一、模型的選擇與構(gòu)建
西方學(xué)者從20世紀(jì)30年代開始就對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警問題進(jìn)行研究，提出了各種不同的財(cái)務(wù)預(yù)警方法和模型，一般分為定性預(yù)警分析和定量預(yù)警模式。定性預(yù)警模式已有的并廣為接受的方法主要包括標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)查法、管理評(píng)分法等。定量財(cái)務(wù)預(yù)警分析模式根據(jù)所選擇的研究變量的數(shù)量區(qū)別，主要有單變量模型和多變量模型。但定性分析主觀性過強(qiáng)，單變量模型反映的內(nèi)容有限，所預(yù)測的結(jié)果沒有多變量模型可靠，因此國外學(xué)者趨向于多變量方法的研究。多變量模型主要包括：Z-score模型、小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型、邏輯回歸模型（Logit）、多元概率比回歸模型（Probit）、現(xiàn)金流量模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANN）等。
本文將選擇Z-score模型進(jìn)行實(shí)證分析，原因如下：（1）所選取的樣本為上市公司，是有一定規(guī)模的大企業(yè)，所以排除了小企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型；（2）邏輯回歸模型（Logit）和多元概率比回歸模型（Probit）需要大量的樣本，本文所研究的樣本數(shù)量有限，并不符合其要求；（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（ANN）是90年代新興財(cái)務(wù)預(yù)警方法，操作極其復(fù)雜，使用成本高，且預(yù)測結(jié)果穩(wěn)定性較差。（4）Z-score模型獲得廣泛認(rèn)同，計(jì)算較簡單，所需樣本量少于其他模型，適合用于本文的實(shí)證分析。
Z-score模型是由Altman（1968）以美國企業(yè)為樣本得出的模型，其第1個(gè)模型適用于制造業(yè)上市公司，具體如下：
Z=1.2 X1+1.4 X2+3.3 X3+0.6 X4+0.99 X5
其中，
X1=流動(dòng)資本/資產(chǎn)總額=（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/資產(chǎn)總額
X2=留存資本/資產(chǎn)總額=（盈余公積+未分配利潤）/資產(chǎn)總額
X3=息稅前收益/資產(chǎn)總額=（利潤總額+利息費(fèi)用）/資產(chǎn)總額
X4=權(quán)益市場價(jià)值/負(fù)債賬面價(jià)值總額
X5=銷售收入/資產(chǎn)總額
由于我國的利息費(fèi)用不單獨(dú)列示在會(huì)計(jì)報(bào)表中，而是包含于財(cái)務(wù)費(fèi)用中，但利息費(fèi)用一般占其絕大部分，因而本文用財(cái)務(wù)費(fèi)用代替利息費(fèi)用。此外，我國除了流通股，還存在非流通股。因此，本文對(duì)權(quán)益市場價(jià)值的核算分為流通股市場價(jià)值和非流通股市場價(jià)值兩部分，并用每股市價(jià)乘以流通股數(shù)代替前者，每股凈資產(chǎn)與非流通股數(shù)的乘積代替后者。
二、Z-score模型在交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警適用性的實(shí)證分析
?。ㄒ唬颖具x取
我國上市公司破產(chǎn)的可能性很小，退出市場機(jī)制不完善，也沒有其他顯著信號(hào)可以證實(shí)企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，因此本文以“ST”作為財(cái)務(wù)危機(jī)的信號(hào)，即以2008年上市公司股票簡稱為依據(jù)，判斷其是否發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。
本文選取數(shù)量較多的交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，選取2004年至2007年即ST公司虧損年及其前3年為研究期間，去除研究期間信息缺失的公司，剩余60家研究樣本。其中，ST組有9家，非ST組有51家。
（二）模型適用性分析
將研究樣本的各項(xiàng)數(shù)據(jù)指標(biāo)代入Z-score模型，可以得到研究期間的Z值，本文將通過模型臨界點(diǎn)對(duì)比、Z值平均值對(duì)比、指標(biāo)平均值對(duì)比3方面探討模型的適用性。
1.根據(jù)Z-score模型臨界點(diǎn)對(duì)比
Altman認(rèn)為，2.675是Z值的臨界點(diǎn)，Z值大于2.675，表示企業(yè)財(cái)務(wù)狀況良好；Z值低于2.675的企業(yè)被認(rèn)為是具有財(cái)務(wù)危機(jī)的企業(yè)。Z值小于1.81，為破產(chǎn)企業(yè)；Z值介于1.81和2.675之間，則說明企業(yè)已經(jīng)存在財(cái)務(wù)危機(jī)，Altman稱之為“灰色地帶”。ST組和非ST組Z值分布情況分別如表1和表2所示。
由表1和表2可知，ST組上市公司的Z值大多小于1.81，非ST組大部分上市公司的Z值都大于1.81。這表示按照Altman的臨界點(diǎn)分類，該模型具有一定的適用性。
