Z3模型在中国IT业服务类上市公司财务预警中的运用

PAGEPAGEIIZ3模型在中国IT业服务类上市公司财务预警中的运用摘要市场经济竞争日趋激烈，建立企业财务危机预警系统，对财务营运作出预测，对各方面来说，都是十分必要的。本文在大量阅读和研究国内外关于企业财务预警的相关理论和研究成果的基础上，比较了不同预警模型的优劣，针对社会服务业的现状，以沪市、深市48家IT业服务类上市公司的财务报表中的相关数据为研究样本，针对Altman教授2000年经过修正后得到的用于非制造业上市公司的Z3模型对IT业服务类上市公司的适用性、有效性进行了实证分析。通过研究结果得出上述模型的适用性存在一定的问题，并基于此，分析问题的形成原因，建议应多关注企业在举债和投资方面的政策，建立财务预警机制以及培养员工的风险意识等。关键词：IT业服务类财务预警实证Z3模型

AbstractSecveraltheoriesonFinancialCrisis-Forecasting-SystemModelareresearchedandcompared，andAltman’s，Z’score-modelisanalyzedinitsapplicabilityandvalidityfortheinformationtechnologyserviceindustryinourcountryafteranalyzingtheFinancialreportsoflatethree-yearfrom48companies，whichweresampledfromITserviceindustrylistedintheHu&Shenexchanges.TheresultindicatedthataFinanicalCrisis-Forecasting-ModelshouldbeestablishedaccordingtothefactoftheITserviceindustrylistedcompanyinourcountryforthemodelisnotveryfeasible.Therefore,analyzingthereasonsoftheissueandputtingforwardfeasiblemeasuresandrecommendationstoprotectagainsttherisks.Keywords：TnformationtechnologyserviceindustryFinanicaldistressEmpiricalResearchZ3EarlyWarningModel目录一、IT业服务类上市公司财务风险及其预警的研究意义 1（一）财务风险的形成原因 11.财务风险形成的内因 12.财务风险形成的外因 2（二）IT业服务类上市公司基本特征及其发展 2（三）从企业财务管理目标认识财务预警的意义 41.从企业财务管理目标方面认识财务预警 42.从财务预警系统作用认识其意义 4二、Z3值模型在IT业服务类上市公司财务预警中的应用 6（一）Z值模型的简介 6（二）Z3值模型的简介 8（三）研究假设 9（四）研究样本 9（五）运用Z3值模型进行样本数据处理 11（六）实证结果的分析与评价 131.Z3值模型对ST公司的预测能力 132.Z3值模型对非ST公司的预测能力 134.Z3模型评价 14三、财务风险的防范对策及建议 14结论 16致谢 17参考文献 18附录 19PAGEPAGE22引言风险的存在使企业的经营前景具有较多的不确定性，如果企业对风险控制不力，就有可能出现财务危机甚至破产。但—般而言，企业破产不是突然发生的，而是一个渐进的过程。在萌芽阶段总是会发生某些局部的问题或困难。在财务上表现为个别及相关指标的异常，称为财务预警。财务预警分析就是依据企业财务报告和其它经营资料，计算分析企业财务指标的变化，揭示企业面临的经营困难和财务危机，警示企业尽快采取有效措施来优化财务状况，提高财务成果，使企业走出破产边缘。随着我国加入WTO以及全球经济—体化的到来，市场竞争更加激烈，市场运行的风险也在加大，而财务监测与预警系统可以对企业在经营管理活动中潜在的风险进行实时监控，并向经营者预先示警[1]。一、IT业服务类上市公司财务风险及其预警的研究意义（一）财务风险的形成原因财务风险产生于各种具有财务性质的交易之中，这些交易包括销售和购买、投资和借贷以及其他各种各样的商业活动。法律行为、新项目、企业收购和兼并、举债等筹资以及能源成本的变化，都有可能导致财务风险的产生。同样，管理层、利益相关者、竞争者和外国政府的活动甚至天气变化，也有可能导致财务风险的产生。价格的剧烈变动会使企业的成本增加、收入减少，即会对企业的盈利能力产生负面影响。这种财务上的波动可能还会使计划和预算、产品和服务定价以及资本配置变得更加困难[2]。1.财务风险形成的内因（1）财务管理人员对财务风险的客观性认识不足。在现实工作中，许多企业的财务管理人员缺乏风险意识，认为只要管好用好资金，就不会产生财务风险，风险意识淡薄。（2）财务决策缺乏科学性导致决策失误。目前，我国企业的财务决策普遍存在着经验决策及主观决策现象，由此而导致的决策失误经常发生，从而产生财务风险。（3）内部财务关系混乱。企业与内部各部门之间及企业与上级企业之间，在资金管理及使用、利益分配等方面存在权责不明、管理混乱的现象，造成资金使用效率低下，资金流失严重[3]。2.财务风险形成的外因（1）企业财务管理的宏观环境复杂多变。财务管理的宏观环境包括经济环境、法律环境、市场环境、社会文化环境、资源环境等因素。这些因素存在于企业之外，但对企业财务管理产生重大影响。宏观环境的变化对企业来说，是难以准确预见和无法改变的，宏观环境的不利变化必然给企业带来财务风险。目前，我国许多企业建立的财务管理系统缺乏对外部环境变化的适应能力和应变能力。具体表现在对外部环境的不利变化不能进行科学的预见、反应滞后、措施不力。（2）利率变动趋势。