上市保险公司财务预警模型选择探讨

2010年第6期上市保险公司财务预警模型选择探讨何惠珍内容提要研究上市保险公司的财务预警模型有利于社会稳定和保障经济的又好又快发展，有助于政府监管部门的管理工作，还能帮助政府有效评价上市国有保险公司经营管理者的经营业绩，对丰富我国保险企业管理理论、财务管理理论也具有重要的理论意义。笔者在介绍国内外上市保险公司财务危机预警模型的基础上，通过对国内外有代表性的定性和定量财务预警模型的研究分析，得出Logit财务预测模型对上市保险公司的财务预警具有明显优势。另外通过对比分析和实证研究，本文建议增加一些非财务比率指标譬如国有股比例、股权的集中度、高管持股的比例、管理者代理成本及担保总额占净资产比例等。研究表明，增加非财务指标后模型预测结果具有更高的精度和使用价值。关键词财务危机保险公司对数预测模型非财务指标比率指标一、上市保险公司财务预警模型的研究意义由于市场竞争日益激烈，加之有些上市保险公司经营效率低下，风险管理意识不强等原因，我国的保险公司在金融危机中也受到了严重的冲击，一些公司的财务状况急剧恶化。虽然受到冲击的企业迅速采取很多补救措施，但是，企业的股东或债权人遭受重大损失已经不可避免。上市保险公司财务预警研究有利于社会稳定和保障经济的又好又快发展。财务预警可以及时发现保险公司财务管理活动中的管理漏洞、经营失误、重大风险和隐患，有效地预测、防范和控制公司财务问题的发生，减少财务危机形成的可能性或将财务问题的危害降到最低限度，尽可能确保保险公司的可持续发展和内部管理的正常运营。经营者和股东能够在财务困境出现的萌芽阶段，就可以采取有效措施改善保险公司经营，预防公司陷入危机。潜在投资者可在发现公司的财务困境萌芽后及时调整投资方向，避免损失。注册会计师则可以利用这种预警信息判断该企业的前景。财务预警模型对于政府监管部门的管理工作具有重要的实践意义。对保险监管机构而言，在现代企业制度下，政府作为国有资产的产权代表，其关注的重点是如何保证国有资产的保值增值，财务预警的研究能帮助政府有效评价经营者的经营业绩，全面预测企业的发展前景，从而作出使资源优化配置的决策。上市保险公司财务预警模型研究对丰富我国企业管理理论、财务管理理论也具有理论意义。二、上市保险公司财务预警模型国内外研究综述（一）上市保险公司财务预警模型国外研究综述Fitzp首先在破产研究领域里应用了单变量模型。选用了一些保险公司作为样本，使用资本收益率和产权比率等指标作为判别标准。Beaver对从1954年10年间的危机公司进行了随机抽样，选出80家危机样本保险公司，从资产负债表和利润表近30个财务比率变量中找出最具差别能力的单个财务比率，证明了其中某些指标对财务预警有着良好的实用价值。Altman首次将Z分数模型应用到财务预测领域。从20多个比率中选取了5个指标预测财务境况。Ohlson通过Logit和Probit方法进行回归分析发现有4个显著影响公司破产概率的变量：资本结构、当前的变现能力、公司规模、业绩。LeClere用生存分析模型参数估计的方法得出结论，时间依赖变量比时间独立变量假设更加科学，582010年第6期有较好的实用价值。尽管由于时间依赖变量需要连续观察，并且要记录该变量在每个时点的状态，计算技术上有些困难，但是随着计算机技术的发展，这个困难不妨碍该模型应用的有效性。HoEom以韩国从1990年3年间的30余家上市保险公司为样本，按行业的标准，一对一原则选取配对样本，采用线性模型，用线性判别分析法建立了一个适用于上市保险公司财务模型。研究表明保险公司规模、偿债能力、杠杆能力表现出较好的预警能力。VictorM对识别模型的比率选择进行了实证研究，并设计基于多元变量相关指标的先前选择算法和遗传算法。虽然主成分分析法是解决变量共线性问题的较好方法，但是该模型的复杂性使得应用受到局限。Ben研究了中国保险公司财务比率指标，结果表明每股盈余、息税前利润与总资产比率、资产负债率、账面市值等指标表现出了较好的解释能力，预测准确率在80%以上。