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国内外财务危机预警研究文献回顾（徐广成）一、研究的意义财务危机预警研究是财务领域研究的前沿和热点问题之一，一直备受学术界和实务界关注。目前我国绝大部分国有企业负债率居高不下，处在财务危机的威胁之中，严重制约了企业的经营和发展。因此，对我国财务危机理论研究和应用状况进行剖析，具有很大的现实意义。企业存在的目的和价值就是以其所掌握的经济资源去创造更大的经济财富，实现其资产的不断增值。但是，企业经营过程中的诸多因素，加之经营管理者本身的业务素质和管理经验等，均可能使企业陷入财务危机，非但不能使企业实现资产增值，相反有可能因此而不能清偿到期债务甚至破产。“冰冻三尺非一日之寒”，企业陷入财务危机是一个渐进的过程，完全有可能在危机发生之前使用有效的方法预先发现①。在美国、英国等国家有众多的提供财务危机预测或破产预测服务的机构，如美国第一银行信托分部、英国的DataStream公司和PerformanceAnalysisservices公司。企业产生财务危机的原因是多方面的，既可能是企业经营者决策失误，也可能是管理失控，还可能是外部环境恶化等。但任何财务危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程，因此，如果对企业的经营管理过程进行跟踪、监控，及早地发现危机信号，一旦发现某种异常征兆就着手实施预控，从而可以有效避免企业陷入财务危机。建立企业财务危机预警模型，正确地预测企业财务危机，对于经营者防范财务危机、对于保护投资者和债权人的利益、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险及相关利益者都具有重要的理论意义和现实意义。二、国内外关于财务危机内涵的评述对于“财务危机”的定义国内外学者有很多不同的看法，给出了不同的解释：(一)国外学者对于财务危机的界定1．为了使样本企业有较明确的标识，便于区分，很多学者将财务危机企业定义为已宣告破产的企业。如Altman(1968)认为“企业失败包括在法律上的破产、被接管和重整等”，实质上是把财务危机基本视同为企业破产，即法定破产。遵循这条思路，Deakin(1972)认为财务危机企业是指已经破产、无力偿债或者为了债权人的利益已经进行清算的企业。将财务危机基本等同于法定破产的学者还有Casey&Bartczark(1984)，Gentryetal.(1985)，Azizetal.(1988)和Gilbertetal.(1990)等等。2．为全面收集财务危机企业样本进行财务危机预警的实证研究，很多学者扩大了财务危机企业样本的选择范围。如Beaver(1966)将财务危机企业定义为：银行①PlattHarlanD.WhyComPanlesFail:StrateglesforDeteeting.Avo一dingandProfitingfromBankruPcy.JournalofBankingandFinanee，1986透支、未支付优先股股利、债券违约和宣告破产等几个状态。遵循这条思路，Carmichae1(1972)认为财务危机是企业由于流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足等因素，从而导致履行债务义务受阻。Scott(1981)、Bahnson&Bartley(1992)均认为以债信不足或债权到期无法偿还本息定义财务危机比较恰当。Prakash&Karels(1987)给出了一张描述财务失败定义的表，在表中给出了一系列财务失败的标准，如不能支付到期债务、银行账户透支、净现值小于零等。Rossetal.(2000)进一步从四个方面概括了企业财务危机：①技术失败，即企业无法按期履行债务合约来付息还本；②会计失败，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债；③企业失败，即企业清算后仍无力支付到期债务；④法定破产，即企业或者债权人由于债务人无法履行到期债务合约，并成持续状态时，向法院申请破产。