由于企业负债的利息率一般是固定的，如果未来利率呈现下降趋势，企业仍然要按原合同约定利率水平支付较高的利息，从而加大企业财务风险；如果未来利率呈现上升趋势，企业尽管只需按原合同约定的利率水平支付较低的利息，但随着利率的持续上升，货币升值压力增大，一旦货币升值，则企业还本负担加重，从而加大了企业财务风险。（3）道德风险的广泛存在。市场经济中的各种欺诈、违约、投机取巧等现象称为“道德风险”。道德风险对企业财务有重大影响，主要表现在违约及债权债务关系严重扭曲，大量的赊销赊购，使企业的偿债能力依附于其他企业的信用程度上。经济合同履约率低，影响企业生产的正常运营，增加商品存货的仓储成本，造成资金占用过量，加大企业财务风险[4]。（二）IT业服务类上市公司基本特征及其发展1.IT业服务类上市公司的基本特征IT业,即信息技术业,又称为信息产业[5]，它是新兴的产业，被称作与农业、工业、服务业并列的“第四产业”。对于具有新经济特征的信息技术业进行整合和规范后，信息技术业分为通信及相关设备制造业、计算机及相关设备制造业、通信服务业、计算机应用服务业四大类。IT业服务类公司主要是指通信服务业、计算机应用服务业这两类。近年来[6]，我国信息技术业上市公司的数量呈持续增长的态势，截至2006年12月31日，我国信息技术业上市公司已达111家，占上市公司总数的7．89％。由于信息技术企业高风险、高成长、高收益的固有属性，如何及时预测其财务危机，对于投资者进行科学的投资决策显得尤为重要。据统计，自从沪、深股市成立以来，先后有大通、实达等33家信息技术企业被特别处理。2005年深、沪两市被ST公司114家，其中信息技术业7家，占6．14％，ST公司数量排在制造业(66．67％)和综合类(7．02％)之后，列第三；2006年被ST的59家上市公司中就有1O家是信息技术业上市公司，比例高达16．95％，ST公司数量排在制造业(47．46％)之后，列第二，远远高于其他行业。这在一定程度上说明，在我国信息技术市场日益开放的新形势下，信息技术行业财务危机程度有不断上升的趋势。2.IT业服务类上市公司发展趋势网络已经成为IT产业的灵魂[7]，网络前进的脚步带动了IT行业的进步。循着网络发展的脉络，我们可以看到IT行业的总体发展趋势。（1）硬件基础设施：从稀缺到充裕基础设施—传送信息的硬件—正由稀缺有限转变为充裕。现在，用先进的硬件技术收集、存储、处理数据，能满足除最高端商业运作外的所有需求。企业将更关注服务质量、可靠性、信任度、机动性和可维护性。（2）信息：从受控到失控信息管理通常会遇到的挑战有结构化与非结构化信息量的迅猛增长、从传感器和嵌入式装置产生的实时信息，今天的数据库技术对此无法处理企业越来越依赖于他们不能控制的外部信息。（3）虚拟化：硬件、软件和商业运作的虚拟化技术发展带来的主要商业及社会后果是虚拟化：通过性能和硬件间更高的抽象来实现用户性能要求。虚拟化将变得无所不在。虚拟并动态提供硬件要求，以服务方式存在的软件，动态提供或外包商业运作—网络及协作技术的进步使这一切变得可行。虚拟化将导致所有层面的信息技术产业化。由于硬件可以与虚拟无关，所以相同的硬件可以重组，并带来规模效益。地理位置将变得透明。随着通讯及信息日益数字化，人们工作的方式也将改变。外包及外购将变得越来越有吸引力，因为这样企业将可以利用全球人才资源和全天候地完成工作。（三）从企业财务管理目标认识财务预警的意义预警是指根据系统外部环境及内部条件的变化，对系统未来的不利事件或风险进行预测和报告，也是度量某种状态偏离预警线的强弱程度发出预警信号的过程[8]。财务预警系统的意义可以从企业管理目标及预警系统作用来认识。1.从企业财务管理目标方面认识财务预警IT业服务类上市公司是以营利为目的的经济组织，股东财富最大化是企业的出发点和归宿。从企业成立的那天起就面临激烈的市场竞争，始终存在生存、发展、成熟、高峰、萎缩和倒闭这样一个循环过程，可以看出企业必须首先生存下去才有可能获利，才能避免企业萎缩和倒闭，而在生存的挣扎中风险是随时可能出现的；同时它的发展又取决于现在和将来的收益[9]，然而企业的利润与风险是共存的，利润越大，风险越大，利润的增长是以风险的增大为代价的，而风险的增加将会直接威胁到企业的生存。企业的价值只有在收益和风险均衡时达到最大。所以IT业服务类上市公司的财务管理人员应以企业价值最大化为企业财务管理的整体目标，正确权衡风险和收益之间的关系，事先通过所面对的各种财务风险的科学预测，选择出最佳风险管理技术组合(财务预警系统)，从而达到减少和消除财务风险损害成本，提高经营效益，使企业价值达到最大化。可见企业管理人员及全体财务人员必须有风险意识，认识财务预警系统是与企业的命运密切相关的。2.从财务预警系统作用认识其意义随着市场经济竞争日趋激烈，经营和财务运作环境日趋复杂，财务危机预警己成为现代财务管理的重要内容。建立企业财务危机预警系统，对财务营运作出预测，对各方面来说，都是十分必要的。其作用表现在以下几个方面:（1）有利于企业加强风险管理，防范经营风险。财务危机的形成是一个渐进的过程[10]，在萌芽阶段总是会发生某些局部的问题或困难，在财务上表现为个别及相关指标的异常。企业财务困境不但有先兆，而且是可预测的。通过预警系统的建立，为企业提供真实的预警资讯，有助于企业及时发现经营风险和财务风险，帮助企业及时发现问题，将财务危机消灭在萌芽中。（2）有利于企业提升竞争力，使之可持续发展。企业财务预警系统能从财务的角度出发，发现经营中的问题，并找出产生问题的原因，提出解决问题的方法。而且企业财务预替系统是一个综合系统，是对企业经营状况全面综合的反映，这样有利于抓住主要矛盾，采取有针对性的措施，提升企业的综合竞争力。（3）有利于保护投资者利益。投资者在进行投资决策时，需要一种事前信息，他们想知道盈利的企业是否会突然亏损，亏损一年的企业是否会连续两年亏损，每股净资产低于面值1元的公司是否会出现资不抵债情形。