財(cái)務(wù)困境預(yù)測的解釋變量研究綜述

劉小麗　高　軍

[摘 要]本文以財(cái)務(wù)困境預(yù)測的解釋變量線索回顧了財(cái)務(wù)困境預(yù)測的解釋變量選擇的歷程，指出了影響財(cái)務(wù)困境預(yù)測精度的兩大影響因素，預(yù)測模型和解釋變量。為今后的財(cái)務(wù)困境預(yù)測時(shí)解釋變量的選擇提出了建議。

[關(guān)鍵詞]財(cái)務(wù)困境 預(yù)測 解釋變量

作者簡介：劉小麗（1963-），女，漢族，江西南昌人，華東交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授，主要從事公司治理與財(cái)務(wù)管理方面的研究；高軍 （1982-），男，漢族，陜西榆林人，華東交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院會(huì)計(jì)學(xué)在讀研究生，研究方向?yàn)闀?huì)計(jì)與審計(jì)理論。

自從FitzPatrick (1932)展開財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究以來，對(duì)財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究的極大興趣。財(cái)務(wù)困境預(yù)測的準(zhǔn)確度取決于兩方面的因素，一是預(yù)測模型，二是預(yù)測變量。財(cái)務(wù)困境預(yù)測的方法由單變量到現(xiàn)在的人工智能法，在預(yù)測方法上有了長足的發(fā)展；關(guān)于預(yù)測變量的選擇從最初財(cái)務(wù)變量發(fā)展到現(xiàn)金流量變量，最近非財(cái)務(wù)變量也進(jìn)入了財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究中。本文就財(cái)務(wù)困境預(yù)測中解釋變量的研究歷程進(jìn)行綜述。

一、國外研究綜述

最初被選擇用來進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測的解釋變量是財(cái)務(wù)比率。FitzPatrick (1932)研究發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率(凈利潤/股東權(quán)益)和股東權(quán)益負(fù)債比率來判別企業(yè)破產(chǎn)。Beaver (1966)考察了29個(gè)財(cái)務(wù)比率在企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境前1~5年的預(yù)測能力，發(fā)現(xiàn)（營運(yùn)資金流/總負(fù)債）在破產(chǎn)前一年的預(yù)測正確率可以達(dá)到87%。Altman(1968)選擇營運(yùn)資本/總資產(chǎn)、留存收益/總資產(chǎn)、息稅前收益/總資產(chǎn)、股票市場價(jià)值/債務(wù)賬面價(jià)值、銷售收入/總資產(chǎn)5個(gè)財(cái)務(wù)比率建立判別函數(shù)區(qū)分財(cái)務(wù)困境與財(cái)務(wù)健康公司。Deakin（1972）最先把現(xiàn)金流量比率引入了財(cái)務(wù)困境預(yù)測。Altman、Haldeman和Narayanan (1977)在ZETA模型里用資產(chǎn)收益率(經(jīng)營收益/總資產(chǎn))、收益穩(wěn)定性(息稅前利潤/利息)、利息保障倍數(shù)、資產(chǎn)留存率(留存收益/總資產(chǎn))、流動(dòng)比率、資本權(quán)益率(普通股權(quán)益/總資本)、資產(chǎn)權(quán)益率(普通股權(quán)益/總資產(chǎn))7個(gè)指標(biāo)作為多元線性判定模型的變量。Zmijewski（1984）使用凈收入/總資產(chǎn)，總負(fù)債/總資產(chǎn)和流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債三個(gè)比率建立了多元判別函數(shù)預(yù)測公司財(cái)務(wù)困境。

Ohlson(1980)率先在財(cái)務(wù)困境預(yù)測中引入非財(cái)務(wù)變量，最后研究發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)、業(yè)績和當(dāng)前資產(chǎn)變現(xiàn)能力對(duì)公司破產(chǎn)概率有顯著影響。Platt(1990)建立一個(gè)考慮行業(yè)特征的財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型，證明行業(yè)增長對(duì)企業(yè)失敗影響顯著。John Baldwin等（2000）應(yīng)用行業(yè)特征、宏觀經(jīng)濟(jì)和地區(qū)變量對(duì)加拿大的小企業(yè)失敗構(gòu)建財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型，其中行業(yè)影響的指標(biāo)有：企業(yè)規(guī)模/進(jìn)入行業(yè)第一年的平均規(guī)模、行業(yè)集中度和行業(yè)員工流轉(zhuǎn)率等指標(biāo)，改模型論證了所處地區(qū)對(duì)小企業(yè)成敗影響巨大而行業(yè)的影響較小。

