基于Z模型中小企业上市公司财务风险预警模型的研究

基于Z模型中小企业上市公司财务风险预警模型的研究摘要当前，随着越来越多的上市公司宣布破产重组，我国的上市公司市场呈现出较不稳定的状况。在此背景下，中小板市场由于其天生的劣势，财务的不稳定性，更是值得我们关注的焦点。中小板上市公司如何在市场中做好财务危机的预警，保障自己的财务安全，成为了其吸引投资者投资的重要因素。本文的研究目的在于，通过建立一个合理的财务预警模型，帮助中小板上市公司清楚的判断自身面临的财务状况，从而更好地方便管理层做出决策。文章在系统阐述的Z计分模型的基础上,有针对性地选取沪、深两地证券市场中小板共30家企业作为样本,对上市公司财务风险进行了实证分析。最后结合实证结果以及分析计算，提出更为适应我国中小板上市公司的新Z计分模型。研究表明，新Z模型更适应我国中小板市场的背景下上市公司的财务预警。关键词：中小板财务风险预警模型Z计分模型AbstractAtpresent,asmoreandmorelistedcompaniesdeclarebankruptcyandreorganization,themarketoflistedcompaniesinChinapresentsarelativelyunstablesituation.Inthiscontext,duetoitsinherentdisadvantageandfinancialinstability,thesmallandmedium-sizedboardmarketdeservesourattention.Howsmallandmedium-sizedlistedcompaniescanmakeearlywarningoffinancialcrisisinthemarketandprotecttheirownfinancialsecurityhasbecomeanimportantfactorinattractinginvestors.ThepurposeofthispaperistohelpthelistedcompanyoftheSMEBoardtoclearlyjudgeitsownfinancialsituationbyestablishingareasonablefinancialearlywarningmodel,soastobetterfacilitatethemanagementtomakedecisions.BasedontheZ-scoremodeldescribedsystematically,thearticletargeted30smallandmediumenterprisesintheShanghaiandShenzhenstockmarketsassamplestoempiricallyanalyzethefinancialrisksoflistedcompanies.Finally,combinedwiththeempiricalresultsandtheanalysisandcalculation,anewZscoremodelthatismoresuitableforChina'ssmallandmedium-sizedlistedcompanieswasproposed.ResearchshowsthatthenewZmodelismoresuitableforthefinancialearlywarningoflistedcompaniesinthecontextofChina'ssmallandmedium-sizedboardmarket.Keywords:SmallandMediumBoard,FinancialRiskEarlyWarningModel,ZScoreModel目录摘要………………iAbstract…………………………ii一、序言…………………………1（一）绪论…………………1（二）研究背景……………1（三）研究目的和意义……………………2（四）国内外财务预警文献综述…………2二、主体及基本理论……………3（一）中小企业的定义……………………3（二）我国中小板的建立及问题…………3（三）财务分析的定义及方法……………4三、Z计分模型的简介及应用…………………4（一）Z计分模型的来源…………………4（二）Z计分模型的判别函数……………5（三）Z计分模型判别临界值……………5（四）Z计分模型的在我国中小板市场的应用情况……6（五）Z计分模型在我国中小板应用的不足……………7四、Z计分模型在我国中小板市场背景下的改进及实证……8（一）新Z计分模型指标的调整…………8（二）新Z计分模型可行性的分析………8（三）新Z计分模型系数的改变…………9（四）新Z计分模型临界点的调整………9（五）新Z计分模型的实证分析…………10五、结论及建议…………………11（一）结论…………………11（二）建议…………………12参考文献…………………………13一、序言（一）绪论随着我国经济的发展，上市公司成为政府以及群众都逐渐关注的特殊对象，并且其规模在不断的壮大。