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公司治理指标的财务危机预警实证研究摘要：财务危机不仅仅是由于财务活动引起的，公司治理方面的缺陷更是导致危机发生的源泉。
本文以2010年首次被st的a股民营上市公司为研究对象，运用logistic回归建立财务危机前两年的预警模型。
研究显示，综合指标财务危机预警模型在一定程度上提高了预测准确率。
关键词：民营上市公司综合指标预警模型财务危机泛指出现困难，不能暂时或永久履行正常的支付义务（无论短期还是长期），并可能引发破产的情形。
财务危机不仅仅是由于财务活动引起的，公司治理方面的缺陷更是导致危机发生的源泉。
1 样本设计我国学者都是以因财务状况异常而被特别处理作为财务危机上市公司为样本，因此本文依据万得资讯、新浪网，以沪、深两市2010年首次被特别处理的8家民营上市公司以及按1：1的比例严格配对的8家健康公司作为样本构建模型。
另选取了2010年深、沪两市st和非st的上市公司共16家（其中st公司10家，健康公司6家）作为检验样本。
2 指标选取及筛选2.1 指标的选取通过国内重要的文献索引并结合前人研究发现，有些人通过借鉴我国财政部等四部委联合颁布的“国有资本金效绩评价规则”中广泛应用的财务评价指标体系来构建指标体系；有些人则采用根据指标出现次数多少的方法来选择、构建指标体系。
本文针对民营企业发生财务危机的原因，同时结合陶立[1]在其硕士论文中对于企业财务危机的因素的解释、指标获取的难易程度，选取了财务指标和公司治理指标两类指标。
财务指标涉及运营能力、偿债能力、盈利能力、增长能力四个方面；公司治理指标指的是公司治理结构方面的指标。
具体指标如表1所示。
2.2 指标筛选首先运用k－s检验方法检验30个指标变量是否服从正态分布，结果为：x1，x2，x3，x4，x5，x6，x7，x8，x9，x10，x11，x12，x15，x20，x21，x22，y1，y2，y3，y4，y5，y6服从正态分布。
接着对服从正态分布的22个变量进行t检验。
Z（score模型对我国上市公司财务预警的适用性研究）-哈尔滨工业大学毕业设计(论文)主要方法有聚类分析和判别分析。
我国台湾学者陈昭荣通过研究和检验得到如下金融危机预测模型:y = 0.35 x1+0.67 x2-0.57 x3+0.29 x4+0.55 X5，其中y为判别函数值X1-快速总计/流动负债；X2-营运资本/总资本；X3-固定资本/净资本；X4-应收账款/净销售额；X5-现金流入/现金流出根据该模型，当Y值低于11.5时，企业可能在下一年发生财务危机。
此外，中国学者也对奥特曼的Z分数模型进行了大量的实证研究。
在《中国上市公司财务预警实证研究——基于Z评分模型的分析》一文中，金婷婷以中国72家上市公司为样本，运用实证分析方法，建立了基于Z评分模型的上市公司财务线性判别预警模型。
根据典型线性判别模型，危机企业和健康企业的平均Z值分别为 6.15546和13.13428，因此可以确定分界值为9.19487(6.15546和13.13428的平均值)。
王波运用“Z- score模型在中国上市公司适用性的实证研究”中的实证分析方法，对深圳40家制造企业的经营风险进行了评估，验证了“Z-Score方法”的有效性。
数据显示，奥特曼准则对中国上市公司仍有较好的适用性，但与该准则相比，我国ST公司的Z值相对较低。
本文对Z-score模型在中国上市公司的适用性进行了实证分析，试图寻找一种适合上市公司的预警模型。
梁谋、卞颖在《2 0 0 4 -2 0 0 8年中医药上市公司财务风险实证研究》中，利用Z值模型和上市公司年报数据，对27家中医药上市公司的财务状况进行了分析。
他们指出，企业应根据自身特点采取有针对性的策略来规避财务风险。
王永生和李杰的“Z值预警模型的研究与分析”对Z值预警模型进行了新的研究，考察了模型中各财务比率的权重和不变项。
比较每个模型的预测概率以获得其预测精度。
在此基础上提出了P模型(百分比模型)。
上市公司财务危机预警系统实证分析于忠泊西安交通大学管理学院博士生，陕西 西安 710049摘要：本文以沪、深两市2003-2006年度A股市场上所有上市公司为研究对象，以30个具有代表意义的财务比率为研究变量，来探讨我国上市公司的财务比率在预测财务危机方面的有用性。
