Z 模型与上市公司 ST
摘 要
随着我国股票市场的发展完善、企业管理模式的进步、投资者理财观
念的升级，证券市场上的各个主体对于能及早、准确的预测上市公司发生
财务困境的需求越来越强烈。本文正是将国外非常有名的财务困境预测模
型 Z 模型应用到我国的股票市场。由于在国内股票交易中实行的特殊政策，
通常认为被实行特别处理（ST 或*ST）就是公司出现财务困境的标志。因
此，本文通过选取 46 家 ST（或*ST）样本公司并对它们进行静态、动态的
分析，归纳它们在被实行特别处理前五年间 Z 值的变化特点，找出支持这
些特点的因素，从而验证了 Z 模型对于我国现行股市上市公司发生 ST 具有
良好的预测能力和适用性。
本文的研究结论对于预测公司发生财务困境，有着很好的借鉴和参考
价值，以此不同程度的满足市场上各参与者的需求。
关键词：财务困境，预测，Z 模型，ST
Z-score Model and Listed corporation(ST) in China Stock Market
Abstract
As the development of our stock market, the improvement of management style and the escalation of
investors’ financing notion, the demands of betimes and accurately predicting financial problem become
stronger and stronger. This dissertation tries to apply Z-score model, which is a famous financial problem
prediction model, in China stock market. Special Treat (ST or *ST) is considered as the symbol of financial
problem according to the national specific policies on securities exchange. So, in selection of 46 ST
companies’ cases, this dissertation makes static analysis and demonstrative analysis, cites their characters
in five years before their ST, finds the factors which support these characters and then validates the good
prediction ability of Z-score model in China stock market.
This conclusion is helpful for the prediction of financial problem, and then meets the requirements of
market participators more or less.
Key words: financial problem, prediction, Z-score model, ST
目 录
一、序言··················································1
二、文献回顾··············································1
三、Z 模型介绍············································2
四、研究设计··············································3
（一）样本选择············································3
（二）指标定义············································3
（三）数据描述············································4
五、实证检验··············································4
（一）动态比较及结果······································4
（二）Z 模型的适用性分析··································7
六、结论与局限性··········································9
（一）结论················································9
（二）局限性与建议········································9
附录·····················································10
资料来源和参考文献·······································11
一、序言
