基于Logistic模型的天津市上市公司財務預警實證研究

（天津科技大學經(jīng)濟與管理學院 天津300222）

Logistic回歸模型是通過統(tǒng)計試驗與觀測來探求變量之間相互關系的一種統(tǒng)計分析方法，該模型主要應用于二元取值的因變量，使用最大似然法估計參數(shù)值，最后得到因變量取某個值的概率。該回歸模型的目標是提供把觀測對象歸為某個類別的條件概率，由此衡量企業(yè)發(fā)生財務危機的概率大小，而不僅僅是判斷企業(yè)是否會發(fā)生財務危機。Logistic回歸對于變量的分布沒有具體要求，適用范圍更廣，建立好模型后，財務危機預測即簡化為已知公司具有某些財務特征，而計算其在一段時間內陷入財務危機的概率問題，如果算出的概率大于設定的分割點，則判定該公司將陷入財務風險，給人直觀明了的感覺，在實際運用中非常簡單方便。

一、變量指標分析與篩選

根據(jù)現(xiàn)代財務管理理論，公司的財務狀況主要取決于公司的償債能力、資產(chǎn)管理能力、盈利能力、成長能力和現(xiàn)金流量狀況，結合天津市上市公司財務危機的成因分析，本文提出反映資產(chǎn)管理能力（X1應收賬款周轉率、X2存貨周轉率、X3總資產(chǎn)周轉率）、償債能力（X4資產(chǎn)負債率、X5所有者權益比率、X6長期負債比率、X7利息保障倍數(shù)）、盈利能力 （X8總資產(chǎn)凈利率、X9凈資產(chǎn)收益率、X10主營業(yè)務利潤率、X11每股收益、X12銷售毛利率、X13凈利潤率）、成長能力（X14凈利潤增長率、X15凈資產(chǎn)增長率、X16總資產(chǎn)增長率、X17主營業(yè)務收入增長率、X18對資產(chǎn)總額取對數(shù)）、資產(chǎn)流動性 （X19流動比率、X20速動比率、X21營運資金對總資產(chǎn)比率）、現(xiàn)金流量能力（X22現(xiàn)金債務總額比、X23全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、X24現(xiàn)金比率）的24個財務指標和公司治理方面的 （X25國家持股比率、X26流通股比率、X27控股股東持股比率、X28股權集中度、X29股權制衡度、X30獨立董事比率、X31監(jiān)事比率、X32董事長和總經(jīng)理是否為一人）8個非財務指標。這樣將避免單一指標考察的局限性，能夠較為全面地反映財務危機公司的整體狀況。

（一）變量指標的描述性統(tǒng)計分析

從新浪財經(jīng)網(wǎng)和證券之星網(wǎng)中可以得到1999-2010年間天津市滬深上市公司被實施ST之前兩年（t-2年）的數(shù)據(jù)以及配對樣本數(shù)據(jù)，結合變量指標的計算公式，我們可以得到32個變量指標的數(shù)據(jù)，這是實證研究的基礎。我們首先對財務危機樣本組被實施ST之前兩年（t-2年）的32個變量值進行描述性統(tǒng)計分析，然后檢驗所選取的變量在財務危機組和財務健康組之間是否存在顯著的差異，從而證實這些變量在構建預測模型中的代表性。利用SPSS V17.0處理得出：

1.平均而言，配對財務健康公司的資產(chǎn)管理能力指標（X1-X3）、償債能力 （X4-X7）、 盈利能力指標 （X8-X13）、成長能力能標（X14-X17)、現(xiàn)金流量指標（X22-X24）與財務危機公司存在顯著差異，財務健康公司的指標均要優(yōu)于財務危機公司。

2.通過K-S檢驗（即柯爾莫哥洛夫-斯米諾夫檢驗）方法來對指標進行正態(tài)檢驗之后，發(fā)現(xiàn)變量指標有部分不服從正態(tài)分布。

（二）樣本數(shù)據(jù)均值差異檢驗

檢驗財務危機組與財務正常組是否有顯著性差異，需要比較兩組指標的均值是否有顯著性差異。T檢驗，有兩個前提假設，一是每對觀察值與其他對觀察值互為獨立，二是配對差值來自正態(tài)總體。因為有部分指標不服從正態(tài)分布，T檢驗方法并不適用。Mann-Whitney U檢驗又稱為秩和U檢驗，用于檢驗兩個獨立樣本是否來自相同的總體，是非常重要的非參數(shù)統(tǒng)計檢驗方法。因此我們利用SPSS V17.0軟件對32個變量指標在兩組間的均值差異進行了非參數(shù)檢驗。我們得出：

