我国上市公司财务危机研究

我国上市公司财务危机研究作者：胡海燕学位授予单位：安徽大学相似文献(10条)1.学位论文张佳菲对上市公司财务危机的研究2007上市公司严重的财务问题，给证券市场上各相关利益方造成了很大损失，各相关利益方迫切需要建立一个能预先发出财务危机警报信号的财务危机分析系统，因此上市公司财务危机预测成为一个被广泛关注的研究课题。随着相关理论的发展和研究方法的改进，这一研究不断得到推广。上市公司财务危机的预测，它不仅具有较高的学术价值，而且有着巨大的社会应用价值，目前正逐步完善的中国经济，更加迫切地需要完善经济预测方法。建立经济预测系统，取得较为成熟的财务危机预测研究成果，对于我国日益发展但尚不成熟的证券市场、走向市场开始自负盈亏的商业银行和刚刚经历改制开始自担风险的会计师事务所来讲，意义显得非常重大。本文首先对国内外关于上市公司财务危机预测的经典文献进行了回顾和总结，并按照方法的不同分为了统计类财务危机预测与非统计了财务危机预测。统计类财务危机预测包括的方法主要有一元判别法、多元线性判别法、多元逻辑回归法和逐步判别分析法等；非统计类财务危机预测包括的方法主要有递归划分算法、BP神经网络、破产预测法、灾害理论、混沌系统和期权定价法等，在回顾和总结的基础上。同时对这些方法作了一个简要的评价。其次，是对上市公司财务危机的定义、基本特征进行介绍。由于目前上市公司财务危机理论还不成熟，不同学者对财务危机的定义有着不同的理解。在本文中，结合我国的实际情况，作者把上市公司被特别处理(即被ST处理)作为发生财务危机的标志，研究中将财务危机确切界定为财务状况异常而被ST处理。紧接着又分别从宏观的外部因素和微观的内部因素来分析上市公司财务危机的原因。在研究样本的选择上，本文先选择了2006年新增的35家ST公司作为研究样本中的财务危机公司。为了消除行业、规模因素对上市公司的影响，在选择配对非财务危机公司的时候，并严格按照“行业相同，规模相近”的标准，从我国沪深两市中的上市公司中选出了35家配对的非财务危机上市公司。在样本的数据选择方面，考虑到预测模型的精度与财务指标的信息含量和时效性有关，同时结合我国上市公司的年报披露制度，本文中采用上市公司被ST前1年即2005年的年报数据为基础建立预测模型，这样既可以避免由于模型中各样本数据时间跨度太长所带来的诸多问题，如宏观经济形势、通货变化等的影响，又能够提高模型的预测精度，不损害其实际应用性，达到了两者的最佳结合。在指标的选择中，本文作了一定程度的创新。由于本文主要考察是对上市公司财务危机进行预测，因此主要选择财务指标中能够反映出上市公司营运能力、偿债能力、获利能力三个方面的重要指标，同时考虑到指标数据资料收集的难易程度等影响因素，本文没有将尽可能多的财务指标纳入筛选的范围，而且直接选取与财务危机相关性比较强的几个财务指标进行处理和分析，这些指标包括：应收帐款周转率、存货周转率、流动资产周转率、总资产周转率四个指标侧重于考察上市公司的营运能力；流动比率、速动比率、资产负债率三个指标侧重于考察上市公司的偿债能力；营业收入净利润率、总资产净利润率、每股收益三个指标侧重于考察上市公司的盈利能力。此外，除了通过财务指标进行分析以外，还引入了非财务指标进行财务危机的分析，这也是本文的一个创新之一。因为从国内外学者的研究情况来看，对于我国上市公司财务危机的研究，大多数人都是通过财务指标来进行上市公司财务危机的分析和预测，而对于通过非财务指标来对上市公司财务危机预测的研究相对要少一些。这可能会出现两个方面的问题：一方面忽略了上市公司财务报告中其他含有隐含信息的部分；另一方面，其得到的结果必须建立在上市公司财务报告数据能够真实反应公司真实经营状况的假设基础上，在我国进行财务危机预测时对于财务指标的使用尤其要注意这些问题。由于历史原因，我国现有的会计制度还不健全，从业人员素质参差不齐，数据质量不尽如人意，信息有效性不足、信息失真、虚假陈述等问题不容忽视。