对于财务困境，很多学者都有着不尽相同的观点，比如 Beaver(1966)把破产、拖欠优先股股利、
拖欠债务界定为财务困境；而 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”；
Carmichael(1972)曾定义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。尽管上述观点在描述财务困境的标准和程度不完全相同，但是从一个比较
普遍和直接的观点来看，导致一个公司发生财务困境的，往往是它的经营活动出现了异常，或者是
管理层做出的一些重大错误决定或有违公司利益的行为。由于财务困境的最严重的程度就是公司的
消亡------宣告破产，所以在投资市场上，各国经济学者都一直致力于研究公司财务困境的预测系统。
预测财务困境的需求来源于市场，它对市场有着非常重要的意义。首先，最直接的是企业能够
通过预测提高警惕，及早发现存在的问题，企业的管理层可以提前采取有效的措施来控制，尽可能
的避免财务困境的来临，使得公司正常平稳健康的发展；其次，投资者（无论是股票投资者还是债
权投资者）可以通过预测系统很好的规划自己的投资组合，降低投资风险，实现投资收益；第三，
对于部分市场主体，比如银行、企业的并购方等，预测系统能提供非常理性的参考依据；最后，预
测财务困境能从宏观上促进经济的稳定健康的发展，减少社会问题。
国外财务困境预测模型有很多，其中 Altman 的 Z 模型以其简单的使用方法和较好的效果被誉为
最好的使用财务指标来预测财务困境的模型。Z 模型的思想后来也被更多的学者所借鉴。
本文试图将 Z 模型套用到我国的股票市场，验证其在我国是否具有预测上市公司发生财务困境
的能力。由于我国股票交易市场特殊的股票交易规定，ST（特别处理）被视为上市公司已经或即将
步入财务困境的标志，因此，本文的目的实际上是通过实证分析，验证 Z 模型对于我国上市公司被
实行 ST 的预测能力和价值。
本文主要分为以下几个部分：上述引言部分是对本文研究的内容、目的、意义的介绍；其次是
对国内外模型、文献的回顾；第三部分是对 Z 模型的介绍；第四部分是研究的设计、指标的定义，
包括对样本公司 Z 值的静态特征的分析；第五是实证分析，通过对 46 家样本公司进行动态的分析，
观察 Z 模型的预测能力和适用性；最后是结论和根据 Z 模型的局限性提出的一些建议。
二、文献回顾
对于财务困境预测模型，国外有许多经典的文献，比较早的是 Beaver 提出的单变量分析模型，
它采用了大量的实证分析，总结出现金流量比总负债比率和资产负债率等比率都是预测财务困境比
较好的指标。但是单变量分析的缺陷很大，有些变量往往发现不了问题，而且会出现用各个变量预
测出的结果互相冲突的情形。往后的 Altman 采用了多元分析的 Z 值记分的方法（即本文所谓的 Z
模型），通过使用多个变量共同作用来预测财务困境，大大克服了单元分析的弊端。后来的经济学者，
将高等数学的知识运用到预测模型里来，在累积概率函数的基础上，Ohlson、Zmijewski 等研究者，
采用条件概率模型，主要有多元逻辑回归 LOG-IT 模型和多元概率比回归 PROBIT 模型。从采用的
信息类型来分，又分为了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三类。
由于国外的证券市场有很长的历史，预测财务困境类的研究也比较多，成果也是比较成熟，但
是这些模型在我国的运用还需考虑我国证券市场的客观环境。近年来，国内有很多学者对于我国的
预测模型都有很重大贡献：吴世农等（1986）介绍了企业破产分析指标和预测模型，周首华等
（1996）借鉴 Altman 研究建立了 F 分数模型，考虑了折旧和现金流的影响，陈静（1999）第一个进
行了我国上市公司的财务困境预测研究，她建立的是线性判别分析模型，陈瑜和陈晓（2000）分别
建立了多元分析模型和 LOG-IT 模型，吴世农等（2001）建立了 FISHER 判别分析、多元线性回归
分析和 LOG-IT 模型来对上市公司财务困境进行预测。
本文之所以选择研究 Z 模型对我国上市公司 ST 的预测能力，原因在于：首先，在国外的证券
市场上，Z 模型有着非常良好的声誉，它采用的是多元差别分析的方法，预测效果好，不容易受到
干扰，其思想也影响了后来的诸多学者；其次，国内对于专门采用 Z 模型来预测我国上市公司财务
困境的研究还比较少，很多文献对于 Z 模型只是一笔带过，所以研究有一定的意义；第三，Z 模型
是线性模型，有着固定变量组成的判别方程，相比于 LOG-IT 或 PORBIT 等模型，不涉及高等数学
和统计学的专业知识，使用较为简单，在国外的预测的效果也比较好，更容易被市场接受，研究具
有很大的实用价值；第四，Z 模型产生于六十年代的美国股票市场较早时期，从发展周期的角度来
说，其发展状况和我国现在股票市场有着一定的相似之处。
三、Z 模型介绍
Z 模 型 基 于 美 国 经 济 学 者 Altman 在 1966 年 使 用 的 多 变 量 统 计 分 析 方 法 ------ 差 别 分 析
(discriminant analysis)。他通过长期对财务困境预测模型的研究，一方面从 22 个常用的财务比率中选
