根据在客观、公允基础上披露的上市公司的财务报告，通过构造合理的预测模型，正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益，对于经营者防范财务危机，对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险具有重大的现实意义。事实上，正是投资者、债权人及企业其它的利益相关者对企业财务困境预测的强烈需求推动了该项研究的进步发展。本文按财务困境预测研究方法改进与研究层面的扩展分国外研究和国内研究进行综述。
財务困境的定义
一．国外研究
在进行财务困境预测时首先需要解决的是其概念的界定问题。从经济学的角度出发，企业陷入财务困境是一个逐步的连续过程，通常从财务正常渐渐发展到财务困境，不存在一个明确的分界点将企业分为陷入财务困境和没有陷入财务困境两类，因此国内外专家学者对财务困境有多种不同的定义方法，对财务困境也有不同的判断标准。
在Beaver(1966)的研究中，他把财务困境定义为破产、拖欠优先股股息、银行透支和债券不能偿付。Deakin(1972)认为财务困境包括已经破产、无力偿债或为债权人利益而已经清算的公司。Carmichael (1972)认为财务困境是企业履行业务受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、资金不足和债务拖欠。George Foster(1986) 在他的《Financial Statement Analysis》中指出：所谓财务困境，就是指公司出现了严重的资产折现问题，而且这种问题的解决必须要依赖于公司的经营方式或存在形式的转变。Morris（1997） 列出了严重程度依次递减的12条企业陷入财务困境的标志：（1）债权人申请破产清算，企业自愿申请破产清算，或者被指定接收者完全接收；（2）公司股票在交易所被停止交易；（3）被会计师出具对持续经营的保留意见；（4）与债权人发生债务重组；（5）债权人寻求资产保全；（6）违反债券契约，公司债券评级或信用评级下降，或发生对针对公司财产或董事的诉讼；（7）公司进行重组；（8）重新指定董事，或者公司聘请公司诊断师对企业进行诊断；（9）被接管（但不是所有被接管都预示企业陷入财务困境）；（10）公司关闭或出售其部分产业；（11）减少或未能分配股利，或者报告损失；（12）报告比市场预期或可接受水平低的利润，或者公司股票的相对市场价格出现下降。
Ross (1999)认为应从以下四个方面定义财务困境: （1）企业失败，即企业清算后仍不能支付债权人的债务；（2）法定破产，即企业和债权人向法院申请破产；（3）技术破产，即企业无法按期履行债务合同还本付息；（4）会计破产，即企业账面净资产出现负数，资不抵债。
美国教授查尔斯·吉布森在经过长期的实践考察与分析之后，将财务困境总结为以下五种表现：（1）企业被迫清算，他认为清算是企业在解散或者依法破产过程中，为了终结企业现存的各种法律关系，而由专门的工作机构对企业的资产、债权、债务关系进行全面清查、作价及处理的一项财务工作。如果企业不是因为企业的法定营业期届满而开展这项工作，企业清算则属被迫进行。因此，企业被迫清算既是企业财务失败的直接表现，也是财务困境无法扭转的结局；（2）企业对短期债权人被迫实行延期付款。毫无疑义，延期付款破坏了企业与短期债权人的事先约定，降低了企业的商业信誉，从而给企业价值带来负面影响。这是与企业价值最大化的财务管理目标相悖的，是财务困境的表现；（3）企业延期偿还债券利息，企业债券是反映债权债务关系的有价证券，当发行企业不能按期履行支付利息的法定责任时，这种有价证券就会贬值, 负债企业价值将会明显下降，从而形成财务困境；（4）企业延期偿还债券本金，当企业延期偿还债券本金成为社会公众所瞩目的现实时，发行企业的资本实力和支付保障就成为虚构成分。于是，该债券的市场价值与发行企业的价值则同时下降，形成财务困境现象；（5）企业无力支付优先股股利，当企业无力支付应当定期支付的优先股股利时，企业价值将会受到市场投资者的重新确认，使企业价值贬值等等。
二．国内研究
由于在实际的实证研究中，往往需要用客观的，可以观察到的标志来确定研究样本，因此研究人员将企业是否申请破产作为企业是否陷入财务困境的标志。但是破产是一个法律行为, 除了受经济因素影响外，还受政治和其他非市场因素影响；另外陷入财务困境与企业是否破产并无确定的一一对应关系，在我国这一情况尤为突出。因此，无法明确有效地定义财务困境，而只能根据实证研究的具体内容确定。
在我国，暂时没有对财务困境进行深入研究及下一个准确的定义，只是在《中华人民共和国破产法(试行)》第一章第三条对破产提出了一种定义，即定义为企业因经营管理不善造成严重亏损，不能清偿到期债务。
