上市公司财务危机预警探讨

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摘要：本文选取了我国京津冀104家上市公司作为研究对象，以京津冀上市公司被特殊处理前两年作为研究期间，选取反映财务状况经营成果的21个财务指标，首先对指标进行分析处理和对支持向量机进行参数优化的基础，然后构建了基于因子分析和支持向量机的财务危机预警模型，为投资者、债权人、上市公司和公司监管层提供参考。

关键词：京津冀上市公司；因子分析；支持向量机；财务预警模型

1引言

精确的预测财务风险，对上市公司的投资者、债权人、证券监管部门和上市公司自身都具有十分重要的意义：第一，有利于投资者正确鉴别，理性投资。投资者可以运用数据挖掘模型对上市公司是否具有风险行为进行甄别，理性投资，降低投资风险。第二，有利于债权人合理评估，降低信用风险。债权人可以利用风险模型，判断上市公司是否存在违约等信用风险，可以随时监控信用风险，进行上市公司贷款控制。第三，为证券监管部门提供理论参考，丰富完善财务风险政策。政府监管部门可以利用财务风险识别模型，及时有效的遏制虚假会计信息、杜绝财务风险的发生，提高监管效率。第四，有助于上市公司自身的发展，提高公司声誉。挖掘潜在信号，对公司未来的财务状况进行有效预测和判断，为公司提供参考。支持向量机是解决机器学习问题的新工具，是一种精准的机器学习算法，于上世纪年代中期提出，这种方法极大提高了模型的泛化能力。越来越多的上市公司面临财务危机，本文将支持向量机模型引入到上市公司财务危机预警研究领域中，提出一种全新的财务危机预警模型，即基于因子分析和支持向量机的财务危机预警，这种模型必将提高财务危机预警的准确率，为上市公司做出重大的贡献。

2财务危机和数据挖掘理论

公司陷入财务危机，也就是公司陷入了财务困境，表现为公司无力支付优先股股利或无力偿付到期债务，威胁上市公司生存和发展，降低上市公司声誉。上市公司出现财务风险，陷入财务危机并不是偶然，而是有小及大、循序渐进的过程。依据国内外参考文献的定义，财务危机呈现以下几方面特征：一是客观累积性。是指财务危机是一个由小积多、由量变到质变的过程。二是损失性。上市公司发生财务危机，必将导致融资困难，资金链紧张，无力偿付债务，损害上市公司投资人及债权人的经济利益。三是突发性。上市公司财务危机的发生是多种因素造成的，既有国家政策、经济环境等外部因素的影响，又有上市公司投融资策略、成本运营等内部因素的影响。四是多样性。上市公司所处经营环境的多变性、政策环境的复杂性，都对公司的财务状况有重大影响。五是预测性。在财务危机发生前，反映上市公司财务状况会的指标会出现异常。CorinnaCortes和Vapnik于1995年最先提出了支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）理论，它是一种与相关的学习算法有关的监督学习模型，功能用于识别模式、分析数据，用于分类和回归分析等。它可以解决小样本、非线性及高维模式识别，以及函数拟合等各种机器学习问题中。支持向量机分为线性支持向量机和非线性支持向量机。线性支持向量机理论由线性可分的最优分类面发展而来。当样本非线性可分时，可以通过非线性变换，将非线性可分问题转换为高维空间的线性问题。

3研究样本的选取和指标体系的构建

3.1样本公司的选择。本文将我国京津冀上市公司作为研究对象，并按规模相近同行业的原则，采用一一配对的方法，选取了京津冀2013-2018年度被ST或被*ST52家的上市公司和52家财务正常上市公司，共104家公司。其中，作为训练样本的是42家公司的财务数据，30家公司的财务数据作为测试样本。本文以京津冀上市公司被特殊处理前两年作为研究期间，财务报表数据选择区间是T-2年和T-3的。3.2初步构建的财务预警模型指标体系。按照反映公司财务状况和经营成果指标的全面性、真实性、可靠性原则，构建了公司财务危机预警指标体系。本文共选取了21个财务指标，分别是6个盈利能力指标，即P1每股收益指标、P2净资产收益率指标、P3资产报酬率指标、P4销售净利率指标、P5营业利润率指标、P6成本费用利润率指标；4个偿债能力指标，即P7资产负债率指标、P8流动比率指标、P9现金总负债比率指标、P10现金流动负债比指标，5个成长能力指标，即P11每股收益增长率指标、P12营业收入增长率指标、P13净利润增长率指标、P14净资产增长率指标、P15总资产增长率指标；4个运营能力指标，即P16存货周转率指标、P17流动资产周转率指标、P18固定资产周转率指标、P19总资产周转率指标；2个现金流量指标，即P20销售现金比率指标、P21总资产现金回收率指标等。

