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電子信息板塊上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型
引導(dǎo)語：目前國內(nèi)學(xué)者正在研究的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型只是對(duì)公司是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而對(duì)公司在陷入財(cái)務(wù)危機(jī)之后的經(jīng)營發(fā)展變化情況并未進(jìn)行定量的預(yù)測(cè)研究。下面是yjbys小編為你帶來的電子信息板塊上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型，希望對(duì)你有所幫助。
一、引言
1.上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警
財(cái)務(wù)危機(jī)的定義有多種描述，一般來說，財(cái)務(wù)危機(jī)是企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)面臨或處于失控或遭受嚴(yán)重挫折的危險(xiǎn)與緊急狀態(tài)。它是企業(yè)盈利能力和償付能力實(shí)質(zhì)性地削弱、企業(yè)趨于破產(chǎn)等各種困境的總稱。建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型可以在危機(jī)到來前給予企業(yè)及時(shí)的警告，管理者就可采取措施防止財(cái)務(wù)危機(jī)的出現(xiàn)。對(duì)于上市企業(yè)而言，財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警就更加具有重要意義，它能幫助投資者做出投資決策，有利于證券監(jiān)管部門推進(jìn)監(jiān)管工作，有利于企業(yè)防患于未然，有利于債權(quán)人等利益相關(guān)者的決策。本文認(rèn)定被證交所施行“特別處理”(即被列入ST和*ST行列)的企業(yè)即陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。國內(nèi)外的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型主要有單變量預(yù)警模型、多變量統(tǒng)計(jì)分析模型及其他財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。
2.電子信息板塊的危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型
目前國內(nèi)學(xué)者在上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域的研究中，只是對(duì)公司是否會(huì)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)，而對(duì)公司在陷入財(cái)務(wù)危機(jī)之后的經(jīng)營發(fā)展變化情況并未進(jìn)行過定量的預(yù)測(cè)研究。證交所對(duì)企業(yè)施行特別處理后，“帶帽”的持續(xù)時(shí)間最短為一年。在這一年中，有些企業(yè)經(jīng)過營運(yùn)調(diào)整后財(cái)務(wù)狀況有所改善，如在第N年被冠以“ST”或“*ST”的企業(yè)，在第N+1年摘帽，或者在第N年被冠以“*ST”，在第N+1年變?yōu)?ldquo;ST”;而有些企業(yè)由于財(cái)務(wù)狀況繼續(xù)惡化，由第N年的“ST”變成第N+1年的“*ST”。本文選擇證券市場電子信息板塊的上市公司作為研究樣本，嘗試建立電子信息板塊的危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型，對(duì)已被證交所施行特別處理的企業(yè)在下一個(gè)年度的“帶帽”情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型可為企業(yè)的管理者及相關(guān)利益人做出正確決策提供依據(jù)。
二、研究方法
本文使用多元統(tǒng)計(jì)分析中的費(fèi)歇判別方法來建立多變量財(cái)務(wù)危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型。在國內(nèi)的絕大多數(shù)文獻(xiàn)中，研究者都是使用基于臨界值的費(fèi)歇判別做實(shí)證研究，而采用基于馬氏距離的費(fèi)歇判別的例子鮮有見到。在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域中，筆者也未見到使用基于馬氏距離的費(fèi)歇判別方法的先例。本文分別利用基于臨界值的費(fèi)歇判別和基于馬氏距離的費(fèi)歇判別建立電子信息板塊的財(cái)務(wù)危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型并對(duì)兩模型的檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以期為財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究帶來新的思路。