但是我国上市公司的财务状况并不是十分令人满意，近年来屡有上市公司破产的新闻传来。这其中，上市公司中的中小企业将更直接面对这个问题，所以，建立起财务的预警机制是十分有必要的。而到目前为止，在这一领域占据着核心地位的仍是国外最具权威的阿特曼的Z模型。（二）研究背景从1990年12月上交所和1991年7月深交所在我国正式挂盘成立以来，我国各个行业各个企业竞相在证券交易所挂牌。从以前只有十几家企业挂牌的证券交易所，历经十余年，变成了上千家的企业挂牌的证券交易所。发展到现在，上市公司的创收比例在我国总体的GDP上已经占据着十分重要的比例，已经成为了我国经济的关键部分。

但是就整体来说，我国上市公司的财务状况并不令人满意，主要是财务的安全问题十分引人注意。财务的安全直接影响到我国上市公司的顺利健康的发展。其中，导致上市公司存在这些问题的原因有很多方面，主要分为主要原因和非主要原因。其中主要原因是因为我国总体经济发展环境恶化，市场上企业之间的竞争日益激烈，上市公司内部管理不完善等等。这些原因的存在，使得上市公司有时会受到一些经济上的损失。但是，如果处理不正确，很可能会导致上市公司面临破产的危机。可见，上市公司财务预警机制的建立对于我国上市公司的财务安全具有重要意义。从近几年我国的一些上市公司财务预警机制建立的效果来看，效果并不理想。之所以效果不理想，有很多方面的问题。例如上市公司的管理层对于财务危机意识薄弱，还有应对财务危机的方法不健全等等原因。总之，就是财务预警并没有得到应有的重视，甚至我国有些上市公司之前指定的预警机制就是束之高阁，并未发挥其应有的作用。可见，对于我国上市公司来说，更加了解财务预警机制的特点以及其重要性是非常有必要的。并且从预警机制自身的角度去分析，对于我国上市公司预警机制的建立和及时有效的摆脱财务危机具有重要意义。

（三）研究目的和意义1.本文的研究目的在原有Z计分模型的基础上，通过分析计算，提出一个更适合我国中小板企业的财务预警模型，使投资者更好的判断该企业的财务状况，从而使投资者在投资时有更直观的参考依据，降低自身投资风险。2.本文的研究意义通过建立一个合理的财务预警模型，帮助中小板上市公司清楚的判断自身面临的财务状况，从而更好地方便管理层做出决策。对于上市公司来说，每年的财务年报都是需要公之于众的，在财务报表数据真实的情况下，企业的年报是反映在公众面前对于企业最真实的了解。一旦出现财务危机，对于上市公司的融资是一个非常不利的信号。任何企业的财务危机都不是朝夕之间突然而来，往往是企业的决策者管理者对于企业财务风险的监测与危机前的种种征兆重视不够，未能及时采取措施，以至于财务危机不断恶化，最后导致危机爆发。因此，对企业财务运营进行合理的预警是十分有必要的。应当对企业的财务运营过程进行监控，及时发现企业财务管理中存在的问题，尽早察觉财务的危机信号，预测企业的财务危机，使经营者能够在财务危机出现的萌芽时期通过采取有效的手段将其遏制。无论从哪个立场来分析，建立财务预警系统进行财务分析都是十分有必要的。（四）国内外财务预警文献综述1.国外文献综述利用线性判别模型对公司信用评级研究是从公司财务困境的研究开始的。Smith和Winakor(1935)发现财务困境公司与持续经营公司的财务比率有很大的差别[1]。Beaver(1968)开创了用单一比率分析来判别财务困境的新局面,他将财务困境的公司定义为不能偿还到期债务的公司,并分别选择了79家1954～1964年家失败企业和非失败企业[2]。率先将这一方法运用于信用风险分析的开拓者是美国学者EdwardI.Altman。Altman(1968)以1946～1965年间破产、资产规模相近的33家困境公司和33家非困境公司作为样本,采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型[3]。