财务危机预警系统可以帮助投资者提前对将要发生危机的企业做出判断，保护投资者利益。（4）有利于保护债权人利益。债务融资在我国企业的资本结构中占相当大的比重，债权人(银行)对企业的贷款进行决策时，希望了解企业是否会发生财务危机，债权利益是否能够得到保障。由于我国债权转让市场没有建立起来，债权流动性不强，企业发生财务危机时，必然导致坏帐的发生。而财务危机预警系统可以帮助债权人提前做出决策，对债权采取保全措施并制约企业不良经营活动，减少债权人的损失。（5）建立企业财务危机预警系统无论是从技术还是成本的角度来看都是可行的。无论是在西方还是在中国，现在对财务危机预警模型的研究都有相当长的时间并且取得了许多的成果，找出适合于本企业的财务危机预警模型是可行的。企业一旦陷入财务危机，其持续经营将受到威胁，将付出巨大的经济成本和社会成本。与这些成本相比较而言，企业建立适合于自己的财务危机预警系统所付出的人力、物力、财力是微不足道的。（6）建立企业财务预警系统是企业现状的需要。虽然企业财务危机预警系统的优势是很明显的，但是现在许多的企业并未意识到建立适合于本企业财务预普系统的重要性和迫切性，或者是仅仅把企业财务预警系统当成一种时髦的摆设而不去重视它，企业是否有财务危机完全是凭感觉或最终结果。因此，怎样在财务危机的萌芽之初就发现局部的问题或困难，建立一个适合于本公司的财务危机预警系统是摆在中国企业面前的一项重要而紧迫的任务。二、Z3值模型在IT业服务类上市公司财务预警中的应用Z值模型理论是Altman通过对美国1945~1965年之间的33家破产企业和33家正常经营的企业进行了充分地研究之后[11]，于1968年发表的研究结论而形成的理论。该模型主要是从20多个财务指标中综合出4~5个模型变量用来计算、预测企业的财务状况。其计算方法主要就是根据这些变量对财务危机警示作用的大小而赋予不同的权重，最后进行加权计算就得到一个企业的综合风险总判别分Z，将其与临界值对比就可以了解企业财务危机的严重程度。根据Altman的统计结果，此方法预测的准确率在破产前一年高达90%以上，而在破产前5年也高达70%之多。但是，由于该模型的研究仅限于上市公司，并且主要集中在制造企业，于是在2000年7月，他对该模型进行了两次修改，最后分别形成了非上市公司财务失败模型Z2模型和非制造业上市公司财务失败模型Z3值模型。这两种模型同样也通过了大量的实证研究，结果证明其在美国企业中的预侧准确率同样是十分高的。目前，Z值法在我国的应用还仅仅处于研究探索阶段，我国己有不少学者对Z值模型在我国上市公司中的应用做了相关的实证研究，但最终的研究结论不尽一致，有学者认为Z值模型不仅在制造业，在其他行业也适用；而Z2模型的应用范围主要局限在非上市公司内，但是我国非上市公司的财务数据是难以获取的；Z3值模型的应用范围是非制造业[12]，IT业服务类属于非制造业。因此，本文就不对Z模型进行分析研究，而简单介绍Z值模型和针对Z3值模型在我国IT业服务类上市公司中的应用进行实证研究。（一）Z值模型的简介“Z—Score”预警模型是多元线性判定模型，即运用财务指标加权汇总产生的总判断来预测财务危机，最早是由美国学者Altman于1968年提出。该方法首先从上市公司财务报告中计算出一组反应企业财务危机程度的财务比率，然后根据这些比率对财务危机警示作用的大小给予不同的权重，最后进行加权计算就得到一个企业的综合风险总判别分Z值，将其与临界值对比就可知企业财务危机的严重程度。Altman的早期Z值计算模型主要适用于上市公司[11]，判别规则如下：Z=1.2Xl+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5其中：Xl=净营运资本／资产总额，X2=留存收益／资产总额，X3=息税前利润／资产总额，X4=普通股和优先股市场价值总额／债务账面价值总额，X5=本期销售收入／资产总额，该模型实际上是通过五个变量（五种财务比率），将反映企业偿债能力的指标（X1，X4）、获利能力指标（X2、X3）和营运能力指标（X5）有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。根据对过去经营失败企业统计数据的分析，Altman得出一个经验性临界数据值，即Z=2．675。企业的Z记分值高于2．675的为较安全企业，低于2．675的为存在财务危机或破产风险的企业。此外，Altman在对经营失败企业经验分析中还发现，如果一个企业的Z记分值低于1.8l，则该企业实际上已经潜在破产，如果不及时采取特别有力的措施，企业将很难走出困境。关于临界值的具体说明如表1表格SEQ表格\*ARABIC1Z值模型的判定标准Z>2.675财务状况良好，财务失败的可能性很小1.81≤Z≤2.675财务状况不稳定，有财务失败的可能Z<1.81财务失败的可能性非常大奥特曼教授通过对Z值模型的研究分析得出:Z值越小，该企业遭受财务失败的可能性就越大。在奥特曼的估计样本中，失败前第一年，Z值模型能够正确地判别出33家破产企业中的31家(破产企业误判率为6%)，以及33家非破产企业中的32家(非破产企业误判率为3%)。为了验证这个公式，奥特曼在一个由25家破产企业和56家非破产企业组成的新样本中搜集了资料，并根据上述公式判别。结果，该模型能够正确地判别出25家破产企业中的24家(破产企业误判率为4%)，以及56家非破产企业中的52家(非破产企业误判率为7%)。奥特曼的Z值模型在公司失败前第一、第二年的预测能力是比较强的，但在失败前第五年的预测准确率只有36%。奥特曼的研究说明，低分值的企业比高分值的企业更容易走向破产，在预测时应特别警觉。（二）Z3值模型的简介Altman在2000年提出Z3值模型[12]，它主要适用于非制造业上市公司，其判别函数如下：Z3=6.56(X1)+3.26(X2)+6.72(X3)+1.05(X4)其中：X1=营运资本/总资产，反映公司总营运资本的流动性。