基于Logit模型的上市公司财务预警实证分析
财务风险预警模型的构建与实证分析
财务风险预警模型的构建与实证分析在当今复杂多变的商业环境中，企业面临着各种各样的风险，而财务风险无疑是其中最为关键和致命的。
有效的财务风险预警能够帮助企业提前洞察潜在的危机，及时采取应对措施，从而保障企业的稳健发展。
本文将探讨财务风险预警模型的构建方法，并通过实证分析来验证其有效性。
一、财务风险的内涵与影响财务风险是指企业在各项财务活动中，由于各种难以预料或无法控制的因素影响，导致企业财务状况的不确定性，进而使企业蒙受损失的可能性。
财务风险主要包括筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险等。
财务风险对企业的影响是多方面的。
首先，它可能导致企业资金链断裂，无法按时偿还债务，影响企业的信誉和融资能力。
其次，财务风险可能使企业的盈利能力下降，甚至出现亏损，影响股东的利益和企业的价值。
此外，严重的财务风险还可能导致企业破产清算，给员工、供应商和社会带来负面影响。
二、财务风险预警模型的构建思路1、指标选取在构建财务风险预警模型时，指标的选取至关重要。
常见的财务指标包括偿债能力指标（如资产负债率、流动比率、速动比率等）、营运能力指标（如应收账款周转率、存货周转率等）、盈利能力指标（如销售净利率、净资产收益率等）和发展能力指标（如营业收入增长率、净利润增长率等）。
此外，还可以选取一些非财务指标，如市场占有率、行业竞争状况等。
2、数据预处理在进行模型构建之前，需要对选取的指标数据进行预处理。
这包括数据清洗、标准化和缺失值处理等。
数据清洗主要是去除异常值和错误数据；标准化是将不同量纲的指标转化为具有可比性的数值；缺失值处理则可以采用均值填充、中位数填充或删除等方法。
3、模型选择常用的财务风险预警模型有多元线性回归模型、Logistic 回归模型、神经网络模型等。
多元线性回归模型简单直观，但对于非线性关系的拟合效果较差；Logistic 回归模型适用于二分类问题，能够较好地预测企业是否存在财务风险；神经网络模型具有强大的非线性拟合能力，但模型的解释性较差。
上市公司财务困境预测Logit模型实证研究
２０ ０ ２年 １ ０月
华 东 经 济 管 理
Ｅａ ｔＣｈｉ ａ ＦＡ１ＩＩ ｉ Ｍ ａ ｇｅ ｅ ｓ ｎ ． ｌ｛ ｃ ３ｑ ｕｌ ｎａ ｍ ｎｔ
Ｏｃ ． ｔ ，２ ０ ０２ Ｖ＿ ． ６． ０ １ Ｎｏ． Ｉ ５
第 １ 第 ５期 ６卷
（ ３ ，每股 净利润 （ ） ｘ） ｘ４ ，应 收账款周转 率 （ ５ ｘ ），存货 周转 率 （ ６ ，总资 产周 转率 （ ） ｘ） ，流 动 比率 （ ） ，资 产 负债
１ ）年的年报和 其在 ｔ 年是否被特别 处理这两个事 件几乎是 同 时发生 的。Ｏｈｓｎ（ ９ ０ ｌ ｏ １ ８ ）的研究 表 明 ：采 用破 产之 后 获得 的信息来 建立预测模 型会高估模 型 的预测能 力【 ¨。因此 本文 采用 的是 上市公司 （ 一２ ｔ ）年 的财务 信息 建立 模 型来预 测其
本对模型 的预测能力进行 检验 。结合 国外研 究成 果［儿 儿 Ｊ ０ 以
及我国财务 管理 实 际 ，从 盈 利能 力 、经 营能 力 、偿债 能 力 、 成长能力和 现金流量五个 方面构 建评价 上 市公 司财务状 况 的 指标 体系 ，作为 研 究 中使 用 的初 始 变 量 ，这 １ ５个 指 标 是 ：
ｈ ｔｄｃ ｍｐ ｎｅ ．Ｒｅｅｒｈ ｒｓ ￣ｃｔ ｈ ｔ ｃｕ ａ ｙｏ ｈｓｎ ｘｄ ｏ ｄａ ｄｉ ｃｎ ｂ ｐ ｌ ｄａ ｎｅｆ ｔ ｅｐ ｅ ｉｔ ｇｔｏ ｆｆ ａ — ｓｅ ｏ ａ ｉ ｓ ｓａ ｃ ｅｅｔｎ ａｅ ｔａ ｃ ｒｃ ｆｔ ｉ ￣ ｔ ｉ ｇ ｏ ｎ ａ ｅａ ｐｉ ｓａ ｆｅ ｉ ｒｄｃｉ ｏ ｌ ｉ ｎ ｉ ｓ ａ ｓ ｔ ｅ ｃ ｖ ｎ ｏ ｎ
主营业务 利润率 （ ） ｘ１，投 资收益 比率 （ ２ ，净 资产 收益 率 ｘ）
基于logit模型的上市公司财务困境预测实证分析
