基于Logistic模型的上市公司风险预警研究【文献综述】

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1、文献综述基于Logistic模型的上市公司风险预警研究1财务风险的概念目前对“财务风险”的概念没有统一的定义，大致分为广义的财务风险和狭义的财务风险。狭义的财务风险通常指筹资风险，即企业由于举债而给企业财务成果（企业利润或股东收益）带来的不确定性。汪平（2003）认为企业的财务风险是由筹资活动引起的，企业借入资金，必须按时支付利息，如果在未来偿债能力不确定的情况下借入资金，就会给企业带来风险。也就是说企业在生产经营中负债规模越大，风险程度越大；没有负债的企业，则不存在财务风险。广义的财务风险借助于对风险概念来对财务风险进行界定的。向德伟（

2、1995）认为财务风险对于每一个企业都是客观存在的，且对于企业的盈亏与否、经营状况如何具有举足轻重的作用，要完全消除风险及其影响是不现实的。由此可见，广义的财务风险从企业理财活动全过程和财务的整体观念透视财务本质，能更全面的解释企业的财务风险。广义的财务风险是指企业由于经营环境及各种难以预计或无法控制的因素，在一定时期内，实际的财务收益与预期财务收益发生偏离，从而蒙受损失的可能性。贯穿于企业各个财务环节，是各种风险因素在企业财务上的集中体现，包括筹资风险、投资风险、经营风险和收益分配风险四种风险。2国内外财务风险预警模型的研究自20世纪6

3、0年代以来，国内外专家学者对企业财务风险防范预警的研究呈现不断发展的趋势。在风险防范的发展的过程中，由于目标、风险范围、前提条件的不同，形成了不同的学说。一般说来，判别财务风险的方法有定性法和定量法。定性法是以银行等金融机构对客户进行信用风险评价时采用的要素分析法为代表。相比定性分析研究，定量分析法的研究比较成熟。2.1国外财务风险预警模型的研究最早的财务预警研究可追溯至Fitzpartrick（1932）开展的单变量破产预测。7其后，Beaver（1966）运用统计方法建立了单变量财务预警模型。分别选择了79家1954-1964年财务困

4、境企业和非财务困境企业。比弗选出了5个财务比率（1、债务保障率=现金流量/债务总额2、资产收益率=净收益/资产总额3、资产负债率=负债总额/资产总额4、资产安全率=资产变现率/资产负债率5、资产变现率=资产变现金额/资产账面价值）进行一元判别分析，根据观察值的预测能力大小，发现随着时间的发展，误判率越低，预测能力越强。其中，负债保障率（即现金流量与负债总额的比率）能够最好地判别企业的财务状况（误判率最低），其次是资产负债率。所以在跟踪考察企业时，应对上述比率的变化趋势予以特别的关注。Altman(1968),首次使用多元判别分析预测财务风

5、险。他根据行业和资产规模选取33家破产企业和33家非破产企业作为研究样本，通过前24年至前3年11年的数据分析，以误判率最小的原则，从22个预测备选变量中选取5个最具共同预测能力的财务变量，最终确定营运资金/资产总额、息税前利润/资产总额、留存收益/资产总额、普通股及优先股市价/负债总额和主营业务收入/资产总额5个财务指标作为判别变量，综合分析预测企业财务风险。他提出了著名的5变量Z值判定模型。发现Z值越大，企业财务风险越小，出现财务危机的概率越低。当Z值大于2.675时，说明财务风险较小，企业财务治理较好；当Z值小于1.81，说明企业存

6、在较大的破产风险。当Z值处于两者之间时，企业处于破产情况不明的“灰色地带”，处于这个区域时，企业财务是极为不稳定的。Ohlson(1980)首次将逻辑回归方法引入财务危机预警领域，应用二元概率函数计算危机事件发生的概率，提出条件概率模型，运用Logistic建立了回归分析，选取了105家破产企业和2058家非破产企业，通过分析发现公司规模、资本结构和当前的变现能力最能反映企业财务状况，从此回归分析的研究开始进入财务风险预警领域。他克服了传统判别分析中自变量必须服从多元正态分布和两组间协方差相等的假设的局限性，使财务预警得到了重大改进。综上

7、所述，自从20世纪60年代开始，专家学者不断深入关于财务风险预警模型的研究。最早由Fitzpartrick（1932）运用单变量进行企业财务风险以及财务困境预测研究。其后，以Beaver（1966）为代表的学者们运用单变量模型（即通过单一的财务比率值或者趋势来预测或判定企业财务风险发生的可能性。）对企业财务风险进行预测。单变量模型虽然具有简单易行的优点，但是由于一次只能用一个财务变量分析，而企业的财务状况是多方面的，没有哪个变量可以单独说明。因为单变量模型的局限性，出现了以Altman(1968)为代表的多元线性判别分析，克服了单变量模型

8、出现的对于同一企业，不同比率预测出不同结果的现象的问题7。他的实证研究发现在破产前一年，Z值判定模型预测准确性比Beaver的单变量分析法有较大的提高，但其预测能力与时间有关，预测期越近，预测