基于LOGISTIC回归下财务风险预警模型构建.doc

基于LOGISTIC回归下财务风险预警模型构建.doc基于LOGISTIC回归下财务风险预警模型构
建
摘 要：财务预警模型构建对企业的经营营运有着 重要的指导意义，对企业财务工作人员与管理者的管理方针 有着很强的影响。文章总结了以往的预警模型的构建，并运 用逻辑回归得出了较实用的预警模型。
关键词：财务风险LOGISTIC回归 独立样本T检验
中图分类号：F275文献标识码：A
文章编号：1004-4914 (2013) 07-106-02
随着市场经济的不断发展，我国的金融市场规则也愈发 完善。不少公司也因为扩张速度过大，经营不善等原因陷入 财务困境之中。不少学者开始研究判别企业的财务风险预警 模型。从最初的单因素判定模型到借鉴Z-score方法改进系 数与变量得出的改进Z分法，再到主成分回归得出判定模型。 同时另外一些学者使用单位概率模型，利用逻辑回归或 Probit回归，得出概率模型判定企业陷入财务困境中的概 率。
一、回归方法的简介与选择
回归分析中拟合程度较好的偏最小二乘法与岭回归不 太适用于财务预警模型的构建。因为偏最小二乘法与岭回归 虽然对模型的拟合程度较高，但由于各自的方法较为繁琐， 其中的个别系数需要人为判断，因此两种方法对财务风险模
型的构建不是很成熟。岭回归的k系数就是人为得到的，k 值越大则回归系数比较平稳，但误差也随之增大，因此在较 复杂的多变量模型中岭参数的k值确定较难。
本文中采用比较成熟的单位概率模型中的逻辑回归进 行构建模型。它是含定性变量的模型。由于线性回归中的基 本假设之一，就是因变量是随机的。然后一个企业是否陷入 财务困境只有两种情况，显然不是随机的，因而不能直接采 取线性模型进行拟合。由于定义企业陷入财务危机的情况为 0,财务状况良好的情况为1,使得Y值只有两个可能性，即 0与1。在这种情况下一般的线性模型Yi=B0+B 1X1不符合 一般假设，但Yi的均值有着比较特殊的意义，Yi是0-1型 分布，它有如下的分布律：P (Yi=l) = Ji i, P (Yi=0) =1-ji io 因此有 Y 的期望值为，E (Yi) =1*ji i+0* (1-ji i) = ji io 由于丸i值是概率值，因此是随机的，从而符合线性回归的 基本假设之一，修正了之前的缺点，可以使用线性模型进行 拟合。
二、指标选择
由于企业陷入财务危机并非一朝一夕，它是一个持久的 过程，因此采取当年ST公司的财务指标不妥，沪深交易所 是根据上市公司前一年的财务状况对上市公司在本年进行 特别处理，因而采取新增ST公司的前两年的数据较妥。本 文抽取了 23家2012年新增ST上市公司的2010年年报的数
据指标，与之对应的抽取了 37家2012年正常上市公司的 2010年年报指标（财务指标均来自于锐思数据库），两者作 为总体样本，进行分组检验。下面进行指标筛选。
由于财务指标特别烦杂，且不同性质的企业指标区别很 大，更极端的情况下是有的指标不存在，因此首先做初步筛 选。如可持续增长率这一过于理想化的指标在很多企业都是 不存在的，无法进行比较判断。还有的指标过于保守，如现 金比率也不宜进入模型的构建。考虑到实用性与常见性，初 步选择如下10个指标进行检验。反应盈利能力的：净资产 收益率，资产净利率，销售净利率，销售费用率，管理费用 率，财务费用率；反映短