（ ） 二 变量 选择 。
年建 立 的 Ｚ Ｔ 模 型 。９ ８ Ａｚ 、 ｌ ｎ以及 Ｅ ｎ ｅ 构 ＥＡ １８ 年 ｉ Ｌａ ｓ ｚ ｗｏ ｍａｕｌ
建 出 了基 于 现 金流 量 的 财 务 困境 预 警模 型 ，并且 在 １８ ９ ９年 对 基于 现 金 流量 的财 务 困 境预 警 模 型和 ｚ模型 、 Ｅ Ａ 模 型 的 预 ＺＴ
关于 变 量 的选 取 ， 据财 务 管理 的相 关理 论 和 证监 会 对 于 依 上 市 公 司财 务状 况 异 常特 别 处理 的 规 定 ， 并且 结 合 国 内外 的相
关 研 究 结 果 对 变量 进 行 选 取 。 本 文主 要 从 反 映 上 市 公 司 资 本 与 负 责对 企 业利 润 的创 造 情况 ， 别选 取 ： 营业 务 利润 率 、 特 主 资 产 负债 率 、 收 账 款周 转 率 、 资产 周 转 率 、 售 增 长 率 、 应 总 销 每股 经 营活 动现 金流 量六 项 比较 重要 的指 标作 为 变量 ， 分别 计为 ： 其
对 于 上 市 公司 本 身而 言 ， 司财 务 状 况 的好 坏对 公 司 整体 较 重 要 的 ６个财 务 指标 来 作 为最 后 的预 测 指 标 ， 公 并且 分 别 通过
的运行情况有直接 的影响， 以要想保持公司正常的运行 ， 所 必 三 种 分析 方 法 ： ｉ ｅ 线 性 判 定 分析 法 、 ｏ ｉｉ Ｆｓ ｒ ｈ Ｌ ｇｓｃ分析 法 以及 多 ｔ
市 公 司 的财 务 状况 提 供 有 效 的手 段 。
的情 况 。在 所 选 样本 数 据 这个 时 段 内 ， 各方 面 的 政 策措 施 对 上
上市公司财务风险识别和预警模型
上市公司财务风险识别和预警模型随着经济的发展和市场竞争的加剧，上市公司面临着更多的财务风险。
因此，财务风险识别和预警模型逐渐成为上市公司管理层必备的工具之一。
本文将介绍上市公司财务风险的识别和预警模型，并分析其在实际应用中的重要性和有效性。
财务风险是指上市公司在经营过程中可能面临的与财务相关的潜在损失。
财务风险的特点是不确定性和复杂性，因此需要科学的方法来识别和评估。
上市公司财务风险识别和预警模型采用统计学和金融学的方法，通过对财务数据进行分析和建模，以识别潜在的财务风险，并提供预警信息。
财务风险识别和预警模型一般包括两个主要部分：财务风险指标和财务风险评估模型。
财务风险指标是通过对财务报表数据进行计算和分析得出的指标，如偿债能力、盈利能力、偿债能力、运营效率等。
这些指标能够反映出上市公司的财务状况和潜在的风险。
财务风险评估模型是根据财务风险指标的权重值和各指标之间的关系，通过建立数学模型来评估上市公司的财务风险水平。
常用的财务风险评估模型有Altman Z-Score模型、Springate模型、Ohlson O-Score模型等。
财务风险识别和预警模型在实际应用中具有重要的意义。
首先，它能够帮助公司管理层及时了解公司财务状况，及早预警潜在的财务风险。
通过对财务指标的监控和分析，公司管理层可以发现并解决问题，防止财务风险进一步扩大。
其次，财务风险识别和预警模型对投资者和金融机构也具有指导作用。
投资者可以通过对公司财务风险的认识，做出更加准确的投资决策。
金融机构可以根据财务风险模型的分析结果，决定是否为上市公司提供融资或贷款。
最后，财务风险识别和预警模型也可以用于监管机构的监管和审计工作。
监管机构可以通过监测上市公司的财务指标和风险水平，判断公司是否符合法规要求，保护投资者的利益。
然而，财务风险识别和预警模型也存在一些限制和挑战。
首先，财务风险模型是基于历史数据和统计方法建立的，对于未来的风险预测具有一定的局限性。
电力行业上市公司财务预警Logit模型实证研究
票成 为投 资者 的重要 投资 方式 。上 市公 司 的经 营
状况 ， 尤其 是对财 务状 况严 重恶 化 的企业 的预报 ，
二 、 本 的选 取和 模 型 的 建立 样
