财务预警与风险管理文献回顾

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1、国内外财务危机预警研究文献回顾 （徐广成）一、 研究的意义 财财务危机机预警研研究是财财务领域域研究的的前沿和和热点问问题之一一，一直直备受学学术界和和实务界界关注。目目前我国国绝大部部分国有有企业负负债率居居高不下下，处在在财务危危机的威威胁之中中，严重重制约了了企业的的经营和和发展。因因此，对对我国财财务危机机理论研研究和应应用状况况进行剖剖析，具具有很大大的现实实意义。企业存在的目的和价值就是以其所掌握的经济资源去创造更大的经济财富，实现其资产的不断增值。但是，企业经营过程中的诸多因素，加之经营管理者本身的业务素质和管理经验等，均可能使企业陷入财务危机，非但不能使企业实现资产增值，相反有

2、可能因此而不能清偿到期债务甚至破产。“冰冻三尺非一日之寒”，企业陷入财务危机是一个渐进的过程，完全有可能在危机发生之前使用有效的方法预先发现 PlattHarlanD.WhyComPanlesFail:StrateglesforDeteeting.Avo一dingandProfitingfromBankruPcy.JournalofBankingandFinanee，1986。在美国、英国等国家有众多的提供财务危机预测或破产预测服务的机构，如美国第一银行信托分部、英国的DataStream公司和Performance Analysis services公司。企业产生财财务危机机的原因因是多方方

3、面的，既既可能是是企业经经营者决决策失误误，也可可能是管管理失控控，还可可能是外外部环境境恶化等等。但任任何财务务危机都都有一个个逐步显显现、不不断恶化化的过程程，因此此，如果果对企业业的经营营管理过过程进行行跟踪、监监控，及及早地发发现危机机信号，一一旦发现现某种异异常征兆兆就着手手实施预预控，从从而可以以有效避避免企业业陷入财财务危机机。建立立企业财财务危机机预警模模型，正正确地预预测企业业财务危危机，对对于经营营者防范范财务危危机、对对于保护护投资者者和债权权人的利利益、对对于政府府管理部部门监控控上市公公司质量量和证券券市场风风险及相相关利益益者都具具有重要要的理论论意义和和现实意意义

4、。二、 国内外关于于财务危危机内涵涵的评述述对于“财务务危机”的定义义国内外外学者有有很多不不同的看看法，给给出了不不同的解解释：(一)国外外学者对对于财务务危机的的界定1为了使使样本企企业有较较明确的的标识，便便于区分分，很多多学者将将财务危危机企业业定义为为已宣告告破产的的企业。如如Alttmann(19968)认为“企业失失败包括括在法律律上的破破产、被被接管和和重整等等”，实质质上是把把财务危危机基本本视同为为企业破破产，即即法定破破产。遵遵循这条条思路，DDeakkin(19772)认认为财务务危机企企业是指指已经破破产、无无力偿债债或者为为了债权权人的利利益已经经进行清清算的企企业

5、。将将财务危危机基本本等同于于法定破破产的学学者还有有Cassey&Barrtczzarkk(19984)，Geentrry eet aal.(19885)，AAzizz ettal.(19988)和Giilbeert et al.(19990)等等。2为全面面收集财财务危机机企业样样本进行行财务危危机预警警的实证证研究，很很多学者者扩大了了财务危危机企业业样本的的选择范范围。如如Beaaverr(19966)将财务务危机企企业定义义为：银银行透支支、未支支付优先先股股利利、债券券违约和和宣告破破产等几几个状态态。遵循循这条思思路，CCarmmichhae11(19972)认为财财务危机机是企

6、业业由于流流动性不不足、权权益不足足、债务务拖欠及及资金不不足等因因素，从从而导致致履行债债务义务务受阻。SScottt(119811)、BBahnnsonn&Baartlley(19992)均均认为以以债信不不足或债债权到期期无法偿偿还本息息定义财财务危机机比较恰恰当。PPrakkashh&Kaarells(119877)给出出了一张张描述财财务失败败定义的的表，在在表中给给出了一一系列财财务失败败的标准准，如不不能支付付到期债债务、银银行账户户透支、净净现值小小于零等等。Rooss et al.(20000)进一步步从四个个方面概概括了企企业财务务危机：技术失失败，即即企业无无法按期期履行

7、债债务合约约来付息息还本；会计失失败，即即企业的的账面净净资产出出现负数数，资不不抵债；企业失失败，即即企业清清算后仍仍无力支支付到期期债务；法定破破产，即即企业或或者债权权人由于于债务人人无法履履行到期期债务合合约，并并成持续续状态时时，向法法院申请请破产。总的来看，国国外学者者对财务务危机的的定义是是根据研研究课题题的需要要而定，通通常在文文献中会会明确给给出研究究样本选选择特性性，其定定义和描描述财务务危机企企业样本本有多种种，归结结起来有有变现拍拍卖、无无力支付付短期债债务、无无力支付付债券利利息、无无力支付付债券本本金、无无力支付付优先股股股息、重重整及法法定破产产等。因因而，CCh

8、arrless H Gibbsonn&Paatriiciaa AFFrisshkooff指指出，财财务失败败有各种种各样的的标准，财财务失败败这个词词的含义义要根据据所设的的标准而而定。（二）国内内学者对对于财务务危机的的界定国内学者对对于财务务危机也也没有统统一的定定义，由于在在实际的的实证研研究中，往往往需要要用客观观的，可可以观察察到的标标志来确确定研究究样本，因因此研究究人员将将企业是是否申请请破产作作为企业业是否陷陷入财务务危机的的标志。但但是破产产是一个个法律行行为, 除了受受经济因因素影响响外，还还受政治治和其他他非市场场因素影影响；另另外陷入入财务危危机与企企业是否否破产并并无