出了比较有效的 5 个；另一方面抽取出 66 家中等规模的公司作为研究对象并将其分为两组，其中破
产组有 33 家破产公司；非破产组是 33 家没有出现过财务困境的健康公司。对这些样本公司分别计
算这五个比率，从统计的角度来确定每个比率对于破产公司和健康公司的差别能力 1，再加上考虑它
们互相之间的关系，以及各自对整体模型分析的贡献，然后来确定这 5 个比率各自的系数，最终得
到了 Z 模型（Z-Score Model）。
很显然，Z 模型采用的是财务比率分析的方法，一般来说，用来描述公司的财务比率大致分为
五类：描述流动性的比率、描述盈利能力的比率、描述偿债能力的比率、描述经营状况和效率的比
率、以及描述资本结构和财务杠杆的比率。一个公司的财务困境往往是多方面的因素造成的，是一
个综合的问题，也就是说，公司在即将发生财务困境时并不是一个比率发生了明显的变化，而是会
引起公司一系列的指标发生变化。Altman 通过差别分析找到了这里面的联系，也就是说，Z 模型之
所以能如此有效的预测公司的财务困境，就是因为它采用了多元分析方法，通过多个有效的变量共
同作用，来预测公司将来的状况。
Z 模型的判别公式及各变量的说明如下：
Z=++++
其中： X1=营运资金/总资产
X2=留存收益/总资产
X3=息税前利润 EBIT/总资产
X4=权益市价/负债面值
X5=销售收入/总资产
X1 是流动性中的营运资金比总资产比率。该比率首先是考虑了公司的流动性，流动性是反应公
司短期偿债能力和应付突发事件、困境能力的指标；其次，它还将公司的规模（总资产）考虑进来，
真实地表现了在特定的公司规模下的流动性；此外，它还对资本的结构进行了评价。
X2 是偿债能力中的留存收益比总资产比率。留存收益是公司通过日常经营而不断积累尚未分配
给股东的净收益，一方面，它是投资回报------股利的源泉，另一方面，公司追加投资或用于福利等
事业时留存收益也会起到很大作用。一般说来，企业的净资产为负（即所谓的资不抵债）都是由于
其留存收益为负引起的，所以留存收益对于预测公司财务困境有着很好的价值。
X3 是盈利能力中的息税前利润比总资产比率。这个变量由于排除了所得税和利息的影响，所以
它衡量了公司资产真实的盈利率。公司的生存和发展最终是基于其资产的盈利能力，所以这个变量
对于预测公司财务困境是非常合适的。
X4 是偿债能力中的股东权益市价比总负债比率。这个变量很好地表现了公司的资本结构和偿债
能力，特别是它采用的是股东权益市价，这是当时其它研究极少使用的。采用市价的形式，能够更
真实的反应公司的状况，特别是市场对其的偏好程度。公司的经营状况包括了很多内容，比如公司
的成本控制能力、管理环节、行业风险、市场竞争力等等，这些都无法通过一个简单的年报上的数
据，比如说股东权益账面值来表现，但是可以通过市场对其未来发展情况的评价，即股票价格来体
现。如果说基于比率的模型都是从报表结果本身出发，容易发生偏斜，那采用股东权益市价就在很
大程度上使 Z 模型更加客观地描述公司的实际状况。但是，它对股市的完善程度以及投资者的素质
要求比较高，而且正是因为股票是非常敏感的，它可能会受公司本身以外的因素影响，比如收入水
1 即在破产组和非破产组之间表现出何种程度的差别，差别越大，差别能力越强，表明比率越有效；反之。
平、政策法规、突发事件、国际形势等等，这些都会对 Z 模型的使用造成一定程度的误导。
X5 是经营效率中的销售收入比总资产比率。该变量即所谓的资产周转率，它显示的是资产带来
销售收入的能力。在 Altman 的研究中发现，单从总资产周转率来看，它是五个变量中破产组和非破
产组两组差异最小的一个变量，即差别能力最弱，但是基于它和其它变量的内在联系，使得加入它
以后，Z 模型能更好地判别公司的破产情况，特别是从贡献来看，它对整个 Z 模型的贡献排列五个
变量中第二。
根据 Altman 的大量实证研究，得出了关于 Z 模型的经验判别区域：即当 Z 值小于 时，公
司会在不久的几年内走向破产；而如果 Z 值大于 ，则表明公司运作非常正常，不会出现财务困
境；如果公司的 Z 值介于 到 之间，则是所谓的“灰色地带 (gray area)”，在这一区段内，公
司的未来很难通过 Z 值进行推测，很可能发生破产，也很可能正常的运作下去 1。一般认为，如果 Z
值落在灰色地带，而且伴有下降趋势或明显波动的，应该要加以注意；而伴随着上升态势的，则表
明公司状况良好。
四、研究设计
（一）样本选择
从我国证交所对股票交易实行的政策来看，为了保护投资者的利益，当上市公司出现财务状况
异常或者其他异常情况,导致其股票存在被终止上市的风险,或者投资者难以判断公司前景,证交所会
对公司股票交易进行一些特别处理。特别处理分为警示存在终止上市风险的特别处理（*ST）和其他
特别处理（ST）。从财务亏损的角度来讲，也是最普遍的情况，前者是上市公司连续两年亏损，后者
是最近一年股东权益为负；而且，更为严重的暂停上市和终止上市一般都是要先经过特别处理 2。可
以看出，被实行特别处理（ST 或*ST）的公司即将甚至是已经发生了财务困境。
因此，本次研究选取的样本是在上海证券交易所上市的 ST3公司，为了更具有代表性，同时也
考虑到模型的研究与应用价值，本次研究所选取的是 2003 年 1 月 1 日以来，到 2005 年 04 月初以前
