上市公司财务预警模型研究--基于Logistic回归模型的实证分析

Logistic回归模型在上市公司财务预警中的应用

龙 松 向丽苹

（华中科技大学武昌分校，湖北，武汉，430064）

摘要：该文以我国A股市场上因“财务状况异常”而被特别处理的制造类上市公司为研究对象，首先利用非参数检验方法对财务危机公司和非财务危机公司的27个财务指标的显著性差异进行了检验，其次利用单变量逻辑回归分析进一步筛选出对模型预测有显著贡献的9个财务指标，然后又利用因子分析方法再次精简变量并避免多重共线性的影响，最终选择3个因子变量作为Logistic模型的自变量，构建了我国制造类上市公司财务危机发生前三年的预警模型，并对所建模型的有效性进行了检验。

关键词：Logistic回归 ；财务预警

中图分类号：O212.4 文献标识码：A 文章编号：

一、国内外有关研究及其评价

自20世纪60年代以来，就有许多学者对财务危机预警问题进行深入的探索，提出了许多财务危机预警模型。这些模型按构建方法的不同可以分为统计类预警模型和非统计类预警模型两大类。

统计类财务危机预警模型主要包括一元判别模型、多元线性判别模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、生存分析法等。

财务危机预警的非统计方法包括递归划分算法、人工智能、神经网络等，其中较有代表性的是神经网络分析方法。

企业财务风险的实证研究在我国才刚刚起步，尽管资本市场的结构特征与成熟程度不同，国内学者也做出了可贵的探索。1986年，吴世农、卢贤义1曾介绍企业的破产分析指标和预测模型，引领了我国在这领域的研究。总的说来，国内外学者对财务危机预警模型大致可以分为：单变量判定模型、多变量判定模型、多元逻辑回归模型。以上三种模型也代表了财务预警研究方法不断发展和完善的阶段性过程；他们的共同点是都运用了会计数据和财务比率，而从各自的前提假设、适用范围上看，三种模型又各有特点。

通过比较分析可以看出，采用多元逻辑回归模型的效果相对于其它两种模型更具科学性。

第２４卷第６期　２０１１年１２月　常州Ｓ－学院学报　

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｖｏ１．２４　Ｎｏ．６　Ｄｅｃ．２Ｏ１１　

基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的上市公司财务预警模型构建　

吴　英　天　央　

（常州工学院经济与管理学院，江苏常州２１３００２）　

摘要：通过一定的财务指标，采用我国上市公司的财务数据，基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归方法构建上市　

公司财务危机预警的模型，经过检验，具有一定的实际应用价值。　关键词：财务危机；财务预警模型；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归　中图分类号：Ｆ２２４．７　文献标志码：Ａ　文章编号：１６７１—０４３６（２０１１）Ｏ６—００６９—０３　

Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｃｒｉｓｉｓ　Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ｌｉｓｔｅｄ　

Ｃｏｍｐａｎｉｅｓ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　

Ｙｉｎｇ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ＆Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｚｈｏｕ　２１３００２）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｐａｓｓｅｓ　ｃｅｒｔａｉｎ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｉｎｄｅｘ　ｓｉｇｎ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｉｎｄｅｘ　ｓｉｇｎ　ｄａｔａ　ｔｏ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ　ｔｈｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　ｌｉｓｔｅｄ　ｃｏｍｐａｎｉｅｓ　ｂｙ　ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｒｏｕｇｈ　ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ，ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｈａｓ　

ｐｒｏｖｅｄ　ｔｏ　ｂｅ　ｏｆ　ａｃｔｕａｌ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｖａｌｕｅ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｃｒｉｓｉｓ；ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ　ｍｏｄｅｌ；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　

第２２卷　２００８年　第４期　１２月　山东轻　【业学院学报　Ｊ０ＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＳＨＡＮＤＯＮＧ　ＩＮＳＴ１ＴＵＴＥ　ＯＦ　ＨＧＨＴ　ＩＮＤＵＳＴＲＹ　Ｖｏ１．１２２　Ｎｏ．４　Ｄｅｃ．２００８　

文章编号：１００４—４２８０（２００８）０４—００５２—０３　

基于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的上市公司财务预警实证研究　

张　晖　

（山东轻工业学院经济管理学院，山东济南２５０３５３）　

摘要：将在沪深两地上市的２００４年　２００８年被ｓｒｒ的公司界定的财务危机公司，配以股本结构相近的财务健康公　司作为对比样本，利用假设检验逐步回归，从８６个备选财务指标中选出７个可以用于财务预警的指标，建立了基　于Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型的财务预警模型，并利用这一模型对山东省上市公司进行了实证分析。　关键词：财务危机；财务危机预警；Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型　中图分类号：Ｆ２７５　文献标识码：Ａ　

