企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)篩選探究

[摘要]選擇合適的財務(wù)指標(biāo)來描述預(yù)警模型對提高預(yù)測的精度至關(guān)重要。運(yùn)用顯著性分析和因子分析法，對企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警的備選指標(biāo)進(jìn)行篩選，并選擇了76家上市公司為樣本進(jìn)行實(shí)證研究。通過兩次篩選，最終得到由7個預(yù)警指標(biāo)組成的全面互斥的財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系，為進(jìn)一步的財務(wù)危機(jī)預(yù)警評價提供參考。

[關(guān)鍵詞]顯著性分析;因子分析;財務(wù)危機(jī);預(yù)警;指標(biāo)篩選

[中圖分類號] F275[文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673-0461(2010)08-0036-04

[收稿日期]2010-04-17

[作者簡介]全春光(1974 -)，男， 湖南衡陽人，湖南科技大學(xué)管理學(xué)院教師，華中科技大學(xué)管理學(xué)院在讀博士，研究方向:管理科學(xué)與工程; 程曉娟(1980 -)，女， 河北邢臺人，湖南科技大學(xué)工業(yè)工程系教師，碩士，研究方向:管理科學(xué)與工程。

一、引言

企業(yè)財務(wù)危機(jī)預(yù)警問題的研究很早就引起了各方面的關(guān)注，國內(nèi)外學(xué)者取得了豐富的成果。如Fitzpatrick[1]和Beaver[2]提出單變量模型，美國學(xué)者Altman構(gòu)建Z-score模型[3]，我國學(xué)者李秉祥提出組合預(yù)警模型[4];李益騏運(yùn)用Logistic回歸分析作為主要建模方法[5]，李臘生將因子分析與選擇性模型相結(jié)合，構(gòu)建了判別上市公司財務(wù)危機(jī)的因子分析Logit模型[6]，郭德仁構(gòu)建了基于模糊聚類和模糊模式識別模型[7]，周輝仁提出一種基于遞階遺傳算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財務(wù)預(yù)警模型[8]?？梢妵鴥?nèi)外學(xué)者對財務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究主要集中在運(yùn)用數(shù)學(xué)方法構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型上。由于企業(yè)內(nèi)外部環(huán)境多變，導(dǎo)致發(fā)生危機(jī)的因素紛繁復(fù)雜，因而為了提高預(yù)警模型的精度，通常需要選擇多方面、多層次的指標(biāo)來進(jìn)行預(yù)測。然而預(yù)警指標(biāo)并不是越多越好，過多的指標(biāo)會產(chǎn)生信息過載，加大成本，同時由于財務(wù)指標(biāo)之間的相關(guān)性比較強(qiáng)，易產(chǎn)生覆蓋范圍重復(fù)，計算結(jié)果不容易解釋等問題，因此在建立預(yù)警模型前有必要對初始變量進(jìn)行篩選?；诖耍疚牟捎蔑@著性分析和因子分析法，對財務(wù)危機(jī)預(yù)警的備選指標(biāo)進(jìn)行篩選，以期構(gòu)建一個有效而簡潔的預(yù)警指標(biāo)體系。

二、顯著性分析與因子分析法簡介

(一)顯著性分析

一般來講，財務(wù)危機(jī)和財務(wù)健康之間應(yīng)該具有顯著差別，因此進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)至少能有效顯著的區(qū)分這兩種狀態(tài)，這是入選指標(biāo)的首要條件。所以以此為標(biāo)準(zhǔn)本文采用統(tǒng)計分析法中的顯著性檢驗方法(T檢驗)對預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行第一次篩選。

針對同一財務(wù)指標(biāo)變量而言，當(dāng)兩組樣本具備方差齊性(即 δ₁²=δ₂²)時，采用的T統(tǒng)計量為:

這樣在可接受的顯著性水平上就可以篩選出能顯著區(qū)分財務(wù)危機(jī)和財務(wù)健康狀態(tài)的預(yù)警變量。

(二)因子分析法

因子分析最早是由心理學(xué)家Karl Pearson 和Charles Speamen在1904年提出的，在多元統(tǒng)計分析中，因子分析是一種很有效的降維和信息濃縮技術(shù)。這種方法是從變量的相關(guān)矩陣出發(fā)，將一個m維的隨機(jī)向量X分解成低于m個且有代表性的公因子和一個特殊的m維向量，使其公因子數(shù)取得最佳的個數(shù)，從而使對m維隨機(jī)向量的研究轉(zhuǎn)化成對較少個數(shù)的公因子的研究。即用較少個數(shù)的公共因子的線性函數(shù)和特定因子之和來表達(dá)原來觀測的每個變量，從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜的變量歸納為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。該方法的本質(zhì)就是通過降維技術(shù)將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)，這些綜合指標(biāo)能夠反映原始指標(biāo)的絕大多數(shù)信息，并且所含有的信息互不重疊，彼此之間又不相關(guān)，這樣既減少了變量的個數(shù)，又再現(xiàn)變量之間的內(nèi)在聯(lián)系。本文基于因子分析的思想，根據(jù)各預(yù)警指標(biāo)相關(guān)性大小將它們分組，使得同組內(nèi)的指標(biāo)之間相關(guān)性較高，不同組的變量之間的相關(guān)性較低，通過對相關(guān)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究，找出影響企業(yè)財務(wù)危機(jī)狀況的幾個綜合指標(biāo)，稱之為主因子。以主因子構(gòu)成預(yù)警指標(biāo)體系，構(gòu)建模型，進(jìn)行預(yù)測與分析。

三、財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的初步構(gòu)建

根據(jù)敏感性、先兆性、關(guān)聯(lián)性、可操作性和互斥性的原則，本文在借鑒國內(nèi)外學(xué)者的實(shí)證研究成果[9-11]并結(jié)合我國上市公司實(shí)際情況的基礎(chǔ)上，從表內(nèi)信息和表外信息兩個角度六個方面構(gòu)建了一套包括25個指標(biāo)的財務(wù)危機(jī)預(yù)警的指標(biāo)體系，作為研究中使用的初始變量，如表1所示。表內(nèi)信息指標(biāo)主要包括反映企業(yè)盈利能力、經(jīng)營能力、償債能力、成長能力和現(xiàn)金流量五個方面的財務(wù)指標(biāo)，表外信息指標(biāo)主要包括更能揭示公司陷入財務(wù)危機(jī)狀況的非財務(wù)信息，比如反映上市公司過度依賴短期借款、存在大量的或有事項(主要是因擔(dān)保、財務(wù)承諾而產(chǎn)生的或有負(fù)債)、審計報告的意見類型、期末存在大量關(guān)聯(lián)方交易等情況的指標(biāo)。

四、財務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系的篩選

對于“財務(wù)危機(jī)”學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界有各種不同的界定，考慮到我國的具體國情，本文將我國上市公司中

的ST公司界定為財務(wù)危機(jī)企業(yè)。根據(jù)一定的選擇標(biāo)準(zhǔn)，選取了2008年被特別處理的38家上市公司，同時按著同行業(yè)、同時間窗的原則，選取了38家非ST公司作為匹配樣本，組成訓(xùn)練樣本，以這76家上市公司兩年的數(shù)據(jù)資料為基礎(chǔ)進(jìn)行實(shí)證研究。

(一)初選——顯著性檢驗

按著通常的思路，ST公司和非ST公司之間應(yīng)該具有顯著差別，因此進(jìn)入預(yù)警模型的指標(biāo)至少能有效顯著的區(qū)別ST公司和非ST公司，所以以此為標(biāo)準(zhǔn)本文采用統(tǒng)計分析法中的顯著性檢驗方法(T檢驗)對預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行第一次篩選。利用搜集的訓(xùn)練樣本共76家上市公司兩年的數(shù)據(jù)資料，使用SPSS統(tǒng)計分析軟件，對財務(wù)危機(jī)企業(yè)被宣布特別處理前1年和前2年的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗的結(jié)果如下，見表2所示。

