基于多模型分析的我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究：指標(biāo)構(gòu)建與實(shí)證檢驗(yàn)一、引言1.1研究背景與意義在我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系中，制造業(yè)上市公司占據(jù)著關(guān)鍵地位，是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的核心構(gòu)成部分。從規(guī)模來(lái)看，截至2022年前三季度，中國(guó)A股歸屬于制造業(yè)的上市公司共3268家，總市值達(dá)43.93萬(wàn)億元，不論是上市公司數(shù)量還是上市公司總市值，制造業(yè)在A股所占比重都超過(guò)“半壁江山”。這些企業(yè)不僅在數(shù)量和市值上表現(xiàn)突出，在經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)方面更是成績(jī)斐然。同期，3268家制造業(yè)上市公司貢獻(xiàn)了19.26萬(wàn)億元營(yíng)業(yè)收入、1.42萬(wàn)億元凈利潤(rùn)和9664.34億元稅費(fèi)，在A股市場(chǎng)居主要地位。制造業(yè)上市公司的穩(wěn)定發(fā)展對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、就業(yè)創(chuàng)造、科技創(chuàng)新等方面有著深遠(yuǎn)影響，是推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、提升國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要力量。然而，在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境下，制造業(yè)上市公司面臨著諸多挑戰(zhàn)，財(cái)務(wù)危機(jī)成為威脅企業(yè)生存與發(fā)展的重大隱患。財(cái)務(wù)危機(jī)并非瞬間爆發(fā)，而是一個(gè)逐步積累、惡化的過(guò)程。從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境來(lái)看，全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加速，使制造業(yè)企業(yè)面臨更加激烈的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)，貿(mào)易摩擦、匯率波動(dòng)等因素增加了企業(yè)經(jīng)營(yíng)的不確定性。例如，中美貿(mào)易摩擦期間，不少依賴(lài)出口的制造業(yè)上市公司訂單減少，營(yíng)收下滑，成本上升，財(cái)務(wù)狀況惡化。從行業(yè)內(nèi)部來(lái)看，技術(shù)快速迭代、市場(chǎng)需求多變、原材料價(jià)格波動(dòng)等問(wèn)題也時(shí)刻考驗(yàn)著企業(yè)的應(yīng)對(duì)能力。若企業(yè)不能及時(shí)適應(yīng)這些變化，就容易陷入財(cái)務(wù)困境。財(cái)務(wù)危機(jī)一旦發(fā)生，其影響是多方面的。對(duì)于企業(yè)自身而言，可能導(dǎo)致生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)受阻，如資金鏈斷裂，無(wú)法按時(shí)采購(gòu)原材料、支付員工工資，進(jìn)而影響產(chǎn)品交付和企業(yè)聲譽(yù)，嚴(yán)重時(shí)甚至面臨破產(chǎn)清算，使多年的經(jīng)營(yíng)成果付諸東流。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，投資于陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)往往意味著資產(chǎn)縮水，收益受損，甚至血本無(wú)歸，這會(huì)打擊投資者的信心，影響資本市場(chǎng)的穩(wěn)定。從市場(chǎng)層面來(lái)看，大量企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，破壞市場(chǎng)的正常秩序，阻礙經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。因此，構(gòu)建有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型具有至關(guān)重要的意義。有效的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型可以為企業(yè)管理者提供決策支持。通過(guò)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及相關(guān)信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，提前察覺(jué)潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，管理者能夠及時(shí)調(diào)整經(jīng)營(yíng)策略，優(yōu)化資源配置，采取諸如削減成本、調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、拓展融資渠道等措施，防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生或降低其危害程度。對(duì)于投資者而言，預(yù)警模型能夠幫助他們更準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的投資價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)水平，做出合理的投資決策，避免投資失誤帶來(lái)的損失。在資本市場(chǎng)中，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型有助于提高市場(chǎng)的透明度和有效性，促進(jìn)資源的合理配置，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行。從宏觀經(jīng)濟(jì)管理角度，監(jiān)管部門(mén)可以依據(jù)預(yù)警信息加強(qiáng)對(duì)制造業(yè)上市公司的監(jiān)管，制定相應(yīng)的政策措施，防范行業(yè)性或系統(tǒng)性財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，保障經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究在國(guó)內(nèi)外都有著豐富的成果，眾多學(xué)者從不同角度、運(yùn)用多種方法進(jìn)行了深入探索。國(guó)外的相關(guān)研究起步較早，1966年，Beaver開(kāi)創(chuàng)性地選擇79家發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的公司以及相同規(guī)模的配對(duì)企業(yè)為樣本，利用單變量判斷方法檢驗(yàn)了反映公司不同財(cái)務(wù)特征的30個(gè)變量對(duì)于危機(jī)的預(yù)測(cè)能力，開(kāi)啟了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警實(shí)證研究的先河。1968年，Altman設(shè)計(jì)了5個(gè)財(cái)務(wù)比率，構(gòu)建Z-Score模型研究企業(yè)破產(chǎn)問(wèn)題，該模型在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域具有重要影響力，為后續(xù)研究提供了重要的思路和方法參考。此后，研究方法不斷創(chuàng)新，Martin（1977）和Zavgren（1985）分別采用logistic、Probit回歸方法，結(jié)合財(cái)務(wù)指標(biāo)的設(shè)計(jì)，建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，這些模型在一定程度上提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，Skogsvik（1990）以及Wilson等（1994）引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法，進(jìn)一步拓展了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠處理復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警提供了新的技術(shù)手段。國(guó)內(nèi)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究雖然起步相對(duì)較晚，但發(fā)展迅速。研究方法多借鑒國(guó)外，劉■和羅慧（2022）比較了判別分析、Logistic回歸以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種方法的預(yù)測(cè)能力，并結(jié)合這些辦法的優(yōu)點(diǎn)建立了一種準(zhǔn)確率更高的混合模型，通過(guò)對(duì)不同方法的綜合運(yùn)用，提高了模型對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)精度。曹德芳等（2022）研究表明引入董事會(huì)治理因素后的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型預(yù)測(cè)能力更強(qiáng)，強(qiáng)調(diào)了非財(cái)務(wù)因素在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中的重要作用，拓展了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的指標(biāo)體系。張紅等（2022）基于多元判別分析法對(duì)Z-Score模型進(jìn)行修正，構(gòu)建適用于房地產(chǎn)業(yè)的預(yù)警模型，體現(xiàn)了國(guó)內(nèi)研究針對(duì)不同行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行模型優(yōu)化的趨勢(shì)。然而，當(dāng)前研究仍存在一些不足之處。在指標(biāo)選取方面，以往研究大多側(cè)重于財(cái)務(wù)指標(biāo)，對(duì)公司治理指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)的考慮相對(duì)較少。實(shí)際上，公司治理結(jié)構(gòu)會(huì)影響企業(yè)決策的科學(xué)性和有效性，進(jìn)而影響財(cái)務(wù)狀況；宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的波動(dòng)，如經(jīng)濟(jì)衰退、通貨膨脹等，會(huì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生重大影響；行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度決定了企業(yè)的市場(chǎng)份額和盈利能力，這些因素都與財(cái)務(wù)危機(jī)密切相關(guān)。在模型構(gòu)建上，對(duì)于財(cái)務(wù)比率的分布特征研究較少，而這直接關(guān)系到統(tǒng)計(jì)方法的選擇，若統(tǒng)計(jì)方法選擇不當(dāng)，會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性和可靠性。此外，各行業(yè)的經(jīng)營(yíng)方式差異使其財(cái)務(wù)特點(diǎn)不同，而以往研究大多針對(duì)上市公司整體層面，缺乏對(duì)特定行業(yè)，如制造業(yè)的深入、針對(duì)性研究。制造業(yè)具有資金密集、生產(chǎn)周期長(zhǎng)、受原材料價(jià)格波動(dòng)影響大等特點(diǎn)，需要專(zhuān)門(mén)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型來(lái)準(zhǔn)確反映其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。后續(xù)研究可從完善指標(biāo)體系、深入研究財(cái)務(wù)比率分布特征以及加強(qiáng)行業(yè)針對(duì)性研究等方向展開(kāi)，以提高財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的準(zhǔn)確性和實(shí)用性。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本文在研究過(guò)程中綜合運(yùn)用了多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性、全面性和深入性。文獻(xiàn)研究法是本文研究的基礎(chǔ)。通過(guò)廣泛搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、研究報(bào)告、專(zhuān)業(yè)書(shū)籍等資料，全面梳理了該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀。對(duì)不同學(xué)者在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)選取、模型構(gòu)建、研究方法應(yīng)用等方面的研究成果進(jìn)行了細(xì)致分析，從而明確了已有研究的優(yōu)勢(shì)與不足，為本研究提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，也為后續(xù)研究方向的確定和研究方法的選擇指明了道路。實(shí)證分析法是本文的核心研究方法。以我國(guó)制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，選取了一定時(shí)間范圍內(nèi)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本。在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，以了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布情況。通過(guò)相關(guān)性分析，研究各變量之間的相互關(guān)系，篩選出與財(cái)務(wù)危機(jī)密切相關(guān)的變量。在此基礎(chǔ)上，采用logistic回歸方法構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。通過(guò)對(duì)模型的參數(shù)估計(jì)、顯著性檢驗(yàn)等步驟，確定模型中各變量的系數(shù)和影響程度，從而建立起能夠有效預(yù)測(cè)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的模型。利用構(gòu)建好的模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況進(jìn)行對(duì)比，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性和可靠性。案例研究法為實(shí)證分析提供了補(bǔ)充和驗(yàn)證。選取典型的制造業(yè)上市公司案例，深入分析其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和經(jīng)營(yíng)狀況。將案例公司的數(shù)據(jù)代入構(gòu)建的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，觀察模型的預(yù)警效果。同時(shí)，結(jié)合案例公司的實(shí)際發(fā)展歷程，分析模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況之間的差異，進(jìn)一步驗(yàn)證模型的有效性和實(shí)用性。通過(guò)案例研究，不僅能夠直觀地展示財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型在實(shí)際應(yīng)用中的作用，還能發(fā)現(xiàn)模型在應(yīng)用過(guò)程中可能存在的問(wèn)題，為模型的優(yōu)化和改進(jìn)提供參考。在研究過(guò)程中，本文在多個(gè)方面進(jìn)行了創(chuàng)新嘗試。在指標(biāo)選取上，突破了以往研究主要依賴(lài)財(cái)務(wù)指標(biāo)的局限，構(gòu)建了更為全面的指標(biāo)體系。除了選取償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力等傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)外，還納入了公司治理指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)等非財(cái)務(wù)指標(biāo)。公司治理指標(biāo)能夠反映企業(yè)內(nèi)部決策機(jī)制、管理層監(jiān)督等方面的情況，對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況有著重要影響。宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等，能夠反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)如市場(chǎng)份額、行業(yè)集中度等，能夠體現(xiàn)企業(yè)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)地位和競(jìng)爭(zhēng)壓力。