创业板公司财务危机预警实证

□ 沈阳 吴景泰 乔丽媛

创业板公司财务危机预警实证

□ 沈阳 吴景泰 乔丽媛

由于我国创业板上市的时间较短，创业板还没有出现退市企业，但持续恶化的财务状况，必将给市场和投资者带来极大风险。现在我国对创业板企业财务危机预警的研究还比较少。开展这方面研究的益处是：第一，对上市公司而言能够采取有效措施改善企业经营，扭转不利局面，预防失败，提高其可持续发展能力；第二，投资者可以在发现企业的财务危机萌芽时，及时调整投资组合，处理现有投资，避免更大损失；第三，银行等金融机构可以利用这种预测结果做出贷款决策并进行贷款控制，避免贷款风险；第四，审计人员也可利用这种预警信息确定其审计程序，判断被审计公司的前景，进而提高审计人员的评估能力，降低审计风险；第五，对于政府管理部门监控创业板上市公司质量和证券市场风险，也具有重要的现实意义。

一、我国创业板公司特点

1.生命周期方面。企业生命周期理论将企业的发展分为初创期、成长期、成熟期和衰退期四个阶段。一般而言，主板市场主要服务于经营相对稳定的大型成熟企业，创业板市场则主要定位于处在成长阶段中接近成熟期这一区间的中小企业，相比成熟企业，这些企业在稳定性、企业规模等方面都相对差一些，我国创业板市场不允许处于初创期的企业上市，原因是这些企业在初创期风险很大，如果这时进入创业板市场进行融资会带来很大的投资风险，因此我国创业板市场上市条件对于拟上市的公司设定了一定的盈利要求，要有一定的规模和财务稳定性。

2.所属行业方面。按照证监会要求，创业板重点关注新能源、新材料、生物医药、电子信息、环保节能、现代服务等六大行业，进入创业板的企业“须有一定的自主创新能力，具有较高的成长性和较强的核心竞争力，在科技、制度、管理方面要具有较强的竞争优势”。因此我国创业板市场对上市公司的定位非常明确即“两高六新”，高成长性、高科技含量、新经济、新服务、新农业、新材料、新能源和新商业模式。

二、基于Logit回归模型的创业板公司财务危机预警实证研究

本文选取多变量模型中的多元逻辑（Logit）模型作为财务危机预警研究的模型。Logit 模型包含的信息量大，解释能力强，并且不容易发生冲突。克服了多元判别模型要求变量服从正态分布并且分组样本间的协方差相等的局限性。

Logit 模型是普通多元线型模型的推广，在本文中，我们建立这样一个Logit 模型：我们设事件Y 代表创业板公司是否出现财务危机，Y＝1代表发生财务危机，Y＝0 代表未发生财务危机，事件Y依赖另一个不可观测的变量V，变量V 和我们可以使用的可观测的预测变量有一定的函数关系，即V＝f（X），为了设计的简单，我们设其为线性形式：

V = βXi +εi

其中V的值决定了事件Y 是否发生，假设当Y＝1 时等价于V >0，当Y = 0时等价于V≤0。因此事件Y发生的概率为：

为了根据一定的样本估计V的具体形式，需要选择一定的概率分布函数，这里我们选择逻辑Logistic分布，可以得到Logit 分析模型，记概率分布函数为F（t），Logit模型假定的概率分布函数为：

由F（-t）＝1－F（t），可得：

则第i个样本点发生财务困境的概率为：

当第i 个样本点为发生财务困境的公司时，Yi=1；当第i个样本点为未发生财务困境的公司时，Yi=0；为第i个样本点的预测变量，其中εi与β为待估计参数，根据样本数据通过迭代可以求出其极大似然估计值。

Logit模型信息含量大，解释能力强，得出的结果直接表示公司发生财务困境的可能性大小，操作简单，结果明了。不要求变量服从正态分布并且分组样本间的协方差相等。因此，本文采用Logit模型作为创业板首批上市的28家企业财务风险分析模型。

1.财务指标的选取。综合各方面因素，考虑到我国企业的财务构成情况，本文主要从盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力四个方面来构建指标体系。一共选取了16个备选指标：盈利能力指标：销售净利率、净资产收益率、每股收益、净利润增长率、每股经营活动现金流量、净利润现金含量；偿债能力指标：资产负债率、流动比率、每股净资产、股东权益比率；营运能力指标：应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率；成长能力指标：净资产增长率、主营业务现金比率、主营业务收入增长率。

2.指标筛选。考虑到某些财务指标可以取得的数据精度比较低，以及删除有缺失值的财务指标后，本文筛选出了X1——销售净利率；X2——流动比率；X3——总资产周转率；X4——主营业务现金比率；X5——每股收益；X6——资产负债率；X7——主营业务收入增长率共7个财务指标。为了避免变量之间多重共线性对模型的影响，本文使用SPSS软件中的Pearson法对以上变量进行了相关性分析。结果表明X1和X4间的相关度为0.990，为高度相关；X2和X6间的相关度为-0.352，相关性较为明显，根据相关性较小者较优的原则，剔除X1、X2。这样本文最终确定选用X3——总资产周转率；X4——主营业务现金比率；X5——每股收益；X6——资产负债率；X7——主营业务收入增长率，共五个变量建立Logit模型：

3.运用Logistic回归分析。本文以二分类变量（财务正常公司为0，财务危机公司为1）为因变量，以X3——总资产周转率；X4——主营业务现金比率；X5——资产负债率；X6——主营业务收入增长率；X7——每股收益这五个指标为自变量，以A股43家规模和行业与创业板首批28家公司相近的企业为样本，利用SPSS软件中的Logistic回归分析进行模型预测。所用财务数据均来自于其2011年报。根据回归结果我们可以得到Logit 模型如下：

可等价的表示为：

4.模型准确性检验。应用卡方检测对模型系数进行综合检验，结果表明模型对于财务危机公司的预测具有显著性(p<0.05)。回归结果说明模型对财务危机公司的区别率为90.5%，模型整体预测的正确率为90.7%。由此我们可以得出，实际为ST公司的22家公司中，被误判为非ST公司的有两家，正确率为90.9%，而实际为非ST公司的21家公司中，被误判为ST 公司的有两家，准确率为90.5%，总体来说，模型的预测正确率为90.7%，模型是比较精确的。

三、研究结论

通过分析可见，我国创业板经过两年多的运行，表现难以让人满意。特别是经过精挑细选的首批28家创业板公司的发展状况很不乐观，其中有7家发生财务危机的可能性非常大，占首批28家公司中的25%，甚至有三家的P值非常接近1，同时有几家的P值接近0.5，需要重点关注。尽管创业板直接退市制度2015年5月1日刚刚开始实行，还没有真正被退市的企业，但创业板高风险已提前凸显。因此，本文通过建立一个与创业板上市公司结构相近的Logit模型，采用2011 年年报数据，对创业板首批上市28 家公司财务危机进行提前预警，可直接为投资者提供财务危机预警信息，帮助他们决策参考，及时调整自己的投资结构。对于创业板上市公司来说，要意识到财务危机预警的重要性，否则会给企业的经营管理埋下重大隐患，防范财务危机不仅仅是公司财务部门的责任，它是一个系统工程，需要公司全体成员的重视和参与。首先，创业板公司自身要做好过渡准备，上市后企业要适应在规模、治理结构方面的变化，特别是在管理人员权责划分方面，要制定严格的公司治理结构，建立适合本企业的管理架构；其次，要加强资金用途监管，建立详细的财务规划，抑制市场投机行为。

（作者单位：沈阳航空航天大学经济与管理学院）