陳士龍

(長(zhǎng)江大學(xué)一年級(jí)教學(xué)工作部,湖北荊州434000)

近年來我國證券市場(chǎng)規(guī)模日益擴(kuò)大,購買股票成為投資者的重要投資方式。上市公司的經(jīng)營狀況,尤其是對(duì)財(cái)務(wù)狀況嚴(yán)重惡化的企業(yè)的預(yù)報(bào),對(duì)投資決策具有重要的意義。慮及不同行業(yè)、不同時(shí)間的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)模型的影響[1],本文依據(jù)電力行業(yè)年度報(bào)表數(shù)據(jù)建立該行業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型。

一、模型的理論及方法

設(shè)上市公司出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境為 y=1,財(cái)務(wù)正常為y=0,y為0-1型變量,Logit模型是解決該類問題行之有效的方法。設(shè) y=1發(fā)生的概率為p,其數(shù)學(xué)期望其中 x為與y相關(guān)的財(cái)務(wù)比率,ln[p/1-p]可用財(cái)務(wù)比率線性解釋,即ln[p/1-p]=α+βx,借助樣本觀測(cè)數(shù)據(jù),可得到α及β的極大似然估計(jì)值。

二、樣本的選取和模型的建立

1999年財(cái)政部、國家經(jīng)貿(mào)委等部門聯(lián)合發(fā)布了《國有資本金效績(jī)?cè)u(píng)價(jià)規(guī)則》,其中,競(jìng)爭(zhēng)性工商企業(yè)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括8大基本指標(biāo):凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、已獲利息倍數(shù)、銷售增長(zhǎng)率、資本積累率。本文選取30家電力行業(yè)上市公司的上述八大指標(biāo)為變量建立模型(數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)易財(cái)經(jīng)2008、2009年度報(bào)表,除凈資產(chǎn)收益率指標(biāo)為直接取自于會(huì)計(jì)年報(bào)外,其他各指標(biāo)均是經(jīng)過計(jì)算而得,計(jì)算公式見文獻(xiàn)[2]),依次設(shè)為 x1,x2,…,x8,考慮到變量數(shù)目繁多及可能出現(xiàn)多重共線性問題,先進(jìn)行因子分析,以獲取少量互不相關(guān)的綜合指標(biāo)。

表1 相關(guān)矩陣

1.因子分析結(jié)果。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析,用主成分法確定因子載荷,輸出結(jié)果見表1～表5。

表1給出了變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣,可以看出,諸多變量之間有較強(qiáng)的相關(guān)性,進(jìn)行因子分析是合理的。

表2給出了共同度的信息,結(jié)果顯示公因子對(duì)每個(gè)原始變量的解釋能力都較強(qiáng)。

表3顯示,保留4個(gè)公因子可以解釋原始變量總方差的84%,可以滿意。

表2 共同度

表3 總方差分解表

表4 因子旋轉(zhuǎn)前后載荷矩陣

表5 因子得分系數(shù)矩陣

表4給出的是旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣,可以看到,第一個(gè)公因子基本上反映了總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率、已獲利息倍數(shù)、資本積累率的信息,反映了凈資產(chǎn)收益率的部分信息。第二個(gè)公因子主要集中了流動(dòng)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的信息,反映了凈資產(chǎn)收益率的部分信息。第三個(gè)公因子主要集中了銷售增長(zhǎng)率的信息。第四個(gè)公因子主要集中了總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的信息。

表5給出了因子得分系數(shù)矩陣,據(jù)此可得到各公司在4個(gè)公因子上的得分。

2.預(yù)警模型。以上述4個(gè)公因子得分代替原始數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic回歸,SPSS軟件輸出結(jié)果顯示,第三個(gè)主因子的 Wald檢驗(yàn)不顯著,用剩余3個(gè)主因子作回歸,出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境標(biāo)準(zhǔn)以凈資產(chǎn)收益率低于同期年貸款利率劃定(見表6～表8)。

表6是對(duì)整個(gè)模型的檢驗(yàn),結(jié)果表明模型非常顯著。表7是分類矩陣,說明模型對(duì)財(cái)務(wù)正常組預(yù)測(cè)正確率為84.6%,對(duì)財(cái)務(wù)非正常組預(yù)測(cè)正確率為88.2%,結(jié)果令人欣慰。

表6 模型的Omnius檢驗(yàn)

表7 分類矩陣

表8 模型的系數(shù)及檢驗(yàn)

表8是模型的系數(shù)及檢驗(yàn),其結(jié)果可得到預(yù)警模型:

三、結(jié) 論

通過因子分析法,得到用以建模的反映上市公司經(jīng)營狀況的綜合指標(biāo),模型中的參數(shù)通過了檢驗(yàn),說明理論上可行,模型預(yù)測(cè)的正確度高,說明該模型具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)價(jià)值,模型的構(gòu)建框架可推廣到其他行業(yè)。

[1] 張鳴,張艷.財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的實(shí)證研究與評(píng)述[J].財(cái)經(jīng)研究,2001,27(12).

[2] 何曉群.多元統(tǒng)計(jì)分析[M].北京:中國人民大學(xué)出版社,2004.

[3] 喬卓,薛鋒,柯孔林.上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)Logit模型實(shí)證研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2002,16(5).