财务危机预测模型的构建
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作者: 沈爱荣
摘 要：基于Logistic回归模型，选取中国制造业上市公司作为样本对财务危机预测进行研究。从企业的盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力、现金流量等方面出发，选取了10个财务预警指标，经过回归分析得出，总资产收益率、总资产周转率、资产负债率、主营业务增长率、经营活动现金净流量对负债的比率五项财务指标对上市公司发生财务危机有重要影响。从而提出要从提高盈利能力、提升营运能力、增强偿债能力、提高成长能力、保障现金流的充足几方面来应对财务危机。
关键词：Logistic模型；财务危机；预测
中图分类号：F275 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2011）35-0151-03
公司财务状况的好坏对公司整体的运行情况有直接的影响，其经营成败关系到广大投资者、债权人和其他利益相关者的直接利益，所以必须对公司的财务危机进行研究，找出能准确预测到财务危机的有效方法，从而能发现公司是否即将陷入财务危机。建立财务危机预测模型对上市公司的财务状况进行监控，及时发现上市公司的财务危机信号，不但能使上市公司的经营者在财务出现困难之前及时采取有效措施避免财务危机的出现，而且能为投资者、债权人和其他利益相关者科学合理地判断上市公司的财务状况提供有效的手段。
一、国内外研究现状
对于国外证券市场来说，基于Logistic回归模型研究公司财务危机预测的研究文献比较多。Martin（1977）首次运用Logistic回归模型对银行破产进行了预测；Ohlson（1980）第一个将逻辑回归方法引入财务危机预警领域；随后Hufman等（1996）运用Logistic回归模型对1977―1991年间违约的171家企业的高收益债券进行了预测研究；Laitinen（1999）、Westgaard和Van Der Wijst（2001）以及Matthiett和Marcel（2006）等均运用Logistic回归模型对信用评估进行过研究。然而对于国内的证券市场来说，由于其发展历史较短，因此基于Logistic回归模型对公司财务危机预测的研究尚处于起步阶段。吴世农、卢贤义（2001）以中国上市公司为研究对象，选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，通过研究表明：Logistic预测模型的误判率低，财务困境前一年的误判率可以达到6.47％。
二、研究方法概述与模型构建
（一）研究方法概述
本文主要采用的是二元logistic回归研究方法。二元logistic回归是指因变量为二级得分或二级评定的回归分析，对于二分类变量的定性数据可以用0或1两个数值进行表示。通过建立二元Logistic回归模型，记因变量为y，取值1表示事件发生，取值0表示事件未发生，影响y的n个自变量分别记为：x1，x2，…xn。其回归模型为：
pi =exp（β0+β1x1+…+βixi）/ [1+exp（β0+β1x1+…+βixi）]
所研究事件发生的概率为P（y=1│xi）=pi，其中pi代表在第i个观测中事件发生的概率，1-pi是第i个观测中事件不发生的概率，βi为待估计参数。
事件发生与不发生的概率之比为：pi /（1- pi），称为事件的发生比，对发生比做对数变换，得到逻辑回归模型的线性模式：
Ln[pi /（1- pi）]= β0+β1x1+…+βnxn
（二）模型构建
1.样本选择。本文主要是基于Logistic回归模型选取中国制造业上市公司作为样本对财务危机预测进行研究。因为制造业ST公司占所有ST公司较大的比重，以制造业上市公司作为样本来研究有重要的意义。本文从上市公司中选取118家制造类企业，涉及食品饮料、纺织服装、造纸印刷、医药化工、机械仪表等各个行业。样本资料主要来源于东方财富网中2009年末个股资料的财务指标数据。
2.变量选择。该模型从企业的盈利能力、营运能力、偿债能力、成长能力、现金流量等方面出发，选取了10个财务预警指标。为了反映企业的盈利能力选取了总资产收益率（x1）、营业利润率（x2）、成本费用利润率（x3）这三个指标；为了反映企业的营运能力选取了应收账款周转率（x4）、总资产周转率（x5）这两个指标；为了反映企业的偿债能力选取了流动比率（x6）、资产负债率（x7）这两个指标；为了反映企业的成长能力选取了主营业务增长率（x8）、净利润增长率（x9）这两个指标；为了反映企业的现金流量情况选取了经营现金净流量对负债的比率（x10）这个指标。
3.模型构建。根据选定的十项财务指标和logistic模型构建方法，可以构建出根据上市公司发生财务危机时的logistic模型，该模型如下：
pi =exp（β0+β1x1+…+βixi）/ [1+exp（β0+β1x1+…+βixi）]
z=β0+β1x1+…+βixi