１９ ９ ９年财政 部 、 国家经 贸 委等 部 门联 合 发布 了《 国有 资本金效 绩评 价规则 》 其 中 ， 争性 工商 ， 竞 企业 的评 价指标 体 系 包 括 ８大基 本 指标 ： 资 产 净 收益 率 、 总资产 报 酬率 、 产负 债 率 、 资产 周 转 资 总 率、 流动资产 周转率 、 已获利息倍 数 、 销售 增长 率 、 资本积 累率 。本 文选 取 ３ ０家 电力 行业 上 市公 司
结 果 见 表 ｌ 表 ５ ～ 。 表 １给 出 了 变 量 之 间 的 相 关 系 数 矩 阵 ， 以 可 看 出 ， 多 变量 之 间有 较强 的 相关 性 ， 行 因 子分 诸 进 析 是合 理 的 。
表 ２ 共 同 度
表 ２给 出 了共 同 度 的 信 息 ， 果 显 示 公 因子 结
—
０． ５８ Ｏ
—
— ０ ０８ ． ６
０ ０９ ． ６
１０ ． ００
０． ７ ３２ １ ００ ． ０
—
０． ０６ ０
０． ５４ ７ ０． ０ ０１ ０． ４ ９２
— ０ ０５ ．７ ０ １ ．２ ６ — ０ ３９ ．５
０． １ ０７ ０． ４１ ２ — ０． ３ ０５
对 每 个 原 始 变 量 的解 释 能 力 都 较 强 。 表 ３显 示 ， 留 ４个 公 因 子 可 以 解 释 原 始 变 保
对投 资决 策具 有 重 要 的 意 义 。虑 及 不 同行 业 、 不 同时 间的 财 务数 据 对 模 型 的影 响ｌ ， 文依 据 电 １本 ］
我国中小企业上市公司财务风险影响因素实证分析———论中小企业财务风险预警模型的构建
我国中小企业上市公司财务风险影响因素实证分析———论中小企业财务风险预警模型的构建肖伟炎贵州大学管理学院【摘要】本文在通过评述国内外对财务危机预警研究成果的基础上，结合中国市场中小企业的实际情况，从Ａ股市场各个行业中选取符合要求的７７个样本，从企业的偿债能力、营运能力、获利能力、发展能力以及现金流量等五个方面选取相关财务指标建立模型，通过因子分析法选出６个公因子，通过非参数检验讨论不同情境下，财务指标是否存在差异，讨论多元Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型与不同情境的关系，并细分了财务指标的构成，建立财务风险预警模型。
同时提出以定量与定性相结合的方法建立公司财务风险预警预案机制来保证公司财务风险预警成为一个系统的财务管理方法。
公司财务风险预警模型是具有公司个性化特点的一个重要组成部分，整体体系需要有一个综合预防方法。
【关键词】中小企业财务风险因子分析多项ｌｏｇｉｓｔｉｃ一、实证分析及模型构建１．自变量设定。
根据现代财务管理理论，这些指标应当能够反映企业的偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力、现金流量情况等。
选取指标是同时要考虑到重要性以及成本效益原则。
本文在借鉴前人研究成果的基础上，从上述五个方面选取了２０个自变量进行分析，即：流动比率（Ｘ１），速动比率（Ｘ２），现金比率（Ｘ３），营运资金比率（Ｘ４），资产负债率（Ｘ５），股东权益比率（Ｘ６），利息保障倍数（Ｘ７），总资产周转率（Ｘ８），固定资产周转率（Ｘ９），应收账款周转率（Ｘ１０），存货周转率（Ｘ１１），资产净利率（Ｘ１２），销售净利率（Ｘ１３），留存收益总资产比率（Ｘ１４），总资产息税前利润率（Ｘ１５），主营业务收入增长率（Ｘ１６），总资产增长率（Ｘ１７），现金债务总额比（Ｘ１８），全部资产现金回收率，总资产（Ｘ１９），现金营运指数（Ｘ２０）２．样本选取。
共选取了我国中小企业上市公司７７家，数据报告取自国泰安数据库官方网站，为了研究的方便，本文将制造业作为基准行业，即行业４，房地产、综合定义为行业１，ＩＴ、电力、化工、纺织、服务定义为行业２，其他类别定义为行业３，通过４个行业的分析，分析与基准行业４制造业的差异。
基亏Logit模型的上市公司财务预警分析
二 、 本选 取和 数据 来源 样
或公共汽车 ； 投资决策中， 是投资房地产、 股票还是 基 金 。以这 样 的决 策 选 择作 为 被 解 释 变量 而 建 立
