《公司财务预测与价值评估模型》 --龙听整理---------------------------------------------- 风险资产的定价- 资本资产定价模型 Capital Asset Pricing Model CAPM 模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论, 根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系, 揭示市场是否存在非正常收益 . 一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度――贝塔值相联系。 要点是掌握在资本资产定价模型下的金融市场均衡是一种竞争均衡，及在金融市场均衡时，如何测定证券组合或组合中的单个证券的风险以及风险和收益的关系。 第一节无风险借贷及其对投资组合有效集的影响? 第二节标准的资本资产定价模型－－资本市场均衡及均衡时证券风险与收益的关系? 第三节特征线模型－－证券收益率与均衡时市场收益率的关系、阿尔发系数?第四节资本资产定价模型的检验与扩展 1964－1966年夏普（William E sharp）林内特、莫辛分别独立提出，CAPM 实质上要解决的是，假定所有投资者都运用前一章的马氏证券组合选择
方法，在有效边界上寻求有效组合，从而在所有的投资者都厌恶风险的情况，最终每个人都投资于一个有效组合，那么将如何测定组合中每单个证券的风险，以及风险与投资者们的预期和要求的收益率之间是什么关系。可见，该模型是建立在一定理想化假设下，研究风险的合理测定和定价问题。并认为每种证券的收益率只与市场收益率和无风险收益率有关。 William Sharpe, (1934-)资本资产定价模型（CAPM) 第一节无风险借贷对有马科维兹有效集的影响 一、无风险资产的定义 二、允许无风险贷款下的投资组合 三、允许无风险借入下的投资组合 四、允许同时进行无风险借贷——无风险借入和贷出对有效集的影响 一、无风险资产的定义 ? 在单一投资期的情况下，无风险资产的回报率是确定的 ? 无风险资产的标准差为零
财务困境及预警研究述评 随着我国资本市场的不断发展，我国学者积极引进借鉴了西方的研究成果，对我国企业可能面临的财务困境作了大量理论探讨和实证研究，取得了丰富的研究成果，研究领域涉及到企业是否处于财务困境的判断、财务困境成本计量和测算、财务预警管理系统、困境企业与市场的行为互动关系研究等。本文对国内外已有的财务困境预警与管理的研究成果进行总结和评述，以对我国该研究的未来方向和趋势有所借鉴。 一、财务困境的内涵 由于缺少有力的理论支持，对财务困境概念的定义就具有“实证化”和“事件化”的特征，即中外研究者大多是以自己研究的视角和实证的需要以及一些事件的发生作为标志进行定义的。纵观国内外专家学者对财务困境的定义，主要有以下标志：债务拖欠。这是企业财务困境表现的起点。如债券不能偿付、无力偿债、债务拖欠、企业无法按期履行债务合同还本付息、对短期债权人被迫实行延期付款、延期偿还债券利息、延期偿还债券本金(查尔斯吉布森，2005)等；拖欠优先股股利。如在Beaver、Morris、查尔斯吉布森(马若微，2005)等的研究中都提到了这一点；资不抵债。Ross认为定义财务困境的四方面中包括会计破产，即企业账面净资产出现负数，资不抵债；因偿债能力问题导致的重组、接管等事件。如GeorgeFoster指出：所谓财务困境，就是指公司出现了严重的资产折现问题，而且问题的解决必须要依赖于公司的经营方式或存在形式的转变。Morris列出的严重程度依次递减的企业陷入财务困境的标志中，有与债权人发生债务重组、债权人寻求资产保全、公司进行重组、重新指定董事、被接管、公司关闭或出售其部分产业等；破产。破产是公司财务困境的终极表现，如Beaver、Deakin、GeorgeFoster,Morris、Ross、查尔斯吉布森(马若微，2005)等；出现巨额亏损或连续出现亏损。Morris指出企业陷入财务困境的标志中有减少或未能分配股利，或者报告损失、报告比市场预期或可接受水平低的利润，或者公司股票的相对市场价格出现下降等。我国大多数学者对财务困境进行预警研究所依赖的主要是ST处理
财务管理模型财务困境的预测模型研究 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】
我国上市公司财务困境的预测模型研究内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。 一、财务困境预测模型研究的基本问题 财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。 (一)财务困境的定义 关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等
（财务知识）财务困境预测模型
