隨著全球經(jīng)濟時代的到來，市場競爭日益激烈，各國企業(yè)都面臨著巨大的風險和不確定性。近幾年，我國經(jīng)濟雖然保持著高速增長，但增長速度呈現(xiàn)出下滑趨勢，一些企業(yè)的經(jīng)營環(huán)境惡化。傳統(tǒng)的持續(xù)經(jīng)營假設(shè)逐漸松動，構(gòu)建我國的企業(yè)破產(chǎn)預測模型已越來越引起我國會計理論界人士的關(guān)注。筆者認為，西方會計研究人員根據(jù)經(jīng)營失敗公司的財務(wù)特征，已經(jīng)作出的破產(chǎn)預測統(tǒng)計模型，特別是新興的實證會計理論中介紹的預測破產(chǎn)的多變量分析法對我國不無借鑒。

　　一、會計數(shù)據(jù)在預測破產(chǎn)中的作用

　　大多數(shù)破產(chǎn)預測模型都運用到會計數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通常以比率的形式來表示，如負債比率、流動比率、利息保障倍數(shù)等。會計數(shù)據(jù)可能有助于預測破產(chǎn)的一個原因，債券契約（Bond Indentures）和貸款協(xié)議經(jīng)常利用會計比率來限制管理人員的行動。譬如，企業(yè)可能被要求將其流動比率保持在一定限度上。違反有關(guān)會計比率的協(xié)定會使企業(yè)陷于違約的境地并可能因此導致破產(chǎn)。當然，違反協(xié)議中的會計比率條款并不一定導致破產(chǎn)，但是在債券契約里，運用會計數(shù)據(jù)來表明企業(yè)是否違約并使債權(quán)人有權(quán)迫使企業(yè)破產(chǎn)這一事實說明，會計數(shù)據(jù)和比率與企業(yè)的價值和債務(wù)的面值是密切相關(guān)的。這就使這些數(shù)據(jù)成為破產(chǎn)可能性的計量指標。

　　二、多變量分析法（Uni Variate Approach）

　　破產(chǎn)預測研究的多變量分析法即是分析多個會計數(shù)據(jù)或一組會計數(shù)據(jù)和比率來預測破產(chǎn)的方法。假設(shè)五個會計比率用于預測破產(chǎn)。令Z=1為非破產(chǎn)，Z=0為破產(chǎn)。若選用一個估計樣本來對估計樣本中有所有企業(yè)的Z與W[，1]，W[，2]，…W[，5]進行回歸分析（i=1，…N），則有Z[，i]=C[，0]+C[，1]W[，1，i]+C[，2]W[，2，i]+C[，3]W[，3，i]+C[，4]W[，4，i]+C[，5]W[，5，i]+U[，i]

　　式中：Cj（j=1，…5）是一個參數(shù)。估計參數(shù)可用來獲得估計樣本中每個企業(yè)的一個Z[，1]值，則有Z[，i]=C[，0]+C[，1]W[，1，i]+C[，2]W[，2，i]+C[，3]W[，3，i]+C[，4]W[，4，i]+C[，5]W[，5，i]

　　最后，為Z選擇一個可以使目標函數(shù)最少的區(qū)分值。通常，其目的是為了盡可能減少錯誤分類的數(shù)量（即將破產(chǎn)企業(yè)誤判為非破產(chǎn)企業(yè)的數(shù)量-第Ⅰ類錯誤-加上將非破產(chǎn)企業(yè)誤判為破產(chǎn)企業(yè)的數(shù)量-第Ⅱ類錯誤）。

　　基于不同目的而采用的區(qū)分值確定基礎(chǔ)并不一定處于取優(yōu)化狀態(tài)。假設(shè)銀行考慮一項貸款，它必須根據(jù)所犯錯誤類型的成本權(quán)衡每一類錯誤，并使這些誤差的加權(quán)總和最小化。權(quán)衡第Ⅰ類錯誤和第Ⅱ類錯誤的方法是不一樣的，因為把一個破產(chǎn)企業(yè)誤判為非破產(chǎn)企業(yè)的代價高于把一個非破產(chǎn)企業(yè)判為破產(chǎn)企業(yè)的代價。

