上市公司财务预警实证研究B3 动态视角

上市公司财务预警实证研究B3 动态视角内容摘要：

笫31卷笫1期 2005年1月 财经研究 J oumal of Finance and Economics Vol. 31 No. 1 Jan. 2005 上市公司财务预警实证研究 B3 动态视角 张 鸣，程 ＊ 涛 （上海财经大学会计学院，上海200433) “ 摘 ” 要：文章以1998~2000年因 财务状况异常 而被ST的A股上市公司为研究样 “ “ 本，并根据行业和资产规模设计 非ST 配对样本。文章运用Logit回归方法，先从财务指 标角度构建财务指标预警模型，然后引入现金管理特征变量和现金管理结果变量，从财务 指标和现全流量角度共同构建综合预警模型，并从中长期角度进行预警。 结果表明：在前 一年的预警中，财务指标模型预警效果比较好，而在前两年、前三年，综合预警模型的效果 比较好。 关键词：财务预警；动态财务预警；现全管理特征变量；现全管理结果变量 中图分类号：F230文献标识码：A文章编号：1001-9952(2005)01-0062-10 公司财务预警的实证研究在国内外是一个被广泛关注的课题。 它作为经 济运行的晴雨表和企业经营的指示灯，不仅具有较高的学术价值，而且有着巨 大 的应用价值。 但在我国，财务预警的研究刚刚起步，还存在诸多值得商榷的 地方：第一，目前研究中指标的选取多为财务指标，很少涉及到现金流量方面 的信息。 而事实上，现金流量也是公司经营信息很重要的组成部分，大多数公 司破产都是由于现金流量不足而出现支付危机的。 第二，研究方法只是 一种 静态分析，只站在一个时点上对上市公司进行横截面预警，而没有做到动态分 析，即从动态管理的角度及中长期角度来进行预测。 正是基于以上原因，本文尝试在对国内外经典文献回顾和总结的基础上， 运用中 国资本市场的数据，构造适用于我国上市公司的动态财务预警模型。 一、文献回顾 国外的静态研究比较多，从Fitzpartrick(1932)、Beaver0966)的单变量 研究，Altman(1968)的多变量研究(ZETA模型），到20世纪70年代后的 收稿日期：2004-05-25 基金项目：国家社会科学基金项目(01BJY014) 作者简介：张 鸣(1958-），男，上海人，上海财经大学会计学院教授，博士生导师； 程 涛(1979 — )，男，湖北广水人，上海财经大学会计学院博士研究生 。 • 62 • 张 鸣、程 涛：上市公司财务预警实证研究的动态视角 Ohlson (1980 )、Zmijewski (1984)、Zavgren (1985)、Lau (1987)、Keasey和 Mcguinness(1990)的 Logit模型和Probit模型研究，在此不作赘述。 国外动态预警研究主要有 Baumo!Cl952)、Tobin(1958)、Beranek(1963) 、Miller和OrrCl966)、Eppeb和 FamaC1971)、S tone(1972)的存量现金管理模 型，Friedman(1959)、Nadiri(1969)、Coates(1976) 的产品 现金管理模型和 Meltzer(1963汃Whalen(1965)、Alessi(l966) 的财富现金管理模型。 他们分 别选取不同的持有现金的动因进行研究，存量现金管理模型假定现金持有量 依赖千交易量；产品现金管理模型假定现金持有量依赖于产品产量；财富现金 管理模型将财富作为持有现金的动因。 动态预警模型的研究思路很接近，都是通过时间序列回归或者动态管理 角度得出破产公司和非破产公司的现金管理特征变星，并据此构建预警模型。 这些特征变量反映了公司对外界因素变化的灵敏度，并且都在统计上有比较 显著的结果。 而在国内，很少涉及到动态财务预警研究，只有为数不多的静态财务预警 研究，主要有：陈静(1999汃吴世农 (2001入张艳(2001,2003)。 他们的研究思 路也很类似，就是寻求最具有解释力的财务指标构建预测模型，并且几乎全部 是从静态角度进行预警研究。 陈静(1999)采取单变量分析，研究发现，资产负 债率、 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。 吴世农、卢贤义(2001)应用Fisher线性判定分析、多元线性回归模型和Logit 回归分析三种方法，分别建立财务困境预测模型。 研究表明：Logit模型的误 判率最低，前一年的仅为 6. 47%；净资产收益率这一指标具有较强的预测力。 张艳(2001,2003)运用贝叶斯判别、交互验证和逐步判别分析等方法逐层推进 构造预测模型。 研究结果发现：公司离被ST的时间越近，预测的精度就越 “ “ 高； 主营业务利润／总资产 这一指标具有异乎寻常的前瞻预测能力。 本文的 研究是 在传统财务预警模型的基础上，引入现金管理特征变量和现金管理结 果变量，构建综合预警模型，并从中长期角度进行预警。 二、研究方法设计 首先，我们根据前人的研究成果选定具有解释力的财务指标构建财务指 标预警模型，然后引入公司现金管理特征变最和现金管理结果变量，将财务指 标和现金流量指标结合起来共同构建综合预警模型。 在选择预警窗口之时， 我们将时间之窗拉长，考察前三年内情况，旨在寻求更有效的预警模型。 1.