【摘 要】本文以中国沪深两市的A股上市公司资料为基础，利用距离判别分析法建立了一个既可以预测企业财务危机，又可以分析其成因的财务危机预警模型组，包括：预测企业整体危机的模型；预测企业经营效率的模型；预测企业财务结构是否合理的模型；预测企业是否具有成长能力的模型；预测企业偿债能力是否存在问题的模型。运用该模型组可以帮助企业管理者及时发现企业潜在的财务危机并查出产生财务危机的原因，有利于将企业财务危机控制在萌芽状态。企业利害关系人也可以通过该模型来了解企业的风险状况，以便做出正确决策。

　　【关键词】财务危机；预警模型；距离判别

　　加入世贸组织后，中国企业在获得极大机遇的同时也面临着极大的挑战。如何利用整个世界的资源、信息以及市场提高自身的管理水平，赢得全球化竞争的胜利，成为摆在我国企业界及学术界面前的难题。中国企业的管理水平从整体来看，和发达国家相比还存在一定的差距，在面对国内外激烈的市场竞争和多变的消费需求中，遭遇不可预测的风险是在所难免的。如何应对财务风险关系到企业的生死存亡，几年以来，全国数以千计的企业因发生财务危机而导致了破产、清算和重组，其中不乏巨人、三株、爱多等著名企业。寻根溯源，其原因之一便是企业缺乏风险意识，未建立财务风险预测机制，不能及时掌控企业潜在的财务危机，更谈不上及时采取措施扼杀财务危机于萌芽中了。因此，建立一个既可以预测企业财务风险，又可以分析企业财务风险产生来源的财务危机预警模型组，对于增强企业的经营管理水平和预测能力具有重要意义。

　　一、财务危机预警模型研究回顾

　　国外对与发达的资本市场相适应的财务预警模型研究早已引起足够的重视，并取得了一定的成果，在静态模型研究方面，最早的财务危机预警研究是Fitzpatrick（1932）开展的一元判定研究，然后是 Beaver（1966）使用由79家公司组成的样本，分别检查了反应公司不同财务特征的6组30个变量在公司破产前1—5年的预测能力。美国纽约大学Altman在1968年首先创立了zeta模型。该模型是运用五种财务比率，通过进行加权汇总后产生的总判别分式（称为Z值）来预测企业的财务危机。接下来，Haldeman和Narayanan（1977），Collins（1980），Platt aad Platt（1991）也采用类似方法进行研究。有些学者对Z分数模型加以改造，建立了财务预警新模型—F分数模型（Failure Score Model）。Ohlson（1980）第一个采用Logit方法进行破产预测。继Ohlson之后，Gentry，NewboldandWhitford（1985），CaseyandBartczak（1985），Zavgren（1985）也采用类似方法进行研究。国外的动态预警研究主要有四类：包括Baumol（1952）、Tobin（1958）的现金存量管理模型额度；Friedman（1959）、Nadiri（1969）、Coates（1963）的产品现金管理模型；Meltzer（1963）、Whalen（1965）、Alessi（1966）的财富现金管理模型以及Suvas（1994）联合模型。

　　国内财务预警研究起步较晚，在很大程度上借鉴了国外已有的研究成果，而且以静态研究为主，动态研究几乎没有。国内采用一元判定模型进行财务预警研究的不多，其中，陈静（1999）使用了截止到1998年底的27家ST公司与同行业、同规模的非ST上市公司作为研究样本。研究发现：资产负债率和流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。国内对多元线性判定的研究相对较多，代表性的研究包括：张玲（2000）选取深沪交易所120家上市公司作为研究对象，其中60家为构造样本（30家ST，30家非ST），60家为预测样本（21家ST，39家非ST）。 国内其他方面的研究主要有：陈晓、陈治鸿（2000）、姜秀华（2001）关于Logit模型的研究；程涛（2002）运用时间序列回归和Logit回归方法建立综合预警模型；台湾李俊毅（1999）的《应用灰色预测理论与类神经网络于企业财务危机预警模式之研究》，徐淑芳（1999）运用多变量CUSUM时间序列分析建立预测模型等。

