财税研究基于现金流量的复合型财务预警模型构建研究■刘晓婕梁嘉莹广西大学行健文理学院基金项目：2016自治区级创新创业教学团队-广西大学行健文理学院-设计类专业群创新创业教学团队基金资助项目摘要：以往的财务预警模型研究中大多采用传统会计利润指标进行建模分析，涉及现金流量指标的研究还不成熟，如今现金流量分析的重要性逐渐加强。本文以现金流量为核心，通过实证研究对比现金流量财务预警模型和传统财务预警模型的预测准确率，分析了会计利润财务指标的局限性和现金流量指标的优越性。然后，将会计利润指标与现金流量指标相结合，构建了复合型财务预警模型，并通过了实证检验。最后给出了结合现金流量指标与会计利润指标的构建复合型财务预警模型的方法，提出了相关的财务危机管理建议。关键词：现金流量；财务预警模型；Logistic回归模型随着全球经济一体化的发展，经济环境错综复杂，企业不仅T检验，给定显著性水平α=0.05，根据Sig.(双侧)给出的检验统要面对国内市场的考验，还要面对竞争日趋激烈的国际市场。为计量p值，若p<0.05，则表示两样本的均值具有显著性差了在激烈的竞争环境中立于不败之地、承受和应付各种风险，财异，反之则无显著差异。由T检验的结果可以看出，有X1、X2、X4、务预警模型是一个行之有效的“报警器”。财务预警模型可以预X5、X10和X116个指标的p值小于0.05，通过显著性检验，可以保测财务危机发生的可能性，及时分析公司财务状况恶化的原因，留，其他比率剔除。接着对这6个财务指标进行相关性检验，减从而使得管理者在财务危机发生之前能够采取相关措施。传统轻指标间相关性的影响。由检验结果可以看出，X2、X4与其他大的的财务预警模型是在资产负债表和利润表内选取指标，构造部分指标存在显著相关，首先予以剔除；X11只与X10显著相关，模型，但利润有时并不能客观的反映企业真实的盈利状况，而且应予以保留，而X10与X4、X11均显著相关，所以将X10剔除。因利润较易被经营者操纵、粉饰，以此为基础建立起的财务预警模此，将X2、X4和X10剔除，保留X1、X5和X11三个指标作为本文财型便大打折扣。与利润指标相比，现金流量不易被操纵，能够更务财务预警指标体系。虽然X1与X5也存在相关性，但避免为了加真实、准确地反映企业的财务状况，若选取合理现金流量指指标体系内的指标数太少而无法起到预测功能的情况，在与X5标，引入财务预警模型，则模型的预测更加准确、误判率更低。相关的3个指标内选择了相关性相对较小的X1。因此建立现金一、样本选择流量财务预警模型的指标为X1现金流量比率、X5全部资产现金样本随机选取深、沪市上市的68家上市公司，行业分布包括回收率和X11资本积累率。化工、机械、钢铁、电子等行业。其中，34家为首次特别处理公司2.基于现金流量财务预警模型的检验（即ST公司），按照上市持续5年以上、首次被ST的原则选取。同（1）财务预警模型的建立时遵从行业一致、规模相当的原则，以1:1的比例选取了34家和本文采取的方法为Logistic回归分析，即概率性非线性回归ST公司所处行业一致或者相近的、每股收益或规模相当的非ST模型，是研究观察结果与某些因素之间关系的一种多变量分析公司，非ST公司均为上市5年以上且目前财务状况正常的公司。方法，通常用来研究受某些因素影响下某种结果是否会发生，在选取的时点为2014年被ST的上市公司，因为上市公司连续两年此表现为通过相关财务指标来估计公司在未来的一段时期内爆亏损会被ST处理或者退市预警，故以样本公司被ST的前三年的发财务危机的概率。将上市公司是否被ST作为模型的因变量财务数据来建立财务预警模型，即2011年-2013年。“公司类型”，当y=0时，则该上市公司未被ST处理，为正常公二、现金流量指标的财务预警模型的建立和检验司，值0标签为“非ST”；若y=1,则该上市公司被ST处理，为存在1.指标体系的初步建立和筛选财务危机公司，值1标签为“ST”。模型公式为：一个财务预警系统的建立，财务预警指标是重要前提，选取行之有效的指标能对公司财务状况作出评价和反映，是构建一个防患于未然的财务预警系统的关键。