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基于Logistic回归研究高校财务风险预警探究【摘要】文章选取了 70所高校作为研究样本和1所高 校作为预测样本,在现代财务风险理论的指导下,通过对高 校财务风险成因的分析并参考以前的研究成果,选择16个 财务指标,筛选出拟进入模型的6个变量,利用Logistic 回归分析方法建立财务风险预测模型,并进行检验。通过财 务预警模型的构建为高校的财务风险提供有效的预警信号, 有利于各利益相关者做出正确的决策,为防范风险提供重要 参考。【关键词】财务风险;Logistic回归分析;预警模 型一、文献回顾风险预警及控制实施是一种复杂和综合性的管理活动, 其理论和实践涉及自然科学、社会科学、工程技术、系统科 学、管理科学等多种学科,是一门新的应用经济学理论。最 早研究财务风险预警的论文首推Beaver (1966),其选取了 几个财务变量针对158个研究样本做出预测,并利用单变量 统计模型构建出预警模型。接下来的学者包括Altlnan (1968)、Blum ( 1974)等用多变量分析模型来建立财务风 险预警模型。而后的 Ohlson (1950)、zmijewski (1954)开 始采用Logistic模型构建财务预警模型。由于受证券市场 发展的影响,国内对财务风险预警的研究起步较晚。陈静(1999)使用了 27家ST公司与同行业、同规模的非ST公 司作为研究样本。研究发现:资产负债率、流动比率、总资 产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。其 中资产负债率和流动比率在宣布ST前一年的误判率最低, 而在宣布前两年、前三年时,总资产收益率的误判率较低。 张玲(2000)选取深、沪两市14个行业的120家上市公司 作为样本,认为二分类线性判定模型具有超前四年的预测结 果。吴世农、卢贤义(2001)建立了单变量判定模型和线性 判定模型、线性概率模型、Logistic回归等三种多变量判定 模型,比较各种模型在财务困境预测中的效率,认为 Logistic回归模型在三种多变量模型中预测的准确性最高。 同美日等发达国家相比,我国在学校风险管理方面的研究还 非常薄弱。杨周复、施建军等(2000)对高校财务风险的评 价理论及方法进行了定性的分析介绍,对高校财务风险预警 指标体系进行了设计,并没有做实证研究。许道银(2003) 针对髙校自身的特点,对高校建立财务风险预警系统做了简 单的初步设想。谢立本(2005)则通过构建高校贷款额度与 风险评价模型来计算现有高校贷款风险指数以确定高校贷 款风险所在的风险区间,并引入当量系数的概念对该模型做 进一步的调整。财务预警作为经济运行的晴雨表和经营管理 的指示灯,对其进行研究不仅具有较高的学术价值,而且有 着巨大的应用价值。任何高校的财务风险由初步萌芽到程度 恶化,通常都是经历了一个逐渐积累和转化的过程。在这一 过程中,各种风险的因素,都将直接或间接地反映在资金运 动的晴雨表” 些敏感性财务指标值的不断变化上。 本文研究的主要目标在于探讨建立高校财务风险预警的理 论依据,并利用已在企业中引入使用的财务风险预警分析这 一财务诊断工具。在真实可靠的会计基础信息上,设立高校 财务预警机制,构建财务分析预警的分析方法、指标体系和 模型,通过一系列的财务风险指标的数据监测,为高校的财 务风险提供有效的预警信号,为防范风险提供重要参考,对 于增强高校的经营管理水平和预测能力具有重要意义。二、研究设计(-)设计思路本文采用实证研究的方法,以高校的财务报表数据为基 础,构建高校财务风险预警的指标体系,借助多元统计分析 方法来评价财务风险状况。运用SPSS软件进行分析运算: 一是以因子分析法和相关性分析对指标体系进行结构化处 理,保证信息含量的同时降低观测维度;二是利用逻辑回归 分析拟合风险预警的回归模型;三是利用检验样本对模型进 行一次检验,对模型的预测效果给予评价。(二) 样本和数据的选择本文选取了 70所高校的财务数据作为建模样本,进行 财务风险预警的指标研究。为了现实直观地反映高校财务预 警模型的实际价值,选取了 X高校2000年至2009年的财务 数据作为预测样本进行测试分析。(三)指标选择高校财务风险预警指标体系中最关键的是选择高敏感 性的重点预警指标,以便预警指标体系能够全面、真实地反 映高校所面临的财务风险状况。根据高校财务活动的特点, 其指标体系一般可分为四类:偿债能力指标、运行绩效指标、 收益能力指标和发展潜力指标。具体指标详见表1。偿债能力是指高校偿还到期债务的能力。能否及时偿还 到期债务,是高校能否健康生存和发展的关键。运行绩效是 指高等学校有效、合理利用教育资源完成预期目标的能力。 这一类指标反映了高等学校的日常管理水平和管理能力。收 益能力是指高校的资金或资本增值能力。一个学校收益能力 的大小,将直接影响到其发展的速度和竞争能力。发展潜力 反映了高等学校可持续性发展的能力,高校不能只局限于当 前,还应面向未来,为长期的办学规模扩大和经济效益增长 储蓄良好支撑条件。本文运用SPSS对影响高校财务风险的16个比率指标进 行相关分析,找出相关性较弱的对高校财务状况反映最敏感 的财务指标。根据相关系数大小及其显著性检验结果,最终 选取XI、X3、X8、X9、XII、X13作为建模变量。(四) Logistic回归分析的基本原理吴世农、卢贤义(2001)分别用Fisher线性判定分析、 多元线性回归和Logistic回归分析三种方法建立预测财务 困境的模型,得到的结论为Logistic预测模型的准确性最 高。