9、确定定的一一一对应关关系，在在我国这这一情况况尤为突突出。因因此，无无法明确确有效地地定义财财务危机机，而只只能根据据实证研研究的具具体内容容确定。 在我国，暂暂时没有有对财务务危机进进行深入入研究及及下一个个准确的的定义，只只是在中中华人民民共和国国破产法法(试行行)第第一章第第三条对对破产提提出了一一种定义义，即定定义为企企业因经经营管理理不善造造成严重重亏损，不不能清偿偿到期债债务。 由于国国内财务务危机预预测的研研究对象象主要针针对上市市公司, 故一一般将财财务危机机界定为为财务状状况异常常而被“特别处处理”。19998年年深沪证证券交易易所正式式启用了了当上市市公司出出现“异常状状况

10、”时，对上市市公司进进行“特别处处理”的条款款。“异常状状况”包括“财务状状况异常常”和“其他状状况异常常”，其中因因“其他状状况异常常”而被特特别处理理具有很很大的不不确定性性，难以从从财务角角度进行行有效预预测，而对 “财务状状况异常常”情况的的界定符符合一般般认为企企业财务务状况不不健康的的判断。所所以国内内研究人人员一般般将陷入入财务危危机的公公司定义义为因财财务状况况异常而而被特别别处理的的公司。在国内，财财务危机机预测研研究才刚刚刚起步步，由于于非上市市公司的的财务报报表比较较不规范范，可靠靠性不高高，加之之数据很很难获得得，所以以基本上上所有的的研究都都以上市市公司作作为研究究对

11、象；而由于于我国证证券市场场的退市市制度建建立较晚晚，退市市的企业业不多，因因而大部部分研究究又都把把上市公公司被特特别处理理作为企企业陷入入财务危危机的标标志，如如陈静（1999），陈晓、陈治鸿（2000），吴世农，卢贤义（2001），李华中（2001）等。除此之外，长城课题组（2001）将首次出现亏损的公司界定为财务危机公司；高培业，张道奎（2000）则把企业能否按时偿还银行贷款作为企业陷入财务危机与否的界定标准。由于我国正正处在经经济和社社会转型型期，金金融体系系、资本本市场、社社会信用用体系、产产权市场场等方面面都还很很不完善善，因此此，不能能将国外外的模型型直接应应用到国国内企业业上

12、。虽虽然有少少数国内内学者建建立了上上市公司司的财务务危机预预测模型型，但由由于样本本太小，而而且STT公司并并不等于于财务危危机公司司，因此此这些模模型更多多的只是是一种理理论上的的尝试，需需要更多多的理论论和实证证研究。 目前，我我国学者者对财务务危机的的研究受受到以下下几个方方面的限限制：资资本市场场不成熟熟、破产产重组法法律体系系不健全全、市场场化债务务重组成成功的可可能性很很小，而而且相关关数据的的获得性性、可信信度都很很低；只只有电力力、能源源等几个个国家垄垄断行业业的少数数企业可可以发行行企业债债券，但但规模非非常小，也也几乎不不存在违违约风险险问题；企业融融资结构构单一，几几乎

13、都是是银行贷贷款，但但因为国国有企业业的特殊殊性，违违约贷款款的处理理与国企企改革、金金融体制制改革联联系紧密密，在很很大程度度上超出出了财务务危机的的范畴。由由于缺乏乏大量可可信的统统计数据据，很难难进行实实证研究究，目前前国内财财务危机机的研究究主要集集中于破破产和重重组的定定性分析析、发展展企业债债券市场场的可行行性研究究等宏观观政策方方面，在在财务危危机成本本的实证证研究方方面还是是空白。三、 国外财务危危机预警警模型回顾顾自上个世纪纪60年年代以来来，财务务危机预预测在欧欧美得到到广泛发发展，从从多元判判别分析析等线性性预测模模型，到到以神经经网络模模型为代代表的各各种非参参数预测测

14、模型，相相关的模模型、方方法层出出不穷。在在这些模模型中，有有一个共共同的前前提假设设，就是是可以对对公司进进行分组组（如可可以将公公司分成成财务危危机公司司和财务务健康公公司），其其基本的的思想即即利用企企业的各各种财务务指标，建建立判别别模型，从从而根据据企业的的总体财财务状况况进行分分类。纵纵观国外外现有的的研究成成果，财财务危机机预测方方法主要要有单变变量分析析、多元元判别分分析、线线性概率率模型、LLogiistiic模型型、递归归分割算算法、生生存分析析、专家家系统和和神经网网络模型型等。（一）国外外财务困困境预测测的线性性判别模模型、单变量量模型单变量分析析是最早早应用于于财务危

15、危机预测测的模型型，其主主要思想想是通过过比较财财务危机机企业和和非财务务危机企企业之间间各个财财务指标标的显著著差异，选选定某个个指标作作为排序序变量，让让样本数数据根据据该指标标进行排排序，然然后根据据最佳判判定点对对财务危危机企业业和财务务健康企企业进行行分类的的一种分分析方法法。应用用单变量量进行破破产预测测研究在在二十世世纪六十十年代前前较为普普遍，其其中比较较有影响响的学者者主要为为Beaaverr和Zmmijeewskki。FFitzzpattricck（19332）最最早利用用该模型型对企业业财务危危机进行行预测，他他以199家公司司作为样样本，运运用单个个财务指指标进行行预测

