上市公司财务造假研究

上市公司财务造假研究（精选8篇）

1.上市公司财务造假研究 篇一

1引言

如今，上市公司会计财务报表造假遍及在全世界证券市场上。第一，财务造假不但给股东们引起庞大亏损，并且对于资本的合理配置和证券市场的正常生长具有很大的风险，已经变成各国证券市场的公害。面对此类市场条件的影响，上市企业财务造假情况更加迫切。因而，钻研本国上市公司的财务造假问题具有十分重要的现实意义。上市公司会计财务造假的辨认和戒备是成为证券市场学说和实践的重大议题。第二，本国证券交易来源于我国发展战略由计划经济转变为市场经济的实施阶段，转轨经济与新兴资本市场的两重特殊说了算本国证券市场离一个能够满足市场金融运转纪律的正规市场有差不多的差距。在这种市场环境中，上市公司财务舞弊形迹更为严重。最后，财务报表是反映公司财务状况的基本文件。完善的财务报表可以显示公司的运行状况，是否运行正常，或者已经处于危机。如果公司处于危机，财务报表能够显示公司危机中面临的最严重的问题是现金、盈利或是其他，进而一方面抑制和及时纠正公司行为，一方面向社会和利益相关方提供有效的信息，避免不必要的投资问题。总之，财务报表是公司财务状态的镜子，是现金流的记录者，有着重大的意义。

对于上市公司造假的钻研，在外洋首要集中于企业造假原由、财政造假的辨认和怎样提防财政造假这三个范畴。因为，本国证券市场上上市公司利润把持征象比力遍及并有深入的轨制布景，并且上市公司财政造假同证券市场每一个发展阶段的特色都是密不可分的，是以，财政造假的钻研不克不及分开轨制身分的分解。本文将连系财政造假的念头、成因、本领和辨认，然后以案例阐发作为本文的切入点，并提出响应的管理办法。然后以案例分析作为本文的切入点，并提出相应的治理措施。

2上市公司财务造假有关学说 2.1财务造假的概念

依照 “全美反财政舞弊委员会”的定义，财政造假即是“公司在对外财政报告的进程傍边，由于用心的或轻率的步履，不管是做不真实的报表或者或没有完全统计具体信息，功效导致复杂的具有一定错误信息的财务报表，能够给投资的人带来很多关键的误导”。财务造假有以下几个特征： 1.造假的主体是上市公司管理层

虽然企业财务作假有几率发生在企业经营的不同领域，不过，弄虚假信息的主要人员为上市企业的决策层。若是企业的一般职员弄虚作假，那么他只有和决策曾领导私下交易或者存在部门决策者示意其行，不然内部节制轨制均能有用防备或过后核对。而管理层舞弊一般为颠末精心设计而且过后死力遮盖，注册会计师难以有用辨认。2.造假的客体是会计数据

造假的体例主要有捏造、变造公司的管帐凭证，利用不得当的管帐方式和歹意变动管帐政策等，不过最后还是必须还在向外部公告的财务报表的具体信息上进行处理。3.造假不能改变企业的真实盈利状况 财政造假是假造或窜改真实财政数据，是以造假不会也不克不及转变企业的真实红利状态，相反，造假带来的子虚信息反而会滋扰、粉碎正常的谋划决议计划，恶化企业的红利环境。4.疏忽行为同属造假行为

勤恳尽责是代理人法律上应当承当的信任责任，是以致使庞大的误导性财务报告的办理政府的忽视行动一样应视为造假，在法律上属于子虚陈说的范围，必要承当响应的法律责任。5.财务造假、盈余管理与利润操纵

财政造假是经由过程违规违法的本领弄虚作假，人为地造成利润的增添或削减；而红利办理是指企业办理层在管帐准则和管帐制度许可的范围内，为实现本身功效最大化或企业代价最大化而作出的管帐选择；利润把持则是企业管理层采纳各类本领使企业利润以对本身和企业有益的数字对外表露的行动，这些本领既有会计准则许可范围内的，也包罗违背会计准则的本领。2.2财务造假的主要方式

财政舞弊首要经由过程高估收入和资产，低估用度与欠债来实现。此类企业进行掩盖财务信息的根本目的根部不一样，他们处理的方法也很不同，让人眼花缭乱，不过大部分企业他们弄虚作假都有一个共同点，那就是不切实际的提高自身的经营利润。上市公司造假的本领首要包罗：居心窜改公司的记实和凭据，假造买卖究竟，不恰当地利用管帐准则核算特别买卖（如债权、债务重组、非货泉买卖、联系关系买卖等）、庞大漏掉，滥用管帐政策及管帐政策变动、毛病确认用度及欠债、资产造假等。2.3财务造假形成的原因

企业财务舞弊的构成缘由，固然其具备较强的主观因素，可是从成因来看，本源还在于轨制方面的题目。详细有以下几方面缘由。

1、产权模糊、责任虚置是财务舞弊行为产生的根源

产权制度是经济制度的焦点。有用的产权制度可以或许下降买卖成本，进步资本的设置装备摆设效力，削减买卖中的机会主义行动。在产权清楚的情况下，每一个经济买卖人都将获得其应得的好处，同时也都应付出其应承担的本钱，在比力收益和本钱、不侵害别人好处的情况下再做出行动的选择，如许的轨制放置是公允的、公道的、速度快的。目前，我国全民所有制公司的产权分化是恍惚的、不清楚的。相关法规上它们完全归我国所有合法公民所有，观点是明白的，但缺少一个人格化的代表来利用其所有权，大家都具有却大家都不具有；国家财政部、公有制企业相关资产监督单位拥有促使资产不被贬值和盈利的义务，不过其并没有具体的代表者对这些东西负有担当。此类问题主要是公有制资产所有权没有分划清楚引起的。通过产权没有被分划清除所引起的公有制资产保值增值责任和办理责任的虚置，是国有企业效力低下的缘由，也是财政舞弊行动的泥土，这就给财政作假提供很多便利之处。

2目前的制度导向审计方法不足 健全的内部节制对提防管理层财政舞弊失效。轨制导向审计理论采取的是简化主义，假定成立完美的内部节制可以削减舞弊机遇，即若是一个单元有完美的内部节制，并能够在实务中获得有用的运行，则该单元财务报表体例中举行舞弊的机遇削减；反之，若是一个单元没有完美的内部节制，舞弊的机遇就会增多，财务报表的可靠性也会下降。其审计理念是内部节制薄弱环节地带大概存在更多的错弊，审计职员的重点便是对内部节制存在的薄弱环节的相干营业的实质性法式。但办理层财政舞弊的舞弊主体凡是为办理政府，其职位地方的特殊性使其极易凌驾于内部节制之上而不受内部节制的制约，从而使健全的内部节制对提防办理层舞弊失效。在良多舞弊案例中，被审计单元都有健全的内部会计节制轨制，但都被高层管理者鄙视或超越，乃至未能阐扬应有的功效。

3实质性程序失灵，分析程序不够

绝大部分的舞弊采纳假造经济业务的体例，实施一条龙造假，针对今朝的羁系政策或审计本领举行精心设计，具备很强的隐蔽性和欺骗性。

实务中，很多被审计部门雇佣了之前会计师事务所的技术职工，这就导致她们非常清除对事务所的全部审计内容、审计本领、重要性程度等有了更进一步的领会。若是未能充实、合理地应用阐发法式，没有站在计谋和谋划角度对被审计单元所处的行业发展远景及公司远景举行阐发，没有对被审计单元的财政环境从行业、管帐、财政和市场远景等多个角度举行阐发，对可疑的线索视为固然，就不能深切根究本相，查错防弊。可是，审计职员如果可以或许秉承专业思疑立场，连结应有的职业谨严，并熟习各类大概的舞弊迹象，则必定可以或许增添揭露财务报表虚饰的大概性。

2.4财务造假的危害

财务报告造假不但会致使全部社会的会计信息失真，风险社会经济的健康发展，并且对相干的机构和职员也造成紧张的经济结果。

1.削弱市场的资源配置功能

市场资本设置装备摆设功效的阐扬，因此真实与公平的信息为条件的，而造假的会计报表必然会误导市场，致使资本的逆向设置装备摆设。

2.误导投资者

投资者按照失实的财政信息往往会做犯错误的判定和决议计划，蒙受投资丧失。比方，安然公司和世界通讯公司财务舞弊事务被揭穿后，市值别离丧失320 多亿美圆和 1200 多亿美圆，让投资人员蒙受了非常打的损失。同时，证券交易的有序进行是通过投资人员所展现出来的自信程度为依据的，他们消极的态度肯定能够约束证券交易的有序进行。

3.相关机构受害

上市公司造假暴光后经常要面对庞大罚款，乃至停业，没法正常生产经营，因此与上市企业存在经济联系的单位肯定会受到不良影响。他们主要有：给上市企业提供资金支持的银行与其它经济单位；给上市企业支持贸易信誉的供货者们；和伪造企业建立合作协议的客户；依据伪造上市企业的信息建立合作联系的购买单位。

4.相关中介机构受损失

和其存在联系的中介服务单位，比如有证券承销商、证券分析师、会计师事务所、律师事务所、证券评级单位等同样要受到利益与和信用的不利影响，特别对于上市企业财务报报表评写审计评语的相关单位。一般情况下都会被当作被告对象，对受害者进行经济和信用的弥补。

5.相关人员受重大打击

上市企业弄虚作假一旦出现东窗事发，他就要被证券相关管理部门进行严格的惩罚，在金钱与信用上都会付出惨重的代价，这对他们企业本身完全是致命的打击。按照 COSO 的统计，造假产生后，约占 51％以上的公司会产生庞大的股权的变动，23％的企业被交易限制，21%的企业被禁止运营停业。这对于企业的决策者，他们不只要被相关监督部门限制证卷交易的权利，同时必须接受与其行为造成的严重后果相匹配的惩罚。对于企业的一般职员，所有养老基金、职工福利待遇的购买者或者企业之外的享有本企业股份的人员，也会在金钱上受到非常大的损失。并且，诚笃的雇员和诚笃的高档管理人员也会受连累而影响其职业生涯。3我国上市公司财务造假的现象 3.1上市公司财务造假的动机 1.新股发行中的财务造假 新产生的股票在没有上市的时候，没有明确的囊括市场经济变化的成交数据，投资人员与企业法人、决策领导人员他们存在所获得的信息不一样，此类现象完全是致命性的，同时他们上市的价格关键是参照企业上位上市的时候的会计统计数据，决策领导人员存在很多的时间能够把上市企业进行财务信息的美化。并且，为了进步发行价钱、下降融资本钱，公司也存在虚增利润的动力。2.为获得配股资格的财务造假