净营运资本是一个被广泛用于计量财务风险的指标，在其他因素的情况下，公司的净营运资本越多，就越能履行当期债务责任，一个公司的净营运资本如果持续减少，往往预示着它出现了短期偿债危机。X2=留存收益/总资产，反映公司的支付剩余能力。对于上市公司而言，留存收益为公司净利润减去股利支付后的余额，如果不考虑公司的股利政策等其他因素，留存收益越多，表明公司支付股利的剩余能力越强，其财务失败的风险也越小。X3=息税前利润/总资产，反映公司的收益率大小，衡量公司运用全部资产获取利润的能力。公司的利润不仅密切关系所有者的利益，也是公司偿还债务的重要保证，是反映公司是否财务失败的最有力依据之一。因此，模型赋予其一个较大的权数。X4=股东权益/总负债，反映公司财务状况的稳定性。该比率越高，债权人的贷款安全越有保障，公司的财务风险也就越小。该模型主要将企业的偿债能力指标、盈利能力指标和营运能力指标有机地结合起来，综合分析企业破产的可能性，其评判标准如表2所示：表格SEQ表格\*ARABIC2Z3值模型的判定标准Z3>2.9破产的可能性很小，企业处于安全状态1.23≤Z3≤2.9破产的可能性不确定，财务状况不稳定Z3<1.23很高的破产概率，企业处于危机状态Altman运用该模型及其评判标准考察了美国的很多企业，实践证明该模型在美国是合适的。同时，该模型还应用于世界上的许多国家，如澳大利亚、加拿大、英国、德国、日本等国家，实践证明Z3值模型在这些国家的预测效果还是比较理想的。（三）研究假设根据中国证监会于1998年3月16日颁布的证监交字【1998】6号文件《关于上市公司状况异常期间的股票交易的特别处理方式的通知》[13]，要求沪深两个证券交易所应对“异常状况”的上市公司实行股票交易的特别处理(SpcialTrcatmen简称ST)，这里所指的异常状况包括“财务状况异常”和“其他状况异常”。前者是指“连续两个会计年度亏损”和“每股净资产低于股票面值”；后者主要是指自然灾害、重大事故等导致上市公司生产经营活动基本终止，在三个月内不能恢复；公司涉及可能赔偿金额超过本公司净资产的诉讼:公司主要银行账号被冻结，影响上市公司正常经营等情况。由于其他异常状况具有不确定性，难以预测ST公司事实上面临严重的财务危机，有的甚至己经资不抵债，实质上己经处于破产状态，而且在我国，由于上市公司目前仍然是一种宝贵的“壳资源”[11]，即使ST公司面临破产的风险，也会有其他公司对其进行并购，并通过资产置换、资产重组等方式转嫁亏损资产，注入优质资产使其恢复正常的经营能力，此外，上市公司所在地的政府也会通过财政补贴、减免债务等行政手段来挽救ST公司，这些因素使得ST公司不太可能申请破产，因此，无法使用破产作为界定上市公司发生财务危机的标志。基于上述分析以及奥特曼的Z值模型在实践中的广泛应用，本文提出如下假设:假设一:我国IT业服务类上市公司中的ST公司为财务危机型企业，相应地，其他企业为正常企业；假设二:Z3值模型适用于我国IT业服务类上市公司的财务预警研究。（四）研究样本基于以上分析，所选样本是依据以下标准选择出来的:（1）行业的选择，因为不同行业由于其生产特点及生产周期的不同，财务指标一般具有较大差异，如果不进行行业的划分，会降低预警模型的实用性，所以，本文选择IT业服务类作为所选行业。（2）正常公司(非ST公司):该上市公司至今未被ST的被定义为正常公司。（3）财务危机公司(ST公司):该上市公司由于连续两年净利润为负数，即属于“财务状况异常”而被特别处理。根据同花顺网站和网易网站公布的IT业服务类上市公司名称及证监会的行业分类标准，选取沪、深两市所有的IT业服务类上市公司48家。样本所含公司代码及名称如表3所示。表格SEQ表格\*ARABIC3样本所含公司代码及名称代码名称代码名称sz000602金马集团sz002232启明信息sz000839中信国安sz002253川大智胜sz000892*ST星美sh600100同方股份sz002148北纬通信sh600289亿阳信通sz002261拓维信息sh600392太工天成sz031005国安GAC1sh600403欣网视讯sz115002国安债１sh600406国电南瑞sh600050中国联通sh600410华胜天成sh600621上海金陵sh600446金证股份sh600640中卫国脉sh600455交大博通sh600706ST长信sh600476湘邮科技sz000008ST宝利来sh600503华丽家族sz000682东方电子sh600570恒生电子sz000836鑫茂科技sh600571信雅达sz000938紫光股份sh600588用友软件sz000948南天信息sh600657北京天桥sz000997新大陆sh600687华盛达sz002063远光软件sh600718东软集团sz002065东华合创sh600728S*ST新太sz002090金智科技sh600756浪潮软件sz002095生意宝sh600797浙大网新sz002153石基信息sh600845宝信软件sz002184海得控制sh600857工大首创sz002230科大讯飞sh900926宝信Ｂ股（五）运用Z3值模型进行样本数据处理本论文样本数据来源于样本公司公开发表的财务报表。通过同花顺软件收集样本公司相关数据，使用EXCEL办公软件进行数据处理，计算出各项指标（见附录），之后进行加权汇总，得出样本公司的Z3值如表4所示。表格中数据说明：表中字体加粗且斜体的部分为Z3值小于1.23，只是字体加粗的部分为Z3值位于1.23至2.9之间，未做标记的部分Z3值大于2.9。