　　估算了公式1并計劃了Z值的區(qū)分值之后，即可將所估計的公式2用于控制樣本并據(jù)以計算Z值。那些Z值高于區(qū)分值的企業(yè)將被測定為不會破產(chǎn)，而那些Z值低于區(qū)分值的企業(yè)則將被測定為會破產(chǎn)。在實際運用多變量判別分析時，必須對許多變量（WJ）進行驗證，只有那些能“最有效”地區(qū)分破產(chǎn)類企業(yè)與非破產(chǎn)類企業(yè)的變量才可用于估計Z的值。

　　西方經(jīng)濟學家奧特曼1968年曾運用多變量判別分析對1946-1965年期間破產(chǎn)與非破產(chǎn)制造企業(yè)加以區(qū)分。他采用了配對抽樣法（Paired Sample Approach），根據(jù)行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模對美國33家破產(chǎn)企業(yè)和33家非破產(chǎn)企業(yè)進行配比。破產(chǎn)前一年計算的22個變量被選作判別函數(shù)（Discriminant Function）的預測變量。最終選定的組合變量以及所估計的判別函數(shù)為：Z=0.012W[，1]+0.014W[，2]+0.033W[，3]+0.006W[，4]+0.999W[，5]（公式3）

　　式中：W[，i]-營運資金對總資產(chǎn)的比率：W[，2]-留存盈利對總資產(chǎn)的比率；W[，3]-扣除利息與稅金之前的盈利對總資產(chǎn)的比率；W[，4]-股票市價對總負債面值的比率；W[，5]-銷售對總資產(chǎn)的比率。

　　在奧特曼的估計樣本中，公式3正確地從33家破產(chǎn)企業(yè)中判別出31家破產(chǎn)企業(yè)，從33家非破產(chǎn)企業(yè)中判別出32家非破企業(yè)。奧特曼還研究了該模型在破產(chǎn)前5年的預測能力。1977年，奧特曼、荷德曼、納雷亞等研究指出，70%的破產(chǎn)企業(yè)可在破產(chǎn)前5年通過模型預測到�？梢姇�計數(shù)據(jù)在破產(chǎn)預測中的是十分有用的。

　　當然，該模型還存在一個重大的問題-沒有考慮那些可以確認的不可量化的因素。因為影響企業(yè)持續(xù)經(jīng)營能力的因素除了體現(xiàn)在財務(wù)指標中的因素外，還有宏觀經(jīng)濟環(huán)境、行業(yè)、企業(yè)的特征、管理能力、社會聲譽、或有事項和外部環(huán)境（如競爭狀況、環(huán)境風險）等一些因素，這些因素往往不能量化。盡管如此，我們也不能否認這種實證方法對建立我國企業(yè)破產(chǎn)預測模型的借鑒作用。

　　三、構(gòu)建我國企業(yè)破產(chǎn)預測模型勢在必行

　　建立我國各行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)庫（包括破產(chǎn)企業(yè)數(shù)據(jù)庫），構(gòu)建符合我國經(jīng)濟現(xiàn)實的破產(chǎn)預測模型的條件已基本成熟，因為一是破產(chǎn)機制健全以后將有越來越多的企業(yè)進入破產(chǎn)清算，建模所需數(shù)據(jù)能夠采集；二是隨著企業(yè)會計準則和具體會計準則的頒布實施，隨著注冊會計師行業(yè)的逐步成熟，我國的會計實務(wù)不斷走向規(guī)模化，企業(yè)公布的會計數(shù)據(jù)的可信性也將大為提高。利用企業(yè)數(shù)據(jù)庫，借鑒上述模型，企業(yè)可以構(gòu)建各個行業(yè)、各種類型企業(yè)的破產(chǎn)預測模型，從而為公司的管理當局中和注冊會計師評估持續(xù)經(jīng)營不確定性提供強有力的幫助。