业逢1独交通运输、垦仓储业挣3之信息技术业境5献批发和零售守贸易撑9张房地产业驼7况社会服务业坚5白传播与文化愉产业贞3舰综合扫15渔合计弹108见由于证监会潮是根据上市慧公司前两年按的年报所公豪布的业绩判敞断其是否出热现财务状况真异常并决定钱是否要对其鲜进行特别处闹理的，所以叼采用上市公忘司前两年的斑年报预测其籍是否会被陵ST显然会胆夸大模型的唐预测能力。御毕竟在公司齐已经亏损一帆年的情况下梢其被ST的稿几率自然大剧于没有出现菠亏损的公司阻；而在公司问已经亏损两壤年的情况下死其被ST已夏成定局，所野以更没有任中何预测意义庄。因此，本控文选择在上嚷市公司被S忧T的前三年备进行预测，闯判断其最终境是否会陷入鼠财务困境，嘱即如果某上跑市公司在2留003年被润特别处理，森我们采用2栏000年的习年报数据进杏行预测。漂为了剔除不梦同年份、行民业和资产规塔模因素对财梨务困境预测风的影响，我涝们根据以下芽原则按湿1：1的比遭例选择财务拘健康的上市糟公司作为配助对样本：欺（饿1）、研究仔期间一致，炎如财务困境杏企业采用的牢是2000偿年的数据，娘则财务正常犹公司也同样正采用200葱0年的数据烛。围（使2）、配对昏样本与财务话困境企业行怒业类型相同缴或相近。贷（宅3）、配对辟样本与财务悟困境企业的覆总资产规模脚相当。冤据此，本文束确定了怀216个研担究样本，其捞中3/4作犁为估计样本妻，1/4作拼为预测样本陪，具体情况得如下：愉估计样本赌162预家，其中财劫务困境公司裁81宽家，财务健领康公司喊81膏家姿预测样本枣54宽家，其中财村务困境公司恳27缓家，财务健尘康公司勒27慈家添第二节应雀预测变量的贪选择振一、预测变辱量分类庭财务困境预撕测模型所采犹用的预测变于量大体可分屋为三类：巾1持、财务指标赠。这里的财氧务指标指的砍是狭义的来道自资产负债俩表和损益表壮的指标，大慰部分学者均骑采用此类预君测变量，但通是对于如何孟选取财务指胀标却一直存矮在分歧。目乏前唯一能达胸成共识的一耀点是财务指牺标所涵盖的月企业的财务洽信息越广越蚊好，应该覆奋盖企业盈利扩能力、长短才期偿债能力灿、营运能力馆、成长能力震、风险水平煮等诸多方面永，但是对于乒具体挑选哪弄一个指标，字则见仁见智周。洞Harme群r景（劫1983为）指出被选皮财务指标的期相对独立性鲁能提高模型莫的预测能力锈。在美国，牢Altma扒n摆（责1968信）选取的哄5圈个财务指标请成为大部分健学者用于模射型比较的基武准，但是这举5奔个指标在中搂国却未必适游用。蝇2、现金流彼量指标。怜上世纪捉80控年代，随着累现金流量表吃在用于评价乐企业整体财董务状况时越滩来越受到重讯视，各国学卖者开始讨论掠现金流量指炉标是否能用捕于企业财务匪困境预测。劲Noswo出rthy理etal采.怒（叉1980恳）认为情“堆现金流们/它总债务研”民是一个显著剑的单变量判酷别指标。稻Aziz蒸etal房.把（门1988河）则发现在披破产前五年揭财务困境公毁司和财务正覆常公司的经即营现金流量再均值和用现造金支付的所搬得税均值存帽在显著差异析。但是欧Casey太eta看l.(1异984笔b特)较却认为单独辟使用现金流吸量指标进行饱财务困境预御测效果不佳滔，而在其柄1985毙年的文章中迈，他们更进夜一步指出即缠使采用现金蚀流量指标结德合其他财务曲指标进行分开析，也无助惧于提高模型致的预测能力引。俊Gombo脖laet怀al.衡（研1987杀）也认为现末金流指标并振不是一个重桐要的财务困误境预测变量辆。因此，现哨金流量指标逃究竟是否有怪助于财务困终境预测仍有锻待考证。护3、股票收挎益率指标。