上市公司财务危机预警

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摘要　本文选取在2004―2006年因财务状况异常而被特别处理的上市公司(简称sT公司)，同时选取同行业、规模相近的正常公司(简称nst公司)作为配对样本。通过比较两类公司的财务指标均值，以及对t值的分析，总结了危机公司的财务指标特征。力图在分析上市公司财务危机成因的基础上，探讨各财务指标对上市公司发生财务危机的预警作用。

关键词　财务危机；上市公司；财务指标

一、引言

随着资本市场的不断发展与完善，对上市公司财务危机进行预警研究一直是国内外学术界的热点问题之一。企业陷入财务危机对企业投资者、债权人、公司内部员工及其他相关利益者都有不同层次的影响，因此，能够利用财务信息准确预测财务危机，对于企业和社会各个方面都具有重要的意义。

财务危机(Financial c risis)又称财务困境(FlnanciaIdjstress)，国外的学者一般以破产为标准展开研究。由于我国的破产机制不健全。目前国内的学者绝大多数以特别处理的上市公司作为研究对象(朱家安、陈志斌。2007)。

二、文献回顾与研究方法

(一)国外文献回顾与研究方法

Fitzpatrick(1932)开展单变量破产预测研究。他以19家公司作为样本。运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，他发现判断能力最高的是净利润／股东权益和股东权益／负债两个比率。Beaver(1966)提出了单变量判定模型。他使用现金流／负债、流动资产／流动负债、净收入／资产、资产负债率、营运资本／资产等5个财务比率作为变量，运用实证分析得出现金流量与负债总额的比率能够更好地判定公司的财务状况。其次是资产负债率。AItman(1968)提出了多元Z值模型。将若干变量合并入一个函数方程。用Z值进行判定，结果表明。在破产前一年的预测准确性较Beaver的研究有很大的提高。AItman、Haldeman和Narayanan于1977年又提出一种能更准确预测企业财务失败的新模型――ZETA模型。BIum(1 974)以现金流量观点来评估企业发生财务危机的可能性。他以多元判别分析为研究方法，构建了一个包括“流动性、获利性及变异性等共12个财务比例与6个变异性指标”的财务危机预测模型。研究结果显示，模型在企业发生财务危机前5年的预测正确率较高。1977年Marttin在财务危机预警研究中首次采用了多元Logit回归法，取得了良好的预测效果。OhIson(1980)利用9个财务比率建构3个Logit模型，实证结果表明，其中4项财务资料对评估破产概率具有统计显著性。Odom和Sharda(1 990)首先成功运用人工神经网络(ANN)进行财务危机预测。Coats和Fant(1991)对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时。对财务危机公司的预测准确率明显高于多元判别法的准确率。

(二)国内文献回顾与研究方法

国内学者陈静(1999)使用Beaver和Altman的模型。选用了1995-1997年3年的27家危机公司和27家同行业、同规模的公司的财务数据进行实证研究。得出了预测模型对中国市场有效的结论。陈晓、陈治鸿(2000)将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务危机预测。张玲(2000)以1 20家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验。发现模型具有超前4年的预测结果。吴世农、卢贤义(2001)应用单变量判定、多元线性判别和多元逻辑回归方法。分别建立危机公司预测模型。结果证明。这些模型均获得较高的判定精度，在财务危机发生前4年的误判率在28％以内。张爱民、祝春山(2001)将主成分分析与Z分数模型相结合建立预警模型。实证检验表明通过此法处理研究变量后建立的模型具有较好的预测能力。杨保安(2001)、薛锋(2002)探讨了基于B P算法和L M算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用。何沛俐、章早立(2002)建立了以时序立体数据空间为基础的财务危机判别模型，他们在Logit回归分析之前使用全局主成分分析，从而增强了模型的有效性。模型的准确率达到71.3％。吕长江、周现华(2005)采用制造业上市公司1999-2002年4年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模型对财务状况处于危机的公司进行预测比较分析。结果表明：尽管各模型的使用有其特定的前提条件，但3个主流模型均能较好地在公司发生危机前1年和前2-3年较好地进行预测。其中。多元判别分析法要逊色于逻辑模型，神经网络模型的预测准确率最高。肖艳(2004)将传统财务指标与现金流指标结合起来，利用Logit方法构建了一个上市公司财务危机预警模型，建模样本的预测准确率为98.1％，检验样本的预测准确率为91.1％。张鸣(2004)研究认为审计意见能够在一定程度上揭示企业潜在的风险。在财务危机预警方面具有一定的信息含量。陈良华(2005)采用Logit回归对沪市公司进行研究，发现独立董事比例、第一大股东持股比例、现金流量权与表决权的偏离等治理结构变量确实与财务危机存在相关性，引入这些指标的模型能够达到较高的预测精度。李秉成(2005)利用归纳法总结了上市公司财务危机的形成原因。通过管理记分法(A记分法)。将定性因素定量化，建立了上市公司财务危机“A记分法”分析模型。吕峻(2006)认为以非财务指标构建的财务危机预测模型的预测精度不会随时间的向前推移而降低.非财务指标可以更本质地反映危机公司的特征。并可以在一定程度上解释财务危机发生的原因。

