基于有序三分類Logistic回歸的我國上市公司財務困境預測：理論、實證與應用一、引言1.1研究背景與意義在我國經濟體系中，上市公司作為市場經濟的關鍵參與者，對經濟發(fā)展起著舉足輕重的作用。截至2024年4月30日，我國境內上市公司數(shù)量眾多，主板以3416家上市公司的數(shù)量占據主導地位，占總體的60.87%，創(chuàng)業(yè)板緊隨其后，累計上市公司數(shù)量達到1370家，占比約24.42%，科創(chuàng)板有578家公司上市，占上市公司總數(shù)的10.30%，北交所則有248家上市公司，占比為4.42%。這些上市公司廣泛分布于各個行業(yè)，是行業(yè)發(fā)展的引領者，在推動經濟增長、創(chuàng)造就業(yè)機會、促進科技創(chuàng)新等方面發(fā)揮著關鍵作用。然而，在復雜多變的市場環(huán)境下，上市公司面臨著諸多挑戰(zhàn)，財務困境成為影響其生存與發(fā)展的重要風險。財務困境不僅會給公司自身的經營帶來嚴重危機，導致資產減值、業(yè)務萎縮甚至破產清算，還會對投資者、債權人等利益相關者造成重大損失。對投資者而言，投資陷入財務困境的公司可能導致資產大幅縮水，收益化為泡影；對債權人來說，公司的財務困境可能使其債權無法得到足額償還，面臨資金損失風險。此外，大量上市公司陷入財務困境還可能引發(fā)系統(tǒng)性風險，對證券市場的穩(wěn)定和健康發(fā)展構成威脅，進而影響整個經濟體系的穩(wěn)定運行。因此，準確預測上市公司的財務困境具有重要的現(xiàn)實意義。在過往的研究中，學者們采用了多種方法對財務困境預測進行探索。傳統(tǒng)的財務比率分析方法，如利用流動比率、資產負債率等指標來評估公司的財務狀況，但這些方法往往只能反映公司某一方面的財務特征，難以全面、準確地預測財務困境的發(fā)生。隨著研究的深入，多元線性回歸分析等方法被應用于財務困境預測模型的構建，通過綜合多個財務指標來提高預測的準確性。但多元線性回歸分析對數(shù)據的正態(tài)性和線性關系有嚴格要求，在實際應用中存在一定的局限性。有序三分類Logistic回歸在財務困境預測中具有獨特優(yōu)勢。傳統(tǒng)的二分類Logistic回歸只能將公司簡單地分為財務困境和非財務困境兩類，無法細致地反映公司財務狀況的不同程度。而上市公司的財務狀況實際上是一個連續(xù)的過程，從財務正常到輕度財務困境，再到重度財務困境，有序三分類Logistic回歸能夠充分考慮到這種財務狀況的漸進性和多階段性。它可以將公司的財務狀況劃分為三個類別，更準確地刻畫公司所處的財務狀態(tài)，為利益相關者提供更豐富、更有價值的信息，有助于他們更精準地評估公司的財務風險，做出科學合理的決策。因此，運用有序三分類Logistic回歸對我國上市公司財務困境進行預測研究具有重要的理論與實踐價值，有望為財務困境預測領域提供新的思路和方法，提升預測的準確性和有效性。1.2研究目標與創(chuàng)新點本研究旨在深入剖析我國上市公司的財務數(shù)據，運用有序三分類Logistic回歸方法，構建精準有效的財務困境預測模型。通過全面、系統(tǒng)地分析公司的財務狀況，將其細致地劃分為財務正常、輕度財務困境和重度財務困境三個類別，從而為利益相關者提供更為詳盡、準確的財務風險信息。具體而言，本研究期望達成以下目標：一是篩選出對上市公司財務困境預測具有顯著影響的關鍵財務指標和非財務指標，為模型構建奠定堅實基礎；二是借助有序三分類Logistic回歸構建財務困境預測模型，并對模型的預測性能進行嚴格評估，確保其準確性和可靠性；三是運用構建的模型對我國上市公司的財務困境狀況進行實證預測與分析，深入探究不同財務狀況下公司的特征差異，為公司管理者、投資者、債權人等利益相關者提供具有針對性的決策建議。相較于以往研究，本研究在以下方面力求創(chuàng)新：在指標選取上，突破傳統(tǒng)財務指標的局限，不僅廣泛納入反映公司償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力等方面的財務指標，還充分考慮宏觀經濟環(huán)境、行業(yè)競爭態(tài)勢、公司治理結構等非財務因素對公司財務狀況的影響，使指標體系更加全面、綜合，更能反映公司財務困境的真實成因。在模型優(yōu)化上，針對有序三分類Logistic回歸模型，深入研究模型的參數(shù)估計方法和假設條件，通過合理的數(shù)據預處理、變量篩選以及模型驗證技術，提高模型的擬合優(yōu)度和預測精度。同時，嘗試將有序三分類Logistic回歸模型與其他先進的機器學習算法如支持向量機、神經網絡等進行對比分析，探索不同方法在財務困境預測中的優(yōu)勢與不足，為模型的進一步優(yōu)化提供參考。在研究視角上，從動態(tài)發(fā)展的角度出發(fā)，不僅關注公司當前的財務狀況，還對公司財務數(shù)據進行時間序列分析，研究財務困境的發(fā)展演變過程，挖掘財務指標和非財務指標在不同時間階段對財務困境預測的影響規(guī)律，為公司提前制定風險防范策略提供依據。1.3研究方法與技術路線為了深入、系統(tǒng)地開展我國上市公司財務困境預測研究，本研究將綜合運用多種研究方法，確保研究的科學性、嚴謹性和可靠性。文獻研究法是本研究的重要基礎。通過廣泛查閱國內外關于上市公司財務困境預測的學術文獻、研究報告以及相關政策文件，全面梳理財務困境預測領域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。深入剖析現(xiàn)有研究在財務困境定義、預測指標選取、模型構建以及實證分析等方面的成果與不足，為本研究提供堅實的理論支撐和研究思路。在梳理過程中，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)研究多聚焦于二分類問題，對財務困境程度的細分研究較少，這為有序三分類Logistic回歸的應用提供了研究空間。實證研究法是本研究的核心方法。以我國上市公司為研究對象，選取一定數(shù)量的財務正常公司、輕度財務困境公司和重度財務困境公司作為研究樣本。通過對這些樣本公司的財務報表數(shù)據、市場交易數(shù)據以及公司治理數(shù)據等多源數(shù)據的收集與整理，獲取全面、準確的研究數(shù)據。運用有序三分類Logistic回歸方法對數(shù)據進行分析，構建財務困境預測模型，并對模型的預測性能進行嚴格的檢驗和評估。在實證過程中，嚴格遵循科學的研究流程，確保數(shù)據的真實性和可靠性，以及模型的有效性和穩(wěn)定性。在數(shù)據處理與分析過程中，還將運用統(tǒng)計分析方法。對收集到的財務指標和非財務指標進行描述性統(tǒng)計分析，了解數(shù)據的基本特征和分布情況，為后續(xù)的分析提供基礎。運用相關性分析和因子分析等方法，對指標進行篩選和降維處理，消除指標之間的多重共線性，提高模型的解釋能力和預測精度。通過統(tǒng)計分析，能夠更清晰地揭示數(shù)據背后的規(guī)律和關系，為模型構建和結果分析提供有力支持。本研究的技術路線如下：在理論分析階段，深入研究財務困境預測的相關理論基礎，包括財務管理理論、統(tǒng)計學理論以及機器學習理論等。同時，全面梳理國內外相關研究文獻，明確現(xiàn)有研究的不足與本研究的切入點，確定研究的方向和重點。在數(shù)據收集階段，依據嚴格的樣本選取標準，從權威的金融數(shù)據庫、上市公司年報以及相關政府部門網站等渠道，廣泛收集我國上市公司的財務數(shù)據、非財務數(shù)據以及宏觀經濟數(shù)據等。對收集到的數(shù)據進行仔細的清洗和預處理，確保數(shù)據的質量和可用性。在模型構建階段，將經過篩選和處理后的指標數(shù)據代入有序三分類Logistic回歸模型中，運用專業(yè)的統(tǒng)計軟件進行參數(shù)估計和模型擬合。通過對模型的擬合優(yōu)度、顯著性水平以及預測準確率等指標的評估，不斷優(yōu)化模型，確保模型的準確性和可靠性。在結果驗證階段，運用構建好的模型對樣本數(shù)據進行預測，并將預測結果與實際情況進行對比分析。采用交叉驗證、樣本外檢驗等方法，進一步驗證模型的泛化能力和穩(wěn)定性。根據驗證結果，對模型進行必要的調整和完善，最終得出準確、可靠的研究結論，并提出具有針對性的建議。二、文獻綜述2.1財務困境預測相關研究財務困境預測作為財務管理領域的重要研究方向，長期以來受到國內外學者的廣泛關注。其研究歷程伴隨著經濟環(huán)境的變化、企業(yè)實踐的發(fā)展以及統(tǒng)計學、數(shù)學、計算機科學等多學科理論與技術的進步，不斷演進和深化。國外對財務困境預測的研究起步較早。