财务困境预测模型概述 财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境 财务困境(Financialdistress)又称“财务危机”(Financialcrisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是壹种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Defaultrisk)。 事实上，企业陷入财务困境是壹个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境均是由财务情况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于运营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市X公司质量和证券市场风险，均具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题： ?1、财务困境的定义； ?2、预测变量或判定指标的选择； ?3、计量方法的选择。 [编辑] 财务困境预测模型分类 预测变量或判定指标的选择 财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。 1、财务指标信息类模型 Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转
速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。 尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存于最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却壹直存于分歧。Harmer(1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。可是，自Z模型(1968)和ZETA模型(1977)发明后，仍未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。 2、现金流量信息类模型 现金流量类信息的财务困境预测模型基于壹个理财学的基本原理：X公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果X公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其他途径获得资金时，那么X公司最终将破产。因此，过去和当下的现金流量应能很好地反映X公司的价值和破产概率。 于Gentry，Newbold和Whitford(1985a；1985b)研究的基础上，Aziz、Emanuel 和Lawson(1988)发展了现金流量信息预测财务困境模型。X公司的价值来自运营的、政府的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。他们根据配对的破产X公司和非破产X公司的数据，发当下破产前5年内俩类X公司的运营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显著的差异。显然，这壹结果是符合现实的。破产X公司和非破产X公司的运营性现金流量会因投资质量和运营效率的差异而不同，二者以现金支付的所得税也会因税收会计的处理差异而不同。Aziz、Emanuel 和Lawson(1989)比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率，发现现金流量模型的预测效果较好。 3、市场收益率信息类模型
财务预测的定义 财务预测是根据财务活动的历史资料，考虑现实的要求和条件，对企业未来的财务活动和财务成果作出科学可预计和测算。它是财务管理的环节之一。其主要任务在于：测算各项生产经营方案的经济效益，为决策提供可靠的依据，预计财务收支的发展变化情况，以确定经营目标，测定各项定额和标准，为编制计划，分解计划指标服务。财务预测环节主要包括明确预测目标，搜集相关资料，建立预测模型，确定财务预测结果等步骤。 进行预测的目的，是为了体现财务管理的事先性，即帮助财务人员认识和控制未来的不确定性，使对未来的无知降到最低限度，使财务计划的预期目标同可能变化的周围环境和经济条件保持一致，并对财务计划的实施效果做到心中有数。 财务预测的种类 财务预测可以不同标志进行多种分类：（1）按预对象，分为筹资预测、投资预测、成本预测、收入预测和利润预测。（2）按性质分为定性预和定量预测。（3）按预测跨度时间分为长期预测、中期预测和短期预算。（4）按预测值多寡分为单项预测和多项预测。（5）按预测态势分为表态预测和动态预测。 财务预测的程序 财务预测一般按以下程序进行： 1.确预测对象和目标。财务预测首先要明确预测对象和目标，然后才能根据预测的目标、内容和要求确定预测的范围和时间。 2.定预测计划。预测计划包括预测工作的组织领导、人事安排、工作进度、经费预算等。 3.集整理资料。资料收集是预测的基础。公司应根据预测的对象和目的，明确收集资料的内容、方式和途径，然后进行收集。对收集到的资料要检查其可靠性、完整性和典型性，分析其可用程度及偶然事件的影响，做到去伪存真、去粗取精，并根据需要对资料进行归类和汇总。 4.定预测方法。财务预测工作必须通过一定的科学方法才能完成。公司应根据预测的目的以及取得信息资料的特点，选择适当的预测方法。使用定量方法时，应建立数理统计模型；使用定性方法时，要按照一定的逻辑思维，制定预算的提纲。
