一、財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型研究的基本問(wèn)題

　　財(cái)務(wù)困境（Financial distress）又稱“財(cái)務(wù)危機(jī)”（Financial crisis），最嚴(yán)重的財(cái)務(wù)困境是“企業(yè)破產(chǎn)” （Bankruptcy）。企業(yè)因財(cái)務(wù)困境導(dǎo)致破產(chǎn)實(shí)際上是一種違約行為，所以財(cái)務(wù)困境又可稱為“違約風(fēng)險(xiǎn)”（Default risk）。事實(shí)上，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境是一個(gè)逐步的過(guò)程，通常從財(cái)務(wù)正常漸漸發(fā)展到財(cái)務(wù)危機(jī)。實(shí)踐中，大多數(shù)企業(yè)的財(cái)務(wù)困境都是由財(cái)務(wù)狀況正常到逐步惡化，最終導(dǎo)致財(cái)務(wù)困境或破產(chǎn)的。因此，企業(yè)的財(cái)務(wù)困境不但具有先兆，而且是可預(yù)測(cè)的。正確地預(yù)測(cè)企業(yè)財(cái)務(wù)困境，對(duì)于保護(hù)投資者和債權(quán)人的利益、對(duì)于經(jīng)營(yíng)者防范財(cái)務(wù)危機(jī)、對(duì)于政府管理部門監(jiān)控上市公司質(zhì)量和證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，都具有重要的現(xiàn)實(shí)意義�？v觀財(cái)務(wù)困境判定和預(yù)測(cè)模型的研究，涉及到三個(gè)基本問(wèn)題：一是財(cái)務(wù)困境的定義；二是預(yù)測(cè)變量或判定指標(biāo)的選擇；三是計(jì)量方法的選擇。

　�。ㄒ唬┴�(cái)務(wù)困境的定義

　　關(guān)于財(cái)務(wù)困境的定義，有不同的觀點(diǎn)。Carmiehael（1972）認(rèn)為財(cái)務(wù)困境是企業(yè)履行義務(wù)時(shí)受阻，具體表現(xiàn)為流動(dòng)性不足、權(quán)益不足、債務(wù)拖欠及資金不足四種形式。Ross等人（1999；2000）則認(rèn)為可從四個(gè)方面定義企業(yè)的財(cái)務(wù)困境：第一，企業(yè)失敗，即企業(yè)清算后仍無(wú)力支付債權(quán)人的債務(wù)；第二，法定破產(chǎn)，即企業(yè)和債權(quán)人向法院申請(qǐng)企業(yè)破產(chǎn)；第三，技術(shù)破產(chǎn)，即企業(yè)無(wú)法按期履行債務(wù)合約付息還本；第四，會(huì)計(jì)破產(chǎn)，即企業(yè)的賬面凈資產(chǎn)出現(xiàn)負(fù)數(shù)，資不抵債。從防范財(cái)務(wù)困境的角度看，“財(cái)務(wù)困境是指一個(gè)企業(yè)處于經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量不足以抵償現(xiàn)有到期債務(wù)”，即技術(shù)破產(chǎn)。

　　在Beaver（1966）的研究中，79家“財(cái)務(wù)困境公司”包括59家破產(chǎn)公司、16家拖欠優(yōu)先股股利公司和3家拖欠債務(wù)的公司，由此可見(jiàn)， Beaver把破產(chǎn)、拖欠優(yōu)先股股利、拖欠債務(wù)界定為財(cái)務(wù)困境。Altman（1968）定義的財(cái)務(wù)困境是“進(jìn)入法定破產(chǎn)的企業(yè)”。Deakin （1972）則認(rèn)為財(cái)務(wù)困境公司“僅包括已經(jīng)經(jīng)歷破產(chǎn)、無(wú)力償債或?yàn)閭鶛?quán)人利益而已經(jīng)進(jìn)行清算的公司”。

　�。ǘ�）預(yù)測(cè)變量的選擇

　　財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型因所用的信息類型不同分為財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類模型、現(xiàn)金流量信息類模型和市場(chǎng)收益率信息類模型。

　　1.財(cái)務(wù)指標(biāo)信息類模型。Ahman（1968）等學(xué)者（Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt， 1991）使用常規(guī)的財(cái)務(wù)指標(biāo)，如負(fù)債比率、流動(dòng)比率、凈資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)速度等，作為預(yù)測(cè)模型的變量進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)。