总的来看，国外学者对财务危机的定义是根据研究课题的需要而定，通常在文献中会明确给出研究样本选择特性，其定义和描述财务危机企业样本有多种，归结起来有变现拍卖、无力支付短期债务、无力支付债券利息、无力支付债券本金、无力支付优先股股息、重整及法定破产等。因而，CharlesHGibson&PatriciaAFrishkoff指出，财务失败有各种各样的标准，财务失败这个词的含义要根据所设的标准而定。（二）国内学者对于财务危机的界定国内学者对于财务危机也没有统一的定义，由于在实际的实证研究中，往往需要用客观的，可以观察到的标志来确定研究样本，因此研究人员将企业是否申请破产作为企业是否陷入财务危机的标志。但是破产是一个法律行为,除了受经济因素影响外，还受政治和其他非市场因素影响；另外陷入财务危机与企业是否破产并无确定的一一对应关系，在我国这一情况尤为突出。因此，无法明确有效地定义财务危机，而只能根据实证研究的具体内容确定。在我国，暂时没有对财务危机进行深入研究及下一个准确的定义，只是在《中华人民共和国破产法(试行)》第一章第三条对破产提出了一种定义，即定义为企业因经营管理不善造成严重亏损，不能清偿到期债务。由于国内财务危机预测的研究对象主要针对上市公司,故一般将财务危机界定为财务状况异常而被“特别处理”。1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时，对上市公司进行“特别处理”的条款。“异常状况”包括“财务状况异常”和“其他状况异常”，其中因“其他状况异常”而被特别处理具有很大的不确定性，难以从财务角度进行有效预测，而对“财务状况异常”情况的界定符合一般认为企业财务状况不健康的判断。所以国内研究人员一般将陷入财务危机的公司定义为因财务状况异常而被特别处理的公司。在国内，财务危机预测研究才刚刚起步，由于非上市公司的财务报表比较不规范，可靠性不高，加之数据很难获得，所以基本上所有的研究都以上市公司作为研究对象；而由于我国证券市场的退市制度建立较晚，退市的企业不多，因而大部分研究又都把上市公司被特别处理作为企业陷入财务危机的标志，如陈静（1999），陈晓、陈治鸿（2000），吴世农，卢贤义（2001），李华中（2001）等。除此之外，长城课题组（2001）将首次出现亏损的公司界定为财务危机公司；高培业，张道奎（2000）则把企业能否按时偿还银行贷款作为企业陷入财务危机与否的界定标准。由于我国正处在经济和社会转型期，金融体系、资本市场、社会信用体系、产权市场等方面都还很不完善，因此，不能将国外的模型直接应用到国内企业上。虽然有少数国内学者建立了上市公司的财务危机预测模型，但由于样本太小，而且ST公司并不等于财务危机公司，因此这些模型更多的只是一种理论上的尝试，需要更多的理论和实证研究。目前，我国学者对财务危机的研究受到以下几个方面的限制：资本市场不成熟、破产重组法律体系不健全、市场化债务重组成功的可能性很小，而且相关数据的获得性、可信度都很低；只有电力、能源等几个国家垄断行业的少数企业可以发行企业债券，但规模非常小，也几乎不存在违约风险问题；企业融资结构单一，几乎都是银行贷款，但因为国有企业的特殊性，违约贷款的处理与国企改革、金融体制改革联系紧密，在很大程度上超出了财务危机的范畴。由于缺乏大量可信的统计数据，很难进行实证研究，目前国内财务危机的研究主要集中于破产和重组的定性分析、发展企业债券市场的可行性研究等宏观政策方面，在财务危机成本的实证研究方面还是空白。三、国外财务危机预警模型回顾自上个世纪60年代以来，财务危机预测在欧美得到广泛发展，从多元判别分析等线性预测模型，到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相关的模型、方法层出不穷。在这些模型中，有一个共同的前提假设，就是可以对公司进行分组（如可以将公司分成财务危机公司和财务健康公司），其基本的思想即利用企业的各种财务指标，建立判别模型，从而根据企业的总体财务状况进行分类。