上市公司财务预警模型研究综述

现代商贸工业　Ｍｏｄｅｒｎ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｔｒａｄｅ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　２０１３年第２４期　

上市公司财务预警模型研究综述　

崔晓莉　武磊　

（中国政法大学商学院，北京１０００８８）　

摘　要：基于目前我国上市公司财务预警体系研究还不成熟，对国内外学者关于上市公司财务预警的研究文献进行综　述。主要从财务预警的定义、财务预警指标的选择及模型的构建三个方面展开，在此基础上总结前人研究的成果及不足，　以指导我国上市公司财务预警模型的构建。　关键词：上市公司；财务预警；变量；模型　中图分类号：Ｆ８３　文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２—３１９８（２０１３）２４—０１０５—０２　

１　前言　

随着我国证券市场的发展，上市公司的数量Ｅｌ渐增多，　截止２０１３年１Ｏ月２１日，仅沪深Ａ股已有２５４５家上市公　

司，上市公司股票的管理难度在逐渐加大。２０１２年１２月１４　

Ｅｌ上海证券交易所出台了《上海证券交易所风险警示板股　

票交易暂行办法》，为平稳推进退市制度改革制定了一系列　

新的规定，并增设了“风险警示板”专门管理有交易风险的　

股票，到目前为止，已有４４家上市公司的股票进入“风险警　示板”。可见，我国政府已经开始重视上市公司的健康发　

展，关注上市公司财务危机预警制度的完善。但我国目前　

学术界尚未建立完善的上市公司财务预警模型，基于此，本　

文对国内外关于上市公司的财务预警研究进行了综述，在　

总结前人研究的基础上，归纳其不足，以对进一步的研究指　

明方向，希望对我国上市公司财务预警制度的完善有一定　

的帮助。　

２财务预警定义综述　

国外的研究者主要从“企业失败”、“公司破产”、“财务　

危机”等不同视角定义了财务预警的内涵。Ｂｅａｖｅｒ（１９６６）、　Ｃａｒｍｉｃｈａｅｌ（１９７２）、Ｓｃｏｔｔ（１９８１）等学者认为企业无法支付到　

期债务时就出现了财务预警的情形，并称这种情形为“企业　

失败”。Ａｌｔｍａｎ（１９６８）、Ｄｅａｋｉｎ（１９７２）、Ｇｉｌｂｅｒｔ（１９９０）等学者　

赞同“公司破产”的观点，认为只有公司提出了破产申请，才　被认定为公司出现了财务危机。还有一些学者认为应当从　

不同程度和不同方面来衡量财务危机，而不是单一的方面，　

比如Ｌａｉｔｉｎｅｎ（１９９１）从三个程度衡量上市公司的财务危机，　

分为轻微失败公司、中度失败公司和严重失败公司。而　

Ｒｏｓｓ（２０ｏ０）则认为企业财务危机表现在“技术失败”、“会计　

失败”、“企业失败”和“法定破产”四个方面。　

目前国内学者关于财务预警的研究还不成熟，主要借　鉴了国外学者的研究。周守华等（１９９６）率先使用了统计方　

法进行研究财务危机研究，并认为“企业破产”能够准确定　

义财务危机的内涵。谷祺和刘淑莲（１９９９）则认为当企业出　

现偿还债务困难、资金管理、技术性失败等情形时，则称之　

为“财务危机”。卢兴杰（２００６）主要是从实证研究方面提出　财务危机的标准，他认为基于我国证券市场制度的管理环　境和我国经济制度现状的特殊性，将ＳＴ上市公司作为研究　

对象更具有可操作性。李心合（２００７）认为将公司的现金流　状况与财务失败联系起来更准确，当一个企业的现金流入　

不能满足正常支付需要的现金流出时，表明一个公司存在　

财务困难，也就出现了财务失败或财务危机。　

财务预警的作用在于帮助企业预测危机，因此，将其定　

义为破产并不达到预警的目的。结合我国证券市场退市风　

险管理的相关制度要求，本文赞同卢兴杰的关于财务预警　概念的观点，即被ＳＴ的企业就被认定为财务预警研究的对　

象比较合理。　

３财务预警模型及指标综述　

目前国内外关于上市公司财务预警机制的建立主要集　

中在单变量模型分析、多变量模型分析、多元逻辑回归模型　

和非统计方法研究。　（１）单变量模型：美国经济学家Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ（１９３２）在《成　