共两年多的时间里被实行 ST 并且在 2004 年底尚未被撤销 ST 的全部 47 家公司 4。此外，由于*ST
洛玻（600876）涉及到海外上市，不是很具代表性，而且难以确定其股东权益市价，所以在研究的
时候没有进行考虑。所以实际的研究样本是 46 家 ST 公司。样本详情见附表 1。
（二）指标定义
（1）为了能更好地验证 Z 模型的预测能力，本文不以日历年份作为考察依据，而是考察各样本
公司在被实行 ST 前五年内的 Z 值变化情况，因此本文规定以公司被实行 ST 的前一年报表为第 0 年，
ST 前第二年年报表为第-1 年，以此类推，比如，公司在 2003 年的年初被实行 ST，则 ST 前第一年
2002 年年报为第 0 年，2001 年年报为第-1 年，ST 前第五年 1998 年年报为第-4 年 5。
（2）关于公式：研究根据 Z 模型的需要，到相关网站 6查找样本公司的相关年份的财务报告，
分别摘取了每家公司五年中各年的流动资产、总资产、流动负债、总负债、股东权益净值、股本净
额、资本公积、销售收入、利润总额、财务费用、股份结构；并且查询到每家公司每一年年底的股
1 Edward I. Altman, The Prediction of Corporate Bankruptcy (A Discriminant Analysis),
2 根据规定，如果一个公司被实行了*ST 之后，而且最近一个会计年度审计结果表明公司继续亏损，这个公司就要面
临暂停上市了；如果公司在暂停上市后，还未能在法定期限内披露最近一期半年度报告或者恢复上市后最近一期年
度报告，或者是披露的半年度报告显示公司亏损，就会被实行终止上市。
3 或*ST，以下称 ST 均包含*ST，即被实行了特别处理
4 在 2005 年初被撤销特别处理的公司仍被列为样本
5 部分公司由于各种原因没有收集到全部 ST 前五年的数据：1、因为从上市到 ST 不足五年，而在其未上市期间由于
无法确定股票价格，因此不计算其 Z 值：600234（ST 天龙）600335（ST 盛工）600338（ST 珠峰）缺少-3、-4 年数
据，600313（*ST 中农）600385（ST 金泰）600503（ST 新智）缺少-2、-3、-4 年数据；2、由于第 0 年报表在研究
进行时尚未公布，600762（ST 金荔）缺少 0 年数据。
6 见“资料来源和参考文献”
票市场价格。其中部份通过计算得到的变量本研究采用的公式如下：
X2 中的留存收益=股东权益-股本-资本公积。即留存收益包括了盈余公积、未分配利润等项目，
而资本公积不被认为是留存收益。资本公积一般被认为是所有者所共有的，并非收益转化而形成的
资本，它是资本的储存形式，主要用途是转增股本，所以没有把其归入留存收益。
X4 中的权益市价=期末股票价格*期末股份总额。股价通常使用的是 12 月 31 日的收盘价，如果
遇到 12 月 31 日休市，则使用的是 12 月 31 日前最后的一个开盘日的收盘价。期末股份总额包括已
流通的部分和未流通的部分，也就是说，本研究在计算的过程中，将未流通的股份也做流通股份处
理，这是现在比较常用的一种处理方法。如果遇到有 B 股的 ST 公司，本研究用以计算权益市价的
公式为：权益市价=(总股份数-B 股股数)*A 股股票价格+B 股股数*B 股股票价格。即把所有未流通
股份看成 A 股处理。B 股股价取得的注意事项同 A 股股价。
X3 中的息税前利润 EBIT=利润总额+财务费用。尽管财务费用包括公司在生产经营期间发生的
利息费用、收入，汇兑损益净额、金融机构手续费和因筹资而发生的其他费用几个项目。但是考虑
到财务费用的绝大部分是由利息组成，因此本研究近似地将财务费用视为利息。
（3）研究使用的是年报中的合并数。
（4）销售收入使用的是销售收入净值。
（三）数据描述
首先从静态的角度来观察 ST 公司的 Z 值特点。Z 值计算的基础是这 46 家样本公司的最近一期
报表，由于部分公司 04 年年报尚未公布，对这些公司采用的是 03 年的年报。计算结果见附表 1，
对结果的归纳见表 4-1：
表 4-1 基于样本公司最近一期年报的 Z 值统计结果
平均值 小于 的占总数的 65%
最大值 小于 的占总数的 76%
最小值 小于 的占总数的 89%
中位数 介于 0~ 的占总数的 85%
标准差
结果显示，这些 ST 公司的 Z 值都比较小，而且无一例外的小于 Altman 指出的警戒线 ，特
别是平均值 相差这条警戒线很大的距离。从分布密集的角度来看，46 家公司的 Z 值标准差
为 ，这也是相对比较小的，将它与平均值 相比较，可以知道这些样本普遍存在于
左右的一个较小的范围内；而且由于中位数 小于平均值，说明样本的 Z 值的分布是右偏，即
大部分公司的 Z 值分布在小于 的一个较小的区间内，而小部分公司的 Z 值是分布在大于 的
一个较大的区间内；我们从对区间的研究也可以看出分布规律，这些公司的 Z 值普遍集中在 以
下，特别是在 0~ 的区间内的样本高达 85%之多。简而言之，ST 公司的 Z 值呈现出了数值偏小，
分布比较集中的特点。
五、实证检验
（一）动态比较及结果
本文实证研究的主体部分是从动态的角度，观察样本公司在被实行 ST 前五年间 Z 值的变化情
况。前面对 ST 公司 Z 值的特点进行了简单的静态描述，但更有价值的是在 ST 之前就能对其进行预
