市公司亏损财务预警信号研究
蒋屏 范昕 蒋屏1958年出生教授硕导研究方：财务理
范昕1976年出生硕士研究生专业方：财务理
(外济贸易学工商理学院100029）
摘 文机抽查四家机械行业市公司关财务数运单变量模型进行分析出企业亏损前获利力指标股收益影响较通变量分析建立判定方程出通截止点预测企业亏损性
关键词 市公司 预警信号 单变量分析 变量分析
1 引言
1998年推出市公告预亏制度亏损企业频频出现1999年度58家公司发布预亏公告中新亏损公司竟达34家占58622000年发布中报公司721家中沪市388家深市333家亏损中报62家科龙电器2000年12月22日公布2001年报第份预亏公告2000年市公司预亏家数呈现出迅速壮势头截2001年2月28日沪深两市86家市公司发布预亏公告沪市39家深市47家目前公告亏损情况年报公布进程2000年市公司亏损家数绝数创历年新高换言市公司亏损面正呈现出逐步扩势头面范围规模亏损必然投资者企业股市宏观济产生利影响损害投资者利益弱化企业素质竞争力阻碍证券市场优化资源配置功实现进危国民济健康发展
作投资者获取满意投资回报率？作理者预先警觉企业问题防患未然提前作企业长期战略发展规划企业断发展？目前国理实践方面研究较少试图利单变量模型变量模型市公司亏损企业财务报表相关营资料进行分析财务方面企业亏损问题进行研究希够广投资者企业理员提供定预警作
2 研究程序方法
21 亏损企业样（Sample）选取
国市公司亏损速度较快分布较广中机械电子房产行业更亏损企业聚集区结具性考虑行业特点产品生命周期选取样情况文亏损企业中机选取4家机械制造业市公司作样进行分析分（
600806）昆明机床（0025）ST特力A（600691）东新电碳（600610）ST中纺机
市公司中报未审计财务数信度然会折扣文仅采公司年报数进行分析取较信度实性
22 单变量分析
单变量模式财务率预测财务危机模型模型中涉财务率趋势恶化时通常企业发生财务危机先兆 采单变量模式分析企业亏损实质找企业亏损相关性较指标通线性回完成
221数收集
文分析时财务报表数讯网（wwwhomewaycomcn）载讯网查询市公司年报中报财务报表包括资产负债表损益表现金流量表（国98年前企业提供财务状况变动表98年求提供现金流量表现金流量表数较少）外保证数性明显差异率网站财务报表指标进行较根常计算方法进行调整
222率选择
财务率数目种类较根通性相关性选变现力获利力偿债力理力中14项率外包括常率例：权益收益率总资产收益率流动率股东权益率等参考文献采企业破产进行分析率例息税前盈余总资产营运资总资产等 见ALTMAN Corporate Financial DistressJohn Wiley&Son Inc第106页
223统计分析
四家企业股收益作变量14财务率作变量取亏损前三年亏损年度数SPSS进行线性回分析分析14率中权益收益率总资产收益率股收益相关性较高率相关性较低结果表1表2示：
表1 权益收益率股收益线性回结果
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
1
0991
0981
0980
4232E02
表2 总资产收益率股收益线性回结果
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
1
990
980
979
4311E02
注：权益收益率 企业利润净额均资金数额衡量投资者投入资金盈利
力该收益率站者立场衡量企业盈利力财务指标
总资产收益率 利润净额均资产反映企业资产综合运效果指标
面分析结果出权益收益率总资产收益率股收益具强相关性说明两项指标恶化时通常企业发生亏损前兆
224结果解释
企业亏损表明两方面问题企业盈利降二企业费升回分析结果企业亏损直接原费升原盈利水降例ST中纺机1998年开始亏损股收益1997年001元狂降1998年股收益047元总资产报酬率前四年均0016降0003昆明机床97年权益收益率总资产收益率均0该公司98年亏损股收益01
企业获利力降通常亏损前兆企业利润降低水时极未两年亏损公司财务报表亏损前股收益通常保持相低水例昆明机床亏损前股收益1994年016元1995年幅降股003元两年保持股001元低收益98年亏损
样中亏损前三四年企业利润率低没立亏损保持年低收益水然巨亏种现象国股市中常见 谓亏已亏惊
