上市公司财务危机预警模型构建研究.docx

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上市公司财务危机预警模型构建研究

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王占龙

摘要：为构建财务危机的预警模型，本文以我国证券市场制造业ST公司作为研究样本，选取2011-2015年40个ST公司和非ST公司作为建模样本，并从偿债能力、营运能力、发展能力、获取现金流能力以及营运能力5个方面选取了27个财务指标，先对其进行描述性分析，其次通过相关性分析，从中选取显著性强的6个财务指标作为模型变量进入回归，构建logistics模型并选取了10家ST公司和10家非ST公司结果对模型进行检验，结果证明该模型预测精度较好。

关键词：财务危机；预警模型；logistics分析

一个有效的财务危机预警模型对于管理者、投资人和债权人都有着重要的意义。本文从沪深A股市场上选取2011-2015年40家ST公司作为样本，按1：1配对原则选取40家财务状况正常的公司进行配对，筛选相关财务指标构建上市公司财务危机预警模型，并随机选取10家公司检验了这一模型的有效性，为制造业财务危机预警提供了可靠的思路。

一、设计研究

（一）样本选择

本文选取深沪两地A股上市公司作为研究对象，为了减少行业差别对预警模型的影响和基于样本选取的充分性，笔者选取了制造业ST公司作为危机样本，并按照1：1配对原则选取了非ST公司作为健康公司进行配对。并预留10组ST公司作为检测样本对模型进行检验。

危机样本选取原则：

在沪深A股市场上选取2011-2015年制造业财务危机公司作为样本，其中，剔除B股、H股以及由于其他状况被ST的公司，以及数据不全的公司。

配对样本选取：按照1：1配对原则选取非ST公司作為配对样本。配对的公司与ST公司行业相同（若同产业无配对行业则采取相近行业），会计年度相同，资产规模相近。

检验样本选取：选取2015年被首次ST的10家上市公司作为检验样本对财务危机预警模型预测结果进行检验。

（二）数据选取

本文研究数据主要来源于巨潮资讯网，同花顺财经和网易财经，所有数据均由笔者亲自整理。

（三）财务指标的选取

本文从偿债能力、盈利能力、现金流量、发展能力和营运能力5个方面选取指标（如表1）。

二、财务危机预警实证性研究

（一）描述性分析检验

对40家ST公司和非ST公司连续5年27个财务指标运用stata12.0软件进行数学上的描述性分析后发现，ST和非ST公司在这些指标上存在差异，但是不同指标产生的显著性差异不同。总体上来说，非ST公司的财务指标要优于ST公司。具体分析如下：

偿债能力：从偿债能力来看，ST公司的短期偿债能力要弱于非ST公司，依靠自有资金偿还债务存在困难。营运资金/总资产和利息保障倍数为负值且明显低于非ST公司，长期负债/营运资金，现金比率和产权比率也与非ST公司之间存在显著差异。

盈利能力：ST公司盈利能力明显弱于非ST公司，且销售毛利率、销售净利率、资本收益率、净资产收益率及每股净资产为负值，说明ST公司常年亏损，甚至资不抵债。

获取现金能力：非ST公司依靠主营业务收入获取现金能力明显优于ST公司，且根据现金债务总额比，用现金偿还债务的能力也明显强于ST公司，说明在公司主营业务上ST公司缺乏竞争力。除此以外，从总资产现金回收率来看，ST公司投入的资产并没有给公司带来更多的现金流入，说明ST公司所拥有的资产缺乏创造利润的能力，且可能存在贬值风险。

从发展能力来看，ST公司净利润增长率和主营业务增长率明显低于非ST公司，说明ST公司是因为缺乏核心业务竞争力才陷入财务危机的。

从营运能力来看，ST公司的应收账款周转率明显低于非ST公司，说明ST公司资产管理和运营效率存在问题，可能拥有较多坏账。

（二）相关性性分析

1.反映企业偿债能力相关性分析结果

X1和X2，X7，X3和X5，X8有很强的相关性，剔除X1，X3，X7以及X8，留下X2，X4，X5和X6进入下一轮筛选。

2.反映企业盈利能力相关性分析结果

X10，X12，X13与较多指标相关性均超过0.5，所以剔除X10，X12，X13，留下X9，X11，X14进入下一轮筛选。

3.反映企业现金流量相关性结果分析

X15和X18与较多指标存在相关性，剔除X15，X18，留下X16和X17进入下一轮筛选。

4.反映企业发展能力相关性结果分析

X19和X22具有很强相关性，经比较留下X20，X21和X22进入下一轮筛选。

5.反映企业营运能力相关性结果分析

X23和X24，X25和X26相关性较强，经比较留下X24，X25，X26和X27进入下一轮筛选。

综上，经过相关性分析，共留下X2，X4，X5，X6，X9，X11，X14，X16，X17，X20，X21，X22，X24，X25，X26，X27共16个指标。

（三）显著性分析

经显著性分析发[