结果表明我国上市公司的财务数据具有很强的预测能力，且三年平均数据的预测能力高于单年度数据；在判别模型的选择上，Fisher线性判别优于广义距离判别；在判别变量方面，公司的盈利能力和发展能力指标具有很强的判别能力，研究中没有发现现金流量能力的显著作用。
本文最后给出了由12个变量组成的判别函数（Z得分值），以判别上市公司的财务状况。
关键词：财务危机预警模型判别分析Abstract：Based on the 2003-2006 annual reports of all A-share companies in Shanghai and Shenzhen Stock Exchange, this paper studys the efficiency of financial ratios to predict the financial crisis by checking 30 representatives financial ratios。
The results show that China's financial data of listed companies has a strong ability to forecast, and the forecast is more precise to use the three-year average data than that of using the annual data; From the perspective of discriminated model, the Fisher Linear is superior to the Generalized Distance Discriminant Analysis; As to the issue of identifying variables, the indicators representing the company's capacity of profitability and development have great significance to discriminate financial situation of listed companies. Finally, this paper extracts a discriminant (Z scores value) containing 12 finicial ratios to distinguish the financial position of listed companies.Keywords： Finicial Crisis Early Warning Model Discriminant Analysis1引言近年来，上市公司因财务危机导致经营陷入困境的例子屡见不鲜，其原因是多方面的，如上市公司经营者决策失误，管理失控，外部环境恶化等。
我国上市公司财务危机预警实证研究的开题报告一、选题背景与意义在我国企业发展过程中，面临着竞争激烈、市场不稳定等各种风险和挑战。
公司管理层和投资者都需要了解和预测公司财务状况，及时发现可能存在的财务危机风险，开展有效的预警和防范工作，保障企业和投资者的利益。
同时，对于监管部门来说，财务危机预警是加强监管、促进市场稳定发展的一个重要手段。
因此，对于我国上市公司财务危机预警机制的建立和完善，一直是学术界和实践界的关注焦点。
本研究将从实证研究的角度，探究我国上市公司财务危机预警的现状、存在的问题和改进方向，为相关利益方提供决策支持和参考。
二、研究目的和内容本研究的目的是通过实证方法，探究我国上市公司财务危机预警的现状和存在的问题，并提出改进方案。
在此基础上，本研究将具体探讨以下几个问题：1.我国上市公司财务危机预警的现状是什么，存在哪些问题？2.上市公司的财务指标和财务危机的关系是什么？如何利用财务指标进行预警？3.如何通过财务危机预警提高市场的透明度和监管效能？4.如何提出完善我国上市公司财务危机预警机制的建议？本研究的主要内容包括：1.回顾国内外学者对于财务危机预警的理论研究及应用实践，并结合我国实际情况，分析我国上市公司财务危机预警的需求和意义。
2.利用我国上市公司财务报表数据，通过多元回归等实证分析方法，建立上市公司财务危机预警模型，并分析各个指标的预警能力及其在预测财务危机中的重要性。
3.对我国上市公司财务危机预警机制的规定和实施进行分析，挖掘其中存在的问题，并提出相应改进建议。
4.结合案例分析和国际经验，探讨我国上市公司财务危机预警机制的完善方向，提出相应政策建议。