受其影响,日本、德国、法国、英国、澳大利亚和加拿大等许多发达国家的金融机构都纷纷开发了各自的Z值多元判别模型。2.国内文献综述在我国,在有关信用评级模型的研究方面,国内的一些学者在建立有关多元判别模型方面做了许多工作,取得了很大成效,为我国信用评级模型的最终建立和完善奠定了基础。他们主要是:陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司,使用1995～1997年的财务数据进行两类线性判别,多元线性判别使用负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资产/总资产、总资产周转率等指标数据,结果发现:在ST发生的前3年能较好地预测经营失败[5]。2000年,张玲在《财务危机预警分析判别模型》一文中采用120家上市公司财务数据建立了4个指标的判别模型。2001年,她又以深沪两市164家上市公司为样本Z值判别模型进行了修改,构造了7个指标的Z值判别模型[6]。吴世农(2001)就预测我国上市公司财务困境的模型加以比较,选取70家财务困境和70家财务正常的公司为样本,选取盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债股东权益比率、营运资本/总资产、资产周转率6个财务指标为变量，通过比较Fisher线性判别、多元线性回归分析和Logistic回归的预测能力、准确度[7]。二、上市公司中的中小企业（一）中小企业的定义本文中的中小企业指在上市公司中的中小板块（即中小企业板）上市的公司，是指流通盘大约1亿以下的创业板块。相对于主板市场而言，有些企业的条件达不到主板市场的要求，所以只能在中小板上市。在中国市场，中小板的市场代码是（002）开头的。（二）中小板的建立及问题2004年5月，经国务院批准，中国证监会批复同意深交所在主板市场内设立中小企业板块。中小企业板的建立是构筑多层次资本市场的重要举措，但中小企业板在现阶段并没有满足市场的若干预期，比如全流通等，而过高的新股定位更是在短时期内影响了指数的稳定，但中小企业板所肩负的历史使命必然使得这个板块在未来的制度创新中显示出越来越蓬勃的生命力。但是中小板出现之后，一直都是是上市公司出现财务危机的高发地带。在2016年中小板近800家上市公司中，出现了近20家连续三年亏损的公司（ST），比例高达百分之三。而出现一年或两年短期亏损的公司更是超过100家。因此，对于中小板中的企业，建立财务预警系统更是重中之重。在本身相对于主板的劣势之下，中小板的企业更需要注重自身的财务状况，吸引投资。（三）财务分析的定义及方法1.财务分析的定义财务预警分析是指通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用数据化管理方式和财务数据，将企业已面临的危险情况预先告知企业经营者和其他利益关系人，并分析企业发生财务危机的可能原因和企业财务运营体系中隐藏的问题，以提前做好防范措施的财务分析系统。2.财务分析的方法\o"企业财务预警"企业财务预警的基本方法主要有两种，\o"定量分析法"定量分析法和\o"定性分析法"定性分析法。其中定量分析的主要依据是企业的经营和财务资料以及一定的\o"数学模型"数学模型或\o"数理统计"数理统计方法，通过模型对\o"数据"数据进行分析，而定性分析法的主要依据则是由分析者的主观判断进行\o"预警分析"预警分析。由于定性分析法较为主观，而定量分析法通过财务资料的计算，较为客观，所以大部分上市公司的财务预警还是通过定量分析的方式进行。而定量分析法又分为两种，一种是单变量分析法，一种是多变量分析法。（1）单变量分析法\o"单变量财务预警模型"单变量财务预警模型选取了美国1954-1964年间资产规模相同的79家\o"经营失败"经营失败\o"企业"企业和79家正常经营的企业作为研究对象，运用\o"统计方法"统计方法对多个\o"财务比率指标"财务比率指标进行分析，得出具有良好预测性的两个\o"财务指标"财务指标依次为：\o"债务保障率"债务保障率（\o"现金流量"现金流量/\o"负债总额"负债总额）、\o"资产收益率"资产收益率（\o"净资产"净资产/\o"资产总额"资产总额）和\o"资产负债率"资产负债率（负债总额/资产总额）。单变量分析实施简单，但由于有时会出现对同一企业运用不同指标测试结果不同的现象，逐渐被\o"多变量分析"多变量分析法取代。