16、，结结果发现现净利润润/股东权权益、股股东权益益/负债这这两个财财务指标标判别能能力最高高。而SSmitth 和和Winnakoor（19335）进进行了类类似的研研究，则则发现营营运资本本/总资产产这个指指标的预预测能力力最高。此此外，MMerwwin（19442）发发现营运运资本/总资产产、股东东权益/负债、流流动资产产/流动负负债这三三个指标标能提前前6年对企企业破产产作出预预测。WHBevvae的的单一比比率模型型(Unnivaariaatedisscriiminnnattmoodell)1966年年10月月，美国国财务分分析专家家WHHBaaevee在美国国会计计研究上上发表了了作为

17、为失败预预测的财财务比率率一文文，根据据其中的的介绍，该该文的研研究目的的是通过过分析财财务比率率对失败败的预测测能力来来验证财财务比率率的有用用性，提提出了单单一比率率模型，即即利用单单一的财财务比率率来预测测企业的的财务失失败。BBevaaer首首先根据据Mooody的的工业指指数按上上述定义义选出779家失失败企业业，对所所有这些些失败企企业根据据不同的的行业和和资产规规模分类类，然后后按照相相应的行行业和资资产规模模(失败败前一年年的资产产规模)选出779家非非失败企企业。全全部样本本的时间间跨度是是19554一119644年，并并都有“失败”前5年年的财务务数据。BBaevve所选选

18、用的财财务比率率的原则则是：11）具有有普遍性性2）运用用以前研研究成果果3）增加加现金流流量相关关指标。关关于第三三个原则则，Beevaeer认为为：现金储储备越多多，企业业失败的的概率越越小；营运资资本流入入越多，企企业失败败的概率率越小；债务持持有量越越大，企企业失败败的概率率越大；营运资资金开支支越大，企企业失败败的概率率越大。在在进行数数据分析析时，BBevaae：首先比比较了全全部样本本失败前前5年的的30个个财务比比率的等等权均值值；然后将将上述1158家家公司的的样本随随机分为为两组，进进行两分分法检验验，发现现两组的的财务比比率均值值具有明明显的差差异，而而且离失失败日越越近

19、，财财务比率率预测错错分类率率就越低低;最后后筛选出出5个最最能分开开失败企企业和非非失败企企业的比比率，它它们是：1)现现金流量量/负债债总额；2)净净收入/总资产产；3)资资产负债债率；4)营营运资本本/总资资产；5)现现值率(贴现率率)。Zmijjewkksi的的单变量量模型1983年年Zmiijewwksii应用775个变变量进行行的预测测研究也也引起了了人们的的关注。ZZmijjewkksi从从1000多个变变量中选选出了775个并并分成十十类，选选用19972一一19778年的的72家家破产企企业和335733家非破破产企业业作为样样本。zzmijjewsski首首先计算算了两类类

20、企业破破产前一一年的各各个财务务比率的的均值;然后对对两类企企业的数数据进行行F检验验;最后后用单变变量分析析计算每每一个变变量的判判别正确确率。ZZmijjewkksi研研究表明明，破产产与非破破产企业业之间有有四类财财务比率率有明显显的差别别，分别别为：回报率率、财务务杠杆、固固定收入入保障和和股票回回报率。单变量分析是最早应用于企业财务危机预测的实证模型，虽然其开创了财务危机预测实证研究的先河，但是其具有以下的局限性：（1）相关的指标给出令人混淆的判别信号，根据不同的财务指标进行判断有可能得出相反的结论。如盈利能力差的企业有可能因为流动性稍好而被判为财务健康企业，但是如果根据盈利能力判断

21、则很可能被判为财务危机企业。（2）实证结果表明，从总体上看单变量分析分辨非财务危机企业的能力高于分辨财务危机企业的能力。（3）单个变量所包含的信息不足以反映企业的整个财务状况。这些缺陷严重影响了单变量模型的适用性和股票回报率。2、多变量量模型Atlmmna的的多元ZZ值判定定模型为了克服单单变量分分析的局局限性，Altman（1968）首次将多元判别分析（MDA）的方法引入到财务危机预测领域。此后，这种方法在企业财务危机预测的实践和研究中都得到了广泛的应用。1968年，美国的Altmna就采用多元判别分析(MultipleDiseriminnatAnalysi MDA)来预测企业财务失败或破产

22、。这就是著名的Z一Socer模型，这个模型的的是预测企业的潜在失败性。该方法假设任一家公司i，其特征可以用n个独立的财务变量x组成的向量X来表示。那么对两组公司（财务危机与财务健康公司），假设两组中的自变量分布服从多元正态分布，协方差矩阵相等，但均值不同。其目的在于获得自变量的线性组合，使得组间方差与组内方差之比达到最大化。用这个方法估计出判别函数，其系数向量为A (),常数项为。由这一变量的线性组合可以得出每一家公司的Z值：， （1.11）其中，是ii公司的的Z分值， 是是i公司的的n个自变变量。然后，根据据组内公公司数目目和错误误分类成成本的先先验概率率计算出出临界值值。通过过将各公公司计

23、算算出的ZZ值和临临界值进进行比较较，可以以知道公公司属于于财务危危机或是是财务健健康企业业。Allntllna选选用19946至至19665年期期间提出出破产申申请的333家破破产生产产企业和和规模相相当及行行业的对对应的333家非非破产生生产企业业作为样样本，在在经过大大量的实实证考察察和分析析研究基基础上，从从最初的的22个个财务比比率选择择了5个个，使用用破产企企业破产产前一年年的数据据和非破破产企业业在相应应时段的的数据，运运用Fiisheer判别别分析法法估计出出一个多多元线性性函数，即即Z一SSoceer模型型，其基基本表达达式为:Z=0.112X、+0.0014XX2+00.0

