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1、6- 1 第六章 上市公司静态财务 预警研究 6- 2 第六章 上市公司静态财务预警研究 第一节 研究目的 第二节 研究对象的界定 第三节 样本设计和研究变量 第四节 研究结果及其分析 第五节 研究结论及其局限性 6- 3 第一节 研究目的 如何选取有价值、有可操作性的 研究对象 （ 我国目前尚无上市公司破产案例） 。 如何在对国外经典研究成果进行回顾和总结的基础上，建立适合我国 国情 的预测模型。 如何在保证一定预测精度的前提下， 降低 模型的复杂程度和 减少 使用变量的个数。 为提高预测的及时性，如何进行 较长时间 跨度的准确预测。 如何在静态预测的基础上，建立具有更高预测精度和理论价值的
2、 动态 预测模型。 6- 4 第二节 研究对象的界定 一、界定方法 1. 界定的研究对象： 因“财务状况异常”而被特别处理（ 的 2. 界定的理由 1）上市公司具有代表性 2）我国 3） 股上市公司特征明显 二、研究对象界定的实际意义 东权益侵蚀严重。 6- 5 第三节 样本设计和研究变量 一、样本设计 二、研究变量 6- 6 一、样本设计 关系到预测模型的外部适用性和预测能力。 1） 被特别处理的公司（ 1998 2000） 作为 获得至少在其被 2）非 根据公司被“ 一年的行业分类和总资产规模，选择相应的控制样本。 3）组内分布控制 使来源于 3个会计年度的最终样本个体，在各年的分布大致平
3、均 （ 1968） 方法） 。 6- 7 一、样本设计 由 34家 4家非 10家 检验已建立模型的预测能力。 6- 8 二、研究变量 通过广泛参考国内外相关研究中，对预警模型有显著贡献的预测变量，并结合我国国情，初步确定了反映企业财务状况的 31个备择预测变量。 财务结构（ 5个） 负债 /股东权益 负债 /股东权益少数股权及权益 负债 /总资产 流动负债 /总资产 固定资产 /总资产 偿债能力（ 4个） 营运资本 /总资产 流动比率 （货币资金短期投资应收净额） /流动负债 1 二、研究变量 速动比率 经营能力 主营业务收入 /总资产 应收帐款周转率 存货周转率 存货总额 /主营业务收入净
4、额 存货净额 /主营业务收入净额 营运资本 /主营业务收入净额 经营效率 净利润 /总资产 主营业务利润 /总资产 主营业务收入 /股东权益 主营业务收入 /股东权益少数股权及权益 90 二、研究变量 净利润 /主营业务收入净额 （利润总额财务费用） /总资产 净资产收益率 每股收益 非主营业务利润 /总资产 成长基础及能力 本年度净利润增加 /本、上年度净利润绝对值之和 主营业务收入增长率 总资产收益率 留存收益 /总资产 每股净资产 每股公积金 每股未分配利润 221 第四节 研究结果及其分析 一、样本组概况描述 二、初步贝叶斯判别结果 三、逐步判别分析结果 四、基于中报数据的预测模型 五
5、、中长期预测模型 6- 12 一、样本组概况描述 1个变量值进行描述性统计，同时检验所选取变量在 证实变量在模型构造中的代表性。 （统计结果 159） 1）从财务结构看， 、 通过 1的 明 2）在偿债能力方面， 、 和 通过 1的 中 在偿债能力指标中具有最高的代表性； 、 表明 货币资金、短期投资等变现能力强的资产价值 3X 4X 93 一、样本组概况描述 则低于非 3）在衡量经营能力方面， 和 通过 1的 味着 货周转率及利用主营业务收入获取营运资本的能力要低于非 4）在反映经营效率方面， 、 、 、 、 通过 1的 明 5）在反映成长基础和能力方面， 、 、 、 通过 1的 明 10X