（2）多变量分析法多变量分析法在单变量分析法的基础上，在模型中增加了更多的财务指标，从企业多方面的综合信息指标来考核企业的财务状况，在现今的财务预警模型中更为准确，有效。其中，Z计分模型就是都变量分析法的具有代表性的一种模型。当出现财务危机的可能现象时运用定量分析法进行分析，当指标偏离正常范围内时，管理层可以分析其原因并及时做出整改，有效遏制财务危机发生的可能性。此外，针对不同行业、不同规模的企业，财务指标的选取也应当有所不同。企业应当根据历史信息建立适应于本公司的财务指标以及预警临界值。本文基于多变量分析法的Z计分模型，通过研究我国中小板的上市公司财务状况，从而寻找一个适合我国中小板企业进行财务预警的模型。三、Z计分模型的简介及应用（一）Z计分模型的来源1968年，关国纽约大学教授爱德华·奥特曼利用多变量分析技术对企业的财务状况进行判别分析，他在1946年至1965年间选择了其中33家破产的制造业企业，再抽样选取了配对的33家正常经营的企业作为对照样本，运用22个财务指标通过数理统计的方法进行分析筛选，最终建立了从企业资产的流动性、获利能力、财务结构、偿债能力和发展能力等方而综合反映企业财务状况的著名5变量模型，即Z计分模型。（二）Z计分模型的判别函数Z计分模型的判别函数如下:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5（公式3-1）其中：X1=营运资金/资产总额=(流动资产一流动负债)/资产总额该比率反映了企业资产的流动性，比率高说明资产的流动性较强，企业能够保持一定的流动性和支付能力，财务风险较小；X2=留存收益/资产总额=(股东权益一股本一资本公积)/资产总额该比率反映企业的收益的积累，比率高说明企业的积累水平高，财务风险较小；X3=息税前利润/资产总额=(利润总额+利息费用)/资产总额该比率反映企业的获利的能力，比率高说明企业的获利能力较强，能够维持账面上的平衡和收益，财务风险较小；X4=股东权益市价/负债总额该比率反映企业所有者权益与企业债务之间的关系，比率高，说明企业负债权益比高，财务风险较小；X5=营业收入/资产总额：该比率反映企业总资产的周转速度和营运能力，比率高说明企业的资产利用率高，或说明企业的盈利能力强，财务风险较小。（需要说明的是，由于X3中的利息费用无法直接从年报中获取，故以财务费用代替，对结果应无实质性影响;X4中的每股市价以股票当年股市收盘价计算。）（三）Z计分模型判别临界值在Z-score模型中，5个变量都是值越高，风险越低，故企业的Z值越高，面临的风险就越小，其破产的可能性就越低。如果Z值小于1.81，表明企业面临着严重的财务危机，极有可能破产；如果企业的Z值介于1.81和2.675之间，则表明企业的财务状况不明朗，经营状况不稳定；如果Z值大于2.675，表明企业的财务状况和经营现状良好，不太可能发生财务危机（如表3-1）。通过计算企业近几年的Z值可以有效地预判该企业可能面临的财务危机。表3-1Z值的临界值Z值意义Z<1.81企业面临严重财务危机1.81<Z<2.675企业财务状况不明朗Z>2.675企业财务状况良好（资料来源：百度百科）（四）Z计分模型的在我国中小板市场的应用情况由于z计分模型的提出是基于国外的上市公司，对于国内上市公司是否适用仍然有待考证。为此，我在国内上市公司中小板中，随机选取了15家ST公司以及15家非ST公司，通过计算其z值来进行实证。1.样本数据的选取本文选取的样本均取自在沪深股市上公开交易的中小板838家上市公司，并使用了所选样本公司2015-2017年的相关数据。将用于验证Z-score模型的样本分为两组：一组为在2015-2017年标有“ST”特殊符号（SpecialTreatment，即连续3年及以上财务状况异常的公司)的上市公司，用来代表出现财务危机的企业；另一组样本为2016年中小板净利润排名前20的上市公司，用来代表出现财务危机概率极低的企业。在剔除数据缺失的样本公司之后，ST组共计15家上市公司，非ST组共计15家上市公司。本文通过巨潮资讯网，获得所有样本公司近3年来披露的年报，并取其3年的均值作为数据来源。通过Excel表格等工具，计算其Z值。