　　二、财务危机预警模型的构建基础

　　财务危机预警模型是预测企业潜在财务危机，即企业面临的风险的数学模型。构建这样一个模型需要解决三个问题：一是明确风险、财务危机、预警之间的关系；二是既能承载企业财务危机信息又能被量化的载体的选择；三是财务危机判断标准的确定。下面就这三方面的问题进行讨论。

　　（一）财务危机预警模型的概念

　　财务危机预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报。财务危机预警是由财务危机和预警两个词组组成的。财务危机是指企业丧失支付能力、无力支付到期债务或费用以及出现资不抵债的经济现象，包括运营失败、商业失败、无力偿债、资不抵债等。预警是指事先发出警示，以避免或尽可能降低可能的损失。财务危机预警模型就是预测企业财务风险即潜在财务危机的数学模型。

　　（二）风险、财务危机、预警之间的关系

　　在瞬息万变和竞争激烈的二十一世纪里，经济环境和市场风云的突变往往很难被准确地预测，使得企业的各种经营和财务风险成为一种客观的现实，如果企业不能建立高效的财务危机预警系统来及时预测企业经营和财务活动中的各种风险，必然导致企业未来陷入财务危机之中，最终面临破产的结局。财务危机往往是企业各类风险最直接，也是最终的表现形式，因为在市场经济的客观条件下，企业各种生产经营活动都是用货币计量的，财务信息是最综合的经济信息，财务危机理所当然成为衡量和评判企业各种风险极度结果的标准。当然，风险永远存在，但风险未必就会导致企业财务危机的出现，只要企业高级管理层具有良好的风险意识，并有充分的抗衡风险能力和手段，就可能转危为安，而财务危机预警模型就是一个企业管理者用以抗衡风险的管理工具。

　　（三）财务比率是财务危机信息的载体

　　本文选取财务比率作为构建财务危机预警模型的变量，主要有以下三个原因：一是企业内外环境的变化、盲目扩张以及经营不善导致的企业财务状况恶化是一个漫长的过程，这些最终通过各种敏感的财务指标反映出来。通过表3对ST上市公司与非ST上市公司样本2002~2004年的财务数据的统计分析，不难看出ST上市公司与非ST上市公司之间的差异在不断的拉大，其中经营效率的差异性在2002~2004年这3年间始终明显，说明经营效率是企业生存、发展的基础。二是现在财务管理中将基本的财务比率分为经营效率、偿债能力、财务结构、盈利能力四个方面，而有些资料中将企业这些财务比率分为反映企业成长能力、盈利能力等方面。企业偿债能力方面的财务比率主要反映企业短期偿债能力， 财务结构方面的财务比率主要反映企业长期偿债能力。因此，本文通过对上述分法的借鉴以及对数据实际分析结果的研究，将选取15个财务指标分为四个方面，即经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力。三是企业财务预警模型是一个数学模型，它的构建过程是一个对数据收集、整理和处理的过程，因此企业所有需要反映的财务状况均需量化，而财务比率正是企业财务状况的量化，因此本文选择财务比率作为反映企业财务危机的变量。

　　（四）财务危机评判标准

　　构建财务危机预警模型必须能够明确地区分什么样的企业算陷入财务危机，即企业经营失败了。对于每一个企业来说，盈利都是其最终的目标，而生存又是盈利的基础。企业首先必须生存才有可能盈利，而仅能生存不能盈利的企业又将失去存在的价值。所以说，影响企业生存和盈利的任何财务危机均可导致企业的经营失败，而如何确定企业经营失败的标准恰恰是构建企业财务预警模型时，界定企业是否陷入财务困境的标准。企业经营失败的原因是多方面的，其表现形式是多种多样的，而最终的处理方式也是千变万化的，再加上企业经营失败并不意味着就必然导致其破产和解散，所以实际上对企业经营失败的外在表象很难给出高度概括的描述。本文选择上市公司被ST作为企业经营失败陷入财务危机的标准。

