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    財務(wù)困境預(yù)測:會計模型與市場模型信息量比較

    2016-11-04 09:26董雪杰劉媚
    北方經(jīng)貿(mào) 2016年8期
    關(guān)鍵詞:財務(wù)困境信息量

    董雪杰 劉媚

    摘要:基于會計模型與市場模型的信息含量考慮,本研究采用離散時間風(fēng)險模型技術(shù)實證比較了MertonDD模型與各z值模型對企業(yè)財務(wù)困境的預(yù)測能力。結(jié)果表明,違約距離和各z值指標(biāo)都涵蓋了有關(guān)企業(yè)財務(wù)困境的重要信息,但違約距離的信息含量則較弱。總體上,財務(wù)信息對預(yù)測企業(yè)財務(wù)困境具有不可替代的作用,會計比率作為一種分析技術(shù),其作用應(yīng)被加強(qiáng)而不是被弱化。

    關(guān)鍵詞:財務(wù)困境;會計模型;市場模型;信息量;離散時間風(fēng)險模型

    中圖分類號:F201 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

    文章編號:1005-913X(2016)08-0099-04

    一、引言

    2008年金融危機(jī)以來,企業(yè)財務(wù)困境問題再次成為業(yè)界關(guān)注的焦點。當(dāng)前,預(yù)測和管理企業(yè)財務(wù)困境越來越成為企業(yè)經(jīng)營、投資決策和貸款決策的一個重要組成部分,股東、債權(quán)人以及企業(yè)員工都對財務(wù)困境或即將破產(chǎn)的風(fēng)險給予高度的重視(Beaver等,2011)。

    自Beaver(1966)和Altman(1968)的開創(chuàng)性研究以來,相關(guān)實證研究一直聚焦在那些具有最佳預(yù)測能力的變量或信息上,并形成了兩種主流的方法或模型:一是基于會計信息的傳統(tǒng)統(tǒng)計模型(以下簡稱會計模型)。二是基于市場信息的未定權(quán)益模型(以下簡稱市場模型)(Bauer and Agawal,2014)。盡管有關(guān)兩類模型的文獻(xiàn)已相當(dāng)豐富,但會計模型和市場模型的信息含量仍是目前實證爭議的一個主題,市場模型是否對財務(wù)困境預(yù)測提供有增量信息仍具有不確定性?,F(xiàn)基于中國滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù),運(yùn)用Shumway(2001)提出的離散時間風(fēng)險模型技術(shù)進(jìn)行實證分析,以對這一問題提供新的實證依據(jù)。

    二、文獻(xiàn)回顧

    會計模型的文獻(xiàn)認(rèn)為上市公司公開披露的財務(wù)報表中隱含了解釋企業(yè)財務(wù)困境的重要信息,學(xué)者們多通過運(yùn)用各種不同的統(tǒng)計方法從中提取重要的財務(wù)變量來評估企業(yè)陷入財務(wù)困境的程度,Ahman(1968)的Z-Score模型為這類研究的經(jīng)典代表。市場模型則基于Black and Scholes(1973)和Merton(1974)的期權(quán)定價理論。迄今為止,最有影響力的市場模型當(dāng)屬M(fèi)oodys KMV模型。因此,使用這類模型的研究常被冠以“Merton模型”“KMV模型”“Merton DD模型”等稱謂。關(guān)于這兩類模型研究的國外研究狀況可見崔毅和蔡玉蘭(2014),在此不加詳述。

    我國學(xué)者自90年代初開始對國內(nèi)企業(yè)財務(wù)困境預(yù)測展開了持續(xù)不斷地研究,迄今為止已涌現(xiàn)出大量的理論和實證研究成果。如石曉軍和任若恩(2005)研究發(fā)現(xiàn)在我國找不到足夠的證據(jù)支持基于期權(quán)方法的Merton模型與基于會計信息的z記分模型之間的一致性,而馬若微(2006)的研究顯示KMV模型對于中國股市是適用的,它能較早的反映公司的經(jīng)營業(yè)績與抗破產(chǎn)能力;在引入功率曲線進(jìn)行優(yōu)越性分析發(fā)現(xiàn),KMV模型在大部分情況下都有優(yōu)于Fisher模型和Logistic模型的表現(xiàn)。但劉國光等(2005)發(fā)現(xiàn)Merton模型并不是違約風(fēng)險的最佳度量,僅僅依靠違約距離難以準(zhǔn)確地預(yù)測中國上市公司的失敗,將其和財務(wù)指標(biāo)同納入模型中時,違約距離對模型的預(yù)測能力也沒有實質(zhì)性地提高(潘彬、凌飛,2012)??椎聽I和李曉峰(2012)專門比較了Merton模型和Logistic模型的預(yù)測效果,發(fā)現(xiàn)Merton模型對違約風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性僅有31.26%。

    除了孔德營和李曉峰(2012)的研究外,上述研究多是建立在小樣本觀測數(shù)的基礎(chǔ)上,采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,未能體現(xiàn)出企業(yè)陷入財務(wù)困境的動態(tài)性??椎聽I和李曉峰(2012)的研究樣本雖然多達(dá)一萬多個公司年度觀測數(shù),實證也發(fā)現(xiàn)兩類模型間的一致性較差,但并未指出兩類模型間是否具有增量互補(bǔ)效應(yīng)。另外,在模型的估計上,也未對變量的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行調(diào)整。Petersen(2009)和Thompson(2011)均指出,在使用金融類面板數(shù)據(jù)集時,需要對模型中變量的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行Cluster調(diào)整,以避免標(biāo)準(zhǔn)誤被低估而致使一些可能不顯著的變量也是顯著的。

    本研究旨在采用離散時間風(fēng)險模型分析方法比較兩類模型的信息含量,樣本公司觀測數(shù)據(jù)跨度最長達(dá)19年(1996年-2014年),合計17 753個公司年度觀測數(shù)。相比國內(nèi)已有的研究,本文在樣本選擇上跨年較久,觀測數(shù)眾多,基本達(dá)到現(xiàn)有研究所采用樣本的最大量。在方法上,采用了代表現(xiàn)有研究最高水平的建模技術(shù)——離散時間風(fēng)險模型(Campbell,2011),并根據(jù)Petersen(2009)和Thompson(2011)的建議,對模型中變量的標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行Cluster調(diào)整。擬通過這種考慮了時間因素的模型估計方法,基于大樣本數(shù)據(jù)分析會計模型與市場模型的相對信息含量和增量信息含量,以為國內(nèi)這方面的研究提供新的證據(jù)。

    三、離散時間風(fēng)險模型

    離散時間風(fēng)險模型(Discrete time hazard model,簡稱DTHM)本屬于生存分析或持續(xù)期分析的范疇,是一種包含了時間序列數(shù)據(jù)的技術(shù)方法,特別適用于分析那些由二元的、時間序列和截面觀測值所組成的數(shù)據(jù),如破產(chǎn)數(shù)據(jù)(Hillegeist等,2004)DTHM與logit模型緊密相關(guān),其函數(shù)形式如下:

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