其名单如表（3-2）及表（3-3）表3-2ST公司名单代码名称代码名称代码名称002173*ST创疗002336*ST人乐002633*ST申科002199*ST东晶002109*ST兴化002571*ST德力002061*ST江化002289*ST宇顺002164*ST东力002513*ST蓝丰002069*ST獐岛002248*ST东数002379*ST鲁丰002423*ST中特002490*ST墨龙表3-3非ST公司名单代码名称代码名称代码名称002415海康威视002146荣盛发展002092中泰化学002304洋河股份002202金风科技002236大华股份002594比亚迪002714牧原股份002081金螳螂002027分众传媒002450康得新002241歌尔股份002352顺丰控股002493荣盛石化002252上海莱士（资料来源：巨潮资讯网）采用Z-score模型计算上述样本公司各年的Z值，并分为ST组和非ST组进行披露。2.ST组结果披露15家样本企业2015年-2017年Z值计算的分布区间如（表3-4）：表3-4ST组结果披露Z>2.6751.81<Z<2.675Z<1.812015年3572016年14102017年1311合计512282015年，Z值大于2.675的有3家，5家处于灰色区域，而有7家企业出现财务危机；2016年，Z值大于2.675的仅有1家，4家处于灰色区域，10家企业出现财务危机，相对于2015年更为合理；2017年，Z值大于2.675的有1家，3家处于灰色区域，11家企业出现大概率的财务危机。从以上数据可以看出，Z计分模型对于我国中小板上市公司的ST公司做出正确预测的准确率并不高，在默认ST公司在近3年均出现财务危机的情况下，从合计情况来说，仅有62.62%的预测成功率，其中5家Z值大于2.675的公司，更是出现了11.11%差异较大的错误。3.非ST组结果披露15家非ST样本公司2015年—2017年的Z值分布情况如（表3-5）：表3-5非ST组结果披露Z>2.6751.81<Z<2.675Z<1.812015年10412016年11222017年1311合计34742015年，Z值大于2.675的有9家，4家处于灰色区域，而有2家企业出现财务危机；2016年，Z值大于2.675的有11家，2家处于灰色区域，2家企业出现财务危机；2017年，Z值大于2.675的有11家，3家处于灰色区域，仅1家企业出现大概率的财务危机，较前两年的准确率有了一定提升。从以上数据可以看出，Z计分模型对于我国中小板上市公司的ST公司做出正确预测的准确率也不高，在默认中小板净利润排名前20的上市公司均不太可能出现财务危机的情况下，从合计情况来说，仅有75.56%的预测成功率。尽管Z计分模型对于非ST组的财务预测的准确率要高于ST组样本公司，但是仍然不够理想。（五）Z计分模型在我国中小板应用的不足通过上述数据分析，我们可以发现Z-score模型对于预测现阶段我国上市公司中小板的财务危机的准确率并不可靠。而通过计算两组样本的平均值和方差，如表（3-6）及表（3-7）所示（每个企业的X值均取其三年内的平均数作为计算值）。表3-6ST组均值及方差ST组X1X2X3X4X5Z均值0.053656-0.108610.0041352.0996060.5069371.692169方差0.0449390.077160.0024710.558910.164740.35575表3-7非ST组均值及方差非ST组X1X2X3X4X5Z均值0.1879040.2477880.15174110.163260.5969177.767407方差0.0434760.0169110.024208199.79730.10699870.19614（资料来源：巨潮资讯网）通过数据显示，我认为Z计分模型误差较大主要有以下几点原因：1.Z计分模型是从美国引入中国市场，而中美的资本市场发展程度有较大的不同，制度方面也有较大区别。且该模型的提出已经是50年前，由于环境、条件、规模的变化，仅仅使用那五个指标已经很难完全反映当今企业的财务危机。2.该模型初始定义“财务危机”的准则为“进入法定破产”，而本文中发生财务危机的判断标志为“ST”，这个两个准则并不能完全等同。所以，“ST”的定义不能完全代表该模型所描述的财务危机。3.该模型的一个重要假设为“上市公司的财务报表公开且准确”，但会计准则的差异或许也会导致我国上市公司的数据与Z模型所采用的财务数据有一些差异，从而导致模型预测结果的偏差。4.