從以下的T檢驗結(jié)果可以看出:

(1)在財務(wù)危機(jī)發(fā)生的前2年有11個指標(biāo)通過了顯著性檢驗，在財務(wù)危機(jī)發(fā)生的前一年有15個指標(biāo)通過了顯著性檢驗，顯示了所選財務(wù)指標(biāo)在作為預(yù)警變量時具有信息含量和時效性，其信息含量隨著時間的臨近而增加，即指標(biāo)離財務(wù)危機(jī)發(fā)生的時間越近，兩組公司的財務(wù)指標(biāo)差異越明顯，區(qū)分度越大，反之信息含量越少，區(qū)分度越小。

(2)在25個預(yù)警指標(biāo)中，凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長率、現(xiàn)金流動負(fù)債比、每股營業(yè)現(xiàn)金流量、短期借款流動比率、審計意見類型、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模11個指標(biāo)連續(xù)兩年通過顯著性檢驗，其中總資產(chǎn)報酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金流動負(fù)債比、每股營業(yè)現(xiàn)金流量、審計意見型7個指標(biāo)連續(xù)兩年在0.01水平上顯著。而存貨周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和流動比率3個指標(biāo)僅在財務(wù)危機(jī)的前一年有顯著差別，其中流動比率在0.01水平上顯著。

綜合以上分析，我們選取凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、每股收益、成本費(fèi)用利潤率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)增長率、現(xiàn)金流動負(fù)債比、每股營業(yè)現(xiàn)金流量、短期借款流動比率、審計意見類型、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、流動比率12個指標(biāo)作為第一次篩選的入選變量。其中前11個指標(biāo)在財務(wù)危機(jī)發(fā)生的前一年和前兩年都有很好的區(qū)分效果，所以引入預(yù)警模型。流動比率雖然只是在財務(wù)危機(jī)發(fā)生的前1年有顯著性，但考慮到入選的指標(biāo)中沒有反應(yīng)企業(yè)償債能力的指標(biāo)，而償債能力是反映企業(yè)危機(jī)狀況的一個非常重要的方面，因此也把流動比率作為入選變量，以期使入選指標(biāo)更全面反映公司的狀況。

(二)二次篩選——因子分析

通過顯著性檢驗，我們篩選出12個指標(biāo)作為建立模型的初選變量，然而這些指標(biāo)有些相關(guān)性很強(qiáng)，包含了重復(fù)信息，為使模型更加精簡，筆者采用因子分析法進(jìn)行指標(biāo)的二次篩選。對進(jìn)入二次篩選的12個預(yù)警指標(biāo)，利用76家訓(xùn)練樣本財務(wù)危機(jī)前2年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行主成份分析，結(jié)果如表3所示。

本文取累計貢獻(xiàn)率91.338%，則主成份因子為7個，即用這7個主成份來代替原有的12個指標(biāo)，這7個主成份因子包含原來91.838%的信息量。為了對這7個因子進(jìn)行解釋，本文使用了正交旋轉(zhuǎn)法中最大方差法進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到因子載荷矩陣(見表4)。

從因子荷載矩陣中，可以看出:

(1)主成份1的支配變量依次為每股收益0.879、成本費(fèi)用利潤率0.861、凈資產(chǎn)收益率0.804和總資產(chǎn)報酬率0.773。這些指標(biāo)都是反映企業(yè)盈利能力的指標(biāo)，因此主成份1可以概括為盈利因子，其代表性變量為每股收益。

(2)主成份2的支配變量主要為流動比率0.738，它反映了企業(yè)的償債能力，因此主成份2可以概括為償債因子，以流動比率作為代表性變量。

(3)主成份3的支配變量為每股營業(yè)現(xiàn)金流量0.752、短期借款流動資金比率0.726，反映了企業(yè)獲取現(xiàn)金的能力，故主成份3可以概括為現(xiàn)金流量類因子，其代表指標(biāo)為每股營業(yè)現(xiàn)金流量。