企业成功上市之后能够利用第二次融资通过向外发型股票积累经济实力，不过相关管理部门在上市企业的配股方案制定了非常严格的规范准则，必须履行。上市企业财务报表红利指标受配股政策的影响很大，表现猛烈的利润把持迹象。争夺到达配股资历线是我国上市公司财务造假的念头之一。3.亏损公司的财务造假

亏损上市公司的管理层面临着非常大的压力：我国现存的相关法律规则对上市企业的管理关键依据企业相关会计人员所统计的公司运行状况当成标准，如果上市企业在三年期间一直不能够盈利，那么这个企业就有可能被撤销上市。其相关企业的决策层人员所处理的失误不只要被企业懂事局约束，同时还要面临失去工作的惨重结果；；所以，一直不能够盈利的企业，他们的决策者有非常符合实际的作假目标和动机。

4.利用虚假财务信息操纵股价的财务造假 按照市场有用性理论，在一个强式有用的市场上，企业的真实财政状况彻底为市场反应，伪造会计信息一定是白费事的行为。在中国很多投资的人并不能够明白与研究企业相关财务数据，仅仅参照相关盈利信息里面的纯盈利进行估计企业的经营成果与企业未来的发展趋势。这同时能够表明企业高层人员存在一定的机会通过篡改企业盈利信息欺骗别人的动机。不过，因为我国证券交易市场的特殊特点，仅凭股票价格还不可以完全展现企业的具体会计统计信息，这就为弄虚作假的人留下了漏洞。控制虚假的经营数据，共同股价把持，是我国上市公司财政造假的主要念头之一。

3.2上市公司财务造假的手段

归纳起来，我国上市公司财务造假的首要本领包罗假造买卖究竟、不妥应用管帐政策、操纵联系关系买卖和操纵非经常性收益这四类。我国上市企业伪造会计信息具备一定的特征：利用非法手段伪造提高资产份额、营业额来源和降低外债等实现企业盈利的状态。

1.虚构交易事实

假造买卖究竟是最为简略和直接的造假体例，包罗假造买卖究竟和制造经济业务两种范例。假造买卖究竟凡是涉及到假造发卖工具、假造发卖业务，一样平常还需填制子虚发票，伪造经济条约、资金往来记录、交易发票、货物报关单等很多种具备权威性的票据。是以，这种造假不但违背了会计律例并且常常也违背合同法、税法等主要经济律例。上市公司经由过程制造经济业务虚增利润也属于假造买卖事变，这类体例从形式上看是正当的，实质上也是造假行动。2.运用不恰当的会计政策

会计制度和其他所有任何制度相同，存在相应的缺点和不足，相应的会计规范所存在的评估与专业分析和相关校核手段的多样性导致上市企业决策曾能够自由的篡改盈利情况。不合理的运用会计准则关键表现在：

(1)使用不当的收入确认方法

按照管帐老例，收入简直认应当在收入的赚取进程已完成和买卖已产生以后才予以确认和记实，但上市公司的管理层经常经由过程毛病合用管帐原则以虚增发卖收入，首要的方式有：落成百分比法的不适当应用、提早开具发卖发票和在存有庞大不确定性或仍需供给将来办事时就确认了收入等。

(2)使用不当的费用确认方法

科学的规划成本的主要因素为辨别企业支出到底为资本化还是费用化，并且在费用化时怎么样进行提取与分摊。一般情况下上市企业利用不合乎规范的用度分辨手段方式实现少记当期用度、虚增当期利润的目标这种方式包罗：不恰当地将告贷用度本钱化，即告贷用度记入所购买、制作的相干资产本钱，分析开发费用资本化；拖延现阶段的花费；潜亏记账等。

(3)运用不当的股权投资核算方法

部分上市企业面对多种股权核算手段，为了实现伪造营业利润的假象，针对一直不能盈利的被投资部门，尽管参照相关标准需要利用权益法校核，不过他们利用成本法进行处理分析；将一直没有发生亏损的被投资企业，尽管参照相关标准需要利用成本法进行处理，不过他们利用权益法进行处理分析。

长期股权投资的核算方法有成本法和权益法两种。一些上市公司在选择股权核算方式时，出于虚增利润的目标，对呈现吃亏的被投资单元，固然应当采取权柄法校核但不过他们利用本钱法进行处理分析；利用权益法进行处理，若被投资部门发生了盈利负额的现象，那么相关投资部门应该依据投资份额研究其具体亏空，不过利用成本法处理并不需要这样做。

(4)随意变更会计政策。

目前存在的会计行为规范可以让会计工作者在处理会计相关校核的时候，存在很多种手段能够利用，例如，固定资产折旧（加速折旧法或直线法），存货计价（先进先出法或个别计价法），四项准备的计提比例等。按照一致性原则，管帐方式一旦选定今后，各期应保持一致，不得肆意转变。实务中，上市公司常常为了调控利润肆意转变管帐方式。

3.利用关联交易

基于体系体例和汗青缘由，我国的上市企业和他们的上层企业、集团企业内部存在的友邻单位、入股企业有着密不可分的关系。

在不触及资本市场条件下，企业集团内部联系关系买卖的目标在于节俭买卖用度，联系关系买卖的转移订价只是作为一种主要的激励机制和内部资源配置体例，有助于进步企业运行效力，减少左券本钱。不过，如果关联交易和资本市场长生关系的时候，因为委托经营条约的出现，同时主要股东与中小股东他们的根本利益的存在分歧，这种情况下关联交易就变成了上市企业遮盖其本身会计信息的手段。而试图保持良好的盈利记录。

4.利用非经常性收益

非经常性损益是指公司产生的与经营营业无直接关系，和虽与经营营业相干，但由于其性子、金额或产生频率，影响了真实、公平地反应公司正常红利本领的各项收入、付出。所谓的不频繁的亏损代表的为企业在合理的运营亏损的情况下，额外出现的单次性或不经常发生的损益。不频繁的亏损尽管为企业盈利信息的不可避免的成分，不过因为其呈现相对的短期性，所以对企业盈利的作用时间不长。非经常性损益项目标特殊性子，为公司办理红利供给了机遇，出格应存眷地为，不是频繁出现的损益业务具备一定的与众不同的特点，这就给企业编造具体经营信息带来了便利性条件，尤其引人注意的为，大部分频繁出现的损益其本来应该为认为编造的。

4欣泰电气股份公司财务造假的实例分析

2016 年 7 月 8 日，中国证监会对欣泰电气讹诈刊行正式做出行政处罚，启动强迫退市法式，包罗不得从头上市，冻结或限定刊行人减持，承销商兴业证券先行赔付等办法。欣泰电气成为中国证券市场第一家因讹诈刊行被启动强迫退市法式的创业板上市公司，且在退市后不克不及从头上市

4.1案例简介 欣泰电气股份有限公司为辽宁欣泰股份有限公司的控股子单位，其在美丽的丹东鸭绿江畔，坐落在辽宁欣泰股份有限公司的电力电子科技产业园区里面。公司成立于 1999 年 3 月 23 日，于 2014 年 1 月 27 日于创业板上市，注册资本为 1.7 亿元人民币，发行数量 2144.5 5万股，发行价格 16.33元，主承销商为兴业证券，目前停牌价格为 14.56元。

2015 年 7 月 14 日，欣泰电气关照布告收到中国证监会备案查询拜访关照，自此欣泰电气起头按期公布存在停息上市危害提醒信息；2015 年 11 月 27 日，公司公告承认财务造假，从 2011 年到 2014 年，持续四年，六期财务报告，每期虚构收回应收账款从 7000 多万元到近2 亿元不等。事实上，早在 2012 年 7 月 3 日欣泰电气 IPO 乐成过会之时，就曾有业内人士指出欣泰电气在上市前涉嫌虚增利润，约为其报表表现净利润的 40%以上，且欠债居高不下，涉嫌紧张财政造假。2016 年 7 月 8 日，欣泰电气发布了证监会的行政惩罚，公司和相干职员被罚款 1900 余万元，公司董事长温德乙、总会计师刘明胜被处以毕生证券市场禁入惩罚，毕生不得从事证券营业或担负上市公司董事、监事、高档管理职员职务。此外，欣泰电气承销商兴业证券及相关责任人也被罚没近5900 万元，相关会计师事务所、律所、评估公司也被立案调查。

4.2舞弊手法

中国证监会查明，欣泰电气的《2013 年年度报告》、《2014 年半年度报告》、《2014 年年度报告》中存在子虚记录。2013 年 12 月至 2014 年 12 月，欣泰电气在上市后连续经由过程外部告贷或捏造银行票据的体例，在年底、半年底等管帐期末冲减应收金钱，大部分鄙人一管帐期初冲回，致使其表露的相干年度和半年度报告财务数据存在子虚记录。公司存在“经营性现金流为负”“应收账款余额较大”等问题，在 2013 年之后的四份财务报告中，“自制”银行单据的做法频频出现。金额较大的是 2013 年 1 月至 6 月，欣泰电气直接通过伪造银行进账单的方式虚构收回应收账款近1.3 亿元。别的，欣泰电气现实节制人温德乙以员工名义从公司告贷供其小我利用，停止 2014 年 12 月 31 日，占用欣泰电气 6380 万元。欣泰电气在《2014 年年度报告》中未表露该联系关系买卖事变，致使《2014 年年度报告》存在庞大漏掉。

4.3欣泰电气股份公司财务造假的行为分析

财务信息作假有两类，职员作假与决策层作假。不管属于哪一类作假行为，他们都存在和被审计部门或和第三方地私自交易，而舞弊行动的目标是为特定小我或好处集团获得不妥或不法好处。详细而言，财务信息作假的行动特点有以下几个方面。

1、伪造工作信息，伪造非法票据，伪造不真实余额信息 这是一种常见的情势，舞弊经由过程窜改凭据或直接虚列付出举行，如财务人员操纵企业偷逃个人所得税的做法，将人为假造名单中增添名字和金额，以到达贪污的目标。偶然会计工作者把银行存款日具体的流水信息居心搞混，通过转账支票支付商品消费或私行提现等。