由于国内财务困境预测的研究对象主要针对上市公司,故一般将财务困境界定为财务状况异常而被“特别处理”。1998年深沪证券交易所正式启用了当上市公司出现“异常状况”时,对上市公司进行“特别处理”的条款。“异常状况”包括“财务状况异常”和“其他状况异常”,其中因“其他状况异常”而被特别处理具有很大的不确定性,难以从财务角度进行有效预测,而对“财务状况异常”情况的界定符合一般认为企业财务状况不健康的判断。所以国内研究人员一般将陷入财务困境的公司定义为因财务状况异常而被特别处理的公司。在陈静(1999)的研究中考虑到这个问题,但由于样本量的限制,在实际样本确定中未对被特别处理的原因加以区分。在陈晓和陈治鸿(2000)的同类研究中则界定了其研究对象是因财务状况异常而被特别处理的公司。
财务困境预测
一．国外研究成果
财务困境预测在西方又普遍被称为破产预测，西方的研究人员从20世纪40年代开始研究这一问题，取得了相对比较成熟的研究成果。
1．判别分析法（Discriminant Analysis，DA）
（1)单变量判别分析法（Univariate Discriminant Approach，UDA）
最早的财务困境预测研究是Fitzpatrick(1932)开展的单变量破产预测研究。1932年Fitzpatrick的相关文章“AComparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with Those of Failed Firms”。他发现在所有指标中判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债这两个指标。由于当时缺乏先进的统计和计算工具，因此主要的研究方法是对失败企业和正常企业的一系列财务比率进行经验分析和比较。这种状况一直延续到1960年代初期，之后财务风险判别研究才真正进入系统化阶段。
1966年，William Beaver(1966)在其论文“Financial Ratios as Predictors of Failure”中率先提出了单变量分析法，提出了单一比率模型，即利用单一的财务比率来预测企业的财务困境。他发现最好的判别变量是营运资本流/负债(在公司破产的前一年成功地判别了90%的破产公司)和净利润/总资产(在同一阶段的判别成功率是88%)。
(2)多变量判别分析法（Multivariate Discriminant Approach，MDA）
美国财务专家Altman(1968) 首先使用了多元线性判别模型研究公司的破产问题。他根据行业和资产规模，为33家破产公司选择了33家非破产配对公司，确定了资产营运资本率、资产留存收益率、资产报酬率、债务权益市价率和总资产周转率这5个变量作为判别变量，产生了一个总的判别企业财务状况恶化程度的概率值即Z值。之后，Altman等(1977)又提出了一种能更准确预测企业财务困境的新模型-ZETA模型，由于向企业提供这项服务是有偿的，他们并没详细介绍这一模型的具体操作方法。
2．逻辑(1ogit)和概率比(probit)回归分析
多元判别分析模型存在严格的假设条件：如多元变量多元正态分布、多元变量的等协方差以及多元指标变量的平均向量、协方差、先验概率及错分成本必须为已知。但实证发现大多数财务比率并不满足这一要求。且一旦出现虚拟变量，联合正态分布的假设就完全不成立，而且产生的Z值没有明确的含义。为克服这些局限性，自20世纪70年代末以来，财务困境研究人员引进了逻辑(1ogit)和概率比(probit)回归方法。从而将问题简化为已知一个公司具有某些性质(由财务比率指标加以呈现),计算它在一段时间里陷入财务困境的条件概率有多大。如果算出的概率大于设定的分割点,则判定该公司在这段时间内会陷入财务困境。
Ohlson(1980)使用logit方法分析了选用的非配对样本在破产概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系,认为以前根据行业和资产规模来进行样本配对的选样方法过于武断,将资产规模变量直接放入模型中。用1970-1976年间105家破产公司及2058家正常公司为研究对象。采取9个财务变量来估计模型，实证结果表明，其中4项财务资料对评估破产概率具有统计显著性，依次是规模（总资产/GNP物价指数后取对数）；资本结构（总负债/总资产）；资产报酬率或来自经营的资金/总负债；短期流动性（营运资金/总资产、流动负债/流动资产），判别正确率也高达92%以上。他构造了两个虚拟变量,OPNEG和INTWO,前者当企业总资产超过总负债时值为1,否则为0;后者当企业破产前两年的净利润负时值为1,否则为0。其研究结果表明这两个虚拟变量对模型的解释能力甚至不低于某些常用的财务比率。他指出采用破产之后获得的信息来预测破产会高估破产模型的预测能力。
1984年Zmijewski 使用probit分析模型，用逻辑比分析的方法对财务困境的预测进行了新的探索。他研究了两组间样本个体数量分配的问题,认为一一配对会使样本中两类公司的比例严重偏离两类公司在实际总体中的比例,从而高估模型的预测能力,特别会高估对破产公司的预测能力。他的研究结果表明这种过度选样所带来的模型偏差的确存在,但并未显著影响统计参数和模型的总体预测精度。
3．现代分析方法
随着近年来计算机技术和信息技术的发展, 西方研究人员还将人工神经元网络、专家系统、遗传算法等技术引入对财务困境的预测研究。
