2016年第 18期
总第299期
经济研究导刊
EC0N0MIC RESEARCH GUIDE
No．18，2016
Serial No．299
基于Logistic模型和主成分分析的上市公司财务预警分析
罗 宁
(重庆邮电大学财务处，重庆 400065)
摘 要：利用Logistic回归分析和主成分分析法，采用我国2011—2013年食品类上市公司的财务报表数据，构建
财务危机预警模型。实证结果显示，上市公司财务预警模型具有可操作性，且预测的准确率很高，能够增强上市公司内
部财务风险管理的意识，通过更明确地反映财务状况，有效遏制财务危机，提高上市公司的经济效益。
关键词：主成分；Logistic模型；财务预警分析
中图分类号：F830．91 文献标志码：A 文章编号：1673—291X(2016)18—0073—04
引言
随着全球经济一体化进程，我国市场经济不断发展完
善，上市公司之间的竞争也愈演愈烈，市场的复杂性和不可
预见性使得企业一旦经营不善就可能陷入财务困境之中。从
2O世纪开始，全球经济出现了许多复杂情况，很多企业包括
上市公司陷入了财务危机，甚至因此而导致破产。
财务危机 ，也称财务困境或财务失败，财务危机分为经
营失败、无偿付能力、违约、破产四种情形，最终可能会导致
公司破产。财务危机预警就是利用企业财务信息和相关资
料 ，选取一些敏感性较高、有针对性的财务指标 ，通过建立数
学模型，及时监控和预测可能出现或已经出现的财务危机。随
着由于财务危机而导致破产的企业增多，财务风险管理的重
要性愈发显著。财务危机预警既满足企业在日趋激烈的竞争
中维持生存最基本的需要，也符合市场竞争机制的动态要
求。如何做到防患于未然，预测财务风险是上市公司需要考
虑的重要问题。
鉴于此，本文以食品类上市公司为例 ，试图通过选取能
够全面反映食品上市公司经营状况和财务状况的指标(包括
反映其盈利能力、营运能力、获取现金的能力、偿债能力以及
发展能力)构建其财务危机预警指标体系，针对食品上市公
司被实施sT前三年的财务数据，分别运用Lo~stic回归分析
和主成分分析方法来建立财务危机预警模型，并对其判别效
果进行比较分析，以期为上市公司的财务危机预警起到一定
的参考作用。
一
、文献综述
(一)国外的财务危机预警研究
财务危机预警研究源于 20世纪 30年代，美国学者
Fi~patrick(1932)首次采用以财务比率作为预测财务危机的
单变量分析方法，比较分析了健康和危机企业的财务指标。
20世纪 6O年代，学者 Beaver et a1．采用统计方法 ，首次建立
了单变量财务危机预警模型。最早的多元判别预警模型是
Altman的Z—Score模型。Sevim et a1．重点对 比分析了一元判
断分析模型、多元判断分析模型及Logistic模型的优缺点，最
终选取 Logistic模型对土耳其国内的制造业上市公司的财务
状况进行了动态预测。Ohlson采用多元 Logistic回归方法构
造财务危机预警模型，并发现了企业当前的变现能力、资本
结构、规模、业绩四个指标有明显的预测效果。后来的研究学
者用人工神经网络模型以及多元概率比回归模型，也取得了
较好的预测结果。
(二)国内的财务危机预警研究
国内对财务预警的研究相较国外起步比较晚。周首华、
杨济华、王平利用 Compustat PC Plus建立了 F分数模型。学
者于文华等收集了sT、非sT两类制造业上市公司财务数
据，通过构建 Logistic回归模型处理财务危机预警指标，探析
了财务危机爆发主要影响指标。何妮选取非参数检验、显著
性检验及因子分析等方法 ，构建了 Logistic回归模型发现财
务危机预警模型具有可实施性。章早立、何沛俐在采用
Lo~stic回归分析之前使用全局主成分分析，并建立了以时序
立体数据空间为基础的财务危机判别模型。刘静以34家正
常公司为例，利用F分数模型对财务数据进行了分析，认为
F分数模型在制造业上市公司财务危机预判上精度较高。王
世兰通过对现阶段的财务危机预警模型进行归纳总结，认为
目前所应用的制造业上市公司财务危机预警模型可归纳为
