浅谈上市公司财务危机识别函数模型的构建

浅谈上市公司财务危机识别函数模型的构建* 摘要：随着市场经济的发展，企业间的竞争愈加激烈，财务危机出现的可能性也随之增

加，企业也越来越重视财务风险的识别，因此，建立合适的识别函数模型也显得愈来愈必要。本文结合国内学者利用模糊理论的研究方法，并在此基础上引进概率分布函数，从而提出了一种建立财务危机识别函数模型的新思路。

关键词：模糊，隶属度，概率，分布函数

1 引言 随着证券市场的发展和市场竞争的日益激烈，财务危机将更直接影响企业的生存发展和广大投资者的利益，因此，一个有效的财务危机预警系统对于改善企业经营状况、保护广大投资者的利益都具有重大的意义。对于财务预警的研究国外起步较早，理论发展较完善，并大致可将国外的研究分为以下几类：传统的横截面统计模型、非传统新评价方法[1]。如下表所示： 表1 财务危机评价理论分类

中国加入WTO后，国内企业对企业财务业绩、财务危机及其破产的预测需求也日益变得迫切，从而，我国学术界对财务危机预测模型的研究开始兴起。从2000年起，中国国内研究财务危机的文章开始激增，按其研究方法分类，大致可以分为：一元判别模型、多元线性判别模型、多元逻辑、神经网络模型，具体见下表2[3]： 表2 国内研究统计 实证研究一元判别模型 多元线性判别模型 多元逻神经其他

传 统 横 截 面 统 计 模 型 代表学者 模型 Fitzpartrick Beaver Altman. Ohlson Zmijewski

单变量破产预测模型 一元判定预测模型 多元判别模型 Logit模型 Probit回归模型

传统模型的缺陷：1、失败时间的选择偏误；2、非随机取样；3、未考虑失败过程的阶段性；4、使用单期年度会计数据

非 传 统 新 评 价 方 法 代表学者 模型 Spanos Scapens Kahya等 Hunter等 Martin-del-Brio等 Lane等 Lecher[2]等 基于模糊法则的分类模型 混沌模型 累积总和模型 固定效应的面板数据 logit 模型 自组织映射 Cox比例风险模型 人工神经网络模型 使用的模型 单变量体系 功效系数法 Z分数及zeta F分数模型 其他 辑回归 网络 模型 从表2可以看出，国内学者一方面开始借鉴国外比较成熟的研究成果，另一方面，也开始进一步探索多元逻辑回归、神经网络等现代分析方法来对我国的财务危机做预测分析，并取得了成果。 但是，在探索利用模糊理论来分析财务预警方面还发展得较慢。由于财务危机评价因素具有的模糊特质，为使得这些特质在评价预测中得到更清晰的反应，2002年，周敏，王新宇结合神经网络，引入模糊决策理论，利用系统模糊优选和神经网络模型为企业财务危机做了动态预警 [4]；2005年，高艳青，栾甫贵[5]利用模糊层次分析法和多层次模糊综合评判法研究了上市公司的财务危机预警问题，实现了方法上创新；同年，刘国[6]利用模糊综合评价成功构建了企业绩效综合评价模型；2008年，朱晓琳，曹娜[8]提出了构建隶属度函数来评价企业经营能力新思路。 国内学者为规避财务危机预测中的模糊因素引入了模糊理论，但最后预测结果又太急于追求与其他预测模型一样的精确预测，即给出某公司未来破产或者不破产肯定判断，使得模糊理论在财务危机预测上大多止步于模糊综合评价的方法上，为使得模糊理论在财务预测上得到更深入的发展，本文以确定模糊隶属度函数为切入点，以概率分布函数为基础，结合前面学者的研究成果，提出了构建上市公司财务危机识别函数模型的新思路，力图达到方法的突破创新。

2财务危机评价指标选取的原则与识别函数模型的构建

2.1 评价指标选取原则 （1） 科学性。指标体系内每一个指标都明确代表企业财务状况某一方面，并能按照某标准对其赋值。 （2） 独立性。构建评价指标要使得各指标之间概念上、意义上和统计上的相关性降低，确保各指标的独立性 (3) 可行性。每一指标的可量化性、可取性等。 2.2 基于模糊综合评价理论的企业经营能力评价模型构建 (1)确定因素集。在影响企业财务状况和经营成果的指标中，以选取各指标相对独立，但又能全面的代表、反应企业的财务成果、状况为标准进行选取。刘洪、何光军曾对企业盈利能力、偿债能力、资产营运能力和发展能力四方面的36个指标进行了指标区分度检验[7]，得出了22个区分度强的指标，通过对余下的22个指标做相关性检验，最终得出了10个较好反应企业财务的指标：每股净资产、净资产收益率、每股经营现金流量、现金获利指数、主营业务净收益率、利息保障倍数、应收账款周转率、流动资产周转率、主营业务收入增长率、净资产增长率。为减少重复工作，本文引用其结果，选取以上指标构建指标评价体系。

表3 企业经营能力层次结构 企 盈利能力U1 每股净资产（u1） 净资产收益率（u2） 每股经营现金流量(u 3) 业 经 营 能 力 现金获利指数(u 4) 偿债能力U2 利息保障倍数(u 6) 资产运营能力U3 应收账款周转率(u 7) 流动资产周转率(u 8) 发展能力U4 主营业务收入增长率(u9) 净资产增长率(u10)

