財(cái)務(wù)預(yù)警中的行業(yè)差異變量模型假說研究

[摘要] 本文通過對(duì)國(guó)內(nèi)外中外學(xué)者對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的研究過程中，對(duì)于模型的完善提出幾點(diǎn)意見，對(duì)加入的行業(yè)因子和規(guī)模因子通過單位化來消除量綱帶來的問題，統(tǒng)一量綱，再利用主成分分析提出主導(dǎo)因子，修正并建立綜合評(píng)分方程來算總得分來對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)進(jìn)得預(yù)警，診斷。

[關(guān)鍵詞] 財(cái)務(wù)預(yù)警 行業(yè)因素 規(guī)模因素 主成分分析 建模

一、引言

企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中需要判別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)都需要運(yùn)用一定的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)比率或一定的預(yù)警模型來判斷企業(yè)的償債能力、支付能力和出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)的概率。然而，不但財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和比率受到諸如會(huì)計(jì)核算標(biāo)準(zhǔn)、各國(guó)政府政治的影響，而且上述諸多預(yù)警指標(biāo)、預(yù)警模型以及預(yù)警指標(biāo)或模型的判斷標(biāo)準(zhǔn)會(huì)受到企業(yè)規(guī)模、所處行業(yè)、地域、面臨的經(jīng)濟(jì)法律環(huán)境以及樣本選取范圍和樣本時(shí)間區(qū)間等諸多差異的影響，因而在做出企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)判斷時(shí)存在著一定的局限性。

二、國(guó)內(nèi)外研究狀況

1993年陳和李利用生存分析法研究了20世紀(jì)80年代的石油天然氣行業(yè)，樣本包括1980年～1988年間175家企業(yè)，結(jié)果表明，流動(dòng)性比率、財(cái)務(wù)杠桿比率、營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流、開采成功率、企業(yè)歷史和規(guī)模對(duì)企業(yè)能否存活影響巨大。

2003年，F(xiàn)oreman 以美國(guó)本地電信產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，以1999年的相關(guān)資料共選取77家美國(guó)本地新進(jìn)區(qū)域電信公司，其中有14家破產(chǎn)，63家正常，該研究以Logitic Regression來建構(gòu)模型并分析美國(guó)本地新進(jìn)區(qū)域電信公司破產(chǎn)的原因。

陳靜，張玲等學(xué)者也是分行業(yè)選取的樣本來討論預(yù)警模型的建立的，張友棠從應(yīng)用技術(shù)和實(shí)施步驟上分析，設(shè)計(jì)不同行業(yè)，不同規(guī)模經(jīng)濟(jì)組織財(cái)務(wù)監(jiān)測(cè)的核心指標(biāo)和輔助指標(biāo)。

2005年舒惠好提出加入行業(yè)因素變量的模型假說，考慮行業(yè)因素，對(duì)現(xiàn)行財(cái)務(wù)預(yù)警模型做出修正。

三、加入影響因子的修正意見

鑒于對(duì)預(yù)警的影響，舒惠好提出了修正意見。在模型整體基礎(chǔ)上加上行業(yè)修正值。在借鑒和部分改進(jìn)Z模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合考慮行業(yè)間存在的財(cái)務(wù)性差異，在模型整體上加上行業(yè)修正值。如下所示:

1.分別設(shè)定行業(yè)修正值

借鑒周首華等所使用的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析，求出行業(yè)修正值Bi的值。主成分分析法可以對(duì)觀測(cè)樣本進(jìn)行分類，并自動(dòng)生成因子權(quán)重，簡(jiǎn)化實(shí)測(cè)指標(biāo)系統(tǒng)。即分行業(yè)選取樣本企業(yè)，運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分法分析，得到因子權(quán)重m(即m=BiCi).則名行業(yè)各變量的行業(yè)修正值Bi=BiCi/Ci=m/Ci可求。

2.分別選定變量建立預(yù)警模型

考慮到不同行業(yè)對(duì)同一財(cái)務(wù)比率的敏感性并不相同，不同行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型應(yīng)該選取不同的財(cái)務(wù)比率。

3.加入規(guī)模因子

在中國(guó)，因?yàn)榻鹑谑袌?chǎng)的不發(fā)達(dá)， 公司規(guī)模享受著規(guī)模紅利。因?yàn)橐?guī)模大，銀行出于貸款管理的角度，在融資方面會(huì)給大企業(yè)提供特別的便利;國(guó)家出于就業(yè)和大企業(yè)的影響，也會(huì)在政策方面向大企業(yè)傾斜。國(guó)家統(tǒng)計(jì)委統(tǒng)一規(guī)定了企業(yè)規(guī)模，分為大，中，小型三種類型。分行業(yè)從資產(chǎn)總額，從業(yè)人員以及銷售額來劃分三種類型。因此可以加一個(gè)log(資產(chǎn)總額)這個(gè)因子進(jìn)行修正。

4.結(jié)合修正意見，分行業(yè)進(jìn)行預(yù)警實(shí)證研究

對(duì)于加入行業(yè)修正因子值來進(jìn)行修正，來進(jìn)行一個(gè)模型的整體預(yù)警，可操作性并不強(qiáng)，因?yàn)檫@個(gè)修正因子如何來選取，是一個(gè)難度很大的問題。所以，根據(jù)舒惠好提出的修正方案，本文認(rèn)為，可以結(jié)合主成分分析法，分行業(yè)來挑選主導(dǎo)因子，進(jìn)行總指標(biāo)的計(jì)分來判定財(cái)務(wù)狀況。

四、建立模型

為了消除各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)由于量綱單位不同所帶來的不可公度性，可以先進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。為了消除各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)由于量綱單位不同或正、逆性指標(biāo)不同所帶來的不可公度性，應(yīng)將各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

主成分分析遴選出主導(dǎo)因子:主成分分析用于企業(yè)財(cái)務(wù)指數(shù)預(yù)警的研究，主成分分析的原理和步驟為:

設(shè)原始數(shù)據(jù)矩陣，其中p表示財(cái)務(wù)指標(biāo)變量數(shù)，n表示待評(píng)上市公司的個(gè)數(shù)。第j家上市公司的第i個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。為了消除各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)由于量綱單位不同或正、逆性指標(biāo)不同所帶來的不可公度性，應(yīng)將各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

參考文獻(xiàn):

[1]舒惠好:財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)研究——行業(yè)差異變量模型假說[J].財(cái)會(huì)通訊，2005(8)，78～80

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