其中，pi代表上市公司发生财务危机的概率大小，当其他条件不变时，解释变量xi增加一单位时，发生比即上市公司发生财务危机的概率变化变为原来的eβi倍，βi>0时，发生比（上市公司发生财务危机的概率变化）随xi增加而增加，βi<0时，发生比随xi增加而减少。本文将ST公司赋值为1，而非ST公司赋值为0。根据上述模型，将收集的有关这十个财务指标的数据输入到spss软件中，进行Logistic回归分析。在具体研究中一般取0.5来作为概率的临界值，假如将样本数据带入回归模型中得到的概率值大于0.5时，就可以判定该样本是面临财务危机的公司，反之则可以认定该样本为没有面临财务危机的公司。
三、结果解释
1.Omnibus Tests of Model Coefficients（模型系数的混合检验）。该检验针对步骤、模块和模型开展模型系数的综合性检验。将选取的2009年末118家制造类上市公司的财务指标数据输入模型进行分析，得出表1模型系数的混合检验值。
取显著性水平0.05，考虑到模型自由度数目df=4，利用统计函数“CHIINV”，就可以查出卡方临界值9.4877，计算的卡方值100.217，大于临界值，并且相应的Sig.值小于0.05，因此模型有显著的统计意义。
2.Variables in the Equation（最终模型中的变量）。将选取的2009年末118家制造类上市公司的10个财务指标的数据输入到spss软件中，进行Logistic回归分析，得出最终模型变量的相关数据。从表2可以看出，总资产收益率、总资产周转率、资产负债率、主营业务增长率、经营活动现金净流量对负债的比率5项财务指标对上市公司发生财务危机有重要影响。
B对应的是回归系数的估计值，Exp（B）是对回归系数B值进行指数运算的结果。表2中Exp（B）列表明，总资产收益率每增加1个单位，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的0.778倍；总资产周转率每增加1个单位，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的0.172倍；资产负债率每增加1个单位，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的1.077倍；主营业务增长率每增加1个单位，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的0.973倍；经营现金净流量对负债的比率每增加1个单位，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的1.046倍。
根据表2可以构建出上市公司财务危机的预测模型方程：
z=-3.477-0.251x1-1.759x5+0.074x7-0.027x8+0.045x10
p=exp（z）/[1+ exp（z）]
上式就是本文通过118家制造类企业财务数据分析而得出的财务危机预测模型，其中，x1为总资产收益率；x5为总资产周转率；x7为资产负债率这个指标；x8为主营业务增长率；x10为经营现金净流量对负债的比率。当预测概率大于0.5时，此公司财务状况不好；反之，财务状况良好。
四、财务危机的应对措施
导致企业陷入财务危机的因素主要包括盈利能力较差甚至亏损、营运能力不佳资产周转慢、偿债能力较弱无法偿还到期债务、成长能力不足缺乏后劲、现金流短缺等。根据模型预测公司陷入财务危机后，公司管理者可以从以下这五个方面进行改进，使公司出现财务危机的概率降低。
1.增收节支，提高企业的盈利能力。本文经过Logistic回归分析得出衡量盈利能力指标的总资产收益率是影响企业是否陷入财务危机的一个重要因素。总资产收益率越高，表明企业的资产利用效益越好，整个企业盈利能力越强。总资产收益率每增加1个单位即1%，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的0.778倍。因此，企业要做好产品创新工作，增强公司盈利能力，保证公司主营业务稳定。同时，要加强成本费用管理，努力控制生产成本和制造费用，有效降低产品成本，厉行节约，降低管理费用，从而增加利润，提高总资产收益率，降低进入财务危机的可能性。
2.加快资产周转，提升企业的营运能力。本文经过Logistic回归分析得出衡量营运能力指标的总资产周转率也是影响企业是否陷入财务危机的一个重要因素。营运能力反映了企业对经济资源管理、运用的效率高低。企业资产周转越快，流动性越高，企业的偿债能力越强，资产获取利润的速度就越快。总资产周转率每增加1个单位即多周转1次，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的0.172。因此，企业要加快闲置资产的处置，进一步盘活公司资产，充分提高公司资产运营效率，降低进入财务危机的可能性。
3.确定合理的资本结构，增强企业的偿债能力。本文经过Logistic回归分析得出衡量偿债能力指标的资产负债率也是影响企业是否陷入财务危机的一个重要因素。企业合理的资产负债率通常在60%―70%之间，适度负债可以获取财务杠杆收益，但过度负债则会严重影响企业的支付能力，发生支付危机。资产负债率每增加1个单位即1%，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的1.077倍，因此，负债已经较高的上市公司如果再融资，不能通过债权融资，一般应通过股权融资，以降低资产负债率，降低进入财务危机的可能性。