从上述文献回顾可见，国内外对财务危机公司的研究主要利用财务指标或非财务指标，本文也利用财务指标进行财务危机预警研究。

三、研究样本和研究变量

本文选择了在2004―2006年因财务状况异常而被特别处理的131家上市公司为样本，同时采用配对样本设计方法选取同行业(按证监会行业代码分类)、规模相近(资产总额)的131家正常公司作为配对样本。由于危机公司是在年报公布后，因财务状况异常而导致被ST的，因此.在选择观测年限时。设被ST前1年为t年，前2、3、4年分别为t-1、t-2和t－3年。取t-3到t年的财务指标作为研究变量。对应的配对样本取同期的财务指标。

本文中的数据来自CSMAR上市公司财务指标数据库(2006)。首先从CSMAR数据库中列出样本公司被特别处理前1 4年度绝大多数财务指标数据。然后再提取配对样本4年的财务数据。对已列出的样本公司财务指标数据。按年度分危机公司与正常公司进行归类，分别得到各年各项财务指标的两组数据。运用SPSSl 4.0进行数据处理。

本文选择财务指标作为研究变量。我国上市公司陷入财务危机的主要特点是企业不能偿还到期债务，营运能力差、盈

利能力差、现金流不足和发展能力有限等。因此.本文分别从反映企业偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和现金流量中选择了19个主要财务指标。作为构建财务危机的预选指标，通过计算财务指标的均值及衡量均值差异程度的t值.研究危机公司。

四、统计研究

(一)偿债能力指标研究

企业偿债能力指标包括短期偿债能力指标和长期偿债能力指标两类。

1　短期偿债能力指标

选择流动比率、速动比率和营运资金对资产总额比率3个指标来分析财务危机特征，这3个指标的均值以及衡量差异程度的t值见表1。

在显著性水平为0.05时，t－t-3年。危机公司的流动比率平均值与正常公司有显著的差异；t－t-3年。危机公司的速动比率平均值与正常公司也存在明显的差异t－t-3年(除t-1年外)，危机公司的营运资金对资产总额比率平均值与正常公司有显著的差异。

2　长期偿债能力指标

表2列出了ST与正常公司2个长期偿债能力指标的均值以及衡量均值差异程度的t值。

从表2来看，在显著性为0.05时，t－t－3年危机公司资产负债率均值都显著大于正常公司，t值均大于3。t值变化趋势表明，随着亏损的临近，t值增大，这说明。随着亏损的临近，相对正常公司而言。危机公司负债增加。由于资产负债率和负债与权益之比反映关系具有密切相关性，故只选择资产负债率。在t-3－t－2年危机公司利息保障倍数均值与正常公司没有显著的差异，但在t－1－t年差异明显，t值分别达到2.32、6.02，显示越是临近被ST，t值差异越明显。

财务危机公司在偿债能力指标方面表现为流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数与正常公司差异明显，反映危机公司长短期偿债能力很弱。

(二)营运能力指标研究

反映公司营运能力的常用指标是总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率等，笔者以总资产周转率、存货周转率和应收账款周转率这3个指标比较危机公司和正常公司的差异。这3个指标的均值以及衡量差异程度的t值见表3：

