基于logistic模型和主成分分析的上市公司財務(wù)預(yù)警分析

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1、基于Logistic模型和主成分分析的上市公司財務(wù)預(yù)警分析2016年第18期總第299期經(jīng)濟研究導刊EC0N0MICRESEARCHGUIDENo．18，2016SerialNo．299基于Logistic模型和主成分分析的上市公司財務(wù)預(yù)警分析羅寧(重慶郵電大學財務(wù)處，重慶400065)摘要：利用Logistic回歸分析和主成分分析法，采用我國2011—2013年食品類上市公司的財務(wù)報表數(shù)據(jù)，構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型。實證結(jié)果顯示，上市公司財務(wù)預(yù)警模型具有可操作性，且預(yù)測的準確率很高，能夠增強上市公司內(nèi)部財務(wù)風險管理的意識，通過更明確地反映財務(wù)狀況，有效遏制財務(wù)

2、危機，提高上市公司的經(jīng)濟效益。關(guān)鍵詞：主成分；Logistic模型；財務(wù)預(yù)警分析中圖分類號：F830．91文獻標志碼：8><#004699'>A文章編號：1673—291X(2016)18—0073—04引言隨著全球經(jīng)濟一體化進程，我國市場經(jīng)濟不斷發(fā)展完善，上市公司之間的競爭也愈演愈烈，市場的復雜性和不可預(yù)見性使得企業(yè)一旦經(jīng)營不善就可能陷入財務(wù)困境之中。從2O世紀開始，全球經(jīng)濟出現(xiàn)了許多復雜情況，很多企業(yè)包括上市公司陷入了財務(wù)危機，甚至因此而導致破產(chǎn)。財務(wù)危機，也稱財務(wù)困境或財務(wù)失敗，財務(wù)危機分為經(jīng)營失敗、無償付能力、違約、破產(chǎn)四種情形，最終可能會導致公司破

3、產(chǎn)。財務(wù)危機預(yù)警就是利用企業(yè)財務(wù)信息和相關(guān)資料，選取一些敏感性較高、有針對性的財務(wù)指標，通過建立數(shù)學模型，及時監(jiān)控和預(yù)測可能出現(xiàn)或已經(jīng)出現(xiàn)的財務(wù)危機。隨著由于財務(wù)危機而導致破產(chǎn)的企業(yè)增多，財務(wù)風險管理的重要性愈發(fā)顯著。財務(wù)危機預(yù)警既滿足企業(yè)在日趨激烈的競爭中維持生存最基本的需要，也符合市場競爭機制的動態(tài)要求。如何做到防患于未然，預(yù)測財務(wù)風險是上市公司需要考慮的重要問題。鑒于此，本文以食品類上市公司為例，試圖通過選取能夠全面反映食品上市公司經(jīng)營狀況和財務(wù)狀況的指標(包括反映其盈利能力、營運能力、獲取現(xiàn)金的能力、償債能力以及發(fā)展能力)構(gòu)建其財務(wù)危機預(yù)警指標體系，

4、針對食品上市公司被實施sT前三年的財務(wù)數(shù)據(jù)，分別運用Lo~stic回歸分析和主成分分析方法來建立財務(wù)危機預(yù)警模型，并對其判別效果進行比較分析，以期為上市公司的財務(wù)危機預(yù)警起到一定的參考作用。一、文獻綜述(一)國外的財務(wù)危機預(yù)警研究財務(wù)危機預(yù)警研究源于20世紀30年代，美國學者Fi~patrick(1932)首次采用以財務(wù)比率作為預(yù)測財務(wù)危機的單變量分析方法，比較分析了健康和危機企業(yè)的財務(wù)指標。20世紀6O年代，學者Beaveret<#004699'>a1．采用統(tǒng)計方法，首次建立了單變量財務(wù)危機預(yù)警模型。最早的多元判別預(yù)警模型是Altman的Z—Score模型

5、。Sevimet<#004699'>a1．重點對比分析了一元判斷分析模型、多元判斷分析模型及Logistic模型的優(yōu)缺點，最終選取Logistic模型對土耳其國內(nèi)的制造業(yè)上市公司的財務(wù)狀況進行了動態(tài)預(yù)測。Ohlson采用多元Logistic回歸方法構(gòu)造財務(wù)危機預(yù)警模型，并發(fā)現(xiàn)了企業(yè)當前的變現(xiàn)能力、資本結(jié)構(gòu)、規(guī)模、業(yè)績四個指標有明顯的預(yù)測效果。后來的研究學者用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及多元概率比回歸模型，也取得了較好的預(yù)測結(jié)果。(二)國內(nèi)的財務(wù)危機預(yù)警研究國內(nèi)對財務(wù)預(yù)警的研究相較國外起步比較晚。周首華、楊濟華、王平利用CompustatPCPlus建立了F分數(shù)模型。

6、學者于文華等收集了sT、非sT兩類制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建Logistic回歸模型處理財務(wù)危機預(yù)警指標，探析了財務(wù)危機爆發(fā)主要影響指標。何妮選取非參數(shù)檢驗、顯著性檢驗及因子分析等方法，構(gòu)建了Logistic回歸模型發(fā)現(xiàn)財務(wù)危機預(yù)警模型具有可實施性。章早立、何沛俐在采用Lo~stic回歸分析之前使用全局主成分分析，并建立了以時序立體數(shù)據(jù)空間為基礎(chǔ)的財務(wù)危機判別模型。劉靜以34家正常公司為例，利用F分數(shù)模型對財務(wù)數(shù)據(jù)進行了分析，認為F分數(shù)模型在制造業(yè)上市公司財務(wù)危機預(yù)判上精度較高。王世蘭通過對現(xiàn)階段的財務(wù)危機預(yù)警模型進行歸納總結(jié)，認為目前所應(yīng)用的制造業(yè)上

7、市公司財務(wù)危機預(yù)警模型可歸納為傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和人工智能兩類。張健基于Lo~stic回歸法建立了EVA財務(wù)危機預(yù)警模型，對52家上市公司的財務(wù)狀況進行實證檢驗，但研究發(fā)現(xiàn)該方法只適用于短期預(yù)測。通過上面的文獻綜述，可以發(fā)現(xiàn)財務(wù)危機預(yù)警模型還存在一些不足：一是沒有考慮到財務(wù)指標之間具有的較強相關(guān)收稿日期：2016—05—28作者簡介：羅寧(1975一)，男，重慶人，碩士研究生，從事財務(wù)會計研究。一73—性，可能導致信息重疊，影響預(yù)警模型的穩(wěn)健性。二是選取財務(wù)指標沒有考慮財務(wù)信息失真的影響。上述國內(nèi)外研究文獻在預(yù)警方法與模型方面，多集中于Logistic或因子分析等

8、單一預(yù)測模型的構(gòu)建與使用，而對不同方法間財務(wù)危機預(yù)警