通分析难出：（1）企业亏损直接原费增加企业盈利力通常预示企业未（2）具体科目应做特研究例应收帐款科目非常客观数该数历年变化销售收入例应收帐款周转速度出公司理水行业竞争状况微利公司投资收益科目通常掩盖业亏损源源数目加注意（3）新会计制度影响四项计提亏损必挤掉市公司水分公司业绩受影响（4）注意关联交易非正常损益通常企业修饰财务报表手法企业通关联交易亏损转变微利保持市资格恰恰预示潜亏损
23 变量分析
变量分析种财务率加权汇总产生总判分进行财务危机预测初变量模型美国爱德华阿尔特曼60年代中期创造z记分模型预测企业破产性思想企业违约前违约企业非违约企业财务指标会差异中找出差异较指标预测企业违约性
231样数选择
变量分析分析通样间找出差异里选择6家机械行业企业作样进行分析3家赢利企业(600732)海港机(600761)安徽合力(600815)厦工股份3家亏损企业然ST中纺机昆明机床东新电碳
232检测率选择
6家企业亏损企业盈利企业分两组亏损企业组1赢利企业组2企业亏损前年（97年）项财务率进行统计找具显著变化财务率根(1)亏损企业财务率变化显著(2)单率变化方差相较原14率中选择5率作判变量率两组统计情况表3：
表3 盈利企业亏损企业率
ATR2
ATR1
EA2
EA1
EBITA2
EBITA1
ROA2
ROA1
WCA2
WCA1
N
3
3
3
3
3
3
3
3
3
3
Min
51
11
32
45
03
01
04
00
19
08
Max
77
41
90
89
11
04
09
00
35
43
Sum
184
75
164
190
23
05
19
01
77
70
Mean
61
25
5476
6333
07
17
063
003
257
233
注：率面数字表示率组例ROA1表示第组（亏损组）总资产回报率ROA2表
示第二组（赢利组）总资产回报率
中ATR销售额总资产均值ROA净利润总资产EA股东权益总资产
EBITA息税前收益总资产 WCA营运资总资产
233 判定方程
面选出五判率拟合成线形方程股收益述五指标做元线形回结果表4示：
表4 元线性回结果
R
R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
DurbinWatson
987
975
969
4673E02
2035
表5 线性回系数表
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
B
Std Error
Beta
(Constant)
5825E02
039
1488
ROA
3071
157
858
19617
EA
215
066
205
3286
EBITA
784
164
223
4774
WCA
170
075
126
2274
ATR
112
078
060
1440
线形回结果出选五率股收益拟合程度通DurbinWatson检验证明五参数间存相关情况回分析方程系数表5
线形回方程变量系数太复杂时常数项进行调整判定方程：
L（代表亏损LOSS）302*ROA+022*EA+078*EBITA017*WCA011*ATR
符号表示意义前
234模型检验
(1) 根面确定判定方程进行检验首先样组数进行检验结果图1
图1图2
图中出赢利企业分基2亏损企业分般较低通常1检验结果出模型亏损企业赢利企业分开
(2)逐渐增加样数量进行检验首先增加2家亏损公司(600765)力源液压(0025)深特力A原先样公司两家公司1999年亏损样公司1998年亏损数代入模型进行检验结果图2
图2中出(1)中结成立亏损公司赢利公司分界(1)明显赢利公司数分落058亏损企业分该公司项财务数发现1998年海港机股收益股03元幅跌003元股净利润5000万降600万种种迹象表明公司赢利力降成费升迹象符合单变量模型中公司亏损前兆
(2) 亏损公司数量增加7家时加进赢利公司数加较图3
图3
图中基趋势保持变公司清楚分亏损企业赢利企业两集团赢利企业分高达35亏损企业低分达0515～2区域 两家赢利企业两家亏损企业然赢利公司总体分高亏损企业分相幅度较
面3次检验中样结模型中分高企业未亏损性分低企业未亏损性
235 截止点（Cutoff Point）
检验结果出模型亏损赢利企业区分企业分越高未年亏损性越分越低第二年亏损性越图（3）出152较模糊区域(Gray Area)区域亏损企业赢利企业分差距较亏损企业高分167赢利企业低分176取中值172作模型判定截止点
3结
文根单变量变量模型机械行业亏损企业进行财务分析两结：
(1)根单变量模型分析企业盈利力较低通常导致企业亏损直接原盈利指标中应权益收益率总资产报酬率两指标特重视两指标较低时企业未亏损性较
(2)企业未亏损性方程判定：
