我国财务困境预测实证研究文献综述和分析

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1、我国财务困境预测实证研究文献综述和分析 【摘要】本文根据财务困境预测的一般实证研究方法,从多个方面入手,系统地回顾和总结国内在该领域中的主要成果和存在的问题,在此基础上提出了进一步研究的视角与内容。    随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,对公司财务困境预测的探讨日益重视并形成了研究热点。企业财务困境预测具有一定的学科跨度。本文选取了十六本国内主要的经济与管理学术刊物,剔出未刊登相关实证研究文章的《管理世界》、《中国工业经济》、《财务与会计》,以其中的13本期刊在1995年到2005年之间有关财务困境预测的实证文章为研究样本,从财务困境的界定、研究样本的设计、预测

2、变量的选择、统计方法的应用、研究数据的使用和预测精度判定标准等方面,对国内在该领域的研究文献进行综述和分析。     一、研究对象的选择  8  如何界定财务困境是进行财务困境预测研究需要首先考虑的问题。在国内,大多数学者根据企业被ST这一事件选取陷入财务困境的公司,这样的界定与我国的国情具有密切相关性。我国的《企业破产法》虽然早在1986年已经颁布,1988年开始试行,然而迄今为止,还没有一家上市公司破产。因此,以破产来研究财务困境问题显然是不可行的。而从摆脱特别处理的公司看,大部分公司是通过大规模资产重组才摘掉“特别处理”的帽子的,这说明特别处理确实在一定程度上反映出公司陷入了

3、财务困境。  1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时,对上市公司进行“特别处理”的条款。“异常状况”包括“财务状况异常”和“其它状况异常”。在所选的文章中,将“特别处理”和把“财务状况异常被ST的公司”也归为财务困境公司分别统计。其中,将财务困境界定为财务状况异常而被“特别处理”的占总样本的35%,直接将财务困境界定为被“特别处理”的占总样本的44%。可见,把ST公司界定为财务困境在实践中已经被广泛地应用了。    注:“其它”是指对某一企业的财务指标进行多期比较,根据结果评价企业在某一时期是否陷入财务困境的文章。    二、研究样本设计    财务困境预测

4、研究的样本设计过程涉及到如何确定陷入财务困境公司的样本组,如何确定作为配对标准的控制因素以及如何进行两组间样本个体数量分配的问题等。8  如何确定陷入财务困境公司的样本组,其首要标准是所选公司的财务状况是否符合所界定的财务困境概念。作为配对标准的控制因素一般包括会计年度、行业和资产规模。这些配对标准用来控制由于财务困境组与控制组之间的报告季节性、行业特征和公司规模的差异所可能带来的模型偏差。  国内大部分的实证研究采用一一配对抽样,即样本组和控制组包含相等的研究个体。这一方法可以控制一些因素,如行业和资产规模,但同时也把作为配对标准的这些因素排除在模型之外,而这些因素很可能是解释破

5、产的重要因素。配对抽样还可能造成样本中两类公司的比例和它们在总体中的比例严重不一致,从而夸大了预测模型的判别正确率。陈晓(2000)采用非配对样本进行研究,他们最优模型的判别正确率达到了78.24%,并能够正确判别出73.68%的财务困境公司(ST公司),这一结果和其它采用配对抽样得破产研究结果相比,判别正确率偏低。  三、预测变量选择    目前的财务指针预测模型由于缺乏必要的经济理论支撑,多从数据挖掘的角度构造模型,在财务指针的选取上还处于探索阶段,主要依靠研究者的经验、直觉以及对前人研究成果的借鉴。为了找出哪些财务指标具有较强的判别能力,笔者对所选文章中财务指标进行了统计。由

6、于各篇文章对财务困境的定义、所选的样本以及所使用的方法等各不相同,很难从文中的统计效果上比较指标的判别能力的强弱,在本文中笔者从指针的使用频率上进行统计。  统计结果表明:    (一)被引用频繁的指标大致可以分为以下几类8  1.资产的流动性指标:流动比率,(期末流动资产-期末流动负债)/总资产,速动比率;2.资产的管理能力指标:总资产周转率,应收账款周转率,存货周转率;3.盈利及回报能力指标:资产净利率,净资产利润率,主营业务利润率,(利润总额+财务费用)/总资产;4.财务杠杆指标:资产负债率,负债权益比率;5.股本扩张能力指标:留存收益/总资产,每股收益,每股净资产,每股经营

7、活动现金流量;6.公司的成长性指标:主营收入增长率,资产增长率。    (二)目前的研究中指标选取多为利润指标,较少涉及到现金流量指标  在所考察的文章中,仅每股经营活动现金流量被常引用。    随着资本市场的迅速发展,融资的非中介化、证券化趋势以及金融创新工具的大量涌现,以财务比率为基础的统计分析方法不能反映借款人和证券发行人的资产在资本市场上快速变化的动态价值,有学者开始利用资本市场的信息构建预警模型。李秉祥(2005)运用期权定价理论,以企业“资不抵债”作为上市

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