的计 量经 济模 型 ， 称为 离散选 择模 型 。在离 散选择 模 型 中 ， 简单 的情 形 是 因变 量 只 能取 两 个 值 ， 最 称
造成 极 为不利 的影 响。 因此 ， 过构造 模型 来对财 通 务危 机给予及 时和有效 的预 测 ， 已经成 为学者 与业 界研究 的一个 热 门课 题 。当然 ， 全正确 的预测 模 完
标 作 为分 析 的指 标 ： １每 股 营业 现 金 净 流 量 、 ２ ｘ Ｘ 总资 产周转 率 、 ３净利 润增 长率 、 ４流动 比率 、５ ｘ Ｘ ｘ 资产 负 债率 、 ６净 资 产 收益率 、 ７总资 产 增长 率 。 Ｘ ｘ
Ｆｉ＝（ ＋ ｘ （） Ｆ ｐｉ ≥ ｙ 仪 ）
对 上 式 除 以 ｐ， 减 １得 ： ： ｉ并 ｅ
ｐ
丽 ，
一１ ＝
对上式 作如下 变换 ： ｉ １—
●
ｐｉ
取倒 数后 ， 取对数 ，ｉ＝ ｌ 再 ｙ ｏ ｇ（
的是 挑 战 。在 激烈 的市场 竞争 中 ， 可避免 地会使 不
一
财务 状况 主要 取 决 于 企业 的盈 利 能 力 、 债能 力 、 偿
营运 能力 和成 长 能 力 。本 文 选 取如 下 ７个 财 务指
些 企业 陷入 财务 困境 和危机 ， 而企 业一 旦发生财
务危 机 ， 会给 投 资者 、 就 债权 人 和 企业 乃至 国家都
ｌ ｏ ｇ‘ ） ｙ ｉ 邯 ｘ。 。
基于Logit模型的上市公司财务预警实证分析
第 ５期
Ｖｏ． ７ Ｎ ． １ １ ｏ ５
琼 州 学 院 学 报 Ｊｕ ａ ｏ ｉｎｚｏ ｎｖｒｔ ｏｒ ｌ ｆ ｏｇｈｕＵ ｉｅ ｉ ｎ Ｑ ｓｙ
２１ ０ ０年 ｌ ０月 ２ ８日
Ｏ ｔ２ ２ １ ｃ ． ８， ０ ０
基于 Ｌｇ 模型的上市公司财务预警实证分析 ｏｉ ｔ
收稿 日期 ：００— ８— ５２ １ ０ ２
作者简介 ： 林婵（ ９ １ ， ， 南三亚人 ， １８ 一） 女 海 琼州学院旅游管理 学院助教 硕 士， 究方向为经济学． 研
第 ５期
林婵： 基于 Ｌ ｇ 模型 的上市公司财务预警实证分析 ｏｌ ｔ
是 ： 值的概率大于 ０ １ Ｆ ．０时剔除 ， 于 ０ ０ 小 ．９时进入。以 ０ ５作为临界点 ， ． 概率大于 ０５的判断为财务危机 ． 企业 ， 小于 ０ ５则判 为财务 状况 安全企 业 ， ． 由此 得到表 ｌ的结果 。
关键词 ： 上市公司 ； 财务危机 ； ｇ 模型 ； ｌｉ ｏｔ 财务预警 中图分类号 ： ２ ５ Ｆ ７ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号：１０ ６２ （０ ０ ０ ０ １ ０ ０ ８— ７ ２ ２ １ ）５－ １０－ ３
在激烈 的市场竞争 中 ， 企业 面临着各 种各样 的影 响因素 ， 这些 因素最 终会 影 响企 业 的财务 状况 ， 企业 财 务危机是一种企业盈利能力实质性减弱并有可能导致持续亏损的渐进式的累积过程 ， 危机的发生将使得企 业无法持续 经营 。因此 ， 企业 的投资者 、 债权人及 管理者 有必 要对 企业 的财 务状况 进 行预 测 ， 早发 现企 业 及 面临的财务风险， 从而采取必要的防备措施。财务危机的预测是一个典型的虚拟因变量的问题， 可以应用经 济计量学 中的二元选择 模型 即 Ｌｇ 模 型来分析 ， ｏｉ ｔ 二元选 择模型是 指它 的因变量只要 求 回答 “ ” 否 ” 在 是 与“ ， 此 即为危机 与否两种情 况 。采用 Ｌ ｇ 模 型对上 市公 司的财 务预 警进 行 实证 分析 ， 将上 市公 司是 否被 ｓ ｏ ｉ ｔ 而 Ｔ 作为财务危 机 出现与 否的主要标 识 。
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第17卷 第5期琼州学院学报2010年10月28日V o.l17 N o.5Journal o fQ i ongzhou U niversity O ct.28,2010基于Logit模型的上市公司财务预警实证分析林 婵(琼州学院旅游管理学院,海南三亚572022)摘 要:以2005-2007年中国上市公司为研究对象,采用L og i t模型对上市公司财务预警进行实证分析,并对模型的预测效果进行了检验。