传统统计方法和人工智能两类 。张健基于 Lo~stic回归法建
立了EVA财务危机预警模型，对52家上市公司的财务状况
进行实证检验，但研究发现该方法只适用于短期预测。
通过上面的文献综述，可以发现财务危机预警模型还存
在一些不足：一是没有考虑到财务指标之间具有的较强相关
收稿 日期 ：2016—05—28
作者简介：罗宁(1975一)，男，重庆人，硕士研究生，从事财务会计研究。
一 73 —
性，可能导致信息重叠，影响预警模型的稳健性。二是选取财
务指标没有考虑财务信息失真的影响。上述国内外研究文献
在预警方法与模型方面，多集中于Logistic或因子分析等单一
预测模型的构建与使用，而对不同方法间财务危机预警精度差
异的研究较少，缺乏针对制造业财务危机预警方法的探讨。
二、研究设计
(一)选择研究样本
本文中选取 201l一2o13年首次被实施 sT的 43家 A股
食品上市公司作为研究对象，并按照合适的比例选取同行业
上市公司被实施 sT资产规模相近的43家非sT公司作为配
对样本。将这 86家公司分为建模组和检验组：选取 201 1--
2012年被实施 ST的 32家食品上市公司和相对应的 32家
非 sT公司作为建模组，利用Logistic回归分析和主成分分析
方法建立财务危机预警模型；选取 2013年被实施 sT的 1l家
食品上市公司和与之对应的11家非sT公司作为检验组，验
证模型的准确度。
(--)选取财务指标
选取合适的样本之后 ，指标的选取成为模型预测的关
键。企业在选择财务危机预警指标时，首先，应该考虑企业
的实际状况选取合适财务危机预警指标。其次，选择的财务
指标通常要包含能够全面反映企业财务状况和经营状况的
信息，以及能否很好地反映该公司的财务危机。鉴于此，选
取了包括盈利能力、营运能力、获取现金的能力、偿债能力以
及发展能力几个方面的22个财务指标作为研究变量(如下
表所示)。
财务危机预警的初始财务指标
指标类型 指标代码 指标名称 计算公式
X1 流动比率 流动资产／流动负债×100％
X2 速动比率 (流动资产一存贷)／流动负债×100％
偿债能力 X3 现金比率 (现金期末余额+现金等价物期末余额)／流动负债X 100％
X 资助产负债率 负债总额／资产总额×100％
X5 产权比率 负债总额／所有者权益总额X 100％
X6 应收账款周转率 主营业务收入／平均应收账款
X， 存贷财转率 主营业务收入／平均存贷
营运能力
X8 流动资助产周转率 主营业务收入／平均流动资产
X9 总资产周转率 主营业务收入／平均资产总额
X10 每股收益(调整后) 净利润 ／期末普通股股数
X¨ 主营业务利润率 主营业务利润，主营业务收入×100％
盈利能力 Xl2 销售净利率 净利润／主营业务收入X 100％
X13 资助产报酬率 (利润总额 +利息支出)／平均资产总额×100％
Xl4 资产净利率 净利润／平均资产总额X 100％
· - — — 74 —-——
续表
指标类型 指标代码 指标名称 计算公式
X15 主营业务收入增长率 (本期主营业务收入／去年同期主营业务收入 一1)×100％
X16 净利润增长率 (本期净利润／去年同期净利润一1)X 100％
发展能力
Xl7 净资产增长率 (本期净资产／去年同期总资产一1)X 100％
Xl8 总资产增长率 (本期总资产／去年同期总资助产一1)X 100％
X19 现金流动负债比率 经营现金流量净额／流动负债
X2o 销售现金比率 经营现金流量净额／主营业务收入 X 100％
获取现金能力
X2l 每股经营现金净流量 经营现金流量净额 ／期末普通股股数
X22 资产现金回收率 经营现金流量净额／平均资产总额X 100％
另外，选取的反映盈余管理程度的财务指标主要有：
应收账款占销售收入比率、其他应收款与流动资产比率
和应收账款与流动资产 比率 ，以及非经常性损益占利润总
额比率。
(三)研究的方法
1．提取主成分。鉴于财务指标之间较强的相关性，可能导
致信息重复，不利于分析和构建后续预警模型，因此克服财
务指标之间的多重重复性，保留财务信息，建立有效的财务