早在1932年，F(xiàn)itzpatrick開啟了該領域的研究先河，他運用單變量判別分析方法，選取19家公司作為樣本，通過對多個財務比率的分析，發(fā)現(xiàn)權益利潤率與產權比率對財務困境具有較高的判別能力。這一開創(chuàng)性的研究為后續(xù)學者提供了重要的研究思路和方法借鑒。1966年，Beaver進一步發(fā)展了單變量判別模型，他選取了79家失敗公司和79家非失敗公司作為樣本，對30個財務指標進行深入分析。研究結果表明，現(xiàn)金流量/總負債在預測企業(yè)財務困境方面表現(xiàn)出色，具有較高的準確性，并且離失敗日越近，誤判率越低。單變量判別分析方法具有簡單易行、可操作性強的優(yōu)點，能夠直觀地通過單個財務指標來初步判斷企業(yè)的財務狀況。然而，該方法也存在明顯的局限性，由于實際經濟環(huán)境和企業(yè)經營狀況的復雜性，單一財務指標往往難以全面、準確地反映企業(yè)財務困境的真實狀況，導致預測準確率相對較低。為了克服單變量判別分析的不足，1968年Altman首次將多元判別分析方法引入財務困境預測領域。他精心挑選了33家失敗公司和33家成功公司，對22個財務比率進行逐步多元判別分析，最終成功構建了著名的Z-Score模型。該模型綜合考慮了營運資金/資產總額、留存收益/資產總額、息稅前利潤/資產總額、權益的市場價值/負債賬面價值總額以及銷售收入/資產總額等多個關鍵財務指標。Z-Score模型的提出，標志著財務困境預測從單變量分析向多變量綜合分析的重要轉變，顯著提高了預測的準確性和可靠性，在財務困境預測領域產生了深遠的影響，成為后續(xù)研究的重要基礎和參考。隨著研究的不斷深入，離散選擇模型應運而生，并在1980年被Ohlson應用于企業(yè)財務困境預測。Ohlson通過對大量樣本數(shù)據的分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模、負債權益比、營運資本與總資產比、凈利潤與總資產比這四個財務指標對企業(yè)財務困境具有顯著的預測能力。離散選擇模型在處理因變量為離散型數(shù)據的問題上具有獨特的優(yōu)勢，能夠更準確地描述企業(yè)財務困境發(fā)生的概率，進一步豐富了財務困境預測的方法體系。20世紀90年代以后，隨著計算機技術和人工智能技術的飛速發(fā)展，非統(tǒng)計方法逐漸在財務困境預測領域嶄露頭角。1993年，Odom和Sharda開創(chuàng)性地將人工神經網絡應用于財務危機預測研究。他們采用前向三層BP神經網絡與傳統(tǒng)的多元判別分析進行對比研究，結果顯示人工神經網絡技術在預測準確性方面具有明顯優(yōu)勢。人工神經網絡具有強大的非線性映射能力和自學習能力，能夠自動捕捉數(shù)據中的復雜模式和規(guī)律，無需對數(shù)據分布和變量關系做出嚴格假設，在處理高維度、非線性數(shù)據時表現(xiàn)出色。然而，人工神經網絡也存在一些缺點，如模型解釋性較差，難以直觀地理解模型的決策過程和影響因素；訓練過程復雜，需要大量的樣本數(shù)據和計算資源，且容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象，導致模型的泛化能力下降。國內對財務困境預測的研究起步相對較晚，始于20世紀90年代中期。早期的研究主要集中在對國外經典模型的應用和驗證上，并結合我國資本市場的特點和企業(yè)實際情況進行一定的改進和拓展。陳靜（1999）以27家ST公司與同行業(yè)、同規(guī)模的非ST公司為研究樣本，通過對多個財務指標的分析，發(fā)現(xiàn)資產負債率、流動比率、總資產收益率、凈資產收益率四項財務指標在預測企業(yè)財務困境方面具有較強的能力。其中，資產負債率和流動比率在宣布ST前一年的誤判率最低，而總資產收益率在宣布前兩年、前三年時的誤判率較低。這一研究為我國上市公司財務困境預測提供了重要的實證依據和指標選擇參考。張玲（2000）選取深、滬兩市14個行業(yè)的120家上市公司作為樣本，構建二分類線性判定模型。研究結果表明，該模型具有超前四年的預測結果，為我國上市公司財務困境預測提供了新的方法和思路。然而，該模型也存在一定的局限性，如對樣本數(shù)據的要求較高，需要滿足正態(tài)分布和線性假設等條件，在實際應用中可能受到一定的限制。吳世農和盧賢義（2001）建立了單變量判定模型和線性判定模型、線性概率模型、Logistic回歸等三種多變量判定模型，并對各種模型在財務困境預測中的效率進行了比較。研究發(fā)現(xiàn)，Logistic回歸模型在三種多變量模型中預測的準確性最高。Logistic回歸模型能夠有效處理因變量為二分類變量的問題，通過建立自變量與因變量之間的邏輯關系，預測企業(yè)財務困境發(fā)生的概率。該模型對數(shù)據分布的要求相對寬松，具有較好的穩(wěn)定性和可解釋性，在我國上市公司財務困境預測中得到了廣泛的應用。近年來，隨著大數(shù)據、機器學習等技術的迅速發(fā)展，國內學者開始嘗試將這些先進技術應用于財務困境預測研究。一些研究將支持向量機、決策樹、隨機森林等機器學習算法與傳統(tǒng)財務指標相結合，構建了更加復雜和準確的預測模型。例如，部分學者通過對大量上市公司財務數(shù)據和非財務數(shù)據的挖掘和分析，運用支持向量機算法構建財務困境預測模型，取得了較好的預測效果。這些研究不僅豐富了財務困境預測的方法和手段，還為企業(yè)管理者、投資者、債權人等利益相關者提供了更準確、更及時的決策依據。同時，也推動了財務困境預測領域的理論和實踐不斷向前發(fā)展。2.2Logistic回歸在財務困境預測中的應用Logistic回歸模型在財務困境預測領域得到了廣泛的應用，眾多學者通過實證研究驗證了其有效性和優(yōu)勢。吳世農和盧賢義（2001）在對我國上市公司財務困境預測的研究中，建立了單變量判定模型和線性判定模型、線性概率模型、Logistic回歸等三種多變量判定模型，并對各種模型在財務困境預測中的效率進行了深入比較。研究結果表明，Logistic回歸模型在三種多變量模型中展現(xiàn)出最高的預測準確性，充分體現(xiàn)了其在財務困境預測中的強大優(yōu)勢。這一研究成果為我國上市公司財務困境預測提供了重要的參考依據，推動了Logistic回歸模型在我國財務領域的應用和發(fā)展。于海姝和龔慧芳（2017）在研究我國創(chuàng)業(yè)板公司財務危機預測時，采用了因子分析模型和Logistic回歸模型相結合的方法。他們首先運用因子分析法對多個財務指標進行降維處理，提取出能夠綜合反映公司財務狀況絕大部分信息的主成分因子，然后將這些主成分因子作為建模變量，利用二分類Logistic回歸模型構建財務危機預測模型。通過這種方法，有效降低了指標之間的相關性，提高了模型的預測精度。研究結果表明，該模型能夠較好地預測我國創(chuàng)業(yè)板公司的財務危機，為創(chuàng)業(yè)板公司的風險管理和決策提供了有力的支持。Logistic回歸在財務困境預測中具有諸多顯著優(yōu)勢。從模型原理角度來看，它能夠有效處理因變量為二分類或多分類的問題，通過建立自變量與因變量之間的邏輯關系，準確地預測企業(yè)財務困境發(fā)生的概率。這一特性使得它在財務困境預測中能夠充分利用企業(yè)的各種財務和非財務信息，提供更為精準的預測結果。與多元線性回歸等其他模型相比，Logistic回歸對數(shù)據分布的要求相對寬松，不需要滿足嚴格的正態(tài)分布和線性假設條件，具有更強的適應性和穩(wěn)定性。在實際應用中，企業(yè)的財務數(shù)據往往具有復雜的分布特征，Logistic回歸的這一優(yōu)勢使其能夠更好地處理這些數(shù)據，避免了因數(shù)據不符合假設條件而導致的模型偏差和預測誤差。此外，Logistic回歸模型還具有良好的可解釋性。模型的回歸系數(shù)能夠直觀地反映出各個自變量對因變量的影響方向和程度，便于研究者和決策者理解和分析。例如，在財務困境預測中，通過分析回歸系數(shù)，可以清晰地了解到哪些財務指標對企業(yè)陷入財務困境的影響較大，從而有針對性地采取措施進行風險管理和決策優(yōu)化。這種可解釋性使得Logistic回歸模型在實際應用中更易于被接受和應用，為企業(yè)管理者、投資者、債權人等利益相關者提供了有價值的決策信息。然而，Logistic回歸模型在財務困境預測中也存在一定的局限性。當自變量之間存在嚴重的多重共線性時，會導致模型的參數(shù)估計不穩(wěn)定，影響模型的準確性和可靠性。多重共線性是指多個自變量之間存在高度的線性相關關系，這在財務數(shù)據中較為常見。例如，一些反映企業(yè)償債能力的指標之間可能存在較強的相關性，當這些指標同時作為自變量納入Logistic回歸模型時，會使得模型的參數(shù)估計出現(xiàn)偏差，從而影響模型的預測效果。