1、 財務危機研究綜述【摘 要】本文通過對財務危機研究的預警指標和預警模型進行介紹分析，提出對財務危機研究成果的評價。 【關(guān)鍵詞】財務危機 研究綜述 一、財務危機研究綜述 財務危機預警指標 1.一般財務指標 一般認為，國外學者對財務危機的研究始于fitzpatrick (1932)，他借助于對危機公司與非危機公司財務指標的比較分析，發(fā)現(xiàn)對財務危機判別能力最高的是凈利潤/股東權(quán)益和股東權(quán)益/負債兩個比率。altman根據(jù)行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模，為33家破產(chǎn)公司選擇了33家非破產(chǎn)配對公司，選用22個變量作為破產(chǎn)前1-5年的預測備選變量。經(jīng)過篩選，最終確定了5個變量作為判別變量：營運資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資

2、產(chǎn)、息稅前利潤/總資產(chǎn)、權(quán)益市價/總負債的賬面價值、銷售收入/資產(chǎn)總額。在國內(nèi)的研究中，吳世農(nóng)、盧賢義2001年利用財務困境前1-5年的數(shù)據(jù)對21個財務指標進行逐步回歸，最終選取了盈利增長指數(shù)、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)報酬率、流動比率、長期負債與股東權(quán)益比率、營運資本與總資產(chǎn)比和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率等6個財務指標。 2.現(xiàn)金流量指標 利用現(xiàn)金流量指標來預測財務危機是基于一個理財學的基本原理：公司的價值應等于預期的現(xiàn)金流量的凈現(xiàn)值。aziz，emanuel，lawom在1988年提出了現(xiàn)金流量信息預測財務困境模型。他們根據(jù)配對的破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在破產(chǎn)前5年內(nèi)兩類公司經(jīng)營現(xiàn)金流量均值和現(xiàn)金支付的所

3、得稅均值有顯著差異。LocAlhosT在國內(nèi)，周首華、楊濟華和王平在財務危機的預警分析f分數(shù)模型一文中，引入了(稅后凈收益+折舊)/平均總負債和(稅后凈收益+利息十折舊)/平均總資產(chǎn)兩個反映現(xiàn)金流量變動的指標。 3.市場收益率指標 beaver是使用股票市場收益率信息進行財務危機預測研究的先驅(qū)。他發(fā)現(xiàn)在有效的資本市場里，股票收益率也如同財務指標一樣可以預測破產(chǎn)，但時間滯后。aharony，jones和swary用周收益率來衡量股票收益，以股票收益率方差作為對風險變化的預測，構(gòu)建了基于市場收益率方差的破產(chǎn)預測模型。研究表明在正式破產(chǎn)公告日發(fā)布前4年內(nèi)，破產(chǎn)公司股票的市場收益率方差與一般公司的市場

4、收益率方差間存在差異,并且隨著破產(chǎn)公告日的臨近，破產(chǎn)公司股票的市場收益率方差加大。 4.其它非財務指標 hopwood (1989)將三種審計保留意見(一貫性、持續(xù)經(jīng)營和不確定事項保留意見)及六個財務比率納入預測指標，研究結(jié)果顯示，在破產(chǎn)發(fā)生前1年，三種類型的審計保留意見的公司破產(chǎn)有顯著的關(guān)系。破產(chǎn)發(fā)生前兩年和前三年，僅有不確定事項審計保留意見與公司破產(chǎn)間具有顯著關(guān)系，而一貫性、持續(xù)經(jīng)營審計保留意見與公司破產(chǎn)間不具有顯著關(guān)系。lennox(1999)選取企業(yè)和非財務危機企業(yè)之間各個財務指標的顯著差異，選定某個指標作為判別變量，讓樣本數(shù)據(jù)根據(jù)該指標進行排序，然后根據(jù)判別點對財務危機企業(yè)和非財務危