（二）上市保险公司财务预警模型国内研究综述1986年，吴世农在国内第一次介绍了保险公司破产模型。1990年，国家自然科学基金委员会管理科学部支持一些学者从事保险公司财务预警研究，并于1999年出版了企业财务预警方面的丛书。之后，我国学者借鉴国外的模型开始了对保险公司财务预警的研究，并取得了不少的成果。李民对上市保险公司财务预警模型进行实证研究。结果表明我国上市保险公司财务问题具有可预测性。在单变量模型中，净资产报酬率具有最好的实用性。但是Z模型优于单变量判别模型。赵旭对保险公司财务破产模型进行了研究，结果表明盈利能力、公司规模、资产负债率对陷入财务破产的保险公司影响显著。刘立国选用了90家保险公司作为研究对象采用主成分分析法、BP神经网络分析法和Logit回归模型对我国上市保险公司财务预测进行实证研究。王英在传统财务指标的基础上对上市保险公司引入了经济增加值变量，运用Logit回归模型法构建了财务模型。研究表明引入经济增加值变量可提高保险公司财务困境的预测精度。另外，该研究还发现对数模型具有超前5年的预测能力。但是，经济增加值的计算比较复杂，所以其实用性还有待商榷。张江以A股上市公司为样本，选择了被ST前3年的50余个财务指标，这50余个财务指标涵盖五大类：营运能力、偿债能力、盈利能力、发展能力和风险水平。研究对50余个财务指标进行了筛选，最终得到7个指标，并比较BP神经网络模型、Logit回归模型和Z分数模型的预测能力。结论显示BP神经网络法的预警效果最高，其中陷入财务危机的企业正确率为85%，财务状况正常的企业正确率为88%，总体预警正确率为87%。吴建国对上市公司被ST前后的财务指标变化过程进行了充分研究。研究显示ST公司普遍存在流动资产不足状况，并成为企业破产的重要原因。所以，该研究认为上市保险企业的财务预警问题，流动资产的充足性很关键。赵军民选取了近90家上市企业研究样本，并按照行业和资产规模相近原则，以一对一的比例为90家上市企业选取了60个财务状况正常的上市企业作为配对样本。同时，该研究对初步选择的29个财务比率进行分析，最终保留6个指标。该研究运用Logit回归模型分别建立了ST前一年、前两年和前三年的财务预警模型。研究显示模型预测准确率效果不好，原因在于没有对财务比率进行分布检验，选取的财务比率不能反映公司的真实财务状况。李强提出了一种模糊神经网络的保险企业财务危机建模的新方法，并进行了实证分析。表明模型的预测精度很高，适用范围性广。但是当输入变量数量较大时，模糊规则几乎呈几何级数增加，网络结构极其复杂，研究文章仅仅采用危机前一年的财务指标进行套用，根据我国上市企业被ST的规定，预测精度一般会很高，这可能不是由模型原因带来的效果。李克敏等将主成分分析与支撑向量相结合，提出了一种适用小样本空间的财务模型。以保险企业传统财务比率为基础，进行主成分分析，简化输入向量，并且采用支撑向量机作为判别保险公司状态的工具。该模型的创新是将人工智能法与传统方法的结合，在一定程度上改进了以往在区分公司财务状态方法上判别的局限性和小样本条件下模型推广力不强的缺陷，但是，该研究样本很小，模型的效果还需要后续研究加以证实。592010年第6期三、上市保险公司财务预警模型的选择比较上市保险公司财务预警模型可分为定性模型和定量模型两类，下面分别对其进行研究。（一）上市保险公司财务预警定性模型1、风险分析调查法本方法是指通过咨询公司、专业人员等，对保险公司可能出现的问题加以详细调查，并加以分析，形成报告文件供保险公司管理者参考的方法。其中，标准化的问题就是保险企业财务预警的指标。本方法的优势是由专业人员、专业公司进行的调查。缺陷在于针对性不强，无法就保险公司所处的具体环境发现自身存在的问题。2、四阶段症状分析法本方法将保险公司财务出现困境分为四个阶段。当出现相应问题时，保险公司管理层需要查清原因，并采取措施，尽快使保险公司摆脱麻烦，恢复财务部门的正常运作。