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1、5- 1 第五章 财务预警实证研究的理论分析 5- 2 第五章 财务预警实证研究的 理论分析 第一节 研究对象的界定 第二节 研究样本设计 第三节 预测变量选择 第四节 统计实证方法的运用 第五节 研究资料使用与判别精度 5- 3 第一节 研究对象的界定 一、国外研究对象的界定 界定的核心：财务困境 (一般为破产企业 )。 研究的最佳切入点：预测公司财务状况是否健康。 1）企业破产行为客观发生，易于确定研究样本。 2）破产对企业相关利益方冲击比较大，容易引起 重视。 二、国内研究对象的界定 被 “ 特别处理 ” （ 的上市公司（ 财务状况异常 ）。 5- 4 第二节 研究样本设计 一、符合财务
2、困境概念 通常选用的概念：经济失败、商业失败、无力偿债、资不抵债、破产等。 二、样本研究期间 1. 选取样本组应与企业陷入财务困境的期间一致。 2. 解决时间性差异的方法 1）引入宏观因素变量（如物价指数等）。 2）选样时控制样本个体，使其在各年大致均匀分 布。 三、样本公司规模 样本中应剔除小公司和超大规模公司 968) 。 5- 5 第二节 研究样本设计 四、资料完整性 研究证实 984) ：选样资料的不完全使预 测模型存在偏差。 五、样本个体的性质 性质差异严重的研究样本（如：是否公开上市 以及所处行业不同），会形成不同的预警模型。 六、行业因素 5- 6 第二节 研究样本设计 1）以剔
3、除行业均值后的指标作为解释变量 ; 2）以单行业公司构建预测模型。 七、配对样本的选取 配对样本的控制标准主要包括：会计年度、行业和 资产规模。 用于控制由于财务困境组和非财务困境之间的时间 性差异、行业特征和公司规模的差异可能带来的模型 偏差。 八、配对抽样问题 大部分实证研究都采用一一配对抽样，即样本组和 控制组包含相等的研究个体。 5- 7 第三节 预测变量选择 一、预测变量选择的思路 目前缺乏直接和明确的经济理论支持，主要靠研究者的经验、直觉以及已出现过财务困境的公司严重恶化的指标，来作为实证研究的 备选 变量组，再通过大量的统计检验来筛选相对 显著 的变量，使模型具有较高的判别率。
4、二、以往研究中出现的备择预测变量 常用财务比率 现金流量指标 经过适当调整的财务比率（剔除物价波动、市场利率调整、行业特征影响等） 5- 8 第三节 预测变量选择 财务比率的变动值 构造的虚拟变量 三、对变量选择有一定指导意义的理论模型 1. 破产理论模型 1981） 当企业的净资产价值不足以赔付企业所欠债务时，企 业濒临破产。通过这一基本理论的推导，能得到一系 列可作为判别变量的财务比率表达式。 2. 现金存量模型 1956） 在公司的现金管理行为符合现金存量模型的前提下， 处于财务困境的公司与财务状况良好的公司在现金管 理行为上有较明显的差异，可据此差异进行财务预警。 5- 9 第四节 统
5、计实证方法的运用 一、概率统计学上的判别分析 设有 总体） ，所有组的样品都测量了相同的 表示为一个 个组的分布函数分别是 ，均为 于一个给定的新样品 x， 要求判断它属于哪一组。 二、判别方法 单变量预测方法。 优点 ：简单易行，可以通过个别检验找出对陷 入财务困境有最大预见度的财务指标。 缺点 ：只重视一个指标的分离能力，不能充分反映企业的财务特征。 12 kn n n、 、 、12( ) ( ) ( )KF x F x F x， ， ，5- 10 第四节 统计实证方法的运用 2. 多元线性判别方法 包括：距离判断、贝叶斯判断 、 费雪判断和典型判断 通过统计技术筛选出那些在两组间差距尽可
6、能大，而组内离散度最小的变量。 优点 ：构造的线性方程简单易懂，实际应用强。 缺点 ：假设条件较为严格。 3. 多元逻辑回归和多元概率比回归方法 计算某项财务指标在一段时间里陷入财务困境的条件概率有多大。 优点 ：对研究变量的分布没有任何要求，不存在不合理的先验假设。 缺点 ：难以精确确定财务困境的条件概率。 5- 11 第五节 研究资料使用与判别精度 一、研究资料使用 研究文献考察的重点集中在数据来源的 可靠性 、选用数据的 恰当性 和 及时性 上。 二、判别精度 预测先验概率和预测误差成本的估计 分割点（ 预测精度的判别标准 模型的预测能力及其外部适应性。 决定 确定 关键 5- 12 第五章 结 束
