基于Ｚ模型的财务困境预测应用

来源:用户上传      作者: 陈　宁

　　一、去杠杆化对全球经济的影响
　　
　　2007年底开始的美国次贷危机已经升级为全球性经济危机。实体经济无法独善其身,消费者信心指数大跌使得市场需求突然下降,最终导致各主要经济实体都不断传出企业因资金链断裂,流动性不足而宣告破产清算的消息。获得2008年诺贝尔经济奖的克鲁格曼总结了本次金融危机发展的四个阶段:第一个阶段是房地产泡沫的破灭激发了大量拖欠房贷和丧失抵押品赎回权的案例,继而导致了最终价值来源于房贷偿还的抵押支持债券(MBS)的价格暴跌;第二个阶段是许多金融机构所持资本在经历金融交易亏损后大大少于它们的负债。由于泡沫时期大家都负担了巨额债务,使得资本短缺的问题尤为严重;第三个阶段是资本短缺使得金融机构不能或不愿提供经济运行所需要的信贷;第四阶段是金融机构试图出售包括抵押支持债券在内的资产,借此方式减少债务。大量的抵押证券涌向市场进一步加剧了该类资产的贬值,反而使得财务状况变得更坏。上述四个阶段的恶性循环就是去杠杆化悖论。去杠杆化使全球金融体系从流动性过剩转变为持续流动性短缺,越来越多的公司因资不抵债而面临破产,因此本次金融危机也是偿付性危机(Solvency Crisis)。金融危机使投资者对风险偏好大大降低,回归账面价值和偿付能力,寻找那些有充盈的资金抵御金融海啸冲击的企业。因此公司财务困境的事前预测显得尤为重要。
　　
　　二、财务困境预测模型综述
　　
　　(一) 财务困境预测模型的综述
　　一元预测模型是指运用单一财务比率或现金流量指标来预测财务困境的方法。Fitzpatrick(1932)最早指出企业的财务比率能够反映该企业的财务状况,并具有预测作用。Beaver(1966)在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型。多元预测模型运用多个指标综合反映企业的财务状况,从而建立预警模型以供财务预测。多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。静态统计模型即线性判别模型,它根据一定的样本资料建立判别函数并确定判定区域,以对企业财务状况进行预测。这种模型以美国Altman教授的Z模型最具代表性。Altman(1968)将多变量统计分析方法与财务比率分析相结合,构建了著名的Altman-Z模型,用Z值进行判定预测企业财务失败。
　　Altman-Z值判别模型使用的五大变量是:X1=资产营运资本率(营运资本/总资产×100%);X2=资产留存收益率(留存收益/总资产×100%);X3=资产报酬率(息税前利润/总资产×100%);X4=债务权益市价率(市值/债务总额×100%);X5=总资产周转率(销售收入/总资产)。该模型的函数式如下:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+X5。Z值的判别的标准为:Z>3时企业从财务数据来判断是安全的;1.8
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