财务指标预测模型 目前的财务指标预测模型由于缺乏必要的经济理论支撑，多从数据挖掘 (data mining)的角度构造模型，在财务指标的选取上还处于探索阶段，主要依 靠研究者的经验、直觉以及对前入研究成果的借鉴。 本文广泛考察了国内外 • 63 • 财经研究2005年第1期 相关研究成果，选择有统计显著性和最具解释力的预测变量，运用Logit研究 方法，构建如下预警模型： Log[(l —Prob;)/Prob;]=INTE+S［财务指标］ （1) 这里，Prob， 是指公司！进入财务困境的概率，困境公司的Prob， 取1，正 常公司的Prob， 取0。INTE表示模型的截距，S[. J表示 一 个信息集，从这 一 集合中选取解释变量（下同）。 2. 现金管理特征变量 关于现金管理特征变量通常有两种： 一 种是根据时间序列回归得出的现 金管理弹性系数，如前述的存量现金管理模型、产品现金管理模型、财富现金 管理模型等，都是通过现金持有量对销售额、产品、财富、利率等变量的回归系 数来度量公司对这些变量的敏感度。 另一种是根据现金动态管理过程得出的 特征变量。 现金管理通过分析财务困境公司和财务正常公司现金管理行为的 差异，并寻求度量这 一 差异的特征变星。 由于我国证券市场发展历史相对较短，且初期样本量非常有限，而进行时 间序列回归需要20 期以上的财务数据。 基于上述原因，我们认为我国证券市 场不太具备进行时间序列回归的数据基础。 鉴于此，我们采用第二种方法，从 现金动态管理过程来寻求现金管理特征变量。 具体分四个步骤进行： (1)现金持有量特征 假定一 家公司t期实际现金持有量为M (t)，最佳现金持有量为M飞t)'t 期可以获得的最大现金余额为MH (t )，导致流动性危机的最小现金余额为 MLCt)。 那么，对财务困境公司而言，MH(t)与MLCt)非常接近，公司现金持 有量可以洞整的区间范围[ML(t),MH(t)］非常小，且最佳现金持有量已经 溢出了调整范围。 也就是说，公司无论如何尽力获取现金，最终还是无力回 天，离最优现金持有量越走越远。 但对于财务正常公司而言，其现金持有量的 调整范围较大，且最佳现金持有量在调整范围内。 图1和图2很直观地表示 出财务困境公司和财务正常公司的现金持有量的差别。 (2) 现金管理动态调整过程 事实上，无论是财务正常公司还是财务困境公司，其现金管理行为都存在 一 个动态调整过程。 公司会努力将其实际现金持有量向最佳现金持有量的方 向调整。 在现金管理过程中，其成本包括两个部分： 一 是实际现金持有量未达 到最优的机会成本；二是上期现金持有量向本期现金持有量调整的转换成本。 由于无论是向正方向调整还是向负方向调整都会发生成本，所以我们假定现 金管理成本和现金调整量之间呈二次函数关系： C(t)=a(M(t) - M* (t) )2 十叭（M(t)-M(t-1 ))2 (2) 这里，a 是非均衡成本（非最优成本）的系数，而P是调整成本的系数。 影 响a、3的因素有两个方面： 一 是调整现金持有量的难易程度，二是非最优情况 • 64 • 张 鸣、程 涛：上市公司财务预警实证研究的动态视角 现金持有蜇 现金持有贷 最优 最优 最高 最低 时间 时间 图1 财务正常公司的静态现金持有量 图2 财务困境公司的静态现金持有量 下带来的潜在损失的大小。 在正常情况下，a>O, �>O，公司会沿着正常的方 向进行现金待有量的调整，M(t)逐渐向M飞t)靠拢。 对(2)式两边的M(t)求导变形，可以得到： (3) M(t)—M(t-l)=Y(M飞t)-M(t-1)) 其中，Y= a/( a+�)。（3)式就是我们所说的现金动态调整过程。 左边M (t)-M(t-1)表示公司实际调整的现金量，右边M飞t) -M(t —1)反映了应 该调整量，而Y度量了公司的现金调整的比率（下称调整比率）。若Y=l，说 明公司实际调整噩等于应该调整量，公司现金调整已经达到最优；若Y>l，则 说明调整过头，矫枉过正；若O< Y<l，说明调整不足，离最优化还有一 定的差 距；若Y<O，则公司的现金向反方向调整，与最优值偏差越来越大，这往往意 味着公司经营陷入重大困境，只好听之任之，放任自流。 若M(t —1)与M飞t-1)不等，对于财务正常公司而言，公司就会调整其 现金待有量，向最优现金持有量靠拢。 但对于财务困境公司而言，情况则迥然 不同了。 由于公司现金持有量不足，即M(t-1)< M* Ct)。本来M(t)应该 超过M(t — 1)，向M飞t)靠拢。 然而由于公司已经面临财务困境，现金管理 成本非常高且显得力不从心，只好接受非最优带来的损失。 情况进 一 步恶化， 公司的现金持有量会迅速下降，与最优现金持有量的差距越来越大，即M(t) <M(t-1)，公司会出现反方向的调整（即 Y<O)。 M(t)<M(t-D<M飞t) M* (t)-M(t)> M飞t — (4) — 1)-M(t 1) (5) (3) 最佳现金持有量 从上述推导可以看出，求解Y 的关键在于最佳现金待有量M*(t)。 目前 现金持有量研究的理论主要有两类： 一 类是融资等级理论，另 一 类是静态权益 “ 理论。 其中 融资等级理论认为：公司没有最优现金持有量，现金是一 项 负的 “ “ ” 负债 ，并不存在所谓的 最优现金持有量 。 而静态权益理论。 认为：公司的 现金持有量应当处于