　　三、财务风险预警模型的构建及运用

　　（一）确定研究对象

　　如何确定陷入财务危机的企业是财务预警研究需要首先解决的问题，学术界有多种不同的定义方法。国外大多数的研究将企业破产作为确定进入财务困境的标志，但是破产作为企业整体经营失败的最终表现，除了受经济因素影响外，还受政治、法律和其它非市场因素的影响。在我国迄今为止尚未出现一家上市公司破产的案例，况且财务困境和企业破产之间的关系是概念的大小问题，所以在财务预警研究中可以确定因“财务状况异常”而被“特别处理”的上市公司作为研究对象。

　　（二）设计样本

　　样本的选择关系到财务预警模型最终的预测能力和适用性。本文ST样本组选择2006年被ST的生产制造类A股上市公司2002~2004年的财务资料；非ST样本组选择2006年经营业绩比较突出的生产制造类A股上市公司。这样就选了59家ST公司和60家非ST上市公司，其中用30家ST公司和30家非ST作为预测样本组；用29家ST公司和30家非ST作为控制样本组。见表1。

　　（三）设计变量

　　本文的主要目的是建立一个符合中国上市公司实际情况、具有较强可操作性的、能为企业管理层的管理提供参考的多元线性判别模型，经过对以往国内外相关研究中对预测模型有显著贡献的预测变量的考察，结合对中国上市公司财务数据的统计分析，确定了15个预测变量。这15个预测变量反映了企业的经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个方面。见表2。

　　（四）对样本数据的统计描述

　　本文首先分别对两个样本组ST前3年，即企业2006年被ST，选取2002~2004年的财务比率（为什么不选2005年的财务比率呢？因为上市公司2006年被ST是因为2005年的“财务状况异常”）进行描述性统计，同时检测所选取的变量在ST组和非ST组之间是否存在显著差异，从而证实这些变量在构造预测模型中的代表性。经过对15个变量的统计计算和T检验得到这15个变量统计描述及差异性检验结果。详见表3。

　　对表3统计结果进行分析，结论如下：

　　1.经营效率方面

　　2004年的X1、X2、X3、X4均通过了1%的T检验，说明中国ST上市公司与非ST上市公司在存货周转率、总资产周转率（倍）、应收账款周转率、费用比例（%）这四个财务指标上具有显著性的差异。比较2002~2004年ST上市公司与非ST上市公司的T值能够看出离上市公司被ST的时间越近，ST上市公司与非ST上市公司经营效率差异越显著。对比2002~2004年ST上市公司与非ST上市公司存货周转率、总资产周转率（倍）、应收账款周转率、费用比例（%）这四个财务比率，三年的差异性均超过5%，说明这四个财务比率具有长期预测能力。从表3中能看出上市公司的经营效率是不断的提高，ST上市公司比非ST上市公司的经营效率始终差，特别是费用比率居高不下，始终在50%以上。

　　2.偿债能力方面

　　2004年的X5、X6、X7、X8通过了5%的T检验，说明中国ST上市公司与非ST上市公司在偿债能力上存在显著性差异。比较2002~2004年ST上市公司与非ST上市公司的T值能够看出，离上市公司被ST的时间越近ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异越显著，这与上面的特点相似。但是，与企业经营效率不同的是，企业偿债能力离上市公司被ST的时间越远，ST、上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异变得越不明显。

　　3.盈利能力方面

　　2004年的X9、X10、X11通过了1%的T检验，说明ST上市公司与非ST上市公司在经营净利率、经营毛利率、净资产收益率上存在显著性差异。通过表3的统计分析可以看出，ST上市公司与非ST上市公司2002~2004年的盈利能力同样是离上市公司被ST的时间越近ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异越显著；离上市公司被ST的时间越远，ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异变得越不明显了。

　　4.成长能力方面

　　2004年的X12、X13、X14、X15通过了5%的T检验，说明ST上市公司与非ST上市公司在主营收入增长率（%）、净利润增长率（%）、总资产增长率（%）、股东权益增长率（%）上存在显著性差异。可以看出，ST上市公司与非ST上市公司2002~2004年的成长能力同样是离上市公司被ST的时间越近，ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异越显著；上市公司被ST的时间越远ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异变得不明显了。