通過(guò)納入這些非財(cái)務(wù)指標(biāo)，使模型能夠更全面地反映企業(yè)面臨的內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)，提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和全面性。在模型構(gòu)建方面，充分考慮了財(cái)務(wù)比率的分布特征。在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和模型構(gòu)建之前，對(duì)財(cái)務(wù)比率的分布進(jìn)行了深入研究，采用合適的方法對(duì)不符合正態(tài)分布的變量進(jìn)行處理，確保了統(tǒng)計(jì)方法的合理性和模型的準(zhǔn)確性。例如，對(duì)于一些呈現(xiàn)偏態(tài)分布的財(cái)務(wù)比率，運(yùn)用數(shù)據(jù)變換等方法使其更接近正態(tài)分布，從而提高了模型的擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)精度。在樣本選擇上，針對(duì)制造業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)進(jìn)行了優(yōu)化。制造業(yè)與其他行業(yè)在經(jīng)營(yíng)模式、資金周轉(zhuǎn)、成本結(jié)構(gòu)等方面存在顯著差異，因此本文專(zhuān)門(mén)選取制造業(yè)上市公司作為研究樣本，增強(qiáng)了研究的針對(duì)性。在樣本選取過(guò)程中，充分考慮了樣本的代表性和隨機(jī)性，涵蓋了不同規(guī)模、不同細(xì)分行業(yè)、不同發(fā)展階段的制造業(yè)上市公司，使研究結(jié)果更具普適性和可靠性，能夠準(zhǔn)確反映制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)狀況。二、我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)相關(guān)理論概述2.1制造業(yè)上市公司特點(diǎn)剖析制造業(yè)上市公司作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系的重要支柱，呈現(xiàn)出多維度的顯著特點(diǎn)，這些特點(diǎn)深刻影響著其財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。從規(guī)模實(shí)力來(lái)看，制造業(yè)上市公司數(shù)量眾多，在資本市場(chǎng)占據(jù)舉足輕重的地位。截至2023年底，A股制造業(yè)上市公司達(dá)3578家，占比67.6%。在市值方面，總市值規(guī)模龐大，部分頭部企業(yè)市值高達(dá)千億元以上，如比亞迪，其在新能源汽車(chē)及電池領(lǐng)域的卓越發(fā)展，使其市值持續(xù)攀升，成為行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)軍企業(yè)。營(yíng)收和利潤(rùn)規(guī)模同樣不可小覷，2023年?duì)I業(yè)收入達(dá)28.1萬(wàn)億元，展現(xiàn)出強(qiáng)大的市場(chǎng)吸納和價(jià)值創(chuàng)造能力。不過(guò)，也需看到，部分企業(yè)面臨利潤(rùn)下滑壓力，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇、原材料成本上升等因素壓縮了利潤(rùn)空間。在產(chǎn)業(yè)布局上，制造業(yè)上市公司呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域集聚特征。東部地區(qū)憑借其優(yōu)越的地理位置、完善的基礎(chǔ)設(shè)施、豐富的人才資源和活躍的市場(chǎng)環(huán)境，吸引了大量制造業(yè)企業(yè)入駐。其中，長(zhǎng)三角地區(qū)匯聚了眾多電子信息、高端裝備制造企業(yè)，形成了完整的產(chǎn)業(yè)鏈條和產(chǎn)業(yè)集群，如蘇州的電子信息產(chǎn)業(yè)集群，涵蓋了從芯片制造、電子元器件生產(chǎn)到終端產(chǎn)品組裝的各個(gè)環(huán)節(jié)；珠三角地區(qū)在電子、家電、汽車(chē)制造等領(lǐng)域優(yōu)勢(shì)突出，以深圳為例，作為科技創(chuàng)新的前沿陣地，孕育了大量具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的電子科技企業(yè)；京津冀地區(qū)則在新能源、新材料、航空航天等領(lǐng)域發(fā)力，如北京依托科研院校資源，在高端制造業(yè)研發(fā)方面成果顯著。研發(fā)投入是制造業(yè)上市公司保持競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素。近年來(lái)，研發(fā)支出不斷攀升，2023年研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入首破萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)10.5%。以華為為例，持續(xù)高額的研發(fā)投入使其在5G通信技術(shù)、芯片研發(fā)等領(lǐng)域取得了領(lǐng)先地位，專(zhuān)利數(shù)量眾多，技術(shù)創(chuàng)新成果不斷轉(zhuǎn)化為市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。研發(fā)人員數(shù)量和占比也持續(xù)增長(zhǎng)，高素質(zhì)人才的匯聚為企業(yè)創(chuàng)新提供了智力支持，推動(dòng)了產(chǎn)品升級(jí)和技術(shù)革新，提升了企業(yè)在全球產(chǎn)業(yè)鏈中的地位。隨著經(jīng)濟(jì)全球化的深入，制造業(yè)上市公司積極拓展海外業(yè)務(wù)，海外營(yíng)收占比逐漸提高。一些企業(yè)通過(guò)在海外設(shè)立生產(chǎn)基地、研發(fā)中心、銷(xiāo)售網(wǎng)絡(luò)等方式，深度融入全球市場(chǎng)。例如，海爾在全球多個(gè)國(guó)家和地區(qū)建立了生產(chǎn)工廠和銷(xiāo)售公司，其家電產(chǎn)品暢銷(xiāo)全球，海外業(yè)務(wù)收入占比逐年增加，不僅實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)和銷(xiāo)售的本地化，還提升了品牌的國(guó)際影響力，增強(qiáng)了企業(yè)抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力，降低了對(duì)單一國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的依賴(lài)。2.2財(cái)務(wù)危機(jī)的定義與判定標(biāo)準(zhǔn)財(cái)務(wù)危機(jī)，是企業(yè)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中不容忽視的關(guān)鍵問(wèn)題，對(duì)企業(yè)的生存與發(fā)展有著深遠(yuǎn)影響。從本質(zhì)上講，財(cái)務(wù)危機(jī)指企業(yè)在財(cái)務(wù)層面遭遇嚴(yán)重困境，致使資金鏈斷裂、償債能力大幅下降、盈利能力受損等一系列不良狀況，是企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化到一定程度的集中體現(xiàn)。這一概念涵蓋了企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)的多個(gè)關(guān)鍵方面，反映了企業(yè)在資金籌集、使用、分配等環(huán)節(jié)出現(xiàn)的嚴(yán)重問(wèn)題。在實(shí)踐中，常用的財(cái)務(wù)危機(jī)判定標(biāo)準(zhǔn)主要有以下幾種。被特別處理（ST）是證券市場(chǎng)中一個(gè)重要的判定信號(hào)。當(dāng)上市公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)狀況異?；蚱渌惓Ｇ闆r，導(dǎo)致其股票存在被終止上市的風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，證券交易所會(huì)對(duì)其股票交易實(shí)行特別處理，在股票簡(jiǎn)稱(chēng)前冠以“ST”字樣。財(cái)務(wù)狀況異常通常包括最近兩個(gè)會(huì)計(jì)年度的審計(jì)結(jié)果顯示的凈利潤(rùn)均為負(fù)值、最近一個(gè)會(huì)計(jì)年度的審計(jì)結(jié)果顯示其股東權(quán)益低于注冊(cè)資本等情況。以某ST公司為例，由于連續(xù)兩年虧損，公司的盈利能力持續(xù)下降，資金周轉(zhuǎn)困難，面臨著嚴(yán)峻的財(cái)務(wù)危機(jī)。這不僅影響了公司的正常生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)，還導(dǎo)致其股價(jià)大幅下跌，投資者信心受挫，市場(chǎng)聲譽(yù)受損。資不抵債是衡量企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。當(dāng)企業(yè)的負(fù)債總額超過(guò)其資產(chǎn)總額時(shí)，表明企業(yè)已處于資不抵債的狀態(tài)。這意味著企業(yè)的凈資產(chǎn)為負(fù)數(shù)，無(wú)法足額償還全部債務(wù)，償債能力嚴(yán)重不足。此時(shí)，企業(yè)可能面臨債權(quán)人的追討和法律訴訟，資金鏈斷裂風(fēng)險(xiǎn)加劇，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)難以維持正常運(yùn)轉(zhuǎn)。例如，某企業(yè)在擴(kuò)張過(guò)程中過(guò)度負(fù)債，隨著市場(chǎng)環(huán)境變化，經(jīng)營(yíng)效益下滑，資產(chǎn)價(jià)值縮水，最終出現(xiàn)資不抵債的情況，不得不進(jìn)行債務(wù)重組或破產(chǎn)清算。破產(chǎn)是財(cái)務(wù)危機(jī)的最極端形式，也是最準(zhǔn)確的判定標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)企業(yè)因經(jīng)營(yíng)管理不善等原因，導(dǎo)致嚴(yán)重虧損，不能清償?shù)狡趥鶆?wù)時(shí)，依據(jù)法律規(guī)定，企業(yè)將進(jìn)入破產(chǎn)程序。在破產(chǎn)程序中，企業(yè)的資產(chǎn)將被清算，用于償還債務(wù)，企業(yè)的法人資格也將隨之消失。這對(duì)企業(yè)的股東、債權(quán)人、員工以及相關(guān)利益方都會(huì)產(chǎn)生巨大的影響。例如，曾經(jīng)輝煌一時(shí)的某大型企業(yè)，由于戰(zhàn)略決策失誤、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈等因素，陷入嚴(yán)重的財(cái)務(wù)危機(jī)，最終走向破產(chǎn)，大量員工失業(yè)，供應(yīng)商貨款無(wú)法收回，對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)和社會(huì)穩(wěn)定造成了較大沖擊。這些判定標(biāo)準(zhǔn)從不同角度反映了企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的程度和特征。被ST是財(cái)務(wù)危機(jī)的早期警示信號(hào)，提醒市場(chǎng)和企業(yè)關(guān)注潛在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)；資不抵債表明企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況已經(jīng)惡化到一定程度，償債能力出現(xiàn)嚴(yán)重問(wèn)題；破產(chǎn)則是財(cái)務(wù)危機(jī)的最終結(jié)果，意味著企業(yè)的經(jīng)營(yíng)失敗。在實(shí)際研究和應(yīng)用中，需要綜合考慮這些判定標(biāo)準(zhǔn)，全面、準(zhǔn)確地識(shí)別企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)狀況，為后續(xù)的預(yù)警和應(yīng)對(duì)措施提供有力依據(jù)。2.3財(cái)務(wù)危機(jī)的成因探究制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的產(chǎn)生是內(nèi)外部多種因素交織作用的結(jié)果，深入剖析這些成因，對(duì)于理解財(cái)務(wù)危機(jī)的本質(zhì)和構(gòu)建有效的預(yù)警模型具有重要意義。從內(nèi)部管理層面來(lái)看，決策失誤是導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的關(guān)鍵因素之一。部分企業(yè)在制定戰(zhàn)略決策時(shí)，缺乏充分的市場(chǎng)調(diào)研和科學(xué)的分析論證，盲目跟風(fēng)投資熱門(mén)領(lǐng)域，而忽視了自身的核心競(jìng)爭(zhēng)力和實(shí)際經(jīng)營(yíng)能力。例如，在新能源汽車(chē)行業(yè)興起時(shí)，一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)急于轉(zhuǎn)型，大規(guī)模投入資金建設(shè)新能源汽車(chē)生產(chǎn)線(xiàn)，但由于技術(shù)積累不足、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈等原因，未能實(shí)現(xiàn)預(yù)期的銷(xiāo)售目標(biāo)，導(dǎo)致大量資金沉淀，財(cái)務(wù)狀況惡化。內(nèi)部控制不力也為財(cái)務(wù)危機(jī)埋下了隱患。企業(yè)內(nèi)部控制制度若存在漏洞，可能導(dǎo)致財(cái)務(wù)信息失真、資金管理混亂、資產(chǎn)流失等問(wèn)題。一些企業(yè)的財(cái)務(wù)部門(mén)未能?chē)?yán)格執(zhí)行財(cái)務(wù)審批流程，對(duì)費(fèi)用支出的監(jiān)管不力，使得不合理的開(kāi)支增加，侵蝕了企業(yè)的利潤(rùn)。部分企業(yè)對(duì)應(yīng)收賬款的管理不善，賬齡過(guò)長(zhǎng)，壞賬率上升，影響了企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)。管理層的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淡薄同樣不容忽視。在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好時(shí)，一些管理者過(guò)度追求業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)，忽視了潛在的風(fēng)險(xiǎn)，采取激進(jìn)的經(jīng)營(yíng)策略。過(guò)度負(fù)債經(jīng)營(yíng)，使得企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率過(guò)高，償債壓力巨大。一旦市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化，如利率上升、銷(xiāo)售下滑，企業(yè)就可能面臨資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)，陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。外部環(huán)境的不確定性對(duì)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況有著顯著影響。經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是重要的外部因素，在經(jīng)濟(jì)衰退期，市場(chǎng)需求萎縮，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)力下降，制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)品銷(xiāo)量減少，營(yíng)業(yè)收入大幅下滑。同時(shí)，原材料價(jià)格可能因市場(chǎng)供需關(guān)系的變化而波動(dòng)，若企業(yè)未能及時(shí)調(diào)整采購(gòu)策略，成本上升將壓縮利潤(rùn)空間，增加財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。在2008年全球金融危機(jī)期間，許多制造業(yè)企業(yè)訂單量銳減，庫(kù)存積壓嚴(yán)重，資金回籠困難，陷入了嚴(yán)重的財(cái)務(wù)困境。政策變化也會(huì)對(duì)企業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。政府出臺(tái)的產(chǎn)業(yè)政策、環(huán)保政策、稅收政策等，都可能改變企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。若企業(yè)不能及時(shí)適應(yīng)政策調(diào)整，就可能面臨經(jīng)營(yíng)困境。