我国上市公司财务困境的预测模型研究 内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。 一、财务困境预测模型研究的基本问题 财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。 (一)财务困境的定义 关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务”，即技术破产。 在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。 (二)预测变量的选择 财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。
财务模型与分析要点 主要内容 ●概述 ●财务模型的建立 ●财务模型与公司价值分析的运用 ●总结 1. 概述 价值评估的必要性与意义 ●价值评估是测定公司资产价值的手段 ●价值评估是投资决策的基础 ●价值评估为经济结构调整提供条件 ●价值评估是优化资源配置的导向 建立财务模型进行价值评估的必要性 ?财务模型和公司估值广泛运用于各种交易。 –筹集资本（capital raising)； –收购合并（mergers & acquisitions)； –公司重组（corporate restructuring)； –出售资产或业务（divestiture) ?公司估值有利于我们对公司或其业务的内在价值（intrinsic value）进行正确评价，从而确立对各种交易进行订价的基础。 ?对投资管理机构而言，在财务模型的基础上进行公司估值不仅是一种重要的研究方法，而且是从业人员的一种基本技能。它可以帮助我们： –将对行业和公司的认识转化为具体的投资建议 –预测公司的策略及其实施对公司价值的影响 –深入了解影响公司价值的各种变量之间的相互关系 –判断公司的资本性交易对其价值的影响 ?强调发展数量化的研究能力。采用该方法不仅可以促进公司核心竞争力的形成和发展，而且有助于公司成为国内资本市场游戏规则的制订者。财务模型和对公司进行价值评估不是我们工作的最终目标，是我们为实现目标（即提出投资建议）所需的
重要工具。 公司估值的主要方法 ?进行公司估值有多种方法，归纳起来主要有两类： 现金流折现的基本步骤（1） 行业分析-确定公司所处行业 ?分析行业的增长前景和利润水平 ?确定行业成功的关键要素（Key Success Factors) 公司分析-概述公司现状和历史趋势 ?对公司进行SWOT分析，确定竞争优势 ?分析公司策略，判断是否具有或发展可持续的竞争优势 财务模型-分析公司发展趋势 ?确定财务模型的关键假定 ?制作包括利润表，资产负债表和现金流量表在内的财务模型
财务困境预测方法的比 较研究 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】
上市公司财务困境预测方法的比较研究 吕长江周现华 （吉林大学商学院、吉林大学数量经济研究中心 130012） Comparative Study on Forecast Approaches of Corporate Financial Distress Changjiang Lu & Xianhua Zhou (Business School of Jilin University, 130012) Abstract How to apply a suitable approach to forecast corporate financial distress has long been an important issue in the filed of corporate finance. Based on several main forecast approaches both from broad and domestic, and their precondition, this paper will use a sample of industry listed companies from 1999 to 2002, and apply Multi-Discriminate Analysis (MDA), Logit and Neural Network approach respectively to forecast corporate financial distress. Empirical results indicate that three approaches can forecast corporate financial distress before 1 year and 2-3 year, and Logit model can identify corporate financial distress more accurately than MDA, NN model is best one among three models. Keywords: Financial Distress; Multi-Discriminate Analysis; Logit Model; Neural Network 联系作者：吕长江 吉林大学商学院 长春市前卫路10号，130012 Tel: , 5166093, Email
