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沪深两市上市公司财务预警风险的分析
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　　【摘要】文章以2012年1月到2012年6月期间沪深两市新增的28家ST公司为研究样本，按照1：1的比例选择同行业、同会计年度、相近资产规模的另外28家上市公司，利用主成分方法，对财务预警进行预测。结论表明，文章建立的财务预警模型的正确率达到了100%，有较好的预测效果。 中国论文网 /3/view-5989132.htm　　【关键词】财务预警 主成分 ST公司 　　一、引言 　　从1993年的全国性资本市场的形成开始，中国的资本市场不断发展壮大，上市公司也越来越多。随着上市公司规模的壮大，财务危机的预警越来越体现出其重要的作用。财务预警以公司的财务信息为研究基础，通过观察一些财务指标的综合变化，可以监控和预警可能出现的财务危机，为上市公司的经营提供参考，以便改善经营。 　　二、文献综述 　　财务预警的研究方法主要是单变量和多变量两种方法。单变量模型是早期出现的方法；后来出现了更为完善和有效的模型，即多变量模型。多变量模型主要包括多元线性判别模型、logistic模型和神经网络模型三种。多元线性模型，需要变量符合正态分布；而logistic模型对变量的分布不做要求，实用性较好。 　　很多学者研究了财务预警得建立和预测。张爱民等（2001）采用主成分分析方法，建立了“主成分预测模型”，对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验；文章中用1年前的数据得到模型预测的正确率为92.50%。孔宁宁等（2010）综合运用主成分分析法和Logistic回归法构建制造业上市公司财务预警模型；结果表明，成分分析模型与Logistic回归模型的判别准确率均较高，但整体而言，主成分分析预警模型的判别效果更好。 　　本文将ST公司界定为“财务失败企业”（张爱民等，2001）。由于主成分分析预警模型的判别效果相对于Logistic回归模型更好（孔宁宁等，2010），故本文使用主成分分析模型做财务预警模型。 　　三、模型设定 　　（一）研究样本筛选 　　本文以上市公司中的ST公司作为“财务失败”样本。样本选择范围为在所有上市公司，样本选择时间为2012年1月到2012年6月期间，经过筛选最后确定该期间新增的28家ST公司为样本。并按照1：1的比例选择跟这28家ST公司相同会计年度、行业类型相同的、资产规模相近（根据行业排行，选择与之资产规模排名前后的非ST公司）28家非ST公司作为配对样本。 　　按照通常的研究方法，将这28对上市公司（56家）分为两组，20对为估计样本组，其余的8对为测试样本组。 　　（二）财务预警指标的筛选 　　数据选择是各个公司2011年年报中的财务数据，数据来源：Wind资讯。为了能过全面反映企业的偿债能力、营运能力、成长能力和盈利能力，初始指标选择了24个财务指标。 　　根据配对样本T检验，对这24个指标（分别表示为X1- X24）进行筛选，以便使得这些指标能够有效地区分ST公司和非ST公司。选择的标准是双尾T检验的显著性水平为5%。 　　根据上述方法，最后的模型变量为以下11个指标：主营业务收入同比增长率（X1）、总资产同比增长率（X2）、每股净资产（BPS）同比增长率（X3）、销售净利率（X5）、资产净利率（ROA） （X6）、存货周转率（X7）、流动资产周转率（X8）、总资产周转率（X9）、流动比率（X10）、速动比率（X11）、保守速动比率（X12）。 　　（三）主成分分析 　　1.数据的标准化 　　下面首先对20对上市公司估计样本做主成分分析。由于财务比率取值范围不同或度量单位存在差异，首先应进行数据的标准化处理。 　　2.主成分指标的确定 　　（1）验证因子分析的可行性及显著性 　　Bartlett检验目的是确定所要求的数据是否取自多元正态分布的总体。