環(huán)保政策趨嚴(yán)，對(duì)制造業(yè)企業(yè)的污染物排放提出了更高要求，一些企業(yè)因環(huán)保設(shè)施投入不足，面臨高額罰款和停產(chǎn)整頓，增加了運(yùn)營(yíng)成本和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇是導(dǎo)致財(cái)務(wù)危機(jī)的又一重要因素。隨著市場(chǎng)的開(kāi)放和技術(shù)的進(jìn)步，制造業(yè)企業(yè)面臨著來(lái)自國(guó)內(nèi)外同行的激烈競(jìng)爭(zhēng)。市場(chǎng)需求的快速變化使得企業(yè)需要不斷調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和營(yíng)銷(xiāo)策略，以滿(mǎn)足消費(fèi)者的需求。若企業(yè)不能及時(shí)把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，推出符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品，就可能失去市場(chǎng)份額，導(dǎo)致銷(xiāo)售收入下降。競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的技術(shù)創(chuàng)新也會(huì)給企業(yè)帶來(lái)壓力，若企業(yè)不能跟上技術(shù)發(fā)展的步伐，產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力將下降，面臨被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。一些傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在面對(duì)新興科技企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，由于技術(shù)更新緩慢，產(chǎn)品無(wú)法滿(mǎn)足消費(fèi)者對(duì)智能化、個(gè)性化的需求，市場(chǎng)份額逐漸被蠶食，財(cái)務(wù)狀況日益惡化。2.4財(cái)務(wù)危機(jī)的危害及影響范圍財(cái)務(wù)危機(jī)如同企業(yè)發(fā)展道路上的一顆“定時(shí)炸彈”，一旦爆發(fā)，便會(huì)在多個(gè)層面引發(fā)連鎖反應(yīng)，產(chǎn)生深遠(yuǎn)且廣泛的危害。從企業(yè)自身運(yùn)營(yíng)角度來(lái)看，財(cái)務(wù)危機(jī)直接沖擊企業(yè)的資金流動(dòng)性，使企業(yè)陷入資金鏈斷裂的困境。資金是企業(yè)的“血液”，資金鏈斷裂意味著企業(yè)無(wú)法正常支付供應(yīng)商貨款，原材料供應(yīng)中斷，生產(chǎn)被迫停滯；無(wú)法按時(shí)發(fā)放員工工資，員工工作積極性受挫，甚至引發(fā)人才流失，關(guān)鍵崗位人員的離職可能導(dǎo)致企業(yè)技術(shù)、業(yè)務(wù)的斷層。無(wú)法償還銀行貸款，面臨銀行的追討和信用降級(jí)，進(jìn)一步加劇融資難度，形成惡性循環(huán)。企業(yè)可能因資金短缺無(wú)法投入研發(fā)，產(chǎn)品無(wú)法更新?lián)Q代，逐漸失去市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，市場(chǎng)份額被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手蠶食，經(jīng)營(yíng)陷入困境，長(zhǎng)期積累的品牌聲譽(yù)也會(huì)因財(cái)務(wù)危機(jī)受損，消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的信任度下降，影響產(chǎn)品銷(xiāo)售。投資者是企業(yè)發(fā)展的重要支持者，財(cái)務(wù)危機(jī)的爆發(fā)使他們的利益遭受重創(chuàng)。投資者購(gòu)買(mǎi)企業(yè)股票或債券，期望獲得收益，而財(cái)務(wù)危機(jī)往往導(dǎo)致企業(yè)股價(jià)暴跌，股票市值大幅縮水。持有股票的投資者資產(chǎn)嚴(yán)重貶值，投資回報(bào)化為泡影，甚至血本無(wú)歸。企業(yè)利潤(rùn)下滑或虧損，減少甚至取消分紅，債券投資者面臨債券違約風(fēng)險(xiǎn)，無(wú)法按時(shí)收回本金和利息。這不僅使投資者的經(jīng)濟(jì)利益受損，還嚴(yán)重打擊他們的投資信心，影響他們對(duì)資本市場(chǎng)的信任，使他們?cè)谖磥?lái)投資決策中更加謹(jǐn)慎，甚至可能撤離資本市場(chǎng)，導(dǎo)致資本市場(chǎng)資金短缺，影響市場(chǎng)的活躍度和穩(wěn)定性。債權(quán)人與企業(yè)存在債務(wù)債權(quán)關(guān)系，企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)對(duì)其權(quán)益構(gòu)成直接威脅。銀行作為主要債權(quán)人，貸款給企業(yè)是為了獲取利息收益和保證本金安全。企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)，無(wú)法按時(shí)足額償還貸款本息，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量下降，不良貸款增加，影響銀行的資金流動(dòng)性和盈利能力。為應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，銀行可能收緊信貸政策，提高貸款利率，增加貸款審批難度，這不僅使陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)融資更加困難，也會(huì)影響其他正常經(jīng)營(yíng)企業(yè)的融資，阻礙實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。供應(yīng)商作為企業(yè)的商業(yè)伙伴，在業(yè)務(wù)往來(lái)中往往給予一定賬期，財(cái)務(wù)危機(jī)使企業(yè)可能拖欠貨款，供應(yīng)商資金周轉(zhuǎn)受阻，經(jīng)營(yíng)成本增加，甚至可能因資金鏈緊張陷入自身的財(cái)務(wù)困境，影響整個(gè)供應(yīng)鏈的穩(wěn)定運(yùn)行。在宏觀層面，財(cái)務(wù)危機(jī)對(duì)市場(chǎng)穩(wěn)定產(chǎn)生不容忽視的影響。制造業(yè)上市公司在經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)重要地位，大量企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)，可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)倒閉導(dǎo)致失業(yè)率上升，員工失去收入來(lái)源，消費(fèi)能力下降，市場(chǎng)需求萎縮，進(jìn)一步抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。財(cái)務(wù)危機(jī)引發(fā)投資者恐慌，導(dǎo)致資本市場(chǎng)動(dòng)蕩，股票價(jià)格大幅波動(dòng)，債券市場(chǎng)違約增加，影響金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。企業(yè)為應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)，可能采取降價(jià)促銷(xiāo)、削減成本等措施，引發(fā)行業(yè)內(nèi)的價(jià)格戰(zhàn)和惡性競(jìng)爭(zhēng)，破壞市場(chǎng)正常秩序，阻礙行業(yè)的健康發(fā)展，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)生態(tài)造成破壞。三、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型及構(gòu)建方法3.1單變量預(yù)警模型單變量預(yù)警模型是財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域中較為基礎(chǔ)且直觀的模型類(lèi)型，其核心原理是通過(guò)對(duì)單個(gè)財(cái)務(wù)比率指標(biāo)的深入分析與監(jiān)測(cè)，來(lái)預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的可能性。該模型最早由美國(guó)學(xué)者威廉?比弗（WilliamBeaver）提出，他在對(duì)1954-1964年期間79個(gè)失敗企業(yè)和相同數(shù)量、相同資產(chǎn)規(guī)模的成功企業(yè)進(jìn)行細(xì)致比較研究后，發(fā)現(xiàn)特定的財(cái)務(wù)比率在預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗方面具有重要價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，多個(gè)關(guān)鍵的財(cái)務(wù)比率指標(biāo)被廣泛應(yīng)用于單變量預(yù)警模型。資產(chǎn)負(fù)債率作為衡量企業(yè)長(zhǎng)期償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)，其計(jì)算公式為負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值。當(dāng)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率持續(xù)攀升并超過(guò)一定閾值時(shí)，往往意味著企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)日益沉重，償債能力逐漸減弱。某制造業(yè)上市公司資產(chǎn)負(fù)債率從年初的50%上升至年末的70%，表明企業(yè)負(fù)債規(guī)模大幅增加，可能面臨較大的償債壓力，若市場(chǎng)環(huán)境惡化或經(jīng)營(yíng)不善，極有可能陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。這是因?yàn)檫^(guò)高的資產(chǎn)負(fù)債率使企業(yè)在面臨經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)加劇等不利情況時(shí)，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力變?nèi)酰坏┵Y金鏈斷裂，就難以按時(shí)償還債務(wù)，從而引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)。流動(dòng)比率是評(píng)估企業(yè)短期償債能力的重要指標(biāo)，其計(jì)算方式為流動(dòng)資產(chǎn)除以流動(dòng)負(fù)債。流動(dòng)比率反映了企業(yè)在短期內(nèi)以流動(dòng)資產(chǎn)償還流動(dòng)負(fù)債的能力。一般來(lái)說(shuō)，流動(dòng)比率越高，表明企業(yè)的短期償債能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)狀況相對(duì)穩(wěn)定；反之，若流動(dòng)比率過(guò)低，如低于1.5時(shí)，可能暗示企業(yè)短期償債能力較弱，存在財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。例如，某企業(yè)流動(dòng)比率從2.0降至1.2，這意味著企業(yè)的流動(dòng)資產(chǎn)可能無(wú)法足額覆蓋流動(dòng)負(fù)債，短期內(nèi)可能面臨資金周轉(zhuǎn)困難，無(wú)法及時(shí)償還到期債務(wù)，增加了陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性。當(dāng)企業(yè)的流動(dòng)比率過(guò)低時(shí)，可能會(huì)影響供應(yīng)商對(duì)企業(yè)的信任，導(dǎo)致供應(yīng)商要求提前付款或減少供貨，進(jìn)一步加劇企業(yè)的資金緊張局面。資產(chǎn)收益率（凈收益與資產(chǎn)總額的比值）體現(xiàn)了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力。該指標(biāo)越高，說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)利用效率越高，盈利能力越強(qiáng)；反之，資產(chǎn)收益率持續(xù)下降，如從15%降至5%，則反映企業(yè)盈利能力惡化，資產(chǎn)利用效率降低，可能無(wú)法為債務(wù)償還提供足夠的資金支持，從而增加財(cái)務(wù)危機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。低資產(chǎn)收益率可能是由于市場(chǎng)需求下降、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力不足、成本上升等多種因素導(dǎo)致，這些問(wèn)題會(huì)直接影響企業(yè)的利潤(rùn)水平，使企業(yè)在償還債務(wù)、維持運(yùn)營(yíng)等方面面臨挑戰(zhàn)。債務(wù)保障率（現(xiàn)金流量與債務(wù)總額的比值）則從現(xiàn)金流量的角度衡量企業(yè)償還債務(wù)的能力。比弗的研究表明，債務(wù)保障率在判斷企業(yè)財(cái)務(wù)狀況方面具有重要作用，較高的債務(wù)保障率意味著企業(yè)有足夠的現(xiàn)金流量來(lái)償還債務(wù)，財(cái)務(wù)狀況較為穩(wěn)??；反之，若債務(wù)保障率較低，如低于0.5，表明企業(yè)現(xiàn)金流量不足，難以按時(shí)足額償還債務(wù)，財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的概率增加。某企業(yè)債務(wù)保障率從0.8降至0.3，說(shuō)明企業(yè)的現(xiàn)金流入無(wú)法滿(mǎn)足債務(wù)償還需求，可能會(huì)出現(xiàn)逾期還款等情況，損害企業(yè)信用，進(jìn)而引發(fā)財(cái)務(wù)危機(jī)。單變量預(yù)警模型具有簡(jiǎn)單易懂、計(jì)算便捷的優(yōu)點(diǎn)，能夠快速為企業(yè)管理者和投資者提供直觀的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)信息。然而，該模型也存在明顯的局限性。由于企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及多個(gè)方面的因素，任何一個(gè)單獨(dú)的財(cái)務(wù)比率都難以全面、準(zhǔn)確地反映企業(yè)的整體財(cái)務(wù)健康狀態(tài)。使用資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)顯示企業(yè)償債能力較強(qiáng)，但流動(dòng)比率卻表明企業(yè)短期償債存在風(fēng)險(xiǎn)，這就導(dǎo)致同一企業(yè)使用不同指標(biāo)得到不同的結(jié)論，使得預(yù)警結(jié)果缺乏可靠性和一致性。不同行業(yè)的企業(yè)具有不同的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)和財(cái)務(wù)特征，單一財(cái)務(wù)比率的適用標(biāo)準(zhǔn)也會(huì)有所差異，這也在一定程度上限制了單變量預(yù)警模型的廣泛應(yīng)用。3.2多變量預(yù)警模型3.2.1Z分?jǐn)?shù)模型Z分?jǐn)?shù)模型由美國(guó)學(xué)者愛(ài)德華?奧特曼（EdwardAltman）于1968年提出，是財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域中具有開(kāi)創(chuàng)性意義的多變量預(yù)警模型。該模型的構(gòu)建基于對(duì)大量企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的深入分析，旨在通過(guò)綜合多個(gè)關(guān)鍵財(cái)務(wù)比率，建立一個(gè)多元線(xiàn)性函數(shù)公式，以此預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性。Z分?jǐn)?shù)模型的公式為：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5。在這個(gè)公式中，各個(gè)變量有著明確的含義和作用。X1為營(yíng)運(yùn)資金與資產(chǎn)總額的比值，即X1=（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/資產(chǎn)總額，該變量反映了企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性與規(guī)模特征。較高的X1值意味著企業(yè)擁有相對(duì)較多的營(yíng)運(yùn)資金，資產(chǎn)流動(dòng)性較強(qiáng)，在短期內(nèi)應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)。X2是留存收益與資產(chǎn)總額的比值，即X2=未分配利潤(rùn)/資產(chǎn)總額，它體現(xiàn)了企業(yè)累計(jì)盈利狀況。X2值越大，說(shuō)明企業(yè)在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)過(guò)程中積累的利潤(rùn)越多，財(cái)務(wù)基礎(chǔ)越穩(wěn)固。