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上市公司财务预警实证研究

摘要：本文选择2010年和2009年我国78家制造业上市公司为

研究样本，建立适合上市公司的财务危机预警模型，对其数据进行

了研究，结果表明：我国制造业上市公司财务数据有效，并具有较

强的预测能力。能够预测其未来发生财务危机的概率，财务指标包

含着一定的信息含量，财务数据的使用者能够根据企业的资产负债

表、利润表和现金流量表所提供的信息对企业将来是否会发生财务

危机做出较为准确的预测。

关键词：财务分析预警模型因子分析上市公司

一、引言

纵观国内外财务危机判别与预测的相关研究，可知已经得到了具

有较高预警能力的财务指标和方程组，但一元判定模型存在冲突

性，多元线性判定模型存在假设前提，logistic模型难以普及，而

且模型构建样本的针对性不强，各个行业都有其自身的特点，同一

个指标在不同行业缺乏可比性，势必影响模型的准确性。为了能够

找到预测准确率高、稳定性好的变量，本文选取了78家制造业上

市公司的五个方面的18个财务指标进行研究。经验证，各财务指

标之间相关性比较强，结构复杂，为了避免减少指标导致损失很多

信息，从而得出错误结论，因此本文借助因子分析法对18个指标

进行浓缩，以达到简化变量降低维数的目的，以便建立较为准确的

模型。

二、研究设计

（一）样本选取和数据来源

本文将上市公司中的st类公司定义为“财务危机”企业，并选

取其t-2年的截面数据为样本建立模型。之所以这样选择是因为某

公司在t年被st，是因为其t-1、t-2年连续两年亏损或者是因为

符合其他判断特别处理的标准。根据我国上市公司年报披露制度，

上市公司公布其年报的截止日期为下一年的4月30日，因此上市

公司t-1年的年报和其在t年度是否会被特别处理这两件事几乎是

同时发生的。所以用t-1年的数据预测t年度是否会被特别处理是

没有实际意义的。另外，行业因素对财务预警模型也有一定的影响，

而且从准确率的角度出发，构建财务危机预警模型最好是分行业进

行，同时考虑到数据处理的方便性，因此，本文有针对性地选取了

2010年a股制造业24对（48家其中包括24家st的公司和24家

正常企业）上市公司的t-2年的数据作为建模样本，选取了2009

年a股制造业15对（30家其中包括15家st的公司和15家正常企

业）上市公司的t-2年的数据作为验模样本。本文选取样本数据主

要来源于招商证券股票软件中的财务分析、金融界等网站。

（二）研究方法

本文采用定量方法确定研究样本；定性选择确定财务预警指标；

运用spss软件进行因子分析构建模型，获取财务预警的临界值，

并对模型进行检验。因子分析法，最早是由美国心理学家charles

spearman在1904年提出，其基本思想是将实测的多个指标，用少

数几个潜在的相互独立的主成分指标（因子）的线性组合来表示，

构成的线性组合可反映原多个实测指标的主要信息。它的优点是可

以对观测样本进行分类，并根据各因子在样本中所起的作用自动生

成（确定）各因子权重，简化实测指标系统。主成分分析法的一般

模型为：x1=a11f1+a12f2+……+a1nfnx2=a12f1+a22f2+……

+a2nfn……xm=am1f1+am2f2+……+amnfny=k1x1+k2x2+……+kmxm

其中f1，f2，……fn为实测变量；aij（i=1，2，……，m；j=1，

2，……，n）为因子荷载；xi（i=1，2，……，m）为选择确定的m

个主成分因子；ki（i=1，2，……，m）为主成分因子的权重（即

第i个因子的贡献率）；y是公司财务状况的预测值。这里要特别说

明的是，因子载荷aij是第f