本文将这10项指标作为企业财务状况的因素集，将其分成反应企业财务状况的盈利能力、偿债能力、运营能力、发展能力四个不同属性的指标，评价指标的层次结构： U1=（u1,u2,u3,u4）={每股净资产,净资产收益率,每股经营现金流量,现金获利指数} U2=（u6）={利息保障倍数} U3=（u7,u8）={应收账款周转率, 流动资产周转率} U4=（u9,u10）={主营业务收入增长率，净资产增长率} (2)构造权重集。由于指标的重要程度不同，所以要对一级指标和二级指标分别赋予相应程度的权数。 表4 评价指标权重

（3）确定评价集。 以行业或地区平均财务比率作为基准值，将评价等级划分为优秀、一般、较差。 构造评价集V=（v1,v2,v3）=（优秀、一般、较差）。 (4) 建立评价隶属度函数[8]。根据财务状况综合评价指标可分为正（或逆）指标和适度

指标两类，选取k次抛物型为分布函数，分别构建)1Ax（、)A2x（、)3Ax（对应优良、一般、较差评价集指标。

(5) 评价结果[8] ○1计算评价结果向量

能力指标及其权重 财务指标及其权重 企 业 经 营 能 力 盈利能力U1

a1 每股净资产（u1） a11 净资产收益率（u2） a12 每股经营现金流量(u3) a13 现金获利指数(u4) a14 偿债能力a2 利息保障倍数(u6) a21 资产运营能力U3 a3 应收账款周转率(u7) a31 流动资产周转率(u8) a32

发展能力U4 a4 主营业务收入增长率(u9) a41

净资产增长率(u10) a42 )3,2,1()(34)(33)(32)(31)(33)(32)(22)(21)(14)(13)(12)(11*)4,3,2,1(bbbxAxAxAxAxAxAxAxAxAxAxAxAUUUUB 其中，D=)(34)(33)(32)(31)(33)(32)(22)(21)(14)(13)(12)(11xAxAxAxAxAxAxAxAxAxAxAxA为四个层次评价指标的隶属度函数评价值。 ○2量化评价结果[9]

将评判集数量化表示，令V=（优良、一般、较差）=（n 1, n 2,n3），则： TV*By

2.3 识别函数构建 本文以财务出现危机为识别对象，故选取出现财务危机的公司为标准模型库中的元素。为了方便论述，以上市公司被ST作为财务危机的界定标准，比如此选择20×1年被首次ST的上市公司N家公司，且为了下面研究方便，假设选取的N家公司业务互不影响，即各公司是相互独立的。于是，将这些上市公司的财务指标按3.1所述方式计算，则得到一组评价结果向量：

P=]n21[yyy， （1）识别函数初选[10] 由于N家公司相互独立，随机评价结果变量相互独立，从而，按照中心极限定理，此评价结果随机变量服从正态分布。从而，以正态分布函数建立识别函数为：

yy，）（2)(-~e21yf



 ……（1）

（2） 识别函数参数估计 以统计理论为基础，通过最大似然参数估计方法，得出：

—y^，21^(1）—yynnii

3 模型应用 3.1财务危机识别函数模型应用 为使得财务危机识别函数模型的应用更加清晰易懂，结合前面的推导，此处假设有20×1年甲公司的财务数据，则按照2.2方式计算后得到评价结果y，带y入（1）式，计算得出甲公司ST的可能性大小。

3.2 构建财务危机识别函数模型的意义 该识别函数以模糊层次评价为基础，吸收模糊数学隶属度函数评价的优点，又因为引 入了统计学原理，因此，一方面，该识别函数模型规避了将模糊事情硬性量化的弊端；另一方面，由于统计学原理的引入使得最后结果具有普遍意义，并且由于该识别函数是由概率分布函数表示的，因此在应用时可以给出财务出现危机的可能性大小判别，这也区别其他模型给定的判别。可能性大小的给出可以让决策者自己把握，更好掌握决策。

参考文献：

[1]邓晓岚王宗军,李红侠,熊银平.企业经营失败评价方法研究进展述评[J].系统工程.23(8). [2]王今,韩文秀,侯岚.西方企业财务危机预警方法评析[J].中国软科学2002（6）. [3]龚小君,王光华.我国财务危机预警研究的回顾[J].重庆邮电学院学报.2005(2). [4]周敏,王新宇.基于模糊优选和神经网络的企业财务预警[J].管理科学学报2002（2）. [5]高艳青,栾甫贵.基于模糊综合评价的企业财务危机预警模型研究[J].经济问题探索.2005(1). [6]刘国.企业绩效综合评价研究[D].山东大学.2005. [7]刘洪,何光军. 基于人工神经网络方法的上市公司经营失败预警研究[J].会计研究.2004(2). [8]朱晓琳,曹娜. 用应用模糊数学中的隶属度评价企业经营（偿债）能力问题[J].时代金融.2008(1). [9]谢季坚,刘承平.模糊数学方法及其应用[M].华中科技大学出版社.2006年第3版. [10] 盛骤.谢式千.潘承毅.概率论与数理统计[M].高等教育出版社.2001年第3版.