在这种情况下，完全使用上市公司财务报告数据的财务指标进行分析，存在一些方面的问题：上市公司财务报告是经营的结果，也可能包括管理层操纵的结果。在产生严重后果之前，这些财务报告可能掩盖了某些真实的情况。因此，本文将非财务指标引入到模型中，希望能够挤掉报表中的水分，弥补报表变量真实性方面可能存在的不足，以提高模型的准确率。在通过指标的二次筛选以后，本人运用了两种最典型的统计类方法Fisher判别分析法和Logistic回归分析法对上市公司财务危机预测进行实证性研究。得到的结论是：从纵向上看，对上市公司财务危机预测的分析中，使用Fisher回归模型时，在引入了非财务指标后，可以使判别结果得到一定程度的改善；使用Logistic判别分析模型时，在引入非财务指标后，可以使模型的准确率得到一定程度的提高。这说明在仅使用财务指标建立模型，和引入非财务指标后建立模型，所得到的结果在准确性上有一定程度的差别；而将非财务指标引入模型，可以使得模型的准确性得到一定程度的改善。从横向上看，将使用Fisher回归模型所得到结果和使用Logistic判别分析模型所得到结果进行对比，无论是仅使用财务指标建立模型还是将非财务指标引入模型，都可以发现在整体上使用Logistic判别分析模型进行预测的准确率要明显高于使用Fisher回归模型的准确率，使得预测结果的可信度大幅度增加。2.期刊论文孙彩.张剑英.郝红军.SUNCai.ZHANGJian-ying.HAOHong-jun上市公司财务危机的测度模型-哈尔滨理工大学学报2006,11(3)针对上市公司财务危机测度难以做到客观、准确的问题,提出了对上市公司财务危机的模糊综合评价方法,建立了系统的评价指标体系.运用AHP法构建了上市公司财务危机评价的递阶层次结构,采用FAHP法求其指标权重,建立了一个适用于上市公司财务危机定量测度的多级多目标模糊综合评价数学模型,可以进行上市公司财务危机预警,控制风险,减少损失.3.学位论文李泓舟引入预警模型的财务危机研究20081997年爆发的东南亚金融危机给亚洲和其它一些地区的经济造成了巨大的冲击，大批企业陷入财务危机的阴霾之中。虽然金融危机爆发时表现为汇率危机，但其根源仍是企业的高风险经营。之后的研究表明，在此次金融危机中破产的企业，早在危机前4、5年，就已经发出潜伏危机的预警信息了。而在我国，截止2007年底沪深两市A股上市公司的数量已达到1400余家，有120余家ST公司，即本文定义为发生财务危机的公司。所以我们有必要对财务危机有一个深入的了解。本文的写作目的就是先通过对财务危机的理论分析使我们对财务危机有一个理论上的认识，然后看是否能通过发生危机以前的财务数据建立一个有效的预警模型来预测财务危机的发生，从而达到防范财务危机的作用。本文采用的是实证相研究与理论分析相结合的方法，运用SPSS软件对数据进行处理。全文共分为五个部分。第一章引言部分，绪论。介绍选题背景及研究意义，对国内外研究进行综述，并提出本文研究的主要内容及框架。第二章首先对财务危机为进行界定，一般在研究中，将财务危机定义为一个动态的过程，既包括轻微的财务危机，也包括极端的破产清算以及介于两者之间的各种情况。但是由于我国上市公司还没有一家宣告破产，本文根据上市公司的具体情况，一般把被特别处理的上市公司视为陷入财务危机的标志。在此基础上从产生的原因，导致的后果，采用的防范方法三个方面区别财务危机与财务风险。接着分析财务危机的生命周期及特征。最后从经营观点、财务观点、治理观点分析财务危机产生的根源。第三章首先介绍我国上市公司财务危机分析ST公司财务危机的具体表现形式：(1)资产负债率高居不下，无力偿还到期债务，且无债务重整计划；(2)现金流量入不敷出，现金支付严重不足；(3)巨额投资无收益；(4)产品销路不畅，存货大量积压；(5)主营业务发生严重萎缩，企业利润依赖关联方交易及外来补贴。接着从经营角度、对我国上市公司财务危机的成因分析。最后从理论层面分析我国上市公司财务危机防范及处理对策。