4.开发新产品，扩大市场份额，提高企业的成长能力。本文经过Logistic回归分析得出，衡量成长能力指标的主营业务增长率也是影响企业是否陷入财务危机的一个重要因素。主营业务收入增长率可以用来判断公司发展所处的阶段。如果主营业务收入增长率超过10％，说明公司产品处于成长期，将继续保持较好的增长势头，尚未面临产品更新的风险，属于成长型公司。如果主营业务收入增长率在5％―10％之间，说明公司产品已进入稳定期，不久将进入衰退期，需要着手开发新产品。如果该比率低于5％，说明公司产品已进入衰退期，保持市场份额已经很困难，主营业务利润开始滑坡。根据本文Logistic回归分析，主营业务增长率指标每增加1个单位即1%，将导致公司出现财务危机的概率变为原来的0.973倍。因此可以通过开发新产品，扩大市场份额，提高主营业务增长率降低进入财务危机的可能性。
5.充分利用流动资金，增强盈利能力，保障现金流的充足。本文经过Logistic回归分析得出经营活动现金净流量对负债的比率也是影响企业是否陷入财务危机的一个重要因素。经营活动现金净流量对负债的比率是衡量现金流的状况好坏的一个指标。经营现金净流量对负债的比率每增加1个单位即1%，公司出现财务危机的概率变为原来的1.046倍，也就是说，企业要充分利用流动资金，进行固定资产或其他投资，使盈利能力增强，降低经营活动现金净流量对负债的比率，使进入财务危机的可能性降低。
五、总结
运用Logistic模型预测准确率比较高，选择的变量具有较强的代表性。但是有的上市公司的财务状况由于出现被粉饰的现象，所以运用Logistic模型分析得出的最终结果会受到上市公司发布的财务资料准确性的影响。但是总的来说，运用Logistic模型对上市公司财务危机进行预测具有较高的实用价值，得出的预测结果对企业管理层和投资者都具有很高的参考价值，可为企业管理者和投资者作出正确决策提供重要的依据。
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Construction of the financial crisis forecasting model
SHEN Ai-rong
（Zhejiang textile and garment vocation technology college,Ningbo 315200,China）
Abstract: Based on the Logistic model according to the Logistic, select by examinations the Chinese manufacturing industry listed company to be the sample to carry on the research to the finance crisis estimate.From the profit ability of the business enterprise, operate ability, repay debt the ability and grow up the ability, the cash discharge...etc. to set out, select by examinations 10 index signs with early-warning finance, pass by back to return the analysis the clean discharge of a total property rate of return, total property rate of turnover, property liabilities rate, main camp business growth rate, the management movable cash takes place to the listed company to five finance index signs of ratio of the liabilities the finance crisis contain important influence.Puting forward ample and several aspects that want to be from the exaltation profit ability and promoted the operation ability, strengthenning the ability of repay debt, raised the ability of grow up and guaranteed the cash to flow to reply the finance crisis.
Key words: Logistic model; financial crisis; forecasting
[责任编辑 王 莉]
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