伪Beave寸r（196宇6值）最早使用怪股票收益率匹数据进行财烧务困境预测巧，他发现在乐有效的资本宏市场上，股茅票收益率也司如同财务指炎标一样可以府预测企业破环产。Aho弓rony脱etal己.（198魂0）则提出庭采用股票收馅益率的方差御进行财务困拾境预测，他愉们发现在正乡式的破产公悟告之前的4寿年内，财务缺困境公司的淹股票的市场民收益率方差慢与财务健康让公司存在差扛异。但是，旷由于中国证步券市场目前珠仍不是一个往有效市场，黄所以无法采桶用股票收益烛率指标进行痒财务困境预缸测。僵二、剖面分工析驼如前所述，鸡不同的财务翻指标从不同国的侧面反映隐企业的财务怠状况，选择侨的变量不同痰，最终预测欺的效果自然宰各异。由于允以前很多研勾究在变量的缓选择上带有社主观性，因完此很难直接浸比较其研究挠成果。为了递克服这一问炒题，首先我助们将以往研冲究中所提到稻的对最终模绢型有显著贡弓献的财务指烘标进行了归裁纳，并将其勺全部作为初窝始自变量（谢附录呜2岭）。这些变箭量包括短期域偿债能力、景长期偿债能抄力、营运效隆率、盈利能兰力、风险水端平、发展能捡力总共六大险类历52侵个指标，足恢以全面反映虏企业的财务被状况。菜定义组合析0掘为财务困境猴公司，组合婆1狭为财务健康缩公司，为了类比较秆52开个财务指标牢在不同组合义中的均值是茶否相等，我残们进行了均蔬值相等的检星验。表2.辅2溜列出了脂52增个财务指标酸在两组样本鸦中的均值、挣标准差和科wilks舞’帆λ棚统计量拌，可以看出耻在娱10酒％的显著性武概率水平上芦，拒X3党等拐29寄个财务指标鲁在两组样本流的均值上存麻在显著差异材。油辱匪收穗沿表2.商2倡组均值相等由的检验结果匀变量垄组蒜0密组戏1岩Wilks剑'还λ睁F职df1雅df2粉Sig.巩均值港标准差薯均值酸标准差玩X1恭0.4蓄0.15衡0.39早0.14骑0.998虹0.379式1挠214红0.539张X2俗0.59由0.179针0.56在0.17冶0.995寄0.996找1店214斯0.319羽X3纳0.07萄0.07欺0.12沾0.1蛮0.908估21.72乓6独1厦214竹0沿X4碰1.9危1.95就2.03从1.5身0.998趁0.345租1沉214彼0.557芬X5绩1.37屋1.62歉1.49上1.33库0.999巷0.309怒1胖214痰0.579璃X6毒0.23孙0.456敏0.52丈0.83舅0.954盐10.35兄2拢1唉214抛0.001钻X7海0.29氏0.335痰0.35逢0.3撇0.973陕6.017叹1飞214藏0.015鸭X8讨0.17夜0.19蹄0.218垦0.17师0.983慨3.716闹1说214晚0.055雀X9工0.29廉0.38园0.346燕0.29恳0.994南1.327禽1伏214交0.251孙X10补0.17教0.36延0.2倡0.46写0.998皇0.422币1版214牧0.517云X11战0.21怎0.441叠0.358纳0.82苹0.988蜓2.588添1标214混0.109旷X12爷0.51博2.28慈0.72亭4.43圆0.999婶0.19赔1蜻214稿0.663标X13恩0.49鼻0.18愧0.39雁0.157妙0.914束20.09建2具1赴214唐0遇X14太0.3次0.178排0.34极0.187狡0.987霜2.806端1效214督0.095圈X15知3.9怕4.79辣5.53支16.26叛0.995厨0.97部1义214轰0.326救X16扛0.15泽0.18誓0.1建0.15觉0.985涉3.269刑1大214璃0.072珠X17肥0.56门0.4汉0.44挪0.35尖0.975配5.552走1间214令0.019搅X18零5.33忘18.48们-5.08淹51.12豆0.982蚀3.964塞1绵214葱0.048恋X19套.269画24.3用1.53熊8.61桑0.999笔0.258坐1伶214萍0.612蓝X20碎6.68馒12.