但是，對(duì)于該模型對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的準(zhǔn)確性，卻存在以下情況：2007年即財(cái)務(wù)危機(jī)當(dāng)年，ST組財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的準(zhǔn)確率為55.56%，低于前3年的準(zhǔn)確率；非ST組財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測的準(zhǔn)確率則較高，而往年的預(yù)測水平卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于應(yīng)有水準(zhǔn)。這說明，該模型不適合所選樣本，或者一些非ST樣本企業(yè)存在很大的財(cái)務(wù)隱患。
總之，根據(jù)Altman所定的原有臨界點(diǎn)來判斷我國交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況，大致只有50%的預(yù)測準(zhǔn)確率，該結(jié)果并不理想，應(yīng)從其他角度驗(yàn)證。
2.根據(jù)Z值平均值對(duì)比
為進(jìn)一步判斷Z-score模型的適用性，本文將ST組和非ST組的Z值平均值進(jìn)行對(duì)比，具體如表3所示。
由表3可知，在研究期間，ST組的Z值平均值遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于非ST組，且兩組平均值存在明顯差異，這充分說明Z值對(duì)預(yù)測企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的可靠性。
此外，非ST組在2007年的Z值平均值大于2.675，2006年至2004年的Z值也都大于1.81，即沒有被判定為破產(chǎn)；而ST組各年的Z值平均值均小于0，顯然都可被判為破產(chǎn)，這說明，Altman定義的臨界點(diǎn)在整體判定上存在有效性，但在對(duì)個(gè)體的判定上存在較大誤差。同時(shí)也說明樣本行業(yè)上市公司Z值的標(biāo)準(zhǔn)差較大，即各公司間的Z值相差較大。這可能由于樣本行業(yè)的特殊性或我國資本市場的不完善而導(dǎo)致。
3.根據(jù)指標(biāo)平均值對(duì)比
根據(jù)上述分析，已確定ST組和非ST組的Z值平均數(shù)有顯著不同，但無法用Altman的臨界點(diǎn)對(duì)企業(yè)個(gè)體進(jìn)行區(qū)別，所以本文進(jìn)一步通過分析模型各個(gè)指標(biāo)的平均值進(jìn)行對(duì)比。ST組和非ST組各個(gè)指標(biāo)的平均值如表4所示。
由表4可知，X1、X2、X3這3個(gè)指標(biāo)在ST組和非ST組間的差別較大，尤其是X3，而X4、X5這兩個(gè)指標(biāo)的差別較小。除了X4以外，其他4個(gè)指標(biāo)均反映出ST組和非ST組在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上的區(qū)別，說明該指標(biāo)對(duì)上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的重要性。
4.模型適用性分析
基于上述分析，Altman為Z-score模型設(shè)定的臨界點(diǎn)對(duì)我國上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警的預(yù)測準(zhǔn)確率為50%左右，并不理想。究其原因，可能有以下幾點(diǎn)：
第一，我國和美國在證券市場制度等方面有很大差別，而且該模型的提出距今已有40多年，市場已發(fā)生了巨大的變化，模型中的某些數(shù)據(jù)可能有定義上的分歧，臨界值也可能會(huì)不適用。
第二，Altman選取了多個(gè)行業(yè)的企業(yè)共同推導(dǎo)模型，而不同行業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)可能有很大差別。本文則只選擇了交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)，那么模型的因素、臨界點(diǎn)等都可能已發(fā)生變化。
第三，交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)涉及的范圍很廣，包括鐵路運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、汽車制造業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備修理業(yè)等九種子行業(yè)，各子行業(yè)間的水平有較大差距，這有可能導(dǎo)致研究樣本Z值的差距較大。
第四，可能Altman所定義的“陷入財(cái)務(wù)危機(jī)”和“ST”所指的意義不同。本文選用“被冠以ST”為標(biāo)志說明企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)，而Altman構(gòu)建模型的時(shí)候使用的是“進(jìn)入法定破產(chǎn)”概念?！癝T”的定義并不能完全涵蓋財(cái)務(wù)危機(jī)的所有現(xiàn)象。因此許多非ST企業(yè)的Z值處于“灰色地帶”，表示該企業(yè)可能已經(jīng)發(fā)生了財(cái)務(wù)危機(jī)，卻還沒有進(jìn)入被“冠以ST”的范圍。
第五，我國會(huì)計(jì)準(zhǔn)則雖已實(shí)現(xiàn)國際趨同，但仍存在一定的差距，且2004年至2006年的數(shù)據(jù)來自舊準(zhǔn)則標(biāo)準(zhǔn)，這可能導(dǎo)致我國財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與國際上的有一定差別，從而導(dǎo)致結(jié)果的偏差。