由输出结果可知，Bartlett检验的F值等于 0.000，表明本文研究对象的数据资料来自正态分布总体，可以做进一步分析。 　　KMO检验目的是分析观测变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小，看数据是否适合进行因子分析，取值变化从0-1之间。KMO结果大于0. 572，可以尝试进行因子分析。同时，根据各个变量提取公共因子方差结果可以看出：除了x2、x7在0.7左右以外，其他变量都在0.8以上，说明因子分析的效果是显著的。 　　（2）确定主因子和及赋予主因子经济含义 　　在确定主因子个数时，根据结果的特点，本文按照在特征值大于1的前提下，选择主成分包含原来信息较大的原则进行取舍，最后提取了五个主成分。经过方差最大化旋转之后，五个主成分的累计贡献率为85.705%，符合因子分析的标准。 　　经过方差最大化旋转之后，形成五个主因子的因子载荷矩阵。根据主成分在变量上的负荷的集中程度，最后确定了五个主成分，分别是偿债能力指标、营运能力指标、F4为成长指标之主营业务收入同比增长率以及成长指标，具体数据，可向作者索要。 　　最后根据因子得分矩阵表，结合各个主成分因子的贡献率，可以最后得到上市公司的财务预警模型。 　　其中F1为偿债能力指标；F2为营运能力指标；F3为盈利指标；F4为成长指标之主营业务收入同比增长率；F5命名为成长指标。 　　将估计样本的各个财务指标标准化后，代入上述公式，计算各个上市公司最后的预警值，按照从小到大排列，具体结果，可向作者索要。按照预测错误总数最小的原则，最后得出分割点在-0.12到-0.06之间。借鉴通常的做法，取二者的平均值-0.09作为判别标准：即如果预警模型值小于-0.09，则公司为ST公司，即出现了财务失败；如果预警模型的值大于-0.09，则该上市公司为非ST公司，即该公司的财务正常。 　　四、预警模型的检验
　　为了检验模型的预测效果，下面使用测试样本对上述预警模型进行检验。首先将这8对上市公司的财务数据进行标准化，然后依次代入F1、F2、F3、F4、F5，计算出各自的值，最后将F1、F2、F3、F4、F5代入预警模型中，得出最后的预警值，如下表。 　　上表中，显示了测试样本的预警值。根据本文的估计模型得到的将-0.09作为判别标准，可以发现在这8对公司（16家上市公司）预测中，模型的预测正确率为100%。可以初步得出该模型具有较强的预测能力。 　　五、结论及不足之处 　　（一）合理性 　　预测模型的有效性只要是受财务指标和样本范围选择的影响。本文的样本选择范围为在所有上市公司，样本选择时间为2012年1月到2012年6月期间。样本的选择标准是会计年度相同、行业类型相同的、资产规模相近。样本选择较为合理。 　　而指标的选择涵盖了企业的偿债能力、营运能力、成长能力和盈利能力，较为全面；同时在指标的具体选择上，使用了配对样本T检验，使得指标能够有效地区分ST公司和非ST公司。在进行主成分分析时，对数据进行了标准化处理，这样各个财务指标之间具有了可比性和可加性，去除了量纲等因素的影响。 　　综合上述，模型的样本选择和指标的筛选方面做得努力，本文预警模型的预测正确率达到了100%，可以说预测效果较好。这也验证了孔宁宁（2010）的结论：主成分分析预警模型的判别效果较好。 　　（二）不足之处 　　但是，由于2012年1月到2012年6月期间新增的ST公司有限，本文的研究样本也就有限，这样样本的范围是本文最大的不足之处，这也可能是影响模型预测正确率很高的一个因素。所以样本规模方面有待扩大。 　　其次，财务危机的出现，不仅仅受财务因素的影响，同时也受很多非财务的影响。因此在具体分析公司是否出现财务危机时，必须考虑非财务因素，将定量和定性分析结合。 　　参考文献 　　[1] 张爱民，祝春山，许丹健.上市公司财务失败的主成分预测模型及其实证研究[J] .金融研究，2001 （3）：10-251. 　　[2] 孔宁宁，魏韶巍.基于主成分分析和Logistic回归方法的财务预警模型比较[J].经济问题，2010（6）. 　　[3]刘洪.