财务与非财务要素视野下上市机构财务困难预警分析

来源: www.7225367.com 作者:lgg 发?#38469;?#38388;:2013-08-31 18:02 论文字数:38120字
论文编号: sb201308311157457970 论文地区:中国 论文语言:中文 论文类型:硕士毕业论文 论文价格: 150
本?#38590;?#31350;的是我国上市公司财务困境预警,分别以制造业上市公司和非制造业上市公司为研究对象,综合考虑导致上市公司财务困境的财务和非财务因素,建立预警模型。

1绪论


1.1选题背景和意义
在当前这样一个竞争激烈和瞬息万变的时代,企业在获得机会的同时,也面临着巨大的风险。如果不能及时?#34892;?#22320;防范和控制风险,企业随时都有陷入困境甚至破产的可能。国外权威研究机构Dunfc Brudstreet公司通过大量实证资料所作?#38590;?#31350;表明,导致企业破产的因素有以下几个方面:疏忽(Negleet)占4%,欺诈(Fraud)占20,0,重大灾难(Disaster)占1%,经营和财务管理不善占91%,而其他不知名的因素占2%。由此可见,企业破产是由多方面的原因造成的,而财务问题是首要因素。中国证券市场经过十?#25913;?#30340;发展,上市公司数量逐渐增加,市场规模日益扩大,公司陷入财务困境甚至破产的频率也越来越高。因此,各类市场主体对公司财务状况的关注程度越来越高,对公司财务困境进行预警的需求也越来越多。西方发达国家对财务困境预警?#38590;?#31350;已经有很长的时间,19?#25913;闒itz Partrick最早开始了关于财务困境预警?#38590;?#31350;,这个领域经过多年的发展已取得了大量?#38590;?#31350;成果。国内对上市公司财务困境的预警研究开?#21152;?#19978;世纪%年代初,真正引起学者关注还是从上世纪末至今,相关成果目前还比较少,这主要是因为我国证券市场发展起步较晚。但是随着我国证券市场的不断发展和壮大、相关法律的不断出台以及监管机构的规范化,上市公司年报披露的信息也越来越全面、可靠,这使得以我国上市公司为样本进行财务困境的预警研究有了可行性和实用性。
中国的公司由于特殊的国情,除了遭遇市场经济发达国家的公司所遭受的问题外,还面临许多转轨时期的特有问题,如国企改革、股权分置改革等,这些都为我国学者进行相关研究提供了生动的题材。所以,根据国情并借鉴国外的相关研究成果,构建一个适合我国上市公司的财务困境预警模型,获取财务状况严重恶化的上市公司的预警信号,对有关方面毋庸置疑具有很重要的现实意义。?#28216;?#35266;角度来看,对于公司管理层,及时?#34892;?#30340;财务困境预警有利于找出问题症结,提前采取适当的纠正措施,阻止企业财务状况的进一步恶化,避免陷入财务困境或被?#23637;骸?#20860;并的境地;对于债权人,可以?#34892;?#35782;别将要陷入困境的公司,对这些公司的贷款申请要慎重发放并密切关注已贷资金的安全状况,减少呆账和坏账损失;对于投资者,可以提前发现上市公司的?#21892;?#20215;格是被市场高估还是低估,提前做出决策,从而将损失减少到最低程度;对于审计师,可以更准确地判断公司是否经营不善或财务恶化,从而做到心中有数并给出客观正确的审计意见。从宏观层面上看,对上市公司的财务困境进行预警有利于其监督主动降低经营风险,保障上市公司的整体稳定和发展壮大;有利于促进经济体制改革的进一步深化,维护我国资本市场的健康和?#27604;?有利于优化资源配置,提高社会效率。总的来说,对我国上市公司进行财务困境的预警研究不仅具有?#27426;?#30340;理论价值,而且具有较大的现实意义。


1.2国内外研究综述


1.2.1国外研究现状
国外对公司财务困境预警?#38590;?#31350;开?#21152;?932年,迄今已经历了比较长的时间,取得了丰硕的成果,按照预警的方法可分为统计和非统计两大类。统计类的方法主要包括一元判别法、多元线性判别法、多元逻辑回归方法、生存分析法等,非统计方法主要有模拟类预测方法(如神经网络模型)、行为?#20174;?#31867;分析法(如股价分析法)、案例分析法?#21462;?#36817;年来许多研究人员将统计与非统计方法相结合,尝试把研究工作进一步推向深入,研究方法不断创新。
(l)一元判别法(单变量判定模型)。1932年FitzPartrick最早开始研究财务困境预警,他用单变量判定模型对19家企业财务状况进行了分析,研究发现判别能力最高的财务指标是净利润/股东权益和股东权益/负债。1968年Beaver也用单变量模型进行了相关?#38590;?#31350;,选择79个财务困境企业和相同数量、资产规模相近的财务健康企业,用6组30个变?#32771;?#39564;公司破产前1至5年的预测能力,?#36152;?#20538;务保?#19979;?现金流量/债务总额)、资产收益率(净收益/资产总额)和资产负债率(债务总额/资产总额)这三个指标能?#34892;?#22320;预测财务困境。其他的单变量模型还有资产负债分解模型和赌徒理论?#21462;?#36164;产负债分解模型?#24247;?#20225;业外部的不稳定冲击导致企业破产前资产负债结构(如流动资产与固定资产的比率)发生?#28798;?#21464;化,赌徒理论则关注破产前企业连续地出现?#21512;?#37329;流。此后就很少出现专门的单变量研究,因为任何单个指标都无法全面地?#20174;?#20225;业财务特征,采用不同比率预测同一公司可能?#36152;?#19981;同的结果。当一个比?#26102;?#22909;而另一个比?#26102;?#22351;时,很难做出准确的预警,因此单变量模型招致许多批评。