(4)主成份4中企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模這一指標(biāo)的因子荷載明顯高于其他指標(biāo)，因此主成份4可以解釋為資產(chǎn)規(guī)模因子，其代表指標(biāo)為企業(yè)總資產(chǎn)。

(5)主成份5中總資產(chǎn)增長率的因子荷載明顯高于其他指標(biāo)，因此主成份5可以解釋為成長因子，其代表指標(biāo)為總資產(chǎn)增長率。

(6)主成份6和主成份7中，審計意見類型和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率這兩個指標(biāo)的荷載都明顯高于其他指標(biāo)，且分值很接近，為了避免重復(fù)和保存更多的信息含量，我們將主成份6解釋為表外因子，代表指標(biāo)為審計意見類型;主成份7則概括為資產(chǎn)營運(yùn)能力因子，其代表指標(biāo)為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。這七個主成分即為最終的入選變量。這七個主成分即為最終的入選變量。

通過顯著性檢驗和因子分析兩次篩選，最終得到了每股收益、流動比率、每股營業(yè)現(xiàn)金流量、企業(yè)總資產(chǎn)、總資產(chǎn)增長率、審計意見類型、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率7個指標(biāo)作為構(gòu)建模型的變量。這7個代表性指標(biāo)相互獨(dú)立，分別代表了企業(yè)的盈利能力、償債能力、獲取現(xiàn)金能力、資產(chǎn)規(guī)模、成長能力、表外因素、營運(yùn)能力7個方面，符合全面互斥的原則。通過這種方法得到了與預(yù)測更為敏感的財務(wù)指標(biāo)，為下一步進(jìn)行財務(wù)預(yù)警模型的設(shè)計做好準(zhǔn)備。

五、結(jié) 論

隨著市場競爭的日益激烈，科學(xué)的財務(wù)危機(jī)預(yù)警既是企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的重要條件，也是利益相關(guān)者利益保障的有效工具，而預(yù)警指標(biāo)的選擇又是財務(wù)危機(jī)預(yù)警的首要問題。本文在對已有研究成果進(jìn)行綜述的基礎(chǔ)上，應(yīng)用顯著性分析與因子分析法對預(yù)警備選指標(biāo)進(jìn)行篩選，得到利益相關(guān)者重點(diǎn)觀測和預(yù)警建模所需的預(yù)警指標(biāo)。研究結(jié)果顯示，通過顯著性檢驗和因子分析兩次指標(biāo)篩選，能夠以較少的特征變量實(shí)現(xiàn)了較高的分類精度，從而證明了本文的研究設(shè)想。同時需要說明，本文意義在于為科學(xué)、合理地選擇預(yù)警指標(biāo)提供了一種途徑，但就預(yù)警問題而言，準(zhǔn)確的危機(jī)預(yù)測更是重中之重。因此，本文的工作只是階段性成果，如何有效地構(gòu)建可行的預(yù)警模型是將我們下一步需要進(jìn)一步探討的方向。

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Study on Screening Warning Indicators of Enterprise’s Financial Crisis

Quan Chunguang1， Cheng Xiaojuan2

(1. School of Management， Hunan University of Science and Technology， Xiangtan 411201， China;

2 .Dept of Industrial Engineering， Hunan University of Science and Technology， Xiangtan 411201，China)

Abstract:It is essential for improving warning accuracy to select appropriate financial indicators so as to describe warning model. This paper applies significance and factor analysis methods to choose from candidate indicators for financial crisis warning and presents an empirical study of 76 listed companies in Stock Market. As a result， seven indicators are selected as a warning indicator system for financial crisis， offering a reference for further evaluation of financial crisis warning.

Key words: significance analysis; factor analysis; financial crisis;warning;indicator screening

(責(zé)任編輯:張丹郁)