测，于是研究以 ST 前一年的年报为基础，分别向前查询了五年的年报，目的在于验证 Z 模型对中
国上市公司 ST 的预测能力。各样本公司被实行 ST 前五年内的 Z 值汇总见附表 1。表 5-1 是对统计
结果的一个简单汇总。图 1 是样本公司 ST 前五年来 Z 值变化的直观图，其中*ST 大元(600146)公司
在-3 年时的 Z 值非常大()，为了能更好的显示其它数据的变化趋势，图 5-1 没有将这个数据点包
括在可视范围内，而在后文中会专门对*ST 大元的这个特殊状况进行分析。
表 5-1 样本公司被实行 ST 前五年的 Z 值统计结果
-3
年 数 0 -1 -2 剔除了*ST
大元影响
未剔除*ST
大元影响
-4
平均值
最大值
标准差
中位数
最小值
图 5-1 样本公司 ST 前五年 Z 值统计直观图
通过对样本公司被实行 ST 前五年的 Z 值研究发现，除*ST 大元在 ST 前第四年年报(-3 年)大于
安全线 外，其余公司在这五年中各年的 Z 值均小于警戒线 。研究结果大致有如下两点：
1.同质性
从表 5-1 中的平均数、中位数、最大值和最小值可以看出，除了在-3 年受到*ST 大元公司的影
响外，整个 Z 值在五年间的大小变化和每一年中的分布情况都是比较稳定的；同我们在第一部分静
态研究里的结论一样，在 ST 前的各年内，样本公司的 Z 值分布也是呈现出右偏趋势，即较多的样
本分布在小于平均值的较小区域内，而较少的样本分布在大于平均值的较大区域内。从标准差我们
也可以看出样本分布仍然是比较密集，而且这五年内标准差的变化也是很稳定的（-3 年剔除*ST 大
元的影响）。为了说明这种密集程度，我们以一个比较小的长度（ 长度）为标准进行考察，将各
年度的 Z 值分布情况归纳在表 5-2：
表 5-2 五年间在 长度的 Z 值范围的最高密集程度
年份 0 -1 -2 -3 -4
Z 值区间(长度 ) ~ ~ ~ ~ ~
在此区间公司个数 34 37 36 33 29
有数据的公司数 45 46 43 40 40
所占比例(密集程度) 76% 80% 84% 83% 73%
表 5-2 是用于说明在 ST 前的每一年内，这些样本公司的 Z 值都是很密集地分布于某一个 长
度的区段，而且这些区段随着时间临近 ST 是稳步而且连续下降的。比如在 ST 前第四年中，有 83%
的 ST 公司 Z 值处于 ~ 区域内，而到了 ST 前第一年时，有 76%的 ST 公司的 Z 值集中于
~ 区域内。
ST前五年间Z值变化情况
0 -1 -2 -3 -4
*ST大 元
平均值
警戒线
ST前年
Z值
同质性的特点表明样本公司的 Z 值在其被实行 ST 前的若干年间，很大程度上会表现出相同的
分布和变化过程。
值的下降趋势
首先来看平均数，从图 5-1 中可以很直观地看出，样本公司的 Z 值是呈略微下降的趋势的，从
表 5-1 中的数字我们也可以看出样本的平均值也是随着年份越靠近 ST 而越发减少的（-3 年剔除*ST
大元的影响）。
再进一步来研究个体逐年变化的情况，表 5-3 是对样本公司 Z 值下降情况的研究：
表 5-3 Z 值下降情况统计
比较区段 -1 年~0 年 -2 年~-1 年 -3 年~-2 年 -4 年~-3 年 -2 年~0 年
比较时间跨度 1 年 1 年 1 年 1 年 2 年
Z 值下降的公司数* 31 28 24 22 33
可进行比较公司数** 45 43 40 40 46***
所占比例 69% 65% 60% 55% 72%
注 *：下降不包括相等（不变）的情况
**：由于少数公司在部分年份的 Z 值空缺，故可比较公司数为比较区段两端都有值的公司数。
***：为了能从总体上说明问题，此处可进行比较公司数按样本总数算，数据缺失无法计算两
年 Z 值变化的公司以一年变化计。
可以很明显地看出，在被实行 ST 前第五年到第四年的时间里，有一半多（55%）的公司 Z 值出
现了下降情况，这个比例随时间临近 ST 逐渐变大，到了 ST 前第二年到第一年的时间里，有近七成
的样本公司的 Z 值出现了下降的情况。如果把时间放长为两年，在被实行 ST 前最近的两年里，有
超过七成的样本公司的 Z 值出现了下降的情况。这说明 ST 公司 Z 值呈现下降的趋势随着时间越接
近 ST 而越明显。
下面单独研究样本中比较特殊的*ST 大元公司，它在-3 年时 Z 值突然上升到 ，表 5-4 和表
5-5 归纳了*ST 大元在-2、-3 和-4 年时的相关数据。
从表 5-4 中可以看出，造成*ST 大元在第-3 年 Z 值突然增大的原因主要来源于变量 X5 和 X4。
为此，我们查找了这家公司这三年的总资产、股票价格和销售收入三组数据（表 5-5）。可以看出，
该公司的资产在-3 年相比于-4 年减少了一半多，在这样的情况下，却还能维持其销售收入比去年同
期的少量增加，特别是还有其股票价格的上涨，都让我们推测资产的锐减很有可能发生在期末的时
候；通过查阅其报表验证了这种推测：*ST 大元 01 年报表显示，总资产大幅减少的原因是公司实施
了重大资产重组（经该公司 2001 年第一次临时股东大会审议通过），重组发生在 2001 年 12 月 31 日，
重组的结果是炼油化工相关的资产和几乎所有的负债被售出。这说明期末的资产数值与整个企业的
