上市公司财务预警模型的建立和应用探讨
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作者: 耿贵彬
[摘要] 本文以2005年发生ST的A股上市公司为研究对象，通过实证研究建立三个线性判别函数，并且以实际的上市公司为例，探讨了多期财务预警模型的应用方法，分析了财务预警模型在实际应用上的简化性、准确性和及时性，希望可以帮助利益相关者能够利用上市公司公开的财务报告信息，进行财务预警。
[关键词] 上市公司 利益相关者 财务预警 预警模型
近年来,一些上市公司因为治理结构失衡，公司管理层管理混乱等诸多原因，导致公司业绩逐年下降，出现亏损甚至出现资不抵债等严重情形，最终受到特别处理，面临退市的危险，使投资者、债权人及其他利益相关者遭受巨大损失，因此可以认为这些上市公司发生了财务危机，有必要站在上市公司外部，探讨财务预警模型的建立和应用方法。通过上市公司公开的财务数据和财务指标来预测公司的财务状况，判断是否会发生财务危机，从而帮助上市公司利益相关者做出决策。
一、利益相关者及其预警目的
上市公司的利益相关者可以划分为内部利益相关者和外部利益相关者两类，内部利益相关者主要包括大股东、董事会、经理层及公司员工；外部利益相关者主要包括债权人、中小投资者、供应商、客户、政府以及其他潜在的利益相关者。
不同的利益相关者在财务预警的应用目的方面存在较大的差异。中小投资者的预警目的是为了及时调整投资策略，规避投资风险和投资损失；债权人的预警目的是为了判断能否按时收回本金和利息，保证债权的安全；供应商和客户是为了从与上市公司的契约中获得应有的利益；政府是为了取得税收和宏观调控。而上市公司大股东和内部经营管理者的预警目的在于及时发现公司经营中的风险和财务危机，采取措施防止公司经营陷入困境和财务危机的发生，以及尽快摆脱困境和危机。因此，一方面要站在外部利益相关者的角度，利用较为准确的财务预警模型和上市公司公布的财务数据指标，进行估计和预测上市公司的真实财务状况，为中小投资者、债权人等外部利益相关者提供决策帮助；另一方面，站在内部利益相关者的角度依据财务预警模型构建公司财务预警系统，从而帮助公司管理层及时的了解公司面临的财务风险，采取适当的措施有效的防范和化解财务危机。
二、财务预警模型的建立
本文以特别处理（ST）的A股上市公司作为研究对象，选用2005年发生ST的A股上市公司为样本，根据公司被特别处理前一年的行业分类和总股本规模选择相应的控制样本，得到的样本总数是60家，其中ST公司30家，非ST公司30家。公司财务危机的出现大多是一个渐进的过程，因此需要一个预警过程，进行多期财务危机的预警研究。这样，样本数据的收集时间延至公司发生ST的前3年，即2002年。以发生ST的前一年、前二年和前三年的财务数据为基准，建立多期财务危机预警模型。
1.研究变量选择
在财务预警变量的选择方面，结合我国实际使用的绩效评价指标体系，采用调查问卷的方式以及研究变量获取的难易程度与成本效益原则，初步选择了10个财务指标作为财务危机预警研究的备选变量，并且纳入了现金流量指标，分别反映了公司财务状况的四个方面，即偿债能力、盈利能力、营运能力和发展能力。具体指标见表1。
表1 备选研究变量
2.多元线性判别模型的构建
首先搜集并计算60家样本公司的资产负债率、净资产收益率、总资产周转率和销售增长率等10个财务指标，在此基础上，利用SPSS13.0统计软件对样本中的ST公司和非ST公司在被特别处理前T-1年到T-3年共3年期间历年的10个财务指标进行描述性统计和显著性检验，检验选取的显著性水平α=5%，筛选和确定对公司陷入财务危机影响最为显著的财务指标为模型的判定指标。
通过对统计数据和显著性检验结果进行分析，存在显著差异的变量随着财务危机发生时间的接近而增多，具有显著差异的变量经历了5-8-10的变化，这说明上市公司在陷入财务危机之前的财务状况经历了一个逐步恶化的过程，在进行多期财务危机预测时，不同时期的财务预警模型中所使用的变量应有所不同。不同时期具有显著差异的变量见表2。
表2 显著变量检验结果汇总表
注：显著性水平α=5%
在构造判别函数时，使用费雪（Fisher）判别准则对ST前1~3年的数据进行判别分析， 采用显著性变量全部进入模型的方法来构造线性判别函数，使用等先验概率和等误差成本，获得的非标准化典型判别函数模型如下：
财务危机前一年即t-1年的判别函数模型为：
Y1=－0.517＋0.618X1＋0.307X2－0.288X3＋3.293X4＋0.057X5－0.018X6
＋0.627X7＋0.63X8＋1.03X9－0.167X10 (公式1)
财务危机前二年即t-2年的判别函数模型为：
Y2=1.04＋2.772X1＋0.255X2－6.639X3＋5.6X4－0.317X6－4.083X7
＋1.813X8＋0.152X10 (公式2)