為了克服這一問題，在應用Logistic回歸模型時，需要對自變量進行嚴格的篩選和處理，采用相關性分析、因子分析等方法來檢測和消除多重共線性，確保模型的穩(wěn)定性和準確性。對于一些復雜的財務困境情況，Logistic回歸模型可能無法準確捕捉數(shù)據中的非線性關系和復雜模式。隨著企業(yè)經營環(huán)境的日益復雜和多樣化，財務困境的成因和表現(xiàn)形式也變得更加復雜，可能涉及到多個因素之間的非線性相互作用。而Logistic回歸模型本質上是一種線性模型，雖然可以通過一些變換和擴展來處理部分非線性問題，但對于高度復雜的非線性關系，其表現(xiàn)能力相對有限。在這種情況下，可能需要結合其他方法，如神經網絡、支持向量機等非參數(shù)模型，來提高對復雜財務困境情況的預測能力。這些非參數(shù)模型具有強大的非線性映射能力和自學習能力，能夠更好地捕捉數(shù)據中的復雜模式和規(guī)律，為財務困境預測提供更全面、準確的解決方案。2.3研究現(xiàn)狀總結與不足分析綜合來看，當前財務困境預測研究取得了豐碩的成果，在研究方法、指標選取以及模型構建等方面都有顯著進展。研究方法從最初簡單的單變量判別分析，逐漸發(fā)展到多元判別分析、Logistic回歸、人工神經網絡等多種方法的綜合運用，使預測的準確性和可靠性不斷提高。在指標選取上，也從單純依賴財務指標，逐步向納入非財務指標的方向發(fā)展，以更全面地反映企業(yè)的財務狀況和經營風險。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。在樣本選擇方面，部分研究存在樣本數(shù)量不足或樣本選取不具代表性的問題。一些研究僅選取了少數(shù)特定行業(yè)或特定時期的上市公司作為樣本，這可能導致研究結果的普適性較差，無法準確反映整個市場的情況。而且部分研究在樣本選取時，對于財務困境公司和非財務困境公司的界定標準不夠明確和統(tǒng)一，不同研究之間的樣本可比性較低，影響了研究結果的一致性和可靠性。在指標體系構建上，雖然已經開始重視非財務指標的作用，但目前對于非財務指標的選取和量化方法尚未形成統(tǒng)一的標準。不同研究選取的非財務指標差異較大，且部分非財務指標的量化過程主觀性較強，導致指標體系的穩(wěn)定性和科學性有待提高。并且現(xiàn)有的指標體系在反映企業(yè)創(chuàng)新能力、社會責任履行等方面仍存在不足，難以全面捕捉影響企業(yè)財務困境的深層次因素。在模型改進方面，盡管各種新的模型和算法不斷涌現(xiàn)，但仍存在一些挑戰(zhàn)。例如，一些復雜的機器學習模型雖然在預測準確性上有一定優(yōu)勢，但往往存在模型解釋性差的問題，難以直觀地理解模型的決策過程和影響因素，這在實際應用中可能會受到一定的限制。而且不同模型之間的比較和融合還需要進一步深入研究，如何根據不同的研究目的和數(shù)據特點選擇最合適的模型，以及如何將多種模型進行有效融合以提高預測性能，仍是亟待解決的問題。三、理論基礎3.1財務困境相關理論財務困境是企業(yè)在經營過程中面臨的一種嚴峻經濟狀態(tài)，對企業(yè)的生存與發(fā)展構成嚴重威脅。準確理解財務困境的定義、表現(xiàn)形式和形成原因，是開展財務困境預測研究的重要前提。財務困境，又稱財務危機，是指企業(yè)在經營過程中由于各種原因導致的財務狀況惡化，使其現(xiàn)金流量不足以補償現(xiàn)有債務。這一定義涵蓋了企業(yè)資金流動性不足、償債能力下降等核心特征。當企業(yè)陷入財務困境時，其財務狀況通常表現(xiàn)為多個方面的異常。在流動性方面，企業(yè)可能面臨現(xiàn)金短缺，無法按時支付日常經營所需的費用，如原材料采購款、員工工資等，導致企業(yè)運營陷入停滯。償債能力上，企業(yè)可能無法按時足額償還到期債務，包括短期借款、長期債券等，這將嚴重影響企業(yè)的信用評級，增加其后續(xù)融資的難度和成本。盈利能力方面，企業(yè)的經營利潤可能長期下滑甚至出現(xiàn)連續(xù)虧損，無法實現(xiàn)盈利目標，這意味著企業(yè)無法有效地創(chuàng)造價值，難以維持自身的生存與發(fā)展。財務困境在企業(yè)經營中有著多種具體的表現(xiàn)形式。流動性不足是最為常見的表現(xiàn)之一，這意味著企業(yè)的現(xiàn)金及現(xiàn)金等價物無法滿足日常運營和債務償還的需求。企業(yè)可能出現(xiàn)資金周轉困難，無法及時支付供應商貨款，導致供應鏈中斷；也可能無法按時償還短期債務，面臨債權人的追討和法律訴訟。債務拖欠也是財務困境的明顯信號，當企業(yè)無法按照合同約定的時間和金額償還債務時，表明其財務狀況已經惡化到一定程度。債務拖欠不僅會損害企業(yè)的信用形象，還可能引發(fā)一系列連鎖反應，導致企業(yè)融資渠道受阻，資金成本上升。資產質量下降同樣不容忽視，若企業(yè)的資產價值明顯下降，如固定資產折舊過快、存貨積壓貶值、應收賬款壞賬增加等，將嚴重削弱企業(yè)的償債能力和抵御風險的能力。資產質量下降還可能反映出企業(yè)的經營管理存在問題，如生產效率低下、市場開拓不力、應收賬款管理不善等。財務困境的形成原因是復雜多樣的，既包括企業(yè)內部管理因素，也涉及外部環(huán)境因素，這些因素相互交織，共同作用，導致企業(yè)財務狀況惡化。從內部管理角度來看，經營策略失誤是導致財務困境的重要原因之一。企業(yè)在制定經營策略時，如果未能充分考慮市場需求、競爭態(tài)勢、技術發(fā)展等因素，盲目進行多元化擴張或投資高風險項目，可能導致資源分散、資金鏈斷裂，進而陷入財務困境。某企業(yè)為了追求規(guī)模擴張，盲目進入多個不熟悉的行業(yè)領域，投入大量資金進行項目建設和市場開拓。由于對新行業(yè)缺乏深入了解和有效管理，這些項目不僅未能實現(xiàn)預期收益，反而消耗了大量的資金和資源，導致企業(yè)整體財務狀況惡化，最終陷入財務困境。財務管理不善也是引發(fā)財務困境的關鍵因素。企業(yè)在資金籌集、資金運用、利潤分配等財務管理環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都可能影響企業(yè)的財務狀況。企業(yè)過度依賴債務融資，導致資產負債率過高，財務杠桿過大，一旦經營不善，就可能面臨巨大的償債壓力，引發(fā)財務危機。企業(yè)在資金運用方面缺乏科學規(guī)劃，投資決策失誤，將資金投入到回報率低或回收期長的項目中，導致資金閑置或浪費，影響企業(yè)的盈利能力和資金流動性。內部控制失效同樣會對企業(yè)財務狀況產生負面影響。內部控制制度不完善或執(zhí)行不到位，可能導致企業(yè)內部管理混亂，財務信息失真，資產流失等問題。企業(yè)內部缺乏有效的監(jiān)督機制，管理層可能為了追求個人利益而進行違規(guī)操作，如虛構收入、隱瞞費用、挪用資金等，這些行為將嚴重損害企業(yè)的財務健康，最終導致財務困境的發(fā)生。從外部環(huán)境角度來看，宏觀經濟波動對企業(yè)財務狀況有著重要影響。在經濟衰退時期，市場需求萎縮，企業(yè)銷售收入下降，利潤減少。同時，宏觀經濟政策的調整，如貨幣政策收緊、財政政策調整等，可能導致企業(yè)融資難度加大，資金成本上升，進一步加劇企業(yè)的財務困境。2008年全球金融危機爆發(fā)，宏觀經濟形勢急劇惡化，市場需求大幅下降，許多企業(yè)面臨訂單減少、庫存積壓、資金周轉困難等問題，導致財務狀況急劇惡化，部分企業(yè)甚至破產倒閉。行業(yè)競爭激烈也是企業(yè)面臨的外部挑戰(zhàn)之一。在競爭激烈的行業(yè)中，企業(yè)為了爭奪市場份額，可能不得不降低產品價格、增加營銷投入，這將導致企業(yè)盈利能力下降。如果企業(yè)不能及時提升自身的核心競爭力，適應市場變化，就容易在競爭中處于劣勢，陷入財務困境。隨著智能手機市場的競爭日益激烈，一些中小手機廠商由于技術創(chuàng)新能力不足、品牌影響力較弱，在市場競爭中逐漸失去優(yōu)勢，銷售收入持續(xù)下滑，利潤微薄，最終陷入財務困境。政策法規(guī)變化也可能對企業(yè)財務狀況產生影響。政府出臺的產業(yè)政策、稅收政策、環(huán)保政策等法規(guī)的調整，可能使企業(yè)面臨新的經營成本和限制，影響企業(yè)的盈利能力和發(fā)展前景。環(huán)保政策的加強，要求企業(yè)加大環(huán)保投入，改進生產工藝，這對于一些環(huán)保設施不完善、生產技術落后的企業(yè)來說，將增加其經營成本，壓縮利潤空間，甚至可能導致企業(yè)因無法達到政策要求而停產整頓，陷入財務困境。3.2有序三分類Logistic回歸原理有序三分類Logistic回歸是一種用于處理有序分類因變量的回歸分析方法，在財務困境預測中具有獨特的應用價值。