在5％的顯著性水平下，共有16個變量其均值在組間存在顯著性差異，這些指標從不同的方面反映了天津市財務危機上市公司與財務健康上市公司存在顯著差異。這說明資產(chǎn)管理能力（指標 X1、X3），償債能力（指標X6、X7），盈利能力（指標 X8、X9、X11、X13）、成長能力（指標 X14、X15、X16、X17）、現(xiàn)金流量（指標 X22、X24）對上市公司出現(xiàn)財務危機與否的概率有著顯著影響。而公司治理指標中的股權結構指標（指標X26、X27）也具有一定的顯著性，說明公司治理方面的非財務指標在判斷上市公司財務危機與否上具有重要作用。在這一步我們共剔除了16個指標，因此共剩下16個變量指標。

（三）變量指標的相關性分析

相關性分析就是分析變量之間線性相關程度的強弱并用適當?shù)慕y(tǒng)計指標表示出來的過程。

本文在進行簡單相關性分析時，變量指標之間的相關系數(shù)限定在0.5之內，從而盡可能的排除那些相關的指標變量，使進入Logistic回歸的變量之間不存在多重共線性。

運用 SPSS V17.0軟件，得出：X8、X9、X11、X13、X14、X16、X15同別的變量之間存在很強相關性，因此將這幾個變量剔除，經(jīng)過顯著性檢驗和差異性檢驗，最終確定用于建立Logistic模型的變量為X1、X3、X6、X7、X17、X22、X24、X26、X27，即應收賬款周轉率、總資產(chǎn)周轉率、長期負債比率、利息保障倍數(shù)、凈利潤率、總資產(chǎn)增長率、主營業(yè)務收入增長率、現(xiàn)金債務總額比、現(xiàn)金比率、流通股比率和控股股東持股比率。

二、Logistic財務危機預警模型的建立

運用二元Logistic回歸分析，以發(fā)生財務危機的概率Y為因變量，設定ST公司的Y值為1，非ST公司的Y值為0，以選出的財務危機預測變量為自變量，對26家建模樣本公司運用SPSS V17.0的Binary Logistic回歸程序進行迭代數(shù)據(jù)處理，其結果如下表所示：

表1 回歸結果

根據(jù)上面的結果，建立預警模型。

預警模型為：

1/{1+EXP［-（-20.47-26.194×X1-9.741 ×X3-0.122 ×X6+24.427 ×X7+3.555×X17+4.386×X22-10.409×X24+9.028×X26-2.359×X27）］}

將建模組數(shù)據(jù)代入模型，得出預測值與實際數(shù)據(jù)的比較結果，可以分析模型的績效，比較結果如下：

表2 預測結果分析表

我們可以看到，Logistic分析估計樣本的準確率分別為84.62％和92.31％，根據(jù)以上回代結果的驗證表明該模型具有一定的通用性和較高的準確性，可以用于天津市上市公司預警分析。

為了預測天津市尚未被實行特別處理的上市公司2012年的財務狀況 （*ST鼎盛、ST中源、SST天海、ST磁卡、ST天海B已經(jīng)被實行特別處理），我們取天津市33家上市公司（5家已經(jīng)被實行特別處理）2010年度的相關數(shù)據(jù)，計算出這33家上市公司的11個相關預警指標數(shù)值，代入上述Logistic預警模型，根據(jù)Y值的大小，Y值大于0.5則公司出現(xiàn)財務失敗的可能性較大，Y值小于0.5公司財務正常的可能性較大。從預警結果下我們可以看出：在天津市38家上市公司中，鑫茂科技、津濱發(fā)展2家公司2012年出現(xiàn)財務危機的可能性較大，其償債能力、成長能力和現(xiàn)金流量狀況都相對較差，具體情況分析如下：