Ａ　ｃａｓｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｌｉｓｔｅｄ　ｃｏｍｐａｎｉｅｓ’ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｃｒｉｓｉｓ　ａｌａｒｍ　

ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｌｏｇｉｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ　

ＺＨＡＮＧ　Ｈｕｉ　

（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ，。Ｓｈａｎｄｏｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｌｉｇｈｔ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ，Ｊｉｎａｎ　２５０３５３，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ｓｐｅｃｉａｌ　ｔｒｅａｔｅｄ（ＳＴ）ｃｏｍｐａｎｉｅｓ　ｗｈｉｃｈ　ｗｅｎｔ　ｔｏ　ｍａｒｋｅｔ　ｂｅｔｗｅｅｎ　２００４　ａｎｄ　２００８　ｗｅｒｅ　ｄｅｆｉｎｅｄ　ａｓ　

ｃｏｍｐａｎｉｅｓ　ｗｉｔｈ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｃｒｉｓｉｓ．Ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔ｝１　ｃｏｎｔｒａｓｔ　ｓａｍｐｌｅｓ．ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｈｅａｌｔｈ　ｃｏｍｐａｎｉｅｓ　ｗｉｔｈ　ｓｉｍｉｌａｒ　ｃａｐｉｔａｌ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，ａ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ａｌａｒｍ　ｍｏｄｅｌ　ｔｈａｔ　ｂａｓｅｄ　ｕｐｏｎ　Ｉｘ）ｇｉｓｔｉｃ　ｍｏｄｅｌ　ｃｏｕｌｄ　ｂｅ　ｆｏｕｎ￣ｌｅｄ　ｂｙ　ｕｓｉｎｇ　ｓｔｅｐｗｉｓｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｏｆ　ｈｙｐｏｔｈｅｓｉｓ　ｔｅｓｔｓ，ｗｈｉｃｈ　ｐｉｃｋｅｄ　７　ｏｕｔ　８６　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｔａｒｇｅｔｓ　ａｓ　ｔｈｅ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ａｌａｒｍ’Ｓ　ｉｎｄｉｃａｔｏｒ．Ａｎｄ　

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基于Logistic模型的上市公司财务预警研究

作者：周玉晶 尤华

来源：《金融经济·学术版》2014年第10期

摘要： 本文以我国中小板制造业上市公司2014年1-6月份首次因财务状况异常而被特别处理的8家公司以及与其配对的8家财务状况正常公司为研究样本，并使用二项分类Logistic回归分析，构建了被特别处理前三年的财务危机预警模型，实证研究结果表明该模型具有较强的预测能力。

关键词： 财务危机预警；中小板制造业上市公司；Logistic回归分析

随着经济的快速发展，同行业公司间的竞争日益激烈，其的财务状况对其发展有着举足轻重的影响。上市公司作为本行业优秀的代表，建立有效的财务危机预警体系是十分重要的。上市公司财务状况的好坏直接关系到投资者、企业自身、债权人以及国家的利益，建立合理有效的财务危机预警模型不仅能够帮助这些利益相关者提早预测并规避风险，而且能将损失降到最低点。作为在深圳证券交易所上市的中小板企业，其大多数处于生命周期的成长期，高成长和高收益是这类企业显著的特征，而制造业又是我国的主体产业。因此，本文研究在中小板上市的制造业公司的财务状况并对其进行财务危机预警是很有意义的。

一、研究设计

1、研究样本的选取

本文以2014 年的中小板制造业A股上市公司为研究对象，将因财务状况异常而被特殊处理的上市公司界定为ST或ST公司，即财务危机公司。实证数据来源于新浪财经网和国泰安数据库。

①财务状况异常样本组。由于2014年中小板制造业上市公司还未全面摘帽戴帽，因此本文选取在2014年前半年即1-6月份首次被ST或ST的中小板制造业上市公司共9家作为财务状况异常样本组，剔除其中因“其他状况异常”而被ST的1家公司外，共8家上市公司。

②财务状况正常样本组。本文在选取正常样本组时遵循1：1配对，且与财务状况异常公司所在的上市板块相同、子行业相同以及资产规模差异不超过5%为原则，共选取了8家财务状况正常的公司。则参与实证分析的样本共计16家公司，详见表1。