L302*ROA+022*EA+078*EBITA017*WCA011*ATR
模型截止点172时企业分高截止点时企业般会出现亏损截止点时企业出现亏损企业分越高企业未亏损性越分越低亏损性越
(3)文研究样机械行业市公司行业间差异运模型行业公司适行业分析亏损鉴作
参考文献
1 吴世农现代财务理方法课程纲 2000年8月全国MBA院校财务理师资培训研讨会
2 俊年计量济学外济贸易学出版社2000年6月第1版
3 张保法济计量学济科学出版社2000年1月第4版
The Study 0n Signals of the Corporations’ Financial Distress
Jiang Ping Fan Xin
(International Business Management University of International Business & Economics 100029)
Abstract With randomly collected financial data of 4 public companies in mechanic industry Univariate model was employed to get the conclusion that the profitability ratio is the most influencing factor to the EPS When utilizing the multivariate analysis to develop the discriminating function the cutoff point was established to predict the possibility of corporate financial loss
Keywords Public Company Predicting Signal Univariate analysis Multivariate analysis
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蒋屏 范昕 蒋屏1958年出生教授硕导研究方：财务理
范昕1976年出生硕士研究生专业方：财务理
(外济贸易学工商理学院100029）
摘 文机抽查四家机械行业市公司关财务数运单变量模型进行分析出企业亏损前获利力指标股收益影响较通变量分析建立判定方程出通截止点预测企业亏损性
关键词 市公司 预警信号 单变量分析 变量分析
1 引言
1998年推出市公告预亏制度亏损企业频频出现1999年度58家公司发布预亏公告中新亏损公司竟达34家占58622000年发布中报公司721家中沪市388家深市333家亏损中报62家科龙电器2000年12月22日公布2001年报第份预亏公告2000年市公司预亏家数呈现出迅速壮势头截2001年2月28日沪深两市86家市公司发布预亏公告沪市39家深市47家目前公告亏损情况年报公布进程2000年市公司亏损家数绝数创历年新高换言市公司亏损面正呈现出逐步扩势头面范围规模亏损必然投资者企业股市宏观济产生利影响损害投资者利益弱化企业素质竞争力阻碍证券市场优化资源配置功实现进危国民济健康发展
作投资者获取满意投资回报率？作理者预先警觉企业问题防患未然提前作企业长期战略发展规划企业断发展？目前国理实践方面研究较少试图利单变量模型变量模型市公司亏损企业财务报表相关营资料进行分析财务方面企业亏损问题进行研究希够广投资者企业理员提供定预警作
2 研究程序方法
21 亏损企业样（Sample）选取
国市公司亏损速度较快分布较广中机械电子房产行业更亏损企业聚集区结具性考虑行业特点产品生命周期选取样情况文亏损企业中机选取4家机械制造业市公司作样进行分析分（
600806）昆明机床（0025）ST特力A（600691）东新电碳（600610）ST中纺机
市公司中报未审计财务数信度然会折扣文仅采公司年报数进行分析取较信度实性
22 单变量分析
单变量模式财务率预测财务危机模型模型中涉财务率趋势恶化时通常企业发生财务危机先兆 采单变量模式分析企业亏损实质找企业亏损相关性较指标通线性回完成
221数收集
文分析时财务报表数讯网（wwwhomewaycomcn）载讯网查询市公司年报中报财务报表包括资产负债表损益表现金流量表（国98年前企业提供财务状况变动表98年求提供现金流量表现金流量表数较少）外保证数性明显差异率网站财务报表指标进行较根常计算方法进行调整
222率选择