2、商业企业用往来账户偷逃税款

依照划定，一样平常纳税者的经济来源所交的税款在完成交付之后才能进行相应的扣除操作。他们为了能够尽可能的少交税，或者不交，在尚未进行现金或者转账支付的条件下，公司的相关高层人员暗示会计部门的工作职工，随意通过与当前时间不符合的票据或没有使用的支票存根进行处理，把这些票据当成抵扣交付的护盾，此类想象为部分单位逃避缴税的非法造假方式。公司赊销的货物，出现的必须及时交付的资金，一般情况下必须及时完成交易，但购货单元为了持久占用应付货款，发卖企业经销职员和财务职员为了从购货单元谋取私利，不过相关财务人员和其私自约定一直不完成交易，导致公司本该得到的资金长时间的不能注销账目。部分公司把往来公司的交易资金不勾除，把其私自扣押同时将其另作他用，然后通过过程坏账不收取挤列管理的花费。

3、隐瞒收入，虚报损失

企业向供货单元采办货色后，获得了满足相关要求的手续凭证，不过同时由于把商品退回，同时获得了相应的红字凭证，相关会计职员通过蓝字票据统计“应付账款”同时把红字票据隐藏，之后，其有合适的机会就会把这些金钱转出，私自扣留这些资金。企业操纵预收账款将还没有实现的收入提早做收入处置，虚报商品销售收入，调理利润；或将预收账款持久挂账，不做发卖处置，用来实现不交税的期望。

4、调控花费与盈利额，便于实现各种目标 企业为了节制昔时实现的利润，采纳在建工程提早报决算、提早转固定资产、提早计提折旧的体例以虚增用度或削减利润。操纵“其他应付款”“、预提用度”科目到达企业所要的目标，也是一种极其常见的本领。若有些企业为了到达连续享受国家税收优惠的目标，采纳虚列预提用度的体例来人为地调理利润，对早已提足的大修理用度付出一直在预提用度中列支，呈现出只有盈利没有出现亏损的表面现象；此外有对已之前提出的终了的预提成本付出时不做相应的合规规范的处理，并将其从头进入成本用度账户，以到达增添当期用度的目标。

5上市公司财务造假治理对策

美国在1987报告声明公司应该坚决反对财务造假的现象。这篇生命非常详细的介绍了公司反对财务信息造假的具体内容，其表明应该由整个社会的视角对待此类问题，必须通过四个阶段进行处理，分别为：公司、会计师事务所、管理与执法和教育。当然所有的公司单位都能够由下面所述的四个内容进行会计信息造假的规避主要有：企业决策曾的经营理念、内部约束体系、内部审计与外部独立审计。

财务造假不是“一锤子买卖”，欣泰电气正是为了圆上市前的一个谎而延续了四年的造假路，最终付出了沉重代价，所有准备上市和已经上市的企业都应该引以为戒。审计为目前经济活动所产生的控制体系的关键结构，其具体目标为管理与约束企业权力的执行。企业治理标准囊括不同的特点：诚实、正直、开放、表现导向、使命感和忠诚、理解和对公司负责。最关键的为董事和管理部门怎么样树立管理的带头模范作用，给另外的企业提供参照的对象，同时可以非常便捷的估算其主要作用的效果。关键为，高级行政职员所展现出来的诚实、道德，关注其在面对利益冲突和财务报表是否保密的情况下。

1.公司管理层的管理理念

公司的价值体系里面存在五个部分必须不能忽略：道德要求；在具体情况下的决策；工作环境的影响程度；通过工作能力给职员定级；面向竞争的状态。“经营宗旨”的完善可以当作对管理的更深的理解，换句话说，这也为给管理的再次赋予其内涵。“经营宗旨”也就是我们所说的管理于理性层次的含义。

2.内部控制系统

我们平常所说的内部控制，代表的为某部门为了达到他的盈利标准，保障企业经济资本的安全，保障会计数据的真实性，保障经营宗旨的落实实施，保障运营行为的经济、快速与成果，在企业里面制定的自我调整、约束、规划、评估与约束和的一系列政策。

3.内部审计

董事局的作用与所承担的责任：其必须制定相关行为规范与标准才可以从容面对不同的突发情况，可以随时检查和优化管理者的操作水平，能够在一定范围内负责公司大部分工作。内部审计，为在部门内部制定的、应用于相关管理单位的一类单独的督察与评价行为，其不仅仅能够对内部牵制体系地充分性与有效性做出校核、管理与评估，同时还能够对财务和其数据是否真实、合乎规范，对财产的安全。可靠，对公司经营成果、是否触犯相关法律法规做出校核、管理与评估。

4.外部独立审计

我们平常所说的外部审计代表的为不同于国家政府部门与国有单位部门的国家相关审计部门所实施的工作,和具备审计资格的会计师事务所实施的审计工作。证券交易市场为市场结构中处于顶峰的交易形式，它能够给上市企业提供非常方便募集资金的地点，同时也给投资的人们展现安全的投资途径，同时促进了资源合理分配与经济快速发展。在这个领域，风险为制约证券单价与组成证券具体特点的关键原因，风险定价为证券市场最根本的特点，但是因为信息为风险评估的基本原因，因此信息在此领域具备非常关键的不可替代的影响。

不过，因为市场里面的活跃者于证券市场信息传播途径里面占据的地位不一样，他们对这些数据信息的认识肯定不同，也就是他们所获得的信息呈现出不对称。通过阿罗—德布鲁模型我们可以知道，当信息对称这种处于理想状态的理念不被人们相信的时候，通过市场的自我调节并不能够让经济保持帕累托最佳的情况。这种情况的出现，如果不能得到及时有效的遏制他们能够引起证券市场时空、效率变小。为了避免此类现象的发生，不同的国家相关证卷管理部门都制定了相关法律法规，囊括了证券发行的信息规则与持续性信息公布规则。外部审计其本质上为对公司体系内存在的伪造、掩盖现象的核查，所以其能够产生鼓励诚实的影响。因为明白外部审计具备的强制特性，相关公司就竭尽所能规避在审计阶段出现被揭露的情况发生。

我国财务、银行、税收相关机构为了完成其目标任务，所针对他们工作范围里面的企业税收等做出核查，此类工作并不是审计仅仅为,经济监督过程的财务监督、税收监督与信贷监督。6 结束语

本文在进行上市公司财务造假问题研究时，采用案例分析法、文献阅读法，除了结合财务造假的相关规范文件和理论框架和我国上市公司固有的特点，还充分了解国内外学者的研究，并以欣泰电气股份公司为研究样本进行案例分析，针对近些年来上市公司财务造假的现象频繁出现，给广大股东带来了极大的财务亏损，经过探究对比已有的会计财务报表辨认方式，发觉比较拥有适应性和实践性的有用的检验方式，以及提出了一些参考性的对策。力图为满足上市公司加强对财务报表的控制，提供健全的监管体系和完善的外部审计。由于个人知识有限，对财务造假的研究还不够深入，未来还需要进一步完善和探讨。

2.上市公司财务造假研究 篇二

在市场经济中, 市场环境的复杂性和多变性, 市场竞争的愈发激烈, 以及企业内部管理的缺陷等因素的存在使企业面临太多的生存风险。风险的存在, 加大了企业陷入财务困境的可能性。企业财务风险初露端倪, 如果企业没有及时发现或者没有采取积极有效的控制措施, 当财务风险积聚到一定程度, 企业就会陷入财务困境。财务困境不仅给公司股东、经营管理者以及债权人带来重大损失, 还严重影响了证券市场正常的经济秩序, 而且对整个社会的发展造成了严重的威胁。因为一旦公司破产, 不仅意味着社会资源在公司的前期投入都将失去价值而造成社会资源的巨大浪费, 还会产生大批的失业人员而加重社会负担, 从而增加社会的不安定因素, 最终会使整个社会的生产效率下降。如果企业能够提早发现财务困境的信号, 就可以提前做出必要的应对措施减少损失。

二、文献回顾

(一) 国外文献

20世纪30年代国外学者就已经开始对财务困境预警模型进行研究。起初国外的研究是用单个比率指标来预测企业是否会“财务失败”或“破产”, 因此这类研究被称为单变量预测研究。代表人物是Fitzpatrick, 于1932年首先对企业的财务困境进行了预测研究。1966年Beaver提出了单变量判定模型, 但模型存在很大的缺陷, 即该模型采用不同的财务指标对同一企业进行预测时, 往往会得出相悖的预测结果, 因此无法得到正确的预测结论。为了弥补单变量判定模型的缺陷, 后来相继出现多变量判定模型、递归划分算法、类神经网络等方法对财务困境进行预测研究。2001年Fathi和Jean-Pierre Gueyie以加拿大公司为样本对公司治理特征和财务困境的关系进行了研究, 得出董事会组成结构与企业财务困境有关, 而且外部董事的所有权和董事地位对发生财务困境也有一定的影响的结论。

(二) 国内文献

我国对企业财务困境预警的研究起步比较晚。1980年之后我国学者才陆陆续续对企业财务困境进行预测研究。以吴世农 (1986) 的《企业破产的分析指标和预警模型》为代表。国内对公司治理因素影响的研究还比较少。姜秀华、孙铮 (2001) 研究了弱化的公司治理结构和公司陷入财务困境的关系。姜国华、王汉生 (2004) 选取2000年的财务和股权结构数据来预测公司2003年是否会被“ST”, 并建立了逻辑回归模型, 结果显示了良好的预测能力。本文将在公司治理结构和审计意见类型方面的非财务指标与财务指标一起通过实证研究以检验预警模型的预测效果。

三、研究设计

(一) 样本选择

本文将沪深股市中被ST处理的制造业上市公司界定为财务困境公司, 把没被ST处理的制造业上市公司界定为财务健康公司 (非财务困境公司) 。本文所指的被ST处理的条件为“财务状况异常”, 主要指以下两种情况:最近两个会计年度的审计结果显示的净利润为负值;注册会计师对最近一个会计年度的财务报告出具无法表示意见或否定意见的审计报告。按照本文界定的财务困境标准, 选择2004年至2006年间被ST的71家制造业上市公司作为困境公司研究样本, 并将其中的56家作为建模样本, 另外15家作为检验样本;同时选择相同时间口径的71家财务健康公司, 并将其中的56家作为建模样本, 另外15家作为检验样本, 与之配对进行预警模型的研究。为了更好地观察公司走向财务困境的财务状况变化情况, 也为了更方便地建立t-2年和t-3年的预警模型, 本文还将收集公司被ST处理的前2年的样本数据。为了方便下文的表述, 本文将用“t-2年”表示上市公司被ST处理前的第二年, “t-3年”表示上市公司被ST处理前的第三年。

