財務風險論文關于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險預警實證論文范文參考資料

財務風險論文關于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險預警實證論文范文參考資料 摘要：本文借鑒國內外研究成果，運用Z評分模型并綜合考慮行業(yè)、規(guī)模因素，選取對應非風險組，運用Logistic回歸構建了我國創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險預警量化模型，以期有助于投資者、債權人對創(chuàng)業(yè)板上市公司財務狀況進行預測及投資安全性判斷，優(yōu)化創(chuàng)業(yè)板公司財務風險防范，推動創(chuàng)業(yè)板市場健康有效運轉。 關鍵詞：創(chuàng)業(yè)板；財務風險；Z評分模型 1674-0017-xx（10）-0024-05 （一）對財務風險界定的相關研究文獻。國外的研究一般以破產作為確定企業(yè)進入財務風險的標志。如Beaver（1966）等學者的觀點，實質上是把財務危機基本視同企業(yè)破產，即法定破產。而Altman（1990）綜合了學術界對財務危機的定義，認為財務危機有四種情況：經營失敗、無償付能力、違約、破產。我國學者對財務危機的界定一般是以上市公司因財務狀況異常被特別處理作為上市公司財務危機的標志。例如陳靜（1999）、張玲（2000）、陳曉、陳治鴻（2000）、吳世農、盧賢義（1999）等人在對我國上市公司財務危機預測的實證研究中，均以上市公司財務狀況異常被特別處理，即ST作為界定上市公司財務危機的標志。 （三）對我國創(chuàng)業(yè)板公司目前狀況及風險的分析。聞岳春（xx）分析了我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的治理特點及特殊需求：家族色彩濃厚致使決策效率低，監(jiān)督與制衡機制缺失較嚴重，主業(yè)單一且輕資產特征顯著以及外部治理作用小，在此基礎上從內部外部治理兩個角度探討了我國創(chuàng)業(yè)板公司治理制度的策略；彭紫云（xx）概括了創(chuàng)業(yè)板市場的基本特征，并對創(chuàng)業(yè)板市場的財務風險進行了分析，認為創(chuàng)業(yè)板市場財務風險成因以下主要方面：降低了上市公司標準、放松信息披露要求、股票拋售壓力大、放松了對股東人數(shù)和公眾最低持股量的要求以及保薦制度松弛等。 財務風險預警研究的假設前提是：第一，財務風險的定義假設。本文將Z評分模型評分值小于3，且成長性大幅降低，凈資產收益率低于資本成本的上市公司定義為財務風險公司，最終確定為風險組創(chuàng)業(yè)板上市公司。第二，假設上市公司的會計報表是基本真實的。第三，財務風險類上市公司與財務正常類上市公司在某些財務指標上是具有差異的，一個財務正常的公司在轉變?yōu)樨攧诊L險公司時，某些財務指標會發(fā)生變化。 本文結合Z評分模型相關理論及應用，對創(chuàng)業(yè)板上市公司的財務風險進行分析，其中Z評分模型及系數(shù)定義1如下： Z= 1.2*X1+1.4*X2+3.3*X3+0.6*X4+0.999*X5 （1） 其中X1：流動資本/總資產（WC/TA），X2：留存收益/總資產（RE/TA），X3：息前、稅前收益/總資產（EBIT/TA），X4：股權市值/總負債賬面值（MVE/TL），X5：銷售收入/總資產（S/TA）。 風險的臨界值Z=2.675，如果Z2.675，被劃入風險組；反之，如果 Z2.675，則被劃為非風險組。當1.81 本文通過Z分數(shù)模型分析計算出guo內創(chuàng)業(yè)板上市公司分值并排序，結合成長性、凈資產收益率與資本成本等指標，從277家2創(chuàng)業(yè)板企業(yè)中篩選出財務風險企業(yè)26家。由于本文主要通過將風險公司與非風險公司相比較來探討危機公司的困境特征，因此與財務風險企業(yè)相對的非財務風險樣本選取采用配對樣本設計策略，共選出26家非風險公司，配對原則如下： 同行業(yè)。對每個風險公司選擇一個行業(yè)相近的非風險公司，主要是為了消除行業(yè)因素對研究結論的影響。因為一些統(tǒng)計資料以及研究結論表明，不同行業(yè)的財務指標有很大的差異。 規(guī)模相似。對每個風險公司選擇一個資產規(guī)模相近的非風險公司（差異在10%之內），主要是為了增強非資產財務項目在風險公司與非風險公司之間的可比性。