上市公司风险预警实证研究摘要：本文以我国沪深A股制造业上市公司为样本，将上市公司被特别处理(ST)界定为财务风险的标志，并运用Logistic回归模型对被ST前3年的财务指标进行实证研究，为及时发现潜在财务隐患并予以改善提供借鉴。关键词：上市公司；风险预警；Logistic模型：F230文献标识码：A：1001-828X(2015)003-000-01风险预警是通过分析一些具有敏感性?A财务指标的变化，监控并预测企业可能或者将要面临的财务风险，并提出具体的措施帮助企业规避风险。目前，国内外学者采用的财务风险预警模型主要包括判别分析模型、条件概率模型、人工神经网络模型和生存分析模型，其中，条件概率模型主要有逻辑回归模型和多元概率比模型，并因假设条件较为宽松而受到学者青睐［1］。一、Logistic回归模型Logistic冋归分析是用于处理分类因变量的统计分析方法，根据因变量取值类别不同，可分为二元回归和多元回归。其中，前者因变量只能取两个值1和0,后者可以取多个值。设P与1-P分别为事件发生与不发生的概率，取值范围为0到1,则InP/(1-P)=LogitP为一8到+8。以LogitP为因变量,建立线性回归方程LogitP=B0+B1X1+B2X2+.・.+BnXn,可得P=eZ/（l+eZ）=l/（1+e~Z）,Z二BO+BlXl+B2X2+.・・+BnXn,即为Logistic回归模型[2],P大于0.5时视为财务风险，XI、X2...Xn反映上市公司财务状况的变量；30是常数项，Bl、P2...Pn为偏回归系数。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---二、研究设计本文以我国A股制造业上市公司为研究对象，并将ST界定为财务风险的标志。鉴于上市公司被ST的主要依据是连续两年亏损，以2013年被ST的前三年数据來构建风险预警模型。数据于CSMAR数据库，并剔除了数据异常或缺失的，得样本1223家，其中ST36家。参照国内外研究成果，本文主要从公司的偿债、盈利、营运、发展能力以及财务弹性等五个层面，分别选取自由现金负债率二（经营活动现金流量净额-资本性支出）/负债总额、净资产收益率二净利润/平均股东权益、应收账款周转率二主营业务收入净额/应收账款平均余额、主营业务增长率、资木购置比率二经营活动现金流量净额/资木性支出这5个指标，并利用SPSS16.0统计软件进行二元回归分析。三、实证分析（一）相关性分析通过多重共线性检验，发现自由现金负债率XI、净资产收益率X2、应收账款周转率X3、主营业务增长率X4、资本购置比率X5这5个层面的财务指标之间的相关系数都在0.1以下。设相关系数为「根据|r|二0时完全不相关、klWO.3时微弱相关[3],可知不存在多重共线性问题。（二）回归分析结果?用Logistic模型中的全部变量进入法进行回归分析，模型如下表,O内表示P值。由冋归分析结果可知，ST-3年，自由现金负债率与财务风险成正比但不显---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---著，主营业务增长率在1%的显著性水平下显著为负；ST-2年，自由现金负债率、净资产收益率均与财务风险成正比、但前者不显著后者显著,应收账款周转率冋归系数为零，资本购置比率在5%的显著性水平下显著为负；ST-1年，自由现金负债率和主营业务增长率均与财务风险成正比但都不显著，净资产收益率在1%的显著性水平下显著为负，资本购置比率在显著性水平10%左右接近显著为负。四、结论综上可知，制造业A股上市公司在ST前不同年度，可参考的风险预警指标不一致。如，ST-1与ST-2中关于净资产收益率是否可作为风险预警指标，冋归系数虽然都显著，却止负相反；应收账款周转率冋归系数都儿乎为0；自由现金负债率的回归系数均为正但都不显著。不难发现，ST-3年时，主营业务增长率在显著性水平1%下显著为负;ST-2、ST-1年时,资本购置比率分别在5%和10%左右显著为负。总体來看，主营业务增长率发展能力指标可用于较长期风险预警，资本购置比率财务弹性指标可用于较短期风险预警。参考文献：[1]李云宏，夏玲，纪璐璐•财务预警模型研究综述[J]•财会通讯，2014(11)：20.[2]秦志敏•我国上市公司财务预警变量选择研究[J]・东北财经大学博士学位论文，2012：92.[3]滕冲,汪同庆.SPSS统计分析[M].武汉:武汉大学出版社,2014：161.---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---