（一）鑫茂科技

原材料供應短缺，部分產(chǎn)品檔次較低，附加值不高，在高檔產(chǎn)品市場目前還不具備競爭實力，設備及生產(chǎn)工藝相對來說與部分競爭對手存在一定的差距。受國家房地產(chǎn)宏觀調控的影響，公司工業(yè)地產(chǎn)銷量大幅下降。公司新能源新材料產(chǎn)業(yè)基地、汽車孵化器產(chǎn)業(yè)基地、軍民兩用技術產(chǎn)業(yè)基地的工業(yè)地產(chǎn)銷售基本停滯。為此，公司及下屬房地產(chǎn)子公司竭盡全力推出針對不同區(qū)域和項目的各種營銷手段和措施，但由于潛在客戶持幣觀望氣氛濃重，加之銀根收緊使按揭貸款難度大幅增加等客觀影響，公司工業(yè)地產(chǎn)本年度銷售低迷，未能給公司本期業(yè)績做出正面貢獻，嚴重影響了公司的銷售收入和凈利潤。2010年公司啟動了非公開發(fā)行股份事宜，預計本次定向增發(fā)完成時間較長，可能會對公司現(xiàn)金流及項目工程進度等方面在短期內產(chǎn)生一定影響。2010年12月21日，天津鑫茂科技投資集團擬收購德拉克已發(fā)行的全部普通股股權，預計收購額將超過50億元人民幣。鑫茂集團的這次海外收購也對其經(jīng)營發(fā)展產(chǎn)生重大挑戰(zhàn)。

（二）津濱發(fā)展

公司于2009年11月30日完成發(fā)行7億元公司債券，債券年利率7.2％，期限5年。上述債券募集資金凈額68 599.90萬元，募集資金用途為歸還銀行貸款。伴隨房地產(chǎn)調控政策的進一步升級和深化，市場短期需求會受到抑制，限購城市的房價出現(xiàn)結構性下跌可能性加大。同時，也會對房地產(chǎn)企業(yè)的資金面帶來很大壓力。津濱發(fā)展2011年一季報，公司實現(xiàn)營業(yè)收入2.83億元，同比下降50.77％；歸屬上市公司股東的凈利潤虧損1 732.45萬元，同比下降360.56％，商品房銷售面積減少，導致經(jīng)營業(yè)績大幅降低。津濱發(fā)展預計2011年上半年虧損8 000萬元至1億元。2011年可產(chǎn)生利潤的項目較少：2011年將是公司開工項目較多的一年，部分項目進入建設期，但由于房地產(chǎn)項目的周期特點，這部分項目無法在2011年結算利潤，這將給2011和2012年經(jīng)營業(yè)績帶來較大壓力。在調控不斷的背景下，市場短期需求和價格將受到較大沖擊。同時，公司自身與業(yè)內標桿企業(yè)相比，無論在開發(fā)規(guī)模、資源儲備、銷售總量、盈利能力、品牌影響力等諸多方面，差距依然很大。由于受到開發(fā)規(guī)模偏小，數(shù)據(jù)積累不完備以及開發(fā)經(jīng)驗等因素的制約，房地產(chǎn)項目開發(fā)周期拉得過長；公司管理體系初步建立但是與項目開發(fā)規(guī)模、不同市場區(qū)域的匹配程度還有待經(jīng)過實踐檢驗。

三、結論與建議

通過對天津市上市公司的財務風險狀況的分析，我們可以看出天津市上市公司的質量整體不高，業(yè)績缺乏穩(wěn)定性和持續(xù)成長性。多數(shù)公司主業(yè)不突出，缺乏核心競爭力，沒有產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢。一些公司即便已經(jīng)上市，也并非該行業(yè)的領軍企業(yè)，融資優(yōu)勢和體制優(yōu)勢沒有顯現(xiàn)出來。本文通過對天津市上市公司的預警研究，針對天津市上市公司的發(fā)展狀況提出以下建議：

（一）上市公司應根據(jù)自身的特點建立適合本企業(yè)的財務危機預警模型

在模型的建立中應選取能夠全面、完整的反映企業(yè)財務狀況的預警指標，與企業(yè)財務危機發(fā)生密切相關的非財務指標應被引入財務預警的研究中，尤其是反映公司治理結構方面的非財務指標的引入可能對預警準確率的提高大有幫助。

（二）建立健全風險控制機制

建立和完善企業(yè)的財務風險控制網(wǎng)絡，加強風險區(qū)域中心控制，形成以企業(yè)財務風險管理機構為主要核心的風險控制網(wǎng)絡，并且要求風險控制人員明確自己的職責，建立相應的考核制度；建立完善的財務風險控制制度，對企業(yè)財務經(jīng)濟活動進行嚴密的監(jiān)控；建立完備的風險程序，對企業(yè)每一項財務活動都能進行有條理的管理和控制，防止做出盲目的決策，以達到控制風險的目的。

（三）加大研發(fā)投入，樹立創(chuàng)新觀念，增強核心競爭力

處在傳統(tǒng)行業(yè)的上市公司，更要加強工藝革新和技術改造，實現(xiàn)公司的可持續(xù)發(fā)展。從政府角度來講，則要把上市公司納入天津市經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃中來，充分利用天津的區(qū)域優(yōu)勢，優(yōu)化上市公司的產(chǎn)業(yè)布局。