通过数据的对比可以发现，模型中的一个变量X4出现了较大的偏差，因为X4=股东权益市价/负债总额，而市价也由股票价格决定，但在我国，流通股的价格受人为因素影响大，极有可能偏离其真实价值。所以，X4的可靠性就值得商榷。四、Z计分模型在我国中小板市场背景下的改进及实证通过上述计算与分析，Z计分模型在预测我国中小板上市公司的财务危机上的应用有着明显的不足和差异，因此，我们比武依据我国的国情和证券市场的特点进行调整，从而使其更为适应我国上市公司的应用。（一）新Z计分模型指标的调整随着中国经济的发展，企业的经营活动也趋于复杂，Z计分模型原有简单的五个指标已经无法全面概括企业的全部财务情况。可以通过增加或者修改原有指标，才更能反映出企业的财务状况。此外，由于企业财务危机的形成可能也有非财务活动引起的，而Z计分模型只对企业的财务安全状况进行预警，因此，适当的引入非财务指标，也有利于Z计分适应我国现代的上市公司。结合上文的分析，我认为X4的误差较大，应当将该值替换，引入新的X4=所有者权益/债务总额，一样也能反映权益负债比，但是不需要涉及该上市公司的市值。其次，需要引入X6=筹资活动现金流量净流量/资产总额，筹资活动现金流量是指导致企业资本及债务的规模和构成发生变化的活动所产生的现金流量。而其余几个指标，由上表可知，其X值的均值以及方差都较为正常，保留其余指标。于是得到新模型，如公式（4-1）Z=X1+X2+X3+X4+X5+X6（公式4-1）其中：X1=营运资金/资产总额=(流动资产一流动负债)/资产总额；X2=留存收益/资产总额=(股东权益一股本一资本公积)/资产总额；X3=息税前利润/资产总额=(利润总额+利息费用)/资产总额；X4=所有者权益/债务总额；X5=营业收入/资产总额；X6=筹资活动现金流量净流量/资产总额（二）新Z计分模型可行性的分析对于新模型，我们首先需要对模型进行T检验。T值表示财务危机型企业与财务健康型企业两组配对样本在所选指标上的差异程度。双尾检验的显著性概率表示差异的显著性水平。本文采用SPSS软件对样本数据进行处理。样本数据的T检验结果见表（4-1）。表4-1新Z计分模型的T检验变量ST组非ST组T检验均值方差均值方差X10.0536560.0449390.1879040.0463752.679X2-0.108610.077160.2477880.0180392.276X30.0041350.0024710.1517410.0258221.873X41.9321962.2870841.3546462.201713-2.183X50.5069370.164740.5969170.1141312.046X6-0.075290.0140740.0736910.0143091.742（资料来源：SPSS软件）查表得知，在5%显著水平的情况下，T的判定值为1.697，若T的绝对值大于1.697，拒绝原假设，接受对立假设。而上表中T的绝对值均大于1.697说明两组样本数据在这六个指标中均有显著差异。因此，可以通过上述6个指标建立新的财务预警模型。（三）新Z计分模型系数的改变上文中，我们对建立新模型的六个指标进行T检验，且均有显著差异，于是我们需要对新的模型进行系数的计算。通过对2016年30家样本公司的财务数据在SPSS中进行线性回归，结果如表4-2所示。表4-2新Z计分模型的线性回归变量标准系数Sig.X10.5950.013X20.3320.033X30.2770.074X4-0.2520.040X50.0060.096X60.2680.155（资料来源：SPSS软件）由此得出，新的模型如公式4-2Z=0.595X1+0.332X2+0.277X3-0.252X4+0.006X5+0.268X6（公式4-2）（四）新Z计分模型临界点的调整将公式4-2代入样本数据，得到Z值如表4-3：表4-3新Z值计算结果ST组非ST组名称新Z值名称新Z值*ST创疗-0.59137海康威视0.186065*ST东晶-0.91515洋河股份-0.08033*ST江化-0.29036比亚迪0.142745*ST蓝丰-0.41464分众传媒-0.4554*ST鲁丰-0.93181顺丰控股-0.07028*ST人乐-0.14541荣盛发展0.23973*ST兴化-0.68676金风科技0.051811*ST宇顺-0.4913牧原股份-0.05806*ST獐岛-0.10415康得新0.058461*ST中特-0.23304荣盛石化-0.11304*ST申科-1.19987中泰化学-0.00721*ST德力-0.59679大华股份0.085968*ST东力-0.34608金螳螂0.079107*ST东数-0.38412歌尔股份-0.01826*ST墨龙-0.27475上海莱士-0.5144平均值-0.50704平均值-0.03154由表4-3可知，ST组与非ST组的新Z值分别为-0.507及-0.03，取两者平均数-0.269为Z值的判定临界点。