2财务困境预警的理论分析


财务困境是由英文Financial DistresS意译而来,有时也称为财务失败(Financial Failure)、财务危机(Finaneial CrisiS)和财务恶化(Finaneial Deterioration)。关于财务困境的预警研究虽然已经有很长时间了,但财务困境预警的相关理论却很少,对财务困境的界定目前?#19981;?#23384;在着争论。本章就财务困境预警的一些基本理论进行阐述,对研究涉及到的概念进行界定。


2.1财务困境的内涵
目前,理论界对于财务困境并没有一个统一的定义。国外关于财务困境?#38590;?#31350;较早,取得了大量?#38590;?#31350;成果,对于财务困境的定义也出?#33267;硕?#31181;见解。Beaver(1968)?#38590;?#31350;中把破产、银?#22411;?#25903;、拖欠优先股股利、拖欠债务作为财务困境?#38590;?#31350;对象。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”,而公司在破产前要经历三个阶段:失败阶段、无力偿还债务阶段和破产阶段。失败阶段是公司出现财务困境的开端,而无力偿还债务阶段则表明公司已经陷入财务困境。Deakine(1972)认为财务困境公司“仅包括已经破产、无力偿还债权人利益而已经进行清算的公司”。Cichel(1972)把企业履行义务受阻定义为财务困境,具体表?#20013;问?#26159;流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足。Gcorge Foster(1986)则认为财务困境就是“如果不对公司运营方式或结构进行大规模的重新调整就不能解决严重的流动性问题”。此外,RosS等人(1999,2000)从以下四个角度定义企业的财务困境:第一,企业失败即清算后仍无力支付债权人的债务;第二,法定破产即企业和债权人向法院申请企业破产;第三,技术破产即企业无法按期履行债务合同;第?#27169;?#20250;计破产即企业的账面净资产为负,资不抵债。


3 财务困境预警?#38590;?#31350;设计........... 24-38
    3.1 财务困境预警研究的总体思路........... 24-25
    3.2 财务困境预警?#38590;?#26412;选择 ...........25-29
        3.2.1 制造业上市公司?#38590;?#26412;选择........... 25-27
        3.2.2 非制造业上市公司?#38590;?#26412;选择........... 27-29
    3.3 财务困境预警的指标设计 ...........29-31
        3.3.1 预警指标的设计原则........... 29
        3.3.2 预警指标的设计体........... 29-31
    3.4 预警指标的检验 ...........31-38
        3.4.1 正态性检验........... 31-33
        3.4.2 ?#28798;?#24615;检验........... 33-38
4 财务困境预警的实证研究和检验........... 38-50
    4.1 因子分析...........38-44
        4.1.1 因子分析的基本思想........... 38-39
        4.1.2 KMO和Bartlett检........... 39-40
        4.1.3 因子变量的提取........... 40-43
        4.1.4 因子的线性表达式........... 43-44
    4.2 Logistic回归分析 ...........44-46
        4.2.1 Logistic回归的基本思想........... 44-45
        4.2.2 Logistic回归结果...........45-46
    4.3 模型的检验与评价 ...........46-50
        4.3.1 模型的检验........... 46-49
        4.3.2 模型的评价........... 49-50
5 结论 ...........50-53
    5.1 本文的主要结论........... 50-51
    5.2 研究局限及展望........... 51
5.3 对利益相关者的建议........... 51-53


结论


本文主要以2004年到2006年首次被ST的上市公司为研究对象,通过对我国沪深两市制造业和非制造业公司t-3及t-4年的数据进?#22411;?#35745;分析,主要运用SPSS统计分析软件,对前人建立的财务困境预警模型作出了?#27426;?#30340;改进。模型建立后,又运用2007被首次ST的上市公司数据对模型进行检验,结果显示模型具有比较好的预测效果。总结全文,可以?#36152;?#22914;下结论:
(l)通过对研究样本数据的正态性检验,表明样本公司的大部分指标并不符合正态分布。因此,在对样本进行相关研究时,不能使用那些以正态分布为前提的统计方法,而应当使用Mann WhitneyU检验、Logistic回归等对指标分布无特别要求的统计检验方法。
(2)?#28798;?#24615;检验表明,制造业上市公司和非制造业上市公司由于行业的差异,影响它们陷入财务困境的原因也并不完全相同,可见行业因素在财务困境的预警研究中不可忽视。虽然由于样本量的限制没有对制造业和非制造业作进一步的行业划分,但是这样的分行业研究是一个良好的开端,而且本文在研究过程中对非制造业公司内部也尽量排除了行业差异。
(3)对制造业上市公司陷入财务困境有?#28798;?#24615;影响的因素有n个,其中非财务指标有4个;对非制造业上市公司陷入财务困境有?#28798;?#24615;影响的因素有9个,其中非财务指标有3个。可见非财务因素也是?#20174;?#19978;市公司财务状况的重要指示器,加入非财务指标的预警模型能更全面、更准确地预测财务困境。
(4)本文采用因子分析法和逻辑回归方法相结合的混合模型,对上市公司是否陷入财务困境进行预警。结果表明,这种混合模型的预测准确率一般在80%以上,取得了比较理想的预测效果。
(5)从预测准确率的比较来看,制造业上市公司要高于非制造业上市公司。可能的原因是非制造业上市公司还可以细分为很多行业,由于非制造业上市公司?#38590;?#26412;量不足而将其归为一个行业是不得已而为之的处理方法,难以完全消除内部的行业差异。

 

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