猎15.7附29.08势0.96贤8.966纳1贱214矮0.003精X21埋3.37忠4.30磁4.81捐8.677童0.989愤2.393拍1合214州0.123厅X22梁22.1国125.6声51.86饮285.7融0.995公0.983酿1伤214搜0.323前X23顶1.2震8.953唇-17.7束225.4嫌0.996漆0.762险1惠214诞0.384锦X24约11.6衫12.15嗓7.997裙9.54劝0.974杏5.747详1音214发0.017割X25启0.8冬0.64东1.068袖0.796尼0.966狮7.558啦1故214英0.006系X26经3.13因6.19犁2.858昌4.186称0.999倒0.144堤1掀214袍0.705腥X27灶1.3洽1.376惜1.537际1.12舒0.992其1.771贵1舍214扯0.185粘X28爹0.432剂0.334凶0.56裹0.357村0.966壳7.558遣1赚214扫0.006府X29杠1.06处1.24荣1.03劣0.817按1认0.041匙1闻214芦0.839挺X30砌0.047章0.068携0.047块0.065娇1婚0.001非1搁214谦0.98棒X31止0.2拦0.132连0.28原0.158烧0.935立14.97牛8椅1圾214忽0粒X32谦0.044结0.157肝0.101害0.477汗0.994申1.389圆1携214替0.24般X33瞒0.016则0.047揪0.057系0.068腥0.89番26.55宪9货1显214鄙0汉X34目0.033矿0.087罗0.126群0.134鹊0.855科36.29献1泳1题214需0放X35惰.162虚.489倘.44冰1.377桃0.982艳3.951秆1绣214渠0.048遭X36旦0.027乔0.12且0.095负0.13点0.928隆16.67现9复1疗214泪0烟X37庭0.07席0.16替0.14攻0.128障0.941披13.50密8抛1出214挑0鹅X38眼0.03姻0.067玩0.080甘0.075涨0.887踩27.13甜8兵1口214量0朴X39江0.03三0.048汤0.075闷0.07凑0.897袄24.57胁1鹿1暮214通0急X40惜0.075坦0.228巧0.288塌0.31稻0.867剩32.79绣1化1柳214留0哄X41邻0.23巷0.16养0.31蓬0.24育0.958悦9.334反1津214井0.003闹X42摆0.14鱼0.298革0.2替0.28历0.989躬2.486夫1漫214陷0.116佩X43炮2.46页3.5论1.4销1.51蹲0.964才8.013幅1窑214库0.005按X44艘-5.55板18.89竿-4.07甜5.2猛0.997商0.619婶1睛214赢0.432毁X45萝-26.1迫53.3涂-7.6奶16.8廉0.947笋11.86膜7付1裹214忆0.001确X46汁2.305棉0.63私2.68凳0.887页0.944悠12.60估2感1剂214搞0宋X47体0.39损0.675春.387度0.66新1盗0.001日1宏214槐0.972岁X48鞋0.116厨0.24授0.202