24、333X33+0.0066X4+0.9999XX5式中:Z判别函函数值X1营运运资金/资产总总额;XX:X2保留留利润/资产总总额x33X3息税税前利润润/资产产总额XX4X4普通通股、优优先股市市场价值值总额/负债帐帐面价值值总额;X5销售售收入/资产总总额在Z一Soocerr模型中中，Ahhmnaa提出了了判断企企业财务务失败或或破产临临界值:Z一SScorre，如如果企业业的Z一一Soccer大大于2.7655，表明明企业财财务状况况良好，发发生财务务失败或或破产的的可能性性比较小小;如果果企业的的“Z一sscorre小于22.7665，则则表明企企业存在在财务失失败的危危机，也也就是说

25、说，企业业的“Z一SSoceer”越低，发发生财务务失败或或破产的的可能性性就越大大，反之之则说明明企业财财务状况况越好。119777年Attimnna对这这个模型型进行了了改进和和发展，又又提出了了著名的的ZETTA模型型。该模模型采用用了7个个变量:整体收收益率、总总资产、偿偿债能力力、资产产折现率率、累积积收益率率、市场场资本化化和收入入稳定性性。这是是一个适适合长期期预测的的模型，财财务困境境前一年年的预测测正确率率为%，5年年前的正正确率可可达700%，但但由于该该模型被被ZEAAT服务务有限公公司作为为商品出出售，因因此，这这7个比比率的权权重大小小一直以以来都是是商业机机密，不不

26、为公众众所知。多元判别分分析虽然然得到广广泛的应应用，但但是该方方法也存存在着一一些问题题，主要要是其对对预测变变量的分分布性质质施加了了一些统统计上的的限制。比比如说，对对于破产产组和非非破产组组，预测测变量的的方差协方差差矩阵必必须是相相等的，预预测变量量必须遵遵循正态态分布等等。这使使多元判判别分析析遭到诸诸多学者者的批评评。虽然然Alnntlnna的ZZ一Soocerr模型也也存在一一些不足足，但是是这种综综合分析析的观念念，对财财务困境境预测研研究的影影响极为为深远。事事实上，其其后的大大多数研研究虽然然具体方方法各异异，但都都沿用了了多元线线性判别别分析，只只是在个个别之处处加以改

27、改进，如如ohllsnoo的条件件概率模模型、ZZmijjewkksi的的多变量量模型。线性概率率模型由于多元判判别分析析只能直直接得出出判别结结果，无无法估计计出企业业破产的的风险。为为了估计计企业破破产的概概率，研研究者设设计了线线性概率率模型（LPM）。线性概率模型其实是普通最小二乘回归模型的一种特例，其因变量只能取两个值，1或者0。其模型的回归形式如下： （1.22）其中，自变变量是反反映企业业财务状状况的指指标。首先，从估估计样本本中利用用最小二二乘法(OLSS)估计计出系数数，然后后利用估估计出的的系数算算出企业业破产的的概率，当当它大于于某个临临界值时时则认为为企业属属于财务务危

28、机企企业，反反之亦然然。模型型（1.2）中中的回归归系数除除了截距距外，都都与多变变量判别别系数成成固定比比例，也也就是说说线性概概率模型型只是多多变量判判别分析析（MDDA）的的一个特特例。因因此，上上面所算算出的LLPM得得分也只只是判别别得分的的一个线线性转换换。所以以虽然MMDA与与LPMM的模型型假设不不同，但但是分类类的结果果却是相相同的。但但相对于于MDAA，LPMM用于企企业财务务危机预预测更方方便（TTheoodosssioou，19991）。 LPM的应应用存在在两个主主要的统统计问题题：（11）如果果采用普普通最小小二乘法法来估计计式（11.2）的的系数，那那么就必必须假

29、设设残差项项方差相相同，如如果出现现异方差差，那么么OLSS的系数数估计虽虽是无偏偏但却是是无效的的。而且且，如果果残差项项不是正正态分布布的，那那么传统统的显著著性检验验将没法法用。不不幸的是是这两种种情况在在LPMM的应用用中都可可能存在在。（22）根据据LPMM计算出出的概率率有可能能落在区区间（00，1）之外外，这很很难加以以解释。Meyer和Pifer（1970）最早将LPM运用于银行业的财务危机预测，而Laitinen（1993）也曾作过相似的研究，将LPM运用于企业财务危机预测。 LOGGISTTIC和和PPOOBITT回归模模型(条条件概率率模型)由于MDAA和LPMM都受到到

30、统计假假设的限限制，为为了克服服这一局局限性，引引入了多多元条件件概率模模型，并并采用极极大似然然估计法法进行参参数估计计。多元元条件概概率模型型包括LLogiistiic模型型和Prrobiit模型型，两者者的区别别只在于于累积概概率函数数不同。其其主要优优点是对对破产的的先验概概率或预预测变量量的分布布不需要要作任何何假设，基基本的估估计问题题为：给给定一家家公司属属于某个个特定的的总体，那那么在某某一特定定期间内内，公司司破产的的概率是是多大？ 假设是第第i个公司司的预测测变量，和为待估计参数，公司i破产的概率可以由下式给出： （1.3）在Logiistiic模型型中， （1.4）或者

31、（1.5）假设第1组组样本为为，第2组样本本为，则则似然函函数为： （1.6）最大化对数数似然函函数就可可以估计计出式（1.5）中的参数，从而算出公司破产的概率，基于这一概率公司可以被划分为财务危机公司与财务健康公司。Martiin（19777）首首次运用用Loggisttic模模型来进进行银行行破产预预测。这这一方法法后来被被Ohllsonn（19880）用用于预测测企业的的财务危危机。在在Proobitt模型中中，采用用的概率率函数则则是累积积标准正正态分布布函数： （11.7）虽然Prrobiit模型型与Loogissticc模型相相似，但但应用并并不象后后者那么么广泛。关关于Probb