若新Z值大于-0.269，则该企业财务状况较好；若新Z值小于-0.269，则企业面临财务危机。（五）新Z计分模型的实证分析通过上文，我们得出新Z模型的临界值为-0.269，通过判断上述样本公司的Z值大小，若Z大于-0.269，则标为“健康”公司，若Z值小于0.269，则标为“危险”公司，结果如表4-4及表4-5所示：表4-4ST组分析结果名称新Z值企业财务状况Z值判定的状况判断正误*ST创疗-0.59137危险危险正确*ST东晶-0.91515危险危险正确*ST江化-0.29036危险危险正确*ST蓝丰-0.41464危险危险正确*ST鲁丰-0.93181危险危险正确*ST人乐-0.14541危险健康错误*ST兴化-0.68676危险危险正确*ST宇顺-0.4913危险危险正确*ST獐岛-0.10415危险健康错误*ST中特-0.23304危险健康错误*ST申科-1.19987危险危险正确*ST德力-0.59679危险危险正确*ST东力-0.34608危险危险正确*ST东数-0.38412危险危险正确*ST墨龙-0.27475危险危险正确表4-5非ST组分析结果名称新Z值企业财务状况Z值判定的状况判断正误海康威视0.186065健康健康正确洋河股份-0.08033健康健康正确比亚迪0.142745健康健康正确分众传媒-0.4554健康危险错误顺丰控股-0.07028健康健康正确荣盛发展0.23973健康健康正确金风科技0.051811健康健康正确牧原股份-0.05806健康健康正确康得新0.058461健康健康正确荣盛石化-0.11304健康健康正确中泰化学-0.00721健康健康正确大华股份0.085968健康健康正确金螳螂0.079107健康健康正确歌尔股份-0.01826健康健康正确上海莱士-0.5144健康危险错误（资料来源：巨潮资讯网）由表4-4及表4-5可知，新Z模型在30家样本企业中，判断正确25个，判断错误5个，正确率为83.33%，高于原Z模型的62.62%和75.56%。因此，可以认为本文做的两点修改对Z计分模型在我国中小板企业的适用起到了很好的修正作用，使它能更好的适应于我国中小板市场特有的证券和经济环境，从而能更好地为企业财务预警机制服务。五、结论及建议（一）结论由原Z计分模型改进而得的新Z计分模型，在我国中小企业的背景下准确率比原有模型有了较大提高。这说明了Z模型不是一成不变的，而是需要根据各国的国情进行改进，而在高准确率的保证下，新模型确实有其使用的价值，投资者在进行投资时，可以使用新Z计分模型来进行中小企业的财务分析。（二）建议1.由于Z计分模型是外国学者根其所在国上市公司的资料来统计计算得出的，那么它很可能仅限于在本国实用，如果模型的环境变了，很可能发挥不出原来的效果。所以当我们引入Z计分模型来计算我国企业Z值时，应当充分考虑我国的国情。2.在计算X3值时，“税息前利润”在我国是一个并不是那么容易取得的数据，我国并没有设有该科目，企业在计算税息前利润时，通常是用财务费用来代替利息费用。而我们将这个并不完全准确的数据放在财务预警模型中来计算Z值，这会影响到所得出的结论的科学性。所以建议我国能够开设“利息费用”的科目，使财务预警模型的计算更加准确。3.在X4值的计算中，如果是针对上市公司来做财务失败预警分析，“普通股和优先股市值总额”能否反映公司的价值是一个问题。虽然股权分置改革解决了股权分置问题，但由于我国证券市场投机气氛较浓，业绩与股价的相关性并不高，很多绩差股的价格往往要远高于其价值，以这与价值背离的价格作为分析的依据得出的可能会是个错误的结论。而改进后的Z计分模型通过改变X4值的计算方法，经过实证分析，确实比原Z模型更为准确，故原Z模型中的X4值，在Z值得计算中还是应当排除在外。4.Z值模型作为一种财务预警和分析的方法，只其依据是企业的财务报表。部分公司为了避免被宣布特别处理或暂停上市有可能会采取粉饰财务报表的方法来操纵利润。而企业财务报表的真实性和客观性将对Z值的判别结果产生决定性的影响，所以投资者