張振霞，吳劍南

(1.酒泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院，甘肅酒泉 735000；2.酒泉市人民檢察院，甘肅酒泉 735000)

一、變量的選取與模型設(shè)計(jì)

(一)變量的選取

本文所選取的變量為每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~(mgxjll)，其計(jì)算公式為：每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~=經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~/普通股股數(shù)。

(二)模型設(shè)計(jì)

本文是以上市公司是否被“特別處理”(ST)作為財(cái)務(wù)危機(jī)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。由此，通過構(gòu)建多元邏輯模型(Logistic模型)，利用極大似然估計(jì)法(ML)對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)來進(jìn)行研究。其具體形式為：Z=Logistic(P)=ln{Pi/(1-Pi)}=α+β′X。其中,α是截距參數(shù)，β是斜率參數(shù)向量，Pi∈[0,1]。

二、數(shù)據(jù)資料的搜集與整理[1]

(一)ST公司樣本與非ST公司控制樣本的選擇

本文以 2005年年報(bào)資料為基點(diǎn)，將2006年在滬深兩市上市的A股被ST的58家公司作為研究對(duì)象，以所有A股非ST公司為母樣本，按照一定的配對(duì)標(biāo)準(zhǔn)選出相應(yīng)數(shù)量的非ST公司作為控制樣本來對(duì)企業(yè)每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)性問題進(jìn)行研究。

(二)研究數(shù)據(jù)的來源

本文的研究數(shù)據(jù)資料來源于巨潮資訊、中國(guó)上市公司資訊網(wǎng)、中國(guó)證監(jiān)會(huì)等相關(guān)網(wǎng)站。數(shù)據(jù)資料的處理采用的是Eviews3.1統(tǒng)計(jì)分析軟件。

三、研究假設(shè)

本文旨在對(duì)每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)性進(jìn)行研究，因此結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)背景，建立假設(shè)：每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。

該指標(biāo)反映企業(yè)某一會(huì)計(jì)年度內(nèi)，發(fā)行在外的普通股加權(quán)平均每股所獲得的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量，它從現(xiàn)金流量角度來反映每一普通股股份的產(chǎn)出效率與分配水平。因此，該比率越高，則表示每股普通股在一個(gè)會(huì)計(jì)年度中賺得的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量越多；反之，則賺得的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量越少。因此，本文假定每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)，即如果企業(yè)的每股普通股在一個(gè)會(huì)計(jì)年度中賺得的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量越多，說明企業(yè)經(jīng)營(yíng)者在財(cái)務(wù)管理以及財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)方面都有一定的優(yōu)勢(shì)，投資者比較信賴，企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越?。环粗?，則企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性就越大。

四、每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)的相關(guān)性分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果[2]

表 1 T-1年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由上表可以看出，ST公司在每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~的均值上，比非ST公司明顯偏低，這說明在T-1年，假設(shè)條件所描述的現(xiàn)象是客觀存在的，即每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。

表 2 T-2年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由上表可以看出，ST公司在每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~的均值上，比非ST公司明顯偏低，這說明在T-2年，假設(shè)條件所描述的現(xiàn)象是客觀存在的，即每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。

表 3 T-3年的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由上表可以看出，ST公司在每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~的均值上，比非ST公司明顯偏低，這說明在T-3年，假設(shè)條件所描述的現(xiàn)象是客觀存在的，即每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。

(二)回歸結(jié)果及擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

1.T-1年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(表4)

根據(jù)本文模型設(shè)計(jì)的條件，建立每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~T-1年的回歸模型如下：

Z=C+C1XSXJB ++ε[3]，其中，Z為邏輯因變量(ST公司，Z=1；非 ST 公司，Z=0)，Ci(i=0，1)為回歸參數(shù)，ε為回歸殘差。

表 4 T-1年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

LR(1df)=4.74269， McR2=0.122183

由上表可以看出，回歸變量參數(shù)C1在10%的水平下統(tǒng)計(jì)顯著，且回歸變量參數(shù)的符號(hào)為負(fù)，這一回歸結(jié)果與假設(shè)條件相同。

