基于 Z-score 模型对我国社会服务业上市公司 ST 预测的实证分析摘 要：对于上市公司来说，信用风险是其面临的最为主要的风险之一，本文从沪深股市社会服务业上市公司中选择了 20 个样本上市公司（包含普通股和 st 股） ，采用 z-score 模型对其进行st 预测，揭示了我国社会服务业上市公司的信用风险状况，并验证了 z-score 模型在我国具有一定的可适性关键词：z-score 模型 上市公司 信用风险一、z-score 模型概述20 世纪 60 年代，奥尔特曼（altman，1968）提出了基于多元判别分析技术的 z 评分模型20 世纪 90 年代以后，z 评分模型在信用风险管理中得到了广泛的应用奥尔特曼认为，影响借款人违约概率的因素主要有五个：流动性、盈利性、杠杆比率、偿债能力、活跃性，并相应的选择了下列五个财务指标来综合反应上述五大因素，最终得出适用于上市公司的 z 计分函数：z=0 012x1+0 014x2+0 033x3+0 006x4+0 999x5x1=100× （流动资产- 流动负债）／总资产：这个比率是公司营运资金相对于总资产的比率。
在考察这个比率时，需要考虑到流动性和规模特征对于一个长期亏损的企业，其营运资金相对于总资产将会下降x2=100× 留存收益／总资产：留存收益会计科目有人为操纵 的可能，所以应对其进行适当的调整同时，这个比例还与企业的年龄相关一般情况下，一家成立不到五年的企业，其留存收益与总资产的比率是偏低的，但从另一个角度去考虑，年轻的企业相对于成熟的企业，其破产率也相对较高x3=100× 息税前利润／总资产：息税前利润是除去税和财务杠杆作用以后，企业的盈利能力最终决定企业是否能够生存下去的因素是企业的盈利能力，所以该比率往往与企业破产可能性密切相关x4=100× 股票市场价值／债务账面价值：股票包括优先股和普通股，负债则包含流动性负债和长期负债这一比率说明了企业破产前，其资产可以下降的范围考虑了其它比率所没有考虑的市场价值因素x5= 销售额／总资产：这个比率是企业资产的周转率，反映了企业资产的营运能力作为违约风险指标，z 值越高，表明企业违约风险小，其信用状况也越好。
altman 曾提出了企业财务状况安全的临界值：若z 值大于 3 0 ，企业在财务上是安全的；z 值在 2 7 到 2 99 之间，企业要谨防危机的发生；z 值在 1 8 到 2 7 之间，企业如果不立即改善公司的财务状况,则两年内破产的机率很大；z 值低于1 8 ，企业存在很大的破产风险二、z-score 模型对我国社会服务业上市公司 st 预测的实证 分析z- score 模型主要用于预测企业财务危机的状况本文首先把样本分为普通股和 st 股两类,分别计算出 z 值,并用 logit 模型进行回归分析,得出结论一）样本选取下面，从沪深股市社会服务业上市公司中选择了 20 个样本上市公司，其中普通股 16 个，st 股 4 个（社会服务业中的 st 股总共才 5 个，还有一个无数据来源，因此只选择了 4 个 st 股） 把样本分为两组，普通股为一组，st 股为一组二）z 值计算数据来源:根据金融界和 csmar 的公司年报数据整理而得。
三、结论及启示根据 altman 提出的判断企业破产的临界值：若 z 值低于1 81 ，则企业存在很大的破产风险；反之则破产风险较低z 值计算结果表明，16 家普通股公司中，除峨眉山 a(2008 年)、华天酒店(2008、2009、2010 年)、中国国贸（2008 年） 、兴蓉投资（2008 年） 、大众交通（2008 年）外，其余公司的 z 值均大于1 81 ，表明其财务状况良好，发生破产可能性极小， z-score 评估非 st 公司的准备率为 89 06% ；4 家 st 股公司中，除 st 百花（2009 年） 、st 华侨城 a(2008、2009 年)、st 东海 a（2007 年）外，z 值都在 1 81 的临界值以下，表明这些企业 2007 年至 2010 年的财务状况很差，发生破产的可能性很大，z-score 评估 st 公司的准备率为 75%这说明在我国具有一定的适用性从对这 20 个社会服务业上市公司的 z 值评分结果可以得出以下几点结论：一、从整体上来看，无论是普通股，还是 st 股，它们的 z 值都在 08 年出现下滑，并在 09 年出现回升的趋势，下滑可解释为受 08 年国际金融危机冲击和国内经济增长趋缓的影响，回升可解释为受 09 年政府实行积极稳健的财政政策和适度宽松的货币政策的影响，并说明了社会服务业属于对经济十分敏感的行业，因此出现了这样一种先下降后上升的态势。
二、对 z 值影响最大的财务指标是 x1：流动资金/总资产，这说明一个企业的流动性对该企业的信用风险具有比较大的影响通常情况下，一家企业的流动性资产若处于萎缩状态，那么这家企业的信用风险也是不断增大三、部分 st 公司资产负债率、流动比率等财务状况良好,但由于产权不明晰之类的理由被会计事务所出具了拒绝表示意见的审计报告，而根据证监会文件的规定，所有被拒绝表示意见的上市公司都会被 st，在这种情况下,z 值无法预测上市公司 st四、altman 提出的 1 81 临界值标准来预测 st 在我国具有一定的适用性，但同时也存在一定的局限性因为 z 值模型是外国学者根据外国上市公司的资料进行计算得出的,如果模型所处的外界环境变了,那么它就不一定能发挥出像原来一样的作用另一方面，由于我国证券市场还不够成熟、不够规范,st 不一定能真实反映上 市公司的真实情况,影响了 z 值的判断力 （作者单位：西南财经大学金融学院）参考文献［1］ altman.measuring corporate bond mortality & performance.journal of finance，2004［2］ 吴军，张继宝.用风险量化模型比较分析.国际金融研究，2004［3］ 刘献中.基于 z 评分模型对我国股份制银行和证券公司信用风险的度量.金融经济，2009［4］ 梁琪.企业信用风险的量化度量研究.南开经济研究,2008。