表格4各公司各年Z3值汇总代码名称年份z3代码名称年份z3金马集团200611.9997220067.078407sz0006022007-0.88385sz002232启明信息20076.6321562008-0.54839200810.62049中信国安20062.36753220064.431351sz00083920073.7917sz002253川大智胜20076.69161820084.174109200813.83412*ST星美2006-4.3363520061.375177sz0008922007-37.5288sh600100同方股份20072.1071372008-36.105820082.565832北纬通信200611.9088120066.185688sz002148200745.13702sh600289亿阳信通20075.997866200856.334720082.855728拓维信息200610.6293820063.604765sz002261200711.06137sh600392太工天成20073.76821200815.1868620082.382331国安GAC120062.367532200628.22151sz03100520073.7917sh600403欣网视讯200714.4910120084.174109200811.4927国安债１20062.36753220065.3696sz11500220073.7917sh600406国电南瑞20074.90636420084530434中国联通20063.1024120064.909972sh60005020070.584208sh600410华胜天成20075.457032008-0.7111720085.765068上海金陵20062.30563220066.381248sh60062120071.913799sh600446金证股份20075.03612820081.76073620086.032968中卫国脉200620.165482006-0.38612sh600640200719.20357sh600455交大博通2007-0.71002200818.032252008-2.50497ST长信2006-1.7650720061.668421sh6007062007-2.75711sh600476湘邮科技20072.7269452008-3.0477120081.845092ST宝利来200613.656472006-1.62217sz000008200713.26273sh600503华丽家族2007-4.06997200815.9725520084.513888东方电子20069.25887720065.238463sz00068220077.852478sh600570恒生电子20076.50460320086.58587320087.461189鑫茂科技20060.05071220062.455146sz00083620071.483298sh600571信雅达20073.36723420084.08350420081.59148紫光股份20061.97144620068.59487sz00093820071.565519sh600588用友软件20078.00526620080.76478920085.251613南天信息20062.4200392006-0.11876sz00094820072.021913sh600657北京天桥2007-2.2850320083.98318420085.379711新大陆20068.38643820062.671056sz00099720077.014222sh600687华盛达20072.32403920086.06591420082.632802远光软件200612.8083120065.341672sz002063200712.85732sh600718东软集团20075.234391200818.7329320085.960169东华合创20066.2171262006-11.03sz00206520076.043181sh600728S*ST新太2007-13.50920085.2548712008-16.0658金智科技20067.02543420067.949237sz00209020075.597087sh600756浪潮软件20075.67268220087.22248920086.101942生意宝200611.0302920062.188849sz002095200714.15558sh600797浙大网新20072.775202200813.1912820082.637897石基信息20067.884920064.830993sz002153200712.58138sh600845宝信软件20075.126571200813.0076420085.021885海得控制20066.11384520064.229186sz00218420077.592293sh600857工大首创20074.12909220087.37044620084.695053科大讯飞20066.95507420064.830993sz00223020076.898271sh900926宝信Ｂ股20075.126571200818.2459620085.021885（六）实证结果的分析与评价1.Z3值模型对ST公司的预测能力通过表4可以分析得出Z3值模型对ST公司的预测能力，如表5所示。表格5证券代码公司名称ST年份ST后1年Z3值ST前1年Z3值ST前2年Z3值sz000892*ST星美2007-36.10577367-37.52882158-4.33635403sh600706ST长信2007-3.047714281-2.757109742-1.765073273sh600728S*ST新太2007-16.06582794-13.50903006-11.03000553从表4中可以看出，ST公司，除了ST宝利来,其他三家上市公司在被ST处理前1年、前2年，Z3值都小于1.23，即预测准确率为75%。