基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析

1 基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析 【摘要】上市公司是现代公司的最高形式，上市公司的数量和质量直接影响着证券市场的兴衰。在上海和深圳证券交易所上市公司需要连续三年盈利，上市之后如果连续两年亏损，就会被戴上ST的帽子，这标志着上市公司陷入了财务困境。本文以沪深A股市场上于2015年被ST和未被ST的上市公司为研究的总体，随机抽取样本90个，并结合公司的财务数据，尤其是代表公司经营状况的动态指标，来预测企业在未来一年内是否会有财务危机，给公司的财务人员预警，同时也有利于投资者判断一家公司的发展状况，做出合理决策。

【关键字】上市公司 财务预警 Logit模型 一、 引言 ······································································································· 2 1.1财务预警模型的研究背景 ········································································ 2 1.2财务预警模型的研究概况 ········································································ 2 1.3本文的创新之处 ···················································································· 2 二、Logit模型简介 ··························································································· 2 三、样本和财务指标的确定 ················································································ 3 3.1样本采集 ······························································································ 3 3.2财务指标的初步选择 ·············································································· 3 四、财务预警模型的实证分析 ············································································· 4 4.1案例处理摘要 ························································································ 4 4.2模型汇总 ······························································································ 4 4.3Hosmer-Lemeshow检验结果 ······································································ 5 4.4预测分类结果 ························································································ 5 4.5逐步回归过程 ························································································ 7 4.6不在方程中的统计变量 ············································································ 9 4.7预测概率直方图 ····················································································· 9 五、 模型的改进和对上市公司风险防范的建议 ······················································ 11 5.1模型的改进 ·························································································· 11 5.2对上市公司的建议 ················································································· 11 参考文献 ········································································································ 12 2

一、引言 1.1财务预警模型的研究背景 现代企业从创业到发展，都在追求一个目标——上市。而在我国的股票市场上，公司上市需要最近三年连续盈利，上市后的公司要接受社会的监督，定期公布财务报告以及其他信息，因此我们可以很容易得到上市公司的财务指标，相比通过经验来判断公司的财务状况，财务指标是量化的，更容易分析。 一个公司的财务指标一定程度上反映了该公司的财务状况，从财务状况我们可以看出该公司的经营管理情况以及发展情况，如果一个公司财务发生了危机，那么整个公司的现状也令人担忧。因此，正确的预测企业财务危机将有助于保护投资者和债权人的权益、有助于经营者防范财务危机、有助于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场的风险，所以建立企业财务危机预警模型具有重要意义。 各种不同的原因共同导致了公司的财务危机，既有企业内部的原因，也有企业外部不可控制的原因。以下我们归纳归属于企业自身的原因： 1.公司管理者盲目追求扩张，决策缺乏科学性。 2.企业筹资方式不当，资本结构不合理 3.企业内控制度不完善，公司治理结构不合理。 如果企业不对其存在的问题作出快速的反映，在不断创新和变革的时代，最终会走向破产，因此财务预警能够在公司财务危机发生前进行预测，避免其陷入财务困境。 1.2财务预警模型的研究概况 对上市公司的财务预测和预警的常用模型是上市公司信用风险度量，我国关于财务风险预警分析的研究起步较晚，而国外开始相关领域的研究比较早，已有企业将财务风险预警模型投入实际运用中。信用风险的度量和管理的探索大致可分为三个阶段；第一个阶段是1970年以前，主要分析工具有5C分析法、LAPP法、五级分类法，大多数金融机构基本上是依据银行专家的经验和主管分析来评估信用风险。第二个阶段是建立于基于财务报表的信用评级模型，主要有Logit模型、线性比率模型、Probit模型、判别分析模型等。第三个阶段是进入20世纪90年代以来，西方若干商业银行以风险价值为基础，开始运用数学工具、现代金融理论来定量研究信用风险，建立了以违约概率、预期损失率为核心指标的度量模型。 1.3本文的创新之处 我国财务预警模型处于发展初期，复杂的财务预警模型在实践中运用较少。简单而又实用的预警模型应属Logit模型，多数学者已对Logit模型进行了实证分析，肯定了Logit模型有较好的预测能力。本文拟对Logit模型在上市公司财务危机预警分析与评估应用方面进行研究，避开大多数研究者选取的盈利指标等静态指标，以与上市公司经营状况有关的财务指标为变量（包括两个动态指标）通过实证分析验证改进结果。

二、Logit模型简介 Logit方法采用logistic回归建立一个非线性模型，其曲线是s型或倒s 型。因变量的取值在O～1之间，回归方程为： 3

LnI1[Pi／(1-Pi)]=β0+ΣβjXij 本文将ST公司赋值1，将非ST公司赋值0。Pi 是在条件 Xi=F(Xlj，X2j⋯,Xmj) 下某事件发生的概率，1-P 是该事件不发生的概率，其中m是自变量的个数β0是截距，βi是待估计的参数。利用最大似然估计法估计参数，在研究中取0．5作为概率的阀值，将样本数据代入回归方程得到P值大于0．5时，判断该样本属于财务困境公司，否则属于非财务困境公司。Logit模型的最大优点是，不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，不需要满足正态分布和两组协方差矩阵相等的条件，得出的结果直接表示企业发生财务失败的可能性大小，操作简单，结果明了。目前，这种模型的使用较为普遍，但其计算过程比较复杂，而且在计算过程中有很多的近似处理，这不可避免地会影响到预测精度。

三、样本和财务指标的确定 3.1样本采集 财务危机预警模型研究的样本选取与设计过程涉及到如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素，以及如何进行两组间个体数量分配的问题等，作为配对标准的控制因素一般包括会计年度、行业和资产规模。这些配对标准用来控制由于财务危机组合与正常组合之间的报告因时间性、行业特征和公司规模的差异所可能带来的模型偏差。本文按照随机选取的模式选取样比较样本，这种选取样本的方法是假定公司发生财务危机的概率是0.5。 我国学者在研究财务危机模型时，大多定义财务危机预警超前时间的方法是：被ST的当年定义为财务危机发生的时间点，并记为T，T-1年为财务危机发生的前一年，以此类推。我国许多学者在研究财务危机预警模型时，大多数强调预警的超前时间为发生财务危机的前两年，即T-2年。根据我国实际情况，借鉴前人的研究成功，本文也将ST的年份定义为发生财务危机的时间，记为T，研究在T年处于ST和非ST状态的上市公司在T-2年的财务指标。为何选取T-2年的财务数据？这与我国的ST制度有关，在我国市场上上市的公司，连续两年亏损就会被ST，一年亏损，下一年不亏损不会被ST，那么以T-1年的数据来建模就会夸大模型的实用性。而且从公司经营的角度来看，其陷入财务困境是一个累积的结果，因此根据被ST之前的数据建立的模型才能够更好的起到防患于未然的作用。 本文样本公司的财务数据主要来自万得咨询数据库，本文选取了2015年被ST的公司2013年的财务数据作为发生了财务危机的上市公司样本；相应的，选取2015年没有被ST的上市公司2013年的财务数据，作为正常上市公司的样本， 并应用Logit模型建立预测模型预测上市公司是否面临财务危机，其中ST样本40个，非ST样本50个。随机抽取其中的70%的样本作为模型的训练集，用以模型的训练，剩下的30%作为模型的测试集。 3.2财务指标的初步选择 由于净利润的大小可以很直观的观察到，那么，基于本文研究的创新点，我们选取的财务指标主要与公司的经营状况和动态发展有关，下表是初步选定的五个指标，在实证分析中我们对这五个指标的相关性和显著性进行进一步分析，确定最终选定的指标。