財務失敗預警模型研究綜述

【摘要】本文主要論述了國內外有關財務失敗預警的相關研究，并分析了這些統(tǒng)計模型的缺陷，最后對我國建立公司財務失敗預警模型提出若干建議�！　　娟P鍵詞】財務失敗預警 多元判別分析 人工神經(jīng)網(wǎng)絡
　　財務失敗（Financial Failure）是指公司無力支付到期債務的經(jīng)濟事項。財務失敗分可為技術上無力償債和破產兩種形式。前者是指公司的資產總額大于負債總額，即“資大于債”，但其財務狀況不公道，即現(xiàn)有的現(xiàn)金流量小于需要償付的債務，導致公司不能清償?shù)狡趥鶆眨瑥亩�有可能發(fā)生破產；后者是指公司的資產總額小于負債總額，即“資不抵債”，導致公司不能清償?shù)狡趥鶆斩�發(fā)生破產。引起公司財務失敗的風險主要包括經(jīng)營風險和財務風險兩方面。
　　
　　一、國外財務失敗預警模型研究
　　
　　最早的財務失敗預警研究是Fitzpatrick(1932)開展的單變量破產猜測研究。他以19家公司作為樣本，運用單個財務比率將樣本劃分為破產和非破產兩組，他發(fā)現(xiàn)判定能力最高的是凈利潤/股東權益和股東權益/負債兩個比率。Beaver(1966)使用由79對公司組成的樣本，他發(fā)現(xiàn)最好的判定變量是營運資本流/負債(在公司破產的前一年景功地判定了90%的破產公司)和凈利潤/總資產(在同一階段的判別成功率是88%)。
　　Altman于1968年首先使用了多元線性判別模型研究公司的破產題目。根據(jù)行業(yè)和資產模型，他為33家破產公司選擇了33家非破產配對公司，選用了22個變量作為破產前1～5年的猜測備選變量，根據(jù)誤判率最小的原則，終極選擇了5個變量作為判定變量。其模型在破產前一年景功地判定出33家破產公司中的31家，而對于由25家破產公司和56家非破產公司組成的檢驗樣本，模型在公司破產前一年正確地從25家破產公司中判定出24家，從56家非破產公司中判定出52家。
　　Ohlson(1980)分析了樣本公司在破產概率區(qū)間上的分布以及兩類判定錯誤和分割點的關系，他發(fā)現(xiàn)至少存在四類明顯影響公司破產概率的變量：公司規(guī)模、資本結構、業(yè)績和當前的變現(xiàn)能力。
　　隨著研究的深進和技術的發(fā)展，國外在財務失敗預警模型方面突破了傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法，目前比較成熟的研究方法有：人工智能猜測模型、遺傳算法（Genetic Algorithms）、泰勒的Logistic 回回拓展應用、混合神經(jīng)網(wǎng)絡模型（Hybrid neural network models）、自組織映射猜測模型(self-organizing map) 、概率神經(jīng)網(wǎng)絡猜測模型等。
　　
　　二、國內財務失敗預警模型研究
　　
　　在國內的研究中，吳世農、黃世忠(1986)曾先容公司的破產分析指標和猜測模型；陳靜(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995-1997年的財務報表數(shù)據(jù)，進行了單變量分析和二類線性判定分析，在單變量判定分析中，發(fā)現(xiàn)在負債比率、活動比率、總資產收益率、凈資產收益率4個財務指標中，活動比率與負債比率的誤判率最低；在多元線性判定分析中，發(fā)現(xiàn)由負債比率、凈資產收益率、活動比率、營運資本/總資產、總資產周轉率6個指標構建的模型，在ST發(fā)生的前3年能較好地猜測ST。我國在財務失敗預警研究方面起步比較晚，更多的還停留在理論研究上。
　　1、多元判別分析方法
　　多元判別分析方法應用最著名的是美國的Altman的Zeta模型。早在60年代，Altman Altman經(jīng)過大量的實證考察和分析研究，選擇了5種基本財務比率，根據(jù)每一種比率對財務失敗的影響程度賦予權值（即各種比率的系數(shù)），以此作為猜測公司財務失敗和破產的基本模型，即所謂的“Z-Score”模型，其基本表達式為：
　　Z=0.012X₁ 0.014X₂ 0.033X₃ 0.006X₄ 0.999X₅ （1-1）
　　奧特曼教授通過對Z-score模型的研究分析得出：Z值越小，該公司遭受財務失敗的可能性就越大。奧特曼的研究表明，一般美國公司Z值的臨界值為1.8。
　　具體判定標準為：Z

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