结果表明log it模型可以对上市公司一年后是否出现财务危机进行预测。
关键词:上市公司;财务危机;log it模型;财务预警中图分类号:F275 文献标识码:A 文章编号:1008-6722(2010)05-0110-03在激烈的市场竞争中,企业面临着各种各样的影响因素,这些因素最终会影响企业的财务状况,企业财务危机是一种企业盈利能力实质性减弱并有可能导致持续亏损的渐进式的累积过程,危机的发生将使得企业无法持续经营。
因此,企业的投资者、债权人及管理者有必要对企业的财务状况进行预测,及早发现企业面临的财务风险,从而采取必要的防备措施。
财务危机的预测是一个典型的虚拟因变量的问题,可以应用经济计量学中的二元选择模型即Logit模型来分析,二元选择模型是指它的因变量只要求回答 是与 否,在此即为危机与否两种情况。
采用Log it模型对上市公司的财务预警进行实证分析,而将上市公司是否被ST 作为财务危机出现与否的主要标识。
1 样本及变量的选取1.1 样本的选取 选取的样本来源为沪深两市2007年1-6月份被ST的65家上市公司中剔除了缺乏某些财务数据的企业后余下59家上市公司的相关数据,同时选取与这些公司同行业、具有相近规模的59家非ST上市公司作为配对样本,将样本分为两组,其中随机抽取44家2007年被ST的上市公司44家及对应的非ST公司44家作为推导样本,其余30家上市公司作为检验样本。
以样本公司2005年的年报财务数据预测公司在2007年是否被ST,也即2006年是否存在财务困境,使用的数据均来自新浪股票财务数据。
1.2 指标的选取 在财务指标的选取上,考虑到企业的短期偿债能力,又考虑到其长期的偿债能力、盈利能力、流动性、资产管理效率、成长率、资本结构及资本市场表现等财务特征,包括资产负债比、负债权益比、流动比率、速动比率、现金流动负债比、流动负债率、长期负债资产比、经营净利率、经营毛利率、资产利润率、资产净利率、净资产收益率、存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率、主营收入增长率、税前利润增长率、净利润增长率、总资产增长率、股东权益增长率、主营利润增长率、营运资本总资产比、主营收入现金含量、经营现金净流量比主营业务收入、经营现金净流量与负债比、筹资活动现金流入与负债比、每股收益、每股未分配利润、每股净资产、每股负债比。
由于引入的初始财务指标有30个,它们之间若存在高度相关,可能会产生严重的多重共线性问题,影响模型的估计,导致某些特征重复计算,从而夸大风险的危害,不利于准确判断企业面临的财务危机,因此,在选择变量时应消除存在高度相关的指标,从变量间的相关系数矩阵可知,每股收益、速动比率、净资产收益率、资产利润率、资产净利率、流动负债比、长期负债资产比及资产负债率这8个指标与其他变量存在高度相关,在此将它们剔除,留下其余22个财务指标。
2 违约概率预测模型的建立为了避免多重共线性,采用容许度(TOL)和方差膨胀因子(V I F)对选定的22个变量进行了多重共线性检验。
经检验,这22个变量之间并不存在严重的多重共线性问题,可用于进行模型的估计。
利用SPSS15.0统计软件中的B inary Log istic进行模型构建,采用For w ard LR筛选策略,进入模型的标准 收稿日期:2010-08-25作者简介:林婵(1981-),女,海南三亚人,琼州学院旅游管理学院助教硕士,研究方向为经济学.是:F 值的概率大于0.10时剔除,小于0.09时进入。
以0.5作为临界点,概率大于0.5的判断为财务危机企业,小于0.5则判为财务状况安全企业,由此得到表1的结果。