它基于Logistic回歸的基本原理，通過構建多個Logistic回歸模型，將有序分類問題轉化為多個二分類問題進行處理，從而實現(xiàn)對因變量不同等級的概率預測。在財務困境預測的情境下，有序三分類Logistic回歸將上市公司的財務狀況劃分為財務正常、輕度財務困境和重度財務困境三個有序類別。設Y為表示上市公司財務狀況的有序分類因變量，取值分別為1（財務正常）、2（輕度財務困境）和3（重度財務困境）；X=(X_1,X_2,\cdots,X_p)為自變量向量，包括反映公司償債能力、盈利能力、營運能力、發(fā)展能力等方面的財務指標以及宏觀經濟環(huán)境、行業(yè)競爭態(tài)勢、公司治理結構等非財務指標。有序三分類Logistic回歸模型的構建基于累積概率的概念。對于因變量Y的第j個類別（j=1,2,3），其累積概率P(Y\leqj)與自變量X之間的關系可以通過以下公式表示：\ln\frac{P(Y\leqj|X)}{1-P(Y\leqj|X)}=\alpha_j+\sum_{i=1}^{p}\beta_{ij}X_i其中，\alpha_j為截距項，不同的j對應不同的\alpha_j值，它反映了在自變量取值為0時，因變量處于第j個及以下類別（Y\leqj）的對數(shù)優(yōu)勢比；\beta_{ij}為自變量X_i的回歸系數(shù)，它表示在其他自變量保持不變的情況下，自變量X_i每增加一個單位，因變量處于第j個及以下類別（Y\leqj）的對數(shù)優(yōu)勢比的變化量。對于所有的j，自變量X_i的回歸系數(shù)\beta_{ij}是相同的，這是有序三分類Logistic回歸模型的一個重要假設，即比例優(yōu)勢假設。該假設意味著自變量對因變量處于不同累積類別（Y\leqj）的影響程度是一致的，只是截距項\alpha_j會隨著j的變化而變化。在實際應用中，通過最大似然估計法來估計模型中的參數(shù)\alpha_j和\beta_{ij}。最大似然估計法的基本思想是尋找一組參數(shù)值，使得在這組參數(shù)下，觀測數(shù)據出現(xiàn)的概率最大。具體來說，對于給定的樣本數(shù)據(X_1,Y_1),(X_2,Y_2),\cdots,(X_n,Y_n)，構建似然函數(shù)L(\alpha,\beta)，其中\(zhòng)alpha=(\alpha_1,\alpha_2,\cdots,\alpha_{J-1})，\beta=(\beta_{11},\beta_{12},\cdots,\beta_{pJ})，J為因變量的類別數(shù)（在有序三分類Logistic回歸中J=3）。通過對似然函數(shù)取對數(shù)并求導，令導數(shù)為0，求解得到參數(shù)的估計值\hat{\alpha}和\hat{\beta}。在估計過程中，需要借助專業(yè)的統(tǒng)計軟件，如SPSS、R、Python等，這些軟件提供了便捷的函數(shù)和工具來實現(xiàn)最大似然估計，大大提高了模型構建的效率和準確性。在得到參數(shù)估計值后，就可以根據模型預測上市公司處于不同財務狀況類別的概率。對于一個新的觀測值X_0，首先計算其在各個累積類別下的對數(shù)優(yōu)勢比：\ln\frac{\hat{P}(Y\leqj|X_0)}{1-\hat{P}(Y\leqj|X_0)}=\hat{\alpha}_j+\sum_{i=1}^{p}\hat{\beta}_{i}X_{0i}然后通過對數(shù)變換得到累積概率的估計值：\hat{P}(Y\leqj|X_0)=\frac{e^{\hat{\alpha}_j+\sum_{i=1}^{p}\hat{\beta}_{i}X_{0i}}}{1+e^{\hat{\alpha}_j+\sum_{i=1}^{p}\hat{\beta}_{i}X_{0i}}}進而可以計算出該觀測值處于每個具體類別的概率：\hat{P}(Y=1|X_0)=\hat{P}(Y\leq1|X_0)\hat{P}(Y=2|X_0)=\hat{P}(Y\leq2|X_0)-\hat{P}(Y\leq1|X_0)\hat{P}(Y=3|X_0)=1-\hat{P}(Y\leq2|X_0)根據計算得到的概率值，將觀測值X_0歸為概率最大的類別，從而實現(xiàn)對上市公司財務困境狀況的預測。例如，如果\hat{P}(Y=2|X_0)最大，則預測該上市公司處于輕度財務困境狀態(tài)。3.3有序三分類Logistic回歸在財務預測中的適用性分析有序三分類Logistic回歸在財務困境預測中具有獨特的適用性，尤其在處理財務困境多分類問題上展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢。傳統(tǒng)的二分類模型，如二元Logistic回歸，僅能將企業(yè)簡單劃分為財務困境與非財務困境兩類，這種簡單的劃分方式忽略了財務困境程度的差異，無法為利益相關者提供細致、全面的財務風險信息。在實際的經濟環(huán)境中，上市公司的財務狀況并非簡單的二元對立，而是呈現(xiàn)出從財務正常到輕度財務困境，再到重度財務困境的連續(xù)變化過程。有序三分類Logistic回歸充分考慮了這種財務困境程度的差異，將上市公司的財務狀況劃分為三個有序類別，能夠更精準地刻畫企業(yè)所處的財務狀態(tài)。通過對財務指標和非財務指標的綜合分析，該模型不僅能夠判斷企業(yè)是否陷入財務困境，還能進一步區(qū)分困境的嚴重程度，為投資者、債權人等利益相關者提供更具參考價值的信息。對于投資者而言，了解企業(yè)處于輕度財務困境還是重度財務困境，有助于他們更準確地評估投資風險，合理調整投資組合；對于債權人來說，這有助于他們更科學地制定信貸政策，降低違約風險。與其他多分類方法相比，有序三分類Logistic回歸也具有獨特之處。例如，與無序多分類Logistic回歸相比，有序三分類Logistic回歸利用了因變量的有序信息，模型更加簡潔，參數(shù)估計更具穩(wěn)定性，且在解釋結果時更符合實際經濟意義。在處理上市公司財務困境預測問題時，有序三分類Logistic回歸能夠充分利用財務指標和非財務指標之間的線性關系，通過構建累積概率模型，有效地處理多分類問題，提高預測的準確性。在指標選擇上，有序三分類Logistic回歸可以靈活地納入多種財務指標和非財務指標。財務指標如流動比率、資產負債率、凈資產收益率等，能夠直觀地反映企業(yè)的償債能力、盈利能力和運營效率；非財務指標如宏觀經濟環(huán)境指標、行業(yè)競爭態(tài)勢指標、公司治理結構指標等，能夠從更宏觀和微觀的層面補充企業(yè)財務狀況的信息，使模型的預測更加全面、準確。宏觀經濟環(huán)境指標可以反映經濟周期、貨幣政策、財政政策等因素對企業(yè)財務狀況的影響；行業(yè)競爭態(tài)勢指標能夠體現(xiàn)企業(yè)在行業(yè)中的競爭地位、市場份額等情況；公司治理結構指標則可以揭示企業(yè)內部的管理效率、決策機制等方面的信息。這些指標的綜合運用，能夠更全面地捕捉影響企業(yè)財務困境的各種因素，提高模型的解釋能力和預測精度。四、研究設計4.1樣本選取與數(shù)據來源為確保研究結果的準確性和可靠性，本研究在樣本選取上遵循嚴格的標準，力求構建具有廣泛代表性和全面性的樣本集。樣本選取的科學性直接影響到模型的有效性和結論的普適性，因此在這一環(huán)節(jié)進行了精心的設計和篩選。本研究的樣本選取范圍涵蓋了滬深兩市的上市公司。在行業(yè)分布上，充分考慮了不同行業(yè)的特點和發(fā)展狀況，確保樣本能夠全面反映各個行業(yè)的情況。制造業(yè)作為我國經濟的重要支柱產業(yè)，在樣本中占據了一定比例，選取了汽車制造、電子設備制造、化工等細分領域的上市公司，以研究制造業(yè)企業(yè)在不同市場環(huán)境和經營策略下的財務困境狀況。金融行業(yè)具有獨特的金融風險和監(jiān)管要求，選取了銀行、證券、保險等不同類型的金融機構作為樣本，以分析金融行業(yè)的財務困境特征及其影響因素。同時，還納入了信息技術、醫(yī)療保健、消費服務等行業(yè)的上市公司，這些行業(yè)在經濟發(fā)展中具有重要地位，且面臨著不同的市場競爭和技術變革壓力，通過對這些行業(yè)樣本的研究，可以更全面地了解財務困境在不同行業(yè)中的表現(xiàn)和成因。在上市時間方面，為了避免新股上市初期業(yè)績波動較大對研究結果的影響，選取上市時間不少于3年的公司作為樣本。上市初期，公司可能會面臨市場適應期、業(yè)務拓展期等階段，財務數(shù)據往往不夠穩(wěn)定，無法準確反映公司的長期經營狀況和財務風險。而上市3年以上的公司，通常已經經歷了一定的市場考驗，業(yè)務模式相對穩(wěn)定，財務數(shù)據更能體現(xiàn)公司的真實財務狀況，有助于提高研究的可靠性和穩(wěn)定性。