32、it模模型研究究的文献献很少，这这可能是是因为该该模型包包括了非非线性估估计，所所以计算算量较LLogiistiic模型型大。递归分割割算法递归分割算算法RPPA是一一种基于于模式识识别的非非参数的的计算机机分类技技术，它它同时具具有传统统单变量量分类法法和多变变量分析析法的特特点。由由RPAA得到的的模型呈呈现出分分类二叉叉树的形形式，该该二叉树树能够把把对象分分到特定定的组中中。RPA的输输入包括括一个由由个对象象的观测测数据组组成的原原样本，还还有它们们实际的的类别以以及先验验概率和和误判成成本。我我们用表表示某对对象属于于组的先先验概率率，用表表示将属属于组的的对象被被误判为为组的成成

33、本。如如图1所示，我我们给出出了一个个实际的的树，该该树是RRPA基基于一定定的先验验概率和和误判成成本，从从2000家破产产公司（组组1）和非非破产公公司（组组2）中构构建出的的。该树树共有55个最终终节点（terminal node），如图1中的圆圈所示。这些圆圈代表所有公司最后的分类。模型根据各个公司的财务特征将其逐级往下分到各个最终节点。RPA模型型的构建建分两步步，第一一步是构构建预期期误判成成本较小小的树，第第二步是是通过交交叉检验验来选择择树合理理的复杂杂度。RPA模型型的缺点点是：（1）它是一种前向选择方法，当它引入新的分类规则时并没有考虑前面的分类方法，因而有可能同一个分类指

34、标会重复出现但判别点发生变化；（2）有可能出现过度拟和现象；（3）RPA技术能将公司分割成不同风险类型，但无法将同一风险类型内的公司进行对比。 68家公司 留存收益/总资产132家公司 总负债/总资产23家公司 现金/总销售收入200家公司现金流量/总负债图1.1 RPPA树注：树（11）是基基于2000家公公司的财财务数据据、破产产组和非非破产组组的先验验概率以以及误判判的成本本构建而而成。当当某个公公司的判判别变量量值大于于判别点点（cuutofff）时时朝右边边移动。最最终节点点是圆圈圈。最左左边的最最终节点点有455家公司司，其中中40家属属于组11，5家属于于组2。属于于组1（破产产

35、）的节节点在圆圆圈内记记为B。属于于组2的最终终节点记记为NBB。该树树误判了了5家破产产公司和和15家非非破产公公司。 生存分分析模型型 (ssurvvivaal aanallysiis)上述模型型均运用用企业破破产前的的数据进进行预测测，但并并不能预预测出企企业破产产的确切切时间。Lane et al.（1986）运用一个比例危害模型对银行破产进行预测，称为生存分析。生存分析假定财务健康和财务危机的公司都来自同样的总体。公司破产的风险是通过计算每家公司的生存时间来衡量的。假设T时间后公司就会破产，那么生存函数S（t）就代表Tt概率，公司在t时间前破产的概率可以用F（t）表示： （1.8）危

36、险度函数数h(tt)可以以由下式式给出： （11.9）并且， （1.110）其中，x代代表公司司一系列列财务比比率的向向量，代代表系数数向量，是是用最大大似然法法进行估估计的，是令x=0计算得到的。生存函数 （11.111）其中， （1.12）由于没有限限制的分分布，所所以生存存分析是是一种半半参数的的方法，这这也使之之免于很很多对参参数方法法的攻击击，而且且，用这这种方法法处理破破产预测测问题显显得更为为现实。生存分析析方法可可以得出出期望破破产时间间，这给给决策者者提供了了重要的的信息。虽虽然相对对传统的的统计方方法而言言，生存存分析方方法的确确是很好好的替代代方法，但但是到目目前为止止，

37、它仍仍然得不不到非常常广泛的的应用。（二）国外外财务困困境预测测的非线线性判别别模型1、专家系系统（案案例推理理法、归归纳推理理法）人工智能能的发展展和应用用使得研研究者开开始采用用专家系系统来解解决破产产问题。专专家系统统一般是是采用归归纳推理理（Innducctivve iinfeerennce）方方法，该该方法是是通过分分析与所所要解决决的问题题相关的的一系列列案例，从从而发现现规律。归归纳推理理方法又又有两种种途径：一是模模型驱动动型（mmodeel-ddrivven），利利用先验验模型指指导来发发现规律律；二是是信息驱驱动型（data-driven），利用一系列案例信息来发现规律。在

38、模型驱动型方法中，规律是建立在先验模型基础上的，然后用一系列的案例来检验。信息驱动型方法首先对所有公司进行审查，然后寻找最为方便的程序系统来对这些公司进行分类，当加入新公司时就必须对所得出的规律进行修改。具体地说该方法先是把公司分成破产组和非破产组，把这些公司用一系列财务状况属性来描述，然后归纳出一个流程系统来正确分类样本公司。其中，优先先用于分分类的属属性必须须使得分分类后熵熵（enntroopy）最最小，假假设有某某家公司司可能被被分入nn种不同同的组，该该公司被被分入组组的概率率是，那那么分类类的熵为为 （1.13）归纳推理理方法的的局限性性表现在在以下几几个方面面：（11）该方方法很难

39、难应用于于解决较较大的问问题，因因为可以以得到的的样本毕毕竟有限限，这可可能可以以通过把把大问题题分割成成小的问问题单元元来加以以解决，但但这只是是个设想想，仍需需进一步步研究。（2）方法的应用中如果忽视了重要的案例（公司）或是分类属性，那么将会使得该方法的预测能力大为减弱。（3）方法的应用中经常会出现相互矛盾的案例，比如说两个案例（公司）属于不同类，但是具有相同的属性，从而难于加以区分。 19888年MMesssierr和Haanseen将专专家系统统首次引引入到财财务危机机预测领领域，他他们从知知识获取取角度探探讨比较较了专家家系统(Exppertt Syysteem, ES)在信用用分析