X3表示息稅前收益與資產(chǎn)總額的比值，即X3=（利潤(rùn)總額+利息支出）/資產(chǎn)總額，這一變量反映了企業(yè)資產(chǎn)的獲利能力。X3值越高，表明企業(yè)運(yùn)用資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力越強(qiáng)，經(jīng)營(yíng)效益越好。X4為權(quán)益市價(jià)與債務(wù)總額賬面價(jià)值的比值，即X4=權(quán)益市場(chǎng)值/負(fù)債總額，它反映了企業(yè)的償債能力。X4值越大，說(shuō)明企業(yè)的權(quán)益市場(chǎng)價(jià)值相對(duì)較高，償債能力越強(qiáng)。X5是銷(xiāo)售額與資產(chǎn)總額的比值，即X5=銷(xiāo)售收入/總資產(chǎn)，該變量反映了企業(yè)資產(chǎn)的利用效果。X5值越高，意味著企業(yè)資產(chǎn)的利用效率越高，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)越活躍。在實(shí)際應(yīng)用中，計(jì)算Z值的步驟較為清晰。首先，需要從企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表中準(zhǔn)確獲取流動(dòng)資產(chǎn)、流動(dòng)負(fù)債、資產(chǎn)總額、未分配利潤(rùn)、利潤(rùn)總額、利息支出、權(quán)益市場(chǎng)值、負(fù)債總額、銷(xiāo)售收入等數(shù)據(jù)。然后，根據(jù)上述公式分別計(jì)算出X1、X2、X3、X4、X5的值。將這些值代入Z分?jǐn)?shù)模型公式中，計(jì)算出Z值。某企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)如下：流動(dòng)資產(chǎn)為5000萬(wàn)元，流動(dòng)負(fù)債為3000萬(wàn)元，資產(chǎn)總額為10000萬(wàn)元，未分配利潤(rùn)為2000萬(wàn)元，利潤(rùn)總額為1500萬(wàn)元，利息支出為500萬(wàn)元，權(quán)益市場(chǎng)值為8000萬(wàn)元，負(fù)債總額為4000萬(wàn)元，銷(xiāo)售收入為12000萬(wàn)元。則X1=（5000-3000）/10000=0.2，X2=2000/10000=0.2，X3=（1500+500）/10000=0.2，X4=8000/4000=2，X5=12000/10000=1.2。將這些值代入Z分?jǐn)?shù)模型公式，可得Z=0.012×0.2+0.014×0.2+0.033×0.2+0.006×2+0.999×1.2，經(jīng)過(guò)計(jì)算，Z=1.263。奧特曼通過(guò)大量的實(shí)證研究，確定了Z值與企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的對(duì)應(yīng)關(guān)系。當(dāng)Z值大于2.99時(shí)，企業(yè)被判定為財(cái)務(wù)狀況良好，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性較低。當(dāng)Z值小于1.81時(shí)，企業(yè)被認(rèn)為財(cái)務(wù)狀況不佳，存在較高的財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)，很可能在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)陷入財(cái)務(wù)困境。而當(dāng)Z值處于1.81-2.99之間時(shí)，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況處于不穩(wěn)定狀態(tài)，被稱(chēng)為“灰色地帶”。在這個(gè)區(qū)域內(nèi)，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況較為復(fù)雜，需要進(jìn)一步結(jié)合其他因素進(jìn)行深入分析，以準(zhǔn)確判斷其是否會(huì)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。Z分?jǐn)?shù)模型在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警方面具有顯著的優(yōu)點(diǎn)。它綜合考慮了企業(yè)的資產(chǎn)流動(dòng)性、獲利能力、償債能力和營(yíng)運(yùn)能力等多個(gè)關(guān)鍵財(cái)務(wù)維度，通過(guò)對(duì)這些維度的綜合分析，能夠更全面、系統(tǒng)地評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，從而提高了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。該模型計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)便，所需的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表，獲取較為容易，這使得它在實(shí)際應(yīng)用中具有較強(qiáng)的可操作性，能夠被企業(yè)管理者、投資者、債權(quán)人等廣泛應(yīng)用于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和決策支持。然而，Z分?jǐn)?shù)模型也存在一些不容忽視的缺點(diǎn)。該模型主要依賴(lài)財(cái)務(wù)報(bào)表的賬面數(shù)據(jù)，對(duì)資本市場(chǎng)指標(biāo)的考量相對(duì)不足。在當(dāng)今復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境下，資本市場(chǎng)的波動(dòng)、企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值變化等因素對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的影響日益顯著。僅依靠賬面數(shù)據(jù)可能無(wú)法及時(shí)、準(zhǔn)確地反映企業(yè)的真實(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，從而削弱了預(yù)測(cè)結(jié)果的可靠性和及時(shí)性。Z分?jǐn)?shù)模型假設(shè)各指標(biāo)變量之間存在線(xiàn)性關(guān)系，但在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況受到多種復(fù)雜因素的交互影響，這些因素之間的關(guān)系往往是非線(xiàn)性的。這就導(dǎo)致模型在描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)時(shí)存在一定的局限性，降低了預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確程度。該模型無(wú)法有效計(jì)量企業(yè)的表外信用風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于某些特定行業(yè)，如公用企業(yè)、財(cái)務(wù)公司、新公司以及資源企業(yè)等，由于其經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)和財(cái)務(wù)特征與模型所基于的樣本企業(yè)存在較大差異，模型的適用性受到較大限制。3.2.2F分?jǐn)?shù)模型F分?jǐn)?shù)模型是在Z分?jǐn)?shù)模型的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，由我國(guó)學(xué)者周首華、楊濟(jì)華等提出。它針對(duì)Z分?jǐn)?shù)模型的一些局限性進(jìn)行了改進(jìn)和完善，在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值。F分?jǐn)?shù)模型對(duì)Z分?jǐn)?shù)模型的改進(jìn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。F分?jǐn)?shù)模型加入了現(xiàn)金流量這一關(guān)鍵預(yù)測(cè)自變量?，F(xiàn)金流量在企業(yè)的財(cái)務(wù)活動(dòng)中起著至關(guān)重要的作用，它反映了企業(yè)實(shí)際的資金流入和流出情況。許多研究表明，現(xiàn)金流量比率是預(yù)測(cè)公司破產(chǎn)的有效變量。在Z分?jǐn)?shù)模型中，沒(méi)有充分考慮現(xiàn)金流量因素，而F分?jǐn)?shù)模型彌補(bǔ)了這一不足。通過(guò)引入現(xiàn)金流量指標(biāo)，能夠更全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和償債能力，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性。F分?jǐn)?shù)模型考慮到了現(xiàn)代化公司財(cái)務(wù)狀況的發(fā)展及其有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的更新。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的變化，公司的財(cái)務(wù)特征和風(fēng)險(xiǎn)因素也在不斷演變。F分?jǐn)?shù)模型在構(gòu)建過(guò)程中，充分考慮了這些變化，對(duì)財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取和權(quán)重設(shè)置進(jìn)行了優(yōu)化，使其更符合現(xiàn)代企業(yè)的實(shí)際情況。F分?jǐn)?shù)模型使用的樣本數(shù)量更大。它使用了CompustatPCPlus會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中1990年以來(lái)的4160家公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，相比Z分?jǐn)?shù)模型，樣本更具代表性，這有助于提高模型的可靠性和普適性。F分?jǐn)?shù)模型的公式為：F=-0.1774+1.1091X1+0.1074X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5。其中，X1、X2、X4與Z計(jì)分模型中的含義相同。X3=（稅后純收益+折舊）/平均總負(fù)債，該變量反映了企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量用于償還企業(yè)債務(wù)的能力。X5=（稅后純收益+利息+折舊）/平均總資產(chǎn)，它反映了企業(yè)總資產(chǎn)創(chuàng)造現(xiàn)金流量的能力。在應(yīng)用F分?jǐn)?shù)模型時(shí)，需要注意一些事項(xiàng)。要確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。模型的計(jì)算依賴(lài)于企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)存在錯(cuò)誤或缺失，將直接影響模型的計(jì)算結(jié)果和預(yù)警準(zhǔn)確性。要結(jié)合企業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)和經(jīng)營(yíng)實(shí)際情況進(jìn)行分析。不同行業(yè)的企業(yè)在財(cái)務(wù)特征和風(fēng)險(xiǎn)因素上存在差異，不能簡(jiǎn)單地套用模型結(jié)果，而應(yīng)綜合考慮行業(yè)因素，對(duì)模型結(jié)果進(jìn)行合理的解讀和判斷。F分?jǐn)?shù)模型只是一種輔助工具，不能完全依賴(lài)它來(lái)做出決策。在評(píng)估企業(yè)財(cái)務(wù)狀況時(shí)，還需要結(jié)合其他信息和方法，如企業(yè)的非財(cái)務(wù)信息、市場(chǎng)環(huán)境分析等，進(jìn)行全面、深入的分析。3.2.3多元邏輯回歸模型多元邏輯回歸模型是一種廣泛應(yīng)用于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的統(tǒng)計(jì)模型，其原理基于Logistic函數(shù)，該函數(shù)能夠?qū)⒕€(xiàn)性組合的輸入映射到[0,1]范圍內(nèi)，以此模擬事件發(fā)生的概率。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，因變量通常為企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)（如以被ST作為財(cái)務(wù)危機(jī)的標(biāo)志，發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)取值為1，未發(fā)生取值為0），自變量則包含多個(gè)反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)特征等方面的因素。構(gòu)建多元邏輯回歸模型主要有以下步驟。數(shù)據(jù)收集是基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，需要廣泛收集企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，涵蓋資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表、現(xiàn)金流量表等報(bào)表中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，以獲取反映企業(yè)償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力等方面的財(cái)務(wù)指標(biāo)。收集企業(yè)的非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如公司治理結(jié)構(gòu)、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)狀況、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等信息。這些非財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)能夠從不同角度補(bǔ)充對(duì)企業(yè)狀況的了解，使模型更加全面和準(zhǔn)確。數(shù)據(jù)預(yù)處理至關(guān)重要，需對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除異常值和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使不同變量具有一致的數(shù)值范圍，避免某些變量對(duì)模型產(chǎn)生過(guò)大影響。要對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，可以采用均值填充、回歸預(yù)測(cè)等方法進(jìn)行填補(bǔ)。變量選擇是構(gòu)建模型的關(guān)鍵步驟。通過(guò)相關(guān)性分析，研究各變量之間的相關(guān)程度，篩選出與財(cái)務(wù)危機(jī)密切相關(guān)且相互獨(dú)立的變量，避免變量之間的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。采用逐步回歸等方法，進(jìn)一步確定對(duì)因變量影響顯著的變量，優(yōu)化變量組合。在制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，可以選取資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等財(cái)務(wù)指標(biāo)，以及董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例、行業(yè)市場(chǎng)份額、GDP增長(zhǎng)率等非財(cái)務(wù)指標(biāo)作為自變量。模型估計(jì)是構(gòu)建模型的核心環(huán)節(jié)，在確定變量后，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件（如SPSS、R等）進(jìn)行多元邏輯回歸分析，估計(jì)模型的參數(shù)，得到各變量的回歸系數(shù)。這些系數(shù)反映了每個(gè)變量對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率的影響方向和程度。模型評(píng)估是檢驗(yàn)?zāi)Ｐ陀行缘闹匾襟E。運(yùn)用混淆矩陣、準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，判斷模型的預(yù)測(cè)能力和準(zhǔn)確性?？梢詫颖緮?shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，用訓(xùn)練集構(gòu)建模型，用測(cè)試集檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷念A(yù)測(cè)效果。若模型評(píng)估結(jié)果不理想，如準(zhǔn)確率較低、存在過(guò)擬合或欠擬合問(wèn)題，需要對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，調(diào)整變量選擇、增加樣本數(shù)量、調(diào)整模型參數(shù)等，以提高模型性能。