上市公司財務預警適用性研究

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摘要：當前對山東省上市公司的財務狀況進行預警，有益于投資者和管理層采取有效的風險防范措施。本文通過應用Z-SCORE模型，以山西省上市公司作為研究樣本，對其2016年度財務數據進行分析。研究結果顯示，Z-SCORE模型可適用于山東省上市公司的財務風險預警且有較好的預警效果。

關鍵詞：Z-SCORE模型；山東省上市公司；財務風險預警

1研究的意義

對企業的財務風險進行預警的重要性早就不言而喻。財務預警模型能夠較早地發現問題并反饋給企業經營者，從而能有效地防范與解決財務問題，避免財務危機的發生。因此，研究Z-SCORE模型在山東省上市公司的適用性，具有較為重要意義。

2Z-SCORE模型介紹

Z-SCORE模型是1968年由美國紐約大學教授愛德華•奧爾特曼教授提出，該模型計算出的Z值可用于判定企業財務狀況。Z-SCORE模型的公式如下：Z＝1.21X1＋1.4X2＋3.3X3＋0.6X4＋0.999X5其中，X1=流動資產/資產總額；該X2＝留存收益/資產總額；X3＝息稅前收益/資產總額；X4=股權價值/負債總額；X5＝營業收入/資產總額，Z值代表判別值。當Z＜1.81時、意味著企業財務風險很大；當1.81≤Z＜2.99時，企業的財務狀況不穩定，財務風險較高，企業有可能面臨財務危機；當Z≥2.99時，意味著企業財務狀況穩定。本文中使用就是該模型。

3山西上市公司的

Z-SCORE模型分析3.1研究假設假設1：和訊網與新浪財經行情中心對2016年的山西上市公司發展發展趨勢和財務狀況的評定是可靠的。假設2：根據Z-SCORE模型，山東省公司具有財務風險的Z值應小于2.99；Z值大于2.99的公司的，不具有財務風險。若計算結果符合以上論述，則Z-SCORE模型適用于我國公司；若不符，則不適用。3.2樣本的選擇及數據來源（1）樣本選擇。本文從滬深A股股票中，剔除了數據不完整的樣本后，選擇剩余的34只股票為樣本。按照和訊網與新浪財經行情中心對2016年的山西上市公司發展發展趨勢和財務狀況的評定將山西上市公司劃分為財物安全組和財務風險組。如表1所示。（2）數據來源。數據來自于數據來源來自新浪財經、巨潮資訊、國泰安數據庫等財經網站。3.3計算Z值及結果判定經計算，所得結果如表1所示。3.4結果分析從表1可以看出，在2016年根據和訊網及新浪財經判定財務狀況安全的有12家，而財務存在風險的公司有22家，而由計算的Z值所得的判定結果財務狀況安全的有9家，財務存在風險的企業有25家，其預警結果與新浪財經網站以及和訊網對山西上市公司的評定結果較為一致，其中誤判的有6家，預警準確率為82.35%。因此以Z-SCORE預警模型適用于山西上市公司財務預警，且預警的準確率較高。

4研究結論

本文運用Z-SCORE模型對山西上市公司進行檢驗。通過研究結果表明，Z評分模型可以應用于山西公司的財務風險預警預測準確率可達82.35左右，說明該模型預警效果較好。Z-SCORE模型可以幫助管理者、投資者以及金融機構等進行財務風險預測分析，但自身仍有缺陷。沒有考慮到行業差別以及無法排除上市公司會計信息失真現象的存在。雖然該模型有一定的局限性，但在我國的證券市場上有較好的預警作用。

參考文獻

［1］嚴碧紅，馬廣奇.基于Z-SCORE模型的我國房地產業上市公司財務風險的實證分析［J］.財務與金融，2011（5）.

［2］劉獻中.基Z評分模型對我國股份制銀行和證券公司財務風險的度量［J］.金融經濟（理論版），2010（6）．

作者:陳麗千 單位:長春理工大學經濟管理學院