预警模型尤为重要。这里采用主成分分析方法将众多具有相
关关系的财务指标变量转变为彼此不相关的较少的的综合
指标。如下公式：
=alxl+a2x2+⋯+alxi(i=1，2，⋯n)
2．选择模型。Logistic回归分析方法不要求因变量服从正
态分布，与多元线性回归相比，这种判别分析方法更加稳健，
在实际运用中也更加简便。因此，Logistic回归分析方法是处
理模型中变量的常用统计分析方法，也是研究财务危机的主
流方法。公式如下：
1
p —1+exp[-ao+alxl—+a2x2+"~~+a
,．．x,J
其中，P为在给定自变量xn的值的条件下事件发生的概
率，al为回归系数，ao为截距。
3．构建模型。对提取的 10个财务预警指标主成分，应
用 SPSS统计分析软件进行Logistic回归分析，并剔除判别
作用不显著的财务预警指标主成分 F：、F 和 F ，最后得到
包含 F 、F 和 等 7个财务预警指标主成分的预警模型。
分别采用 K独立样本非参数检验和 T检验来检验因变量
的均值是否具有明显差异性。检验结果显示 ，在 d=0．05
显著性水平下，有 x。、)(2等预警指标变量有显著性差异。
4．检验模型预测能力 。由于上述样本中正常公司与出
现财务危机公司比例为2：1，所以选取 0．67作为判别点。
P≥0．67时，为正常公司，反之则为财务危机公 司。利用财
务危机预警模型对检验和建模样本分别进行检验，结果
显示 ，I类误判率(财务危机公司误判为正常公司的比
率)低于 15％，模型前后两次检验的准确率也均超过85％。
这也证实了基于 Logistic回归和主成分分析的财务危机预
警模型的稳定性较强，预测能力较高，同时又可以降低误
判成本。
结论
本文对食品类上市公司的财务数据和指标进行分析，利
用 Logistic回归方法建立了财务危机预警模型，并与利用主
成分建立的财务危机预警模型分析结果进行分析比较，发现
Logistic回归分析法更加适用于食品类上市公司的财务危
机预警。
参考文献 ：
【1】Fitzpatrick P．J．A comparison of ratios of successful industrial enterprise with those of failed firms[J]．Certified PublicAccountant，
1932，(10)．
【2】BeaverW．H．Market price，financial ratios andthe prediction offailure[J]．JournalofAccounting Research，1968，(2)．(下转 104页)
一 75 —
17％ 18％。虽然这些抽样数据有可能存在偏差，但至少说明
不仅是在城镇还是在农村，孩子的教育费用已经成为中国家
庭生活支出的最主要组成部分。而历来重视子女教育的朝鲜
族，对于生育二胎或更多的子女，经济上已经负担不起越来
越重的教育费用。当生育一个孩子的成本大于一个孩子给家
庭带来的经济效益时，大多数的家庭则倾向于“少生优育”。
同时，生育和教育孩子，除了货币因素以外，还会牵扯更多的
精力及心血，它不仅包括货币成本，还包括机会成本以及心
理成本，而这些都将影响家庭生育孩子的决策。
与此同时，近年来高等学校的扩招使得延边外出学习的
人数增加，很多外出求学的学子在学成之后往往不愿回到家
乡，女性就 占据了很大 比例 ，这是延边人 口流失的一大重
要原因。
(四)生育以及家庭观念的变迁
“只生一个孩子 、优生优育”生育观念，就变成了一种民
族文化。问题是，当这种观念固定为一种文化时，如德国，即
使实行新的生育政策或再好的其他公共政策，也无法改变人
们的生育观念，最终导致人口资源匮乏，进而会阻碍经济的
发展。在性别期待方面，现代职业女性往往面临着家庭和事
业的双重负担，她们不再仅仅扮演着家务劳动者的角色，社
会竞争力和无形的压力的增加 ，生育孩子必定会耗费大量的
时间与精力。一方面是传统的束缚，另一方面是现代的需求，
这就要求女性要在生育和就业之间做出抉择，很多女性迫于
这种压力不得不放弃生育二胎的行为。