年度经营情况，比如销售收入等是不相匹配的。由于五个变量中有四个是以资产做分母的，因此资
产的减少使得这些变量的值都增加，特别是变量 X5 资产周转率，它的权数最大（），而它又是
用完全不相匹配的一对资产数和销售收入来计算的，因此它比原来翻了一倍还多，使得 Z 值突然大
增。另外一方面，股票价格的上涨也增加了权益市价，最终为 Z 值的暴涨做出了贡献。从-2 年的数
据来看，资产与销售收入的匹配关系恢复正常（相对于该公司的正常），股票价格也有较大跌落，因
此 Z 值又突然减少到警戒线以下。尽管 Z 值在-3 年时很大，而且大过了安全线 ，但是公司还是
走向了 ST，这说明 Z 值判断有着一定的局限性，在后面会对 Z 模型的局限性进行归纳。
表 5-4 *ST 大元在-4、-3、-2 三年间 Z 值及其中各变量变化情况
变量 X1 X2 X3 X4 X5
权数
Z
2002 年(-2)Xi
乘以权数后
2001 年(-3) Xi
乘以权数后
2000 年(-4) Xi
乘以权数后
表 5-5 *ST 大元在-4、-3、-2 三年间相关的数据
年份 总资产 股票价格 销售收入
2002(-2) 417574794 40740248
2001(-3) 405382146 1531125205
2000(-4) 1003313892 1334224067
（二）Z 模型的适用性分析
为了说明 Z 模型的适用性，研究总结了在统计的过程中发现的样本 ST 公司中比较普遍存在的
几个特点，来说明 Z 值为何偏小且呈下降趋势的原因：
偏小(影响变量：X3)
表 5-6 归纳了 ST 前五年 EBIT 小于 0 的公司数：
表 5-6 EBIT 为负情况统计
年份 0 -1 -2 -3 -4
EBIT 小于 0 公司数 41 30 1 4 4
有数据公司数 45 46 43 40 40
所占比例 91% 65% 2% 10% 10%
正是由于我国对上市公司实行 ST 的政策规定了连续亏损是造成 ST 的一个充分条件，而绝大多
数公司的亏损都是从 EBIT 开始，即并不是因为利息费用而造成亏损，所以从表 7 中可以很明显的
看出，在 ST 前的两年内，绝大多数公司的 EBIT 都是小于 0 的，这也就是它们之所以被实行 ST 的
原因。在-2、-3、-4 三年内，尽管 EBIT 为负的现象并不明显，也不可能明显（如果明显，这些公司
肯定会在 0 年到来之前就被实行 ST 了），但是 EBIT 相对于其资产规模却比较小。通过对这三年的
数据进行调查发现，-2、-3、-4 三年的 X3 变量的平均值分别为 %，%，%，这是 Z 值很
小的原因之一。从企业的角度来说，总资产的经营活动在扣掉利息和所得税之前的盈利能力却只在
贷款利率左右，这说明资产创造价值的能力很差，这为公司被实行 ST 提供了必要条件。
2.留存收益小于 0 (影响变量：X2)
留存收益为负数，最常出现的情况就是持续亏损。而这样的局面如果持续下去，就会导致股东
权益账面值为负，即所谓的资不抵债。从表 5-7 可以看出样本公司留存收益为负是随时间临近 ST 而
规律性地越来越明显的。由于留存收益为负使得 X2 为负，不仅不能贡献 Z 值，反而还要消耗其它变
量的贡献，这就成为了 Z 值很小，而且逐渐下降的原因之一。
表 5-7 留存收益为负情况统计
年份 0 -1 -2 -3 -4
留存收益为负的公司数 38 25 12 7 6
有数据公司数 45 46 43 40 40
所占比例 84% 54% 28% 18% 15%
3.资本结构参差不齐，流动性不足(影响变量：X1 ,X2 和 X4)
对公司的流动资产、流动负债、总资产和总负债发现，从总体上来看，流动资产/总资产比率和
资产负债率基本上没有什么规律，两比率的平均值都稳定在 左右，看上去很乐观，但各个样本
公司的值高低不一，落差很大，还有个别公司，如*ST 北科（600878）资产负债率在第 0 年（2002
年）高达 ，全部资产都远远不够清偿债务，资本结构严重失去比例。从税盾的角度来考虑，增
加负债可以增加公司的价值，但是也带来了破产风险（清偿能力）；负债过少还可以理解成为公司状
况不好，在市场上没有获得负债的能力，所以一般认为资产负债率保持在 左右比较正常。
如果从最直接影响变量 X1 的流动比率来看，随着时间越临近 ST，流动资产不足以弥补流动负
债的公司越多（见表 5-8），即 X1 变量变为负值。一般认为存货在流动资产中占一半左右，所以流动
比率为 2 比较好，即除去存货，其它流动资产仍可以自由地应付所有的流动负债，保持较好的流动
性，从这个角度来说，流动性不足的现象早在 ST 前第五年就已经很普遍的存在于样本公司中，到
了 ST 前第一年，有 93%的公司流动比率不到 2。这也是造成 Z 值较小且呈下降趋势的原因之一。
表 5-8 流动比率情况统计
年份 0 -1 -2 -3 -4
流动比率小于 1 的公司数 28 14 7 8 7
有数据的公司数 45 46 43 40 40
所占比例 62% 30% 16% 20% 18%
流动比率小于 2 的公司数 42 38 37 33 33
所占比例 93% 83% 86% 83% 83%
4.股价下降(影响变量：X4)
在统计的过程中发现，随着时间的推移，各公司的股票价格也在下降，股票价格的下降直接影