一般來說，資產規(guī)模不同，公司財務項目及*流量項目都會不同，在這種情況下就無法比較其財務項目及*流量項目。依據(jù)以上原則選取創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險組和非風險組樣本如表1。 （一）財務評價指標的選取原則。第一，相關性。即從評價內容來看，該指標確實能反映有關的內容，不將與評價指標對象、評價內容無關的指標選擇進來。第二，全面性。即選擇的指標要盡可能覆蓋評價的內容，如果有所遺漏，評價就會失去偏差。所選的指標要確實能反映要評價的內容，雖然不是全部，但代表了某一個側面。第三，可操作性。有些指標雖然很合適，但無法得到，就不切合實際，缺乏可操作性。評價在一定的作用下就是憑借一些可以直接觀察、測量的指標去推斷不可觀察、測量的性能。 （二）創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險評價指標體系的構建。根據(jù)以上對主板某些財務指標的分析以及創(chuàng)業(yè)板市場所具有的獨特性，本文初步擬建了一個適合創(chuàng)業(yè)板的財務風險評價指標體系，指標匯總如表2。四、建立模型 統(tǒng)計策略如下：針對同一財務指標變量而言，當兩組樣本具備方差齊性時，采用的T統(tǒng)計量是： 根據(jù)上述統(tǒng)計策略，經過SPSS軟件分析，結果總結如表4所示。 （二）建立Logistic模型。Logistic回歸策略主要是用來預測二值響應變量或者次序變量的值，其回歸結果不是連續(xù)變量，本文所運用的是對二分類因變量進行回歸建模的Logistic回歸模型，即“非0即1”。例如本文中，如果定義為財務風險企業(yè)Y=1，非財務風險企業(yè)Y=0。Y在特定的情況下（例如Y=1）發(fā)生的概率大小用P表示，P=Prob（Y=1/X），P可以由以下Logistic回歸方程4式得到： 其中X表示一組自變量，b是一組與X對應的回歸系數(shù)，a是模型的截距，a和b都是待估計的參數(shù)。在得到a和b的參數(shù)估計后，某一種特定情況發(fā)生的概率就可以通過以下等式5得到： 本文利用上述三個指標作為參數(shù)，判斷公司是否處于財務風險狀態(tài)，其中自變量X選取如表5。 以X1，X2，X4，X6，X7，X8，X9為變量，財務風險企業(yè)=1，正常企業(yè)=0，是否風險為分類變量，使用SPSS進行二元邏輯值回歸分析3，t-1年分析結果如表6。 根據(jù)表6中回歸結果，可以得到t-1年的Logistic回歸方程如6式所示： 一般情況下取上市公司發(fā)生財務風險的概率為0.5，當概率大于0.5時，認為該企業(yè)存在財務風險，當概率小于0.5時，認為該企業(yè)沒有財務風險。 同時，使用SPSS中對t-2年指標進行二元邏輯值回歸分析?？梢缘玫絫-2年的Logistic回歸方程如7式所示： 第t-3年由顯著性分析發(fā)現(xiàn)，財務風險企業(yè)與非風險企業(yè)的差異是非常小的，本文認為第三年的模型分析效果很弱。 （一）模型檢驗。本文采用的檢驗樣本如表7。將各個上市公司的相關數(shù)據(jù)分別代入t-1年和t-2年的Logistic回歸模型公式6和公式7中進行計算P值，分別得到t-1年的結果和t-2年的結果。 通過檢驗可知，在t-1年，對非風險企業(yè)的正確判斷率為92.308%，而對于風險企業(yè)的正確判斷率僅為 84.615%。在t-2年，對非風險企業(yè)的正確判斷率為84.615%，而對于風險企業(yè)的正確判斷率僅為76.923%。 （二）結論分析。本文建立的模型在t-2年對非風險企業(yè)的正確判斷率為84.615%，對風險企業(yè)的正確判斷率為76.923%，在t-1年對非風險企業(yè)的正確判斷率為92.308%，對風險企業(yè)的正確判斷率為84.615%。因此可以看出，與對非風險企業(yè)的正確判斷率相比，模型對風險企業(yè)的判斷力相對較弱，但隨著風險發(fā)生的臨近，風險的識別能力加強，正確判斷率提高，由實際數(shù)據(jù)檢測可以看出，模型是有效的。 _ 1Chaplinsky S，Ramchand L. From Listing to Delisting：Foreign FirmsEntry and Exit from the US.Uni-versity of Virginia：Working Paper，xx，pp.119. 2D