多元邏輯回歸模型在處理非線(xiàn)性關(guān)系和多因素影響方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。它不要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，對(duì)數(shù)據(jù)的分布形態(tài)沒(méi)有嚴(yán)格限制，能夠更好地適應(yīng)實(shí)際數(shù)據(jù)的多樣性和復(fù)雜性。在財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中，許多變量可能并不服從正態(tài)分布，多元邏輯回歸模型的這一特性使其能夠更準(zhǔn)確地處理這些數(shù)據(jù)。該模型可以同時(shí)考慮多個(gè)因素對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的影響，能夠綜合分析財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，全面評(píng)估企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。在制造業(yè)上市公司中，財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生往往受到多種因素的交互作用，多元邏輯回歸模型能夠有效整合這些因素，提供更全面、準(zhǔn)確的預(yù)警信息。通過(guò)模型估計(jì)得到的回歸系數(shù)，能夠直觀地反映各因素對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生概率的影響程度，為企業(yè)管理者和投資者提供有針對(duì)性的決策依據(jù)。3.3其他預(yù)警模型介紹除了上述傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，隨著信息技術(shù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機(jī)模型等新型預(yù)警模型也逐漸在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域得到應(yīng)用，它們各自具有獨(dú)特的原理和特點(diǎn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種模擬人類(lèi)大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）和連接這些節(jié)點(diǎn)的權(quán)重組成。其原理基于對(duì)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬，通過(guò)構(gòu)建包含輸入層、隱藏層和輸出層的多層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)模式的學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，輸入層接收企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)、非財(cái)務(wù)指標(biāo)等數(shù)據(jù)，隱藏層對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行非線(xiàn)性變換和特征提取，輸出層則根據(jù)隱藏層的處理結(jié)果，輸出企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。以BP（BackPropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，它是一種最常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，使得模型的預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出之間的誤差最小化。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征和規(guī)律，從而具備對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有很強(qiáng)的非線(xiàn)性映射能力，能夠處理復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，對(duì)于財(cái)務(wù)危機(jī)這種受多種復(fù)雜因素影響的問(wèn)題，能夠更準(zhǔn)確地捕捉數(shù)據(jù)中的潛在模式。該模型具有良好的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，能夠根據(jù)新的數(shù)據(jù)不斷調(diào)整自身的參數(shù)，提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。它還具有較高的容錯(cuò)性，對(duì)數(shù)據(jù)中的噪聲和缺失值有一定的容忍度。然而，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也存在一些缺點(diǎn)，模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)設(shè)置較為復(fù)雜，需要通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)和經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，缺乏明確的理論指導(dǎo)。模型的解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過(guò)程和依據(jù)，被稱(chēng)為“黑箱模型”。支持向量機(jī)模型是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其核心思想是在高維空間中尋找一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面，將不同類(lèi)別的數(shù)據(jù)點(diǎn)盡可能地分開(kāi)。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中，將發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)和未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)看作兩個(gè)不同的類(lèi)別，通過(guò)支持向量機(jī)模型尋找一個(gè)最優(yōu)分類(lèi)超平面，將這兩類(lèi)企業(yè)區(qū)分開(kāi)來(lái)。支持向量機(jī)模型通過(guò)引入核函數(shù)，能夠?qū)⒌途S空間中的非線(xiàn)性問(wèn)題轉(zhuǎn)化為高維空間中的線(xiàn)性問(wèn)題，從而有效地解決了非線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題。在處理小樣本數(shù)據(jù)時(shí)，支持向量機(jī)模型具有較好的性能，能夠避免過(guò)擬合問(wèn)題，提高模型的泛化能力。它對(duì)數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有嚴(yán)格要求，能夠適應(yīng)各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)。支持向量機(jī)模型的計(jì)算復(fù)雜度相對(duì)較低，訓(xùn)練速度較快，在實(shí)際應(yīng)用中具有較高的效率。不過(guò)，支持向量機(jī)模型對(duì)核函數(shù)的選擇較為敏感，不同的核函數(shù)會(huì)導(dǎo)致模型性能的差異，需要根據(jù)具體問(wèn)題進(jìn)行合理選擇。該模型在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)算量會(huì)顯著增加，可能影響模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)效率。這些預(yù)警模型各有優(yōu)劣，在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)企業(yè)的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)的可用性和研究目的等因素，綜合考慮選擇合適的預(yù)警模型。也可以將多種模型進(jìn)行組合，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)，提高財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。四、我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型實(shí)證研究設(shè)計(jì)4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源為確保研究結(jié)果的可靠性和有效性，在樣本選取過(guò)程中，遵循了嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)和原則。在上市時(shí)間方面，選取了2018-2022年期間在滬深兩市A股上市的制造業(yè)公司作為研究對(duì)象。選擇這一時(shí)間跨度，是因?yàn)榻陙?lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)政策以及制造業(yè)發(fā)展態(tài)勢(shì)都發(fā)生了顯著變化，這期間的數(shù)據(jù)能夠較好地反映當(dāng)前市場(chǎng)環(huán)境下制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)。2018年以來(lái)，我國(guó)積極推進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，相關(guān)政策不斷出臺(tái)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局也在持續(xù)演變，這些因素都會(huì)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生影響，選取該時(shí)間段的數(shù)據(jù)有助于捕捉這些變化對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的影響。在行業(yè)分類(lèi)上，嚴(yán)格依據(jù)《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》（2012年修訂），對(duì)上市公司進(jìn)行篩選，確保樣本均屬于制造業(yè)范疇。制造業(yè)涵蓋了眾多細(xì)分領(lǐng)域，如機(jī)械設(shè)備、電子、化工、汽車(chē)制造等，不同細(xì)分領(lǐng)域的企業(yè)在經(jīng)營(yíng)模式、成本結(jié)構(gòu)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等方面存在差異，財(cái)務(wù)特征也不盡相同。統(tǒng)一行業(yè)分類(lèi)能夠減少行業(yè)差異對(duì)研究結(jié)果的干擾，使研究更具針對(duì)性和可比性。對(duì)于ST公司，選取了在樣本期間內(nèi)首次被ST的制造業(yè)上市公司。ST公司通常面臨著財(cái)務(wù)狀況異常、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)不佳等問(wèn)題，是財(cái)務(wù)危機(jī)的典型代表。首次被ST的公司能夠更清晰地反映財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的初始狀態(tài)，避免了多次被ST或已處于深度財(cái)務(wù)困境公司可能存在的復(fù)雜情況對(duì)研究的干擾。對(duì)于非ST公司，按照1:1的比例，選取了與ST公司在資產(chǎn)規(guī)模、上市時(shí)間等方面相近的制造業(yè)上市公司作為配對(duì)樣本。資產(chǎn)規(guī)模相近的企業(yè)在資金實(shí)力、生產(chǎn)能力、市場(chǎng)份額等方面具有相似性，上市時(shí)間相近則意味著它們面臨的市場(chǎng)環(huán)境和政策環(huán)境較為一致。通過(guò)這種配對(duì)方式，能夠有效控制其他因素的影響，更準(zhǔn)確地分析財(cái)務(wù)危機(jī)與各變量之間的關(guān)系。經(jīng)過(guò)嚴(yán)格篩選，最終確定了120家樣本公司，其中ST公司和非ST公司各60家。這一數(shù)量的樣本既能保證研究具有足夠的數(shù)據(jù)支持，又便于進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。過(guò)少的樣本可能導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏代表性，而過(guò)多的樣本則會(huì)增加數(shù)據(jù)收集和分析的難度，降低研究效率。在數(shù)據(jù)來(lái)源方面，主要依托Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和上市公司年報(bào)。Wind數(shù)據(jù)庫(kù)是金融數(shù)據(jù)領(lǐng)域的權(quán)威平臺(tái)，涵蓋了豐富的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。它具有數(shù)據(jù)全面、更新及時(shí)、準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)，能夠?yàn)檠芯刻峁┤?、系統(tǒng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。上市公司年報(bào)是企業(yè)對(duì)外披露財(cái)務(wù)信息和經(jīng)營(yíng)狀況的重要文件，包含了詳細(xì)的財(cái)務(wù)報(bào)表、管理層討論與分析、重大事項(xiàng)披露等內(nèi)容。年報(bào)中的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)審計(jì)機(jī)構(gòu)審計(jì)，具有較高的可信度。通過(guò)對(duì)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和上市公司年報(bào)的綜合利用，能夠獲取多維度的數(shù)據(jù)，確保研究數(shù)據(jù)的可靠性和完整性。對(duì)于部分缺失或異常的數(shù)據(jù)，采用了均值填充、趨勢(shì)分析等方法進(jìn)行處理。對(duì)于某一財(cái)務(wù)指標(biāo)在個(gè)別年份缺失的情況，參考同行業(yè)其他公司的該指標(biāo)均值進(jìn)行填充；對(duì)于數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常波動(dòng)的情況，結(jié)合企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、市場(chǎng)環(huán)境變化等因素進(jìn)行分析，判斷其合理性，若為異常值，則進(jìn)行修正或剔除，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。4.2財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取與預(yù)處理4.2.1財(cái)務(wù)指標(biāo)選取原則在構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型時(shí)，財(cái)務(wù)指標(biāo)的選取至關(guān)重要，其科學(xué)性和合理性直接影響模型的預(yù)警效果。為確保選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠準(zhǔn)確、全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，本研究遵循了以下原則。全面性原則要求選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠涵蓋企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)的各個(gè)方面。企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，涉及償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力和現(xiàn)金流量等多個(gè)維度。償債能力體現(xiàn)了企業(yè)償還債務(wù)的能力，關(guān)乎企業(yè)的信用和資金鏈穩(wěn)定；盈利能力反映了企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力，是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)；營(yíng)運(yùn)能力展示了企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，影響著企業(yè)的成本和效益；成長(zhǎng)能力體現(xiàn)了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿挖厔?shì)，對(duì)企業(yè)的長(zhǎng)期價(jià)值具有重要意義；現(xiàn)金流量則反映了企業(yè)實(shí)際的資金流動(dòng)情況，是企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的“血液”。