财务分析模型 一、公司财务分析的目的 1、增加公司决策的科学性； 2、评价公司过去的经营业绩； 3、衡量现在的财务状况； 4、预测未来的发展趋势； 5、提高公司的财务管理水平； 二、财务分析的要求 1、根据计算出的各种财务比率与历史同期和上期相比，进行具体、深入的分析； 2、解释原因，并不断深化，寻找最直接的原因； 三、财务分析的具体内容 1、公司变现能力分析。 变现能力是公司产生现金的能力。它取决于可以在近期转变为现金的流动资产的多 少。主要为流动比率和速动比率。 1.1、流动比率= 流动资产/ 流动负债 该比率通过公司不同时期的比较，可以反映公司的短期偿债能力。 1.2、速动比率= 速动资产/ 流动负债= （流动资产-存货）/ 流动负债(酸性测试比率) 该比率排除了容易产生误解因素的存货的影响，计算出的速动比率反映公司短期偿债能力更加令人可信。 1.3、保守速动比率= （货币资金+应收票据+应收帐款净额）/ 流动负债 该比率排除了可能与当期现金流量无关的项目，更能真实反映公司变现能力和短期偿债能力。 3、资产管理能力分析。 它是用来衡量公司在资产管理效率高低的分析，因此又被称作运营效率分析，具体通过以下几个指标的计算和分析来反映公司资产管理效率方面的高低。 2.1、存货周转天数= （平均存货* 360）/ 销售成本 公式中销售成本数据来源于利润表，平均存货来源于资产负债表中的“期初存货”与“期末存货”的平均数。存货周转天数指标的好坏反映公司存货管理水平，它也是整个公司经营管理的重要内容。 为了更准确反映我们的存货管理水平，我们应细化存货的分析，应对存货的结构及影响存货周转速度的重要项目进行分析，如： 2.1.1、原材料周转天数=（360 * 平均原材料存货）/ 耗用原材料成本 2.1.2、在制品周转天数=（360 * 平均在制品存货）/制造成本 存货分析的目的是从不同角度和环节找出存货管理中的问题，使存货管理在保证生产经营的同时，尽量少的占用经营资金，提高资金的使用效率，促进公司管理水平的提高。 2.2、应收帐款周转天数
估值与财务模型 目录 第一章估值的基本概念 第二章可比公司法 第三章历史交易法 第四章现金流概念及现金流贴现法 第五章IPO估值VS M&A估值 第六章建模的过程和注意事项 第七章现金流贴现模型的输出 第一章 估值的基本概念
企业的价值 ④ 资产的价值主要有两种表现形式：帐面价值和市场价值。帐面价值即资产负债表上反映的总资产、 净资产，主要反映历史成本。市场价值如股票的市值、兼并收购中支付的对价等，主要反映未来收益的多少。 ④ 在多数情况下，帐面价值不能真实反映企业未来的收益，因此帐面价值和市场价值往往有较大差异。例如，总的来说，帐面价值主要用于会计目的，而资本市场上的投资者更为关注的则是市场价值。以下所讨论的价值均是指市场价值。 （取决于计算EV 的Revenue 或者 企业价值 净债务 少数股东权益 联营公司价值 股权价值
EBITDA、EBIT中是否已 包含联营公司的值） 主要估值方法概述 ④没有一种估值方法是绝对正确的。每种方法都有其优缺点，应该根据情况选择合适的估值方法。 ④通常会使用多种估值方法来相互验证，并最终确定一个价值区间。
现金流贴现法④理论上最完善的估值方法 ④预测未来若干年的经营现金流，并用恰当 的贴现率（加权平均资本成本）和终值计 算方法计算这些现金流和终值的贴现值， 以此计算企业价值和股权价值 ④ 这种方法主要依赖于对于被估值 企业的现金流和发展速度的预 测，以及对于资本成本和终值的 假设（假设的准确性对估值结果 的影响至关重要） 5 估值的用途 ④ 估值分析应用广泛： –公开发行：确定发行价及募集资金规模 –购买企业或股权：应当出价多少来购买 –出售企业或股权：可以以多少价格出售 –公平评价：从财务的观点，评价出价是否公平 –新业务：新业务对于投资回报以及企业价值的影响
我国财务困境预测实证研究文献综述和 分析 （作者:___________单位: ___________邮编: ___________） 【摘要】本文根据财务困境预测的一般实证研究方法，从多个方面入手，系统地回顾和总结国内在该领域中的主要成果和存在的问题，在此基础上提出了进一步研究的视角与内容。 随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展，对公司财务困境预测的探讨日益重视并形成了研究热点。企业财务困境预测具有一定的学科跨度。本文选取了十六本国内主要的经济与管理学术刊物，剔出未刊登相关实证研究文章的《管理世界》、《中国工业经济》、《财务与会计》，以其中的13本期刊在1995年到2005年之间有关财务困境预测的实证文章为研究样本，从财务困境的界定、研究样本的设计、预测变量的选择、统计方法的应用、研究数据的使用和预测精度判定标准等方面，对国内在该领域的研究文献进行综述和分析。