　　盡管財(cái)務(wù)指標(biāo)廣泛且有效地應(yīng)用于財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型，但如何選擇財(cái)務(wù)指標(biāo)及是否存在最佳的財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境發(fā)生的概率卻一直存在分歧。Harmer （1983）指出被選財(cái)務(wù)指標(biāo)的相對(duì)獨(dú)立性能提高模型的預(yù)測(cè)能力。Boritz（1991）區(qū)分出65個(gè)之多的財(cái)務(wù)指標(biāo)作為預(yù)測(cè)變量。但是，自Z模型 （1968）和ZETA模型（1977）發(fā)明后，還未出現(xiàn)更好的使用財(cái)務(wù)指標(biāo)于預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境的模型。

　　2.現(xiàn)金流量信息類模型�，F(xiàn)金流量類信息的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型基于一個(gè)理財(cái)學(xué)的基本原理：公司的價(jià)值應(yīng)等于預(yù)期的現(xiàn)金流量的凈現(xiàn)值。如果公司沒(méi)有足夠的現(xiàn)金支付到期債務(wù)，而且又無(wú)其他途徑獲得資金時(shí)，那么公司最終將破產(chǎn)。因此，過(guò)去和現(xiàn)在的現(xiàn)金流量應(yīng)能很好地反映公司的價(jià)值和破產(chǎn)概率。

　　在Gentry，Newbold和Whitford（1985a；1985b）研究的基礎(chǔ)上，Aziz、Emanuel和Lawson（1988）發(fā)展了現(xiàn)金流量信息預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境模型。公司的價(jià)值來(lái)自經(jīng)營(yíng)的、政府的、債權(quán)人的、股東的現(xiàn)金流量的折現(xiàn)值之和。他們根據(jù)配對(duì)的破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在破產(chǎn)前5年內(nèi)兩類公司的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量均值和現(xiàn)金支付的所得稅均值有顯著的差異。顯然，這一結(jié)果是符合現(xiàn)實(shí)的。破產(chǎn)公司與非破產(chǎn)公司的經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量會(huì)因投資質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)效率的差異而不同，二者以現(xiàn)金支付的所得稅也會(huì)因稅收會(huì)計(jì)的處理差異而不同。Aziz、Emanuel和Lawson（1989）比較了Z模型、ZETA模型、現(xiàn)金流量模型預(yù)測(cè)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)困境的準(zhǔn)確率，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量模型的預(yù)測(cè)效果較好。

　　3.市場(chǎng)收益率信息類模型。Beaver（1968）是使用股票市場(chǎng)收益率信息進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究的先驅(qū)。他發(fā)現(xiàn)在有效的資本市場(chǎng)里，股票收益率也如同財(cái)務(wù)指標(biāo)一樣可以預(yù)測(cè)破產(chǎn)，但時(shí)間略滯后。Altman和Brenner（1981）的研究表明，破產(chǎn)公司的股票在破產(chǎn)前至少1年內(nèi)在資本市場(chǎng)上表現(xiàn)欠佳。Clark和Weinstein（1983）發(fā)現(xiàn)破產(chǎn)公司股票在破產(chǎn)前至少3年內(nèi)存在負(fù)的市場(chǎng)收益率。然而，他們也發(fā)現(xiàn)破產(chǎn)公告仍然向市場(chǎng)釋放了新的信息。破產(chǎn)公司股票在破產(chǎn)公告日前后的兩個(gè)月時(shí)間區(qū)段內(nèi)平均將經(jīng)歷26％的資本損失。

　　Aharony，Jones和Swary（1980）提出了一個(gè)基于市場(chǎng)收益率方差的破產(chǎn)預(yù)測(cè)模型。他們發(fā)現(xiàn)在正式的破產(chǎn)公告日之前的4年內(nèi)，破產(chǎn)公司的股票的市場(chǎng)收益率方差與一般公司存在差異。在接近破產(chǎn)公告日時(shí)，破產(chǎn)公司的股票的市場(chǎng)收益率方差變大。

　�。ㄈ�）計(jì)量方法的選擇

　　財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)模型因選用變量多少不同分為單變量預(yù)測(cè)模型和多變量預(yù)測(cè)模型；多變量預(yù)測(cè)模型因使用計(jì)量方法不同分為線性判定模型、線性概率模型和Logistic回歸模型。

　　此外，值得注意的是，近年來(lái)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的研究方法又有新的進(jìn)展。網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)遺傳方法已經(jīng)開(kāi)始被應(yīng)用于構(gòu)建和估計(jì)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)模型。

　�。ㄋ模┪覈�(guó)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的研究

　　在國(guó)內(nèi)的研究中，吳世農(nóng)、黃世忠（1986）曾介紹企業(yè)的破產(chǎn)分析指標(biāo)和預(yù)測(cè)模型；陳靜（1999）以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995―1997年的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，進(jìn)行了單變量分析和二類線性判定分析，在單變量判定分析中，發(fā)現(xiàn)在負(fù)債比率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中，流動(dòng)比率與負(fù)債比率的誤判率最低；在多元線性判定分析中，發(fā)現(xiàn)由負(fù)債比率、凈資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、營(yíng)運(yùn)資本／總資產(chǎn)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率 6個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的模型，在ST發(fā)生的前3年能較好地預(yù)測(cè)ST.張玲（2000）以120家公司為研究對(duì)象，使用其中60家公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)估計(jì)二類線性判別模型，并使用另外60家公司進(jìn)行模型檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)模型具有超前4年的預(yù)測(cè)結(jié)果。