　　在对前面样本26个变量进行了统计描述和不同水平下的T检验的基础上，对样本组的经营管理状况、财务结构、成长能力、偿债能力以及整体的变量组进行整体差异性的F检验，检验结果详见表5。

　　对表5整体差异性检验的分析结论如下：通过分别对ST与非ST上市公司2004年的经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个方面财务指标整体性差异和ST与非ST上市公司全部财务指标整体差异性进行5%的F检验，检验的结果是：ST与非ST上市公司的经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个方面财务指标的整体差异和ST与非ST上市公司全部财务指标的整体差异显著。

　　综合上面的分析和表3的数据，能够发现ST上市公司的经营效率低、费用成本高、高负债且以流动负债为主是导致企业最终走向财务危机的根本原因，而且是随着时间的推移逐渐与非ST上市公司拉大距离。因此，2004年ST上市公司与非ST上市公司之间的差异是最明显的，用2004年ST上市公司与非ST上市公司的财务数据构建财务危机预警模型也是判别能力最强的。

　　（五）财务危机预警模型组构建与判别结果分析

　　本文根据2006年被ST的中国A股上市公司及其对应的非ST的中国A股上市公司2004年的财务数据，运用距离判别分析法构造财务预警模型组。Z1是预测企业整体危机的模型，Z11是预测经营效率的模型，Z12是预测企业偿债能力的模型，Z13是预测企业盈利能力的模型，Z14是预测企业成长能力的模型，具体模型见表6。

　　判别结果分析：根据距离判别分析原理将判别阀值设为0，大于0的判为ST公司，小于0的判为非ST公司。Z1预测的是企业下一年的财务状况，也就是2004年预测2005年的财务状况是否会恶化及2006是否会被ST，这一模型判别效果比较好，在60家预测样本中发生2例误判，回判准确率达到96.67%，而其它四个预警模型最低的回判准确率也在85%以上。接下来再看59家控制样本，最低的预测准确率同样在84%以上，这样的预测结果说明该模型组具有很高的判别准确率。由此可以证明，预测企业下一年是否会发生财务危机的预警模型组具有应用价值。判别结果见表7、表8。而用2002年和2003年的财务数据带入财务危机预警模型组预测的结果准确率明显降低，只有预测企业经营效率方面的预警模型的准确率才能达到80%以上，这也符合企业经营效率提高比较缓慢的特点。另外可以看出，预警模型组发生1类误判的概率明显高于发生2类误判的概率，这反映出非ST公司上市公司应变能力好于ST上市公司，反映出企业财务恶化需要一个过程。

　　（六）财务危机预警模型组的应用

　　在具体应用财务危机预警模型组时，首先将相应的财务比率带入Z1、Z11、Z12、Z13、Z14预警模型组，计算出这些预警模型的数值，判断企业整体是否存在财务风险以及企业财务状况的某些方面是否存在风险，如果存在风险则进一步分析。分析如图1。

　　下面对财务危机分析图作进一步的解释：

　　本文的财务危机预警模型组能为企业经营管理者和债权人、投资者等外部使用者提供参考信息，先看如何为企业经营管理者服务。对于企业管理者来说，企业最关心的是引起企业财务危机的潜在的风险来源，本模型就是通过反映企业不同方面的预警模型探寻企业的风险来源。具体讲，先计算Z1、Z11、Z12、Z13、Z14值，不论反映企业整体财务状况的Z1大于零还是小于零，均要结合企业内外环境因素分析Z11、Z12、Z13、Z14值大于零的模型所对应的财务比率，找出产生财务风险的原因，然后做出具体的决策，消除企业潜在的财务危机。至于Z11、Z12、Z13、Z14值为负的则不必分析其对应的财务比率。而除了企业经营管理者以外的其它模型使用者，则先计算Z1、Z11、Z12、Z13、Z14值，然后根据模型组的值的情况结合企业外部环境因素做出决策。

　　四、结束语

　　财务危机预警模型组具有良好的短期预测精度，可以用于企业下一年潜在财务危机的预测，同时运用经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个预警模型预测诱发企业产生财务危机的隐患。但是，本财务危机预警模型组除了经营效率预警模型外不能用于一年以上的预测，同时没有解决不同行业企业的差异问题。

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