(二) 指标选择

在选择定量财务指标时, 本文除了选择常规财务比率指标之外, 还选择与常规财务比率指标有所不同的现金流量指标。本文分别从偿债能力、经营发展能力、资产管理能力、盈利能力和现金流量能力五个方面选出了21个财务指标。非财务指标主要从公司治理结构和审计意见两个方面考虑, 其中, 在公司治理结构中主要选择能够揭示公司股权结构特征和董事会特征的指标, 审计意见主要考虑审计意见类型指标, 共选取了11个非财务指标。31个研究指标分别是:流动比率 (X1) 、速动比率 (X2) 、利息保障倍数 (X3) 、资产负债率 (X4) 、产权比率 (X5) 、长期负债与营运资金比率 (X6) 、营业利润增长率 (X7) 、净利润增长率 (X8) 、净资产增长率 (X9) 、总资产增长率 (X10) 、总资产周转率 (X11) 、存货周转率 (X12) 、应收账款周转率 (X13) 、成本费用利润率 (X14) 、销售净利率 (X15) 、资产净利率 (X16) 、净资产收益率 (X17) 、销售现金比率 (X18) 、总资产现金回收率 (X19) 、经营现金流入比率 (X20) 、经营现金流出比率 (X21) 、高管持股比例 (X22) 、第一大股东持股比例 (X23) 、流通股比例 (X24) 、国家股占总股本的比例 (X25) 、独立董事比例 (X26) 、Z指数 (X27, 代表“第一大股东持股比例/第二大股东持股比例”) 、CR5 (X28, 代表“前五大股东持股比例之和”) 、第一大股东是否是国家股 (X29) 、董事长或副董事长是否兼任总经理 (X30) 和审计意见类型 (X31) 。

四、实证结果分析

(一) 指标均值的显著性分析

本文运用非参数检验方法中的Wilcoxon秩和检验法, 对初步确定的31个研究指标进行均值差异的显著性分析。并运用SPSS13.0统计软件, 将56家ST公司和56家非ST公司两个建模样本按0、1分组, 其中, 0代表ST公司, 1代表非ST公司, 然后按照研究样本被ST处理前的第二年 (t-2年) 、第三年 (t-3年) 的顺序, 在P=0.05的显著性水平上, 对31个指标进行检验。在t-2年, 除了X6、X20、X21、X22、X24、X26、X27、X30等8个研究指标由于双尾渐进显著性概率均大于0.05而没通过显著性检验之外, 其他23个研究指标均通过了显著性检验。这表明, 在t-2年, 两类样本公司在23个指标上表现出显著的差异性;在t-3年, 除了X1、X2、X4、X5、X6、X10、X12、X18、X22、X24、X26、X27、X30这13个研究指标因为双尾渐进显著性概率均大于0.05而没有通过显著性检验之外, 其他18个研究指标均通过了显著性检验。这表明, 在t-3年, 两类样本公司在18个指标上表现出显著的差异性。

(二) 因子分析

本文运用统计分析中的因子分析方法来消除指标变量之间的多重共线性现象。t-2年共有23个指标、t-3年共有18个指标通过了显著性检验, 下面利用因子分析方法分别对其进行浓缩提取。 (1) t-2年指标的因子分析。对通过了显著性检验的23个研究指标, 利用112家建模样本公司t-2年的数据, 运用统计软件SPSS13.0做因子分析进行浓缩提取, 步骤如下:第一, KMO检验。要对23个财务指标做因子分析, 首先进行KMO检验, 以确定23个变量是否适合进行因子分析从而进行变量的浓缩提取。运用SPSS13.0统计软件分析得到结果如 (表1) 所示。可以发现, KMO检验的结果是0.618, 结合球形检验值及sig值, 由于Bartlett球度检验给出的统计量是1227.659, 且其对应的相伴概率为0.000远远小于显著水平0.05, 因此拒绝Bartlett球度检验的零假设, 可认为相关系数矩阵不是单位阵, 从而适合进行因子分析。因此, 本文运用SPSS13.0统计软件, 根据提取因子的条件———特征值大于1, 从23个变量中共提取到了8个主成分因子。为了更容易地把握因子的实际意义, 本文采用方差最大化正交旋转的方法进行转换。通过因子旋转, 浓缩提取到6个研究指标可以代表23个研究指标所涵盖的信息含量。 (2) t-3年指标的因子分析。与t-2年的处理方法相同, 对通过了显著性检验的18个研究指标, 利用112家建模样本公司t-3年的数据, 做因子分析进行浓缩提取, 共提取到了6个主成分因子, 浓缩提取到5个研究指标。 (3) 指标体系的筛选结果。在t-2年, 最终进入模型的指标是X2 (速动比率) 、X12 (存货周转率) 、X16 (资产净利率) 、X18 (销售现金比率) 、X25 (国家股占总股本的比例) 和X31 (审计意见类型) , 这6个指标可以代表23个原始指标的信息含量。在t-3年, 最终进入模型的指标是X3 (利息保障倍数) 、X7 (营业利润增长率) 、X15 (销售净利率) 、X21 (经营现金流出比率) 和X23 (第一大股东持股比例) , 这5个指标可以代表18个原始指标的信息含量。

(三) 回归分析本文建立了以下四个模型进行分析:

(1) 不包含非财务指标的t-2年的财务困境预警模型。本文运用SPSS13.0统计软件, 使用Logistic回归分析方法, 将财务困境企业的Y值取为0, 将非财务困境企业的Y值取为1, 把112家建模样本公司的4个财务指标 (X2、X12、X16、X18) 作为自变量, 以t-2年的数据为基础, 构建逻辑回归模型。模型的参数具体的拟合程度如 (表2) 所示。四个指标变量在0.05显著性水平下都显著, 说明参数具有显著意义。因此, 可以得到t-2年的逻辑回归模型:

注:“*”表示0.01水平下显著, “**”表示0.05水平下显著

其中, X2速动比率是指货币资金、短期投资、应收票据、一年内应收账款之和与流动负债的比值;X12存货周转率是指主营业务成本与平均存货余额的比值;X16资产净利率是指净利润与资产总额的比值;X18销售现金比率是指销售商品、提供劳务收到的现金与主营业务收入的比值。Y值是指样本公司陷入财务困境的概率。可以看出, X2、X12、X16和X18四个指标的系数均为正数, 说明四个指标变量的取值越大, Y的值也越大。从经济意义上解释, 说明X2、X12、X16和X18的值越大, 企业在未来两年陷入财务困境的可能性就越小, 财务状况也就越安全。

(2) 不包含非财务指标的t-3年的财务困境预警模型。与t-2年财务预警模型的建立方法相同, 把112家建模样本公司的4个财务指标 (X3、X7、X15和X21) 作为自变量, 以t-3年的数据为基础, 构建逻辑回归模型。可以得到t-3年的逻辑回归模型:

其中, X3利息保障倍数是指息税前利润与当期利息费用的比值;X7营业利润增长率是指本年营业利润、上年营业利润之差与上年营业利润的比值;X15销售净利率是指净利润与主营业务收入的比值;X21经营现金流出比率是指经营活动现金流出额与现金流出总额的比值;Y值是指样本公司陷入财务困境的概率。可以看出, X3、X7、X15三个指标的系数均为正数, 说明三个指标变量的取值越大, Y的值也越大。X21的系数为负数, 说明指标变量X21的取值越大, Y的值就越小。从经济意义上解释, 说明X3、X7、X15的值越大, 企业在未来三年陷入财务困境的可能性就越小, 财务状况也就越安全;X21的值越大, 企业在未来三年陷入财务困境的可能性就越大。

(3) 引入非财务指标的t-2年的财务困境预警模型。把112家建模样本公司的4个财务指标 (X2、X12、X16、X18) 和2个非财务指标 (X25、X31) 一起作为自变量, 以t-2年的数据为基础, 构建逻辑回归模型。可以得到t-2年的逻辑回归模型:

其中, X25国家股占总股本的比例是指国家股与总股本的比值;X31审计意见类型在本研究中用“1”表示无保留意见, 用“0”表示无保留意见之外的其他所有意见;Y值是指样本公司陷入财务困境的概率。可以看出, X25、X31两个指标的系数均为正数, 说明两个指标变量的取值越大, Y的值也越大。从经济意义上解释, 说明X25、X31的值越大, 企业在未来两年陷入财务困境的可能性就越小, 财务状况也就越安全。首先, X25的值越大, 意味着国家股所占总股本的比例越大。一般来说, 国家股的持有者是政府部门, 而政府部门持股的比例越高, 意味着对公司的控制力和影响力就越大。一旦公司真的处于被ST处理的境地, 无论出于经济目标或非经济目标的考虑, 国家都会采取一系列的积极措施, 如向公司发放补贴、对公司进行减免税的优惠政策等来保全上市公司以避免其状况继续恶化而面临退市风险。所以, 从这个角度来讲, 国家股占总股本的比例越高, 企业陷入财务困境的可能性就越小。然后, X31的值越大, 意味着注册会计师对公司出具无保留意见的偏向性越强。根据条件“注册会计师对最近一个会计年度的财产报告出具无法表示意见或否定意见的审计报告”, 才能判定公司有被ST处理的可能, 所以, 被出具无保留意见的报告书意味着公司陷入财务困境的可能性很小。

(4) 引入非财务指标的t-3年的财务困境预警模型。把112家建模样本公司的4个财务指标 (X3、X7、X15、X21) 和1个非财务指标 (X23) 一起作为自变量, 以t-3年的数据为基础, 构建逻辑回归模型。可以得到t-3年的逻辑回归模型:

其中, X23第一大股东持股比例是指第一大股东持股股数与总股本的比值。可以看出, X23的系数为正数, 说明它的值越大, Y的取值就越大。从经济意义上解释, 说明X23的值越大, 企业陷入财务困境的可能性就越小, 财务状况就越安全。可以这样理解, 第一大股东持股比例越高, 表明其对公司的控制力就越强, 股东单从其自身的经济利益出发考虑, 也会将控制力进行很好的运用, 以保持公司的业绩和自己的经济利益。所以, 第一大股东持股比例越高, 企业陷入财务困境的可能性就越小。