响了权益市价，由此会造成变量 X4 变小，最终使得 Z 值变小。考虑到很多公司都有增发新股（或配
股）等稀释股价的情况，所有我们直接从权益市价着手，将其变化归纳于表 5-9：
表 5-9 权益市价减少的情况统计
时间段 -4~0 年 -2~0 年
权益市价减少的公司数 25 40
可考察公司数 39 42
所占比例 64% 95%
从表 5-9 中可以看出，在 ST 前的第五年到第一年的时间里，有 64%的公司发生了权益市价减
少，而在 ST 前最近的两年内，几乎所有的公司的权益市价都有减少。前面也提到了，加入了市价
（股票价格）因素，使得 Z 模型优于其它的预测方法，因为股票价格更好的反应了市场对该公司的
预期，但是股票价格会受到多种因素的影响，比如投资者的收入情况、投资偏好、证券交易政策等
等。我们对 1998 到 2005 年 3 月的上海证券交易所 A 股指数进行调查（见表 5-10），可以看出，整
个 A 股股市从宏观的角度来看，在 99~00 年之间是增长的，特别是 00 年的增长是比较迅速的，而
到了 01 年，股市就开始回落，除了 03 年略微有点抬头以外，一直到 05 年 3 月，总体股价一直是处
于下降状态。由于我们的样本公司都是在 03 年~05 年初被实行 ST 的，所以它们在被实行 ST 前最近
几年的时间都是处于股市略降的宏观环境中。在投资者对公司经营状况的预期和宏观环境两大因素
的作用下，就出现了刚才观察到的 95%的公司在 ST 前两年都发生了权益市价下降的情况。
表 5-10 1998 年以来上证所 A 股指数变化情况
A 股指数
年份
年初开盘 年末收盘
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005 *
注 *：该数据为 2005 年 3 月 31 日收盘
5.资产周转率偏小(影响变量：X5)
在统计的过程中，还发现这些样本公司存在一个比较普遍的问题：销售收入与资产规模不成比
例，表 5-11 是对于样本公司 ST 前五年资产周转率的统计结果：
表 5-11 资产周转率的情况统计
年份 0 -1 -2 -3 -4
平均值 资产周
转率 标准差
尽管资产周转率受行业的影响很大，没有特别统一的标准，但是可以看出样本公司的资产周转
率的确非常低，这说明这些公司全部资产用于创造销售收入的能力很差，而销售收入又是利润的最
基本的来源。ST 公司的这个特点最直接的影响是在模型中权数最大的 X5 变量的值偏小，使得 Z 值
偏小。
从动态比较中得出了样本 ST 公司 Z 值有同质且呈下降趋势的特点，再通过上面对这些特点的
研究，可以看出 Z 模型对于上市公司 ST 的预测有着比较良好的价值。首先，从静态来看，在 ST 前
各年内样本公司的 Z 值都是比较密集的分布的；其次，从连续来看，样本公司在 ST 前五年间随着
时间越来越接近 ST 年份，它们 Z 值的这种密集的分布也是在比较稳定和连续的变化，而且这种变
化表现出来的是 Z 值略微减小的过程。这些都表明了 ST 公司在被实行 ST 前，其 Z 值有着非常明显
的变化特点，换句话说，这些公司在被实行 ST 前都有很普遍的特点，而 Z 模型能很好的捕捉到这
些特点，通过 Z 值的变化表现出来，所以可以说 Z 模型对于预测我国上市公司被实行 ST 有着很好
的价值。
结合图 5-1 显示的分布规律，可以看出 ST 前各年绝大部分公司的 Z 值都处于 以下（表
5-12），而且随着时间临近 ST，Z 值低于 的现象更加明显。
表 5-12 Z 值低于 的密度分析
年份 0 -1 -2 -3 -4
小于 的公司数 42 43 38 35 34
有数据的公司数 45 46 43 40 40
所占比例(密度) 93% 93% 88% 88% 85%
根据前面的研究，在我国的上市公司的 Z 值低于 Altman 的警戒线 是比较危险的，而表 5-12
能很好的证明，公司的 Z 值如果还低于 ，而且还伴随着下降的趋势，那就是一个非常严重的警告，
公司有非常大的可能性会在未来不久的几年内被实行 ST。
六、结论与局限性
（一）结论
在实际的上市公司财务困境预测中，不可能有一个比较唯一的标准，否则也不会有如此多的学
者研究更好的模型，但是就像 Z 模型采用的是一种多元分析的方法一样，对待 ST 公司的预测系统，
也应该从多个角度去考虑，尽管作为其中一个角度，Z 模型的价值很大，但是正如前面提到的，毕
竟 Z 模型自身存在着一定的局限性。本文通过对 46 家样本公司的研究知道，上市公司在被实行 ST
前有着比较普遍的共性，而研究也验证了 Z 模型对于发现我国上市公司被实行 ST 前表现出来的这
种共性有着很好的作用，即 Z 模型对于我国上市公司被实行 ST 具有很好的预测价值：当一个公司
的 Z 值低于了 Altman 所指出的警戒线 ，就要谨慎；如果其 Z 值低于 ，特别是还伴有下降的
趋势，那该公司就有足够大的可能性要在数年之内走向 ST。采取的措施是可以对它的 X1~X5 的各变
量进行分析，找出引起 Z 值偏小的原因，以此为线索对公司进行分析，就会很容易找到问题。
（二）局限性及建议
从前面的研究可以看出我国 ST 公司之间存在比较大的共性，而 Z 模型可以很好的通过 Z 值表
