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摘要：基于2003-2005年ST股票和相應的非ST配對股票的樣本數據，本文選擇包括衡量盈利能力、償債能力和營運能力的共10個財務指標進行實證分析并建立相應的財務預警模型。實證結果表明，凈資產收益率解釋變量幾乎涵蓋其他變量的所有信息，以凈資產收益率為解釋變量的模型具有最好的判別效果。

關鍵詞：凈資產收益率；logistic回歸；財務預警模型

一、樣本選擇與處理

本文的樣本為2003年、2004年、2005年在上海交易所流通交易的ST股票，剔除B股類上市公司，最后樣本個數2003年共32支，2004年共21支，2005年共15支。非ST配對股票的選擇標準是在相同報表期內同行業(證監會行業)，當年合并報表總資產相差5%的股票，其中2003年有5支ST找不到配對股票，2004年有7支ST找不到配對股票，2005年有4支ST找不到配對股票。此時共有樣本52支ST股票，52只非ST配對股。但由于樣本股票的相關數據的殘缺不全和計算問題，最后樣本數據共84支股票。另外由于ST的執行期均在4月—6月之間，因此文章選擇的財務指標及其他數據均是ST年度前一年的中報數據。數據來源于Wind數據庫。通過財務指標數據的實證分析建立預警模型，考察其對違約的判別能力。

二、模型構建及實證結

（一）財務指標選擇及逐步回歸分析

財務指標的選擇屬于一個經驗問題，本文的指標選擇主要參考相關文獻的成果。盈利能力指標包括凈資產收益率(全面攤薄)、資產凈利率和主營業務利潤率；償債能力指標包括流動比率、速動比率、資產負債率和已獲利息倍數；營運能力指標包括存貨周轉率、應收賬款周轉率和總資產周轉率。

本文先對2003、2004、2005年的財務指標進行分布檢驗，結果表明10個財務指標均不服從正態分布，參考相關文獻的研究成果，本文采用Logit模型建模。為了選擇出較好的財務指標，先單獨采用每個財務指標對兩元值因變量(ST取1，非ST取0)進行logistic回歸，根據回歸結果和指標之間的相關系數來判斷指標是否進入預警模型，即假如兩個指標都通過回歸檢驗，但相關性很大，則選擇解釋力較大的指標。而沒有通過檢驗的指標將被排除。設置信水平等于95%，違約門檻值設為0.5，違約概率在0和1之間變動，值越大則違約風險越大。指標的回歸結果表明凈資產收益率、資產凈利率、主營業務利潤率、資產負債率、已獲利息倍數、應收賬款周轉率和總資產周轉率七個變量通過檢驗。

另外根據Logit函數可知，自變量的負號系數表示它與企業的信用風險負相關。根據逐步回歸結果，在通過檢驗的指標中，凈資產收益率、資產凈利率、主營業務利潤率、已獲利息倍數、資產負債率、應收賬款周轉率和總資產周轉率均與企業的信用風險狀況負相關，而資產負債率則與信用風險正相關，符合經濟學意義及ST公司的基本面表現。

（二）相關性分析

通過以上回歸分析可知，衡量盈利能力的三個指標、衡量償債能力的資產負債率和已獲利息倍數和衡量營運能力的應收賬款周轉率與總資產周轉率均通過了顯著性檢驗。但是考慮到指標間，至少是同類型指標間可能存在著共線性關系，本文采用Eviews統計軟件進行處理，Eviews診斷多重共線性主要有兩種方法，一種是相關系數法，另一種是VIF法。文章采用第一種方法，即在建模之前通過自變量的相關系數來進行指標的選擇。通過檢驗的七個指標的相關系數如下：

凈資產收益率(ROE)資產凈利率(ROA)主營業務利潤率資產負債率已獲利息倍數應收賬款周轉率總資產周轉率

凈資產收益率1.0000000.8350890.185546-0.3535020.1107550.0747960.044510

資產凈利率0.8350891.0000000.435387-0.4157570.2617580.1998380.247821

主營業務利潤率0.1855460.4353871.000000-0.2196230.2925610.184940-0.002491

資產負債率-0.353502-0.415757-0.2196231.0000000.162246-0.2182270.087086

已獲利息倍數0.1107550.2617580.2925610.1622461.0000000.1450900.236823

應收賬款周轉率0.0747960.1998380.184940-0.2182270.1450901.0000000.382466

總資產周轉率0.0445100.2478210.0024910.0870860.2368230.3824661.000000

由相關系數表可知，ROE跟其他類型指標的相關性很小，ROA與其他類型指標相關性較大，主營業務利潤率與ROE的關系比與ROA的關系小且兩者間存在很大的相關性，因此在盈利能力指標中ROE和主營業務利潤率將成為待選指標。而資產負債率與已獲利息倍數無論其相關性，還是和其他類型指標的相關性都很小，兩個都將成為模型解釋變量；應收賬款周轉率和總資產周轉率的關系與資產負債率和已獲利息倍數的關系類似，兩者也將成為解釋變量。

（三）財務危機預警建模

假設回歸模型為：

y=c+f(x)+ε

c表示常數項，x表示解釋變量，本文主要為上述選擇的財務指標，ε表示隨機誤差項，y為無法觀察的變量，但可以觀察到其替代變量y*,y*=假定危機公司的y*=1，正常公司的y*=0。根據Logistic分布函數可得

In［pi/(1-pi)］=c+f(x)+ε,其中pi=P(yi*=1)，表示違約概率。

由上面的指標選擇結果，考慮包含6個財務指標的預警模型，這六個指標分別是凈資產收益率、主營業務利潤率、資產負債率、已獲利息倍數、應收賬款周轉率和總資產周轉率。