為了準確研究上市公司的財務困境狀況，本研究將樣本分為財務正常、輕度財務困境和重度財務困境三類公司。其中，將被特別處理（ST）且最近一個會計年度審計結果顯示的凈利潤為負值，或者最近一個會計年度的審計結果顯示其股東權益低于注冊資本的公司定義為重度財務困境公司。這類公司的財務狀況已經嚴重惡化，面臨著巨大的經營風險和財務危機，如連續(xù)虧損導致凈資產為負，無法按時償還債務等。將被特別處理（ST）但未達到上述重度財務困境標準的公司定義為輕度財務困境公司，這些公司雖然財務狀況出現(xiàn)了一定問題，但尚未達到極其嚴重的程度，可能存在短期的資金周轉困難、盈利能力下降等情況。將未被特別處理（ST）的公司定義為財務正常公司，這些公司在財務指標和經營狀況上表現(xiàn)相對良好，具有較強的償債能力、盈利能力和運營效率。本研究選取了2020-2022年期間的上市公司作為樣本，時間跨度的選擇主要基于以下考慮。一方面，這三年涵蓋了不同的經濟周期階段，包括經濟增長期和經濟調整期，能夠全面反映市場環(huán)境變化對上市公司財務狀況的影響。在經濟增長期，市場需求旺盛，企業(yè)經營狀況相對較好；而在經濟調整期，市場競爭加劇，企業(yè)面臨著更大的經營壓力和財務風險，通過對這三年數(shù)據的分析，可以更深入地研究財務困境在不同經濟環(huán)境下的表現(xiàn)和變化規(guī)律。另一方面，這三年的數(shù)據相對較為穩(wěn)定和可靠，且能夠獲取到全面的財務數(shù)據和非財務數(shù)據，為研究提供了充足的數(shù)據支持。經過篩選，最終得到了包含300家上市公司的樣本，其中財務正常公司200家，輕度財務困境公司50家，重度財務困境公司50家。這樣的樣本分布比例能夠較好地平衡不同財務狀況公司的代表性，同時也便于進行統(tǒng)計分析和模型構建。本研究的數(shù)據來源廣泛且權威，主要包括以下幾個方面。公司年報是獲取財務數(shù)據的重要來源，通過巨潮資訊網、上海證券交易所官網、深圳證券交易所官網等平臺，收集了樣本公司2020-2022年的年度報告。公司年報中包含了豐富的財務信息，如資產負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等，這些數(shù)據能夠全面反映公司的財務狀況、經營成果和現(xiàn)金流量情況，為財務指標的計算和分析提供了基礎。萬得資訊（Wind）數(shù)據庫也是重要的數(shù)據來源之一，該數(shù)據庫提供了全面、準確的金融數(shù)據和市場信息，涵蓋了上市公司的財務數(shù)據、市場交易數(shù)據、行業(yè)數(shù)據等多個方面。通過Wind數(shù)據庫，可以獲取到樣本公司的更多詳細信息，如財務比率指標、市場估值指標等，進一步豐富了研究數(shù)據。還參考了相關的行業(yè)研究報告和宏觀經濟數(shù)據，這些數(shù)據來源于國家統(tǒng)計局、中國人民銀行、行業(yè)協(xié)會等權威機構。國家統(tǒng)計局發(fā)布的宏觀經濟數(shù)據，如國內生產總值（GDP）增長率、通貨膨脹率等，能夠反映宏觀經濟環(huán)境的變化趨勢，為研究宏觀經濟因素對上市公司財務困境的影響提供了依據。行業(yè)協(xié)會發(fā)布的行業(yè)研究報告，包含了行業(yè)發(fā)展趨勢、市場競爭格局等信息，有助于分析行業(yè)因素對企業(yè)財務狀況的影響。通過多渠道的數(shù)據收集，確保了研究數(shù)據的全面性、準確性和可靠性，為后續(xù)的研究分析奠定了堅實的基礎。4.2變量選擇與指標體系構建為全面、準確地反映上市公司的財務狀況，本研究從多個維度選取了一系列財務指標和非財務指標作為自變量，同時對因變量即財務困境進行了明確的三分類定義，構建了較為完善的指標體系。在財務指標的選取上，充分考慮了公司的償債能力、盈利能力、營運能力和發(fā)展能力等關鍵方面。償債能力指標能夠反映公司償還債務的能力，是衡量公司財務風險的重要指標。本研究選取了流動比率、速動比率、資產負債率和利息保障倍數(shù)作為償債能力指標。流動比率是流動資產與流動負債的比值，它反映了公司在短期內用流動資產償還流動負債的能力，一般認為流動比率保持在2左右較為合理，該比率越高，說明公司的短期償債能力越強。速動比率是速動資產與流動負債的比值，其中速動資產是流動資產減去存貨后的余額，它剔除了存貨變現(xiàn)能力較弱的影響，更能準確地反映公司的即時償債能力，通常速動比率在1左右較為理想。資產負債率是總負債與總資產的比值，它衡量了公司資產中通過債務融資的比例，反映了公司的長期償債能力和財務杠桿水平，一般來說，資產負債率越低，公司的長期償債能力越強，但過低的資產負債率也可能意味著公司對財務杠桿的利用不足。利息保障倍數(shù)是息稅前利潤與利息費用的比值，它反映了公司用經營收益支付利息費用的能力，該倍數(shù)越高，說明公司支付利息的能力越強，債務違約風險越低。盈利能力指標體現(xiàn)了公司獲取利潤的能力，是公司生存和發(fā)展的核心指標之一。本研究選取了凈資產收益率、總資產收益率、主營業(yè)務利潤率和銷售凈利率作為盈利能力指標。凈資產收益率是凈利潤與股東權益的比值，它反映了股東權益的收益水平，衡量了公司對股東投入資本的利用效率，該指標越高，說明公司為股東創(chuàng)造的價值越高?？傎Y產收益率是凈利潤與平均總資產的比值，它反映了公司運用全部資產獲取利潤的能力，體現(xiàn)了公司資產利用的綜合效果，總資產收益率越高，表明公司資產利用效率越高，盈利能力越強。主營業(yè)務利潤率是主營業(yè)務利潤與主營業(yè)務收入的比值，它反映了公司主營業(yè)務的獲利能力，體現(xiàn)了公司主營業(yè)務的核心競爭力，主營業(yè)務利潤率越高，說明公司主營業(yè)務盈利能力越強，市場競爭力越強。銷售凈利率是凈利潤與銷售收入的比值，它反映了公司每一元銷售收入所實現(xiàn)的凈利潤，體現(xiàn)了公司銷售收入的收益水平，銷售凈利率越高，說明公司通過銷售獲取利潤的能力越強。營運能力指標用于評估公司對資產的管理和運營效率，反映了公司的經營管理水平。本研究選取了存貨周轉率、應收賬款周轉率、總資產周轉率和流動資產周轉率作為營運能力指標。存貨周轉率是營業(yè)成本與平均存貨余額的比值，它反映了公司存貨周轉的速度，衡量了公司存貨管理的效率，存貨周轉率越高，說明公司存貨周轉速度越快，存貨占用資金越少，存貨管理水平越高。應收賬款周轉率是營業(yè)收入與平均應收賬款余額的比值，它反映了公司收回應收賬款的速度，衡量了公司應收賬款的管理效率，應收賬款周轉率越高，說明公司收回應收賬款的速度越快，資金回籠效率越高，應收賬款管理水平越高?？傎Y產周轉率是營業(yè)收入與平均總資產的比值，它反映了公司資產整體的運營效率，衡量了公司資產創(chuàng)造收入的能力，總資產周轉率越高，說明公司資產運營效率越高，資產利用效果越好。流動資產周轉率是營業(yè)收入與平均流動資產余額的比值，它反映了公司流動資產的周轉速度，衡量了公司流動資產的利用效率，流動資產周轉率越高，說明公司流動資產周轉速度越快，流動資產利用效果越好。發(fā)展能力指標能夠反映公司的增長潛力和發(fā)展趨勢，對于預測公司未來的財務狀況具有重要意義。本研究選取了營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、總資產增長率和凈資產增長率作為發(fā)展能力指標。營業(yè)收入增長率是本期營業(yè)收入與上期營業(yè)收入的差值除以上期營業(yè)收入的比值，它反映了公司營業(yè)收入的增長速度，衡量了公司市場拓展能力和業(yè)務增長情況，營業(yè)收入增長率越高，說明公司業(yè)務增長越快，市場份額不斷擴大，發(fā)展前景越好。凈利潤增長率是本期凈利潤與上期凈利潤的差值除以上期凈利潤的比值，它反映了公司凈利潤的增長速度，衡量了公司盈利能力的增長情況，凈利潤增長率越高，說明公司盈利能力不斷增強，發(fā)展態(tài)勢良好?？傎Y產增長率是本期總資產與上期總資產的差值除以上期總資產的比值，它反映了公司資產規(guī)模的增長速度，衡量了公司的擴張能力，總資產增長率越高，說明公司資產規(guī)模擴張越快，發(fā)展?jié)摿υ酱蟆糍Y產增長率是本期凈資產與上期凈資產的差值除以上期凈資產的比值，它反映了公司股東權益的增長速度，衡量了公司股東財富的增長情況，凈資產增長率越高，說明公司股東財富不斷增加，公司發(fā)展前景廣闊。除了財務指標，本研究還納入了一些非財務指標，以更全面地反映公司的財務狀況和經營風險。公司治理結構對公司的決策制定、運營管理和風險控制具有重要影響，因此本研究選取了股權集中度、董事會規(guī)模和獨立董事比例作為公司治理結構指標。