（1）人工神经网络分析方法（ANN）
在1980年代末期，神经网络理论（NN）开始兴起，其影响也及于财务危机预测研究领域。虽然神经网络判别模型可谓是研究方法上的重大创新，但实际效果却很不稳定。例如，Coats 和Fant（1991）对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时，对财务危机公司的预测准确率达到了91%，明显高于多元判别法72%的准确率。然而，Back等人在1994年所做的一项研究却并不认为神经网络模型具有比多元判别分析（MDA）和Logistic分析明显更佳的预测效果。Altman, Marco和Varetto(1995)对意大利公司财务危机预测中应用了神经网络分析法。Coats, Fant(1993)、Trippi和Turban,Kevin、KarYanTan和MdodyY.Kiang(1992)采用了神經网络分析法分别对美国公司和银行财务危机进行了预测，取得了一定的效果。Altman(1995)在对神经网络法和判别分析法的比较研究中得出结论“神经网络分析方法在信用风险识别和预测中的应用,并没有实质性的优于线性判别模型”。
（2）期权定价理论
Charitou 和Trigeorgis（2000）使用B-S期权定价模型中的相关变量构建了财务危机判别模型，对1983年到1994年期间的139对美国企业进行了对比检验，结果发现到期债务面值、企业资产的当期市价、企业价值变化的标准差等期权变量在预测破产方面作用显著。不过，该研究的基础方法仍然建立于Logistic回归检验之上，仅仅在变量设计方面引入了期权因子，因此实际的理论贡献不大。
（3）专家系统方法应用（ES）
1988年Messier和Hansen将专家系统首次引入到财务困境预测领域，他们从知识获取角度探讨比较了专家系统(Expert System, ES)在信用分析领域的应用。通过对71家公司的数据条件下将该方法与线性判别分析（LDA）、群决策等方法加以比较，结果证明专家系统分类效果最好，ES对检验样本的正确分类率为87.5，而DA为57，并且比群决策的正确率稳定。
二．国内研究现状
回顾有关文献，我国学者在这方面的研究主要有：
周首华等利用Compustat Pc Plus会计数据库中1990年以来4160家公司，使用Spss-X统计软件建立了F分数模式(周首华等，1996)。但他们的研究对象却不是中国的证券市场。
1999年陈静以1998年27家ST公司和27家非ST公司为对象，使用1995～1997年的财务报表数据，进行了单变量和二类线性判别分析，总体正确率为92.6%（陈静，1999）。但是由于文章用于检验模型判别正确率的样本就是用于估计模型参数的样本，所以上述的判别正确率有高估的倾向。而且，根据我国上市公司的年报披露制度，上市公司t－1年度的财务报表的公开披露和上市公司在t年是否会被特别处理这两个信息几乎是同时得到的，因此，使用1997年度报表数据来预测1998年上市公司是否会被ST，就预测目的而言没有太多的实际意义。
2000年张玲以120家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。2000年陈晓等将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务困境预测。2001年黄岩等则采用了费歇尔判别分析建立了我国工业类上市公司财务困境预测模型，并给出了所研究上市公司的Z值范围。2001年吴世农等则以140家上市公司为样本比较了费歇尔判别、多元线性回归分析和多元逻辑回归分析的预测效果，发现多元逻辑回归模型的判定能力最好。杨保安（2001）薛锋（2002）探讨了基于BP算法和LM算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用。
小结
相比之下，国内对财务困境预测的相关研究目前还只处于起步状态，与国外研究存在着较大差距。但是综合来看，不管国内国外，都有一些在今后研究中需要继续努力的地方：一是预测财务变量指标的选取很多凭直观经验或直接借用已有研究成果，缺乏客观基础。二是大多数研究都仅仅对样本的年度财务数据进行截面分析，而忽视了企业财务循环中的时间序列特征；三是很多研究都采用了“配对抽样”方法为财务困境公司构造一组控制样本，尽管这么做可以控制一些因素如行业和资产规模，但是配对抽样会造成样本中两类公司的比例和它们在总体中的比例严重不一致，夸大了预测模型的正确率（Zmijewski，1984）。四是将困境企业误判为非困境企业与将非困境企业误判为困境企业的误判损失显然是不同的，误判成本如何与预测模型的判别性能结合是一个极需解决的问题，而目前还较少这方面的研究。这些都是我们今后进行财务困境预测所要努力的方向和研究的重点。
通过上述研究和对经典文献的回顾和评述,我们对公司财务困境实证研究的未来方向更加清晰,也便于学者同行在借鉴前人的思路和方法的基础上进行更深入的研究。
（作者单位：西安交通大学经济与金融学院）