教育观念的改变还体现在女性的教育上。随着生活水平
的提高，女性对知识的渴求也比以前提高了许多。女性把更
多的精力倾注在学习上 ，那么学习时间的延长导致的是初婚
年龄的明显后延。现代女性的生育观念实现了从以前的“传
宗接代”到自我价值的转变，女性的社会作用增强，带来的是
生育率的降低。
在家庭变化方面。建国后家庭规模逐渐缩小，许多家庭
夫妻一方或二人都外出务工，留下了孩子同爷爷奶奶一起生
活或寄养在其他家庭里，这种不稳定的家庭结构导致离婚率
不断上升，一些单亲家庭的出现也制约了一定的生育行为。与
此同时，家庭结构由传统的亲子关系逐渐转变为新型夫妻关
系，这就对男女双方提出了新要求，女性也日渐成为了家庭
的经济支柱，为了追求经济利益而牺牲家庭利益的事情也不
在少数，进而又影响了生育行为。
(五)计划生育政策的影响
延边州在落实计划生育政策时非常彻底也过于片面，群众
的生育观念得到了大幅度的改变，以至于忽视了对少数民族
“允许二胎”的放宽政策。与此同时，一些节育和避孕知识的普
及也深入人心，农村甚至出现了进行绝育手术的现象。20世纪
90年代以来，一胎行为占多数，而二胎率低、极少的多胎行为
势必会影响延边州朝鲜族人口的总量水平。值得注意的是，多
胎生育行为的减少会直接导致总和生育率的降低，延边州朝鲜
族总和生育率在1981年就达到了1．91，位于人口更替线(2．1)
以下，而且数值越来越偏低，近年来大致达到1．1左右，基本达
到世界的最低水平，最终导致了延边州朝鲜族人口的负增长。
结论
通过本文的分析我们可以看出，延边州朝鲜族人口负增
长的态势十分严峻 ，该问题是由于多方面原因造成的，如经
济条件相对落后、生育适龄女性的大量外流、教育子女费用
和育儿成本的增加、生育以及家庭观念的转变、计划生育政
策的影响。这也给我们留下了更多的思考，若不采取措施，延
边州朝鲜族的人口负增长问题会更加严重。因此，促进延边
州朝鲜族人口的增长，谋求地区的发展才是重中之重。
参考文献：
[1]朱利安·林肯·西蒙．没有极限的增长(最后的资源)【M】．成都：四川人民出版社，1985．
[2]朴美兰．20世纪 90年代以来延边州朝鲜族人 口负增长原因探析[J]．东疆学刊，2010，(1)．
【3】赵月峰．延边州朝鲜族人 口负增长及其影响[JJ．黑龙江民族丛刊 ，2010，(2)．
[4]韩美兰．从民族的角度分析中国劳动力市场——以吉林省劳动力就业和劳动力流动为例【D】．日本：日本关西学院大学硕士学
位论文 ．201 1．
[责任编辑 刘兆峰】
(上接 75页)
【3】Sevim C．，Oztekin A．，Bali O．et a1．．Developing an early warning system to predict currency crises[J]．European Journal of Operational
Research，2014，(31．
[4]Tennant D．Factors impacting on whether and how businesses respond to eady warning signs of financial and economic turmoil：
Jamaican firms in the global crisis[J]．Journal of Economics and Business，201 1，(5)．
【5】Koyuncugil S．，Ozgulbas N—Financial early warning system model and data mining application for risk detection[J]．Expe~Systems
with Applications，2012，f61．
【6】周首华，杨济华，王平．论财务危机的预警分析——F分数[J】．会计研究，1996，(8)．
[7】陈静．上市公司财务恶化预测的实证研究[J1．会计研究，1999，(4)．
【8]吴世农，卢贤义．我国上市公司财务困境的预测模型研究[J]．经济研究，2001，(6)．
【责任编辑 陈丹丹】