基于人工神经网络方法的上市公司经营失败预警研究[J].会计研究，2004 （2） ：42-461. 　　[4]陈晓，陈治鸿.中国上市公司的财务困境预测[J].中国会计与财务研究，2000 （9） ：55-92. 　　[5]陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J].会计研究，1999（4）. 　　[6]张文彤.SPSS统计分析高级教程[M].1版.北京市：高等教育出版社，2004. 　　作者简介：龙腾云（1988-），男 ，陕西人，南京大学商学院经济系硕士研究生，政治经济学，研究方向：宏观经济学。 　　（责任编辑：龙大为）
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高校作为特殊的社会单位团体,在时代向前演进的过程中,受到来自四面八方的关注,而作为高校结构中最重要的收入和产出机构的财务运作系统,一直以来受到重视,如何在高校内部形成精准的财务系统,一直都是高校建设的重点。分析高校财务运作的具体情况,就有利于创建与完善适合高校发展的财务预警体系,在建立多指标综合监控预警的同时,形成完善的高校财务风险警情测度系统。一、高校面临的财务风险在教育改革日益深化的今天,投资不足与剧烈扩装之间的矛盾,也是高校财务风险的一大重要组成部分,学校需要满足越来越多的学生的生活与学习需要,在政府的财政拨款相对减少的情况下,很多高校选择采用信贷资金来解决财务问题,在利用信贷资金改善办学条件与扩大教学场地的同时,利用信贷资金改善教学条件的方法,让完善高校财务预警体统的愈来愈迫在眉睫。高校财务的体统与模式,影响着高校自身的发展与建设,在影响着高校自身发展与建设的同时,顺势影响着中国教育的发展。在运用科学与系统的定量关系以后...&
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随着经济全球化与专业化的不断深入,企业在经济活动中所涉及的各类关系日益复杂,必然会遇到各种财务风险。尤其是在资源整合更加频繁和复杂多变的当今世界,企业稍有不慎就有可能因未能处理好财务风险而被重新洗牌。因此如何通过有效的财务风险预测机制,将各种风险及危机拒之门外、扼杀于摇篮之中,使企业合理规避风险,实现健康平衡发展已成为财务管理中需要研究和解决的一个重要问题。本文正是基于此,结合A工程建筑公司财务风险管理,采用定量与定性相结合的方法,对其在经营管理中可能存在或面临的财务风险进行了分析,在此基础上提出了如何建立A工程建筑公司的财务风险预警系统,以期能有效防范财务风险,为企业正常经营活动提供良好的环境,使公司的运营具持续性和稳健性。本文结构安排：首先,介绍了本文的研究背景、目的和意义、国内外研究现状、研究思路和研究内容；其次,主要从财务风险、财务风险预警以及工程建筑企业财务风险预警三个概念入手,就财务风险预警研究的相关理论进行了论述,...&
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改革开放以来,特别高校扩招后,我国高等教育事业得到迅速发展,高校财务管理由原来的无风险管理转变为风险管理,高校逐渐产生财务风险.高校作为非盈利性单位,可能面临营运资金不足,收支失衡的现象,从而影响高校健康发展.高效经营者应掌握高校财务状况,分析财务数据,发现隐性问题,预测财务风险,建立风险防范及处理机制,促进高校长期健康发展.1高校财务风险及高校财务风险预警1.1高校财务风险的涵义财务风险通常有两种理解———广义的风险认为风险就是不确定性,它既可能给活动主体带来威胁,也可能给活动主体带来机会;狭义的风险认为风险就是损失的不确定性[1].高校财务风险更接近于狭义的财务风险概念,即高校财务风险是指———高等学校在开展教学、科研等各项活动中因资金筹集、投资和运营所面临的各种不利事件发生的可能性及后果.高校财务风险与企业财务风险相似,都是指经济实体在经营过程中因资金运动所导致的损失,因此在分析财务风险时都应基于各自筹资、投资、资金运营环...&