另外，一般而言，公司离被处理年份越近，预测准确率越高。从表5中ST公司Z3值分布可以得出其准确率依次为：100%、100%、100%.离被处理年份越远，预测准确率越低。2.Z3值模型对非ST公司的预测能力通过表4中可以分析得出Z3值模型对非ST公司的预测能力，如表6所示。表格6年份Z3<1.231.23≤Z3≤2.9Z3>2.9公司数量比例公司数量比例公司数量比例200848.33%1225%3266.67%2007510.42%1225%3164.58%200648.33%1531.25%2960.42%均值4.679.03%1327.08%30.6763.89%从表6中可以得出，在这3年内，Z3模型将非ST公司预测为ST公司即错误预测的平均比例为9.03%，将非ST公司正确预测的平均比率近91%，非ST公司被正确预测的分为两类：一是Z3值在1.23~2.9之间处于中间不稳定状态的公司，平均比例为27.08%，二是Z3值大于2.9财务状况良好的公司在半数以上，平均比例为63.89%.可见，该模型在对非ST公司的预测上还是比较准确的，正确预测的平均比率近91%。3.Z3模型对所有社会服务业上市公司的预测能力通过表4分析得出Z3值模型对所有IT业服务类上市公司的预测能力，如表7所示。从表7中可以看出，Z3值模型在连续3年的预测中，有一定的合理性，即检测正确率最高为91.67%，最低为89.58%；误判率最高为10.42%，最低为8.33%。表格72008年2007年2006年测试样本数484848检测正确数444344检测正确率91.67%89.58%91.67%误判率8.33%10.42%8.33%4.Z3模型评价上述实证分析结果表明，假设二完全成立，即Z3值模型在很大程度上适合于我国IT业服务类上市公司的财务预警，而且预测的准确率很高，最高的比率达91.67%。造成准确率高的原因：一是由于我国证券市场的迅速发展和美国证券市场的差异缩小，所以运用美国上市公司的财务数据建立的模型可以适合我国上市公司的财务预警研究；二是因为Altman教授创立的Z3值预警模型是适用于非制造业上市公司的，尽管非制造业上市公司包括多个行业，只要按行业进行细致分类，就可以确保模型的适用性；Z3值模型存在的问题：我们不能完全排除某些非ST公司对财务数据进行过修饰，所以多多少少还是影响了预测的准确性。因此有必要根据我国资本市场的特征及IT业服务类上市公司的实际情况，进行进一步研究。三、财务风险的防范对策及建议企业财务风险是客观存在的[14]，安全消除财务风险是不可能的，也是不现实的。对于企业财务风险，我们只能采取尽可能的措施，将其影响降低到最低程度。首先，在举债经营方面：（1）保持适度的举债规模。一个企业只有权益资本而没有负债资本[15]，虽然没有筹资风险，但资金成本较高，收益也不能最大化；如果没有权益资本，企业也不能借到负债资本；如果负债资本多，企业的资金成本虽然可以降低，收益可以提高，但筹资风险却很大。一要正确把握负债的量与度[16]；二要适度利用财务杠杆作用，合理控制财务杠杆的副作用；三要合理安排资本结构，实现资金成本最低化。为此，企业必须权衡财务风险和资金成本的关系，确定最优的资本结构。在实际工作中，由于企业受各种因素的影响，寻找最佳资本结构是比较困难的，企业应该结合实际情况，尽量做到资本结构合理化。（2）负债方式多元组合。融资租赁风险小，无还本压力，但资金成本高；商业信用筹资无实际资金成本、风险小，但使用期限短，影响资金周转；可转换债券风险较小，但资金成本较高；其他三种方式资金成本相对较低，但风险相对较大。企业可以将多种筹资方式组合，通过多元组合，抵消负债方式的部分特别风险，从而降低整体财务风险。第二，在企业投资方面，企业对外投资时，应将资金投放于不同的品种，以达到分散投资风险的目的[17]。一般来说，长期投资的风险大于短期投资的风险，股权投资的风险大于债权投资的风险，证券组合投资可以分散有价证券投资的非系统性风险，其投资风险低于单项证券投资的风险。对外投资多元化可以在分散投资风险的情况下，实现预期的投资收益。对于风险较大的投资项目，企业可以与其他企业共同投资，以实现收益共享、风险共担，从而分散投资风险，避免因企业独家承担投资风险而产生财务风险。第三，培养经营者的财务风险意识及提高财务管理人员业务素质也尤为重要。财务管理者的知识水平、管理能力、职业道德决定着企业的财务管理水平。因此，重视培养高级财务人员是我国企业生存发展不可或缺的条件。一方面需要依赖社会高等教育，一方面更依赖于企业培养和岗位锻炼。企业要将高级财务人员的培养作为财务战略的重要组成部分，通过选拔、培训、轮换、晋升等多种激励奖惩措施保证企业财务人员不断适应环境的变化，迅速提高其理论知识水平和分析判断能力。通过培养一批高素质的人才将企业财务风险控制在最低水平。第四，应建立适合的财务风险预警机制：（1）由国家宏观经济管理部门或证券监管部门研究制订[18]，建立、推行和完善集财务风险管理的组织系统、信息系统、预警系统（机制）和监控系统四个基本子系统于一体的财务风险管理体制及上市公司财务风险评价制度。（2）建立适合本公司的财务风险预警机制，加强财务危机管理。建立实时、全面、动态的财务预警系统，使其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，采用比例分析，数学模型等方法，发现企业存在的风险，并向经营者示警。其次，也可以从企业的实际情况出发建立最适合该企业的Z-Score模型，用以计量企业破产、产生财务危机的可能性。另外应该对不断变化的财务管理宏观环境进行认真分析，把握趋势，适时高速方法并重视与实现财务预警权的高度集中使其得到最大的保障。第五，应加强企业间合作以实现资源共享。随着信息的网络化、科学技术的综合化和全球经济的一体化，必然要求企业间相互沟通与协作，遵守一定的游戏规则。