40、领领域的应应用。通通过对771家公公司的数数据条件件下将该该方法与与线性判判别分析析（LDDA）、群群决策等等方法加加以比较较，结果果证明专专家系统统分类效效果最好好，ESS对检验验样本的的正确分分类率为为87.5，而而DA为为57，并并且比群群决策的的正确率率稳定。2、人工神神经网络络系统模模型在线性判别别模型和和条件概概率模型型之后，119900年代初初期，人人工神经经网络技技术被引引入到财财务困境境的预测测分析中中，其中中，比较较著名的的有ChhriSSChaarallambbouss等一些些学者建建立了人人工神经经网络系系统模型型(AttriffieiialNNeurralNNetww

41、orkkssyysteemsMModeel)。ANN是一一种平行行分散处处理模式式，其构构建理念念基于人人类大脑脑神经运运作的模模拟。这方面的研研究者认认为，AANN是是一种对对数据的的分布无无任何要要求的非非线性技技术，它它能有效解决决非正态态分布、非非线性的的预测评评估问题题。且具具有较好好的模式式识别能能力、容容错能力力、处理理资料遗遗漏或错错误的能能力以及及自学习习能力。因因而，人人工神经经网络系系统能够在所所提供信信息杂乱乱无章或或不完整整时，对对既定问问题做出出正确反反应。而而进行财财务困境预测测正是要要对大量量不完整整或无序序信息进进行分析析。ChrissChaarallmabb

42、ouss利用AANN模模型对11982219992年间间的1774个样样本企业业进行实实证研究究的结果果为预测测正确率率达到887%。神经网络模型是由大量的简单处理单元相互联结组成的复杂网络系统。它的许多功能和特性是对人脑神经网络系统的模拟，是一种自然的非线性建模过程，也被称为人工神经网络（Artificial Neural Network）。作为非参数的预测模型，它克服了选择模型函数形式的困难，同时对样本及变量的分布特征没有限制。其主要分析模型如下：图1.2 神经经网络模模型输出神经元隐层神经元输入神经元Layer ILayer II它的神经元元一般包包括三种种处理单单元，也也称为节节点（N

43、Nodee）：输输入神经经元，隐隐层神经经元和输输出神经经元。输输入神经经元接受受外界环环境信息息的输入入；输出出神经元元则将经经过神经经网络处处理后的的信息送送到外界界；而隐隐层神经经元则处处于前两两种神经经元之间间，不直直接与外外界环境境发生联联系，它它接受输输入神经经元的信信息，经经过多层层次的网网络内部部运算，把把数据结结果转移移给输出出神经元元。隐层层神经元元可以有有多个层层次（LLayeer）。总体来说，神神经网络络具有一一些其他他方法无无法比拟拟的优点点，体现现在：(1)它根根据所提提供的数数据进行行学习和和训练，找找出输入入与输出出之间的的内在联联系，通通过改变变每个节节点上的

44、的加权系系数来求求取问题题的解，从从而具有有自适应应的功能能；(2)能够够处理那那些有噪噪声或不不完全的的数据，具具有泛化化功能和和很强的的容错能能力；(3)神经经网络对对于非独独立因素素组成的的总体依依然适用用，并能能够处理理其中复复杂的非非线性关关系。目前，主要要采用的的神经网网络模型型有反向向传播（BackPropagation）算法、串级相关（Cascade Correlation）算法和遗传算法（Genetic Algorithm）等。3、支持向向量机预预测模型型支持向量机机基于统统计学习习理论和和结构风风险最小小化原则则,其基基本思想想是把输输入空间间的样本本通过非非线性变变换映射

45、射到高维维特征空空间,然后在在特征空空间中求求取把样样本线性性分开的的最优分分类面。算算法使用用分类间间隔控制制线性学学习机器器的容量量,从而使使结构风风险最小小，也使使其在有有限样本本下具有有了较强强的泛化化能力。不不同的核核函数即即变换到到不同的的特征空空间,使用核核函数也也避免了了在高维维的特征征空间中中直接计计算。1.1支支持向量量机的分分类算法法支持向量机机是从线线性可分分情况下下的最优优分类面面发展而而来的，所所谓最优优分类面面就是要要求分类类面不但但能将两两类正确确分开, 而且且使分类类间隔最最大。设设分类面面的方程程为xw+b=0,使得对对线性可可分的样样本集(xi,yi),

46、i= 1, nn, xRd , y+ 1,- 1，满足足:, i = 1,2,n. （1）此时分类间间隔等于于=2/w, 使间间隔最大大等价于于使w2最小小。使(1)式式等号成成立的样样本叫做做支持向向量，满满足条件件(1)且使w2最小小的分类类面就叫叫做最优优分类面面。使用用Laggrannge乘乘子方法法解决这这个约束束最优问问题，即即在约束束条件和和(为Laagraangee乘子,i=1,2,n)下求解解下列目目标函数数的最大大值。，(2)这是一个不不等式约约束下二二次函数数寻优的的问题, 存在在唯一解解。不为为零的解解所对应应的样本本就是支支持向量量。解上上述问题题后得到到的最优优决策

47、函函数是：， (3)在线性不可可分的情情况下, 可以以在条件件(1)中增加加一个松松弛项, 成为为：, i = 1,22, n. （4）将目标改为为求:, (5)的最小且，其其中,C是惩罚罚因子,即综合合考虑最最少错分分样本和和最大分分类间隔隔, 这样样就得到到广义最最优分类类面。对于非线性性问题，只只需要将将输入向向量非线线性映射射到一个个更高维维的特征征空间，然然后再构构造最优优分类超超平面。我我们不必必知道具具体的映映射函数数(xi)的表达达式，因因为在这这个高维维空间中中只涉及及到内积积运算，若若K(xi,xj)=(xi)(xj)则称K(xi,xj)为内核核函数,一个函函数是核核函数的