一、研究对象的选择 如何界定财务困境是进行财务困境预测研究需要首先考虑的问题。在国内，大多数学者根据企业被ST这一事件选取陷入财务困境的公司，这样的界定与我国的国情具有密切相关性。我国的《企业破产法》虽然早在1986年已经颁布，1988年开始试行，然而迄今为止，还没有一家上市公司破产。因此，以破产来研究财务困境问题显然是不可行的。而从摆脱特别处理的公司看，大部分公司是通过大规模资产重组才摘掉“特别处理”的帽子的，这说明特别处理确实在一定程度上反映出公司陷入了财务困境。 1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时，对上市公司进行“特别处理”的条款。“异常状况”包括“财务状况异常”和“其它状况异常”。在所选的文章中，将“特别处理”和把“财务状况异常被ST的公司”也归为财务困境公司分别统计。其中，将财务困境界定为财务状况异常而被“特别处理”的占总样本的35%，直接将财务困境界定为被“特别处理”的占总样本的44%。可见，把ST公司界定为财务困境在实践中已经被广泛地应用了。 注：“其它”是指对某一企业的财务指标进行多期比较，根据结果评价企业在某一时期是否陷入财务困境的文章。
财务困境预测模型概述 财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境 财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。 事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题： ?1、财务困境的定义； ?2、预测变量或判定指标的选择； ?3、计量方法的选择。 [编辑] 财务困境预测模型分类 预测变量或判定指标的选择 财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。 1、财务指标信息类模型 Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。 尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。 2、现金流量信息类模型 现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而
上市公司财务困境预测 摘要：本文以2008年经济危机以来的经济环境为背景，以上市公司受到退市风险警示作为其陷入财务困境的标志，在沪深股市中选取19家财务困境公司和57家正常公司作为样本，利用所有者权益比率、现金比率等财务指标建立Logit回归模型，以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析，并针对我国制造业提出了加强信息化水平、淘汰落后产能等政策性建议。 关键词：财务困境；财务指标；Logit模型；预测 2008年的美国次贷危机引发全球性的经济萧条，各国经济均出现不同程度的下滑，其影响至今尚未完全消除。作为美国次贷危机的延续和深化，2009年爆发的欧洲主权债务危机对我国的出口贸易、大宗商品价格以及投资信心造成一定程度的影响，是中国外部经济面临的一场重要危机。2012年起，中国GDP增速回落，经济增长阶段发生根本性变化，经济发展总体呈现出从高速增长转为中高速增长、经济结构不断优化升级、从要素驱动、投资驱动转向创新驱动的特征，步入“新常态”。2015年，我国经济总体下行，三大产业增速均下滑，全年出口负增长，经济下行压力持续增大。严峻
的经济形势可能导致公司资金链断裂的风险加大，公司应针对经济环境的变化及时调整战略以避免财务困境。财务困境作为上市公司在市场经济中的普遍现象，对于其界定，目前尚无定论。由于我国不健全的上市公司破产制度，申请破产不能作为判别我国上市公司财务困境的依据。而“退市风险警示”作为沪深交易所对出现财务状况异常的上市公司股票交易的处置措施，可以作为对上市公司陷入财务困境的评判标准。笔者通过阅读大量文献发现，关于上市公司财务困境模型的研究大多集中在2008年以前，而之前学者建立的财务困境模型，很可能因为经济形势的不断变化而失去时效性。因此，在新经济形势下，如何对上市公司的财务困境进行准确预测，对于投资者正确判断公司前景、做出投资决策，对于公司管理层及时调整经营战略、防范财务危机，对于政府、监管层监控证券市场风险、进行宏观调控均具有重要现实价值。本文拟根据财务指标建立我国上市公司财务困境预警模型，并对2016年可能出现财务困境的上市公司进行预测。 一、文献综述 （一）财务困境预警指标综述 国内外学者在财务困境预警指标方面都进行了相关研究，目前比较流行的是在传统财务指标中加入非财务指标以构建全面的指标体系。1966年，Beaver[1]首次在财务困境指
财务困境预测模型的再比 较 This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.