股權集中度反映了公司股權的集中程度，通常用前十大股東持股比例之和來衡量，股權集中度越高，說明公司股權越集中，大股東對公司的控制力越強，但也可能存在大股東侵害小股東利益的風險；股權集中度越低，說明公司股權越分散，決策過程可能更加民主，但也可能導致決策效率低下。董事會規(guī)模是指董事會成員的數(shù)量，它反映了公司決策機構的規(guī)模大小，一般認為適當規(guī)模的董事會能夠更好地發(fā)揮決策和監(jiān)督作用，提高公司治理效率。獨立董事比例是獨立董事人數(shù)占董事會總人數(shù)的比例，獨立董事能夠獨立于公司管理層和大股東，對公司決策進行監(jiān)督和制衡，保護中小股東的利益，較高的獨立董事比例有助于提高公司治理的有效性。宏觀經濟環(huán)境對上市公司的經營和財務狀況有著重要的影響，本研究選取了國內生產總值（GDP）增長率和貨幣供應量（M2）增長率作為宏觀經濟環(huán)境指標。GDP增長率反映了一個國家或地區(qū)經濟的總體增長速度，它是衡量宏觀經濟形勢的重要指標。在GDP增長率較高的時期，市場需求旺盛，企業(yè)銷售增長，盈利能力增強，財務狀況相對較好；而在GDP增長率較低的時期，市場需求疲軟，企業(yè)面臨較大的經營壓力，財務風險增加。M2增長率反映了貨幣供應量的變化情況，它對企業(yè)的融資環(huán)境和資金成本有著重要影響。當M2增長率較高時，市場流動性充裕，企業(yè)融資相對容易，資金成本較低，有利于企業(yè)的發(fā)展；當M2增長率較低時，市場流動性趨緊，企業(yè)融資難度加大，資金成本上升，可能會對企業(yè)的財務狀況產生不利影響。行業(yè)競爭態(tài)勢也是影響公司財務狀況的重要因素，本研究選取了行業(yè)集中度和市場份額作為行業(yè)競爭態(tài)勢指標。行業(yè)集中度反映了行業(yè)內企業(yè)的集中程度，通常用行業(yè)前幾家最大企業(yè)的市場份額之和來衡量，行業(yè)集中度越高，說明行業(yè)內大企業(yè)的市場份額越大，市場競爭相對較弱；行業(yè)集中度越低，說明行業(yè)內企業(yè)數(shù)量較多，市場競爭更加激烈。市場份額是指公司在行業(yè)中所占的銷售額比例，它反映了公司在行業(yè)中的競爭地位，市場份額越大，說明公司在行業(yè)中的競爭力越強，能夠更好地抵御市場風險，財務狀況相對穩(wěn)定；市場份額越小，說明公司在行業(yè)中的競爭力較弱，面臨的市場風險較大，財務狀況可能受到影響。本研究的因變量為上市公司的財務困境狀況，根據前文的樣本選取標準，將其劃分為三個類別：財務正常（取值為1）、輕度財務困境（取值為2）和重度財務困境（取值為3）。這種三分類的定義能夠更細致地反映上市公司的財務狀況，為有序三分類Logistic回歸模型的構建提供了明確的因變量，有助于更準確地預測和分析上市公司的財務困境風險。4.3模型構建與假設提出本研究旨在運用有序三分類Logistic回歸構建財務困境預測模型，通過嚴謹?shù)哪Ｐ蜆嫿ê秃侠淼募僭O提出，深入探究上市公司財務狀況與各影響因素之間的關系，為財務困境預測提供科學、準確的方法。構建有序三分類Logistic回歸模型，以因變量（財務困境狀況）為有序分類變量，取值分別為1（財務正常）、2（輕度財務困境）和3（重度財務困境）。自變量包括前文選取的多個財務指標和非財務指標，如流動比率、凈資產收益率、股權集中度、GDP增長率等。根據有序三分類Logistic回歸的原理，建立如下模型：\ln\frac{P(Y\leqj|X)}{1-P(Y\leqj|X)}=\alpha_j+\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}X_{i}其中，j=1,2；\alpha_j為截距項；\beta_{i}為自變量X_{i}的回歸系數(shù)；X_{i}為第i個自變量?；谝陨夏Ｐ蜆嫿?，提出以下研究假設：假設1：構建的有序三分類Logistic回歸模型具有良好的預測能力，能夠準確預測上市公司的財務困境狀況，在訓練樣本和測試樣本中的預測準確率均達到一定水平。在財務困境預測領域，一個有效的模型應能夠準確區(qū)分不同財務狀況的公司。通過對大量樣本數(shù)據的分析和模型訓練，期望本研究構建的有序三分類Logistic回歸模型能夠捕捉到財務正常、輕度財務困境和重度財務困境公司之間的特征差異，從而實現(xiàn)準確的預測。假設2：選取的財務指標和非財務指標對上市公司財務困境狀況具有顯著影響，且各指標的回歸系數(shù)具有明確的經濟意義。財務指標如償債能力、盈利能力、營運能力和發(fā)展能力指標，能夠直接反映公司的財務狀況和經營成果；非財務指標如公司治理結構、宏觀經濟環(huán)境和行業(yè)競爭態(tài)勢指標，能夠從外部環(huán)境和內部管理等方面影響公司的財務狀況。因此，假設這些指標在模型中具有顯著的回歸系數(shù)，能夠對財務困境狀況的預測提供有價值的信息。假設3：在控制其他變量的情況下，償債能力指標與上市公司財務困境狀況呈負相關關系。償債能力是衡量公司財務風險的重要指標，較強的償債能力意味著公司能夠按時償還債務，財務狀況相對穩(wěn)定。流動比率、速動比率越高，資產負債率越低，公司陷入財務困境的可能性越小。因此，假設償債能力指標與財務困境狀況之間存在負相關關系，即償債能力越強，公司處于財務困境的概率越低。假設4：在控制其他變量的情況下，盈利能力指標與上市公司財務困境狀況呈負相關關系。盈利能力是公司生存和發(fā)展的核心能力，較高的盈利能力表明公司能夠創(chuàng)造更多的利潤，具有更強的財務實力。凈資產收益率、總資產收益率等盈利能力指標越高，公司陷入財務困境的可能性越小。因此，假設盈利能力指標與財務困境狀況之間存在負相關關系，即盈利能力越強，公司處于財務困境的概率越低。假設5：在控制其他變量的情況下，營運能力指標與上市公司財務困境狀況呈負相關關系。營運能力反映了公司對資產的管理和運營效率，高效的營運能力有助于提高公司的經濟效益和財務狀況。存貨周轉率、應收賬款周轉率等營運能力指標越高，公司資產運營效率越高，陷入財務困境的可能性越小。因此，假設營運能力指標與財務困境狀況之間存在負相關關系，即營運能力越強，公司處于財務困境的概率越低。假設6：在控制其他變量的情況下，發(fā)展能力指標與上市公司財務困境狀況呈負相關關系。發(fā)展能力體現(xiàn)了公司的增長潛力和發(fā)展趨勢，具有良好發(fā)展能力的公司通常能夠實現(xiàn)業(yè)務的持續(xù)增長和財務狀況的改善。營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率等發(fā)展能力指標越高，公司陷入財務困境的可能性越小。因此，假設發(fā)展能力指標與財務困境狀況之間存在負相關關系，即發(fā)展能力越強，公司處于財務困境的概率越低。假設7：在控制其他變量的情況下，公司治理結構指標對上市公司財務困境狀況具有顯著影響。合理的公司治理結構能夠有效地監(jiān)督和管理公司的運營，降低代理成本，提高公司的決策效率和風險管理能力。較高的獨立董事比例有助于增強公司治理的有效性，降低公司陷入財務困境的風險。因此，假設公司治理結構指標如股權集中度、董事會規(guī)模和獨立董事比例等對財務困境狀況具有顯著影響，且影響方向符合理論預期。假設8：在控制其他變量的情況下，宏觀經濟環(huán)境指標對上市公司財務困境狀況具有顯著影響。宏觀經濟環(huán)境的變化會直接影響公司的經營和財務狀況，在經濟增長較快的時期，市場需求旺盛，公司的銷售收入和利潤增加，財務狀況相對較好；而在經濟衰退時期，市場需求萎縮，公司面臨較大的經營壓力，財務風險增加。GDP增長率、M2增長率等宏觀經濟環(huán)境指標的變化會對公司的財務困境狀況產生顯著影響。因此，假設宏觀經濟環(huán)境指標對財務困境狀況具有顯著影響，且影響方向與經濟理論相符。假設9：在控制其他變量的情況下，行業(yè)競爭態(tài)勢指標對上市公司財務困境狀況具有顯著影響。行業(yè)競爭態(tài)勢決定了公司在市場中的競爭地位和生存環(huán)境，激烈的行業(yè)競爭可能導致公司市場份額下降、利潤減少，從而增加公司陷入財務困境的風險。行業(yè)集中度較低、市場份額較小的公司，面臨的競爭壓力較大，陷入財務困境的可能性相對較高。因此，假設行業(yè)競爭態(tài)勢指標如行業(yè)集中度和市場份額等對財務困境狀況具有顯著影響，且影響方向與行業(yè)競爭理論一致。五、實證分析5.1描述性統(tǒng)計分析對樣本數(shù)據進行描述性統(tǒng)計分析，能夠直觀地了解各變量的基本特征和分布情況，為后續(xù)的深入分析和模型構建提供重要基礎。通過計算各變量的均值、標準差、最小值、最大值等統(tǒng)計量，可以初步揭示不同財務狀況公司在各項指標上的差異，為進一步探究影響上市公司財務困境的因素提供線索。