第四章首先介绍财务预警模型的相关理论：(1)一元判定模型，是指通过一个财务指标，根据一定的判别标准来判断企业处于破产还是非破产状态的一种预测模型。(2)多元线性判定模型又称Z-Score模型，最早是由Altman(1968)开始研究的。多元判别方法的基本原理在于通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大，而在两组内部的离散度最小的变量，从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量，获得能够有效提高预测精度的多元线性判别方程。(3)多元逻辑回归模型，该模型的目标是提供可以归为某一类观察对象的条件概率，从而据以判断观察对象的财务状况和经营风险。接着对数据进行选取，本章的样本公司及数据均来源于深圳国泰安的CSMAR数据库和WIND金融数据库。从我国沪、深证券交易所的上市公司配对选取两组样本。第一组为估计样本，由60家2007年首次被ST和*ST的上市公司和60家非ST的公司组成，用于构建财务危机预警模型；第二组为检验样本，由20家2006年首次被ST的上市公司和随机选取的20家非ST的上市公司组成，用于检验所构建的财务危机预警模型判断的准确率。因为ST公司都是由于t-1年的财务数据而被特别处理，所以两组样本都采用t-2年的截面数据进行分析。配对样本选取的估计样本按照与ST公司会计年度、同行业和资产规模差异＜10％的原则配对选取。财务指标变量的选取包括：偿债能力指标，经营能力指标，盈利能力指标，成长能力指标。并特别指出为什么没有选用现金流量指标。根据前文对于预警模型的分析与评价，本文采用Logistic回归的分析方法。研究程序包括(1)样本的选择(2)变量的显著性检验(3)相关性分析(4)逻辑回归分析及检验第五章实证研究部分本文搜集了120家公司的财务数据，第二组为检验样本，由20家2006年首次被ST的上市公司和随机选取的20家非ST的上市公司组成，用于检验所构建的财务危机预警模型判断的准确率。直观地表现出我国上市公司财务危机的现状，并对其成因从经营、财务和治理三个角度进行综合分析。最后建立多元线性判定模型，并且对它的有效性进行判定．本文在进行财务预警模型实证分析时，通过运用正态分布的K—S检验、独立样本的T检验以及Mann—WhltheyU检验，对样本组的四大类14个财务指标进行显著性分析。研究发现在95％的显著性水平下，有10个财务指标具有明显的差异性，能够很好的区分ST样本组和非ST样本组。本文运用二元逻辑回归分析，采用Backwald(Wald)的方法对12个财务指标变量进行回归，最终有3个指标变量进入了模型，分别是x9、x1、x11。上述三个财务指标变量进行组合后建立的逻辑回归模型。最后把20家2006年首次被ST的上市公司和随机选取的20家非ST的上市公司的财务数据代入模型检验，得到模型总的预测准确率为87.5％本文在对财务危机研究成果系统回顾的基础上，对财务危机从动态的角度进行定义，指出财务危机不是一个一蹴而就的过程，而是一个渐进的过程，从轻微的财务危机到严重的财务危机是逐渐演变的。财务危机处在潜伏期时，各种表现都比较隐性，容易被忽视，企业应该把握财务危机发生的征兆，对企业生产经营财务状况一些异常的表现进行定性分析；同时还应该建立财务预警模型，进行定量分析，将定性分析和定量分析有机的结合起来，将财务危机扼杀在萌芽状态。一旦对财务危机的防范失效，应该立即启动危机处理系统，针对不同危机状态，采取相应的措施，使企业避免破产，渡过危险。本文没有像类似的文章只是考虑了财务预警模型，而没有从本质上对财务危机进行分析。本文将财务危机与我国上市公司紧密结合搜集了120家公司的财务数据，120家公司由60家2007年首次被ST和*ST的上市公司和60家非ST的公司组成，用于构建财务危机预警模型：第二组为检验样本，由20家2006年首次被ST的上市公司和随机选取的20家非ST的上市公司组成，用于检验所构建的财务危机预警模型判断的准确率。因为ST公司都是由于t-1年的财务数据而