48、的条件由由Merrcerr定理给给出44。而而相应的的最优决决策函数数变为： ， (66)MinnaadLeee(220055)使用用支持向向量机(SuppporrtVeectoorMaachiiness，SVVM)预预测，应应用韩国国最大信信用担保保公司的的20000一220022年中小小型制造造企业数数据。破破产样本本和非破破产样本本各9444个，通通过选择择最优的的核函数数得到的的结果如如表1.2所示示。由于于支持向向量机坚坚实的理理论基础础和它在在很多领领域表现现出的良良好的推推广性能能，目前前国际上上正在广广泛开展展对支持持向量机机的研究究。以下下是其中中主要的的研究热热点。（1）标

49、准准的SVVM算法法都是针针对两类类问题的的，因此此，如何何将两类类分类问问题推广广到多类类问题上上，是目目前研究究的一个个热点。有有研究认认为，将将支持向向量机扩扩展到多多类问题题，本质质上是求求解多个个两类问问题。（2）在支支持向量量机中有有许多参参数需要要事先给给定，比比如惩罚罚系数CC、核参参数等。核核函数的的形式以以及涉及及参数的的确定将将直接影影响分类类器的类类型和复复杂程度度。最常常用的模模型选择择方法是是“交叉验验证(ccrosss vvaliidattionn)”和“网格搜搜索”(grrid seaarchh)。（3）支持持向量机机在理论论上有突突出优势势，但与与理论研研究相

50、比比，应用用研究尚尚比较滞滞后。将将支持向向量机运运用到特特定领域域解决特特定问题题无疑也也是今后后的一个个研究热热点。甚甚至有人人预测，支支持向量量机将成成为继神神经网络络后的又又一重要要应用研研究热点点。现在在在模式式识别，包包括字符符识别、文文本自动动分类、人人脸检测测、头的的姿态识识别，以以及函数数逼近、数数据挖掘掘和非线线性系统统控制中中均有很很好的应应用4、灰色预预测模型型灰色预测模模型是一一种针对对少数据据、灰因因果条件件的信息息不完全全条件下下的预测测方法。灰色系系统理论论指出，一一般可以以用离散散的随机机数经过过数的生生成这一一过程，变变成随机性明显显削弱的的较有规规律的生生

51、成数列列。那么么，在得得到的有有规律的的生成数数列的基基础上，就可可以对变变化过程程做较长长时间的的描述，甚甚至可以以确定微微分方程程的系数数，从而建立微分分方程模模型，即即GM模模型。灰灰色预测测包含两两个过程程，第一一是建立立GM模模型，第第二是利利用GMM模型作作外推预预测. 基于GGM（11，1）的的灰色预预测称为为单变量量预测，基基于GMM（1，NN）和GGM（11，1）的的灰色预预测称为为系统预预测. 系统预预测是指指系统中中各种因因素相互互影响协协调发展展变化的的预测。系系统中具具有独立立发展能能力的因因素称为为主导因因素，受受许多种种因素影影响，而而无某个个因素占占主要地地位的

52、因因素，在在系统预预测中往往往视其其为具有有独立发发展能力力。对主主导因素素，在系系统预测测中建立立GM（11，1）模模型，非非主导因因素建立立GM（11，N）模模型，从从而得到到系统的的状态方方程，再再按状态态模型对对整个系系统作动动态预测测。若已建立GGM(11,1)模型（即即已知bb1 ,bb2），则则可求得得通解 （1） 如如果要积积分曲线线（122.100）通过过点（11，x（11）（11）(即（11，x(0)(1)）)，则求求得,将这个cc的值代代入（111.110）式式得特解解 （2）更合理的办办法是采采用误差差平方和和最小原原则来确确定积分分常数cc的值. 由（112.110）

53、知知 （33）设，令，得得 （44）如果设,令令，解得得 （5）首先用（11），或或用（22）和（33），或或用（22）和（44）计算算出,然然后,用用公式 计算的模拟拟值,并并用对进行预预测.灰色系统理理论是研研究少数数据不确确定性的的理论。灰灰理论在在分析少少数据的的特征、了了解少数数据的行行为表现现、探讨讨少数据据的潜在在机制、综综合少数数据的现现象基础础上，揭揭示少数数据、少少信息背背景下事事物的演演化规律律。具体体来说，在在少数据据不确定定性背景景下，数数据的处处理、现现象的分分析、模模型的建建立、发发展趋势势的预测测、事物物的决策策、系统统的控制制与状态态的评估估，是灰灰色理论论的

54、技术术内容。灰色模型建建模的精精度较高高，可保保持原系系统的特特征，能能较好地地反映系系统的实实际状况况。回归归分析的的最大缺缺点就是是不能避避免可能能出现的的反常情情况，因因为回归归分析的的计算主主要是数数据幂和和四则运运算，即即平方和和，全和和等，运运算过程程由于计计算误差差容易导导致计算算结果出出现极性性差错，从从而使正正相关变变为负相相关，以以致正确确现象受受到歪曲曲和颠倒倒。财务务风险的的影响因因素繁多多，企业业内部和和外部的的各种可可控和不不可控的的因素都都对其产产生作用用，因而而很难找找到对其其进行准准确预测测的历史史信息。其其次，企企业财务务风险往往往呈现现出无规规律的概概率分