在借鉴历年研究的基础上，（2）对构建模型的验证以现金流量的视角，把样本被ST的当年作为第T年，考虑合理对两样本T-3（2011年）的X1、X5和X11三个指标进行性、可行性以及可获取性，从上市公司的偿债能力（现金流量比率回归分析，分析结果如下表1：X1、债务现金流量比率X2、现金流量利息保障倍数X3）、获现能力表1T-3（2011年）Logistic回归分析结果（营业收入现金含量X4、全部资产现金回收率X5、每股经营现金净流量X6）、盈利能力（净利润现金净含量X7、销售收入现金含量X8）、发展能力（经营活动现金净流量增长率X9、营业收入增长率X10、资本积累率X11）和财务弹性（现金适合比率X12）五个方面、十二个现金流量指标中来筛选预警模型适合的指标。运用T检验和相关性检验进行指标的筛选。对34家ST公司和34家非ST公司T-2（2012年）的12个现金流量指标进行143财税研究由表中结果可得，构建的财务预警模型为：模型的p值取值范围为[0，1]，以p=0.5为临界点。当p＞0.5时，即会被判定为财务危机公司，p值越大表示公司在未来发生财务危机的可能性越大；当p＜0.5时，即会被判定为正常公司，p值越小表明公司的财务状况越好，不太可能陷入财务危机。模型对T-3（2011年）的预测效如下表2：表2T-3（2011年）预测效果切割值为.500由表中数据可知，在T-3（2011年）时，财务预警模型对ST公司的预测准确率为82.4%，对正常公司的判别准确率为50%。总的来说，模型对所有样本的判别准确率为66.2%。同理对两样本中上市公司T-2（2012年）和T-1(2013年)的X1、X5和X11三指标进行回归分析，预测效果如下表3：表3T-2（2012年）和T-1（2013年）预测效果切割值为.500由上表可知，在T-2(2012年)时，财务预警模型对ST公司的预测准确率为79.4%，对正常公司的判别准确率为73.5%。总的来说，模型对所有样本的判别准确率为76.5%。在T-1（2013年）时，财务预警模型对ST公司的预测准确率为73.5%，对正常公司的判别准确率为85.3%。总的来说，模型对所有样本的判别准确率为79.4%。3.传统财务预警系统的检验结果以及与现金预警模型的对比分析为了体现基于现金流量的财务预警模型预测的准确性，以相同的公司样本和采用相同的方法，利用Logistic回归模型建立传统的财务预警模型作为对比检验。传统的财务预警指标体系里的指标主要来自于公司的资产负债表和利润表，以权责发生制为基础，会计利润指标为核心，从偿债能力（Y1流动比率、Y2速动比率、Y3利息保障倍数）、营运能力（Y4资产负债率、Y5应收账款周转率、Y6存货周转率、Y7流动资产周转率）、获利能力（Y8净资产收益率、Y9营业净利率、Y10每股收益）和发展能力11营业收入增长率、Y12资本积累率）四个方面来选定十二个财务指标。经过T检验和相关性检验后，最终保留Y2速动比率、Y4资产负债率和Y11营业收入增长率3个指标构建传统型财务预警1442017年1期总第838期指标体系，与现金流量财务预警模型的构建原理相同。进行回归分析的结果如表4：表4传统财务预警模型三年预测结果切割值为.500通过对比现金流量财务预警系统和传统财务预警系统，按照T-3年、T-2年、T-1年的总体百分比比较，基于现金流量的财务预警模型相对传统财务预警模型的预测结果均高于传统的财务预警模型，因此现金流量的财务预警模型对企业财务危机反映更为灵敏、预测能力更强。三、复合型财务预警系统的设计不能否认会计利润对企业财务危机的预测所能起到的作用，多年来运用会计利润指标构建财务预警系统，也起到了预防企业危机发生的作用，从上述分析看出，现金流量指标与会计利润指标可以互补，所以把现金流量指标和会计利润指标结合起来，构建新的财务指标体系，建立起复合型财务预警模型预测的准确性将会大大提高。所以，将上述12个现金流量指标和12个会计利润指标结合起来，选取2014年作为第T年，选择24个指标作为复合型财务预警系统的候选指标。1.指标的筛选对24个候选指标进行T检验，有X1、X2、X4、X5、X10、X11、Y1、Y2、Y4、Y8和Y9十一个指标通过显著性检验。再对这11个指标进行相关性检验，检验结果为，X1、X2、Y4、Y8、Y9和大多数指标具有显著相关，可直接剔除；X4与X5直接显著相关，但X5与其他大多数指标无显著相关，由此保留X5。最后保留X5、X10、X11、Y1、Y2五个指标作为复合型财务预警指标体系的构成。2.复合型财务预警模型的构建在此继续运用Logistic回归模型进行实证研究（公式见上）。