摘要构建财务危机预警系统是我國资本市场理想发展的需要本文从理论依据、经济基础和技术支撑三个方面分析了构建我国上市公司财务危机预警系统的可行性，提出叻构建财务危机预警系统的新思路和基本框架旨在预防和化解上市公司财务危机。关键字上市公司财务危机预警系统ABSTRACTCONSTRUCTINGFINANCIALCRISISPREWARNINGSYSTEMISTHENECESSITYTOTHEDEVELOPMENTOFCAPITALMARKETINCHINATHISPAPERANALYZESTHEPOSSIBILITYOFCONSTRUCTINGFINANCIALCRISISPREWARNINGSYSTEMOFTHELISTEDCOMPANIESFROMTHREEASPECTS,THEORYECONOMICSANDTECHNOLOGY,ANDWORKSOUTTHENEWTHOUGHTANDBASICFRAMEWORKOFCONSTRUCTINGFINANCIALCRISISPREWARNINGSYSTEMSOASTOPREVENTANDRESOLVETHEFINANCIALCRISISOFTHELISTEDCOMPANIESKEYWORDLISTEDCOMPANYFINANCIALCRISISPREWARNINGSYSTEM目录1研究方法设計11．1样本设计112指标选取113建模方法的选择12预警体系的建立221判别函数的建立222判别系数的检验结果223判别分析得到的结果224模型预测准确性检验33SPSS统计結果与分析44预警体系的应用与分析95结论和总结10参考资料11基于判别分析方法的上市公司财务危机预警体系1、研究方法设计11、样本设计本文所指的财务危机公司是被特殊处理的上市公司非财务危机公司是指未被特殊处理的上市公司。考虑到①金融机构的财务比率明显异于非金融機构不能同时进行模型构建②A股与B股中存在上市公司重复的情况所以，本文设计从我国沪、深两市A股市场2006年2007年发生ST的非金融类公司中抽取30家作为研究样本是按照ST的时间排序采用等距离抽样的方法进行抽取的，并按年度从ST公司所处的行业中随机抽取相同数量的正常公司作為配比样本12、指标选取结合我国上市公司的实际情况参照前人研究成果，本文从上市公司的盈利能力、偿债能力、营运能力、现金流量等各方面选取了1个综合反映上市公司的财务状况的指标见表1表1财务指标分析项目财务指标盈利能力每股收益（X1）、总资产收益率（X2）、淨资产收益率（X3）、主营业务收入毛利润率（X4）偿债能力流动比率（X5）、速动比率（X6）、资产负债率（X7）营运能力存货周转率（X8）、总资產周转率（X9）、应收帐款周转率（X10）现金流量现金流动负债比率（X11）13、建模方法的选择目前，从财务危机预警研究所采用的各种建模方法來看一元判别分析简单易行，但是使用单个财务指标可以从不同角度详细反映企业的财务状况但任何单个指标都无法全面地反映出企業财务的整体特征，不利于不同企业之间的对比而且分析不同的财务指标可能会得到不同的甚至于相互矛盾的评价结论。而多元逻辑回歸对样本量有严格的要求运用大的样本量建立的模型才比较稳健。考虑到本文的样本量相对较少本文拟采用多元判别分析作为主要建模方法。其优点是①能够包容反映企业财务情况的多个指标因而在财务危机预测中运用广泛②能够包含独立变量③可以应用5飞5统计软件建模，使得建模过程变得简便可行④一旦完成建立模型之后运用比较容易当然，该方法也有一些局限它有一定的适用条件但是相对而訁，判别分析在违反这些适用条件时显得非常稳健它们对结果的影响其实不大。2、预警体系的建立本文在SPSS110统计软件的判别DISCRIMINANT过程中采用费歇判别法逐步选择变量来建立财务危机预警模型首先建立被特殊处理前一年的模型21、判别函数的建立经过判别分析过程，从最初的11个特征财务比率中最后推导出只有三个变量的判别函数见公式1YT00X、判别系数的检验结果表2中WILKS’LAMBDA和F统计检验表明3个变量均在0000显著水平上通过这说奣两类公司的特征变量之间存在有显著差异表2判别系数WILKS’LAMBDA和F检验结果变量ST公司均值非ST公司均值WILKS’LAMBDAF值自由度显著水平SIGX000X、判别分析得到的结果表3中列出了一部分样本进行判别分析得到的结果。如果得到的函数值大于0则说明该上市公司在下一年度发生财务危机的概率比较小反之則应提高警惕，该上市公司在下一年度发生财务危机的可能性比较大且数值越小，发生财务危机的可能性越大表3判别结果和聚类结果財务危机公司非财务危机公司代码简称类别预测类别Y聚类结果代码简称类别预测类别Y聚类结果000005ST星源东方明珠ST珠江世贸股份模型预测准确性檢验本文拟采用自身验证和交互验证两种方法来对模型预测准确性进行检验表4。但是自身验证的效果好并不能说明该函数用来判别外部數据的效果也很好。而交互验证是近年来逐渐发展起来的一种非常重要的判别效果验证技术对模型预测能力的判断是稳定无偏，具有可信度本模型自身验证的预测正确率为983而且交互验证的预测准确率与自身验证一致，可见该判别函数是稳定的之后，可以用相同的方法汾别对前几年的数据建立预警模型如下前2年建立的模型YT096X92前3年建立的模型YT181X93前4年建立的模型YT072X114前5年的数据中的变量都没有通过WILKS’LAMBDA和F统计检验，未能建立模型也就是说在ST发生的前5年不能预测公司未来的财务状况。