肉0.28咽0.973旦5.953摧1击214肿0.016甜X49舒0.085块0.25悔0.16蒸0.24孩0.974否5.614揭1致214蚁0.019片X50小0.083破0.728匹0.126育0.33式0.999目0.307预1依214中0.58罩X51斗-4.51离36.78许-0.17病6.6丢0.993嚼1.462埋1辈214海0.228刘X52锅-1.39蛛10.09久0.496尖2.1临0.983中3.612暮1都214熟0.059禁三、预测变渣量的选择艰关于预测变产量的选择，爪不同的学者跳有不同的看斧法，比较有状代表性的是银Altma秒n腾（择1968游）的方法，期他提出分四永步筛选变量销：（务1卷）观察各种饭备选函数在金统计上的重凤要性，包括妙决定各独立脏变量的相对天贡献度；（坝2绪）对相关变在量的交互相和关进行估计亩；（巩3窑）观察变量头集合的预测间精确度；（饺4富）分析者的误判断。冈本文采用逐巨步判别分析血对变量进行登筛选。逐步证选择开始时宵模型中没有柜任何变量，虑每一步都要指对模型进行残检验，在它把模型外的辟对模型判别射能力贡献最托大的变量加刮入到模型的贼同时，也考忌虑把已经在雕模型中但又泥不符合留在究模型中条件麻的变量剔除设。直到模型野中所有的变茄量都符合引砌入模型的判午据，模型外侦的变量都不挖符合进入模毛型的判据时给，逐步选择导变量的过程压结束。进入巨模型的判据犁一般是根据冰事先指定的赚F值确定，饶F值越大，攻表示该变量光在模型中的店作用越大，郊只有当某个泊变量计算出雹的F值大于您指定值时，仁该变量才能联进入最终的乔判别方程。套一般而言，冈事先指定的符F值对应的秀显著性概率螺在0.01三—0.2之泻间。F值太伶小，则进入扰模型的变量暴太少，建立验判别函数的击财务信息不毒足；F值太计大，则可能麻发生过度拟万和现象，从武而导致估计江样本准确率虫较高，但是排预测样本准董确率较低，犁更为严重的炉是，太多的拆变量进入模绑型，反而有摩可能产生干泥扰信息，降雀低模型的预攀测能力。据法此，本文将宴F值对应的夕显著性概率炼定为0.1冒。宪变量筛选过摘程见表2.江3，可以看伍出从第1步通到第5步逐合步判别分析笔总是将模型添外对模型贡银献最大的变出量选入；但挠在第6步引台入X28后猪，X16对五模型的贡献扫下降，显著白性概率高于忆10％，因姻而被剔除出叠模型；而在聚第8步和第血9步X7和擦X5又分别宁被选入，此娘时模型外的难变量都没有义达到进入模晚型的要求，纺筛选变量的式过程结束，抢最后进入模哥型的预测变绣量是X5、梅X7、X1悲8、X28雷、X32、往X34和X神45。荒盲殊盾誉棒表2.鼻3逐步筛钱选变量江过程浪Step熟当Sig.番ofF筐toRe挂move灶Wilks弹'Lam明bda止Step巨Sig.洽ofF炒toRe郑move充Wilks悔'Lam逃bda互1王X34啄.000姨袖7雕X34嫩.000尿.848李2驰X34晋.000鼠.998鲜只X32血.017闪.788泳征X32聚.004债.873就刮X18科.016喇.788连3泛X34蛋.000岗.984欺狂X45揭.018待.788咳沟X32土.003廉.849碰泼X28糠.025螺.784竿贸X18逗.025漫.828联8输X34旺.000鞋.812两4迟X34地.000酒.951原币X32尚.021宰.768迷撇X32环.005征.824坟黄X18养.019箱.768春业X18炊.023竞.809申肚X45更.018魔.769服箩X16吉.049青.802辜怒X28丰.011和.773腐5锐X34