Logistic回歸模型在上市公司財務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用

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1、Logistic回歸模型在上市公司財務(wù)預(yù)警中的應(yīng)用龍松向麗蘋（華中科技大學(xué)武昌分校，湖北，武漢，430064）摘要：該文以我國A股市場上因“財務(wù)狀況異常”而被特別處理的制造類上市公司為研究對象，首先利用非參數(shù)檢驗方法對財務(wù)危機(jī)公司和非財務(wù)危機(jī)公司的27個財務(wù)指標(biāo)的顯著性差異進(jìn)行了檢驗，其次利用單變量邏輯回歸分析進(jìn)一步篩選出對模型預(yù)測有顯著貢獻(xiàn)的9個財務(wù)指標(biāo)，然后又利用因子分析方法再次精簡變量并避免多重共線性的影響，最終選擇3個因子變量作為Logistic模型的自變量，構(gòu)建了我國制造類上市公司財務(wù)危機(jī)發(fā)生前三年的預(yù)警模型，并對所建模型的有效性進(jìn)行了檢

2、驗。關(guān)鍵詞：Logistic回歸；財務(wù)預(yù)警中圖分類號：O212.4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：一、國內(nèi)外有關(guān)研究及其評價自20世紀(jì)60年代以來，就有許多學(xué)者對財務(wù)危機(jī)預(yù)警問題進(jìn)行深入的探索，提出了許多財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。這些模型按構(gòu)建方法的不同可以分為統(tǒng)計類預(yù)警模型和非統(tǒng)計類預(yù)警模型兩大類。統(tǒng)計類財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型主要包括一元判別模型、多元線性判別模型、多元邏輯回歸模型、多元概率比回歸模型、生存分析法等。財務(wù)危機(jī)預(yù)警的非統(tǒng)計方法包括遞歸劃分算法、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，其中較有代表性的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法。企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的實證研究在我國才剛剛起步，盡管資本市場的

3、結(jié)構(gòu)特征與成熟程度不同，國內(nèi)學(xué)者也做出了可貴的探索。1986年，吳世農(nóng)、盧賢義作者簡介：龍松（1978-），男，漢，湖北武漢人，講師，概率統(tǒng)計碩士，主要從事概率統(tǒng)計研究向麗蘋（1979-），女，漢，湖北武漢人，中級會計師，會計碩士，主要從事會計實務(wù)研究1吳世農(nóng)、盧賢義.我國上市公司財務(wù)困境的預(yù)測模型研究[J]，《.經(jīng)濟(jì)研究》,2001年第6期.曾介紹企業(yè)的破產(chǎn)分析指標(biāo)和預(yù)測模型，引領(lǐng)了我國在這領(lǐng)域的研究?？偟恼f來，國內(nèi)外學(xué)者對財務(wù)危機(jī)預(yù)警模型大致可以分為：單變量判定模型、多變量判定模型、多元邏輯回歸模型。以上三種模型也代表了財務(wù)預(yù)警研究方法不斷發(fā)展

4、和完善的階段性過程；他們的共同點(diǎn)是都運(yùn)用了會計數(shù)據(jù)和財務(wù)比率，而從各自的前提假設(shè)、適用范圍上看，三種模型又各有特點(diǎn)。通過比較分析可以看出，采用多元邏輯回歸模型的效果相對于其它兩種模型更具科學(xué)性。第一，Logistic回歸對于變量的分布沒有具體要求，適用的范圍更加廣泛第二，具體公司數(shù)據(jù)帶入模型之后得到的是一個概率值，在實際使用中簡單方便。因此，本文將采用Logistic回歸模型進(jìn)行財務(wù)危機(jī)預(yù)警的實證分析。二、研究設(shè)計和財務(wù)指標(biāo)的舍取通過對我國上市公司財務(wù)危機(jī)狀況的分析，并結(jié)合我國的實際情況，本文將研究對象界定為A股市場上因“財務(wù)狀況異?！倍惶貏e處理

5、（ST）的制造類上市公司和非ST類制造業(yè)上市公司，并由此界定如下標(biāo)準(zhǔn)來選取樣本公司：1.行業(yè)選擇：因為不同行業(yè)由于其生產(chǎn)特點(diǎn)及生產(chǎn)周期的不同，財務(wù)指標(biāo)一般具有較大差異，如果不進(jìn)行行業(yè)的劃分，會降低預(yù)警模型的實用性，另外，考慮到樣本的容量，本文選擇制造類行業(yè)的上市公司作為研究樣本。2.財務(wù)危機(jī)公司（ST公司）：該上市公司在t年由于“財務(wù)狀況異?！倍惶貏e處理，且可以獲得t-3年的財務(wù)報表數(shù)據(jù)。3.正常公司（非ST公司）：在為每一家ST公司選擇相應(yīng)的非ST公司時，要求其行業(yè)嚴(yán)格相等或近似相等（從其行業(yè)代碼加以嚴(yán)格判斷），并確保財務(wù)數(shù)據(jù)來源于同一會計年度

6、；公司在t-3年12月31日前上市，至今未被特別處理，并且可以獲得t-3的財務(wù)報表數(shù)據(jù)。4.組內(nèi)分布控制：由于研究的樣本來源于3個會計年度，可能會產(chǎn)生資料的時間性差異。為了控制和減少外部經(jīng)濟(jì)因素可能帶來的模型偏差，本文盡量使進(jìn)入樣本的個體在各年的分布大致平均。5.組間數(shù)量分布：從滬、深兩市選取ST公司32家和非ST公司32家，樣本總量達(dá)到64家，為了進(jìn)行預(yù)警分析，將上述家公司分成建模樣本和檢驗樣本兩個子樣本。其中建模樣本包括32家ST公司和與之相應(yīng)的32家正常公司，其作用是確定預(yù)警模型，而檢驗樣本包括24家ST公司和24家正常公司，主要用來評估預(yù)警

7、模型的預(yù)警能力。本文廣泛考察了在以往的國外和國內(nèi)相關(guān)研究楊瑞敏.用因子分析法改進(jìn)的一種健康保險模型[J]，統(tǒng)計與信息論壇,2005年第9期.中對最終預(yù)測模型有顯著貢獻(xiàn)的預(yù)測變量，參考了在實證研究中目前廣泛采用的財務(wù)變量，并結(jié)合上述指標(biāo)選取原則和我國上市公司的實際情況，初步確定了27個財務(wù)指標(biāo)。這些指標(biāo)不僅包括傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)，還包括現(xiàn)金流量指標(biāo)。三、模型的建立和檢驗1.財務(wù)指標(biāo)的差異顯著性檢驗?zāi)壳?，對樣本?shù)據(jù)的均值差異性檢驗一般采用參數(shù)檢驗法中的檢驗法。但是該檢驗法運(yùn)用的前提是樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，然而本文所采用數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布還不太明確，所以筆

8、者不采用參數(shù)檢驗法而采用非參數(shù)檢驗法進(jìn)行財務(wù)指標(biāo)的差異顯著性檢驗。非參數(shù)檢驗是指在總體不知是否服從正態(tài)分布且分布情況不明時