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企业的财务状况往往是企业自身、投资者和债权人关注的焦点。一个营运良好、财务健康的企业不但可以提高自身竞争力,也能使投资者信心倍增。相反,而陷入财务困境或濒临破产的企业不但缺乏竞争力,也面临着企业危机的可能。因此,及早地发现企业财务风险信号,使企业经营者能够在财务危机出现的萌芽阶段,采取有效措施改善企业经营政策,谨防财务危机的发生,避免公司危机的出现。本文正是基于这一动机,通过深入调研N工程有限公司财务风险管理的现状,采用定量与定性相结合的方法,分析了其在经营管理中所面临的财务风险,在此基础上尝试着建立了N工程有限公司的财务风险预警系统,目的能够使N工程有限公司防患与未然,保持经营活动的稳定性和连续性。也希望能对企业财务风险防范起到一定借鉴作用。本文主要内容如下:首先,介绍了论文选题背景、研究目的以及论文研究内容和方法。其次,介绍了财务风险预警的相关理论知识,主要包括财务风险及财务风险预警的含义和特征、财务风险预警的一般方法、财务...&
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加快高等教育的发展,扩大高校招生规模,提高全民族的素质,是我国高等教育发展的迫切需要。但是,在高校超常规发展、大规模举债办学、快速扩张的同时,也应该看到,高校财务风险日益突现,面临着非常复杂的局面。高校逐渐由“卖方市场”转变为“买方市场”。一旦在竞争中失败,对高校财务状况的影响将是难以想象的。因此,研究高校财务风险的评价、预警和控制问题具有很重要的现实意义。高校财务风险是指高校在运营过程中因资金运动而面临的风险。高校作为事业单位,虽然不太可能出现资不抵债的现象,但是高校可能出现流动资金枯竭,通常表现为拖欠工资,日常运转极度困难。本文站在高校的角度研究其财务风险评价、预警和控制问题,对我国高校的财务风险管理工作具有一定的借鉴意义。首先,本文在分析财务风险含义的基础上,对高校的财务风险进行了重点分析。指出高校财务风险管理工作的特殊性,由此把高校财务风险分为四类:财务状况总体失衡风险、资金运作风险、校办企业财务风险和贷款风险。其次,本...&
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3秒自动关闭窗口我国中小企业上市公司财务风险影响因素实证分析——论中小企业财务风险预警模型的构建--《经营管理者》2012年17期
我国中小企业上市公司财务风险影响因素实证分析——论中小企业财务风险预警模型的构建
【摘要】：本文在通过评述国内外对财务危机预警研究成果的基础上,结合中国市场中小企业的实际情况,从A股市场各个行业中选取符合要求的77个样本,从企业的偿债能力、营运能力、获利能力、发展能力以及现金流量等五个方面选取相关财务指标建立模型,通过因子分析法选出6个公因子,通过非参数检验讨论不同情境下,财务指标是否存在差异,讨论多元Logistic模型与不同情境的关系,并细分了财务指标的构成,建立财务风险预警模型。同时提出以定量与定性相结合的方法建立公司财务风险预警预案机制来保证公司财务风险预警成为一个系统的财务管理方法,公司财务风险预警模型是具有公司个性化特点的一个重要组成部分,整体体系需要有一个综合预防方法。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F275;F832.51;F224【正文快照】：
一、实证分析及模型构建1.自变量设定。根据现代财务管理理论,这些指标应当能够反映企业的偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力、现金流量情况等。选取指标是同时要考虑到重要性以及成本效益原则。本文在借鉴前人研究成果的基础上,从上述五个方面选取了20个自变量进行分析
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