财务率数目种类较根通性相关性选变现力获利力偿债力理力中14项率外包括常率例：权益收益率总资产收益率流动率股东权益率等参考文献采企业破产进行分析率例息税前盈余总资产营运资总资产等 见ALTMAN Corporate Financial DistressJohn Wiley&Son Inc第106页
223统计分析
四家企业股收益作变量14财务率作变量取亏损前三年亏损年度数SPSS进行线性回分析分析14率中权益收益率总资产收益率股收益相关性较高率相关性较低结果表1表2示：
表1 权益收益率股收益线性回结果
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
1
0991
0981
0980
4232E02
表2 总资产收益率股收益线性回结果
Model
R
R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
1
990
980
979
4311E02
注：权益收益率 企业利润净额均资金数额衡量投资者投入资金盈利
力该收益率站者立场衡量企业盈利力财务指标
总资产收益率 利润净额均资产反映企业资产综合运效果指标
面分析结果出权益收益率总资产收益率股收益具强相关性说明两项指标恶化时通常企业发生亏损前兆
224结果解释
企业亏损表明两方面问题企业盈利降二企业费升回分析结果企业亏损直接原费升原盈利水降例ST中纺机1998年开始亏损股收益1997年001元狂降1998年股收益047元总资产报酬率前四年均0016降0003昆明机床97年权益收益率总资产收益率均0该公司98年亏损股收益01
企业获利力降通常亏损前兆企业利润降低水时极未两年亏损公司财务报表亏损前股收益通常保持相低水例昆明机床亏损前股收益1994年016元1995年幅降股003元两年保持股001元低收益98年亏损
样中亏损前三四年企业利润率低没立亏损保持年低收益水然巨亏种现象国股市中常见 谓亏已亏惊
通分析难出：（1）企业亏损直接原费增加企业盈利力通常预示企业未（2）具体科目应做特研究例应收帐款科目非常客观数该数历年变化销售收入例应收帐款周转速度出公司理水行业竞争状况微利公司投资收益科目通常掩盖业亏损源源数目加注意（3）新会计制度影响四项计提亏损必挤掉市公司水分公司业绩受影响（4）注意关联交易非正常损益通常企业修饰财务报表手法企业通关联交易亏损转变微利保持市资格恰恰预示潜亏损
23 变量分析
变量分析种财务率加权汇总产生总判分进行财务危机预测初变量模型美国爱德华阿尔特曼60年代中期创造z记分模型预测企业破产性思想企业违约前违约企业非违约企业财务指标会差异中找出差异较指标预测企业违约性
231样数选择
变量分析分析通样间找出差异里选择6家机械行业企业作样进行分析3家赢利企业(600732)海港机(600761)安徽合力(600815)厦工股份3家亏损企业然ST中纺机昆明机床东新电碳
232检测率选择
6家企业亏损企业盈利企业分两组亏损企业组1赢利企业组2企业亏损前年（97年）项财务率进行统计找具显著变化财务率根(1)亏损企业财务率变化显著(2)单率变化方差相较原14率中选择5率作判变量率两组统计情况表3：
表3 盈利企业亏损企业率
ATR2
ATR1
EA2
EA1
EBITA2
EBITA1
ROA2
ROA1
WCA2
WCA1
N
3
3
3
3
3
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Min
51
11
32
45
03
01
04
00
19
08
Max
77
41
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Sum
184
75
164
190
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05
19
01
77
70
Mean
61
25
5476
6333
07
17
063
003
257
233
注：率面数字表示率组例ROA1表示第组（亏损组）总资产回报率ROA2表
示第二组（赢利组）总资产回报率
中ATR销售额总资产均值ROA净利润总资产EA股东权益总资产
EBITA息税前收益总资产 WCA营运资总资产
233 判定方程
面选出五判率拟合成线形方程股收益述五指标做元线形回结果表4示：
表4 元线性回结果
R
R Square
Adjusted R Square
Std Error of the Estimate
DurbinWatson
987
975
969
4673E02
2035