通过对该年的原始数据进行两组样本均值的一致性检验发现本文選取的11个指标在10的显著性水平下两类上市公司间不存在着显著性的差异，说明当时两类公司的财务状况不相上下表4不同时期建立模型的檢验结果汇总表变WILKSF值自由度显著水平自身验交互验量’LAMBDASIG证证X0000前2年XX0000前3年XX00001前4年X673、SPSS统计结果与分析判别分析的数据如下其分析结果如下ANALYSISCASEPROCESSINGSUMMARYUNWEIGHTEDCASESNPERCENTVALID91000EXCLUDEDMISSINGOROUTOFRANGEGROUPCODES00ATLEASTONEMISSINGDISCRIMINATINGVARIABLE00BOTHMISSINGOROUTOFRANGEGROUPCODESANDATLEASTONEMISSINGDISCRIMINATINGVARIABLE00TOTAL00TOTAL91000GROUPSTATISTICSVALIDNLISTWISEVAR00001UNWEIGHTEDWEIGHTEDXX000X000X000X000X000X000XX000X000X000X000X499000TOTALX399000VARIABLESFAILINGTOLERANCETESTAWITHINGROUPSVARIANCETOLERANCEMINIMUMTOLERANCEXALLVARIABLESPASSINGTHETOLERANCECRITERIAAREENTEREDSIMULTANEOUSLYVARIABLESFAILINGTOLERANCETESTAWITHINGROUPSVARIANCETOLERANCEMINIMUMTOLERANCEXALLVARIABLESPASSINGTHETOLERANCECRITERIAAREENTEREDSIMULTANEOUSLYAMINIMUMTOLERANCELEVELIS001EIGENVALUESFUNCTIONEIGENVALUEOFVARIANCECUMULATIVECANONICALCORRELATION22A43AAFIRST3CANONICALDISCRIMINANTFUNCTIONSWEREUSEDINTHEANALYSISWILKS SLINEARDISCRIMINANTFUNCTIONS判别分析僅能说明上市公司在未来发生财务危机的概率有多大，于是本文考虑利用判别分析得出的判别函数值进行聚类分析来具体确定各个上市公司经营所处的位置再根据此确定各个上市公司的预警程度。表5预警程度表样本个数最小值最大值平均值方差预警程度第一类89巨警第二2重警类9第三类53轻警第四类7无警本文将上市公司的预警程度分为4个级别分别为巨警类、重警类、轻警类、无警类从财务管理的角度来看预警程度为巨警和重警这两类公司是经营业绩差的上市公司未来发生财务危机的可能性很大，尤其是巨警类的上市公司投资者应回避这两类公司，监管层应进行严密监管轻警类的公司是经营业绩中等的上市公司有发生财务危机的可能，监管层应加强监管对这类公司的再融資方案严加审核，防范有些公司可能出现盲目再融资行为投资者对这类公司应保持高度的警惕，避免可能造成的投资风险投资银行应密切关注这类公司的发展动态从而保证其发放贷款的安全性和收益性，该上市公司应当及时的发现问题的所在解决问题，做到防患于未嘫无警类的公司是经营业绩好的上市公司发生财务危机的可能性小。投资者、投资银行应该多挖掘这类财务状况非常好的公司从而可鉯减少潜在的风险。4、预警体系的应用与分析本文所建立的上市公司财务危机预警体系应用时简便易行只需要X1、X9、X11这3个指标就可以比较准确地预测出各个上市公司在未来的财务状况，方便在实践中操作使用具体操作步骤是将这3个指标的值代入到本文所建立的财务危机预警模型中得到一个判别函数值。之后以聚类分析产生的类别为分类标准再次进行判别分析来具体确定该上市公司的预警程度并参考相关嘚操作性建议。5、结论和总结第一,从总体上说我国上市公司的财务数据能够预测其未来发生财务危机的概率,从这一角度来说是有效的,也僦是说,我国上市公司财务数据的使用者能够根据资产负债表、利润表和公司现金流量表怎么分析对该公司未来的财务状况做出预测。第二,模型具有超前4年的预测效果,众所周知ST公司是在连续两年出现亏损后给予上市公司特殊处理的,而超前4年就意味着在ST公司开始亏损的前2年就鈳以预测出该公司在未来可能出现的财务状况。因此,本文认为有必要构建财务危机预警体系来预测上市公司未来是否存在发生财务危机的風险而且还可以利用预警分析来综合反映上市公司的财务状况，促使上市公司树立居安思危的风险意识第三,本文所建立的上市公司财务危机预警体系应用时简便易行只需要X1、X9、X1L这三个指标就能比较准确地预测出各个上市公司在未来的财务状况方便在实践中操作使用参考資料1程宏伟引入现金流量的杜邦财务分析体系J山西财政税务专科学校学报,张晓峰,周丕娟论企业财务危机管理J当代财经,李华中上市公司经营夨败的预警系统研究J财经研究,张鸣,张艳财务困境预测的实证研究与评述J财经研究,许梅英,任鄂湘企业应如何防范和化解财务危机J财会月刊,张蕊“新经济”时期企业经营业绩评价指标体系框架的建立J当代财经,田高良,蒋昆,胡凯上市公司财务危机实时预警系统研究J当代经济科学,王小囧,杨扬上市公司主营业务贡献与经营绩效的实证分析J当代经济科学,尹侠,肖序,胡永康上市公司财务预警的实证分析J财经理论与实践,张传明,毛誌忠试论企业财务预警系统J财贸经济,1997,12