Logistic模型在我國創(chuàng)業(yè)板公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測中的應(yīng)用

1、中外企業(yè)家2017,21,100-101logistic模型在我國創(chuàng)業(yè)板公司財(cái)務(wù)危 機(jī)預(yù)測中的應(yīng)用于海姝龔慧芳an黑龍江科技大學(xué)理學(xué)院導(dǎo)出/參考文獻(xiàn)關(guān)注分享收藏打印摘要：2009年3月，我國證監(jiān)會(huì)發(fā)布了首次公開發(fā)行股票并在創(chuàng)業(yè)板上市管理暫行 辦法，該條例的正式實(shí)施，標(biāo)志著我國創(chuàng)業(yè)板市場的啟動(dòng)。我國創(chuàng)業(yè)板市場作 為多層次資本市場中的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為我國市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供新的機(jī)遇， 對于解決中小企業(yè)融資難問題，以及促進(jìn)中小企業(yè)壯大具有重要的作用。盡管我國創(chuàng)業(yè)板市場經(jīng)過長達(dá)十年的醞釀和準(zhǔn)備，吸取了海外創(chuàng)業(yè)板市場的重 要經(jīng)驗(yàn)，有著眾多優(yōu)點(diǎn)，但由于受多種因素的限制，創(chuàng)業(yè)板上市公司規(guī)模較小， 抵御風(fēng)險(xiǎn)能力

2、較弱，穩(wěn)定性較差。創(chuàng)業(yè)板上市公司的成長性和自主創(chuàng)新性相對而 言比較強(qiáng)，但是與主板和中小板進(jìn)行比較的話，發(fā)展歷程述是比較短，而且大 多為民營和家族企業(yè)。創(chuàng)業(yè)板上市公司對于治理結(jié)構(gòu)與內(nèi)部控制能力較弱，十分 容易導(dǎo)致創(chuàng)業(yè)板市場股價(jià)劇烈波動(dòng)，不利于股市持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。除此之外，由于 創(chuàng)業(yè)板執(zhí)行的退市制度十分嚴(yán)格，如果上市公司岀現(xiàn)某種重大問題而不得不退 市時(shí)，投資者將損失慘重。一、研究背景及主要方法近年來，隨著我國市場經(jīng)濟(jì)的不斷深入改革，創(chuàng)業(yè)板市場的運(yùn)營面臨巨大的風(fēng) 險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，往往會(huì)由于經(jīng)營管理不當(dāng)而導(dǎo)致企業(yè)財(cái)務(wù)狀況岀現(xiàn)危機(jī)。因此，構(gòu)建 一個(gè)適合我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的預(yù)測模型，通過這個(gè)模型預(yù)測出企業(yè)未來一段

3、 時(shí)間的財(cái)務(wù)狀況，具有重要的實(shí)際意義與應(yīng)用價(jià)值。截至目前，雖然國內(nèi)外對上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測研究取得了許多成果，但沒 有明確的標(biāo)準(zhǔn)鑒定出最優(yōu)模型。而且在選取預(yù)測指標(biāo)變量上，不同的研究者選取 的指標(biāo)變量不同，在判斷預(yù)測結(jié)果是否準(zhǔn)確吋無法比較。因此，在借鑒國內(nèi)外研 究成果的同時(shí)，不斷創(chuàng)新預(yù)測模型以及方法，尋求一種符合我國創(chuàng)業(yè)板上市公 司特點(diǎn)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測體系十分重要。通過研究創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)，找出影響上市公司財(cái)務(wù)狀況的主要因素，構(gòu)建有效的預(yù)測模型，及早發(fā)現(xiàn)公司的財(cái) 務(wù)問題，有利于決策者作出合理有效的決策，達(dá)到資源的優(yōu)化配置。本文采用的方法是因子分析模型和logistic冋歸模型相結(jié)合的研究方

4、法。由于 所獲得的數(shù)據(jù)指標(biāo)間會(huì)具有一定的相關(guān)性，所以首先對獲得的財(cái)務(wù)指標(biāo)采用因 子分析法，對多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維，得出能夠綜合反映公司財(cái)務(wù)狀況絕大部分信 息的主成分因子;然后將因子分析后所得的主成分因子作為建模的變量，利用二 分類logistic回歸模型對所獲得的變量構(gòu)建財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測模型。模型建立后, 主要運(yùn)用r0c曲線來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性。二. 數(shù)據(jù)來源及變量篩選數(shù)據(jù)來自東方財(cái)富網(wǎng)，是我國2016年328家創(chuàng)業(yè)板上市公司的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。 凈資產(chǎn)收益率是一個(gè)能夠反映公司盈利能力的關(guān)鍵指標(biāo)，是公司稅后的利潤除 以凈資產(chǎn)后所獲得的百分比，是一個(gè)既能夠反映盈利能力又能夠反映資木安全 程度的綜合性指標(biāo)。所