现出到这些共性，对 ST 的预测有着比较好的效果，但是作为比率类分析工具，Z 模型也有着一定的
局限性，要求我们在使用的过程中要加以注意甚至是采取一些有效的措施：
（1）Z 模型中的变量只关注期末时点数值，而忽略了一段时期内的变化过程，但往往过程更具
有价值，只是分析过程比较麻烦。就像*ST 大元，其资产数值在年末锐减，销售收入是与锐减前的
资产数匹配的，但 Z 模型采用的是锐减后的资产总数，造成了 Z 值一下子失衡，达到了 4 以上。这
个时候 Z 模型就是失灵的，所以我们在使用 Z 模型的时候要注意在时间上连续的进行比较，如果 Z
值出现大起大落的波动，表明公司的经营状况不稳定，也是很危险的。
（2）比率类分析工具非常容易受到修饰，如果公司为了比率的好看，在期末故意发生一些“业
务”，调整其账户余额，Z 模型是无法识别的，这需要我们适当地对年末年初的一些异常、对抵的事
项进行分析。
（3）Z 模型中各变量之间的关联。一方面，由于四个变量都涉及到总资产，所以总资产的变化
会引起 Z 值较大波动；另一方面，各变量用到的数据（如流动资产、流动负债等）是从一个完整的
财务体系里摘录出来的，它们之间必然存在着内部固然的联系，在 Altman 的研究中就曾指出，变
量 X1 和 X2 之间存在着很强的正相关，而 X3 与 X5 之间存在着一定程度的负相关，这些关联一方面
使得 Z 模型具有更强的差别能力、更有效，另一方面又在影响着 Z 模型的判别能力 1。
（4）在前面也提到过，Z 模型中会用到股票价格，由于公司以外的原因引起的股价变动会影响
Z 模型的判别能力。此外，我国股市的一些现状，例如规模偏小、投机性强、有效性弱，还有股票
市场主体不健全、交易品种和方式单一等，与国外有着一定的差距，Z 模型使用起来要注意多与国
内的同行业同等规模的公司进行比较。
附录
附表 1：样本公司及其最近一年和 ST 前五年的 Z 值表
Z 值
股票代码 股票简称 摘帽 ST
最近一年 0 -1 -2 -3 -4
600053 ST 江纸 否 03 初 04
600065 *ST 联谊 否 05 初 04
600077 *ST 国能 否 04 初 04
600086 *ST 多佳 否 05 初 04
600090 ST 啤酒花 否 03 底 03
600139 绵阳高新 05 初 03 初 04
600146 *ST 大元 否 05 初 04
600156 *ST 鑫泰 否 04 初 04
600159 ST 宁窖 否 03 中 03
600203 *ST 福日 否 04 初 03
600234 ST 天龙 否 03 初 03 未上市
600313 *ST 中农 否 03 初 04 未上市
600335 ST 盛工 否 04 初 04 未上市
600338 ST 珠峰 否 03 中 04 未上市
600385 ST 金泰 否 03 初 03 未上市
600503 ST 新智 否 04 初 03 未上市
600613 *ST 永生 否 03 初 04
600617 *ST 联华 否 03 初 03
600659 *ST 花雕 否 04 底 03
600672 *ST 华圣 否 03 初 03
600681 ST 万鸿 否 04 初 04
600691 *ST 林控 否 04 初 04
600695 ST 大江 否 03 初 04
600700 *ST 数码 否 04 初 03
1 Edward I. Altman, The Prediction of Corporate Bankruptcy (A Discriminant Analysis), ~58
600735 ST 陈香 否 04 初 04
600737 ST 屯河 否 04 中 03
600738 ST 民百 否 03 初 04
600751 *ST 天海 否 03 中 03
600752 *ST 哈慈 否 04 初 03
600758 ST 金帝 否 03 初 04
600760 ST 黑豹 否 03 初 04
600762 ST 金荔 否 05 初 03 未公布
600766 ST 烟发 否 03 初 03
600776 *ST 东信 否 04 初 03
600781 *ST 民丰 否 03 初 04
600788 *ST 达曼 05 终止 04 初 03
600807 ST 济百 否 03 初 04
600844 *ST 大盈 否 04 初 03
600847 ST 渝万里 否 03 初 04
600852 *ST 中川 否 04 初 03
600869 *ST 三普 否 04 初 03
600873 *ST 明珠 05 初 03 初 04
600878 *ST 北科 04 暂停 03 初 03
600891 *ST 秋林 否 03 初 04
600892 *ST 湖科 否 04 初 03
600899 *ST 信联 否 03 中 04
资料来源和参考文献
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I. Altman, “The Prediction of Corporate Bankruptcy (A Discriminant Analysis)”, Garland
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