[摘 要]本文在回顧西方財務預警實證研究的基礎上，歸納總結了我國財務預警實證研究的現(xiàn)狀及特點，并預測了我國財務預警實證研究的發(fā)展趨勢。

　　[關鍵詞]財務預警；實證研究；財務危機

　　財務預警實證研究是隨著證券市場的發(fā)展而產(chǎn)生和不斷深入的。國外證券市場經(jīng)歷了上百年的發(fā)展，財務預警實證研究在利益相關者對財務危機預測信息需求的推動下，不斷創(chuàng)新和擴展，形成了成熟的理論；而我國證券市場的發(fā)展不過短短幾十年，財務預警實證研究才剛剛起步。筆者在這里就中外財務預警實證研究的相關狀況作一簡略探討。

　　一、國外財務預警實證研究的歷史回顧

　　1、一元判定模型的研究

　　1932年Fitzpatrick以19家公司為樣本，運用單個財務比率將樣本劃分為破產(chǎn)和非破產(chǎn)兩組進行研究，發(fā)現(xiàn)凈利率／股東權益和股東權益／負債對財務危機的判別能力最高，自此開創(chuàng)了財務危機預警實證研究的先河。而后，1966年Beaver對1954～1964年間79家失敗企業(yè)和對應的79家成功企業(yè)的30個財務比率進行了研究，在排除行業(yè)因素和公司資產(chǎn)規(guī)模因素的前提下，得出以下財務比率對財務危機的預測是有效的：現(xiàn)金流量 ／ 債務總額，凈收益 ／ 資產(chǎn)總額，債務總額 ／ 資產(chǎn)總額。

　　2、多元線性判定模型的研究

　　為了彌補一元判定模型的缺陷，1968年Altman首先將多元線性判別法引入財務危機預警研究領域，根據(jù)行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模，他選擇了33家破產(chǎn)公司和33家非破產(chǎn)公司作為研究樣本，以誤判率最小的原則確定了5個變量作為判別變量，其多元線性判定模型為：Z＝1.2×1＋1.4×2＋3.3×3＋0.6×4＋1.0×5，判別變量分別為營運資本 ／ 總資產(chǎn)，留存收益 ／ 總資產(chǎn)，息稅前收益 ／ 總資產(chǎn)，股票市值 ／ 債務的賬面價值，銷售收入 ／ 總資產(chǎn)。此后，有許多學者采用類似的方法進行研究，對模型加以改造，只是選取的變量指標或者指標系數(shù)不同而已。

　　3、多元邏輯回歸模型

　　在1980年Ohlson第一個將邏輯回歸方法引人財務危機預警領域，他選擇了1970～1976年間破產(chǎn)的105家公司和2058家非破產(chǎn)公司組成的配對樣本，分析了樣本公司在破產(chǎn)概率區(qū)間上的分布以及兩類錯誤和分割點之間的關系，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、資本結構、業(yè)績和當前的融資能力進行財務危機的預測準確率達到96.12％。邏輯回歸分析方法使財務預警得到了重大改進，克服了傳統(tǒng)判別分析中的許多問題，包括變量屬于正態(tài)分布的假設以及破產(chǎn)和非破產(chǎn)企業(yè)具有同一協(xié)方差矩陣的假設。

　　4、多元概率化回歸模型

　　1980年Ohlson采用概率化回歸方法進行財務預警研究，他選擇1970～1976年間破產(chǎn)的105家公司和2 058家非破產(chǎn)公司組成的配對樣本，采用極大似然法，通過每個樣本個體的破產(chǎn)與非破產(chǎn)的聯(lián)合概率最大來構造模型，其研究思路與多元邏輯回歸相似，不同之處是多元概率化假設樣本服從標準正態(tài)分布，且尋求破產(chǎn)概率的方法不同，所以其缺陷類似于多元邏輯方法。

　　5、人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型

　　1991年Tam采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行財務預警研究，通過輸入層、隱藏層和輸出層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬構建模型，具有較好的模式識別能力和容錯能力，能夠處理資料遺漏和錯誤，可隨時依據(jù)新數(shù)據(jù)資料進行自我學習訓練，適用于今日復雜多變的企業(yè)運作環(huán)境，但其理論基礎比較抽象，對人體大腦神經(jīng)模擬的科學性和準確性有待進一步加強，因而使用性大大降低。

