1上市公司财务困境的界定及表现
1.1上市公司财务困境的界定
我们认为：如果上市公司由于下列原因而被特别处理的,我们将其视为财务困境公司：最近两个会计年度审计结果显示的净利润为负值；最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本；最近一个会计年度经审计的股东权益扣除注册会计师、有关部门不予确认的部分,低于注册资本；最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整,导致连续两个会计年度亏损。因为上述原因而被特别处理的上市公司基本表现为严重亏损、偿债能力不够而且持续经营能力不足,符合财务困境的基本内涵。
1.2上市公司财务困境的类型划分
根据ST公司财务困境的表现，可以将其分为以下三种类型。
（1）突变失败：此类ST公司的财务比率在被特别处理前一年才迅速恶化，因此并不容易被预测，可称为“突变失败”。从原因上分析，此类ST公司多属于虚假包装上市的公司，如ST红光和ST黎明。
（2）收益失败：此类ST公司在被特别处理前几年与正常公司在负债比率、流动比率等财务指标上并没有显著差异，发生危机的主要原因是盈利下滑，这可以从较差的投资报酬率、总资产周转率等指标来观察，这种公司可归为“收益失败”。如由于宏观环境和产业环境等外部冲击而失败的上市公司多为此种类型。
（3）慢性失败：此类公司的失败信息早在发生危机前几年就已显现，许多财务比率如资产报酬率、负债比率、流动比率等都呈现不利变化，并且愈接近危机期间情况愈严重，这种经营失败过程可称为“慢性失败”。从失败原因来看，“慢性失败”公司大多是由于内部管理不善而发生危机的企业。
1.3上市公司财务困境的阶段划分
除了突变失败以外，收益失败和慢性失败是一个连续的动态过程，根据这两类ST公司的失败过程，可以将经营失败划分为三个阶段。
（1）经营失调阶段：当企业遭受内、外部因素的冲击时，会出现管理失控、投资失误、主营收入下降及流动资金紧张等现象，这一阶段可称为经营失调阶段。
（2）经营危机阶段：上市公司如果无法适当地处理经营失调，那么将步入经营危机阶段，此时呈现的现象包括资金不足、周转困难、短期债无法偿付等。
（3）经营失败阶段：如果上市公司缺乏有效的矫正措施来渡过经营危机阶段，那么最终会面临经营失败，上市公司的经营几乎限于停滞状态，其负债总额甚至会超过资产总额，出现资不抵债的情形。此时上市公司一般要依赖大规模的资产重组才能摆脱破产的困境。
2上市公司财务困境预警模型评析
关于上市公司财务危机预警系统的研究在海外历史悠久，在国内则刚刚起步，总体而言，运用于财务困境预测的方法可分为统计类和非统计类两大类，统计类的方法主要包括一元判别法、多元线性判别法、多元逻辑回归方法、生存分析法等、非统计方法主要有模拟类预测方法（如神经网络模型）、行为反映类分析法（如股价分析法）、案例分析法等。
最早提出企业财务预警分析模型的是Beaver(1966)，定义破产包括“债券拖欠不履行，银行超支，不能支付有限股利等”。运用实证分析得出现金流量与负债总额的比率能够更好地判定公司的财务状况。随后许多学者从事该领域的研究，在研究方法上也不断完善和改进。Altman(1968）提出了多元Ｚ值模型，将若干变量合并入一个函数方程，用Ｚ值进行判定。Beaver（1966）和Altman（1968、1977）提出的Ｚ值模型，以及Ｍartin（1977）和Ohlson（1980）等提出的逻辑／概率回归模型。Zavgren（1985）等学者使之进一步深化。Aziz，Emanuel和Ｌawson（1988、1989）以现金流量模型为基础，提出公司的价值来自经营者、债权人、股东以及政府的现金流现值之和。他们根据破产公司与非破产公司配对数据的分析，发现在破产前五年内，两类公司的经营现金流量均值和现金支付所得税均值有显著差异。目前对财务困境分析用得最多的方法是多元线性判别分析方法和逻辑回归方法。
我国学者周首华等对Ｚ值模型加以改造，于1996年提出了财务失败预测的新模型-Ｆ值模型在Ｆ值模型中加入了现金流量这一有效的预测变量，弥补了Ｚ值模型的不足。陈静以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用1995—997年的财务报表数据，进行了单变量分析和多元线性判定分析，在单变量判定分析中，发现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、总资产周转率等６个指标构建的模型，在ST发生的前３年能较好地预测ST公司。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。高培业、张道奎（2000）采用29个财务指标，运用多元判别分析方法，发现由留存收益／总资产息税前收益／总资产、销售收入／总资产、资产负债率、营运资本／总资产构成的判别函数有较好的预测能力。吴世农、卢贤义（2001）以70家ST和70家非ST上市公司作为样本，采用盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、长期负债／股东权益、营运资本／总资产、资产周转率等６个财务指标，比较了多元判别分析、线性概率模型和Logistic模型的预测效果，发现Logistic模型的预测能力最强。
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