本站原创摘 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.对其余8个变量进行Mann-WhitneyU非参数检验.检验后保留X10,X13,X14,X16,X17,X18,X19,X20,X23,Y7共10个指标.
3研究方法的选择
Logistic回归[3],是最为常用的预测被解释变量为0－1变量(二分类变量)的方法.它根据样本数据采用一系列财务比率变量,使用最大似然估计法估计出个参数值,经过一定的数学推导运算,可求得相应变量取某个值的概率.Logistic回归在实际运用中非常简单、方便.另外,吴世农、卢贤义认为Logistic分析方法要优于多元线性回归,因此本文采用Logistic回归模型构建财务危机预警模型.
Logistic模型的数学表达式：
p等于
4构建模型
由于自变量之间的相关性会产生共线性,而Logistic模型对自变量的多元共线性很敏感.因此本文在进行Logistic回归建模之前,以0.5的Person相关系数作为标准,分别对初步筛选出的财务指标变量以及治理指标变量进行进一步筛选.筛选结果为T-2年保留X10,X16,X17,X20,X23,Y7共6个指标.
4.1T-2财务指标Logistic回归模型的构建在T-2年选择X10,X16,X17,X20,X23作为解释变量,运用SPSS13.0用Backward：LR方式,对8家ST公司和8家非ST公司变量在危机发生两年前分别进行Logistic回归建模.选择的标准为：F值的概率小于0.05的进入,大于0.10的剔除.结果为：
T-2年只含财务指标的Logistic回归模型为：
p等于
4.2T-2综合指标Logistic回归模型的构建解释变量X10,X16,X17,X20,X23,Y7运用SPSS13.0用Backward：LR方式,构建模型为：
p等于
5样本检验
将8对建模样本、16家检验样本公司的原始数据分别代入T-2年的两个Logistic回归模型进行预测（0代表危机公司,1代表健康）,计算P值；以0.5为分割点,来判定公司会发生财务危机,还是财务状况正常.如果P<0.5,则认为财务状况良好,如果P>0.5,就判定该公司发生财务危机.将公司的真实情况与预测的结果相比较,计算模型的预测精度.
6研究结果分析
研究显示,综合指标预警模型比财务指标预警模型具有更强的预测能力.T-2年综合指标模型对建模样本、检验样本的正确率分别达87.5%和79.15％,大于财务指标模型对建模样本、检验样本的正确率81.25%和70.85％.这些说明公司治理指标具有一定的判别能力,可以提高模型预测能力,有较高的应用价值.从结果上分析,本文的Logistic模型的预测准确率较其他学者的Logistic模型的预测准确率有些偏低,可能是由于而本文为了使研究的结果具有可比性,只采用2010年度首次被ST的民营上市公司,样本量不足,在一定程度上影响到Logistic模型结果的准确性.