财务危机前三年即t-3年的判别函数模型为：
Y3=0.428＋0.294X2＋0.077X6－3.952X7＋0.943X9＋1.024X10(公式3)
二类判别以0为分界点，根据求出的判别分Y来预测和判断上市公司是否会被特别处理，若求出的判别分Y＞0则可判别为不会被特别处理的公司即非ST公司，若判别分Y＜0则可判别为会被特别处理的公司即ST公司。对建立的判别函数模型使用交互验证方法进行检验，在特别处理前t-1、t-2、t-3年分别建立的三个模型Y1、Y2、Y3的总判别率分别达到了88.3%、78.3%、68.3%。
三、财务预警模型的应用
1．获取上市公司的年报数据和财务指标，计算预警模型的预测值
选取某上市公司为研究对象（注：在此将上市公司的名称隐去），该公司A股股票于1998年在深圳证券交易所上市交易，2006年公司股票实行“退市风险警示”特别处理，证券名称冠以“*ST ”，可以认为该公司已陷入财务危机。本文选择该公司2003年、2004年、2005年的年报数据和财务指标为基础，利用构建的财务预警模型，对该公司2006年的情况进行预测。表3列示了该上市公司连续三年的财务数据和指标。
表3 上市公司2003年～2005年财务数据和指标
注：数据来源于上市公司年报
将已计算出来的财务指标和数据代入各相应的预警模型，分别求出模型的预测值，便于进一步的分析和研究。把该公司2003年的变量值代人Y3模型，得到预测Y值为9.3327，将2004年的变量值代人Y2模型，得到预测Y值为-1.1105，将2005年的变量值代人Y1模型，得到预测Y值为-31.0183。
2.对预警模型预测值的分析
在实际预测中，财务预警模型的实用性主要体现在三个方面，即预测的简化性、准确性和及时性。从该上市公司应用预警模型来看，模型中运用的变量都来源于上市公司发布的年度财务报告，数据取得比较容易；在计算模型的预测值时，将变量值直接代人模型，运算过程简单。对于信息使用者来说，这种模型的简化性将更具有应用价值。
在模型预测的准确性方面，本文在对该上市公司进行预测时，采用多期预测模型同时套用不同时点的财务数据进行预测的方法。如果三个模型计算的结果是一致的，如都预测会陷入财务危机或都预测不会陷入财务危机，那么就可以基本肯定该公司在预测年份会陷入财务危机或不会陷入财务危机。如果三个模型的预测结果不完全一致时，例如有两个模型计算结果判断该公司在预测年份会陷入财务危机，而有一个模型预测结果判断该公司在预测年份不会陷入财务危机，这样出现相反的预测结果会难以判断真实情况，产生预测的“灰色地带”。在这种情况下，考虑两个模型同时误判的概率要小于单个模型误判的概率，可以优先考虑两个模型同时预测的结果。在预测该上市公司2006年是否会陷入财务危机的过程中，将2003年、2004年和2005年相应的财务指标变量分别代人Y3 模型、Y2 模型和Y1模型，得到预测Y值分别为9.3327、-1.1105和-31.0183，利用Y3 模型的预测值大于临界值0，预测三年后即2006不会陷入财务危机，利用Y2 模型和Y1 模型的预测值都小于临界值0，预测该公司在2006年会陷入财务危机。预测过程和结果可以用图1表示如下：
多期预警模型预测过程和结果
在预测及时性方面，多期预警模型能够尽早的观测到目标公司的财务状况，使预测时间提前。从图中可以看出，Y2模型使用2004年的财务指标数据可以预测该上市公司在2006年度会陷入财务危机，Y1 模型使用2005年的财务指标数据进行预测，预测结果得到了进一步的确认。事实上也是如此，2006年5月公布该上市公司2005年度财务审计结果显示公司发生亏损，根据深圳证券交易所有关规定，公司股票实行“退市风险警示”特别处理，该上市公司也发表声明，公司董事会将认真面对公司面临的问题，加强内部经营管理，努力提高公司经营业绩。
四、小结
综上所述，通过实证研究建立多期财务预警模型，结合实际的上市公司，探讨了多期财务预警模型的应用方法，希望可以帮助上市公司的利益相关者能够利用上市公司公开的财务报告信息，尽可能准确及时地了解上市公司的真实情况。当然，建立的多期预警模型并未达到100%的预测精度，因为财务预警模型的建立受到样本选取范围和样本选取时间的限制，样本数据的选取受到不同行业的影响，这些因素会降低预警模型的预测精度。
参考文献：
[1]张鸣张艳程涛：企业财务预警研究前沿[M]．北京:中国财政经济出版社，2004
[2]汪媛媛:利益相关者财务预警系统[J]．中国乡镇企业会计，2007
[3]刘红霞:企业财务危机预警方法及系统的构建研究[M].北京:中国统计出版社，2005
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。
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