三、指標(biāo)體系的建立
考慮到財(cái)務(wù)指標(biāo)的全面性、有效性及可操作性，又考慮到財(cái)務(wù)指標(biāo)與企業(yè)財(cái)務(wù)困境的潛在相關(guān)性，本文選取了反映企業(yè)盈利能力、償債能力、營運(yùn)能力、現(xiàn)金流量、股東獲利能力及發(fā)展能力六個(gè)方面的46個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為初選財(cái)務(wù)指標(biāo)。利用SPSS軟件按照?qǐng)D1展示的檢驗(yàn)過程對(duì)初選財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，最后篩選出能有效區(qū)分“ST”和“*ST”這兩類上市公司的5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)并進(jìn)入最終指標(biāo)體系：營業(yè)外收入(X6)、管理費(fèi)用(X10)、存貨周轉(zhuǎn)率(X22)、主營業(yè)務(wù)收入增長率(X33)、有形凈值債務(wù)率(X40)。
四、實(shí)證研究
首先挑選滬深股市電子信息板塊2007及2008年兩年均被特別處理的上市公司共9家，詳見表1。由于企業(yè)在某一年度的財(cái)務(wù)狀況決定了其在下一年度是否會(huì)被特別處理，故定義2008年的“ST”公司為第一類，“*ST”公司為第二類，使用這9家公司2007年年度財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)建模。數(shù)據(jù)來源于大智慧軟件、搜狐證券頻道網(wǎng)站。為消除各財(cái)務(wù)指標(biāo)的量綱影響，需將原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理。
由Matlab軟件求得兩總體的均值及協(xié)差陣如下：
1.基于臨界值的危機(jī)程度判別模型
由判別系數(shù)u，即可得到基于臨界值的危機(jī)程度判別模型，即
再求得判別臨界值滋原=-3.136。若uTy≥滋原，則將樣本y判為第一類，即“ST”公司;若uTy≤滋原，則將樣本y判為第二類，即“*ST”公司。
2.基于馬氏距離的危機(jī)程度判別模型
計(jì)算樣本y的判別函數(shù)值uTy與總體Gi的馬氏距離，即
di2=(y-滋贊(i))Tu(uT災(zāi)贊iu)-1uT(y-滋贊(i))
其中i=1，2，滋贊(1)，滋贊(2)，災(zāi)贊(1)，災(zāi)贊(2)的值見前文。當(dāng)d12≤d22時(shí)，y屬于第一類，即“ST”公司;當(dāng)d12≥d22時(shí)，y屬于第二類，即“*ST”公司。
3.兩模型的檢驗(yàn)及對(duì)比
為了對(duì)兩模型的有效性和準(zhǔn)確性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文利用第N年(N=04，05，…，08)和第N+1年連續(xù)兩年均被特別處理的企業(yè)的第N年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分別回代到兩模型中，得到的判別結(jié)果與其第N+1年實(shí)際“帶帽”情況做比較，結(jié)果見表2。
由此可知，兩模型除在2004年回代正確率很低外，在2005-2008年4年的回代正確率總體來說是較高的，且基于馬氏距離的危機(jī)程度判別模型的回代正確率在除2006年之外均高于基于臨界值的危機(jī)程度判別模型，其總體平均正確率是70%，也高于后者的64%。可見，兩模型在財(cái)務(wù)危機(jī)程度預(yù)測(cè)上是有效的，且基于馬氏距離的危機(jī)程度判別模型總體上優(yōu)于基于臨界值的危機(jī)程度判別模型。
我們從兩模型的理論實(shí)質(zhì)分析一下此結(jié)果。指標(biāo)體系中的指標(biāo)間或多或少是存在相關(guān)性的，基于臨界值的費(fèi)歇判別方法并未將指標(biāo)間的相關(guān)性考慮在內(nèi)，而馬氏距離的定義式中包含了協(xié)差陣Vi，表明基于馬氏距離的費(fèi)歇判別方法將指標(biāo)的相關(guān)性也考慮在內(nèi)了，這樣勢(shì)必會(huì)使后者的準(zhǔn)確性高于前者。筆者曾利用這兩種方法分別計(jì)算過多個(gè)判別分析的實(shí)例，均印證了此結(jié)論。
五、財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)流程圖
若將電子信息板塊正常上市公司視為一類，“ST”或“*ST”公司視為一類，利用同樣的研究方法建立起電子信息板塊的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，再結(jié)合本文給出的危機(jī)程度預(yù)測(cè)模型，就可對(duì)電子信息板塊第N年某一上市公司在第N+1年的經(jīng)營狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)，圖2展示了此預(yù)測(cè)流程。此方法對(duì)我國電子信息板塊上市公司有效地防范并化解財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)提供了參考依據(jù)。
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