(四) 预警模型的效果检验

建模样本和检验样本的效果检验结果分别见 (表3) 和 (表4) 。对比两个表, 可以发现: (1) 无论是对建模样本还是对检验样本, 四个模型的预测准确率都比较高, 说明四个模型的稳定性比较强, 并具有一定的外推能力。 (2) 无论模型是否引入非财务指标, t-2年的模型整体预测准确率要明显高于t-3年的模型整体预测准确率。如对建模样本的检验中, 在不包含非财务指标的情况下, t-2年的整体预测准确率90.2%明显高于t-3年的72.4%;在引入非财务指标的情况下, t-2年的95.5%依然高于t-3年的81.3%。对检验样本的检验中, 依然是相同的结论。这充分表明, 距离公司被ST的时间越近, 模型的预测能力越强, 预测效果也越好。 (3) 无论是t-2年还是t-3年的模型, 引入非财务指标的模型的整体预测准确率明显高于不包含非财务指标的模型。比如, 对建模样本的检验中, 在t-2年, 引入非财务指标的模型的整体预测准确率95.5%明显高于不包含非财务指标的模型的整体预测准确率90.2%;在t-3年, 依然得到相同的结论。这一结论充分表明, 引入非财务指标建立的预警模型比单纯的财务指标建立的预警模型有更强的预测能力和更好的预测效果。

五、结论

本文对2004年至2006年间被ST的71家和与之配对的没被ST的71家制造业上市公司进行研究, 对112家样本公司的31个指标数据在t-2和t-3年分别进行了显著性分析, 结果发现分别有23和18个指标通过了显著性检验。这表明, 公司距离被ST的时间越近, 能传达财务状况异常信息的研究指标就越多, 表明其陷入财务困境的可能性也就越大。同时, 显著性检验表明, 对两类公司建立财务困境预警模型是具有一定的可行性的。然后对23和18个指标分别进行因子分析, 在t-2年浓缩到6个指标, 在t-3年浓缩到5个指标。指标的浓缩提取为模型的最终建立提供了可能性。本文对四个模型进行检验, 首先将建模样本公司数据回代入模型, 四个模型的整体预测准确率分别是90.2%、72.4%、95.5%和81.3%, 得到了较好的预测效果。为了检验模型的稳定性, 本文又用30家检验样本公司对模型效果进行检验, 四个模型的整体预测准确率分别是86.7%, 76.7%, 93.3%和83.4%。这说明, 经过浓缩提取的研究指标均能对企业财务困境提供较强的解释力。经过对比分析, 得到如下结论:利用财务指标与非财务指标相结合的方法建立的模型要明显优于用单纯的财务指标建立的预警模型, 因此, 利用财务指标与非财务指标相结合的方法建立预警模型, 这一思路不仅可行而且已经达到了比较理想的预测效果。综合来看, 本研究建立的模型具有一定的预测能力和理想的预测效果。

参考文献

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[2]张玲:《财务危机预警分析判别模型》, 《数量经济技术经济研究》2000年第3期。

[3]吴世农、卢贤义:《我国上市公司财务困境的预测模型研究》, 《经济研究》2001年第6期。

[4]姜秀华、孙铮:《治理弱化与财务危机:一个预测模型》, 《南开管理评论》2001年第5期。

[5]杨淑娥、徐伟刚:《上市公司财务预警模型:Y分数模型的实证研究》, 《中国软科学》2003年第1期。

[6]姜国华、王汉生:《财务报表分析与上市公司ST预测的研究》, 《审计研究》2004年第6期。

3.上市公司财务预警研究 篇三

关键词：上市公司；财务预警模型；Z分模型

进行财务预警可以分析企业的财务状况并对未来的筹资方式选择提供一定的指导和建议，同时也对企业选择何种财务战略，是扩张还是收缩提供警示，以避免沦入ST行列或者面临破产的危机。

一、财务预警理论概述

（一）财务预警概念

企业的财务预警就是指财务失败预警，是利用各种可得到的数据，如以财务报表和经营计划中的信息为依据，再利用统计和财务会计的知识通过比率分析和模型使用等方法对企业过去、现在和未来的财务状况进行推断，判断企业在经营活动和管理活动中是否存在潜在的危险。

（二）财务预警主要模型

从二十世纪三十年代到目前为止，财务预警模型经历了三代的发展和演进。

第一代财务预警模型为单变量财务预警模型。第二代财务预警模型分为多元变量财务预警模型和条件概率分析模型，条件概率分析模型又分为逻辑回归模型和概率回归模型。第三代财务预警模型在前两代的基础上又进行了改进。第三代人工神经网络分析财务危机预警模型是对人工神经网络的模拟构建，但其本身理解起来比较复杂，要求较高的硬件条件，目前适用范围还不广泛。

二、我国上市公司财务预警存在的主要问题

从模型的角度。缺少自己的独创性也未依据本国的实际政策和经济发展状况对模型进行调整。这种照搬照抄的数据和模型并不能很好的预测将要发生的财务危机也不能为企业的财务情况和经营发展提供有效的建议。

从指标选取角度。一方面来说由于我国的财务报表编制存在很大的弹性，其中的数据并不能够完全真实的反映公司实际的生产经营情况。另一方面由于企业在不同时期会采取不同的会计政策，由此造成了报表数据的前后不一致对纵向对比判断企业财务危机的可能性造成了很大的障碍。

从判断标准角度。国外与国内的经济形势和政策均不相同，对不同同类型的企业判断标准也不相同，而目前在各个领域还没有一个统一的标准进行判断。

从实际操作使用方面。许多公司并未根据本公司通过财务预警模型得出的数据调整未来发展方向和财务政策，使财务数据没有得到应有的用处而被闲置。

三、我国上市公司财务预警优化的对策建议

应采取如下应对措施：

从模型的角度。建立适合我国企业的财务预警模型。自财务预警模型建立应用以来，世界上已有几十个国家发展了适合本国国情的财务预警模型，中国也应该在充分利用借鉴外国资源的基础上，建立适合我国国情的企业财务风险预警模型。

从指标选取的角度。不仅要选取财务指标还应选取非财务指标。通过案例验证，许多企业的非财务指标甚至比财务指标更早的预测出了企业将会面临的风险和将要遭受的危机。

从判断标准角度。判断的标准要具体情况具体分析。以阿尔曼的Z分模型为例，在2008年，许多非ST的企业Z值都有所下降，这是全球金融危机所带来的不可避免的影响。故在这种年份，若一个企业的Z值稍稍低于0.9，对此企业是否存在破产威胁就不能仅仅依据这一个指标下结论。

从实际操作方面。应根据财务预警制定合理科学战略目标。如果企业的战略过于激进或者投资过于分散则会对财务及经营产生巨大的影响。

四、财务预警研究的案例分析

在众多财务预警模型中，我们选取Z分模型来进行案例分析。Z分模型的主要内容如下：

Z=0012X1+0014X2+0033X3+0006X4+0999X5

其中Z为判别函数值，各变量计算方法为：

X1=（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产

X2=期末留存收益/期末总资产=（股东权益合计-股本）/期末总资产

X3=息税前利润/期末总资产=（利润总额+财务费用）/总资产

X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债=（优先股和普通股市场价值）/总负债

X5=本期销售收入/总资产

阿尔特曼教授根据美国股市的情况将Z值的判定临界点设置为2675，将这个结论与中国的实际情况相结合，应适当调低Z值，根据以前文献研究将其定为09，即若上市公司的Z值小于09并伴随着下降的趋势则公司处于较为严重的财务困境中并可能面临退市。为了举例说明这一情况，我们选取了一家已连续两年亏损的公司ST云网用Z分模型分析来说明情况。

我们选取*ST云网 2009～2014年度的财务报表进行Z评分模型的分析。

依据各个指标所代表的意义进行分析，X1在六年内连年下降，并在2014年达到负值则说明公司的流动性不容乐观。X2体现的是企业累积的利润，而这一指标也从2009年的0.7下降到了2014年的-0.8，这与企业的现实发展状况也是相吻合的。X3在2013年就变为负值说明企业的资产利用效果很差，而在2014年云网想从早已成熟的互联网视频行业分一杯羹，进行了投资却惨遭失败。X4表明了股票下跌的幅度也略大。X5显示公司可用资产获得收入的能力也在下降甚至低于1，说明企业在增加收入方面十分不利。

从2009到2014年，ST云网的Z值基本呈现下降状态，在2010-2011年这个阶段下降的尤为明显，而股价也由2009年底的33.36收盘跌为2014年底的6.09收盘，2013、2014两年连续亏损，最终中科云网在2014年成为ST企业。中科云网由“民营餐饮企业第一股”转型为向互联网以及大数据企业的过程中失败，惨被ST。除了财务指标方面Z值一路下滑的提示，非财务指标方面也给出了足够的提示：公司一意孤行向互联网和大数据方面转型，收编“快播”等互联网企业，但是公司之前并无此方面完备的管理经验和市场经验，这在另一个角度说明了，非财务指标的因素可能比财务指标更早的预示了公司未来的发展趋势。

2015年5月10日，*ST云网发布了第三十四次风险提示，除此之外在5月6日至5月8日，*ST云网的股价也有异常现象，以连续三个交易日收盘价跌幅偏离值累计超过了12%。由这些非财务因素分析*ST云网很可能面临退市的危险。财务指标和非财务指标双方得出的结论一致。综合这些方面，可以预测*ST云网在未来的财务状况可能更加恶化并且濒临破产危机。（作者单位：安徽财经大学）

参考文献：

[1]张梅. 企业财务危机形成机理和防范研究：一个文献综述[J]. 科技和产业. 2012年01期

[2]张年胜，何俊德. 财务危机预警辨析[J]. 财会月刊. 2003年09期

[3]徐丹丹，李小建. 上市公司财务预警实证研究——以陕西装备制造业为例[J]；财会通讯；2012年02期

[4]向德伟. 运用“Z记分法”评价上市公司经营风险的实证研究[J]. 会计研究. 2002年11期

4.会计研究论文:上市公司财务论文 篇四

国外财务预警研究起步较早，通过学习和对比，可以大大开拓我们继续进行这方面研究的思路。尽管到目前为止，财务比率在企业发生财务危机前的预测能力还没有得到任何一个理论说明，但财务预警模型已经在国外得到了广泛应用，对于我国在该领域的理论与实践有着诸多启示。1.选取与财务危机相关性较高的会计数据和财务比率。对比国外财务预警模型，我们不难发现它们有一个共同点，即在模型中均运用了会计数据和财务比率。国外以破产做为界定财务危机的标准，学者们纷纷选取那些在债务契约中经常用来限制管理人员行为的数据和比率，并把它们做为破产可能性的计量指标。他们普遍认为，违反契约并不必然导致破产，但那些数据和比率的恶化，将会导致债务人违约，债权人就有权迫使企业破产。因此我们在研究中，首先应当以适当的标准来衡量财务危机，同时应当选取那些与财务危机高度相关的会计数据和财务比率。2.单变量模型与多变量模型相结合。通过比较可以发现，单变量模型和多变量模型各有优势。单变量模型简便易操作，而且可以同时选取多个适当的指标进行分析。多变量模型则建立在统计学和数量经济学基础上，能较全面反映公司财务状况。我们在研究和运用财务预警模型时，应把二者结合起来，这样可以做到优势互补，进而提升模型的使用效果。3.设计时应充分考虑中国实际。国外的预警模型是基于国外的证券市场和上市公司背景。我们在借鉴的同时，还应充分考虑国内上市公司的具体特点，探索符合我国国情的预警模型。到目前为止，在这一领域占据着优秀地位的仍数国外最具权威的爱德华奥特曼的Z模型。

