徐 旭
（宿州学院 经济管理学院，安徽 宿州 234000）
摘 要：针对企业财务危机预警问题，本文选择信息技术企业作为财务研究样本，从财务因素和非财务因素等视角进行实证分析，通过因子分析矩阵筛选相关数据，并利用回归法创建了信息技术企业的财务预警系统.
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关键词 ：Logistic回归；信息技术企业；财务预警系统
中图分类号：F275文献标识码：A文章编号：1673-260X（2015）04-0122-02
基金项目：安徽省高等学校省级优秀青年人才基金项目（2012SQRW176）；宿州学院人文社会科学研究项目（2011yyb36）
1 引言
在当今产品市场日新月异的环境里，财务危机的出现与财务风险控制不当有很大关系，大多数遭遇破产的企业在其破产之前一般是先在财务上表现出危机境况.使用财务危机预警系统，采取相应措施（将危机消失在萌芽阶段），判断出企业财务危机的状态，需要企业决策人员提高预判风险的能力，有良好的风险意识.因此，如何有效地进行企业财务危机预警已经成为企业财务管理的关键问题之一，是值得深入探讨的领域.
企业财务人员根据不断变化的财务信息，在信息技术环境下，安装使用良好的财务信息系统软件，借助信息应用平台，根据企业的经营活动运行结果，为财务决策提供财务数据，使会计管理实现动态化，企业领导者可以实现正确的财务预测，令企业的财务信息得到正确处理，在网络时代的严峻挑战中，企业财务管理不能再继续循规蹈矩，亟须提升企业财务业务管理水平，运用新型财务管理程序，从而适应环境的变化，这样企业决策者可以有效的筹备资金，选择合理的投资项目.本文将利用Logistic回归方法建立适用于信息技术企业的财务预警系统.
2 文献综述
最早使用统计方法进行财务预警研究的先驱者Fitzpatrick提出单变量破产预测研究.学者William Beaver为了预测79家企业面临的危机状态，得出财务比率长期走势图.学者Martin 研究评价美国各家银行，该专家是最早应用Logistic回归系统进行财务预警的人.Ohlson利用1970-1976年105家美国破产企业与2000家生存企业组成的样本重新构建Logistic系统.Black得出结论，企业绩效与公司治理效果有很大的关系，Mossman研究结果得出，能在破产前两年到三年，可以通过现金流模型预测多数破产案例.Hughes对比分析了多因素系统和管理表现系统的差异，综合考虑财务因素和非财务因素的影响.国内学者吴世农应用Fisher判别分析进行财务预测.张爱民研究上市公司财务预警系统，选择统计软件中的因子分析模型.国内学者刘红霞利用主成分分析法对58家ST公司与58家非ST公司进行了财务危机预测.
3 实证分析
3.1 收集企业数据
本文选取公司前两年（t-2）出现财务危机的数据，在建立预测模型时，作为输入变量.选择2013年至2014两年共20家公司样本，这些公司是由于财务状况恶化而被特别处理的信息技术企业.搜索出相对应的财务正常企业样本，严格依据行业和资产规模相近的原则实现配对.
3.2 确定变量
通过研究财务指标，虽然利用模型能够计算出财务危机发生的可能性，但是由于公司陷入危机的原因存在很大差异，需要反映公司经营管理的各个方面的财务因素，那么提高财务预警系统水平，其前提是是否选择准确的财务信息.否则难以给出财务危机的深层次解释，特别是对于财务危机早期预警具有较大局限性，所以还必须从企业公开的财务报表以外的信息中挖掘更有意义的统计变量.为此，借鉴国内外学者的研究成果，从公司的财务状况和治理结构方面初步确定35个指标变量.