2004年中国经济学年会论文（金融学） 上市公司财务困境预测模型的再比较1 胡援成田满文 江西财经大学金融学院， 330013 摘要：本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。 关键词：财务困境多元判别分析（MDA） Logistic回归改进型BP神经网络 一、研究现状及意义 财务危机是企业经营失败的具体体现,研究上市公司陷入财务困境的原因并建立完善有效且可操作的预警模型不仅具有理论意义、更具实际意义。凭借科学的预警模型，上市公司可以及时预防和化解财务危机并提高危机预警管理的科学性；借贷者（银行）可以避免贷款的高风险；投资者可以获得财务风险的警示；政府监管机构可以更有效、更科学地进行市场监管,维护市场稳健运行。 最早提出企业财务预警分析模型的是Beaver(1966),随后许多学者从事该领域的研究,在研究方法上也不断完善和改进。其中，具有划时代意义的是Beaver（1966）和 Altman （1968、1977）提出的Z—Score判别模型，以及Martin (1977)和Ohlson（1980）等提出的逻辑/概率回归模型。Zavgren（1985）等学者使之进一步深化。Aziz，Emanuel和Lawson （1988、1989）以现金流量模型为基础，提出公司的价值来自经营者、债权人、股东以及政府的现金流现值之和。他们根据破产公司与非破产公司配对数据的分析，发现在破产前五年内，两类公司的经营现金流量均值和现金支付所得税均值有显着差异。据统计，目前对财务困境分析用得最多的方法是多元线性判别分析方法和逻辑回归方法。近年来，国外已开始尝试用新的方法进行财务困境预测并取得了一些初步性成果，如运用各种神经网络模型，以试图克服以往方法的缺陷。同时，一些学者试图探讨企业财务危机的经济理论基础，从非均衡理论、期权定价模型和契约理论对财务危机进行分析和预测，并取得了一定的成果。 国内由于市场经济体制的进程和证券市场出现较晚等原因，在这方面的研究相对滞后。陈静（1999）以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995—1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和多元线性判定分析，在单变量判定分析中，发现流动比率与负 1本文为国家自然科学基金资助项目《我国企业资本结构与风险控制研究》[项目批准号：]阶段性研究成果。
石油公司财务预测与估值模型学习总结 前言：经过5月1日和5月2日两天对该模型的学习，我有如下收获，现向您提交学习汇报。 一、对该模型的基本内容的认识： 1、模型主要内容及其相互之间的关系 该模型由七张表组成，分别为Assumption，Cals，Is，Bs，CFs，Summary 和DCF。 其中模型的最终成果在DCF表中体现，即以石油公司未来十年的预测年净现金流的折现值来估算企业价值，同时计算了预测时点的企业内含股权价值 （即DCF模型估算的企业价值和预测时点的企业货币资金及非核心资产之和），结合流通股数量之比来计算了企业目前的内含股价。企业价值和内涵股价两者 结合，起到了对企业目前价值的估算的较好的辅助作用。 而其他六个部分的表，在通过运用ASSUMPTION部分的预测比率计算出各自的内容的同时，也为DCF表以间接法计算企业净现金流提供了数据。 BS，CFS和IS三张表为企业财务状况评价的最主要报表，也是上市公司每个财 年必须接受外部审计的三张报表。在该模型的七张表当中，理论上来说这三张 表是最终DCF模型数据的来源，因此该模型的Assumption，Cals的存在，也 是为了BS,CFS和IS表的给出。 同时我发现所有预测数据的单元格内的EXCEL公式的最细级别展开，都和ASSUMPTION表中的比率有关，而在对套表的学习中我并未发现ASSUMPTION中 的比率的计算方法，因此我认为ASSUMPTION部分的预测比率的得出是以我未 知的一种方式得出的，这个计算方式也是对该模型的预测结果的有用性影响最 大的。 2、Assumption部分的主要内容和其作用 该表给出了石油公司从2006年到2019年共计十四年的资产负债表和损益表相关数据的比率，其中2006年到2009年四年的数据为实际数据，2010年到 2019年十年的数据为预测数据，预测方法未知。 主要内容举例： 销售收入增长率，即是由本年度销售收入/上年度销售收入—1 得出，数据来源于IS表，以判断企业的销售收入增长情况，辅助评价企业的经营现 状。 固定资产构建/企业总营业收入=企业新增固定资产/总营业收入，该数据可以有效的得出企业年收入和构建固定资产的比率，从而判断企业的中长期发 展的条件（对于石油企业来说固定资产占有很大比例，该指标能够辅助判断企 业的长期发展条件）。 同时，根据其他表的单元格的公式来看，其他表的预测部分的数据基本都是由该表的比率计算得出的，如：BS表的H13单元格，即2011年度的“预付 账款及其他流动性资产”，即是由ASSUMPTION的G31单元格（2011年度的预