三、研究方法和技术路线本研究将采用实证研究方法，主要使用多元回归等统计分析方法，对我国上市公司财务危机预警模型进行建立和评估。
具体技术路线如下：1.收集和整理我国上市公司的财务报表数据，并进行数据筛选和清洗，得出可用于分析的样本数据。
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用1. 引言1.1 背景介绍本文旨在探讨F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用，通过系统的分析和实证研究，探讨其在实际操作中的效果和局限性，为企业管理者提供更为科学有效的财务风险预警工具，促进上市公司的稳健发展。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用效果，通过深入研究和分析，揭示F分数模型在财务风险评估中的重要性和准确性。
具体目的包括：一是验证F分数模型对于上市公司财务风险预警的有效性，提高预警准确性和及时性；二是探索F分数模型在预测上市公司财务风险方面的潜力和优势，为企业管理者提供科学的决策依据；三是总结F分数模型在实际应用中遇到的问题和挑战，为进一步完善F分数模型提供参考和建议。
通过对研究目的的分析和探讨，可以更好地理解F分数模型在上市公司财务风险预警中的作用和意义，为提升企业财务风险管理水平和决策能力提供理论支持和实践指导。
1.3 研究意义研究意义是指研究在学术上和实践中的价值和重要性，对于本文所探讨的，其研究意义主要包括以下几个方面：通过研究F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用，可以为相关领域的学术研究提供新的思路和方法，拓展学术研究的深度和广度，促进财务风险管理理论的进一步发展。
对于监管部门和政府机构来说，研究F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用，有助于加强监管和监测上市公司的财务风险，保护市场秩序和投资者利益，维护金融稳定和社会安全。
研究F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用具有重要的理论和实践意义，对于提高上市公司财务风险管理水平，促进金融市场的健康发展具有积极作用。
2. 正文2.1 F分数模型的基本原理F分数模型是一种用于评估公司财务状况和风险水平的方法。
其基本原理是通过对公司财务数据进行指标化处理，以得出一个综合的评分，从而反映公司的偿债能力和盈利能力。
在F分数模型中，通常会选择一些关键的财务指标，比如流动比率、资产负债率、净利润率等，然后将这些指标进行加权组合，并根据不同的权重分配给出一个最终的综合评分。
全流通条件下上市公司财务危机预警模型的实证研究课题研究人：张宪、郝力平、涂春辉、王法力、洪明、刘年财选送单位：航空证券有限责任公司内容提要本文选择了在2006年1月至2006年6月期间，在2005年年报公布后，因财务状况异常而首次被ST 的53家上市公司，同时选取同行业（按证监会行业代码分类）、同规模的53家非ST公司作为配对样本。
本文从财务指标的角度出发，在了解我国上市公司财务困难成因的基础上，探讨了各财务因素之间的关系以及它们对上市公司发生财务困难的预警作用。
本文的创新点在于，采用了最新的公司财务数据，改进了数据处理的方式，在因子分析的基础上利用二分类Logistic回归建立了财务困难的预警模型，该模型的预测效果优于现有的研究结论。
同时，本文还针对全流通之后新的市场环境，将“股票总市值/负债总额”指标引入模型讨论。
本文得到的结论如下。
（1）从统计描述的角度，ST公司与非ST公司在已获利息倍数、销售净利率、资产净利率、净资产收益率、应收帐款周转、现金流动负债比等指标上有明显差异，而在速动比率、流动比率、销售毛利率、营业利润比重等指标上差距不大，且有交叉现象。
（2）从单变量分析的角度，已获利息倍数、资产负债率、流动比率、销售净利率、资产净利率、总资产周转率、存货周转率、销售现金比率、现金债务总额比、全部资产现金回收率、现金流动负债比等指标，能在α=的较小显着性水平下与公司的财务困难情况显着相关。
（3）从多元回归的角度，通过因子分析处理原始数据，然后利用二分类Logistic回归建立了财务困难的预警模型1，对现有数据的判断准确率为%。
考虑到全流通之后的市场现实，本文认为股票市值对上市公司的影响不容忽视，“股票总市值/负债总额”这一指标引入预测模型。
