基于MVA 的上市公司財務(wù)預(yù)警實(shí)證研究

李念秋

（杭州電子科技大學(xué)，浙江 杭州 310013）

一、MVA 意義

現(xiàn)代企業(yè)把股東財富最大化作為企業(yè)的使命與目標(biāo)，而股東財富的最大化是通過最大化權(quán)益市場價值與股東提供給企業(yè)的權(quán)益資本之間的差額來實(shí)現(xiàn)的, 該差額就是MVA，可見MVA 值在企業(yè)價值評估中具有重要作用。

二、構(gòu)建基于 MVA 的財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型

1. 研究假設(shè)：公司的MVA 值不能提高財務(wù)預(yù)警模型的有效性。

2. 研究樣本的選取。本文所選企業(yè)為證券市場上均屬制造業(yè)的 A 股上市公司。ST 公司33 家，正常公司70 家。

3. 財務(wù)指標(biāo)變量選取標(biāo)準(zhǔn)。

(1) 財務(wù)指標(biāo)的選取。本文選取了表示償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、成長能力和現(xiàn)金流量能力的40 個財務(wù)指標(biāo)作為財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的初選變量指標(biāo)。

(2) 對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行差異性分析, 目的是選出兩類樣本公司變量指標(biāo)中存在顯著性差異的變量。此文選擇 SPSS 統(tǒng)計(jì)軟件對樣本進(jìn)行 M- W- W 非參數(shù)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示, 只有34 項(xiàng)財務(wù)比率通過顯著性檢驗(yàn);未通過檢驗(yàn)的予以剔除。通過檢驗(yàn)的指標(biāo)作為備選變量進(jìn)入相關(guān)性分析。

(3)備選變量相關(guān)性分析。目的是為了消除變量間的共線性,剔除高度相關(guān)的變量。使用 SPSS 軟件，剔除掉24 項(xiàng)指標(biāo)，將最終剩余的10 項(xiàng)指標(biāo)變量選入 Logistic 回歸模型。

4. Logistic 財務(wù)預(yù)警模型①的構(gòu)建。利用 SPSS 軟件最終篩選出 X17 總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、X36 每股經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量、X39 每股現(xiàn)金凈流量3 個財務(wù)指標(biāo)構(gòu)建 Logistic 回歸模型, 輸出結(jié)果見表1。按指標(biāo)變量的Wald 統(tǒng)計(jì)量越大或 sig 值越小, 表明該指標(biāo)越重要，其變化越能預(yù)測事件的發(fā)生。

表1 模型①的回歸分析

模型①對研究樣本的預(yù)測結(jié)果見表2。

表2

表中顯示, 該預(yù)警模型判定ST 公司的準(zhǔn)確率為48.5%, 判定正常公司的準(zhǔn)確率為 87.1%, 總體判別正確率為74.8%。

5. 引入 MVA 指標(biāo)的 Logistic 財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型②的構(gòu)建。引 入 MVA 再 次 構(gòu) 建 Logistic 回歸模型，為消除企業(yè)規(guī)模的影響，選擇每股MVA（MVA/總股數(shù)）帶入模型。仍然使用 SPSS 軟件,最終數(shù)據(jù)輸出結(jié)果見表3。同上述道理，每股MVA 的的Wald 統(tǒng)計(jì)量較大,sig 值很小，表明其能很好的預(yù)測財務(wù)危機(jī)的發(fā)生。

表3

預(yù)測效果圖如下表4：

表4 模型②對研究樣本的預(yù)測結(jié)果

上述結(jié)果表明, 該預(yù)警模型保持了對正常公司的判定準(zhǔn)確率，提高了對危機(jī)公司的準(zhǔn)確率（48.5%提高到60.6%），總體預(yù)測準(zhǔn)確率也提高到78.6%，說明引入每股MVA 指標(biāo)后的預(yù)警模型比僅僅利用傳統(tǒng)財務(wù)比率指標(biāo)構(gòu)建的模型對企業(yè)財務(wù)危機(jī)的預(yù)警效果更好, 這證明 MVA 指標(biāo)改善了模型對財務(wù)危機(jī)的預(yù)測效果。

三、本文創(chuàng)新點(diǎn)與結(jié)論

目前MVA 在財務(wù)預(yù)警領(lǐng)域的研究一片空白，而本文論證結(jié)果顯示MVA 值能很好的預(yù)測財務(wù)危機(jī)，體現(xiàn)一定的價值，說明MVA 的理論和實(shí)踐應(yīng)用有待各位學(xué)者研究與開發(fā)。

[1]吳世農(nóng)，盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2001.

[2]張文彤,閏潔.SPSS 統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)教程[M].北京:高等教育出版社,2004:110-246.

[3]張曉東,劉葵陽,馬永開.EVA、MVA 和股票收益關(guān)系在我國的實(shí)證分析[N].重慶工商大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2003(08).