对两样本中上市公司T-3至T-1即2011至2013年的X5、X10、X11、Y1和Y2五个指标进行回归分析，分析结果如下表5：表5Logistic回归分析结果根据上述回归分析结构，得出了三个模型（YT-3年T-2年T-1年利用上述三个模型对T-3、T-2、T-1三年的预测结果计算如表6：表6T-3、T-2、T-1三年的预测结果a.切割值为.5003.研究结果分析回归分析结果显示，对所取样本而言，复合型财务预警模型在T-3年、T-2年、T-1年的总体预测准确率均超过了传统财务预警模型的总体预测准确率，说明现金流量和会计利润指标相结合的复合型财务预警模型比传统的财务预警模型对于企业财务危机的预测能力更强。从实证分析的结果可以看出，现金流量视角的指标是判断企业财务危机的重要标志。在传统的会计利润指标体系中加入现金流量指标，建立起的复合型财务预警模型达到了预期的效果，甚至预测准确率高于单一型的财务预警模型，并且时间越接近企业被ST的当年，模型判别的准确度也有所上升。其中在T-2（2012）年时预测的准确率最高，达到了85.3%，对ST公司的判别率高达91.2%，所以可以以2012年的分析结果建立财务预警模型，模型公式为：利用全部资产现金回收率、营业收入增长率、资本积累率、流动比率和速动比率5个指标构建的复合型财务预警模型，结果显示模型对于ST公司的判断准确率要高于非ST公司，最高时达到了91.2%，说明模型对于即将要面临财务危机的公司有着更好的预测性；并且时间越接近企业被ST的当年，模型判别的准确度也有所上升，与财务危机的发生是循序渐进的这一特点相符，但是在公司被ST的前一年，预测的准确性有所下降，可能与企业试图修饰自身财务数据，以向外界掩盖自己身处财务危机有关。由此根据T-2（2012）年的数据来建立起模型。但是在选取指标时仍以企业本身所处的发展阶段为基础，针对企业自身特性来建立指标体系，从而取得更好的预测效果。财税研究4.实证研究的不足（1）指标的数据源自上市公司对外公布的财务报表，但不排除某些上市公司为了粉饰利润达到某些目的而在某些关键的财务数据上做手脚，导致数据的真实性有所偏差。（2）本文所选择的样本上市公司只有68家，其中ST公司和正常公司分别为34家，样本的规模偏小，研究的效果可能存在偏差。在选择配对样本公司的时候，虽然选取了行业、规模相当的公司，但是公司所处的发展阶段可能不同，对于财务指标的敏感性也会不同。初步选取的24个财务指标也带有一定的主观性。另外由于上市公司财务数据相对非上市公司来说更易获取，文中只以上市公司作为样本进行实证研究，如何对非上市公司的财务危机进行预警需要进一步研究。（3）本文在研究中只考虑定量的问题，今后的研究中可以将定量研究和定性研究结合起来，得出更加准确地结果。四、结论及建议本文以我国深市和沪市A股上市公司作为研究对象，首先分别建立了基于现金流量财务预警模型和基于会计利润指标的传统财务预警模型，通过比较，发现现金流量财务预警模型相对传统财务预警模型预测财务危机的能力更强。随后以现金流量和会计利润指标相结合形成了复合型财务预警模型。与单一财务预警模型对比，发现复合型的财务预警模型对企业的财务危机预警更为有效。总之，现金流量是企业预测财务危机的重要角度，是企业的生存之本，决定了企业的兴衰存亡，贯穿于企业生产经营的全过程，是企业得以正常运作的一个重要基础。企业应通过合理安排企业资金的运用，观测经营活动、筹资活动和投资活动的现金流入、流出及净存量，保持良好的经营和稳定的现金流量，通过复合型的财务预警模型来预测企业财务危机，以此控制企业的财务风险。参考文献：[1]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):46-55.[2]李秉成，田笑丰,曹芳.现金流量表分析指标体系研究[J].会计研究，2003，（10)：25-29.[3]浦军，刘娟.财务状况质量与财务危机研究--基于LOGISTIC模型的实证分析[J].经济问题，2009，（10）：115-118.[4]杨知宇，杨景海.基于现金流量视角的财务风险预警模型分析--以ST上市公司为例[J].会计之友，2014，（30）：46-50.作者简介：刘晓婕（1981.02-），女，籍贯：湖北荆州，职称（职务）：讲师（教师），学历：硕士，工作单位：广西大学行健文理学院；梁嘉莹19.09-），女，籍贯：广西北海，职称（职务）：初级（会计），学历：本科，工作单位：广西大学行健文理学院145（