在显著性水平为0.05时，危机公司的总资产周转率显著小于正常公司，应收账款周转率也小于正常公司，但存货周转率在危机公司与正常公司之间并没有显示出显著的差异。财务危机公司在营运能力指标方面表现为总资产周转率和应收账款周转率小于正常公司，这表明危机公司资金流动速度慢。资产利用效率低。

(三)盈利能力指标研究

选择营业毛利率、资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率作为衡量财务危机公司盈利能力的指标。与正常公司比较见表4。

从表4可以看出，在显著性水平0.05的情况下，危机公司的营业毛利率、资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率均小于非正常公司。特别是在t－1－t年4个指标t值均大于3。财务危机公司在盈利能力指标方面明显小于正常公司。且资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率均值为负。可见。危机公司资产运营效果极差，盈利能力极弱，没有给股东带来回报。

(四)现金能力指标研究

现金能力不足是危机公司的主要特征之一，笔者选择现金流量对流动负债比率、主营业务收入现金比率、每股现金净流量和经营活动现金流入流出比这4个指标来比较两类公司。结果如表5所示。

从表5来看，在显著性水平为0.05的情况下，现金流量对流动负债比率危机公司明显低于正常公司，经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在t－1－t年差异明显；主营业务收入现金比率在危机公司与正常公司间差异不显著(除t-1年外)。财务危机公司在现金能力指标方面表现为现金流量对流动负债比率指标明显小于正常公司，经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在临近被ST时差异明显，这表明危机公司销售账款差、收益质量低和资金不足。

(五)发展能力指标研究

评价企业发展能力的指标较多，笔者选择了主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率这3个反映企业财务状况变化的重要指标。两类公司比较结果如表6所示。

从表6来看，在显著性水平为0.05的情况下，主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率指标在t－1－t年差异明显均低于正常公司，且大都均值为负数。主营业务收入增长率和总资产增长率在t－3－t年下降趋势明显。这表明，危机公司发展能力极弱，靠自身的能力很难摆脱危机。

五、结论与应用

(一)研究结论

危机公司在财务指标方面主要表现特征为：1.在偿债能力指标方面，危机公司流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数与正常公司差异明显；2.在营运能力指标方面，危机公司的总资产周转率和应收账款周转率小于正常公司；3.在盈利能力指标方面，危机公司该类指标明显小于正常公司；4.在现金能力指标方面，危机公司现金流量对流动负债比率指标明显小于正常公司.经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在临近被ST时差异明显；5.在发展能力指标方面，危机公司主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率指标，在t－1－t年差异明显，主营业务收入增长率和总资产增长率在t－3－t年下降趋势明显。

(二)应用

公司陷入财务危机对相关利益者影响广泛。但由于财务状况恶化而陷入财务危机是一个渐进过程，可以通过事前分析帮助相关利益者提早了解公司财务状况变化，避免财务风险。概括地讲，本文在以下几个方面具有重要应用价值：

1　有助于投资者的投资决策

当公司陷入财务危机时，股东的投资价值会大幅度减少。因此，如果投资者能够事前获取公司财务状况变化的信息，提前预知上市公司是否会陷入财务危机。就能避免损失。

2　有助于债权人对债权安全性进行评估

通过财务危机预测，有助于债权人事前预知债权公司是否会陷入财务危机，判断其是否具备偿债能力，从而提前采取相应的措施加大清收债权的力度，避免贷款损失；同时也有助于潜在的债权人事前发放债权的决策。

3　有助于公司间的业务合作决策

现代企业都是处于产业链中的某个环节上，需要与其他公司发生包括材料供应和产品销售等业务往来。这种合作链条上的某个环节一旦发生问题，就会产生一系列连锁反应。因此。通过事先发现业务合作公司财务状况变化的信息，有助于帮助合作者作出是否合作或继续合作的决策，从而避免由于合作企业陷入财务危机对本企业产生的不良影响。

4　有助于监管部门加强监管

目前，监管机构对上市公司实施的特别处理制度，属于事后监管范畴，即上市公司财务状况恶化后才被特别处理，具有一定的滞后性。通过财务危机预测，监管部门可以利用上市公司多年财务状况的变化进行事前监控，对于出现财务危机征兆的上市公司给予更多的关注，从而实现事前监管。