因此，企业在抓住机遇，迎接挑战的同时，更要灵活处理和协调企业间的合作伙伴关系，促使企业间合作与竞争的统一，实现信息资源的共享，增强自身风险抵御能力。总之，在现代市场经济条件下[19]，上市公司财务活动的风险程度远远超过以前。它在给企业经营活动造成威胁和压力的同时又给企业发展创造了新的机遇。对于财务风险和危机要有监测机制和应付化解的措施。唯有如此，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。结论本文在大量参阅国内外相关文献资料的基础上，通过对Altman的Z3值模型对IT业服务类上市公司财务预警的有效性和实用性进行了实证分析，得出如下结论：第一，Z3值模型在很大程度上适合我国IT业服务类上市公司的财务危机预警，而且适用性很强。理由有：（1）我国和美国证券市场的差异缩小；（2）对行业进行合理区分；存在的问题有：（3）预测方法的单一性；（4）样本的偏差。第二，我国IT业服务类上市公司在即将陷入财务危机时，反应公司盈利能力和营运能力的财务指标异动是财务状况恶化的主要原因[20]，所以应该此类财务指标的变动给与更多的关注，及时找出异动原因，做到防患于未然。第三，平时应多关注企业在举债和投资方面的政策，建立财务预警机制，培养员工的风险意识并加强企业间的合作，资源共享。

致谢本文在写作过程中自始至终得到陈菊梅老师的悉心指导，在此我谨对她的支持和指导表示衷心的感谢。同时感谢大学以来所有教过我、帮助过我的老师，感谢城市学院对我的培养。

参考文献史富莲，石亚玲.Z值模型在房地产业上市公司财务预警分析中的运用[J].会计之友，2007（1）.卡伦.A.霍契.财务风险管理最佳实务[M].经济科学出版社，2006，2.李卫华.上市公司财务风险的成因及防范[J].中国乡镇企业会计，2007（2）,32.王锦.企业财务风险成因及防范[J]合作经济与科技，2007（2）.蔡勇.信息技术业上市公司财务危机预警指标问题初探[J],中国农业会计,2008,(3).蔡勇.信息技术业上市公司财务危机预警指标问题初探[J],中国农业会计,2008,(3).吴尚荣.探析中国IT行业发展的主要驱动因素和发展趋势[J],江苏商论,2007,(8).张航.浅论现代财务管理中的财务危机预警[J].会计之友.2006(26).佚名.浅论高速公路经营公司财务管理的目标［EB/OL］.浙江经济，2001，5，4-5.王继红，贾香萍，张元启.我国上市公司盈余管理问题研究［J］.中央财经大学学报，2004（9）.AltmanE.I.，FinancialRatios，DiscriminantAnalysisandthePredictionofCorporateBankruptcy[J].theJournalofFinance，Sep.1968.1~53.EdwardI.Altman，PredictingFinancialDistressofCompanies:RevisitingtheZ-ScoreandZETAModels，unpublishedworkingpaper，July2000.陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析［J］.会计研究，1999(4):1~25.胡成玉.论公司财务风险的成因及对策［J］.经济师，2005（3）.王澔，孙长坤，李云宏.筹资风险及风险规避［J］.吉林省经济管理干部学院学报，2004，18(2).张利平.企业财务风险的控制与管理［J］.内蒙古电业，2007（1）.王锦.企业财务风险成因及防范[J]合作经济与科技.2007（2）.孙建华.我国上市公司财务风险预警分析与治理对策[J].会计之友.2005(8):50.李卫华.上市公司财务风险的成因及防范[J].中国乡镇企业会计.2007（2）.石亚玲.房地产业上市公司财务预警研究及其实证分析［D］.华北电力大学硕士学位论文.2007.3. 附录IT业服务类各上市公司数据汇总代码名称年份X1X2X3X4z3金马集团20060.75020.27510.20804.556111.9997sz0006022007-0.28000.09910.05590.2421-0.88392008-0.20020.10560.02570.2356-0.5484中信国安2006-0.02540.12770.05201.68442.3675sz00083920070.12850.14200.03422.14843.791720080.15870.16870.03742.22124.1741*ST星美2006-0.5208-0.1587-0.06880.0574-4.3364sz0008922007-3.5672-3.8454-0.1202-0.7471-37.52882008-3.4209-3.6360-0.1531-0.7451-36.1058北纬通信20060.62080.51880.24684.272811.9088sz00214820070.90110.28400.104435.808345.137020080.86720.33140.099646.567956.3347拓维信息20060.56340.42540.34653.064710.6294sz00226120070.49720.42960.35823.801911.061420080.76030.29500.15027.836915.1869国安GAC12006-0.02540.12770.05201.68442.3675sz03100520070.12850.14200.03422.14843.791720080.15870.16870.03742.22124.1741国安债１2006-0.02540.12770.05201.68442.3675sz11500220070.12850.14200.03422.14843.791720080.15870.16870.03742.22124.1