表5 线性回系数表
Unstandardized Coefficients
Standardized Coefficients
t
B
Std Error
Beta
(Constant)
5825E02
039
1488
ROA
3071
157
858
19617
EA
215
066
205
3286
EBITA
784
164
223
4774
WCA
170
075
126
2274
ATR
112
078
060
1440
线形回结果出选五率股收益拟合程度通DurbinWatson检验证明五参数间存相关情况回分析方程系数表5
线形回方程变量系数太复杂时常数项进行调整判定方程：
L（代表亏损LOSS）302*ROA+022*EA+078*EBITA017*WCA011*ATR
符号表示意义前
234模型检验
(1) 根面确定判定方程进行检验首先样组数进行检验结果图1
图1图2
图中出赢利企业分基2亏损企业分般较低通常1检验结果出模型亏损企业赢利企业分开
(2)逐渐增加样数量进行检验首先增加2家亏损公司(600765)力源液压(0025)深特力A原先样公司两家公司1999年亏损样公司1998年亏损数代入模型进行检验结果图2
图2中出(1)中结成立亏损公司赢利公司分界(1)明显赢利公司数分落058亏损企业分该公司项财务数发现1998年海港机股收益股03元幅跌003元股净利润5000万降600万种种迹象表明公司赢利力降成费升迹象符合单变量模型中公司亏损前兆
(2) 亏损公司数量增加7家时加进赢利公司数加较图3
图3
图中基趋势保持变公司清楚分亏损企业赢利企业两集团赢利企业分高达35亏损企业低分达0515～2区域 两家赢利企业两家亏损企业然赢利公司总体分高亏损企业分相幅度较
面3次检验中样结模型中分高企业未亏损性分低企业未亏损性
235 截止点（Cutoff Point）
检验结果出模型亏损赢利企业区分企业分越高未年亏损性越分越低第二年亏损性越图（3）出152较模糊区域(Gray Area)区域亏损企业赢利企业分差距较亏损企业高分167赢利企业低分176取中值172作模型判定截止点
3结
文根单变量变量模型机械行业亏损企业进行财务分析两结：
(1)根单变量模型分析企业盈利力较低通常导致企业亏损直接原盈利指标中应权益收益率总资产报酬率两指标特重视两指标较低时企业未亏损性较
(2)企业未亏损性方程判定：
L302*ROA+022*EA+078*EBITA017*WCA011*ATR
模型截止点172时企业分高截止点时企业般会出现亏损截止点时企业出现亏损企业分越高企业未亏损性越分越低亏损性越
(3)文研究样机械行业市公司行业间差异运模型行业公司适行业分析亏损鉴作
参考文献
1 吴世农现代财务理方法课程纲 2000年8月全国MBA院校财务理师资培训研讨会
2 俊年计量济学外济贸易学出版社2000年6月第1版
3 张保法济计量学济科学出版社2000年1月第4版
The Study 0n Signals of the Corporations’ Financial Distress
Jiang Ping Fan Xin
(International Business Management University of International Business & Economics 100029)
Abstract With randomly collected financial data of 4 public companies in mechanic industry Univariate model was employed to get the conclusion that the profitability ratio is the most influencing factor to the EPS When utilizing the multivariate analysis to develop the discriminating function the cutoff point was established to predict the possibility of corporate financial loss
Keywords Public Company Predicting Signal Univariate analysis Multivariate analysis
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