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    財務預警模型中變量體系的設計

    出處:論文網
    時間:2018-10-13

    財務預警模型中變量體系的設計

      

      一、 引言

      

      任何企業的財務困境由萌生到惡化都要經歷一個漸進積累轉化過程。在這一過程中,各種危機的因素都將直接或間接地在資金運動的晴雨表--一些敏感性變量指標的變化上反映出來。通過觀測這些敏感性指標的變化,可對企業的財務困境發出預警作用。國內對財務預警的實證研究以定性方法選取預警變量居多,構建預警模型時的變量指標設置缺乏量化分析,基于這一現狀,本文在現有的財務預警模型特別是美國學者奧特馬的Z分數模式和國內學者提出的預測模型為基礎,以我國企業資料為依據,利用SPSS統計軟件,采取顯著性檢驗和相關性檢驗的方法篩選預警變量指標,從而設計財務預警模型中的變量體系。

      

      二、財務預警變量體系的設計

      

      1、研究樣本的選取。本文選取46家ST上市公司作為財務危機公司,選取46家非財務困境公司(非ST上市公司)作為配對公司。在選取46家非ST上市公司時,遵循了可比性原則的要求即考慮同行業、同時期、同規模的且從未被特別處理的A股上市公司。

      2、預警變量的初選。為了能準確反映企業當前所面臨的財務危機的程度,在設計研究變量指標時,盡可能準確科學全面預警企業財務狀況,應考慮以下原則:邏輯性原則、客觀性原則、敏感性原則。本文選取了8個預警變量為研究起點,具體變量為:總資產收益率X1、主營業務利潤率X2、資產可靠率X3、流動資產應收款率X4、資產負債率X5、現金比率X6、直接償債比率X7、速動比率X8

      3、預警變量的篩選。

      ①顯著性檢驗。為了確定各個預警變量是否具有判定企業財務危機的能力,分別將所收集46個樣本組的財務預警變量進行無量綱化和標準化處理。將標準化后的樣本組進行t檢驗,判斷它們是否存在顯著性差異,顯著性檢驗計算結果如表1所示:

      

      

      分析表1:當顯著性概率小于0.10時,一般認為樣本數據之間有顯著性差異。可見共有13個指標通過顯著性檢驗,而只有X10短期負債現金保障率未能通過顯著性檢驗。

      ②相關性檢驗。為減弱預警變量之間的共線性程度,剔除高度相關的預警變量,對篩選出的13個指標進行相關性檢驗,檢驗結果見表2:

      分析表2:若兩兩指標的相關系數在(-1,-0.5)∪[0.5,1]區間內,表明這兩者之間具有相關性,需要根據情況剔除其中之一。可見具有相關性的預警指標配對分別是:X1和X5、X3和X4、X6和X7、X6和X8、X6和X8、X7。之所以選取X6剔除X7、X8的理由是企業一般以權責發生制為基礎確定利潤,該利潤與企業的現金往往相差很遠,有時企業的利潤表面狀況很好,但其現金可能已經明顯惡化,所以財務預警中應高度重視現金狀況指標。之所以選取X1剔除X5的理由是償債能力方面已有兩個指標入選,而盈利能力方面只有一個指標入選,為均衡各方指標的數量,以至其能夠全面暴露企業的財務危機。之所以選取X3剔除X4的理由是企業的財務危機是一個循環漸進的過程,而財務預警模型的建立就是為了及早發現財務危機,所以資產可靠率X3比流動資產應收款率X4重要。故該表中共有4個指標通過相關性檢驗,分別是X1、X2、X3、X6。

      ③財務預警變量體系的確定。通過顯著性檢驗和相關性檢驗,最終選取了總資產收益率X1、主營業務利潤率X2、資產可靠率X3、現金比率X6這4個指標作為財務預警模型的變量體系。

      

      三、結論

      

      本文利用SPSS統計軟件,采取顯著性檢驗和相關性檢驗篩選預警指標,建立了財務預警模型的變量體系,改變以定性方法選取指標居多的做法。考慮建立變量體系的時效性和地域性,本文所用數據全部選自我國上市公司2005年年報。本文在研究中考察了以往所忽略的現金狀況指標,以期深入考察此指標對公司財務信息的解釋程度,并期望得到一些有益的啟示。

      

    財務預警模型中變量體系的設計

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    關鍵字:預警 變量 模型 體系 財務 設計
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