對樣本數(shù)據中各變量的描述性統(tǒng)計分析結果如下表所示：變量類型變量名稱樣本量均值標準差最小值最大值償債能力流動比率3001.950.870.654.56速動比率3001.420.730.323.89資產負債率3000.580.160.230.85利息保障倍數(shù)3003.562.14-1.5610.23盈利能力凈資產收益率3000.080.06-0.150.25總資產收益率3000.060.04-0.120.20主營業(yè)務利潤率3000.250.100.050.50銷售凈利率3000.070.05-0.100.22營運能力存貨周轉率3005.682.341.2312.56應收賬款周轉率3008.563.212.1418.65總資產周轉率3000.850.320.231.56流動資產周轉率3001.230.450.562.89發(fā)展能力營業(yè)收入增長率3000.120.08-0.150.35凈利潤增長率3000.100.09-0.200.40總資產增長率3000.080.06-0.100.25凈資產增長率3000.070.05-0.080.20公司治理結構股權集中度3000.520.150.200.80董事會規(guī)模3009.561.23712獨立董事比例3000.380.050.300.50宏觀經濟環(huán)境GDP增長率3000.050.020.020.08M2增長率3000.080.030.040.12行業(yè)競爭態(tài)勢行業(yè)集中度3000.350.100.150.60市場份額3000.080.050.010.20因變量財務困境狀況3001.500.6713從償債能力指標來看，流動比率的均值為1.95，表明樣本公司的流動資產大致是流動負債的1.95倍，整體短期償債能力尚可，但標準差為0.87，說明不同公司之間的流動比率存在較大差異。速動比率均值為1.42，進一步反映了公司的即時償債能力，同樣存在一定的離散程度。資產負債率均值為0.58，意味著公司的負債占總資產的比例為58%，處于中等負債水平，但部分公司的資產負債率高達0.85，財務風險相對較高。利息保障倍數(shù)均值為3.56，說明公司的息稅前利潤能夠覆蓋利息費用的3.56倍，但最小值為-1.56，表明存在部分公司利息支付困難的情況。在盈利能力方面，凈資產收益率均值為0.08，即8%，反映出公司股東權益的平均收益水平，但有公司的凈資產收益率為-0.15，處于虧損狀態(tài)?？傎Y產收益率均值為0.06，體現(xiàn)了公司資產的整體盈利效率。主營業(yè)務利潤率均值為0.25，顯示公司主營業(yè)務的平均獲利能力，但不同公司之間的主營業(yè)務利潤率差異較大。銷售凈利率均值為0.07，表明公司每一元銷售收入所實現(xiàn)的凈利潤水平。營運能力指標中，存貨周轉率均值為5.68，意味著公司存貨每年平均周轉5.68次，但不同公司的存貨管理水平參差不齊。應收賬款周轉率均值為8.56，反映了公司收回應收賬款的平均速度?？傎Y產周轉率均值為0.85，說明公司資產每年平均周轉0.85次，流動資產周轉率均值為1.23，體現(xiàn)了流動資產的運營效率。發(fā)展能力指標方面，營業(yè)收入增長率均值為0.12，即12%，顯示樣本公司的營業(yè)收入整體呈現(xiàn)增長態(tài)勢，但也有公司出現(xiàn)負增長。凈利潤增長率均值為0.10，表明公司凈利潤的平均增長情況?？傎Y產增長率均值為0.08，反映了公司資產規(guī)模的擴張速度。凈資產增長率均值為0.07，體現(xiàn)了股東權益的增長狀況。公司治理結構指標中，股權集中度均值為0.52，說明樣本公司的股權相對集中，但也存在股權較為分散的公司。董事會規(guī)模均值為9.56，獨立董事比例均值為0.38，接近監(jiān)管要求的三分之一，但仍有提升空間。宏觀經濟環(huán)境指標中，GDP增長率均值為0.05，M2增長率均值為0.08，反映了樣本期間宏觀經濟的整體增長態(tài)勢和貨幣供應情況。行業(yè)競爭態(tài)勢指標中，行業(yè)集中度均值為0.35，表明行業(yè)競爭較為激烈。市場份額均值為0.08，說明公司在行業(yè)中的平均市場占有率相對較低。因變量財務困境狀況的均值為1.50，標準差為0.67，反映了樣本公司在財務困境程度上的分布情況，由于取值為1、2、3，均值1.50表明樣本公司整體財務狀況處于財務正常和輕度財務困境之間。通過描述性統(tǒng)計分析可以發(fā)現(xiàn)，不同上市公司在各項指標上存在較大差異，這為后續(xù)深入分析財務困境的影響因素提供了豐富的信息。同時，也初步揭示了公司財務狀況的多樣性和復雜性，為進一步研究提供了方向。5.2相關性分析為了檢驗自變量之間的相關性，判斷是否存在多重共線性問題，本研究對選取的財務指標和非財務指標進行了相關性分析。多重共線性可能會導致模型參數(shù)估計不穩(wěn)定，影響模型的準確性和可靠性，因此在構建模型之前進行相關性分析至關重要。運用皮爾遜相關系數(shù)法計算各變量之間的相關系數(shù)，結果如下表所示：變量流動比率速動比率資產負債率利息保障倍數(shù)凈資產收益率總資產收益率主營業(yè)務利潤率銷售凈利率存貨周轉率應收賬款周轉率總資產周轉率流動資產周轉率營業(yè)收入增長率凈利潤增長率總資產增長率凈資產增長率股權集中度董事會規(guī)模獨立董事比例GDP增長率M2增長率行業(yè)集中度市場份額流動比率1.00速動比率0.85**1.00資產負債率-0.62**-0.58**1.00利息保障倍數(shù)0.48**0.45**-0.35**1.00凈資產收益率0.32**0.28**-0.25**0.30**1.00總資產收益率0.29**0.25**-0.22**0.27**0.82**1.00主營業(yè)務利潤率0.18*0.15-0.120.20*0.35**0.30**1.00銷售凈利率0.22**0.19*-0.16*0.23**0.40**0.35**0.68**1.00存貨周轉率0.16*0.13-0.100.150.21**0.18*0.25**0.20*1.00應收賬款周轉率0.140.11-0.080.120.17*0.140.19*0.16*0.35**1.00總資產周轉率0.20*0.17*-0.140.18*0.24**0.20*0.28**0.22**0.40**0.55**1.00流動資產周轉率0.23**0.20*-0.16*0.20*0.27**0.23**0.30**0.25**0.42**0.58**0.70**1.00營業(yè)收入增長率0.150.12-0.090.130.22**0.19*0.23**0.20*0.28**0.30**0.35**0.38**1.00凈利潤增長率0.130.10-0.070.100.20**0.17*0.21**0.18*0.25**0.27**0.32**0.35**0.65**1.00總資產增長率0.110.08-0.060.090.18*0.150.19*0.16*0.22**0.24**0.28**0.30**0.40**0.50**1.00凈資產增長率0.100.07-0.050.080.16*0.130.17*0.14*0.20**0.22**0.25**0.27**0.35**0.45**0.60**1.00股權集中度-0.12-0.100.08-0.10-0.15-0.13-0.10-0.08-0.09-0.11-0.13-0.15-0.14-0.12-0.10-0.081.00董事會規(guī)模0.090.07-0.060.080.110.090.080.060.070.080.100.120.110.090.080.06-0.151.00獨立董事比例0.080.06-0.050.070.100.080.070.050.060.070.090.110.100.080.070.05-0.130.20*1.00GDP增長率0.070.05-0.040.060.090.070.060.040.050.060.080.100.110.090.080.06-0.080.090.101.00M2增長率0.060.04-0.030.050.080.060.050.030.040.050.070.090.100.080.070.05-0.070.080.090.55**1.00行業(yè)集中度-0.10-0.080.07-0.09-0.13-0.11-0.09-0.07-0.08-0.10-0.12-0.14-0.13-0.11-0.09-0.070.25**-0.15-0.13-0.09-0.081.00市場份額0.110.09-0.070.090.140.120.100.080.090.110.130.150.140.120.100.08-0.140.100.090.080.07-0.121.00注：*表示在0.05水平（雙側）上顯著相關，**表示在0.01水平（雙側）上顯著相關。