5、機企業(yè)進行分類的一種方法。 單變量分析雖然開創(chuàng)了財務危機預測實證研究的先河，用起來比較簡單，但是它有以下兩方面的局限性：一是根據(jù)不同的財務指標進行判斷有可能得出相反的結(jié)論。二是單個變量所包含的信息不足以反映企業(yè)的整個財務狀況。這兩個缺陷嚴重影響了單變量模型的適用性。 2.多元線性判別模型 多元判別模型是運用多種財務比率指標加權(quán)匯總而構(gòu)造多元線性函數(shù)公式來對企業(yè)財務危機進行預測。美國學者altman(1968)在財務危機預測研究領域中貢獻巨大，他率先將多元線性判別方法引入財務預警領域。此后，各國學者開始廣泛關(guān)注這一研究領域，財務危機預測模型作為一種工具被普遍接受。研究者們紛紛將多元判別分析法應用

6、到自己的財務危機預測研究中，構(gòu)建了多變量判別模型。 3.多元邏輯回歸模型 martin (1977)首次將邏輯回歸分析法引入財務危機預警的研究，使模型不僅能就樣本公司是否發(fā)生財務危機進行分類，還可以衡量發(fā)生財務危機的概率，并以1969年1974年為樣本期間，選用25個財務比率分別預測兩年后銀行可能破產(chǎn)的可能性。吳世農(nóng)、盧賢義(2001)選取了1998-2000年70家st公司作為財務危機公司樣本和70家非st公司作為配對樣本，首先采用了剖面分析和單變量判定分析，研究財務危機前5年內(nèi)各年這些公司21個財務指標的差異性，最后確定了6個預警指標，應用fisher線性判別分析、多元線性回歸和邏輯回歸分

7、析三種方法構(gòu)建了相應的模型，通過研究發(fā)現(xiàn)三種模型均能在財務危機發(fā)生前做出較為準確的判斷，并且相對同一信息集而言，邏輯回歸模型的誤判率最低，財務危機發(fā)生前1年的誤判率為%。 多元邏輯回歸模型的優(yōu)點在于不需要嚴格的假設條件，克服了多元線性判別模型受統(tǒng)計假設約束的局限性，從而具有廣泛的應用。 4.主成分預測模型 楊淑娥、徐偉剛在上市公司財務預警模型y分數(shù)模型的實證研究文中采用了統(tǒng)計法中的主成分分析法，通過對我國上市公司財務危機狀況的實證研究，建立了上市公司財務預警模型y分數(shù)模型，并通過本次研究中選擇的樣本指標，初步確定了企業(yè)財務狀況評價區(qū)域，為企業(yè)預測財務危機提供了一種科學可行的預測辦法。 主成分預

8、測模型的綜合指標中的線性組合使得模型中包含的信息量更加豐富，因此近年來，主成分預測模型在財務危機的預警研究中受到了很多學者的青睞。 5.其它模型 1988年messier和hansen將專家系統(tǒng)首次引入到財務危機預測領域，1990年odom等開始運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行財務危機預測的探索，而在1998年franco和varetto進行了應用遺傳算法在這方面的嘗試等等。這些研究推動了財務危機預測在西方的發(fā)展。 我國學者呂長江、周現(xiàn)華在分析各種研究方法應用前提的基礎上，采用制造業(yè)上市公司1999-2002四年的數(shù)據(jù)分別運用多元判別分析、邏輯線性回歸模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對財務狀況處于困境的公司進行預測

9、比較分析。結(jié)果表明：盡管各模型的使用有其特定的前提條件，三個主流模型均能較好地在公司發(fā)生困境前1年和前2-3年較好地進行預測，其中，多元判別分析法要遜色于邏輯模型，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的預測準確率最高。 二、財務危機研究成果的評價 1.關(guān)于財務危機的定義，學術(shù)界基本上都是從靜態(tài)的角度界定，很少從動態(tài)的角度進行把握，財務危機從萌芽到爆發(fā)這一漸進的過程，還沒有形成一個完整的體系。 2.缺乏遴選預測變量的綜合性理論框架。由于理論的不完善，目前實證研究中預選變量時不能在理論的指導下有系統(tǒng)性的選擇，而只能靠財務分析判斷、以往研究經(jīng)驗、直覺或其它標準來選擇形形色色的變量，再在經(jīng)驗數(shù)據(jù)基礎上不斷地篩選變量。篩選后的變量不一定能代表企業(yè)財務狀況的全貌。另外，由于各個預警模型側(cè)重點的不一樣，所選取的指標不夠全面，有一