表1 进入方程中的变量BS .E .W a l d D f Sig .Exp(B )每股未分配利润X 1-1.6080.8763.36910.0660.200每股负债比X 20.0040.0026.02310.0141.004经营净利率X 3-0.0970.0348.36510.0040.907主营收入增长率X 4-0.0330.0183.30910.0690.968常数-2.3900.7689.67510.0020.092根据表1中的回归系数可以得到财务预警的Log it 函数为:1n p 1-p =-2.39-1.608X 1+0.004X 2-0.097X 3-0.033X 4即p =11+e2.39+1.608X 1-0.004X 2+0.097X 3+0.033X 4。
通过回归结果可以看出,每股未分配利润、每股负债比、经营净利率、主营收入增长率的显著性水平均低于0.1,说明其对模型的解释能力较强。
3 模型的检验利用x 2统计量对Log it 回归方程进行整体检验。
x 2统计量是检验模型中所包含的自变量是否对因变量有显著的解释能力,可以提供关于零假设,即 除常数项外,所有系数都等于零 的检验。
从表2可以看出,模型的卡方检验的观测值为65.277,概率p 值为0,因此拒绝原假设(所有回归系数同时为0),认为回归系数不同时为0,得到的Log it 模型的卡方检验是显著的,因此,该模型合理。
从表3的模型拟合优度方面的测度指标可知,该模型的-2倍的对数似然函数值为48.351,模型的N agelkerke R Square 为0.732,说明该模型的拟合优度较高。
表2 模型的卡方检验Ch i-squareD f Sig .模型65.27740.000表3 拟合优度检验-2Log like li h oodCox &Sne llR SquareN agelkerke R Square48.3510.5490.7324 Logit 模型的判别结果表4 模型的判别结果原始值预测值是否为ST 01准确率是否为ST038490.5123895.0平 均92.7%概率临界点:0.5将推导样本的财务数据代入上述Log it 模型,结果显示,在42个非ST 公司中(由于个别指标的缺失,模型自动剔除该样本),该模型正确识别了38个公司,识别错误了4个公司,正确率为90.5%;在40个ST 公111第5期 林婵:基于Log it 模型的上市公司财务预警实证分析司中(模型剔除掉缺失指标的公司),模型正确识别了38个,错误识别了2个公司,正确率为95.0%,模型总的正确率为92.7%,具有较高的预测能力,因此,可以用于对上市公司的财务危机进行预测。
为了进一步检验以上模型的效果,将模型运用于第二组检验样本,预测时同样以0.5为概率最佳判定点,从而得到的结果如表5。
表5 判别结果原始值预测值是否为ST01准确率是否为ST 014193.33% 131280%平 均86.67%概率临界点:0.5从判别结果中,发现该模型对检验样本中的ST和非ST公司的总辨别正确率达到86.67%,说明模型的预测效果较为理想。
5 小结通过实证分析,每股未分配利润、每股负债比、经营净利率和主营收入增长率这四个财务指标,在预测公司未来的财务状况中起着重要的作用。
每股未分配利润越高,企业出现财务危机的可能性越小;负债经营虽然可以发挥企业的财务杠杆效应,但过度的负债将使得企业因担负过多的利息费用而在利润下降时导致亏损;经营净利率也是企业发生财务危机的根源之一,代表企业的盈利能力,影响该指标的因素有市场的需求量、产品的销售价格及成本等等;主营收入增长率代表企业的成长性,企业的发展潜力越高,象征着企业发生财务危机的可能性越小。
此外,在本文的实证中,将财务风险的概率分割点定为0.5,在实际的操作中,研究者可以根据自身的目的和对风险的偏好程度将高财务风险企业和低财务风险企业的最优概率分割点进行不同程度的变化,该值的区间是[0,1]。
上市公司在t年被ST是和t-1年的财务年报同时发生的,因而以t-2的财务数据作为判别下一年是否出现财务危机的依据,实证表明,可以利用Logit模型对上市公司一年后是否出现财务危机进行预测。
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