　　二、本文的樣本和研究方法

　　本文與以前我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境的研究有所不同。第一，樣本新、時(shí)間長(zhǎng)、容量大。本文研究的ST樣本包括1998―2000年發(fā)生ST的公司，即A股市場(chǎng)上全部的ST公司，同時(shí)剔除了非正常的ST公司；此外，樣本數(shù)據(jù)的收集時(shí)間延至公司發(fā)生ST前5年，樣本時(shí)間跨度較長(zhǎng)。選入研究的ST樣本公司70家和相對(duì)應(yīng)的非ST樣本公司70家，樣本容量達(dá)到了140家，可望在一定程度上降低估計(jì)和預(yù)測(cè)誤差。第二，選擇多種研究方法，建立單變量判定模型和三種多變量判定模型，并比較各種模型在財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)中的效率。

　　（一）財(cái)務(wù)困境公司的樣本選定

　　本文從我國(guó)A股市場(chǎng)上3年中出現(xiàn)的82家ST公司中界定出70家公司作為財(cái)務(wù)困境公司，進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究。它們是：（1）連續(xù)兩年虧損，包括因?qū)ω?cái)務(wù)報(bào)告調(diào)整導(dǎo)致連續(xù)兩年虧損的“連虧”公司，共51家；（2）一年虧損但最近一個(gè)會(huì)計(jì)年度的股東權(quán)益低于注冊(cè)資本，即“巨虧”公司，共16家；（3）因注冊(cè)會(huì)計(jì)師意見(jiàn)而特別處理的，共3家。但排除了：（1）上市兩年內(nèi)就進(jìn)入特別處理的公司，共8家。排除原因是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)過(guò)少和存在嚴(yán)重的包裝上市嫌疑，因此與樣本中的其他公司不具有同質(zhì)性；（2）因巨額或有負(fù)債進(jìn)行特別處理的公司，共2家。排除原因是或有負(fù)債屬偶發(fā)事件，不是由企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)造成的，與其他樣本公司不具有同質(zhì)性；（3）因自然災(zāi)害、重大事故等進(jìn)行特別處理的，共2家，原因同（2）。

　�。ǘ�）研究程序和計(jì)量方法

　　本研究首先計(jì)算140家樣本公司的盈利增長(zhǎng)比率、股東權(quán)益收益率等21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)綜合反映了企業(yè)的盈利能力、長(zhǎng)短期償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、成長(zhǎng)能力和企業(yè)規(guī)模。在此基礎(chǔ)上，使用剖面分析對(duì)樣本中的財(cái)務(wù)困境公司和非財(cái)務(wù)困境公司在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前5年期間歷年的21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比分析，探討對(duì)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境影響顯著的變量。其后，應(yīng)用單變量分析，選擇4個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)為例估計(jì)單變量判定模型。最后，篩選和確定對(duì)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境影響最為顯著的6個(gè)指標(biāo)為模型的判定指標(biāo)，應(yīng)用線性概率模型、Fisher二類線性判定模型、Logistic模型三種計(jì)量方法，建立和估計(jì)財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)模型，并比較這三種模型的預(yù)測(cè)效果。

　　三、實(shí)證研究

　　（一）剖面分析

　　首先分組計(jì)算70家財(cái)務(wù)困境公司和70家非財(cái)務(wù)困境公司的21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前1至5年的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差等描述性統(tǒng)計(jì)量，比較這二組在21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)各年的平均值是否具有顯著差異，其次計(jì)算各年的Z統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量，結(jié)果如表1所示。剖面分析結(jié)果表明：（1）在ST發(fā)生的前1和2年，財(cái)務(wù)困境公司和非財(cái)務(wù)困境公司的17個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的平均值存在顯著的差異；（2）Z值隨著ST發(fā)生時(shí)間的臨近而顯著增大，即二組的財(cái)務(wù)指標(biāo)平均值的差異隨ST發(fā)生時(shí)間的臨近而擴(kuò)大。由此可見(jiàn)，在所選的21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中，除利息保障倍數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)率、Log（總資產(chǎn)）和Idg（凈資產(chǎn)）外，其余17個(gè)在財(cái)務(wù)困境發(fā)生前1至2年中具有顯著的預(yù)測(cè)能力。