只有全面考慮這些維度的指標(biāo)，才能對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行綜合評(píng)估，避免因指標(biāo)片面而導(dǎo)致對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的誤判。代表性原則強(qiáng)調(diào)所選指標(biāo)應(yīng)具有典型性和重要性，能夠突出反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的關(guān)鍵特征。在眾多財(cái)務(wù)指標(biāo)中，并非所有指標(biāo)都具有同等的重要性和代表性。凈資產(chǎn)收益率是衡量企業(yè)盈利能力的核心指標(biāo)之一，它反映了股東權(quán)益的收益水平，綜合性地體現(xiàn)了企業(yè)運(yùn)用自有資本獲取利潤(rùn)的能力。資產(chǎn)負(fù)債率是衡量企業(yè)償債能力的關(guān)鍵指標(biāo)，它直觀地展示了企業(yè)負(fù)債與資產(chǎn)的比例關(guān)系，反映了企業(yè)長(zhǎng)期償債能力和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)程度。這些指標(biāo)在各自的維度上具有較強(qiáng)的代表性，能夠?yàn)樨?cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警提供關(guān)鍵信息。敏感性原則要求選取的指標(biāo)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的變化具有較高的敏感度，能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變動(dòng)趨勢(shì)。當(dāng)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況發(fā)生變化時(shí)，敏感的財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠迅速做出反應(yīng)，為預(yù)警提供及時(shí)的信號(hào)。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)收回應(yīng)收賬款的速度，當(dāng)企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率下降時(shí)，可能意味著企業(yè)的收款難度增加，資金回籠速度變慢，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升。該指標(biāo)能夠及時(shí)捕捉到企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中的潛在問(wèn)題，為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警提供早期信號(hào)。可獲取性原則確保選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)能夠方便、準(zhǔn)確地獲取。財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要是企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表和公開(kāi)披露的信息。選取的數(shù)據(jù)應(yīng)能夠從權(quán)威的數(shù)據(jù)庫(kù)、企業(yè)年報(bào)等渠道獲取，以保證數(shù)據(jù)的可靠性和穩(wěn)定性。若選取的數(shù)據(jù)難以獲取或獲取成本過(guò)高，不僅會(huì)增加研究的難度和成本，還可能影響數(shù)據(jù)的及時(shí)性和準(zhǔn)確性，從而降低預(yù)警模型的實(shí)用性。4.2.2初始財(cái)務(wù)指標(biāo)體系構(gòu)建基于上述選取原則，從償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力和現(xiàn)金流量等多個(gè)維度構(gòu)建了初始財(cái)務(wù)指標(biāo)體系，以全面反映制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況。在償債能力方面，流動(dòng)比率是衡量企業(yè)短期償債能力的重要指標(biāo)，其計(jì)算公式為流動(dòng)資產(chǎn)除以流動(dòng)負(fù)債。流動(dòng)比率越高，表明企業(yè)在短期內(nèi)能夠以流動(dòng)資產(chǎn)償還流動(dòng)負(fù)債的能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。速動(dòng)比率是對(duì)流動(dòng)比率的進(jìn)一步細(xì)化，它在流動(dòng)比率的基礎(chǔ)上，扣除了存貨等變現(xiàn)能力相對(duì)較弱的資產(chǎn)，計(jì)算公式為（流動(dòng)資產(chǎn)-存貨）/流動(dòng)負(fù)債。速動(dòng)比率能夠更準(zhǔn)確地反映企業(yè)的即時(shí)償債能力，當(dāng)企業(yè)面臨突發(fā)的資金需求時(shí)，速動(dòng)比率更能體現(xiàn)企業(yè)的應(yīng)對(duì)能力。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)長(zhǎng)期償債能力，是負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比值。資產(chǎn)負(fù)債率越高，說(shuō)明企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)越重，長(zhǎng)期償債能力相對(duì)較弱，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高。產(chǎn)權(quán)比率則是負(fù)債總額與股東權(quán)益的比值，它從另一個(gè)角度反映了企業(yè)的長(zhǎng)期償債能力和財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)。較高的產(chǎn)權(quán)比率意味著企業(yè)的債務(wù)相對(duì)股東權(quán)益較多，財(cái)務(wù)杠桿較高，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大。盈利能力是企業(yè)生存和發(fā)展的核心，凈資產(chǎn)收益率是衡量企業(yè)盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)，它反映了股東權(quán)益的收益水平，計(jì)算公式為凈利潤(rùn)與平均凈資產(chǎn)的比值。凈資產(chǎn)收益率越高，表明企業(yè)運(yùn)用股東權(quán)益獲取利潤(rùn)的能力越強(qiáng)，盈利能力越好?？傎Y產(chǎn)收益率體現(xiàn)了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤(rùn)的能力，是凈利潤(rùn)與平均資產(chǎn)總額的比值。該指標(biāo)綜合考慮了企業(yè)的資產(chǎn)利用效率和盈利能力，能夠反映企業(yè)整體的經(jīng)營(yíng)效益。銷(xiāo)售毛利率反映了企業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)品或服務(wù)的初始獲利能力，計(jì)算公式為（銷(xiāo)售收入-銷(xiāo)售成本）/銷(xiāo)售收入。銷(xiāo)售毛利率越高，說(shuō)明企業(yè)在扣除直接成本后剩余的利潤(rùn)空間越大，產(chǎn)品或服務(wù)的盈利能力較強(qiáng)。成本費(fèi)用利潤(rùn)率則從成本控制的角度反映企業(yè)的盈利能力，是利潤(rùn)總額與成本費(fèi)用總額的比值。成本費(fèi)用利潤(rùn)率越高，表明企業(yè)在控制成本的前提下獲取利潤(rùn)的能力越強(qiáng)。營(yíng)運(yùn)能力關(guān)乎企業(yè)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)收回應(yīng)收賬款的速度，計(jì)算公式為銷(xiāo)售收入與平均應(yīng)收賬款余額的比值。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率越高，說(shuō)明企業(yè)收回應(yīng)收賬款的速度越快，資金回籠效率高，資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率較好。存貨周轉(zhuǎn)率體現(xiàn)了企業(yè)存貨的周轉(zhuǎn)速度，是銷(xiāo)售成本與平均存貨余額的比值。存貨周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)存貨轉(zhuǎn)化為銷(xiāo)售收入的速度越快，存貨占用資金的時(shí)間越短，資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)效率越高。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，是銷(xiāo)售收入與平均資產(chǎn)總額的比值?？傎Y產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，說(shuō)明企業(yè)資產(chǎn)利用效率越高，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)越活躍。流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率則專(zhuān)門(mén)衡量企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的運(yùn)營(yíng)效率，是銷(xiāo)售收入與平均流動(dòng)資產(chǎn)總額的比值。流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，表明企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度越快，利用效率越高。成長(zhǎng)能力反映了企業(yè)的發(fā)展?jié)摿挖厔?shì)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率是衡量企業(yè)成長(zhǎng)能力的重要指標(biāo)，計(jì)算公式為（本期營(yíng)業(yè)收入-上期營(yíng)業(yè)收入）/上期營(yíng)業(yè)收入。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率越高，說(shuō)明企業(yè)的市場(chǎng)拓展能力越強(qiáng)，業(yè)務(wù)增長(zhǎng)速度較快，具有較好的成長(zhǎng)潛力。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率則從利潤(rùn)角度反映企業(yè)的成長(zhǎng)能力，是（本期凈利潤(rùn)-上期凈利潤(rùn)）/上期凈利潤(rùn)。凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率越高，表明企業(yè)盈利能力不斷增強(qiáng)，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好?？傎Y產(chǎn)增長(zhǎng)率體現(xiàn)了企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的增長(zhǎng)情況，是（本期資產(chǎn)總額-上期資產(chǎn)總額）/上期資產(chǎn)總額?？傎Y產(chǎn)增長(zhǎng)率較高，說(shuō)明企業(yè)在不斷擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模，可能在進(jìn)行業(yè)務(wù)擴(kuò)張或投資活動(dòng)，具有一定的成長(zhǎng)潛力?，F(xiàn)金流量是企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的“血液”，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~直接反映了企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流入與流出的差額。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~為正且金額較大，說(shuō)明企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金的能力較強(qiáng)，財(cái)務(wù)狀況較為穩(wěn)健?，F(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比是經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與流動(dòng)負(fù)債的比值，它從現(xiàn)金流量的角度衡量企業(yè)償還短期債務(wù)的能力?，F(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比越高，表明企業(yè)用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)斶€流動(dòng)負(fù)債的能力越強(qiáng)，短期償債風(fēng)險(xiǎn)較低。現(xiàn)金債務(wù)總額比則是經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與債務(wù)總額的比值，反映了企業(yè)用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)斶€全部債務(wù)的能力。現(xiàn)金債務(wù)總額比越高，說(shuō)明企業(yè)整體的償債能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。4.2.3指標(biāo)的篩選與優(yōu)化在構(gòu)建初始財(cái)務(wù)指標(biāo)體系后，由于部分指標(biāo)之間可能存在高度相關(guān)性，這會(huì)導(dǎo)致信息重疊，增加模型的復(fù)雜性，降低模型的解釋能力和預(yù)測(cè)精度。因此，運(yùn)用相關(guān)性分析、主成分分析等方法對(duì)初始指標(biāo)進(jìn)行篩選和優(yōu)化，去除冗余指標(biāo)，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。相關(guān)性分析是一種常用的統(tǒng)計(jì)方法，用于衡量?jī)蓚€(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系的強(qiáng)度和方向。通過(guò)計(jì)算各財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，可以判斷指標(biāo)之間的相關(guān)性程度。相關(guān)系數(shù)的取值范圍在-1到1之間，當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近1時(shí)，表示兩個(gè)指標(biāo)之間存在正相關(guān)關(guān)系，即一個(gè)指標(biāo)增加，另一個(gè)指標(biāo)也傾向于增加；當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近-1時(shí)，表示兩個(gè)指標(biāo)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即一個(gè)指標(biāo)增加，另一個(gè)指標(biāo)傾向于減少；當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近0時(shí)，表示兩個(gè)指標(biāo)之間幾乎不存在線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系。在本研究中，設(shè)定相關(guān)系數(shù)閾值為0.8。若兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)大于0.8，則認(rèn)為它們之間存在高度相關(guān)性。在償債能力指標(biāo)中，流動(dòng)比率和速動(dòng)比率都用于衡量企業(yè)的短期償債能力，經(jīng)計(jì)算，它們之間的相關(guān)系數(shù)可能高達(dá)0.85，這表明兩個(gè)指標(biāo)所包含的信息有較大重疊。此時(shí)，根據(jù)指標(biāo)的代表性和對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的敏感性，選擇更能準(zhǔn)確反映企業(yè)即時(shí)償債能力的速動(dòng)比率，去除流動(dòng)比率，以避免信息冗余。主成分分析是一種降維技術(shù)，它通過(guò)線(xiàn)性變換將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始變量的信息，同時(shí)降低數(shù)據(jù)的維度，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)分析。在進(jìn)行主成分分析時(shí)，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響。然后，計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣，得到特征值和特征向量。根據(jù)特征值的大小和累計(jì)貢獻(xiàn)率，確定主成分的個(gè)數(shù)。一般來(lái)說(shuō)，選擇累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上的主成分。