　　二、我國財務預警實證研究的現(xiàn)狀及特點

　　1、我國財務預警實證研究主要借鑒國外的研究成果。

　　我國市場經(jīng)濟體制的建立和資本市場的發(fā)展歷史相對較短，證券法規(guī)體系不健全以及破產(chǎn)機制不完善阻礙了實證研究的步伐，財務預警實證研究的起步較晚，在研究方法上主要借鑒國外的成果利用我國的數(shù)據(jù)構建類似的模型。如陳靜于1999年利用一元判定分析方法以1998年底的27家ST公司與同行業(yè)同規(guī)模的非ST公司作為樣本進行研究；張玲于2000年利用多元線形判定方法以深滬交易所120家上市公司作為樣本進行研究；吳世農(nóng)于2001年利用邏輯回歸和多元概率化回歸方法進行研究；楊保安于2002年利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型方法進行研究。

　　2、我國財務預警實證研究對象的界定是以財務狀況是否異常為標準。

　　如何界定財務預警研究的對象是進行實證研究的前提，它涉及到研究樣本的選擇及模型的構造。在國外的大多數(shù)研究中，將企業(yè)根據(jù)破產(chǎn)法提出破產(chǎn)申請的行為作為界限，這主要是因為企業(yè)提出破產(chǎn)申請這一行為是客觀發(fā)生的，具有高度的可度量性，容易確定研究樣本。只有極少數(shù)研究如Beaver認為界定標準不應僅僅定為企業(yè)破產(chǎn)，還包括債券不償付，銀行透支，不能支付優(yōu)先股。而我國上市公司破產(chǎn)機制不健全，到目前為止尚不存在實際破產(chǎn)的案例，所以我國實證研究對象的界定是以財務狀況是否異常為標準，這符合我國的國情及上市公司的特點。

　　3、我國財務預警模型指標的選取受到財務業(yè)績評價指標體系的影響。

　　財務業(yè)績評價指標體系主要由反映企業(yè)基本財務狀況的指標組成，包括財務效益狀況、資產(chǎn)營運狀況、償債能力狀況、發(fā)展能力狀況指標，是對企業(yè)經(jīng)營成果的事后評價，是主要用于衡量企業(yè)經(jīng)營績效的一種手段。而財務預警模型指標是由對企業(yè)財務狀況異常反映最敏感的指標組成，其目的是通過指標的綜合加權值來預測企業(yè)未來的財務危機，是一種事前的預測?？梢?，財務預警指標的選取不同于財務業(yè)績指標，如果用反映事后的指標代替必需具有警示作用的先兆指標，必然使財務預警模型的適用性與預測精度大大降低。

　　三、對我國財務預警實證研究的展望

　　1、將注冊會計師的審計意見納入模型。

　　我國目前財務預警實證研究大多數(shù)只是考慮定量方面的指標，尤其是財務業(yè)績評價指標，很少將定性因素納入模型并與定量指標相結合補充。審計意見是注冊會計師對企業(yè)財務會計報告在重大方面是否公允反映其財務狀況的一種職業(yè)判斷，能夠從獨特的視角反映公司的經(jīng)營狀況，可作為企業(yè)經(jīng)營狀況的指示燈。將其納入預警模型需要較復雜的統(tǒng)計技術處理，消除指標之間的多重共線性，再加上審計意見納入模型必須基于以下假設：財務危機公司財務包裝或者盈余管理的可能性要遠遠大于財務正常公司，其得到的非標準審計意見也要大于財務正常公司；離財務危機時間越近，財務危機公司出具非標準審計意見的概率越大。目前我國注冊會計師的審計獨立性不夠，審計意見沒有很強的信號功能，與財務危機的相關性不顯著，在這方面的研究前提不具備，但是隨著我國公司治理結構的完善，獨立審計行業(yè)的規(guī)范，審計意見這一定量指標的信息含量將增加，其應用指日可待。