4基于因子分析和支持向量机的财务危机预警模型

本文初步构建的预警指标体系包含的数目较多，为减少模型训练的复杂性，有必要对指标进行降维处理，采用因子分析法对通过显著性检验的指标进行分析。因子分析是一种统计分析技术，从变量群中提取共性因子。因子分析可将相同本质的变量归入一个因子，在许多变量中找出隐藏的具有代表性的因子，提取主成分，归纳出具有代表性的指标，起到约简指标数目降维的作用，还可检验变量间关系的假设，进一步消除指标之间的多重共线性。4.1KMO和Bartlett检验。为了判断检验所选的21个指标是否适合采用因子分析法，需要对原始变量进行KMO检验与Bartlett球形检验。KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标。当所有变量间的简单相关系数平方和远远大于偏相关系数平方和时，KMO值接近1。KMO值越接近于1，意味着变量间的相关性越强，表示原有变量越适合作因子分析；当所有变量间的简单相关系数平方和接近0时，KMO值接近0。KMO值越接近于0，意味着变量间的相关性越弱，表明原有变量越不适合作因子分析。本文利用SPSS19.0统计分析软件，对选定的21个财务指标进行KMO检验和bartlett球形检验，检验结果表明，KMO值为0.650，大于0.5；Bartlett值为0.000，小于0.05。因此，选定的指标适合因子分析。4.2提取主成分。实验表明，前8个因子的累计方差贡献率为92.898%，原始21个财务指标的绝大部分信息可以由这八个因子表示。由因子碎石图也可以看出，需要提取8个主成分。P1每股收益、P2净资产收益率、P3资产报酬率、P4销售净利率、P5营业利润率、P6成本费用利润率为盈利能力指标，用于表示第一因子，P7资产负债率、P8流动比率、P9现金总负债比率、P10现金流动负债比为偿债能力指标，用于表示第二因子，其它以此类推。运用旋转成分矩阵，对原数据进行换算，形成新的预警因子。因子计算公式为：4.3支持向量机财务预警模型。本文将研究样本分为ST公司和非ST公司，本文共选择了104家京津冀上市公司为研究样本，42家公司作为训练样本，30家公司作为测试样本，其中包括ST公司15家，非ST公司15家。支持向量机选用RBF核函数，输出为1代表财务正常，输出为-1代表财务危机。本实验是基于“线性空间不可分问题”及“非线性问题”建立SVM模型，在这种模型下，需要选定两个参数：“RBF核函数密度”和“惩罚因子C”。最后，利用选定的参数及规整后的数据，进行SVM模型训练，即可得出结果。结果显示，SVM训练集识别结果ST公司准确率86.5%，非ST公司准确率89.2%，平均准确率87.85%，SVM测试集识别结果ST公司准确率87.43%，非ST公司准确率85.91%，平均准确率86.67%。4.4研究结论。本文将因子分析和支持向量机算法相结合，分析京津冀上市公司财务危机情况，研究结果表明财务危机的发生是可以提前预测的，实验结果表明财务危机的发生是由多种因素共同作用的结果。结合非财务量化指标，深层次挖掘上市公司财务报表信息，对存在财务风险公司提出预警，预测结果可以使上市公司经营管理者及时调整策略，改变公司经营模式，减少或避免损失；投资者洞察上市公司发展前景并进行理性投资；债权人可以规避贷款风险；此外也为证券监管部门提供依据，使其对存在风险的上市公司加强监管力度，对保证上市公司、证券市场、国家经济平稳运行有着重要的经济和社会意义。

5京津冀上市公司财务危机预警防范措施

（1）在制度上，健全内部控制机制。完善科学的制度对提升公司财务危机预警体系具有重要意义，公司要明确工作人员岗位责任，确保责任制度在公司内部控制中的贯彻落实。使其能够有法可依、有法可循，落实工作要求，执行岗位任务。对于财务危机的产生，上市公司要及时完善公司结构和管理方式。根据国家政策和市场环境，制定合适的经营管理模式。在资金方面，不断对资产、负债、利润情况进行调整，要定期组织和抽查上市公司财务报表，控制财务风险，优化财务结构。在不增加风险的前提下，选择合适的财务比例，充分利用和投资者债权人之间的关系，控制财务风险。（2）在体系上，扩展指标覆盖范围。为增强公司财务危机预警体系的完整性、科学性和实用性，公司使用定量和定性分析相结合的方法，分析财务信息和非财务信息，评估财务风险因素，构建完善的财务风险预警体系，进行财务危机预警体系指标范围的拓展。上市公司在构建财务风险评价指标体系时遵循重要性、灵敏性、真实性、一致性、可预见性原则，从偿债能力，营运能力，盈利能力及成长能力、现金流量等方面构建财务指标体系，也要从股权结构、公司治理、资产规模、年报披露、外部审计、高管背景等方面构建非财务指标。（3）在指标上，建立动态预警体系。高风险性、可防控性、动态变化性是财务危机的显著特征，上市公司的经营活动不是在一个时间点上进行截面预测，不是静态的，而是不断变化的，所以上市公司要建立动态财务预警分析系统。当上市公司出现财务风险时，要结合公司内外部情况，采取最直接有效和经济合适的动态预测方法进行预测，使预警系统发挥应有的效果。此外，善于利用信息技术构建财务信息系统，提升财务数据的全面性、安全性和完整性，促进各部门之间的信息共享和沟通。（4）在思想上，增强风险防范意识，实时关注上市公司财务的变化情况。京津冀上市公司首先应当成立自己的财务预警分析部门，及时分析公司每个月份、每个季度产生的筹资风险、投资风险、经营风险、现金流量风险等，及时进行风险预警。上市公司的管理者要及时关注上市公司财务指标的变化，及时分析、预测公司经营活动中产生的财务问题并提出解决方案，加强风险防范意识。财务部门应当引入具有统计学和运筹学等复合学科背景的专业人才，随时汇总公司近期的财务数据，定期计算和分析公司的财务指标，判断各个财务指标风险的大小，分析可能存在风险并及时向上级汇报。

参考文献

[1]王园.基于支持向量机AdaBoost模型的上市公司退市预警研究[D].华南理工大学，2018.

[2]潘央迪.基于支持向量机的上市公司退市风险预警方法研究[D].浙江工业大学，2017.

[3]FitzPatrickPJ.Acomparisonofratioofsuccessfulindustrialen-terpriseswiththoseoffailedfirms[J].CertifiedPublicAccountant，2016（2）：589-605.

作者:张晓萍 张若望 王丽媛 崔维康 胡安琴 刘虹雨 单位:河北金融学院