实证逻辑回归模型是解决0-1回归问题行之有效的方 法。假设Xi为第i个发生财务危机的预警变量矩阵,那么 其发生财务危机的概率Pi和Xi之间有如下关系:Pi*Yi=blxl+b2x2+bkxk+a=a+Hbixi上式中:Yi值为总判别分,它反映的是第i项在总体中 某一上市公司综合财务状况的数量特征;bi为权数,表示对 有关自变量Xi的重视程度;Xi是与财务预警有关的变量;a 为随机干扰项。所以:逻辑回归模型的曲线为S型,且其预警的最大值趋近1, 其预警的最小值趋近0o逻辑回归模型一般选择0. 5作为分 割点。假定财务危机公司为0,财务正常公司为1,即如果 判别概率值大于0.5,则表明财务正常的可能性比较大,判 定为财务正常;如果判别概率值小于0.5,则表明发生财务 危机的可能性比较大,那么判定为财务危机公司。三、实证研究与结果分析(一)结果分析假定因变量0为“有风险”,1为“无风险”,在进行 Logistic回归分析前,在70个研究样本中,有43个样本进 入风险组,27个样本进入正常组。表2所示是模型参数的检验结果,系数为-0. 465o由于 此时模型中只有常数项,有无统计学意义关系不大,Sig.值 越大重要性越小,Wald值越大该自变量的重要性也越大。由 表2可知常数项的重要性显著。表3所示是一个预分析的过程。即假设将未纳入模型的 变量分别或一起纳入模型之后模型是否有统计学意义。从表 格中Sig.取值可知,除了自筹收入能力比率、资产收入比率 和投资收益比率的模型没有统计学意义之外,其余模型都有 显著的统计学意义。表4所示是全局检验结果。共用了 3种检验方法。由于 只有一个自变量组且采取的是强行进入法将所有变量纳入 模型,所以3种检验方法的结果是一致的。模型具有显著的 统计学意义。表5给出了评价模型拟合优度的几个统计量, -2Loglikelihood为对数似然函数值的-2倍,该值越小表明 模型的拟合优度越高,本例中该值为0结果属于比较理想的 值;另外,Cox&Snell R Square 和 Nagelkerke R Square 统 计量分别为0. 736和1.000,意味着模型解释了被解释变量100%的变动,说明该模型拟合优度还是较高的。表6是最终观测量分类表,这是包含常数项与6个变量 的模型,它是以概率值0.5作为有风险和无风险的分界点得 出的预测值和实际数据的比较表。这里的预测效果很好,有 风险高校和无风险高校的预测准确率都达到100%,总的正确 判断率也达到100%,所以在实际应用中完全可以使用该回归 方程进行预测。表7是Logistic模型的拟合结果。Wald检验的Sig.可 知,各变量及常数项的系数都没有显著的统计学意义。根据表7的二元Logistic回归结果,可以建立下列财 务预警模型:即:P=H此模型以0.5为判别分界点,P值范围为0, 1,当P 值小于0.5时,判别为财务风险型高校,数值越小,该高校 未来发生财务困境的可能性就越大;当P值大于0.5时,判 别为非财务风险型高校,数值越大,该高校未来的财务状况 越好,越安全。(二)模型检验为检验模型的预测效果和适用性,将样本的指标值回代 得出所有样本的预测值,然后根据模型的准确率或误判率检 验模型的预测效果。检验结果如表8所示,无风险组共有数 据27个,判断正确26个,正确率为96. 29%;风险组共有数 据43个,判断正确43个,正确率为100%o对检验样本的分 类都相当令人满意,基本判断准确。(三)模型预测为了现实直观地反映这一高校财务预警模型的实际价 值,我们选取了 X高校的财务数据进行测试分析,如表9所o运用Excel软件进行计算,Logistic模型对样本的预测 结果如表10所示,该校20002004年有关综合财务风险指 标处于无财务风险状况。从2005年开始大面积建设新校区, 新校区运行费用开始大幅度增加,负债建设格局形成,财务 风险凸现。四、结束语高校陷入财务风险是一个逐步的过程,并且一旦出现财 务风险,在管理活动中是有征兆的,可以利用一些方法进行 预测,这也使得建立高等学校的财务危机预警系统成为可 能。上述两个案例,一个是测试同一时期不同高校情况,另 一个是测试一个高校不同阶段的财务风险状况。从测试结果 看,Logistic模型能够较为确切地反映不同高校不同财务风 险状况。通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供了 有效的预警信号,有利于各利益相关者做出正确的决策,为 防范风险提供了重要参考。但是,财务预测模型不是万能的, 正确的预测是要建立在理论分析、实证研究综合基础之上, 需要借助各方信息进行综合评判。【参考文献】1 刘艳华高校财务风险预警管理系统研究J.事业 会计,2008 (2): 2-4.2 郭琴高校财务风险预警指标体系构建J.财会通 讯:理财版,2008 (1): 108-109.3 吴世农,卢贤义我国上市公司财务困境的预测模 型研究J.经济研究,2001 (6): 46-55.4 赵芳芳关于上市公司财务风险预警系统的实证研 究J.商场现代化,2007 (9): 375-376.5 许道银.试论高校财务危机预警系统J.徐州师范 大学学报:自然科学版,2003, 21 (4): 19-21.6 刘英姿.高校财务风险管理的问题与对策D.厦门 大学,2007.7 赵祥涛中国上市公司财务预警模型研究D.山东 大学,2007.8 杨淑娥,黄礼基于BP神经网络的上市公司财务预 警模型J.系统工程理论与实践,2005 (1): 31-34.
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