另外，從回歸結(jié)果可以看出，T-1年LR統(tǒng)計(jì)量與McR2較大，則說明T-1年模型的擬合較好，模型具有較強(qiáng)的解釋力。

2.T-2年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(表5)

每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~T-2年的回歸模型如下： Z=C+C2XSXJB +ε

其中，Z為邏輯因變量(ST公司，Z=1；非 ST 公司，Z=0)，Ci(i=0，2)為回歸參數(shù)，ε為回歸殘差。

表 5 T-2年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

LR(1df)=0.044515， McR2=0.001147

由上表可以看出，回歸變量參數(shù)C2統(tǒng)計(jì)不顯著，沒有通過Z檢驗(yàn)，雖然回歸變量參數(shù)的符號(hào)為負(fù)，但這一回歸結(jié)果不是我們所期望的。

另外，從回歸結(jié)果可以看出，T-2年LR統(tǒng)計(jì)量與McR2較小，則說明T-2年模型的擬合不是很好，模型的解釋力不是很強(qiáng)。

3.T-3年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)(表6)

每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~T-3年的回歸模型如下：Z=C+C3XSXJB +ε，其中，Z為邏輯因變量(ST公司，Z=1；非 ST 公司，Z=0)，Ci(i=0，3)為回歸參數(shù)，ε為回歸殘差。

表 6 T-3年回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

LR(1df)=2.300778， McR2=0.059274

由上表可以看出，回歸變量參數(shù)C3在10%的水平下統(tǒng)計(jì)顯著，且回歸變量參數(shù)的符號(hào)為負(fù)，這一回歸結(jié)果與假設(shè)條件相同。

另外，從回歸結(jié)果可以看出，T-3年LR統(tǒng)計(jì)量與McR2較大，則說明T-3年模型的擬合較好，模型的解釋力較強(qiáng)。

(三)討論

依據(jù)上述回歸模型的參數(shù)估計(jì)與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的結(jié)果可以得出：T-1年和T-3年均在10%的水平下統(tǒng)計(jì)顯著，通過了Z檢驗(yàn)；而且T-1年、T-3年模型的擬合都較好，其中T-1年模型的擬合效果最好。但T-2年模型沒有通過Z檢驗(yàn)，出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是因?yàn)闃颖救萘坎蛔闼斐傻摹Ｒ虼苏J(rèn)為假設(shè)成立，即每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。

(四)結(jié)論

通過上述 Logistic回歸分析及其討論的結(jié)果，可以判斷：假設(shè)成立。即每股現(xiàn)金流量?jī)纛~越大，上市公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性越小。因此判定，每股經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量?jī)纛~與財(cái)務(wù)危機(jī)(ST)負(fù)相關(guān)。

注釋：

[1]本論文的相關(guān)數(shù)據(jù)資料均來源于中國(guó)巨潮資訊、中國(guó)上市公司資訊網(wǎng)、中國(guó)證監(jiān)會(huì)等相關(guān)網(wǎng)站。

[2]本論文的所有輸出結(jié)果均來自于Eviews3.1計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析軟件。

[3]本論文為研究方便，特意將公式Z=C0+C1XJLDFZ+ε中C0用C表示，以下相同。

[4]服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，在Logit模型中，主要用于單個(gè)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)：

[1]彭韶兵，邢精平.公司財(cái)務(wù)危機(jī)論[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2005.50-51;61-62.

[2]財(cái)政部注冊(cè)會(huì)計(jì)師考試委員會(huì)辦公室.財(cái)務(wù)成本管理[M]. 北京：中國(guó)財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2006.

[3]高鐵梅 等.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?！狤views應(yīng)用及實(shí)例[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2005.