二、建立和实施财务预警系统应注意的问题

5.上市公司财务造假研究 篇五

内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。

 

一、财务困境预测模型研究的基本问题

财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。

(一)财务困境的定义

关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等人(；)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务”，即技术破产。

在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。

(二)预测变量的选择

财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。

1．财务指标信息类模型。Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。

尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。Harmer(1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。但是，自Z模型(1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。

2．现金流量信息类模型。现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。如果公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其他途径获得资金时，那么公司最终将破产。因此，过去和现在的现金流量应能很好地反映公司的价值和破产概率。

在Gentry，Newbold和Whitford(1985a；1985b)研究的基础上，Aziz、Emanuel和Lawson(1988)发展了现金流量信息预测财务困境模型。公司的价值来自经营的、政府的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。他们根据配对的破产公司和非破产公司的数据，发现在破产前5年内两类公司的经营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显著的差异。显然，这一结果是符合现实的。破产公司与非破产公司的经营性现金流量会因投资质量和经营效率的差异而不同，二者以现金支付的所得税也会因税收会计的处理差异而不同。Aziz、Emanuel和Lawson(1989)比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率，发现现金流量模型的预测效果较好。

3．市场收益率信息类模型。Beaver(1968)是使用股票市场收益率信息进行财务困境预测研究的先驱。他发现在有效的资本市场里，股票收益率也如同财务指标一样可以预测破产，但时间略滞后。Altman和Brenner(1981)的研究表明，破产公司的股票在破产前至少1年内在资本市场上表现欠佳。Clark和Weinstein(1983)发现破产公司股票在破产前至少3年内存在负的市场收益率。然而，他们也发现破产公告仍然向市场释放了新的信息。破产公司股票在破产公告日前后的两个月时间区段内平均将经历26％的资本损失。

Aharony，Jones和Swary(1980)提出了一个基于市场收益率方差的破产预测模型。他们发现在正式的破产公告日之前的4年内，破产公司的股票的市场收益率方差与一般公司存在差异。在接近破产公告日时，破产公司的股票的市场收益率方差变大。

(三)计量方法的选择

财务困境的预测模型因选用变量多少不同分为单变量预测模型和多变量预测模型；多变量预测模型因使用计量方法不同分为线性判定模型、线性概率模型和Logistic回归模型。

此外，值得注意的是，近年来财务困境预测的研究方法又有新的进展。网络神经遗传方法已经开始被应用于构建和估计财务困境预测模型。

(四)我国对企业财务困境预测的研究

在国内的研究中，吴世农、黄世忠(1986)曾介绍企业的破产分析指标和预测模型；陈静(1999)以的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995―的财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本／总资产、总资产周转率6个指标构建的模型，在ST发生的前3年能较好地预测ST。张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。

二、本文的样本和研究方法

本文与以前我国上市公司财务困境的研究有所不同。第一，样本新、时间长、容量大。本文研究的ST样本包括―发生ST的公司，即A股市场上全部的ST公司，同时剔除了非正常的ST公司；此外，样本数据的收集时间延至公司发生ST前5年，样本时间跨度较长。选入研究的ST样本公司70家和相对应的非ST样本公司70家，样本容量达到了140家，可望在一定程度上降低估计和预测误差。第二，选择多种研究方法，建立单变量判定模型和三种多变量判定模型，并比较各种模型在财务困境预测中的效率。

(一)财务困境公司的样本选定

本文从我国A股市场上3年中出现的82家ST公司中界定出70家公司作为财务困境公司，进行财务困境预测研究。它们是：(1)连续两年亏损，包括因对财务报告调整导致连续两年亏损的“连亏”公司，共51家；(2)一年亏损但最近一个会计年度的股东权益低于注册资本，即“巨亏”公司，共16家；(3)因注册会计师意见而特别处理的，共3家。但排除了：(1)上市两年内就进入特别处理的公司，共8家。排除原因是财务数据过少和存在严重的包装上市嫌疑，因此与样本中的其他公司不具有同质性；(2)因巨额或有负债进行特别处理的公司，共2家。排除原因是或有负债属偶发事件，不是由企业正常经营造成的，与其他样本公司不具有同质性；(3)因自然灾害、重大事故等进行特别处理的，共2家，原因同(2)。

(二)研究程序和计量方法

本研究首先计算140家样本公司的盈利增长比率、股东权益收益率等21个财务指标，这些指标综合反映了企业的盈利能力、长短期偿债能力、营运能力、成长能力和企业规模。在此基础上，使用剖面分析对样本中的财务困境公司和非财务困境公司在财务困境发生前5年期间历年的21个财务指标进行对比分析，探讨对企业陷入财务困境影响显著的变量。其后，应用单变量分析，选择4个财务指标为例估计单变量判定模型。最后，筛选和确定对企业陷入财务困境影响最为显著的6个指标为模型的判定指标，应用线性概率模型、Fisher二类线性判定模型、Logistic模型三种计量方法，建立和估计财务困境的预测模型，并比较这三种模型的预测效果。

三、实证研究

(一)剖面分析

首先分组计算70家财务困境公司和70家非财务困境公司的21个财务指标在财务困境发生前1至5年的平均值和标准差等描述性统计量，比较这二组在21个财务指标各年的平均值是否具有显著差异，其次计算各年的Z统计检验量，结果如表1所示。剖面分析结果表明：(1)在ST发生的前1和2年，财务困境公司和非财务困境公司的17个财务指标的平均值存在显著的差异；(2)Z值随着ST发生时间的临近而显著增大，即二组的财务指标平均值的差异随ST发生时间的临近而扩大。由此可见，在所选的21个财务指标中，除利息保障倍数、存货周转率、Log(总资产)和Idg(净资产)外，其余17个在财务困境发生前1至2年中具有显著的预测能力。

表1  21个财务指标Z统计量的计算结果*

(二)单变量判定分析

本文选择净资产报酬率、负债比例、营运资产与总资产的比例和资产周转率4个财务指标，应用单变量判定分析分别建立4个单变量预测模型，通过确定模型的最佳判定点，可以判定某一企业在财务困境发生前1至5年其是否会陷入财务困境。估计模型的结果如表2至表5所示。

表2  净资产报酬率在财务困境前1-5年的判定模型

由表2至表5可见：(1)从各个单变量判定模型的判定效果来看，净资产报酬率的判定模型误差最小；营运资本／总资产的判定模型和负债比率的判定模型误差次之，资产周转率的判定模型误差最大。(2)财务指标作为预测变量具有信息含量和时效性，其信息含量随着时间的推移而递减，即指标值离财务困境发生的时间愈短，信息含量愈多，预测的准确性愈高，反之信息含量愈少，预测准确性愈低。(3)结合剖面分析，在两组均值的差异性检验中非常显著的财务指标，在单变量判定分析中的误判率却较高。例如，财务困境公司与非财务困境公司两组的负债比率在财务困境前1年的Z统计量为7．0696，差异性非常显著，但在单变量判定分析中误判比率却高达24．46％。以上结果表明，应用不同研究方法分析同一个指标所得结果不同。我们认为，这是因为在剖面分析的z检验中，误判率不仅与两组的均值有关，而且与两组的样本分布的状况有关。因此，应用不同判定分析方法构建的单指标判定模型，结论往往相互冲突。

表3  负债比率在财务困境前1-5年的判定模型

表5  资产周转率在财务困境前1-5年的判定模型

(三)多元线性判定模型的变量选择分析

本研究首先应用LPM，采用逐步回归选择变量方法，对5年的样本数据依次进行回归，从21个变量中选择若干变量。选择的标准是：F值的概率值小于0．10时进入，大于0．11时剔除。

利用财务困境前1至5年的数据，分别进行逐步回归，结果如表6所示。我们最终选取了Xl(盈利增长指数)、X3(资产报酬率)、X7(流动比率)、X11(长期负债与股东权益比率)、X12(营运资本与总资产比)、X19(资产周转率)等6个指标作为多元判定分析的变量。选取这些指标的原因是：(1)以财务困境前1年的逐步回归结果为主，参考其他年份的回归结果。由剖面分析可知，财务困境前1年的财务指标作为财务困境预测的信息

含量最多，时效性最强；离财务困境发生的时间越远，指标的信息含量越少，时效性越差。所以，财务困境前1年逐步回归所得的变量全部入选。结合其他年份特别是财务困境前2年的结果，营运资本总资产比、速动比率、负债比率、应收账款周转率是表现较好的变量。(2)兼顾全面综合的信息反映，适当避免同类信息的重复反映。首先，财务困境前1年逐步回归所得的变量盈利增长指数、资产报酬率、长期负债股东权益比率、资产周转率分别是反映企业成长能力、盈利能力、长期偿债能力、营运能力的指标，但没有反映短期偿债能力的指标。营运资本与总资产比是财务困境前2年逐步回归所得的变量之一，而且参数估计值的显著性水平在0．05之上，故也把该变量作为预测变量之一。其次，速动比率是反映短期偿债能力的指标，但更能全面反映短期偿债能力是流动比率，结合剖面分析，历年两组间的流动比率和速动比率均值差异性检验统计量Z值比较接近，表明这二个指标都能反映的两组的差异性。因此，从反映短期偿债能力的全面性来考虑，我们在建模时选择了流动比率，舍弃了速动比率。再次，考虑到若企业短期偿债能力较强，会减少其在短期内陷入财务困境的概率，因此把短期偿债能力的两个指标――营运资本与总资产比和流动比率同时引入预测变量组合，加强短期偿债能力信息在预测中的比重。第四，负债比率与长期负债股东权益比同是反映企业长期偿债能力的指标，长期负债股东权益比已在财务困境前1年引入了变量组合，为避免信息的重复反映，舍弃了负债比率。最后，应收账款周转率与总资产周转率同是反映营运能力的指标，但应收账款周转率不及总资产周转率反映全面，所以反映营运能力的指标选用总资产周转率，舍弃应收账款周转率。