功工业企业与失败工业企业财务比率的比较》文章中率先　

提出了单变量可以对企业的财务危机提出预警这一概念。　

Ｂｅａｖｅｒ（１９６６）在《财务比率预测财务危机，会计研究（副刊）》　

中对单变量判定模型进行了系统分析，表明债务保障率、资　

产收益率、资产负债率和资产安全率等比率可以有效预测　

财务危机。陈静（１９９９）根据行业和规模各选取了２７家ＳＴ　

公司和非ＳＴ公司的财务指标对比，发现资产负债率、流动　比率、总资产报酬率、权益净利率等四个财务比率具有较高　

的预测能力，其中资产负债率和流动比率的预测准确度最　

高。　

（２）多变量模型：ｚ模型为多变量模型的代表性理论，美　

国著名学者Ａｌｔｍａｎ（１９６８）在《Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｅ））上发表　

《Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｒａｔｉｏｎｓ，Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｐｒｅｄｉｃ—　

ｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ　Ｂａｎｋｒｕｐｔｃｙ））提出了多元判别这一模型。Ｚ　一１．２（Ｘ１）＋１．４（Ｘ２）＋３．３（Ｘ３）＋０．６（Ｘ４）＋０．９９９（Ｘ５）其　

中：Ｘ１为营运资金与总资产之比；Ｘ２为留存收益与总资产　

之比；Ｘ３为息税前利润与总资产之比；Ｘ４为股票市价与总　

负债面值之比；Ｘ５为销售总额与总资产之比，通过上述模　

作者简介：崔晓莉（１９９Ｏ一），女，中国政法大学硕士研究生，研究方向：会计学；武磊（１９８９一），男，中国政法大学硕士研究生，研　究方向：企业战略管理。　

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—　ＮＯ．２４．２０１３　现代商贸工业　Ｍｏｄｅｒｎ　Ｂｕｓｉｎｅｓｓ　Ｔｒａｄｅ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　２０１３年第２４期　