二、國內(nèi)研究綜述

由于我國對(duì)財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究開始的較晚，張玲（2000）利用資產(chǎn)負(fù)債比率、營運(yùn)資金與總資產(chǎn)比率、總資產(chǎn)利潤率、留存收益與資產(chǎn)總額比率作為解釋變量進(jìn)行多元判別分析。陳曉和陳志鴻（2000）從我國“ST”公司的角度來研究公司財(cái)務(wù)危機(jī)問題，他們通過對(duì)1260種變量組合的實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)負(fù)債/權(quán)益比率、應(yīng)收帳款周轉(zhuǎn)率、主營利潤/總資產(chǎn)比率、留存收益/總資產(chǎn)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)有著顯著的預(yù)示效應(yīng)。吳世農(nóng)（2001）利用選擇凈資產(chǎn)報(bào)酬率、負(fù)債比例、營運(yùn)資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比例和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行單變量建立預(yù)警模型，利用盈利增長指數(shù)、資產(chǎn)報(bào)酬率、流動(dòng)比率、長期負(fù)債與股東權(quán)益比率、營運(yùn)資本與總資產(chǎn)比和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率進(jìn)行了多元判別分析。

章之旺（2004）選取2003-2004年度60家財(cái)務(wù)困境樣本和120家非財(cái)務(wù)困境樣本，分別運(yùn)用單變量和多變量logist分析檢驗(yàn)了現(xiàn)金流量信息在財(cái)務(wù)困境預(yù)測中的相對(duì)信息含量和增量信息含量，研究發(fā)現(xiàn)：我國上市公司陷入財(cái)務(wù)困境前1年，經(jīng)營性現(xiàn)金流量的相對(duì)信息含量僅次于資產(chǎn)報(bào)酬率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率,其預(yù)測效率優(yōu)于其它應(yīng)計(jì)制會(huì)計(jì)變量；(2)無論在財(cái)務(wù)困境前1年還是前2年，現(xiàn)金流量類變量在會(huì)計(jì)比率的基礎(chǔ)上均具有顯著的增量信息含量。

非財(cái)務(wù)變量主要可分為公司治理變量、審計(jì)信息、市場信息和股權(quán)結(jié)構(gòu)等幾類。

蔣秀華、孫錚（2001）使用毛利率、其它應(yīng)收款與總資產(chǎn)的比率、短期借款與總資產(chǎn)的比率、股權(quán)集中系數(shù)四個(gè)變量建立了Logit預(yù)測模型。第一次把公司治理變量（股權(quán)集中度）引入財(cái)務(wù)困境預(yù)測模型。

張鳴、程濤（2004）經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)審計(jì)意見對(duì)財(cái)務(wù)困境預(yù)測有一定的預(yù)測力。

吳超鵬、吳世農(nóng)（2005）選擇八個(gè)財(cái)務(wù)變量、九個(gè)內(nèi)部治理變量及三個(gè)外部治理變量，運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行財(cái)務(wù)狀態(tài)預(yù)測研究發(fā)現(xiàn)總資產(chǎn)收益率等財(cái)務(wù)指標(biāo)的改善，公司治理水平的提升或投資者保護(hù)程度的增強(qiáng)都有助于公司財(cái)務(wù)康復(fù)，反之則將導(dǎo)致公司陷入財(cái)務(wù)困境；若公司在T年被界定為價(jià)值損害型公司，當(dāng)采用T年和T+1年的數(shù)據(jù)分別構(gòu)造“LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型”來預(yù)測企業(yè)T+2年的財(cái)務(wù)狀況的五種態(tài)勢時(shí)，則預(yù)測準(zhǔn)確率分別為55.1%和77.8%；除財(cái)務(wù)指標(biāo)外,股票超額收益率、公司治理指數(shù)和投資者利益保護(hù)指數(shù)有助于預(yù)測價(jià)值損害型企業(yè)未來財(cái)務(wù)狀態(tài)的變化趨勢。

鄧曉嵐（2006）運(yùn)用Logistic回歸分別檢驗(yàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)、公司治理、市場信息等方面的10個(gè)非財(cái)務(wù)變量對(duì)財(cái)務(wù)困境的解釋力。建立的預(yù)測指標(biāo)體系包括營利性、財(cái)務(wù)杠桿、流動(dòng)性和資產(chǎn)營運(yùn)能力四個(gè)方面，資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、留存收益資產(chǎn)比、長期負(fù)債比率、資產(chǎn)負(fù)債比率、權(quán)益市值負(fù)債比、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、現(xiàn)金流量負(fù)債比、經(jīng)營性現(xiàn)金流量流動(dòng)負(fù)債比、存貨周轉(zhuǎn)率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、固定資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率14個(gè)財(cái)務(wù)變量；選擇股權(quán)結(jié)構(gòu)、公司治理、市場信息和審計(jì)信息四個(gè)方面的10個(gè)非財(cái)務(wù)變量，為股權(quán)集中度、國家股比率、高管持股比、年度股東大會(huì)出席率、董事長與CEO兩職設(shè)置狀況、董事會(huì)規(guī)模、股票換手率、已流通股比例、年度累積超額收益率、審計(jì)意見。