　　2、采用現(xiàn)金流量指標構建預警模型。

　　我國目前公司法中規(guī)定實行ST、PT制度，據(jù)理性經(jīng)濟人假設，上市公司的管理層及有關部門為了保留殼資源，避免出現(xiàn)虧損或連續(xù)三年虧損往往會竭盡全力采用盈余手段。財務預警模型的構成指標主要是取自資產(chǎn)負債表和損益表的數(shù)據(jù)，以權責發(fā)生制為基礎，容易受到盈余管理的影響，其與財務狀況的相關性大打折扣，而現(xiàn)金流量表的主要作用是提供現(xiàn)金流量方面的信息，以實收實付制為基礎，能較客觀地反映企業(yè)真實的財務狀況。其分析指標體系可分為：獲現(xiàn)能力分析如銷售現(xiàn)金比、每股經(jīng)營現(xiàn)金凈流量；償債能力分析如現(xiàn)金流量比率、現(xiàn)金利息保障倍數(shù)；盈利質量分析如凈利潤經(jīng)營現(xiàn)金比率、營運指數(shù)；發(fā)展能力分析如再投資現(xiàn)金比率、投資適當比率；財務彈性分析如現(xiàn)金股利保障倍數(shù)、外部融資比率。利用現(xiàn)金流量指標體系構建財務預警模型具有現(xiàn)實基礎，因為現(xiàn)金流量表是上市公司重要會計報表之一，其編制原則和方法具有統(tǒng)一的規(guī)定，提供了實證研究的數(shù)據(jù)。

　　3、基于經(jīng)濟增加值的財務預警實證研究。

　　我國實證研究的數(shù)據(jù)取自公司會計報表上公布的財務指標進行預警研究，然而傳統(tǒng)會計指標只考慮債務資本的成本，不考慮股權資本的成本，并不能說明股東價值是否保值增值，并且會計利潤指標的使用對管理者產(chǎn)生誤導，傾向于利潤操縱和短期行為，不利于企業(yè)的長期發(fā)展。經(jīng)濟增加值是從稅后凈營業(yè)利潤中扣除包括股權和債權的所有資本成本后的經(jīng)濟利潤，它不受公認會計準則的限制。通過對財務會計報表進行適當?shù)恼{整，它消除了會計報表對企業(yè)利潤的扭曲，真正成為股東所定義的利潤。因此，運用經(jīng)濟增加值進行財務預警實證研究克服傳統(tǒng)會計指標的缺陷，尋找經(jīng)濟增加值與財務危機之間的相關關系在理論上是一種創(chuàng)新和突破，但是經(jīng)濟增加值作為戰(zhàn)略和財務管理的工具在我國上市公司中的運用未得到推廣，且其計算過程存在很多調整項目，沒有統(tǒng)一的標準，其實用性也大打折扣。

　　4、其他財務預警實證研究方法的引入。

　　隨著學科的交叉發(fā)展以及財務危機預警引起實務界和理論界的重視，其他非主流方法將會不斷引入該研究領域。主要值得探討的方法有：（1）功效系數(shù)法：選定與財務危機相關的評價指標，設定其滿意值和不允許值，并計算各指標的單項功效系數(shù)，再根據(jù)各指標對企業(yè)安全的重要程度，用加權算術平均或加權幾何平均的方法得到其綜合平均數(shù)，即為該公司的綜合功效系數(shù)，根據(jù)其大小判斷公司財務危機狀況及其程度；（2）主成分分析法：在財務預警實證研究中為了解決指標之間的多重共線性，采用主成分分析法，用少數(shù)幾個潛在的主成分指標的線形組合來表示多個與財務危機相關的指標，簡化實測指標系統(tǒng)。

　　參考文獻

　　[1]演陳靜。上市公司財務惡化預測的實證分析[J].會計研究，1999，（4）。

　　[2]吳世農(nóng)，盧賢義。我國上市公司財務困境的預測模型研究[J].經(jīng)濟研究，2001，（6）。

　　[3]張玲?；诮?jīng)濟附加值的上市公司財務困境預警實證研究[J].財經(jīng)理論與實踐，2004，（9）。