3.3 提取公因子
为了达到检验变量在特别处理公司和非特别处理公司之间的显著差异性的目的，对选取的变量利用t分布理论检验，筛选前三年的指标，结果显示有21个指标变量检测通过.利用因子分析方法统计标准化的财务指标，提取了公因子，实现降低多重共线性财务变量之间的的目标，通过软件计算因子值，在主成分矩阵的基础上，确定逻辑回归分析变量，82.199%的比例代表原指标变量，KMO and Bartlett´s Test结果显示，检验统计量等于0.685， 0.000作为巴特利特试验的显著性概率，低于百分之一，说明数据具有相关性，适宜作因子分析.
4 实证分析
逻辑回归模型可以有效减少服从多元正态分布的假设要求（两组间协方差相等），在企业管理领域具有广泛的适用范围，也没有受统计条件的限制.该模型不是一种计量系统，应用广泛，能够解决离散因变量的问题.本文运用社会统计学软件分析收集系统相关的系数与参数，运用因子分析得到的因子值建立数学模型.
由表1Model Summary可知-2LL值为34.748，此值较小，说明系统对数据的拟和度还可以，Cox&SnellRSquare和Nagelkerke RSquare统计量分别为0.646和0.862，两者解释的是回归变异，即该方程还能解释86.2%的变异，说明拟和性很好.表2 Hosmer and LemeshowTest显示统计量大于0.05.
建立如下t-3年的Logistic回归方程：
Ln（P/1-P）=0.719-0.116X1+0.047X2+0.013X3
-0.008X4-0.085X7-0.045Y1+5.835Y3
以概率等于0.4为临界点，根据回归方程，对样本公司t-3的数据进行预测.由回归方程分析得到，代表公司股权结构的国家股比例是负向，国内企业大多为国有企业改制而成，国有股一股独大成为股权结构的明显特征，国有股能有效地保护投资者，使公司良好运行，不易发生财务危机；代表公司财务信息质量的审计意见Y3是正向指标，它的值越大，公司发生财务危机的概率就越大.
5 结论
信息技术企业实施财务危机预警的难度系数越来越高，原因是企业所处的行业和领域广泛，本文通过对样本实地考察，抽取指标进行实证研究，突显出治理结构指标预警的优越性，最后建立信息技术企业的logistic 回归模型，证实了公司治理因素达到帮助企业预测财务危机的目标，总结如下：
5.1 为了实现logistic回归方法应用的规范化，改善模型中财务指标间的多重相关性现象，选择因子分析方法，最终得到5个公因子，从而使财务危机预测的效果得到很大的提高.
5.2 本文将公司治理结构、审计意见和关联交易等非财务变量引入财务预警研究，在Logistic回归模型中，国家股比例和审计意见进入预警系统，说明这两个变量具有较高的超前预测能力，并得出国家股比例与财务危机发生概率呈负相关，而审计意见与财务危机发生概率呈正相关的结论.而关联交易比例在ST企业和非ST企业之间不存在显著性差异，因此没有发挥非财务因素的作用.
5.3 财务状况异常的情形之一，即近期财务年度报告出具保留意见，或者审计报告显示为否定意见的，都很清晰的反映了企业经营的潜在风险.凡是审计单位对信息技术企业进行审查报表，结果为标准无保留意见，那么和其他类型意见相比较，该企业发生财务失败的概率很低.所以企业发生财务危机的可能性与审计单位出具报告成正向比例.
5.4 对于较长时间跨度的系统预测问题，在筛选的初始变量（设定了三年无间断的明显标准）中，选出可以体现预测水平的变量.假如不能体现数据的影响力，会得出系统预测效果不佳的结果，否则增加无相关的变量也是徒劳的，企业财务人员需要确定与经营状况有很大关联的变量.
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参考文献：
（1）王志军.IT环境下的财务管理揭示[J].中国石油企业，2008（04）：19-21.
（2）张秦.我国信息技术业上市公司财务预警系统方法研究[D].华南理工大学，2010.
（3）王庆荣.中国房地产上市公司财务危机预警研究[M].北京：清华大学出版社，2012.