我国上市公司财务困境的预测模型研究(5)
2014-12-11 01:15
导读：Y=0．3883 0．1065x1-2．7733x3 0．0537x7 0．1970x11-0．3687Xl2-0.1388x19 其中：Y是陷入财务困境的概率；X1是盈利增长指数；x3是资产报酬率；x7是流动比率；X11，是长
Y=0．3883 0．1065x1-2．7733x3 0．0537x7 0．1970x11-0．3687Xl2-0.1388x19
其中：Y是陷入财务困境的概率；X1是盈利增长指数；x3是资产报酬率；x7是流动比率；X11，是长期负债股东权益比率；x12是营运资本／总资产；X19是资产周转率。
表8 LPM模型的回归估计结果
线性概率方程是以70家非财务困境公司与69家财务困境公司在财务困境前1年的6个财务指标的数据为因变量值，取财务困境公司为1，非财务困境公司为0作为因变量值进行估计的。因此，理论上取0．5为最佳判定点。根据估计的模型对原始数据进行回代判定，若预测值大于0．5的，判定为财务困境公司；否则为非财务困境公司。判定结果如表9所示。
表9 LPM在财务困境前1年的判定结果
在回判过程中，70家非财务困境公司有4家被错判，误判率为5．71％；69家财务困境公司有10家被错判，误判率为14．49％；总的误判率为10．07％。判定正确率较高。采用同样的方法可以计算其他年份的最佳判定点和误判率。
2．Fisher二类线性判定模型。把财务困境公司划分为组合1，非财务困境公司划分为组合2，对样本公司的财务困境前1年的财务数据，使用同样的6个变量，估计Fisher二类线性判定分析。
对于组合1，判定模型为：
Z=-6．059 0．331x1一25．865x3 4．033x7 3．250x11-11．905x12 4．428x19
对于组合2，判定模型为：
Z=-4．859—0．812x1 3．989x3 3．432x7 1．142x11一7．734x12 5．924x19
以典则(Canonical)变量代替原始数据中指定的自变量，其中，典则变量是原始自变量的线性组合，得到典则的线性判定模型为：
（科教论文网 Lw.nsEAc.com编辑整理） Z=0．448—0．435xl 11.374x3—0．229x7—0．803x11 1．589x12 0．570x19
根据上述判定模型，以财务困境发生前1年的原始数据分别进行回代。二个组合的平均Z值分别是-1．3254和1．3065，样本个数分别为69和70，所以按完全对称原则确定的最佳判定点为z*。由此可知：当把财务困境发生前1年的原始数据代入判定模型所得的判定值Z大于Z*，则判为组合2，即非财务困境公司，否则判为组合1。由此得到的判定结果见表10。同理可计算其他年份的最佳判定点和误判率。
表10 Fisher二类线性判定模型在财务困境前1年
值得指出的是，Fisher判定模型在财务困境发生前1年的误判率为10．07％，与LPM模型的误判率相同，这从应用上证明二个模型是等价的。
3．Iosistic回归模型。使用同样的财务指标和数据，进行二元Logistic回归分析，得到模型的估计结果见表11。
表11 二元Logistic回归模型估计结果
截距模型是将所有自变量删除后只剩一个截距系数模型。当前模型是含有自变量的Logistic回归模型。“Likelihood"为似然函数值，“—2LogLikelihood"(缩写为—2LL)是似然函数值的自然对数的—2倍，常用来反映模型的拟合程度，其值越小，表示拟合程度越好。因为Idsistic模型是使用最大似然估计，似然函数值越大，则表明越接近最大似然值，拟合程度越好。从表10可见，变量x1、X3、X11的显著水平均小于0．05，说明其预测能力较强；其余3个变量的显著水平较高，说明其预测能力较弱。
方程可表示为：
log(p/(1-p))=-0.867 2.5313X2-40.2785X4 0.4597X8 3.2293X12-3.9544X13-1.7814X20