6、 157X 24914 二、初步贝叶斯判别结果 用贝叶斯判别方法对 造判别模型： 1 1 2 3 4 56 7 8 9 10 1112 13 14 15 16 1718 19 20 8 9 0 3 5 0 0 3 1 0 9 0 3 5 0 6 60 1 6 0 4 5 0 7 3 0 4 6 0 2 5 0 4 40 0 3 0 7 4 0 7 6 0 2 8 2 1 3 1 9 10 4 8 0 7 0 0 8 2Z X X X X X X X X X X X 0 21 22 2324 25 26 27 28 2930 311 0 9 0 1 7 0 8 80 2 6 0 3 6 0 7
7、5 0 1 2 1 0 9 0 1 70 0 5 0 3 3X X X X X 6- 15 二、初步贝叶斯判别结果 将阀值点设为 判别结果 （ 表明：所选择的变量和模型对样本的拟合程度很好。 使用已构造的模型对随机抽取的新样本（ 20）进行预测检验，以判断模型的预测价值。 6- 16 三、逐步判别分析结果 1）模型实用性较低。 31个变量使得模型较复杂，同 时收集这些变量值及计算最终结果成本很高。 2）模型的正确性及外部适用性有待提高。 变量不完全服从多元正态分布。 寻找最优的变量组合，在保证达到甚至超过原判别模型的判别精度和预测精度的同时，使进入模型的变量个数尽可能地少。 6- 17 三、逐
8、步判别分析结果 对已有的 31个变量进行逐步筛选以进一步优化模型。在 15 的显著性水平下，每次增加 1个百分点，重复进行逐步判别分析过程。最后发现以 36 的显著水平筛选出的结果构造的判定模型是最优的。具体模型如下： 该模型只包含 12个预测变量，各项检验结果均优于全变量模型。 ，6- 18 四、基于中报数据的预测模型 背景 ： 年报数据的实际预测应用价值有较大局限。 多数国家为及时了解企业信息，要求公布中报。 意义 ： 能够获得不低于年报模型的预测精度，极大地 提高了预测的及时性。 样本设计 ：样本的选取标准和设计同 本章第三节 数据选取 ：选取 研究变量 ：沿用原年报预测模型构建时的备择
9、变量（除去 ：每股未分配利润），对这 30个变量进行 309 四、基于中报数据的预测模型 描述性统计，并用 t 检验考察组间的变量值差异。 中报数据除受季节和商业营运周期影响外，还有如下特征： 1）在偿债能力方面， 2）在经营能力方面， 3）在盈利能力方面， 别是主营业务利润的获取。 4）从成长能力来看， 首先 ，仍使用贝叶斯判别方法构造 6- 20 四、基于中报数据的预测模型 其后 ，对模型进行交互验证，发现预测效果优于原年报模型。 最后 ，使用逐步判别分析方法对 30个变量进行筛选，寻求最优中报模型（ 方法和步骤 同前）： 结果表明： 运用贝叶斯判别、交互验证和逐步判别分析方法可以构造较为
10、精确的中期报告预测模型。 该模型较年报模型既提高了及时性，又提高了预测精度。 ,1 1 1 0 9 2 2 2 52 8 2 6 7 3 1 11 5 2 9 6 1 7 1 91 . 2 6 5 1 0 . 9 0 7 3 0 . 0 2 5 3 0 . 6 0 2 5 0 . 2 5 1 41 . 0 8 1 2 0 . 0 3 1 8 0 . 1 6 9 7 0 . 0 9 8 7 0 . 0 1 9 40 . 0 0 9 5 0 . 0 9 3 2 0 . 0 9 5 3 1 . 8 5 5 1 0 . 0 5 5 1Z X X X X X X X X 6- 21 五、中长期预测模型
11、指提前 2至 3年或更长时间跨度所进行的财务预警。 动态地关注公司在陷入困境前不同时点的财务状况和经营业绩； 探寻企业衰败过程中各个阶段的财务特征； 寻找在不同时期对企业具有显著指示能力的“信号指标； 建立预测 精度更高 ， 更及时 的模型。 所采用的样本设计和研究方法，同一年期预警模型。 6- 22 五、中长期预测模型 首先 ，分别对两个样本组在财务困境前 1至 3年的 31个变量值进行均值、中位数、方差等描述性统计，同时检验所选取变量在两组之间的显著性。 其次 ，使用多元线性判别方法构造财务困境前 2至 3年的全变量（ 31个）预测模型。 最后 ，对模型进行回判检验和交互检验分析，发现模型的正确性和外部适用性有待提高，且信号指标过多。