表6  各年逐步回归的所得的变量结果

为了避免多重共线性，对选定的6个变量进行多重共线性检验。本文使用的检验指标是容许度(TOL)和方差膨胀因子(VIF)。计算公式为：

TOLj=1―R2j=1／VIFj

其中，群为均对其余k―1个自变量回归中的判定系数R2。当TOL较小时，认为存在多重共线性。一般地，方差膨胀因子VIF大于10，认为具有高的多重共线性。VIF检验的结果见表7。从表7可知，6个变量的.VIF均小于10，可认为各变量之间不存在显著的多重共线性。

表7  多重共线性检验

(四)多元线性判定模型的估计结果

1．LPM模型。根据上述选定的6个变量及其财务困境前1年的样本数据，得到LPM模型的回归结果如表8所示。LPM模型的方程可表示为：

Y=0．3883+0．1065x1-2．7733x3+0．0537x7+0．1970x11-0．3687Xl2-0.1388x19

其中：Y是陷入财务困境的概率；X1是盈利增长指数；x3是资产报酬率；x7是流动比率；X11，是长期负债股东权益比率；x12是营运资本／总资产；X19是资产周转率。

表8  LPM模型的回归估计结果

线性概率方程是以70家非财务困境公司与69家财务困境公司在财务困境前1年的6个财务指标的数据为因变量值，取财务困境公司为1，非财务困境公司为0作为因变量值进行估计的。因此，理论上取0．5为最佳判定点。根据估计的模型对原始数据进行回代判定，若预测值大于0．5的，判定为财务困境公司；否则为非财务困境公司。判定结果如表9所示。

表9  LPM在财务困境前1年的判定结果

在回判过程中，70家非财务困境公司有4家被错判，误判率为5．71％；69家财务困境公司有10家被错判，误判率为14．49％；总的误判率为10．07％。判定正确率较高。采用同样的方法可以计算其他年份的最佳判定点和误判率。

2．Fisher二类线性判定模型。把财务困境公司划分为组合1，非财务困境公司划分为组合2，对样本公司的财务困境前1年的财务数据，使用同样的6个变量，估计Fisher二类线性判定分析。

对于组合1，判定模型为：

Z=-6．059+0．331x1一25．865x3+4．033x7+3．250x11-11．905x12+4．428x19

对于组合2，判定模型为：

Z=-4．859―0．812x1+3．989x3+3．432x7+1．142x11一7．734x12+5．924x19

以典则(Canonical)变量代替原始数据中指定的自变量，其中，典则变量是原始自变量的线性组合，得到典则的线性判定模型为：

Z=0．448―0．435xl+11.374x3―0．229x7―0．803x11+1．589x12+0．570x19

根据上述判定模型，以财务困境发生前1年的原始数据分别进行回代。二个组合的平均Z值分别是-1．3254和1．3065，样本个数分别为69和70，所以按完全对称原则确定的最佳判定点为z*。由此可知：当把财务困境发生前1年的原始数据代入判定模型所得的判定值Z大于Z*，则判为组合2，即非财务困境公司，否则判为组合1。由此得到的判定结果见表10。同理可计算其他年份的最佳判定点和误判率。

表10 Fisher二类线性判定模型在财务困境前1年

值得指出的是，Fisher判定模型在财务困境发生前1年的误判率为10．07％，与LPM模型的误判率相同，这从应用上证明二个模型是等价的。

3．Iosistic回归模型。使用同样的财务指标和数据，进行二元Logistic回归分析，得到模型的估计结果见表11。

表11  二元Logistic回归模型估计结果

截距模型是将所有自变量删除后只剩一个截距系数模型。当前模型是含有自变量的Logistic回归模型。“Likelihood“为似然函数值，“―2LogLikelihood”(缩写为―2LL)是似然函数值的自然对数的―2倍，常用来反映模型的拟合程度，其值越小，表示拟合程度越好。因为Idsistic模型是使用最大似然估计，似然函数值越大，

则表明越接近最大似然值，拟合程度越好。从表10可见，变量x1、X3、X11的显著水平均小于0．05，说明其预测能力较强；其余3个变量的显著水平较高，说明其预测能力较弱。

方程可表示为：

log(p/(1-p))=-0.867+2.5313X2-40.2785X4+0.4597X8+3.2293X12-3.9544X13-1.7814X20

即

P=1/(1+e-(-0.867+2.5313X1-40.2785X3+0.4597X7+3.2293X11-3.9544X12-1.7814X19))

根据回归所得到的Logistic方程，以0．5为最佳判定点，对财务困境前1年的原始数据进行回代判定，结果见表12。

表12  Logistic回归模型在财务困境前1年的判定结果

在财务困境前1年，70个非财务困境公司有4个被错判，误判率为5．71％，69个财务困境公司有5个被错判，误判率7．25％，总体上看，139个公司有9个被错判，误判率6．47％。同样地，使用二元Logistic回归可以对财务困境前2年财务困境前5年的情况进行判定分析，判定结果见表13。

表13  三种多元判定分析方法估计模型的比较

四、结论与启示

第一，我国上市公司的财务指标包含着预测财务困境的信息含量，因此其财务困境具有可预测性。第二，在我国上市公司陷入财务困境的前1年和前2年，本文所选的21个财务指标中16个指标具有判定和预测财务困境的信息含量，但各个指标的信息含量不同，预测财务困境的准确率不同。在单变量分析中，净资产报酬率的判定效果较好。第三，多变量判定模型优于单变量判定模型。第四，比较三种判定模型的效果表明，Logistic模型的判定准确性最高。

参考文献

陈静，1999：《上市公司财务恶化预测的实证分析》，《会计研究》第4期。

吴世农、黄世忠，1986：《企业破产的分析指标和预测模型》，《中国经济问题》第6期。

6.上市公司管理层财务绩效研究论文 篇六

摘要：

管理层收购(MBO)作为一种优化公司治理结构、降低代理成本、充分发挥企业家才能、提升公司财务绩效的有效途径，科学、合理地应用于我国上市公司中，可以使我国上市公司在竞争日益激烈的市场环境中良好生存与发展。在社会经济不断发展的今天，为了推动我国上市公司资金重组，合理配置资金，将MBO合理引入是非常必要的。本文从概述MBO展开，重点分析我国上市公司管理层收购(MBO)财务绩效，对我国上市公司MBO实施的特点及存在的问题进行深入探讨。

关键词：

7.上市公司财务困境研究综述 篇七

一、国外关于财务困境的研究

1、对财务困境概念的界定及解释。

关于财务困境的定义, 国外学者早年因为西方企业破产法的完备, 所以大部分定义都是围绕企业破产而界定, 直到1999年Ross提出四个方面界定财务困境的观点, 得到了学术界的认同。

Beaver (1966) 认为上市公司只要出现破产清算、债务无力偿还、无法继续支付优先股股利等任一现象时, 即视为公司陷入财务困境。Altman (1968) 认为满足破产法相关要求的公司, 即为陷入财务困境的公司。他认为公司在破产前要经历三个阶段:公司经营出现问题、公司无法偿还负债和公司进入法定破产。Ross (1999) 从公司无力偿还到期债务, 公司申请进入法定破产流程, 公司无法偿还债权人的债务, 公司资不抵债等四个方面界定上市公司陷入财务困境。

2、财务困境的预测研究。

国外的研究者主要通过统计方法建立模型对财务困境进行预测。Coats和Fant (1993) 经过研究发现, 无论单变量还是多变量预测模型, 均存在线性假设不足的情况。因此, 提出使用神经网络系统对财务困境公司的破产进行预测, 以此弥补线性假设不足的情况。Ohlson (1980) 选取大量上市公司和破产公司作为样本, 利用逻辑回归的方法进行建模分析。研究证明, 公司规模、资本结构、公司业绩和公司的变现能力四个因素显著影响公司破产概率。

3、财务困境与公司业绩之间的关系研究。

国外研究者针对财务困境与公司业绩的研究方面, 主要致力于公司选择高杠杆还是低杠杆经营与财务困境之间关系的研究。Ofek (1999) 通过对1998年陷入财务困境上市公司的资本结构进行研究, 研究表明, 高杠杆经营显著增加了企业短期陷入财务困境的概率。Opler和Titman (2006) 通过研究企业营业收入、投资收益率、净利润增长率等指标, 发现处于低迷时期的行业中, 基于顾客心理、竞争者压力和经营策略等因素, 导致高杠杆企业在市场中失去更多利润。

4、财务困境与公司重组研究。

国外研究者对财务困境与公司重组的研究, 大多放在公司经历财务困境后所采取措施上, 大致围绕在经营和财务两方面:在经营方面, 如高层管理人员的变动、组织上的战略和结构的变化;Gilchrist (2005) 研究证明2000~2004年进行债务重组的企业, 其中超过半数都曾进行过更换高层管理人员。在财务方面, 如股权转让、领导层更换、资产置换、缩减股利等。Zurada (2012) 研究了2010~2011年纽交所陷入财务困境公司对股利政策的调整, 研究表明, 几乎所有公司都采取减少股利的方式来应对企业面临的财务困境。

5、财务困境与公司治理研究。

国外研究者在财务困境与公司治理方面上的研究, 主要是围绕着公司股权激励、董事会结构、投资者利益保护三个方面对上市公司出现财务困境的相关性进行研究。Barristan (2003) 通过对企业业绩与高层管理者的薪酬进行考察, 发现企业高层管理人员存在追求个人利益而放弃股东权益最大化目标的现象。Margaery和Petyr (2011) 通过对财务困境的银行董事会结构、银行内控制度、高管薪酬进行分析。研究结果表明, 如果首席执行官的薪酬未能和公司整体价值相互关联的话, 首席执行官可能出现短期决策的现象, 未能从企业长远考虑, 增加了企业陷入财务困境的可能性。

二、国内关于财务困境的研究

1、对财务困境概念的界定及解释。

鉴于我国作为社会主义发展中国家, 目前一些金融制度尚未完善。因此, 大部分国内学者如陈静等均将ST公司认定为财务困境公司。2000年4月沪深两市证券交易所又对这一条款的异常情况进行了完善。因此国内学者们至今仍将ST公司作为财务困境公司的代表进行研究。

2、财务困境的预测研究。

我国学者在对上市公司财务困境预测研究上, 主要是借鉴国外学者的做法, 利用模型对国内上市公司是否会出现财务困境进行预测。吴世农、卢贤义 (2001) 通过比对国内外常用的几种分析方法, 分别建立模型对我国上市公司财务困境进行预测。研究表明, Logit财务困境回归分析模型较为准确。吴俊杰 (2006) 以2003年或2004年上市公司是否陷入财务困境为标准选择样本公司, 利用逻辑回归、神经网络决策树等算法建立了上市公司的财务困境预测模型, 实验证明无论从准确率、容错能力、可理解性的方面考虑, 决策树算法均不同程度地优于逻辑回归和神经网络。