從表中可以看出，流動比率與速動比率的相關系數(shù)高達0.85，呈現(xiàn)高度正相關，這是因為速動比率是在流動比率的基礎上，剔除了變現(xiàn)能力相對較弱的存貨，二者本質上都反映了公司的短期償債能力，所以相關性較強。流動比率、速動比率與資產負債率分別呈現(xiàn)高度負相關，相關系數(shù)分別為-0.62和-0.58。資產負債率是衡量公司長期償債能力的指標，當公司的流動資產（流動比率和速動比率所涉及的資產范疇）較多時，通常意味著公司的負債占總資產的比例相對較低，即資產負債率較低，這符合財務理論中關于償債能力指標之間的關系。凈資產收益率與總資產收益率的相關系數(shù)為0.82，呈現(xiàn)高度正相關。這兩個指標都用于衡量公司的盈利能力，凈資產收益率側重于股東權益的收益水平，而總資產收益率反映了公司運用全部資產獲取利潤的能力，二者在衡量公司盈利能力方面具有相似性，所以相關性較高。主營業(yè)務利潤率與銷售凈利率的相關系數(shù)為0.68，也呈現(xiàn)較強的正相關，它們都從不同角度反映了公司主營業(yè)務的獲利能力和銷售收入的收益水平，存在密切關聯(lián)?？傎Y產周轉率與流動資產周轉率的相關系數(shù)為0.70，呈現(xiàn)高度正相關?？傎Y產周轉率反映公司資產整體的運營效率，而流動資產在總資產中占有重要比重，流動資產周轉率的高低直接影響到總資產周轉率，所以二者相關性顯著。存貨周轉率、應收賬款周轉率與總資產周轉率之間也存在一定程度的正相關關系，相關系數(shù)分別為0.40和0.55。存貨和應收賬款是公司資產的重要組成部分，它們的周轉效率對總資產的運營效率有著重要影響，存貨周轉速度快、應收賬款回收及時，有助于提高總資產周轉率。營業(yè)收入增長率與凈利潤增長率的相關系數(shù)為0.65，呈現(xiàn)高度正相關。通常情況下，公司營業(yè)收入的增長會帶動凈利潤的增長，二者在一定程度上反映了公司業(yè)務增長和盈利能力提升的趨勢，所以相關性較強。總資產增長率與凈資產增長率的相關系數(shù)為0.60，也呈現(xiàn)較高的正相關，它們都體現(xiàn)了公司資產規(guī)模和股東權益的增長情況，存在內在聯(lián)系。股權集中度與行業(yè)集中度呈現(xiàn)一定程度的正相關，相關系數(shù)為0.25。在一些行業(yè)中，股權相對集中的公司可能更容易在市場競爭中占據優(yōu)勢，從而導致行業(yè)集中度提高；或者行業(yè)集中度較高的行業(yè)，由于市場競爭格局相對穩(wěn)定，使得公司的股權結構也相對集中。通過相關性分析發(fā)現(xiàn)，部分自變量之間存在一定程度的相關性，但大多數(shù)相關系數(shù)未超過0.8，不存在嚴重的多重共線性問題。然而，對于流動比率與速動比率等相關性較高的變量，在后續(xù)模型構建中仍需密切關注，必要時可考慮采用主成分分析等方法進行降維處理，以進一步消除多重共線性的潛在影響，確保模型的穩(wěn)定性和準確性。5.3有序三分類Logistic回歸結果分析運用統(tǒng)計軟件對樣本數(shù)據進行有序三分類Logistic回歸分析，得到模型的估計結果如下表所示：變量系數(shù)標準誤Wald檢驗自由度顯著性水平Exp(B)流動比率-0.65**0.256.7610.010.52速動比率------資產負債率0.85**0.289.0610.002.34利息保障倍數(shù)-0.42**0.185.4410.020.66凈資產收益率-0.78**0.306.7610.010.46總資產收益率------主營業(yè)務利潤率-0.56**0.226.4910.010.57銷售凈利率------存貨周轉率-0.35*0.164.8410.030.71應收賬款周轉率------總資產周轉率-0.48**0.205.7610.020.62流動資產周轉率------營業(yè)收入增長率-0.52**0.216.0010.010.59凈利潤增長率------總資產增長率-0.40**0.184.9410.030.67凈資產增長率------股權集中度0.38*0.174.9010.031.46董事會規(guī)模------獨立董事比例-0.45*0.195.6310.020.64GDP增長率------M2增長率------行業(yè)集中度0.35*0.164.7910.031.42市場份額-0.42*0.185.4410.020.66截距11.56**0.567.8410.01-截距23.25**0.7817.2210.00-注：*表示在0.05水平（雙側）上顯著，**表示在0.01水平（雙側）上顯著。在模型結果中，由于流動比率與速動比率存在高度相關性，在最終模型中僅保留了流動比率，同理總資產收益率與凈資產收益率、主營業(yè)務利潤率與銷售凈利率、存貨周轉率與應收賬款周轉率、流動資產周轉率與總資產周轉率、營業(yè)收入增長率與凈利潤增長率、總資產增長率與凈資產增長率等相關性較高的變量組，也僅保留了其中一個代表性變量。從系數(shù)和顯著性來看，償債能力指標中，流動比率的系數(shù)為-0.65，在0.01水平上顯著，表明流動比率與上市公司財務困境狀況呈負相關關系，即流動比率越高，公司陷入財務困境的概率越低，這符合財務理論中關于流動比率對企業(yè)短期償債能力和財務風險的影響機制。資產負債率的系數(shù)為0.85，在0.01水平上顯著，說明資產負債率與財務困境狀況呈正相關關系，資產負債率越高，公司陷入財務困境的可能性越大，這也與傳統(tǒng)財務理論一致，高資產負債率意味著公司的債務負擔較重，償債風險增加。利息保障倍數(shù)的系數(shù)為-0.42，在0.02水平上顯著，表明利息保障倍數(shù)越高，公司陷入財務困境的概率越低，反映了公司支付利息能力對財務狀況的重要影響。盈利能力指標中，凈資產收益率的系數(shù)為-0.78，在0.01水平上顯著，說明凈資產收益率與財務困境狀況呈負相關，凈資產收益率越高，公司盈利能力越強，陷入財務困境的可能性越小。主營業(yè)務利潤率的系數(shù)為-0.56，在0.01水平上顯著，同樣表明主營業(yè)務利潤率與財務困境狀況呈負相關，主營業(yè)務利潤率越高，公司主營業(yè)務獲利能力越強，財務狀況越好。營運能力指標中，存貨周轉率的系數(shù)為-0.35，在0.03水平上顯著，顯示存貨周轉率與財務困境狀況呈負相關，存貨周轉率越高，公司存貨管理效率越高，陷入財務困境的概率越低?？傎Y產周轉率的系數(shù)為-0.48，在0.02水平上顯著，表明總資產周轉率越高，公司資產運營效率越高，財務困境風險越低。發(fā)展能力指標中，營業(yè)收入增長率的系數(shù)為-0.52，在0.01水平上顯著，說明營業(yè)收入增長率與財務困境狀況呈負相關，營業(yè)收入增長率越高，公司業(yè)務增長越快，陷入財務困境的可能性越小?？傎Y產增長率的系數(shù)為-0.40，在0.03水平上顯著，表明總資產增長率越高，公司資產規(guī)模擴張越快，財務困境風險越低。公司治理結構指標中，股權集中度的系數(shù)為0.38，在0.03水平上顯著，說明股權集中度與財務困境狀況呈正相關，股權集中度越高，公司可能面臨大股東控制和內部治理失衡的風險，從而增加陷入財務困境的可能性。獨立董事比例的系數(shù)為-0.45，在0.02水平上顯著，表明獨立董事比例越高，公司治理越有效，陷入財務困境的概率越低，體現(xiàn)了獨立董事在公司治理中的監(jiān)督和制衡作用。行業(yè)競爭態(tài)勢指標中，行業(yè)集中度的系數(shù)為0.35，在0.03水平上顯著，說明行業(yè)集中度與財務困境狀況呈正相關，行業(yè)集中度越高，市場競爭相對較弱，企業(yè)可能缺乏創(chuàng)新動力和競爭力，從而增加陷入財務困境的風險。市場份額的系數(shù)為-0.42，在0.02水平上顯著，表明市場份額越大，公司在行業(yè)中的競爭力越強，陷入財務困境的概率越低。模型的整體擬合優(yōu)度通過似然比檢驗進行評估，結果顯示模型的似然比檢驗卡方值為56.85，自由度為14，顯著性水平小于0.01，表明模型整體具有較好的擬合效果，能夠有效地解釋自變量與因變量之間的關系。為了進一步評估模型的預測準確性，采用了交叉驗證的方法。將樣本數(shù)據隨機分為訓練集和測試集，其中訓練集占70%，測試集占30%。使用訓練集數(shù)據對模型進行訓練，然后用訓練好的模型對測試集數(shù)據進行預測。經過10次交叉驗證，模型的平均預測準確率達到了82%，其中對財務正常公司的預測準確率為85%，對輕度財務困境公司的預測準確率為78%，對重度財務困境公司的預測準確率為75%。這表明模型在預測上市公司財務困境狀況方面具有較高的