同样是通过因子分析处理原始数据，利用二分类Logistic回归建立了财务困难的预警模型2，对现有数据的判断准确率为%。
这两个模型的预测效果都超过90%，准确率基本一致，优于目前的研究结论。
本文认为，由于模型2的结果受到了历史数据的局限，股票市值对于财务预警模型的作用尚未得到体现。
未来随着全流通市场的进一步规范和成熟，市值考核为指标的股权价值激励政策的逐步推广，股票市值对于财务预警模型的作用继续值得今后进一步深入研究。
目录1、前言 (3)2、文献综述 (3)3、样本选取和研究方法 (4)研究样本 (4)研究数据 (5)研究变量 (5)研究方法 (6)4、样本变量统计描述 (6)5、单变量研究 (7)独立样本的均值比较方法 (7)T检验分析结果 (8)6、多元回归分析 (8)样本及数据 (9)Logistic多元回归分析 (9)6.2.1多元回归方法选择 (9)6.2.2用因子分析对数据预处理 (9)6.2.3Logistic回归建立预警模型1 (11)将股票市值因素引入，建立预警模型2 (13)7结论 (18)1．前言财务危机给企业和社会带来了严重的影响，适时、准确地对企业财务危机进行预测分析是市场竞争机制的客观要求。
因此，利用相关信息构建有效的财务危机预警模型，从而获得财务状况恶化的上市公司预警信号，对于投资者、债权人、经营者以及监管者等诸多方面无疑都具有重要的现实意义。
财务危机（Financial crisis）又称财务困境（Financial distress），国外多数同类研究采用破产标准（Altman，1968；Ohlson，1971；Platt and platt，1990 and 1994）。
但考虑到中国的实际情况，国内学者大都将特别处理（ST）的上市公司作为存在财务危机的上市公司（陈静，1999；李华中，2001）。
本文采用以上学者的思路，将ST公司作为研究样本，并将“财务危机”定义为“因财务状况异常而被特别处理（ST）”。
本文在上市公司财务预警模型的构建中，首先以描述统计和单变量分析对影响企业的财务危机的因素做出初步判断，在此基础上建立多变量判断模型，通过因子分析处理数据，利用二分类Logistic回归建立财务困难的预警模型，对样本企业做出综合评判。
同时，本文针对全流通之后的市场变化，对于股票市值在财务预警中的作用进行了积极的探讨。
2．文献综述国外关于财务失败预测研究影响最广泛的是威廉·比弗（Willian Beaver）的单一变量模型和阿尔特曼（Edward I .Altiman）的“Z-Score”模型。
比弗通过对1945年—1964年间79家失败企业和对应的79家成功企业的比较研究表明，下列财务比率对预测财务失败是最有效的：现金流量/债务总额，净收益/资产总额（资产收益率），债务总额/资产总额（资产负债率）。
美国财务专家阿尔特曼（1968）提出的企业失败预测模型是以营运资金/资产总额、、留存收益/资产总额、息税前利润/资产总额、普通股及优先股市价/负债总额、销售总额/资产总额等五项财务比率的加权平均数来测试财务失败的。
该模型主要针对于上市公司，样本包括了1946年—1965年间提出破产申请的33家公司和同样数量的非破产公司。
通过计算，该模型产生了一个总的判别分，成为Z值。
Z值越低，企业发生财务失败的可能性就越大。
同时确定了Z 值实际截止点用以判断。
阿尔特曼将各种有关的比率合并成单一的预测指数，克服了单个比率内容有限、无法全面揭示企业财务状况的缺点。
奥尔逊（Ohlson，1980）提出一种logit模型。
该模型建立在累积概率函数的基础上，而不需要满足自变量服从多元正态分布和两组协方差相等的条件。
Logit模型另一个重要优点是在（0，1）上预测一个公司是否发生财务危机的几率。
在国内，学者周首华等（1996）对阿尔特曼的“Z -score”模型进行了一定的拓展，建立了“F分数模式”，F分数模式的临界值是，此数值上下为所谓的不确定区域，F分数越小，则公司发生财务危机的可能性越大。
陈静（1999）根据1995年至1997年54家样本企业财务资料，分别进行了单变量和多变量分析，得出结论是在宣布前一年预警模型的成功率较高，离宣布日越远，则成功率越低。
吴世农、卢贤义（2001）对上市公司财务危机预警研究成果表明：（1）我国上市公司财务困境具有可预测性。
（2）在单变量模型中，净资产报酬率的判定效果较好。
（3）多变量模型优于单变量判定模型。
（4）比较多变量模型下的3种模型，logit模型的判定准确性最高。