陳燕和廖冠民（2006）運(yùn)用Logit模型進(jìn)行計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)大股東持股比例、國有股比例、董事會(huì)規(guī)模對(duì)公司財(cái)務(wù)危機(jī)均具有顯著影響。其選擇衡量股權(quán)結(jié)構(gòu)的解釋變量為第一大股東持股比例、第二大至第五大股東與第一大股東持股比例的比值、國有股比值、流通外資股比例、公司是否為集體公司作為虛擬變量。衡量高管激勵(lì)的解釋變量為高管人員持股比例。董事會(huì)治理水平度量的解釋變量為董事會(huì)規(guī)模、董事長是否兼任總經(jīng)理的虛擬變量及獨(dú)立董事比例。

錢愛民、張淑君和程幸（2008）以自由現(xiàn)金流量為基礎(chǔ)構(gòu)建財(cái)務(wù)困境預(yù)測體系，運(yùn)用十三個(gè)自由現(xiàn)金流量指標(biāo)評(píng)價(jià)公司的償債能力、營運(yùn)能力、收益質(zhì)量和財(cái)務(wù)彈性，并運(yùn)用主成份分析和路基回歸的方法對(duì)中國機(jī)械制造業(yè)A股上市公司2002~2006年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)不同的ST、和非ST公司比例組合的樣本預(yù)警效果不同，自由現(xiàn)金流量指標(biāo)體系可以提前兩年對(duì)公司財(cái)務(wù)危機(jī)做出較為準(zhǔn)確的預(yù)測。

鄭育書和劉沂佩（2008）以臺(tái)灣上市公司公開的負(fù)債比率、流動(dòng)比率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)利潤率和現(xiàn)金流量比率等六個(gè)財(cái)務(wù)比率進(jìn)行判別分析、Logit和Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)負(fù)債比率和營業(yè)利益率是兩個(gè)最早期用于判別的領(lǐng)先指標(biāo)，若僅以這兩個(gè)指標(biāo)預(yù)測公司的狀況，則在發(fā)生危機(jī)的前一季，其準(zhǔn)確率可以高達(dá)90%；若加入流動(dòng)比率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和現(xiàn)金流量比率綜合觀察，則在危機(jī)發(fā)生前一季時(shí)，預(yù)測能力高達(dá)95%。

三、評(píng)述

財(cái)務(wù)困境預(yù)測的解釋變量按來源可以分為財(cái)務(wù)變量和非財(cái)務(wù)變量兩大類。財(cái)務(wù)變量按所反映的內(nèi)容可分為盈利能力指標(biāo)，財(cái)務(wù)彈性指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)和資產(chǎn)營運(yùn)能力指標(biāo)幾類。按財(cái)務(wù)指標(biāo)來源所屬財(cái)務(wù)報(bào)表可以分為，資產(chǎn)負(fù)債表比率和現(xiàn)金量表比率。

縱觀以上的研究，我們發(fā)現(xiàn)在財(cái)務(wù)困境預(yù)測解釋變量的選擇上，可以分為四派：一派只用財(cái)務(wù)變量進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測如Beaver 、Deakin和鄭育書和劉沂佩等；一派財(cái)務(wù)變量為主加入非公司治理、股權(quán)結(jié)構(gòu)和審計(jì)信息等非財(cái)務(wù)變量，如Ohlson、鄧曉嵐等；另一派以股權(quán)結(jié)構(gòu)、公司治理等非財(cái)務(wù)變量進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測如陳燕和廖冠民；最后一類是運(yùn)用財(cái)務(wù)比率的衍生比率進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測如錢愛民、張淑君和程幸等。

對(duì)財(cái)務(wù)解釋變量的選擇上還是以傳統(tǒng)的利潤率等資產(chǎn)負(fù)債表比率為主，基于現(xiàn)金流量表的現(xiàn)金流量比率較少。因?yàn)楝F(xiàn)金流量表是基于應(yīng)計(jì)制編制，其在財(cái)務(wù)困境預(yù)測中的信息含量應(yīng)比按權(quán)責(zé)發(fā)生制編制的資產(chǎn)負(fù)債表財(cái)務(wù)比率高。因?yàn)椴簧俚呢?cái)務(wù)困境是由流動(dòng)性不足導(dǎo)致的。

從研究的數(shù)量和預(yù)測準(zhǔn)確性來看財(cái)務(wù)指標(biāo)結(jié)合非財(cái)務(wù)指標(biāo)的研究已成主流的研究。對(duì)非財(cái)務(wù)變量的選擇上主要集中在股權(quán)結(jié)構(gòu)，審計(jì)信息，股東持股比率等公司治理信息，沒有進(jìn)一步結(jié)合經(jīng)濟(jì)政策，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和地區(qū)限制非財(cái)務(wù)解釋變量。我們建議在以后財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究中加入經(jīng)濟(jì)政策，行業(yè)特征和地區(qū)等非財(cái)務(wù)變量。只有開拓思路，大膽創(chuàng)新為我國的財(cái)務(wù)困境預(yù)測研究添磚加瓦。

參考文獻(xiàn)

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