3、财务困境与公司业绩之间的关系研究。

我国学者在财务困境和公司业绩方面的研究上, 大多围绕在对上市公司陷入财务困境后产生的财务困境成本以及困境期公司所损失的利益两方面进行研究。吕长江 (2004) 论证了上市公司业绩与财务困境之间的内在联系。实证分析表明, 间接财务困境成本与企业经营业绩有着显著正相关的联系。困境期企业所损失的价值将随着负债率的升高而增大。吴世农、章之旺 (2005) 选择了经营业绩观和权益价值观, 两种角度对A股市场40家已脱离ST的公司数据进行分析。实证表明, 纵使这些企业成功的摆脱了财务困境, 但股票市场的投资者仍对这些公司保留怀疑态度。

4、财务困境与企业重组研究。

我国学者在财务困境与企业重组方面的研究, 主要是选取我国A股市场的ST公司作为样本进行实证分析, 对财务困境公司重组的绩效进行评价。张玲、曾志坚 (2003) 选取了投资回报率、每股盈余、净资产收益率等指标对2000年所有进行重组的公司进行了绩效考核。研究表明, 重组后的公司资本结构也均未达到理想状态, 无论ST与否, 我国当前公司重组绩效均未达到预期目的。李秉祥 (2003) 通过考察我国目前ST公司债务重组的模式, 得出了如下结论:我国当前债务重组模式流于形式, 出于公司盈余管理和母子公司之间关联方交易的目的居多, 而真正对公司产业进行调整, 公司治理结构进行完善, 面向企业未来的战略性重组的ST公司相对较少。

5、财务困境与公司治理研究。

我国学者在财务困境与公司治理这个研究方向, 近年来取得了丰硕的学术成果。其中, 既有整体论证上市公司治理结构与财务困境的相关性关系, 又有采取不同角度选择一个层面对公司治理与财务困境的关系进行研究。姜付秀、张敏等 (2009) 选取了A股市场2005年的上市公司作为研究对象, 对公司领导层过度自信与企业扩大规模及财务困境之间的关系进行实证检验。研究表明, 公司领导层过度自信变量显著影响公司的扩张速度, 过度自信领导层进行的决策将增加企业陷入财务困境的概率。胡旭 (2012) 选取了2010年A股市场中的全部74家ST公司作为研究数据, 利用逻辑回归模型对公司治理结构与财务困境两者之间的内在联系进行实证检验。研究表明, 两者存在一定内在联系, 公司权力机关的设置和运行过程中一旦处于不良状态, 将有可能导致企业陷入财务困境。

三、未来研究展望

回顾国内外近几年有关上市公司财务困境的研究, 我们能够看到国外学者依靠国外金融市场的成熟和完善, 以及相关法律体系的完备。对上市公司财务困境进行了多角度全方位的研究。相比之下, 1990年我国才陆续设立沪深两个证券交易所。2001年我国才开始推行上市公司退市制度, 2015年5月才出现首家退市公司*ST二重。我国金融市场的发展从1990年开始到2015年只有短短二十几年的时间。目前, 我国企业破产法律体系上尚未完备, 企业实质性重组的数量较少, 导致我国上市公司财务困境的相关研究缺乏大量客观实际的数据, 因此国内研究处于初期阶段不足为怪。

8.新疆上市公司财务风险实证研究 篇八

本文对2007年在上海、深圳证券交易所上市交易的27家新疆上市公司构建了财务风险度量体系，运用多元统计方法中的因子分析方法，选取新疆上市公司10个财务指标建立因子模型，通过因子旋转提取出盈利因子、偿债因子、经营因子和发展能力因子，并计算出因子综合得分，最后从综合角度评价新疆上市公司财务风险，并给出相应的对策。

一、新疆上市公司财务风险研究设计

（一）样本及指标选择本部分以深市A及沪市A2007年32家新疆上市公司财务比率数据为研究对象。从中剔除指标数据不全的上市公司。得27家上市公司数据。本部分指标数据来源于国泰安数据库。由于进行因子分析的重要工作就是选取恰当的变量指标。因此，应该按照系统性、典型性的原则选取尽可能反映了样本信息的指标。综上原则根据财务风险内部影响因素按财务风险类型选取财务风险度量指标如下表1所示。

（二）因子分析计算步骤对样本公司财务风险进行因子分析的步骤包括:

（l）将原始数据标准化。

（2）求标准化数据的相关矩阵。

（3）求相关矩阵的特征值和特征向量。

（4）计算方差贡献率与累积方差贡献率。

（5）确定因子。由特征根大于l所对应的长度为l的特征向量，来计算公共因子的负载。

（6）因子旋转。由于所得的因子无法确定或其实际意义不是很明显，所以需将因子进行旋得较为明显的实际含义。

（7）用原指标的线性组合来求各因子得分。本文采用回归估计法计算因子得分。

（8）综合得分。以各因子的方差贡献率为权，由各因子的线性组合得到综合评价指标函数。

（9）得分排序。利用综合得分可以得到财务风险得分名次。

总之，因子分析通过对反映事物不同侧面的许多指标进行综合，将其合成为少数几个主因子，最后计算出综合得分。

二、实证结果分析

（一）将同度量化后指标向量进行标准化处理得到10个指标的相关矩阵，如表2所示。

（二）进行是否适合因子分析检验如表3所示。

这里Bartlett值为128.358，相伴概率p<0.05，则拒绝原假设，证明了相关系数矩阵不是一个单位矩阵，所以可以采用因子分析。KMO是用于比较观测相关系数值与偏相关系数值的一个指标，其值越接近1，表明对这些变量进行因子分析的效果越好。这里KMO值为0.496，说明因子分析的效果虽然不是最佳，但还算比较好。

（三）计算公共因子的特征值与方差贡献率如表4所示。提取方法：主成分分析。

因子分析法将10个变量综合为4个公共因子，4个公共因子的方差贡献率，如表4所示。方差贡献率是衡量因子重要程度的指标，公共因子的累计方差贡献率为77.309%，表示4个公共因子可以反映原10个财务指标77.309%的信息量。

（四）计算正交旋转因子载荷矩阵如表5所示。

提取方法：主成分分析法。

旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。

根据原始变量对因子的影响，可以得到的F1，F2，F3，F4，这四个因子的表达式具体如下:

F1=0.309X1+0.123X2+0.119X3+0.73X4+0.229X5-0.007X6+0.769

X7+0.688X8+0.204X9+0.838X10

F2=0.271X1+0.945X2+0.9X3+0.219X4+0.071X5-0.079X6+0.393

X7+0.093X8+0.165X9-0.075X10

F3 = -0.473X1-0.094X2-0.031X3-0.022X4+0.82X5+0.822X6+

0.032X7+0.169X8+0.078X9-0.128X10

F4=0.02X1-0.04X2+0.3X3+1.57X4-0.159X5+0.397X6-0.21X7

+0.157X8+0.899X9+0.231X10

由表5可知，公因子1在净资产收益率变量上的载荷值都很大，这个变量反映了上市公司的盈利能力，可以将其命名为盈利因子，在盈利因子上得分越高，说明该公司盈利水平越高。公因子2在速动比率、流动比率两个变量上载荷的绝对值较大，它们可以反映上市公司的偿债能力，可命名为偿债因子。公因子3在存货周转率、应收账款周转率上载荷较大，反映了上市公司的经营效率，可称其为经营效率因子。公因子4在总资产增长率上载荷较大，是反映上市公司发展能力高低的公因子，可以称为发展能力因子。

（五）计算企业财务风险综合得分并排序 由于每个主因子只反映了上市公司某个方面的能力，为此，本文以主因子特征值的贡献率为权重来加权计算各公司财务风险的因子总得分，计算方法如下：

F=0.45F1+0.24F2+0.169F3+0.141F4

表6给出了本文样本中27家上市公司在因子成分得分情况，如表6所示。

提取方法：主成分分析法。

旋转法：具有Kaiser 标准化的正交旋转法。

利用因子分析法得出风险因子的得分及排名，如表7所示。

从综合得分看，综合得分排名前10位的依次是金风科技、中泰化学、天康生物、啤酒花、特变电工、国际实业、新疆众和、天山纺织、美克股份、新赛股份，可以认为以上公司在2007年财务风险控制得相对较好。而ST天宏、ST百花、ST新天依次排名靠后，财务风险控制得相对较差。

三、新疆上市公司加强财务风险管理的对策思考

（一）财务风险预防策略最普遍的例子就是对资本结构方面风险的处理，因为上市公司可以在筹资之前就预测到筹资对于资本结构的影响，从而预防财务风险的增大。在筹资决策过程中，首先应根据生产经营情况合理预测资金需要量，然后综合考虑资本成本及各种筹资方式的风险等因素，选择正确的筹资方式，确定合理的资本结构，并在此基础上做出正确的筹资决策，以降低筹资成本，减少财务风险。

（二）财务风险转移策略财务风险转移是指企业通过某种手段把财务风险转嫁给其它单位承担的方法。一般上市公司可以采用保险或者合同的方式来转移其自身的一些风险。保险的实质是将一部分风险转移给了保险公司，在风险转移的时候上市公司也必须支付一定的保险费用。合同是现在广泛采用的方法，已经为人们普遍接受，这也是一种风险转移策略。在经营活动中，通过签订有关合同，明确合同双方在一定期限内的权利和义务，以便将一定的财务风险转移出去。

（三）财务风险分散策略分散风险，主要指企业采取多角经营、多方投资、多方筹资、外汇资产多元化、吸引多方供应商、争取多方客户以分散风险的方式。“不要把所有的鸡蛋都放在一个篮子里”，这是一条基本的投资原则，形象地说明了进行多角化投资与经营对分散财务风险的作用。因此，进行多元化投资与经营，是降低财务风险的重要方法之一。它通常适用于财力雄厚、技术和管理水平较高的大型企业。又例如，上市公司通过不同的渠道进行多方筹资，可以分散筹资风险;外汇资产多元化可以分散外汇风险。总之，企业可根据实际情况，进行多方面的风险分散。

参考文献：

［1］苏金明：《统计软件SPSS12.0for windows应用及开发指南》，电子工业出版社2004年版。

［2］于秀林、任雪松：《多元统计分析》，中国统计出版社2006年版。