李炳承（2004）选取了105家ST公司与105家非ST公司的配对样本进行均值和总样本均值差异分析，研究发现，财务征兆主要表现为：留存收益和营运资本短缺、应收项目和短期借款多、营业利润低等。
陈晓、陈治鸿（2000）以70家公司组成分析样本，通过每大类财务指标中分别选取一个指标来进行检验，认为营运资本与总资产比率、负债权益比、应收帐款周转率、主营利润与总资产比率、非主营利润与总资产比率、留存收益与总资产比率这6个指标的财务困境预测效果最好。
3．样本选取和研究方法研究样本本文选择了在2006年1月至2006年6月期间，在2005年年报公布后，因财务状况异常而首次被ST 的53家上市公司，为了更好地研究样本的特征，我们同时选取同行业（按证监会行业代码分类）、同规模的53家非ST公司作为配对样本。
在选取样本时我们注意以下问题：（1）考虑到ST公司是由于2005年报公布后，连续2年亏损而导致被ST的。
在选择观测年限时，取被ST前1年的财务年度的财务指标，即选择2004年的财务指标，对应的配对样本取同期的财务指标。
（2）为了使样本更具有代表性，对非ST公司的选取是在保持同行业、同规模的原则下选取。
（3）非ST的样本选取同行业为第一选择标准，即在资产规模不同的情况下，保持行业的一致性。
（4）对ST样本的选择时，由于本文目的在于研究财务信息对财务预警的作用，因此剔除了有以下几种情况的公司：被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计报告；追溯调整导致最近两年连续亏损；在法定期限内未依法披露定期报告；在规定期限内未对存在重大会计差错或虚假财务会计报告进行改正；主营业务所属行业发生变化的，行业归属不符合证监会行业要求的。
研究数据本文中的数据均来自Wind资讯金融终端。
首先从Wind资讯金融终端找出2006年内被ST的公司信息，然后再根据同行业、同规模的原则查找对应的配对样本，提取样本的财务数据。
数据是运用进行处理分析的。
研究变量根据我国上市公司的特点，本文分别从偿债能力、盈利能力、运营能力、现金流量等4个方面选择了19个财务指标，作为构建财务危机预警模型的预选指标。
研究方法本文主要对样本进行截面分析和回归分析。
（1）描述性分析。
（2）单变量分析。
通过对ST公司的19个财务指标与非ST公司同期指标的均值差异进行T值检验，以证明它们的显着性差异以及对区分财务困难公司的作用。
（3）多变量分析。
根据单变量分析的结果，选取ST公司与非ST公司之间具有显着性差异的财务指标变量进行多元回归分析，先通过因子分析处理数据，然后利用二分类Logistic回归建立财务困难的预警模型并检验。
4．样本变量统计描述本文首先对样本的财务指标变量进行基本统计量描述分析，将样本分为ST 类和非ST类，结果见表2。
从表2中我们可以看出，ST公司与非ST公司有许多指标存在很大差距，例如X1、X6、X7、X8、X13、X19等指标。
ST 公司的应收帐款周转率平均值为，而同期非ST 公司的应收帐款周转率为，说明与ST 公司相比非ST 公司的应收帐款变现能力强。
ST 公司的销售净利率平均值为，而同期非ST 公司的销售净利率为，这表明ST 公司与非ST 公司之间平均盈利能力相差巨大。
ST 公司的已获利息倍数平均值为，而同期非ST 公司的已获利息倍数为，说明ST 公司的财务负担明显高于非ST 公司。
同时，有些财务指标ST 公司与非ST 公司差距不大，而且出现交叉现象，如X3、X4 、X9、X10等指标。
5．单变量研究通过独立样本的均值比较，分析ST 公司与非ST 公司各单项财务指标的差异规律。
假设：H0：ST 公司与非ST 公司19个财务指标同期均值相等 H1：ST 公司与非ST 公司19个财务指标同期均值不相等独立样本的均值比较方法应用T 检验，可以检验独立的正态总体下样本均值之间是否具有显着性差异。
进行两个独立正态总体下样本均值的比较时，根据方差齐与不齐两种情况，应用不同的统计量进行检验。
方差不齐时，统计量为X-Y T=（公式1）式中，X 和Y 表示样本1和样本2的均值；2X S 和2Y S 为样本1和样本2的方差，m 和n 为样本1和样本2的数据个数。
方差齐时，采用的统计量为T =（公式2） 式中，W S 为两个样本的标准差，它是样本1的方差和样本2的方差的加权平均值的方根，计算公式如下：W S =（公式3）当两个总体的均值差异不显着时，该统计量应服从自由度为m+n-2的t 分布。