741中国联通20060.21090.08430.05930.99583.1024sh6000502007-0.22550.09050.09101.10130.58422008-0.25610.07160.02160.5624-0.7112上海金陵20060.00780.12730.06131.35932.3056sh6006212007-0.03360.12320.06011.26541.91382008-0.12750.16320.05861.59121.7607中卫国脉20060.64790.20270.065414.110020.1655sh60064020070.66480.25060.058212.985019.203620080.66750.1665-0.068512.924418.0323ST长信2006-0.1139-0.1010-0.10440.0119-1.7651sh6007062007-0.3908-0.13980.03220.0438-2.75712008-0.3823-0.1483-0.01320.0308-3.0477ST宝利来20060.4283-0.9658-0.022913.475113.6565sz00000820070.4533-0.91710.029012.460813.262720080.4855-0.90960.011614.928315.9726东方电子20060.4286-0.03700.00536.22109.2589sz00068220070.4219-0.01600.01434.80077.852520080.3813-0.00420.02343.75366.5859鑫茂科技2006-0.0510-0.05040.04890.21000.0507sz00083620070.1346-0.01240.03440.39031.483320080.20300.16800.17790.96014.0835紫光股份20060.15880.01740.01600.72901.9714sz00093820070.09900.03260.01530.67311.56552008-0.02470.03700.02270.62250.7648南天信息20060.18580.05320.02360.82792.4200sz00094820070.15010.07050.03060.57332.021920080.31870.09330.05681.14943.9832新大陆20060.54490.16510.04573.77798.3864sz00099720070.50000.18350.09242.39527.014220080.48210.15580.03772.03956.0659远光软件20060.74480.22690.11366.113912.8083sz00206320070.59340.29280.15506.636912.857320080.63640.38600.185011.482818.7329东华合创20060.49530.21790.08401.61306.2171sz00206520070.46720.25590.09381.44156.043220080.35960.23040.10111.39595.2549金智科技20060.49990.17290.09222.44047.0254sz00209020070.40360.17480.07981.75525.597120080.43540.23100.08692.88477.2225生意宝20060.10360.20830.09338.613611.0303sz00209520070.69870.24790.12767.529914.155620080.67560.28590.09006.878413.1913石基信息20060.42170.43400.27281.78207.8849sz00215320070.65050.31430.16915.860312.581420080.53770.41650.21786.341713.0076海得控制20060.46540.28580.15191.05566.1138sz00218420070.65910.16610.07042.14727.592320080.65090.18430.04152.11547.3704科大讯飞20060.50950.19720.16971.74276.9551sz00223020070.42890.20200.20471.95326.898320080.77490.17500.129911.161418.2460启明信息20060.36680.22610.17532.62577.0784sz00223220070.35780.21200.16232.38416.632220080.47690.18280.10825.875510.6205川大智胜20060.24330.30320.10291.10024.4314sz00225320070.39590.34960.10992.11026.691620080.65840.27770.07167.741713.834120060.07640.07630.02970.40541.3752sh600100同方股份20070.14560.07950.04120.58682.107120080.19370.08720.02580.79732.5658亿阳信通20060.51090.21930.04931.70266.1857sh60028920070.50090.22140.06561.47555.997920080.11280.19320.02391.26262.8557太工天成20060.29920.14310.04810.81123.6048sh60039220070.2988