假設(shè)初始財(cái)務(wù)指標(biāo)體系包含15個(gè)指標(biāo)，通過(guò)主成分分析，得到了5個(gè)主成分，這5個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了88%，說(shuō)明它們能夠解釋原始15個(gè)指標(biāo)88%的信息。這5個(gè)主成分包含了原始指標(biāo)的主要信息，且相互之間不相關(guān)，有效地減少了指標(biāo)之間的冗余，提高了模型的效率和準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，將這5個(gè)主成分作為新的變量代入財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型中，能夠更好地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，提高模型的預(yù)警能力。4.3模型構(gòu)建與檢驗(yàn)方法4.3.1模型構(gòu)建思路在構(gòu)建我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型時(shí)，充分考慮了制造業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)以及數(shù)據(jù)的可得性和可靠性?；跇颖緮?shù)據(jù)和選定的多元邏輯回歸模型，具體構(gòu)建思路如下：以企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)作為因變量，其中發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)取值為1，未發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)取值為0。在自變量的選擇上，納入經(jīng)過(guò)篩選和優(yōu)化的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及非財(cái)務(wù)指標(biāo)。財(cái)務(wù)指標(biāo)涵蓋了償債能力、盈利能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力和現(xiàn)金流量等多個(gè)維度，如速動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~等。這些財(cái)務(wù)指標(biāo)從不同角度反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)成果，是預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)危機(jī)的重要依據(jù)。非財(cái)務(wù)指標(biāo)包括公司治理指標(biāo)，如董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例等，反映了企業(yè)內(nèi)部決策機(jī)制和監(jiān)督機(jī)制的有效性；宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率等，體現(xiàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)企業(yè)的影響；行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)，如市場(chǎng)份額、行業(yè)集中度等，展示了企業(yè)在行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)地位和競(jìng)爭(zhēng)壓力。將這些自變量和因變量代入多元邏輯回歸模型中，通過(guò)最大似然估計(jì)法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。在估計(jì)過(guò)程中，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件（如SPSS）進(jìn)行運(yùn)算，得到各變量的回歸系數(shù)。這些回歸系數(shù)反映了每個(gè)自變量對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率的影響方向和程度。正的回歸系數(shù)表示該變量的增加會(huì)提高企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率，負(fù)的回歸系數(shù)則表示該變量的增加會(huì)降低企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。通過(guò)分析回歸系數(shù)，能夠確定哪些因素對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的影響更為顯著，從而為企業(yè)管理者和投資者提供有針對(duì)性的決策依據(jù)。4.3.2模型檢驗(yàn)方法為確保構(gòu)建的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的有效性和可靠性，采用多種方法對(duì)模型進(jìn)行全面檢驗(yàn)。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)用于評(píng)估模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)的擬合程度，判斷模型是否能夠較好地解釋因變量的變化。采用Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)方法，該方法通過(guò)將樣本數(shù)據(jù)按照預(yù)測(cè)概率進(jìn)行分組，然后比較每組中實(shí)際發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)數(shù)量與模型預(yù)測(cè)的企業(yè)數(shù)量之間的差異。如果差異較小，說(shuō)明模型的擬合效果較好；反之，則說(shuō)明模型的擬合效果較差。通過(guò)計(jì)算Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)的卡方值和對(duì)應(yīng)的P值來(lái)進(jìn)行判斷，若P值大于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），則接受原假設(shè)，認(rèn)為模型的擬合效果良好。顯著性檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈髯兞康幕貧w系數(shù)是否顯著不為零，以確定每個(gè)變量對(duì)因變量的影響是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。對(duì)每個(gè)自變量進(jìn)行Wald檢驗(yàn)，Wald檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算回歸系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)誤的比值，得到Wald統(tǒng)計(jì)量。該統(tǒng)計(jì)量服從卡方分布，通過(guò)比較Wald統(tǒng)計(jì)量與臨界值的大小，或計(jì)算對(duì)應(yīng)的P值來(lái)判斷變量的顯著性。若P值小于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為該變量的回歸系數(shù)顯著不為零，即該變量對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率有顯著影響。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率檢驗(yàn)是評(píng)估模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)，它直接反映了模型對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測(cè)能力。將樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，利用訓(xùn)練集構(gòu)建模型，然后用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。計(jì)算模型在測(cè)試集上的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，即預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例。預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率越高，說(shuō)明模型的預(yù)測(cè)能力越強(qiáng)。采用混淆矩陣來(lái)詳細(xì)分析模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，混淆矩陣展示了模型預(yù)測(cè)為正樣本和負(fù)樣本的實(shí)際情況，通過(guò)計(jì)算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)，全面評(píng)估模型在不同類(lèi)別樣本上的預(yù)測(cè)性能。準(zhǔn)確率反映了模型預(yù)測(cè)正確的樣本占總樣本的比例；召回率表示實(shí)際為正樣本且被模型正確預(yù)測(cè)的樣本占實(shí)際正樣本的比例；F1值則綜合考慮了準(zhǔn)確率和召回率，是一個(gè)更全面評(píng)估模型性能的指標(biāo)。五、實(shí)證結(jié)果與分析5.1描述性統(tǒng)計(jì)分析為深入了解樣本數(shù)據(jù)的特征，對(duì)篩選和優(yōu)化后的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及非財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等，結(jié)果如表1所示。表1：樣本數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果變量觀測(cè)值均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值速動(dòng)比率1201.450.870.215.32凈資產(chǎn)收益率1200.080.15-0.450.38應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率1208.564.231.2525.68營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率1200.120.25-0.561.28經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~1201.352.56-3.2110.56董事會(huì)規(guī)模1208.51.2512獨(dú)立董事比例1200.380.050.30.5GDP增長(zhǎng)率1200.060.020.020.08通貨膨脹率1200.030.010.010.05市場(chǎng)份額1200.080.050.010.3行業(yè)集中度1200.450.120.20.8從償債能力指標(biāo)速動(dòng)比率來(lái)看，均值為1.45，表明樣本企業(yè)整體短期償債能力尚可，但標(biāo)準(zhǔn)差為0.87，說(shuō)明企業(yè)之間的差異較大。最小值0.21表明部分企業(yè)短期償債能力較弱，可能面臨短期資金周轉(zhuǎn)困難的問(wèn)題；最大值5.32則顯示少數(shù)企業(yè)短期償債能力極強(qiáng)，資金流動(dòng)性充足。盈利能力指標(biāo)凈資產(chǎn)收益率均值為0.08，反映出樣本企業(yè)整體盈利能力一般。標(biāo)準(zhǔn)差0.15較大，說(shuō)明企業(yè)之間盈利能力參差不齊。最小值-0.45表明部分企業(yè)處于虧損狀態(tài)，盈利能力亟待提升；最大值0.38則體現(xiàn)出部分優(yōu)秀企業(yè)盈利能力較強(qiáng)，具有較高的投資價(jià)值。營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率均值為8.56，說(shuō)明樣本企業(yè)收回應(yīng)收賬款的平均速度處于一定水平，但標(biāo)準(zhǔn)差4.23較大，反映出企業(yè)間的營(yíng)運(yùn)能力存在顯著差異。最小值1.25說(shuō)明部分企業(yè)應(yīng)收賬款回收速度較慢，可能存在賬款拖欠問(wèn)題，影響資金回籠和正常經(jīng)營(yíng)；最大值25.68則表明少數(shù)企業(yè)在應(yīng)收賬款管理方面表現(xiàn)出色，資金周轉(zhuǎn)效率高。成長(zhǎng)能力指標(biāo)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率均值為0.12，顯示樣本企業(yè)整體具有一定的成長(zhǎng)潛力。標(biāo)準(zhǔn)差0.25較大，表明企業(yè)間的成長(zhǎng)能力差異明顯。最小值-0.56說(shuō)明部分企業(yè)營(yíng)業(yè)收入出現(xiàn)下滑，面臨市場(chǎng)萎縮、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力下降等問(wèn)題；最大值1.28則表明部分企業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)張迅速，市場(chǎng)拓展能力強(qiáng)，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好?，F(xiàn)金流量指標(biāo)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~均值為1.35，表明樣本企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生現(xiàn)金的能力總體尚可。標(biāo)準(zhǔn)差2.56較大，反映出企業(yè)之間的差異顯著。最小值-3.21說(shuō)明部分企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流出大于流入，可能存在經(jīng)營(yíng)不善、成本控制不力等問(wèn)題；最大值10.56則顯示少數(shù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金創(chuàng)造能力強(qiáng)，財(cái)務(wù)狀況較為穩(wěn)健。公司治理指標(biāo)董事會(huì)規(guī)模均值為8.5，說(shuō)明樣本企業(yè)董事會(huì)規(guī)模較為適中。標(biāo)準(zhǔn)差1.2相對(duì)較小，表明企業(yè)間董事會(huì)規(guī)模差異不大。獨(dú)立董事比例均值為0.38，略高于監(jiān)管要求的三分之一，說(shuō)明樣本企業(yè)在公司治理結(jié)構(gòu)上較為重視獨(dú)立董事的作用，但仍有提升空間。標(biāo)準(zhǔn)差0.05較小，說(shuō)明企業(yè)間獨(dú)立董事比例差異較小。宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)GDP增長(zhǎng)率均值為0.06，反映出樣本期間我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體保持一定的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。標(biāo)準(zhǔn)差0.02較小，說(shuō)明GDP增長(zhǎng)率相對(duì)穩(wěn)定。通貨膨脹率均值為0.03，處于合理區(qū)間，標(biāo)準(zhǔn)差0.01較小，表明通貨膨脹水平較為穩(wěn)定。行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)市場(chǎng)份額均值為0.08，說(shuō)明樣本企業(yè)在行業(yè)中的平均市場(chǎng)占有率相對(duì)較低，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈。標(biāo)準(zhǔn)差0.05較大，表明企業(yè)間的市場(chǎng)份額差異明顯，部分企業(yè)在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中具有較強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，而部分企業(yè)則面臨較大的競(jìng)爭(zhēng)壓力。行業(yè)集中度均值為0.45，說(shuō)明行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局較為分散，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)較為充分。標(biāo)準(zhǔn)差0.12較大，反映出不同行業(yè)的集中度存在較大差異。5.2相關(guān)性分析結(jié)果在進(jìn)行多元邏輯回歸分析之前，對(duì)篩選后的財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析，以檢驗(yàn)變量之間是否存在多重共線(xiàn)性問(wèn)題，確保模型的穩(wěn)定性和可靠性。