第六，實(shí)證結(jié)果Z值偏低，很可能是由于現(xiàn)階段我國證券市場上市公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)特別復(fù)雜。股權(quán)分置改革后存在大比例的非流通股，且從目前非流通股解禁的情況看，即使某公司已實(shí)現(xiàn)全流通，其股價(jià)的表現(xiàn)依然不穩(wěn)定，這對(duì)X4的值影響很大。
第七，Z-score模型依據(jù)企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行財(cái)務(wù)診斷和分析，企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表的真實(shí)性和客觀性從根本上影響著模型應(yīng)用結(jié)果的準(zhǔn)確性。本文中所使用的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自上市公司的公開信息，可能存在會(huì)計(jì)信息失真現(xiàn)象，進(jìn)而出現(xiàn)不合理結(jié)果。
三、基于實(shí)證分析對(duì)Z-score模型的改進(jìn)
根據(jù)實(shí)證分析可知，Z-score模型在一定意義上能區(qū)分ST企業(yè)和非ST企業(yè)，但直接用于我國上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警有明顯不足，可按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展、我國國情和證券市場現(xiàn)狀對(duì)其進(jìn)行調(diào)整，從而對(duì)我國上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)的判斷更具有適用性。
?。ㄒ唬㈱-score模型指標(biāo)的調(diào)整
隨著社會(huì)的發(fā)展，企業(yè)活動(dòng)的復(fù)雜性不斷增加，Z-score模型已有的財(cái)務(wù)指標(biāo)已經(jīng)無法全面地概括企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。本文認(rèn)為可以增加現(xiàn)金流量指標(biāo)，它可以用以評(píng)價(jià)企業(yè)的支付能力、償債能力和周轉(zhuǎn)能力，預(yù)測企業(yè)未來現(xiàn)金流量，為決策提供有力證據(jù)；還可以增加非財(cái)務(wù)指標(biāo)，如公司治理結(jié)構(gòu)方面的指標(biāo)等。
（二）Z-score模型臨界點(diǎn)的改變
首先，不同國家的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，同一國家不同的發(fā)展階段，Z值的判斷標(biāo)準(zhǔn)都會(huì)不同，Z值相應(yīng)的臨界點(diǎn)也不同。從實(shí)證結(jié)果中可知，我國上市公司Z值普遍偏低，按模型原本的臨界點(diǎn)進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)警會(huì)有很大誤差。因此，若要將Z-score模型用于我國企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警，可能應(yīng)適當(dāng)降低臨界點(diǎn)，使其適合我國證券市場的現(xiàn)狀，并且隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和市場的完善，不斷調(diào)整Z值的臨界點(diǎn)。
其次，由于ST企業(yè)定義與Z-score模型破產(chǎn)的定義有差別，模型和樣本無法配合，驗(yàn)證結(jié)果自然有很大偏差。為了適應(yīng)我國現(xiàn)狀，可再設(shè)一個(gè)ST臨界點(diǎn)，即更細(xì)致地劃分臨界點(diǎn)，以提高結(jié)果的準(zhǔn)確度。
?。ㄈ㈱-score模型各指標(biāo)權(quán)重的改變
與臨界點(diǎn)應(yīng)當(dāng)適時(shí)改變相同，指標(biāo)權(quán)重也應(yīng)該隨著內(nèi)外部環(huán)境與條件的變化而調(diào)整。例如，我國會(huì)計(jì)準(zhǔn)則于2007年實(shí)現(xiàn)國際趨同，各項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)也發(fā)生了變化，各個(gè)指標(biāo)權(quán)重也應(yīng)做相應(yīng)的改變。
（四）Z-score模型根據(jù)不同行業(yè)的調(diào)整
Z-score模型指標(biāo)和權(quán)重的確定與所選樣本行業(yè)和地區(qū)有很大的聯(lián)系，因此要分行業(yè)對(duì)該模型進(jìn)行調(diào)整。根據(jù)實(shí)證結(jié)果，模型的原始臨界點(diǎn)并不適用于交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)行業(yè)上市公司，其Z值普遍偏低，且Z值之間相差較大。若以其他行業(yè)上市公司為樣本進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果也可能與此不同。為使Z-score模型預(yù)測效果更佳，應(yīng)具體問題具體分析，有必要根據(jù)我國上市公司和具體行業(yè)數(shù)據(jù)建立更為準(zhǔn)確的模型。此外，企業(yè)規(guī)模的差異也可能導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性降低，產(chǎn)生偏差?？傊?，面對(duì)市場的多元化，Z-score模型必須隨機(jī)應(yīng)變，做出相應(yīng)調(diào)整。