55、布布，因而而要弄清清这些原原始数据据分布的的统计特特征也是是困难的的。此外外，对财财务风险险的预测测直接影影响到投投资者的的投资决决策，关关系到投投资者的的经济利利益。因因而对预预测的准准确性要要求比较较高。基基于这些些分析，认认为GMM模型比比较适合合对企业业财务风风险的预预测。 5、混合合模型混合模型是是指在进进行预警警研究时时，同时时采用两两种或两两种以上上的方法法来建立立模型，以实现现企业财财务危机机预警的的目的。建建立混合合预警模模型的目目的，是是基于同同时采用两种方法法，有利利于克服服各个方方法自身身的缺陷陷，扬长长避短。很很多国内内外学者者也以此作为突破破口，对对现有模模型进行行

56、修正，提提高模型型的判断断准确率率。相关关实证研研究也表明，混合合模型与与其包括括的单个个方法模模型相比比，具有有其特有有的优势势。6、其他预预测理论论及方法法（1）期权权定价理理论：CCharritoou 和和Triigeoorgiis（220000）使用用B-SS期权定定价模型型中的相相关变量量构建了了财务危危机判别别模型，对对19883年到到19994年期期间的1139对对美国企企业进行行了对比比检验，结结果发现现到期债债务面值值、企业业资产的的当期市市价、企企业价值值变化的的标准差差等期权权变量在在预测破破产方面面作用显显著。不不过，该该研究的的基础方方法仍然然建立于于 Loogiss

57、ticc回归检检验之上上，仅仅仅在变量量设计方方面引入入了期权权因子，因因此实际际的理论论贡献不不大。 （2）K-近邻法法由于财务困困境预测测实际上上是一个个分类问问题，因因此可用用于分类类的非参参数方法法K-近近邻法也也被应用用到财务务困境预预测中。值值得一提提的是，有有一些研研究在财财务状态态的划分分上也进进行了尝尝试。BBarnniv等等人还将将财务状状态划分分为三状状态，利利用神经经网络进进行了财财务困境境预测。LLau首首先采用用将财务务状态分分为5个个，采用用财务健健康分类类表替代代传统的的两分支支模型。此外，Gregory和Henderson(1991)43l对公司破产运用灾害理

58、论进行阐释，并对此做实验研究，结果表明，在一定的经常发生条件下，灾害理论能在公司发布公告时预测公司股票收益率的结构性漂移，可见灾害理论能够描述公司破产。Lindsay和camPbeu(1994)刚运用应用混沌系统进行破产公司与非破产公司的判别分类，实证研究显示健康公司比非健康公司显现出更多的混沌现象，但该方法判别的稳定性稍显欠缺。charitou和Trigeorgis(2000)发现公司价值与期权价值的相似处，并运用期权定价模型对139家美国上市公司进行了实证研究，从新角度对公司困境进行解释预警。四、 国内财务危危机预警警研究回顾顾在国内对公公司财务务危机预预测的研研究才刚刚刚起步步，其主主要

59、原因因是19993年年7月11日之前前我国并并没有实实施统一一的会计计准则，缺缺乏可靠靠的规范范的研究究数据。因因此，研研究如何何利用国国外现有有的研究究成果，结结合中国国的实际际对企业业破产作作出准确确的预测测，是摆摆在我们们面前迫迫切需要要解决的的问题。 中国证券市场历经十三年的发展，规模日益壮大。面对这么庞大的市场，如果能借助财务危机预测模型对上市公司的财务危机提前作出预测，不管对于监管者、银行、上市公司或者投资者来说，都具有重要的意义。(一)我我国财务务预警研研究的现现状及特特点1、我我国财务务预警研研究主要要借鉴国国外的研研究成果果。我国市市场经济济体制的的建立和和资本市市场的发发展

60、历史史相对较较短，证证券法规规体系不不健全以以及破产产机制不不完善阻阻碍了实实证研究究的步伐伐，财务务预警实实证研究究的起步步较晚，在在研究方方法上主主要借鉴鉴国外的的成果利利用我国国的数据据构建类类似的模模型。如如陈静于于19999年利利用一元元判定分分析方法法以19998年年底的227家SST公司司与同行行业同规规模的非非ST公公司作为为样本进进行研究究；张玲玲于20000年年利用多多元线形形判定方方法以深深沪交易易所1220家上上市公司司作为样样本进行行研究；吴世农农于20001年年利用逻逻辑回归归和多元元概率化化回归方方法进行行研究；杨保安安于20002年年利用人人工神经经网络模模型方

61、法法进行研研究。2、我我国财务务预警研研究对象象的界定定是以财财务状况况是否异异常为标标准。如何界界定财务务预警研研究的对对象是进进行实证证研究的的前提，它它涉及到到研究样样本的选选择及模模型的构构造。在在国外的的大多数数研究中中，将企企业根据据破产法法提出破破产申请请的行为为作为界界限，这这主要是是因为企企业提出出破产申申请这一一行为是是客观发发生的，具具有高度度的可度度量性，容容易确定定研究样样本。只只有极少少数研究究如Beeaveer认为为界定标标准不应应仅仅定定为企业业破产，还还包括债债券不偿偿付，银银行透支支，不能能支付优优先股。而而我国上上市公司司破产机机制不健健全，到到目前为为止尚不不存在实实际破产产的案例例，所以以我国实实证研究究对象的的界定是是以财务务状况是是否异常常为标准准，这符符合我国国的国情情及上市市公司的的特点。3、我我国财务务预警模模型指标标的选取取受到财财务业绩绩评价指指标体系系的影响响。财务业业绩评价价指标体体系主要要由反映映企业基基本财务务状况的的指标组组成，包包括财务务效益状状况、资资产营运运状况、偿偿债能力力状况、发发展能力力状况指指标，是是对企业业经营成成果的事事后评价价，是主主要用于于衡量企企业经营营绩效的的一种手手段。而而财务预预警模型型指标是是由