型计算得到一个总分，Ａｈｍａｎ称之为Ｚ值，通过实证数据的　

大数统计，得出Ｚ值的临界值进行判断。一般认为，Ｚ值小　

于１．８１，破产几率很高；Ｚ值高于２．９９，破产几率很小；ｚ值　介于１．８１和２．９９之间，有待进一步考查。Ｚ模型能较为全　

面地评价企业的财务状况，是企业财务危机预警的最常用　

模型之一。　

我国学者周首华、王平和杨济华（１９９６）提出Ｚ模型中　

的财务比率指标缺乏衡量现金流量方面的数据，具有一定　

的局限性；基于此，对Ｚ模型进行了修正，建立了新的财务　危机预测模型“Ｆ分数模型”，公式如下：Ｆ一一０．１７７４＋　

１．１０９１（Ｘ１）＋０．１０７４（Ｘ２）＋１．９２７１（Ｘ３）＋０．０３０２（Ｘ４）＋　

０．４９６１（Ｘ５）其中：Ｘ１、Ｘ２和Ｘ４的定义借鉴了Ｚ模型中的　内涵。而对其他指标进行了修正，转化为能反映现金流量　

的指标，Ｘ３为（税后净利润＋折旧与摊销）与平均负债总额　

之比，Ｘ５为（税后净利润＋利息费用＋折旧与摊销）与平均　

资产总额之比。同样地，计算Ｆ值，得到临界值为０．０２７４，　

如果Ｆ值小于０．０２７４，则被预测为公司濒临破产；相反，则　被预测为公司可持续经营。张玲（２０００）采用的是线性判别　

模型，选取了６０家公司进行模型估计，同时选取了另外６０　家公司对模型进行了检验。该模型为：Ｚ一０．５１７—０．４６　

（Ｘ１）一ｏ．３８（Ｘ２）＋９．３２（Ｘ３）＋１．１５８（ｘ４），其中Ｘ１为总负　债与总资产之比，Ｘ２为营运资产与总资产之比，Ｘ３为净利　

润与平均总资产之比，Ｘ４为留存收与总资产之比。结果发　

现该模型可以提早４年进行财务危机预测。罗澜（２０１２）利　

用Ａｈｍａｎ提出的Ｚ财务预警模型选取了３Ｏ家上市公司，　并对其２００６年至２０１０年的财务数据进行分析，得出结论：　

一定程度上Ｚ模型可以较好地反映我国上市公司的财务状　

况，但却存在一个问题，即整体值偏低，还需要结合Ｚ值的　

趋势进行分析。　

（３）多元逻辑回归模型：Ｏｈｌｓｏｎ（１９８０）在《财务比率和　公司破产预测》中运用了多元逻辑回归模型预测企业破产，　

这是多元逻辑回归模型首次被提出。该文章提出可能导致　

公司破产的变量应当至少从以下四方面考虑：公司的规模、　

公司的资本结构、公司的业绩以及公司当前的融资能力。　姜秀华、孙铮、任强（２００２）选取了１４个预测指标，并通过相　

关分析最终确定了４个变量，建立了逻辑回归模型：ＬｎＥｐ／　

（１一ｐ）］＝一０．１６６ｌ一０．０７３（ＭＲ）＋１０．１４８１（ＯＡＲ／ＴＲ）＋　

１０．１１４８（ＳＴＩ　／ＴＡ）一４．５６６８（Ｈ），ＭＲ表示毛利率，（ＯＡＲ／　ＴＲ）表示其他应收款所占比重，（ＳＴＩ　／ＴＡ）表示短期借款所　

占比重，Ｈ表示股权集中度。以此模型判别我国的“ＳＴ公　

司”，结果发现该模型判别的准确率高达９５．４５　，结果显示　

“ＳＴ公司”的（０ＡＲ／ＴＲ）、（ＳＴＩ　／ＴＡ）比值大，发生在股东之　

间的“搭便车”现象非常严重。程涛（２００５）同样采用的是逻　辑回归的研究方法，但在变量选取方面，增加了反映现金管　

理特征及现金管理结果的变量，连同其他财务指构建了综　

合性的预警模型。　（４）非统计模型分析：ｗｉｌｋｉｎｓ（１９９７）研究发现一定程度　

一】０６一　上根据审计师的意见可以反映公司是否会在将来陷入财务　

危机。Ｆｒｙｄｍａｎ，Ａｈｍａｎ和Ｋａｏ（１９８５）则发现运用递归划　

分算法在许多原始样本和对比样本上比判别模型分析得更　

好。Ｔａｍ（１９９１）进行财务预警研究采用的是ＡＮＮ模型，他　得出的结论是，神经网络用来进行财务预警，预测的精度较　

高。Ｃｈａｒｉｔｏｕ和Ｔｒｉｇｅｏｒｉｓ（２ＯＯＯ）则创造性地提出可以将期　

权定价模型运用到财务预警分析中，变量选择“到期账面价　

值”、“资产当前价格”、“公司价值变动的标准差”，结果表　明，该模型的准确率较高；Ｃｈａｎｃｈａｒａｔｄ（２００７）认为财务预警　

关系到一个公司的生死存亡，他运用生存分析对在澳大利　

亚上市的公司进行分析，得出结论，杠杆比率越高、规模越　

大的企业发生财务危机的可能性越大。　在我国，黄小原、肖四汉（１９９５）构建了神经网络财务预　

警系统。柳炳祥、盛昭翰（２００２）综合评价了利用财务危机　

的指标体系划分财务危机的等级，以及运用粗神经网络进　行财务预警的方法，并在此基础上做了一个实例验证。之　

后柳炳祥（２００２）提出了粗糙集神经网络、周敏（２００２）构建　

了基于模糊优选的神经网络、刘洪（２００４）提出了人工神经　

网络、柳炳祥和盛昭翰（２００３）认为可以通过案例总结归纳，　推理得出财务预警系统等财务预警模型。　

４　总结　

目前关于财务预警模型的研究取得了一定的成果，但　

还存在一些不足：　４．１现有研究模型的局限性　

（１）单变量模型的缺点。　

选取的财务比率不同，预测的结果差距经常相当大，甚　

至会由于选取的财务指标不同得到不同的结论，甚至得到　矛盾的结论。其次，某些财务比率存在被公司管理层粉饰　

过的可能，根据被粉饰的数据做出的预测可靠性差。再有，　

公司的生产经营活动是多种因素共同作用下的结果，每个　

因素之间相互又有影响，不能仅依靠单一变量做出评估。　这些缺陷严重影响了单变量模型的适用性，现在很少采用。　

（２）多变量模型的不足。　

第一，多变量模型的工作量非常大，需要搜集大量的数　据进行分析。第二，多元线性判定模型的运用前提过于严　

格，需要正态分布的变量，且样本满足协方差相等的要求，　

导致难以寻找到符合条件的样本。第三，多元判别技术的　

运用要求样本组与控制组必须配对，但如何恰当确定配对　的标准仍是一个难题。总体上来讲，多变量模型可以对公　

司的财务状况有总体的了解，可以比较一个公司不同时期　

的财务状况，但横向可比性却无法实施，而不同规模、不同　

行业的公司之间的比较有时又非常的重要。　（３）多元逻辑回归模型的不足　

该模型最大的缺点是其过于复杂的计算过程，而且处　

理方式又有很多相似的地方，这必然导致模型预测的精准　度受到影响。　

（４）非统计方法的不足。