纵观国外现有的研究成果，财务危机预测方法主要有单变量分析、多元判别分析、线性概率模型、Logistic模型、递归分割算法、生存分析、专家系统和神经网络模型等。（一）国外财务困境预测的线性判别模型１、单变量模型单变量分析是最早应用于财务危机预测的模型，其主要思想是通过比较财务危机企业和非财务危机企业之间各个财务指标的显著差异，选定某个指标作为排序变量，让样本数据根据该指标进行排序，然后根据最佳判定点对财务危机企业和财务健康企业进行分类的一种分析方法。应用单变量进行破产预测研究在二十世纪六十年代前较为普遍，其中比较有影响的学者主要为Beaver和Zmijewski。Fitzpatrick（1932）最早利用该模型对企业财务危机进行预测，他以19家公司作为样本，运用单个财务指标进行预测，结果发现净利润/股东权益、股东权益/负债这两个财务指标判别能力最高。而Smith和Winakor（1935）进行了类似的研究，则发现营运资本/总资产这个指标的预测能力最高。此外，Merwin（1942）发现营运资本/总资产、股东权益/负债、流动资产/流动负债这三个指标能提前6年对企业破产作出预测。①W．H．Bevae的单一比率模型(Univariatediscriminnatmodel)1966年10月，美国财务分析专家W．H．Baeve在美国《会计研究》上发表了《作为失败预测的财务比率》一文，根据其中的介绍，该文的研究目的是通过分析财务比率对失败的预测能力来验证财务比率的有用性，提出了单一比率模型，即利用单一的财务比率来预测企业的财务失败。Bevaer首先根据Moody的工业指数按上述定义选出79家失败企业，对所有这些失败企业根据不同的行业和资产规模分类，然后按照相应的行业和资产规模(失败前一年的资产规模)选出79家非失败企业。全部样本的时间跨度是1954一1964年，并都有“失败”前5年的财务数据。Baeve所选用的财务比率的原则是：1）具有普遍性2）运用以前研究成果3）增加现金流量相关指标。关于第三个原则，Bevaer认为：现金储备越多，企业失败的概率越小；营运资本流入越多，企业失败的概率越小；债务持有量越大，企业失败的概率越大；营运资金开支越大，企业失败的概率越大。在进行数据分析时，Bevae：首先比较了全部样本失败前5年的30个财务比率的等权均值；然后将上述158家公司的样本随机分为两组，进行两分法检验，发现两组的财务比率均值具有明显的差异，而且离失败日越近，财务比率预测错分类率就越低;最后筛选出5个最能分开失败企业和非失败企业的比率，它们是：1)现金流量/负债总额；2)净收入/总资产；3)资产负债率；4)营运资本/总资产；5)现值率(贴现率)。②Zmijewksi的单变量模型1983年Zmijewksi应用75个变量进行的预测研究也引起了人们的关注。Zmijewksi从100多个变量中选出了75个并分成十类，选用1972一1978年的72家破产企业和3573家非破产企业作为样本。zmijewski首先计算了两类企业破产前一年的各个财务比率的均值;然后对两类企业的数据进行F检验;最后用单变量分析计算每一个变量的判别正确率。Zmijewksi研究表明，破产与非破产企业之间有四类财务比率有明显的差别，分别为：回报率、财务杠杆、固定收入保障和股票回报率。单变量分析是最早应用于企业财务危机预测的实证模型，虽然其开创了财务危机预测实证研究的先河，但是其具有以下的局限性：（1）相关的指标给出令人混淆的判别信号，根据不同的财务指标进行判断有可能得出相反的结论。如盈利能力差的企业有可能因为流动性稍好而被判为财务健康企业，但是如果根据盈利能力判断则很可能被判为财务危机企业。（2）实证结果表明，从总体上看单变量分析分辨非财务危机企业的能力高于分辨财务危机企业的能力。（3）单个变量所包含的信息不足以反映企业的整个财务状况。这些缺陷严重影响了单变量模型的适用性和股票回报率。2、多变量模型①Atlmna的多元Z值判定模型为了克服单变量分析的局限性，Altman（1968）首次将多元判别分析（MDA）的方法引入到财务危机预测领域。此后，这种方法在企业财务危机预测的实践和研究中都得到了广泛的应用。1968年，美国的Altmna就采用多元判别分