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       [关键词]财务危机；判别分析；Logit回归；神经网络
       [摘要]资本市场的发展，使得对财务危机预警研究的需求日益迫切，亟须选用适当的方法，建立有效的预警模型。本文分析了定性与定量研究方法的优缺后，认为应将这两种方法结合使用。
       [中图分类号]F234.4
       [文献标识码]A
       [文章编号]1003-8353(2007)05-0204-02
       财务危机(Financial Crisis)是一种企业盈利能力实质性的减弱，并伴随持续亏损的渐进式的积累过程。财务危机的发生会使企业经营循环和财务循环无法正常持续或陷于停滞，其前期表现为违约、无偿付能力、持续性亏损等，最终表现形式是企业破产。由于资本市场的强烈需求，自Fitzpartrick(1932)开创研究先河以来，国内外学者在财务危机预警模型研究中使用了多种方法，按照性质的不同，这些方法可以分成定性研究方法和定量研究方法两类。
       一、定性研究方法
       定性研究方法主要是通过对企业情况的了解和对某些外在特征的分析，预测企业的财务状况发生某种危机的可能性。已有的并广为接受的定性方法主要包括标准化调查法、四阶段症状分析法、“三个月资金周转表”分析法、流程图分析法、管理记分法等，其中又以管理记分法的应用较为广泛。
       管理记分法，又称A记分法，是由美国学者仁翰·阿吉蒂最先使用的。它的原理是首先把与财务危机有关的风险因素或征兆列出来，依据它们对企业财务失败的影响大小进行赋值，并用某企业的所得“记分”总数和标准比较，确定该企业的警度，将定性研究量化。由于风险因素、赋值和记分标准的确定都依赖于执行者的主观经验判断，这实质上仍是一种定性研究方法。
       与定量研究方法相比，定性研究方法需要的数据少，能考虑无法定量的因素，比较简便可行。使用定性研究方法，也有利于发掘企业陷入财务危机的深层次原因，有利于对企业财务状况的细微之处进行把握。但是，定性研究方法实施成功与否及其研究质量，在很大程度上取决于研究者个人的专业素养和研究经验，而且分析过程中灵活性与主观性很大，对评估者本身要求较高。
       二、定量研究方法
       定量研究方法主要是借助于统计和人工智能方法，界定出最具区别力的变量组合，形成一个预警模型。由于能够提供良好的预警能力并帮助决策，定量研究已成为财务危机预警模型研究的主体。从国内外研究现状来看，定量方法中有三种最受青睐，即多元判别分析(MDA)、多元逻辑回归(MLR)和BP人工神经网络(BP-ANN)。
       1.多元判别分析法
       MDA产生于20世纪30年代，主要研究如何根据观察或测量到的若干变量值来判断研究对象所属类别的问题，是一种常用的统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值，判别分析要从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使得利用推导出的判别函数对观测量判别其所属类别时的错判率最小。
       判别函数一般形式是：
       Y=∑a_ix_i＋u＝a₁x₁＋a₂x₁＋L＋a_nx_n＋u
       公式(1)
       其中，Y为判别分数(判别值)；x₁、x₂、…、x_n为反应研究对象特征的变量；a₁、a₂、…、a_n为各变量的系数；u是随机误差项。
       2.多元逻辑回归法
       MLR模型使用Logistic回归，根据样本数据，使用最大似然估计法得出各参数值，经过一定的数学推导运算，求得企业陷入财务危机的概率。
       Logit模型可以表示为：
       
       其中，Y_i为虚拟变量，表示上市公司是否出现财务危机；x_ji(0≤j≤k)表示第i家公司的第j个指标，β是第j个指标的系数，α是常数项。
       3.BP人工神经网络法
       BP人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Net-work)是Rmenlhart和McClelland等研究并设计的、基于误差反向传播算法(Back Propagation)的一种多层前向神经网络，其结构主要由一个输入层、一个或多个隐含层、一个输出层组成，各层由若干个神经元(节点)构成，每一个节点的输出值由输入值、作用函数和阈值决定。网络的学习过程包括信息正向传播和误差反向传播两个过程。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层传到输出层，经作用函数运算后得到输出值与期望值比较，若有误差，则误差反向传播，沿原先的连接通路返回，通过逐层修改各层神经元的权值，减少误差，如此循环直到输出的结果符合精度要求为止。
       三种定量分析方法各有其适用前提和范围，在选用前必须谨慎分析：
       1.从前提条件和适用范围看，MDA必须满足严格的前提条件，如自变量总体上须符合联合正态分布等，适用范围比较广，但多数是在近似正态分布状态下使用；MLR不需要自变量呈正态分布和两组样本等协方差，适用范围很广；BP—ANN对样本没有假设要求，80％～90％的神经网络模型都采用了BP网络或者它的变化形式。
       2.从优缺点看，MDA具有较高的判别精度，但是研究者的工作量比较大，需要做大量的数据收集和分析工作，而且前提条件也限制了它的使用范围，多数是在近似前提条件下使用，会降低模型的预测精度；MLR克服了线性方程受统计假设约束的局限性，且预测精度较高，当因变量只有两个值时，预测值就是概率值，判别规则简单，易操作，但是计算过程复杂，且有很多近似处理；BP—ANN具有很强的容错性、学习能力和纠错能力，但也存在许多缺陷和不足，如学习速率固定、网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导等。
       可见，不同的定量方法各有其独特的假设前提条件和适用范围，并各具有优缺点，如果盲目使用将会使得到错误预测结论的可能性大大增加，若以错误的结论作为决策的依据，那其危害性更是不可估量。
       三、定性和定量研究方法的比较
       财务危机预警的两类方法——定性研究方法与定量研究方法的主要区别如下：
       第一，两者的分析方法不同。定性研究方法侧重于从财务危机“质”的角度分析问题，着重于分析企业陷入财务危机的来龙去脉及因果关系，以“说理”的方式透过表面现象抓取企业陷入财务危机的本质原因；而定量研究方法从“量化”分析的角度出发，对财务危机事件运用数学的、统计的等多种方法进行量化分析，侧重于以数据说明问题。
       第二，两者受分析人的影响程度不同。定性研究方法在一定程度上受分析人主观意见的影响，不同分析人针对同一家企业可能得出不同的结论；而定量研究方法对企业的有关信息进行了量化处理，并规定了适用标准，对同一企业一种方法只会得出唯一的结论，基本不受分析人的主观影响。
       显然，定性研究方法具有更大的灵活性，可以根据企业的具体情况进行相应的调整。这是定性研究方法的最大优点，却也由此产生了这种方法的缺点，即太容易受分析人本身主观意见的影响，分析人自身的偏见往往会给企业带来一定的影响，甚至是巨大的损失。当然，我们可以通过成立专家组的方式来减轻个人主观意见的影响，但仍然无法克服其固有的缺陷。所以，为更好的预测企业未来的财务状况，有效的避免财务危机的发生，较好的解决方案是同时使用定性研究方法与定量研究方法，取两者的长处，弥补各自的短处，才能既考虑了企业自身的具体情况，又避免了仅用定量研究方法“一锤定音”的武断，对企业财务状况做出较为准确的判断。如何有效实现两者的结合将会是财务危机预警模型研究的一个重要的发展趋势。
       [责任编辑：王成利]