中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）30-0073-03
一、引言
经济发展以及市场竞争的日益激烈使企业的生存环境越来越复杂，面临的财务风险越来越大。财务问题导致破产的案例屡见不鲜，因此财务危机预警作为企业风险管理的重要组成部分已经引起了社会各界的广泛关注。财务危机作为动态过程，对其进行预测是可行的，及时准确地预警不仅有助于企业防范和分散财务风险，维护投资者和债权人的利益，也有利于政府对证券市场风险的控制。
二、研究现状
（一）国外研究综述
Beaver（1966）选择79家发生财务危机的公司以及相同规模的配对企业为样本，利用单变量判断方法检验了反映公司不同财务特征的30个变量对于危机的预测能力；Altman（1968）设计了5个财务比率，构建Z-Score模型研究企业破产问题；而Martin（1977） and Zavgren（1985）、Skogsvik（1990）以及Wilson等（1994）分别采用logistic、Probit回归以及神经网络等方法，结合财务指标的设计，建立财务危机预警模型。
（二）国内研究综述
国内财务危机预警研究与上述研究方法类似，刘■和罗慧（2001）比较了判别分析、Logistic回归以及神经网络三种方法的预测能力，并结合这些方法的优点建立了一种准确率更高的混合模型；曹德芳等（2007）研究表明引入董事会治理因素后的财务危机预警模型预测能力更强；张红等（2013）基于多元判别分析法对Z-Score模型进行修正，构建适用于房地产业的预警模型。
（三）文献述评
通过文献研读，本文发现以往研究存在以下问题：（1）指标的选取一般只涉及财务指标，对于公司治理指标的考虑较少；（2）构建模型时，对于财务比率的分布特征研究较少，而这直接关系着统计方法的选择；（3）各行业的经营方式差异使其财务特点不同，而以往研究大多针对上市公司整体层面，针对性不强。
本文选择ST公司比重较大的制造业，从财务以及公司治理两个角度设计指标，构建财务危机预警模型。
三、研究设计
（一）指标选取
已有研究对于财务指标的选择通过包括偿债能力、营运能力以及盈利能力等方面。本文认为，获现能力直接影响着企业的正常运转，成长能力更是关系着企业的长期发展，现有研究成果表明公司治理因素也是影响财务危机的重要方面。因此本文在沿用部分指标的基础上，从6个层面设计了财务危机预警指标，见表1。
（二）样本选取
本文以制造业上市公司为例，选取2010―2011年首次被ST的公司及其配对公司共68家建模样本，2012年首次被ST的公司及其配对公司共56家作为检验样本。证监会规定最近两个会计年度的净利润均为负值的上市公司将被特别处理，因此ST企业在T-1年、T-2年已经陷入财务危机；已有研究成果显示，ST企业在T-4年与正常企业并没有显著性差异，所以本文选用T-3年的财务数据建立模型，预测T年的财务状况。
（三）指标筛选
1.正态性检验
本文首先对样本的18项指标进行K-S检验，结果显示除了X8，其他指标都符合正态分布。
2.配对样本T检验
对符合正态性分布的指标进行配对T检验，结果显示X2、X3、X6、X9、X10、X11、X13、X15和X16在ST及其配对企业间存在显著性差异。
3.非参数检验
对X8进行非参数检验，结果显示其在ST及其配对企业间存在显著性差异。
由此得出，T-3年预警能力较强的指标有X2、X3、X6、X8、X9、X10、X11、X13、X15和X16共10个指标。
（四）因子分析
使用SPSS软件对上述10个指标进行分析，结果显示KMO值为0.634，大于0.5，且Bartlett的球形度检验显著性为0，因此适用于因子分析。
本文共选择特征值大于1的4个公共因子，采用最大方差法旋转后的主成分如表2。
由表2可见，F1因子反映企业的收现性，F2因子反映企业的成长能力，F3因子反映企业的安全性，这与制造业的特点相关：商业信用在制造行业的广泛应用使得该行业公司的资金融通尤为重要，因此收益作为企业最根本的资金来源，其收现性直接影响着企业的正常运转；同时，资本市场上的资金融通活动也需要考虑企业的偿债风险，避免因无法到期偿还债务而破产。
上述公共因子的具体构成如表3。
（五）Logistic回归分析
结合上述公共因子，选择向前步进法，运用二项Logistic回归构建财务危机预警模型。
由表4可知，最终进入模型的因子有F2和F3，且它们对于预警模型都有显著的影响；常数项的值对于预测模型也有显著影响。
因此，本文构建的财务危机预警模型为：ln[P/（1-P）]=-1.008+2.935*F2+1.369*F3，F2和F3构成见表3。
（六）模型预警能力检验
本文沿用以往研究，把0.5作为P值的分界点，分别将建模样本和训练样本带入本文构建的财务危机预警模型，检验该模型的预警能力，结果如表5所示。 因此，建模样本中ST公司被正确判断的概率为76.47%，配对公司被正确判断的概率为78.57%，综合正确率为77.52%。
由表6可知，该预警模型对于检验样本中的ST公司预测准确率为82.14%，对于配对公司的预测准确率为75%，综合正确率为78.57%。
上述结果表明该模型对于及时准确地预测制造业上市公司的财务危机具有明显效果。
四、结论
本文以我国制造行业上市公司2010―2012的ST公司及其配对样本为研究对象，通过设计预警指标，结合实证分析方法构建财务危机预警模型，并得出该模型对于企业未来3年内的财务前景具有较好的预测效果的结论。研究表明，制造行业的发展能力和偿债能力，尤其是短期偿债能力对公司的财务状况影响很大。
本研究也存在以下不足：（1）只涉及3个会计年度，样本量较小；（2）没有考虑企业所处的宏观环境、政府政策以及市场竞争状况，而这些因素也会对企业财务产生影响。这些需要在以后的研究中改进。