已.000星.907同幼X7摧.053政.760辣或X32垂.008踏.801册9敌X34越.000铺.796穗途X18侵.027戚.789殃崇X32雷.012熟.746巧共X16位.047扇.784裳毛X18锤.036燕.736遥缩X45指.058泽.783陪氏X45答.031拔.737似6箱X34略.000断.834粱况X28溪.022惹.740延责X32坡.021丢.773方者X7滩.003坊.758慢欠X18注.017乡.775摆吨X5疫.019粮.741查底X16正.109年.760舟具X45协.021演.774稀米X28测.058律.765书为了避免多裕重共线性，告本文采用容南许度（辩TOL）和畏方差膨胀因私子（VIF竭）对选定的机7个变量进能行了多重共苏线性检验，嗽计算公式为堤：迹述恢桶佩很趴丽恭（2.1）气其中，驼是吹X皮j蓄对其他塑k朽－盲1附个自变量回菌归中的判定犬系数扩。当聋TOL悔较小或凑VIF庆较大时，认奸为存在多重摧共线性。一描般地，当秩TOL午小于错0.1庭，或顷TIF冻大于爹10剃时，认为存哥在多重共线刚性。从表2搂.辨4忍可以看到，膨本文选择的赵预测变量并论不存在多重钩共线性。抄盒碎善堂状表2.爱4岂多重共线性李检验芒X5寸玉X7厦X18却X28贴X32叙X34圆X45崭TOL脱0.605榨0.587栽0.978仆0.814志0.62盼0.497徐0.917效VIF暑1.652厘1.703酸1.022赵1.229筐1.614间2.012叙1.091参在入选的变臭量中，X5谷和X7属于搬短期偿债能穷力指标，其滑中X5（速厅动比率）反院映企业资产赔的流动性，蹄由于其扣除艇了存货和预遗付费用的影护响，因而能谎比流动比率驻更透彻地反偷映企业的短彼期偿债能力轰，一般而言估该指标需要百保持在1：齿1以上，数房值越大说明把公司的变现撤能力越强，经但是如果该暮指标过高也构并不一定是纽一件好事，秃这说明公司映的资金使用陶效率可能不感高；X7（棒营运资本/村流动资产）障反映企业用棕流动资产偿酷还流动负债范后的余额占坚流动资产的歌比率，该指扑标越大说明坐公司的短期瞎偿债能力越画强。X18宾（利息保障笼倍数）属于内长期偿债能谢力指标，其柏用息税前收免益除以财务住费用，反映瓶了企业所创眯造的新增价后值对利息费驴用的保障程板度，当利息油保障倍数小污于1时，说忙明企业偿债测能力不足。寄X28（总乎资产周转率循）属于营运婚效率指标，青其反映了企哈业管理者对弯企业拥有的估全部资产的党有效利用程腾度，资产周鞭转速度越快剖表明企业资镰产发挥的效僵率越大。X即32（营业请收入净利润窑率）和X3留4（流动资页产净利润率射）均属于盈挪利能力指标们，其中X3沾2是衡量企占业从事生产杨经营活动所辫获收益情况斩的重要指标诉，而X34怎则衡量企业叙运用流动资桑金获得利润墙的能力。X器45（主营极业务利润/错利润总额）钓属于风险水裹平指标，由累于利润总额醒＝主营业务晶利润＋其他述业务利润＋哪投资收益辣—酬营业外收支轮净额，所以俩该指标反映恋了企业通过六主营业务创砖造利润的能赌力，该指标遍越大说明利叼润来源更稳匆定可靠，企仰业经营越稳塔健。综上我皱们可以看到栏，在入选的寇7个变量中背，并不包括沈发展能力指库标，这说明塌该类指标在清用于财务困测境预测时作屠用并不突出画；而短期偿邪债能力指标拿和盈利指标子分别有两个绳变量入选，鸦说明该类指毙标在企业财做务困境预测杠中具有重要棕作用。贪第三节叶实证模型阴本文醉将财务困境酱公司和财务悦健康公司分腐别用模0恒和圣1银表示，序采用多元判寺别分析、剑Logis吐tic回归己