本方法的优点在于简单、易行。但是阶段的划分有一定难度，因此具体实施操作有局限性。3、“三个月资金周转表”分析法该法是指根据“三个月资金周转表”来预测保险公司财务状况，进而断定保险公司是否会陷入财务危机。该法的核心思想是：保险公司面临着变幻莫测的金融环境，所以要经常备好安全性较高的资金周转表，假如这种应当做到的事也没有做到，说明这个保险公司的财务状况已经处于危机状态了。4、流程图分析法该方法是一种动态分析方法，它能暴露保险公司潜在的风险，对识别保险公司经营和财务活动的关键点相当有用。保险公司在经营过程中，必然存在着一些关键要害，如果在关键要害上出现问题和发生损失，将会导致保险公司经营活动终止或资金运转失灵。画出保险公司流程图，找出相应的关键点，对保险公司潜在风险进行判断，并采取相应的措施。由于流程图层次分明、脉络清晰，便于分析，但是需要画图人员有较高的专业水平。5、管理评分法本方法由美国的阿吉蒂提出，是基于一个前提：保险公司的失败源于公司的高级管理层。阿吉蒂调查了保险公司的管理特性以及可能导致破产的保险公司的缺陷。并对这些错误、缺陷和征兆进行了对比、打分，还根据他们对破产过程影响的大小程度做了加权处理。用管理评分法对保险公司经营管理进行评分时，每一项得分不是零分就是满分，不容许给中间分，根据分数的高低判断管理不善的程度。管理评分法简明、易懂，把定性分析定量化，但是其效果取决于评分者对保险公司的了解。只有对公司进行深入、细致的调查，全面了解保险公司管理的方方面面，才能对保险公司的管理给予客观的评分。所以，该法带有明显的主观性。（二）上市保险公司财务预警定量模型1、上市保险公司财务预警单变量模型该模型是最早被用于保险公司财务预警的定量研究模型，其主旨原理是通过比较保险公司财务危机和非财务危机之间各个财务比率指标的差异，选则其中某个比率作为判别变量，然后，把被研究对象依据该指标进行排序，再根据最佳判定点对财务危机保险公司和非财务危机保险公司进行分类。所谓的最佳判定点是指使得模型判别率最小的变量值，一般可通过对保险公司的统计分析得出。该模型的优点在于单个变量指标比率体系具有直观容易理解的特点，便于在实务中操作。单变量模型法虽然原理上比较简便，但也有缺陷：①该模型仅仅通过单一变量，无法全面地反映保险公司的财务危机状况。一个保险公司的财务危机状况是用多方面的财务比率指标来表达的，没有哪一个指标能概括整个公司的全貌。②单变量模型中变量选择就极其重要，选择不当会直接导致公司财务预警的结果大相径庭。③经营者管理者很容易通过在决算时粉饰保险公司单变量模型的单一财务指标，虚假会计信息使保险公司表现出良好的财务状况，保险公司财务预警结果会出现错误。④单变量模型的单一变量指标很难全面反映保险公司状况、货币膨胀、地区差异等因素的影响。2、上市保险公司财务预警Z分数模型该模型又称为多元线形判别模型。在本模型的实际应用中，首先，从能够表明保险公司财务状况的若干财务比率中筛选出包含更多信息的比率作为变量并建立判别函数，并使得出的判别函数对观测对602010年第6期象分类时的误判概率最小，再根据判别结果对研究对象分类。判别函数的通常形式为：Z=C+f（x）（公式1）其中：Z是判别分值；C是常数项；x是财务比率解释变量；f（.）是形如：f（x）=a1x1+a2x2+a3x3+…+anxn的线性函数。ai（i=1，2，3，…n）为财务比率解释变量的系数。本模型应用于保险公司财务预警研究的优点是它不仅考虑了单个财务变量的特征，而且考虑到了多项财务比率，能够衡量保险公司的整体绩效，可以找出具有判别力的财务指标；消除了单个指标用于判别时的不全面性，因此提高了保险公司财务预警的实用性和准确性。该模型的缺点是：①要求自变量一定要服从多元正态分布，而且该模型不能处理非线形情况，但很多研究表明保险公司财务指标呈现出非正态分布的特征；②分析结果只是给出一个排列，而排序分值本身并没有任何实际和经济意义。3、Logit模型该模型建立在分布概率函数的基础