5、以，選取資產(chǎn)收益率作為判別企業(yè)是否具有財(cái)務(wù)危機(jī)的衡 量指標(biāo)具有可行性。參考經(jīng)濟(jì)論壇上關(guān)于凈資產(chǎn)收益率對企業(yè)是否有財(cái)務(wù)危機(jī)的 判別值為20%,即凈資產(chǎn)收益率高于20%的企業(yè)可視為沒有產(chǎn)生財(cái)務(wù)危機(jī)，而凈 資產(chǎn)收益率低于20%的企業(yè)視為產(chǎn)生了財(cái)務(wù)危機(jī)。于是將所獲得的關(guān)于328家企 業(yè)的凈資產(chǎn)收益率變換成一個(gè)二分類變量，記作t,作為logistic模型的因變 量。以商業(yè)企業(yè)盈利狀況的相關(guān)理論知識(shí)，結(jié)合我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的實(shí)際情況， 選取了 7個(gè)指標(biāo)一一每股收益、營業(yè)收入、凈利潤、每股凈資產(chǎn)、每股經(jīng)營現(xiàn)金 流量、銷售毛利率和營業(yè)凈利率，分別設(shè)為x、x2、x3、x“、x5、x6和治作為logistic 模

6、型的7個(gè)自變量。三、因子分析一般說來，所獲得的7個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)之間會(huì)具有一定的相關(guān)性，所以建立模型 之前，必須先對7個(gè)自變量采取降維。先對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)是否符合因子分析的條 件，采用spss統(tǒng)計(jì)軟件對328家上市公司的7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行km0檢驗(yàn)和bartlett 球形檢驗(yàn)，其中km0=0. 546>0. 5, bartlett球形檢驗(yàn)的sig值為0. 000,小于 0. 05,表明財(cái)務(wù)指標(biāo)間的相關(guān)性較強(qiáng)，適合做因子分析。因子的提取是因子分析過程中比較重要的一個(gè)步驟，從結(jié)果可以看出變量中的 原始信息最高有98.4%被提取的公因子解釋，最低有66.3%被解釋，說明提取的 公因子能很好的解釋變量。前三

7、大主成分的特征根均大于1,分別為2.557、 1.911、1.322。對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率分別為36.535%、27. 302%、1& 887%,而且前 三大主成分的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到82. 724%。這說明提取出來的三個(gè)主成分包含了變 量82. 724%的信息。因此，可以提取前三大主成分作為公因子。對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)后，可以對這3個(gè)主成分因子進(jìn)行因 子載荷分析，并闡釋主成分因子的經(jīng)濟(jì)含義。第一個(gè)因子在人（每股收益）、x.,（每股凈資產(chǎn)）、x5 （每股經(jīng)營現(xiàn)金流量）有 較大的載荷，反映的是上市公司每股股票的盈利情況。第二個(gè)因子在x2 （營業(yè)收入）、x3 （凈利潤）有較大的載荷

8、，反映的是上市公司 的營運(yùn)能力。第三個(gè)因子在x,（銷售毛利率）、x：（營業(yè)凈利率）有較大的載荷，反映的是上 市公司的發(fā)展能力。f,=0.413x1-0.029ar:-0.05x,+0.418x4+0.387a；-0.103&-0.042a；f,= -0.006 + 0.5o2x+0.506-0.0914+().0056-0.009&+0.025a；f3=0.020x 廠004 1兀+0.0540.06+0.573+0.542圖1 logistic回歸模型的roc曲線下載原圖四、logistic回歸模型的建立及roc曲線分析通過因了分析得到三個(gè)主成分因子，將得到的三個(gè)主成分因了作

9、為建模的指標(biāo) 變量，運(yùn)用二分類logistic冋歸（有財(cái)務(wù)危機(jī)t二1,無財(cái)務(wù)危機(jī)t二0）,通過軟 件運(yùn)行可知模型對于64家無財(cái)務(wù)危機(jī)的公司有40家預(yù)測準(zhǔn)確，有24家預(yù)測失 誤，預(yù)測的準(zhǔn)確率為62.5%;對于264家財(cái)務(wù)危機(jī)的公司有253家預(yù)測準(zhǔn)確，有11家預(yù)測失誤，預(yù)測的準(zhǔn)確率高達(dá)95.8%。模型預(yù)測的總準(zhǔn)確率為89.3%,這說 明該模型對是否具有財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)測效果較好。利用預(yù)測概率做roc曲線，結(jié)果見圖1并檢驗(yàn)roc曲線下的面積已經(jīng)高達(dá)0. 926, 診斷價(jià)值較高，即對該模型的檢驗(yàn)效果較好。由此可以建立logistic回歸模型如下：五、結(jié)論本文通過因子分析，對所獲得的7個(gè)指標(biāo)進(jìn)行主成分的提取，最終提取岀三個(gè) 主成分因子。將所獲得的三個(gè)主成分因子作為自變量，二分類有無財(cái)務(wù)危機(jī)作為 因變量，建立logistic回歸預(yù)測模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，作出對應(yīng)的roc曲線， 分析結(jié)果表示該模型預(yù)測的效果較好，能夠比較準(zhǔn)確的預(yù)測我國創(chuàng)業(yè)板上市公 司的財(cái)務(wù)狀況，可行度比較強(qiáng)。隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，國家制定的相關(guān)政策 也會(huì)對上市公司的財(cái)務(wù)狀況產(chǎn)生很大的影響。在通過統(tǒng)計(jì)建模來研究我國創(chuàng)業(yè)板 上市公司財(cái)務(wù)狀況的基礎(chǔ)上，還可以結(jié)合我國的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控政策等，從而進(jìn) 一步提高預(yù)測模型的準(zhǔn)確度。企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況是各個(gè)公司核心競爭能力的綜合體現(xiàn)，同時(shí)也是衡量公司經(jīng)營 業(yè)績的重要指標(biāo)。關(guān)于公司的財(cái)務(wù)