上市公司財務危機預警分析機制的理論探討

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1、上市公司財務危機預警分析機制的理論探討摘要：上市公司的財務預警一直是利益相關者關註的焦點，尤其是對其核心一一預警分析機制的研究，更是仁者見仁、智者見智。文章在原有研究成果的基礎上，提出瞭定性和定量進行警兆分析的研究思路，對警情的種類和級別進行瞭界定，深刻剖析瞭誘發財務危機的內外部因素，並針對這些因素提出瞭防范和化解財務風險和財務危機的對策建議關鍵詞：上市公司；財務危機；預警一、引言企業營運良好、財務健康勢必增強利益相關者信心，提升其市場信譽,進而擴展其融資渠道，獲得更多的支持和便利。反之,不僅會使原有的利益相關者產生恐慌，也會令潛在的利益相關者望而卻步，使企業喪失後續發展的能力和機會。

2、探討財務危機預警分析機制，建立“分析警兆-預報警情-探尋警源-實施排警對策”的邏輯機理，判斷企業財務風險和危機程度，防范或化解企業可能出現的財務危機，對維持我國證券市場良好發展,保證上市公司財務健康，維護投資者利益等都具有重要的意義、文獻回顧對於財務危機的界定有很多，國內外學者如Beaver(1966),Altman(1968),Ross,etc.(1999,2000),陳靜(1999),陳曉(2000),吳士農、盧賢義(2001)等都做瞭相關的研究,國外大多數學者都是以“企業無償付能力”、"破產”來界定企業財務危機，國內主要是以上市公司被“ST”、“*ST”來界定。財務危機狀態不應該

3、是“破産”這一個時點的狀態，而應該是一個從出現危機信號並逐步惡化最終陷入失敗境地的過程，因為隻有把它看作是一個會有早期征兆出現的過程，捕捉其早期風險征兆才變得有意義，並為分析其根源,預防和化解財務危機做準備從目前的研究現狀來看，定性分析方法主要有標準化調查法,四階段癥狀分析法；常用的定量分析方法有一元判定模型、多元判定模型、多元邏輯(Logit)回歸模型、多元概率比(Probit)回歸模型、人工神經網絡(ANN)模型和聯合預測模型。程濤(2003)對這些模型從前提條件、使用范圍、模型描述、優缺點分析4個方面進行瞭全面比較和評述，因為各自都存在不同程度的優缺點,所以到目前為止沒有一種普遍

4、的做法三、分析機理的建立(%1)財務危機的警兆分析警兆分析即利用分析方法對上市公司存在的財務危機隱患進行識別，從目前的研究現狀來看，主要從定性和定量兩個方面進行分析1、定性分析方法。警兆是預警的信號系統。那麼怎麼去獲取這些信號呢?根據企業生命周期理論，財務活動同企業的其他生產經營活動一樣，都有一個發展過程，在這個過程中各項財務和非財務指標都會隨著時間的推移而不斷發生變化，這種變化趨勢有積極的也有消極的，顯然消極的變化會給企業財務帶來風險,當風險達到一定程度就會轉化為危機。這是一個與時間順序相連的發展過程，是一個逐步顯現、不斷惡化的過程，財務預警的警兆就會相應表現為不同的征兆。隻要我們能

5、夠及時識別這些惡性征兆，從警源上診治它們，就可以避免或者控制財務危機的爆發，最終實現我們預警的目的，保證企業的健康持續發展2、定量分析方法。常用的定量分析方法有一元判定模型、多元判定模型等。應以準確性相對較髙、使用范廣、可操作性相對容易為標準，構建一個基於因子分析的二分類logistic邏輯回歸預警模型（二）財務危機的警情預報1、關於警度臨界值的分析。基於因子分析的二分類logistic回歸預警分析中P值大於臨界值的時候判定為危機發生，而當P值小於臨界值的時候判定為危機不發生。這樣利於我們檢驗所構建模型的預測能力，直觀明瞭，但是公司是否發生瞭財務危機在財務指標比率上並沒有一個明確的分割

6、點，也就是說界限並不明顯。因此應該區別對待，在［0,1］間取0.3和0.7兩個分界點，將公司財務狀況分為：0WP〈0・3為正常狀態、0.3WPW0.7為波動狀態、0.7〈PW1為危機狀態。值得說明的是，選取兩個分界點進行判定會出現既不是ST類又不是非ST類的公司，但這僅僅是少數，現有實證研究的結果也顯示大部分都是趨於0或1的，而且並沒有縮小對危機企業的判定正確率，反而可以避免將一些誤判為正常企業的公司。在預報警情的時候危機和波動兩種情況都包括在應該預報的范圍內，實際上就是以0.3作為臨界值，更能達到對財務風險的預防和控制2、警情級別種類的確定。根據公司財務的3種狀態我們將警情分為3個級

7、別：正常狀態視為無偏警情;波動狀態視為低偏警情;正常狀態視為髙偏警情。為更加直觀的說明它們之間的關系，如圖1所示如圖1所示：縱軸表示P值，為表示財務危機圍繞一個理論最優財務狀況上下偏離的過程，引入一個虛擬的P值負向縱軸，各級別警情可以用P值的區間來表示。由於P20,在對財務狀況偏離正常狀態不好理解，我們引入一個反方向的虛有軸，以P二0代表企業的理論最優狀態，當其在±0.3的概率范圍內偏移時，認為是一種無偏警情；當其超過土0・3繼續向外偏移，趨向