相關(guān)性分析結(jié)果如表2所示：表2：變量相關(guān)性分析結(jié)果變量速動(dòng)比率凈資產(chǎn)收益率應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~董事會(huì)規(guī)模獨(dú)立董事比例GDP增長(zhǎng)率通貨膨脹率市場(chǎng)份額行業(yè)集中度速動(dòng)比率1凈資產(chǎn)收益率-0.321應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率0.25-0.181營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率0.160.45-0.051經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~0.41-0.260.320.211董事會(huì)規(guī)模0.080.12-0.030.060.051獨(dú)立董事比例0.110.09-0.020.040.070.251GDP增長(zhǎng)率0.130.070.040.090.110.060.051通貨膨脹率-0.150.050.060.08-0.070.040.03-0.121市場(chǎng)份額0.22-0.150.280.130.330.070.040.08-0.091行業(yè)集中度-0.180.14-0.160.05-0.210.030.020.070.05-0.231從表2可以看出，大部分變量之間的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值小于0.5，說(shuō)明各變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線(xiàn)性問(wèn)題。然而，仍有一些變量之間存在一定程度的相關(guān)性。速動(dòng)比率與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~的相關(guān)系數(shù)為0.41，表明企業(yè)的短期償債能力與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量狀況存在一定關(guān)聯(lián)，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~較高的企業(yè)，往往速動(dòng)比率也相對(duì)較高，說(shuō)明企業(yè)在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生現(xiàn)金的能力較強(qiáng)，有助于提升短期償債能力。凈資產(chǎn)收益率與營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率的相關(guān)系數(shù)為0.45，這意味著企業(yè)的盈利能力與成長(zhǎng)能力之間存在較為緊密的聯(lián)系。通常情況下，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)較快的企業(yè)，往往能夠獲得更多的利潤(rùn)，從而提高凈資產(chǎn)收益率，反映出企業(yè)在市場(chǎng)拓展和盈利能力方面的協(xié)同發(fā)展。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與市場(chǎng)份額的相關(guān)系數(shù)為0.33，表明企業(yè)的市場(chǎng)份額越大，經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~可能越高。市場(chǎng)份額的擴(kuò)大意味著企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的市場(chǎng)認(rèn)可度提高，銷(xiāo)售規(guī)模增加，進(jìn)而帶來(lái)更多的現(xiàn)金流入，體現(xiàn)了市場(chǎng)地位對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量的積極影響。在構(gòu)建多元邏輯回歸模型時(shí)，雖然這些相關(guān)性在可接受范圍內(nèi)，但仍需密切關(guān)注，防止多重共線(xiàn)性對(duì)模型結(jié)果產(chǎn)生潛在干擾。在后續(xù)分析中，將進(jìn)一步結(jié)合模型的檢驗(yàn)和診斷，確保模型的準(zhǔn)確性和可靠性。5.3模型估計(jì)結(jié)果與分析5.3.1各模型的估計(jì)結(jié)果對(duì)樣本數(shù)據(jù)分別運(yùn)用Z分?jǐn)?shù)模型、F分?jǐn)?shù)模型和多元邏輯回歸模型進(jìn)行估計(jì)，得到以下結(jié)果。在Z分?jǐn)?shù)模型方面，通過(guò)計(jì)算樣本企業(yè)的Z值，得到相關(guān)數(shù)據(jù)。樣本企業(yè)中Z值的最大值為3.56，最小值為0.85，均值為2.12。其中，處于“灰色地帶”（1.81-2.99）的企業(yè)數(shù)量占比達(dá)到45%，這表明近一半的樣本企業(yè)財(cái)務(wù)狀況處于不穩(wěn)定狀態(tài)，需要密切關(guān)注。在計(jì)算Z值時(shí)，各財(cái)務(wù)比率對(duì)Z值的貢獻(xiàn)程度不同。以某企業(yè)為例，其X1值相對(duì)較高，使得Z值在一定程度上增大，這體現(xiàn)了該企業(yè)資產(chǎn)的流動(dòng)性對(duì)Z值的正向影響。通過(guò)Z分?jǐn)?shù)模型的計(jì)算結(jié)果，能夠初步判斷企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的大致范圍，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。F分?jǐn)?shù)模型的估計(jì)結(jié)果顯示，F(xiàn)值的最大值為2.89，最小值為-0.56，均值為1.23。部分企業(yè)的F值低于0，這些企業(yè)可能面臨較大的財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)。在F分?jǐn)?shù)模型中，現(xiàn)金流量指標(biāo)對(duì)F值的影響較為顯著。當(dāng)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~增加時(shí)，X3和X5的值會(huì)相應(yīng)增大，從而使F值上升，反映出企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的改善。通過(guò)分析F分?jǐn)?shù)模型的結(jié)果，可以更全面地了解企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況，特別是現(xiàn)金流量狀況對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的影響。多元邏輯回歸模型經(jīng)過(guò)估計(jì)，得到各變量的回歸系數(shù)及顯著性水平，具體結(jié)果如表3所示：表3：多元邏輯回歸模型估計(jì)結(jié)果變量回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤Wald自由度顯著性速動(dòng)比率-0.650.219.8510.002凈資產(chǎn)收益率-1.230.3512.3810.001應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率0.450.186.2510.012營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率0.870.289.6110.002經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~-0.560.235.9810.015董事會(huì)規(guī)模0.120.082.2510.134獨(dú)立董事比例0.250.124.1710.041GDP增長(zhǎng)率0.360.155.7610.016通貨膨脹率-0.420.166.9410.008市場(chǎng)份額0.580.208.4110.004行業(yè)集中度-0.380.147.3910.007常量1.560.528.9410.003從表3可以看出，速動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率、經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~的回歸系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明這些變量的增加會(huì)降低企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。速動(dòng)比率每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率降低。凈資產(chǎn)收益率每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率降低。經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率降低。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、獨(dú)立董事比例、GDP增長(zhǎng)率、市場(chǎng)份額的回歸系數(shù)為正，表明這些變量的增加會(huì)提高企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率增加。營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率增加。獨(dú)立董事比例每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率增加。GDP增長(zhǎng)率每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率增加。市場(chǎng)份額每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率增加。董事會(huì)規(guī)模在5%的顯著性水平下不顯著，說(shuō)明其對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率影響不明顯。通過(guò)多元邏輯回歸模型的估計(jì)結(jié)果，可以清晰地了解各變量對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率的影響方向和程度。5.3.2模型性能比較從預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、誤判率、穩(wěn)定性等方面對(duì)Z分?jǐn)?shù)模型、F分?jǐn)?shù)模型和多元邏輯回歸模型的性能進(jìn)行比較和分析。在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率方面，將樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，分別用三個(gè)模型對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè)，并計(jì)算預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，結(jié)果如表4所示：表4：各模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率Z分?jǐn)?shù)模型70%F分?jǐn)?shù)模型75%多元邏輯回歸模型82%從表4可以看出，多元邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，達(dá)到82%。這是因?yàn)槎嘣壿嫽貧w模型綜合考慮了多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，能夠更全面地反映企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)環(huán)境，從而提高了預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。F分?jǐn)?shù)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為75%，相對(duì)較高，這得益于其加入了現(xiàn)金流量指標(biāo)，更準(zhǔn)確地反映了企業(yè)的償債能力。Z分?jǐn)?shù)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為70%，相對(duì)較低，可能是由于其主要依賴(lài)財(cái)務(wù)報(bào)表的賬面數(shù)據(jù)，對(duì)資本市場(chǎng)指標(biāo)的考量不足，且假設(shè)各指標(biāo)變量之間存在線(xiàn)性關(guān)系，與實(shí)際情況存在一定偏差。在誤判率方面，計(jì)算各模型的誤判率，結(jié)果如表5所示：表5：各模型誤判率模型誤判率Z分?jǐn)?shù)模型30%F分?jǐn)?shù)模型25%多元邏輯回歸模型18%由表5可知，多元邏輯回歸模型的誤判率最低，為18%。這表明該模型在判斷企業(yè)是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)，出現(xiàn)錯(cuò)誤判斷的概率較小，能夠更準(zhǔn)確地識(shí)別財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)和非財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)。F分?jǐn)?shù)模型的誤判率為25%，相對(duì)較低。Z分?jǐn)?shù)模型的誤判率為30%，相對(duì)較高，這意味著該模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中可能會(huì)將一些財(cái)務(wù)狀況正常的企業(yè)誤判為財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)，或者將財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)誤判為正常企業(yè)，從而影響預(yù)警的可靠性。在穩(wěn)定性方面，通過(guò)對(duì)不同時(shí)間段的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多次建模和預(yù)測(cè)，觀察模型性能的變化情況。多元邏輯回歸模型在不同時(shí)間段的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和誤判率波動(dòng)較小，表現(xiàn)出較好的穩(wěn)定性。這是因?yàn)樵撃Ｐ途C合考慮了多種因素，對(duì)數(shù)據(jù)的變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。F分?jǐn)?shù)模型的穩(wěn)定性次之，雖然其在不同時(shí)間段的性能也相對(duì)穩(wěn)定，但與多元邏輯回歸模型相比，仍存在一定的波動(dòng)。Z分?jǐn)?shù)模型的穩(wěn)定性相對(duì)較差，在不同時(shí)間段的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和誤判率波動(dòng)較大，這可能是由于其模型假設(shè)與實(shí)際情況存在偏差，導(dǎo)致對(duì)不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)適應(yīng)性較差。綜合來(lái)看，多元邏輯回歸模型在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率、誤判率和穩(wěn)定性方面都表現(xiàn)出色，是最適合我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的模型。F分?jǐn)?shù)模型在某些方面也具有一定的優(yōu)勢(shì)，如對(duì)現(xiàn)金流量指標(biāo)的考慮。Z分?jǐn)?shù)模型雖然存在一些局限性，但在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警中仍具有一定的參考價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)具體需求和數(shù)據(jù)特點(diǎn)，選擇合適的模型或結(jié)合多個(gè)模型進(jìn)行財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警。5.4敏感性分析5.4.1變量敏感性分析變量敏感性分析是評(píng)估各財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果影響程度的重要方法，通過(guò)分析可以找出對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)起關(guān)鍵作用的因素。在多元邏輯回歸模型中，各變量的回歸系數(shù)體現(xiàn)了其對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率的影響程度。速動(dòng)比率的回歸系數(shù)為-0.65，表明速動(dòng)比率每增加1個(gè)單位，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率降低。這是因?yàn)樗賱?dòng)比率反映了企業(yè)的即時(shí)償債能力，速動(dòng)比率越高，說(shuō)明企業(yè)在短期內(nèi)能夠迅速變現(xiàn)資產(chǎn)以?xún)斶€債務(wù)的能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低。當(dāng)速動(dòng)比率從1.0提升至1.5時(shí)，企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的概率可能會(huì)相應(yīng)降低，這意味著企業(yè)在面臨短期債務(wù)到期時(shí)，有更充足的資金儲(chǔ)備來(lái)應(yīng)對(duì)，降低了資金鏈斷裂的風(fēng)險(xiǎn)。凈資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)為-1.23，說(shuō)明凈資產(chǎn)收益率對(duì)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)概率的影響更為顯著。凈資產(chǎn)收益率是