论财务危机预警模型评析 '企业财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。企业应构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机。本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。\xa0 随着我国市场 体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。近年来，除了沿用传统的 判别与定性分析方法外。企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。 单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。Beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的，这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。 Beaver最先在企业危机预警研究中使用非参数 的二分类检验方法来确定分割点。使其错误分类率降至最低，这一方法为以后的企业财务危机预警研究者广泛采用。此外，Beaver还首创配对抽样的技术以控制因产业类别和企业资产规模不同而引起的混淆。但单变量预警模型只是利用个别财务比率预测企业财务危机。因此其有效性受到一定的限制。一般来说。企业的生产经营状况受到许多因素的影响，各种因素之间既有 又有区别，单个比率反映的内容往往有限，无法全面解释企业的财务状况。 多元判别分析模型是对企业多个财务比率进行汇总，求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。Altman(1968)在其“财务比率、判别分析和公司破产预测”一文中认为，企业是一个综合体，各个财务指标之间存在某种相互联系。各个财务指标对企业整体风险的影响和作用也是不一样的。他通过把传统的财务比率和多元判别分析方法结合在一起，
资料范本 本资料为word版本，可以直接编辑和打印，感谢您的下载 我国上市公司财务困境的预测模型研究 地点：__________________ 时间：__________________ 说明：本资料适用于约定双方经过谈判，协商而共同承认，共同遵守的责任与义务，仅供参考，文档可直接下载或修改，不需要的部分可直接删除，使用时请详细阅读内容
我国上市公司财务困境的预测模型研究 内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。 一、财务困境预测模型研究的基本问题 财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。 (一)财务困境的定义 关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务”，即技术破产。 在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。 (二)预测变量的选择 财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模
中国上市公司的财务困境预测 陈 晓 陈治鸿 清华大学经济管理学院 Ｔｅｌ： （８６１０） ６２７８－９８６３ Ｆａｘ： （８６１０） ６２７８－８１３３ Ｅ－ｍａｉｌ： ｃｈｅｎｘ＠ｅｍ．ｔｓｉｎｇｈｕａ．ｅｄｕ．ｃｎ 邮编：北京 １０００８４ 修改于２０００年６月９日
中国上市公司的财务困境预测１ 〖摘要〗 预测上市公司的财务困境是投资者、债权人及证券市场监管机构所广泛关注的课题。本文以因财务状况异常而被特别处理（ＳＴ）作为上市公司陷入财务困境的标志，运用多元逻辑回归模型和可公开获得的财务数据对中国上市公司的财务困境进行了预测。通过试验１２６０种变量组合，我们发现负债／权益比、应收帐款周转率、主营利润／总资产和留存收益／总资产对上市公司财务困境有着显著的预示效应。就判别正确率而言，本研究所发现的最优模型能够从上一年ＲＯＥ公告小于 ５％的上市公司中预测出７３．７％的下一年会进入ＳＴ板块的公司，总体正确率为７８．２４％。 〖关键词〗财务困境 预测 逻辑回归 交互检验 正确率 前言 本文以中国上市公司作为研究对象，以因财务状况异常而被列为特别处理公司（ＳＴ公司）作为界定上市公司的财务困境标志，采用多元逻辑回归模型寻找最佳的利用公开财务数据预测中国上市公司财务困境的预测模型和变量。我们的研究结果表明，尽管只有十年历史的中国资本市场中的会计数据质量不尽人意，但财务数据对投资者预测公司的财务困境仍然很有帮助。利用前一年报告的财务数据，我们所发现的最优模型能够正确预测出７３．７％的在下一年进入ＳＴ板块的公司，而具有显著解释能力的财务指标则分别为：反应财务杠杆的负债／权益比，反应资产管理能力的应收帐款周转率，反应盈利及回报能力的主营利润／总资产比，以及反应股本扩张能力的留存收益／总资产比。 本文共分为五个部分，第一部分简要回顾了财务困境预测的相关文献，第二部分描述了在中 国的研究背景，第三部分讨论了研究设计和样本采集方法，第四部分给出了估计和预测判别结果，并进行了相应的边际和成本比较分析，第五部分则为本文的结论。 1本项研究为小林实中国经济研究基金资助项目。在此，作者要特别感谢前后三位匿名审稿人对本文所提出的意见和建议。