上市公司财务预警实证研究——来自制造业数据

崔 洁

（西安外事学院 陕西 西安 710077）

一、引言

纵观国内外财务危机判别与预测的相关研究，可知已经得到了具有较高预警能力的财务指标和方程组，但一元判定模型存在冲突性，多元线性判定模型存在假设前提，logistic模型难以普及，而且模型构建样本的针对性不强，各个行业都有其自身的特点，同一个指标在不同行业缺乏可比性，势必影响模型的准确性。为了能够找到预测准确率高、稳定性好的变量，本文选取了78家制造业上市公司的五个方面的18个财务指标进行研究。经验证，各财务指标之间相关性比较强，结构复杂，为了避免减少指标导致损失很多信息，从而得出错误结论，因此本文借助因子分析法对18个指标进行浓缩，以达到简化变量降低维数的目的，以便建立较为准确的模型。

二、研究设计

（一）样本选取和数据来源 本文将上市公司中的ST类公司定义为“财务危机”企业，并选取其t-2年的截面数据为样本建立模型。之所以这样选择是因为某公司在t年被ST，是因为其t-1、t-2年连续两年亏损或者是因为符合其他判断特别处理的标准。根据我国上市公司年报披露制度，上市公司公布其年报的截止日期为下一年的4月30日，因此上市公司t-1年的年报和其在t年度是否会被特别处理这两件事几乎是同时发生的。所以用t-1年的数据预测t年度是否会被特别处理是没有实际意义的。另外，行业因素对财务预警模型也有一定的影响，而且从准确率的角度……