第一章 绪论
1.1 选题背景及意义
随着国际经济一体化步伐的加快和我国社会主义市场经济体系的建立和完善，企业正面临着复杂的经济环境和激烈的市场竞争。在市场经济条件下，多数企业往往首先考虑的是生存问题，然后才是发展问题。随着我国证券市场的快速发展，上市公司已成为我国市场经济的支柱力量，1990 年底创建的 A 股市场无论是上市公司的数量，还是市场的总市值，都是中国股票市场当之无愧的代表。A 股市场的关注度越来越高，其影响的利益共同体越来越大，其财务质量当然也受到越来越广泛的关注。
财务危机是企业经营失败的具体体现。企业陷入财务危机不是突发事件，从企业存在潜在危机到企业破产，这个过程遵循某种规律或潜在的模式。如果企业能够居安思危，防微杜渐，能充分意识到预警的重要性，那么根据企业的相关财务数据挖掘出这个潜在的规律或模式，进行分析研究，将有助于我们探索企业财务危机发生的根源，为企业改善现在的经营状况和后续发展提供科学有效的技术支持。随着我国证券市场的不断完善和各项审计制度的规范化，可以利用各上市公司的公开资料，应用统计学理论及智能信息处理领域的模式识别等方法，对反映企业经营状况的各项财务指标进行分析，构建一个有效适用的财务危机预警模型。通过分析模型的预警结果，及时调整企业的管理方案，采取有针对性地措施，有效提高企业的抗风险能力，这对于经营者防范财务危机、保护投资者和债权人的利益及政府管理部门的监管等，都具有重要的现实意义。
1.1.2 选题意义
目前我国以破产公司作为财务危机样本进行研究的条件尚不成熟，国内大部分的学者都以因财务状况异常而被特别处理（ST，Special Treatment）作为公司发生财务危机的具体体现。对财务状况的分析来识别危机，通过对异常财务指标的分析发现危机征兆或根源。以往的相关研究表明：企业的债偿能力、获利能力、营运能力、现金流量是分析财务危机的核心指标体系。因此，合理选取企业的财务指标体系及数据，科学的选择预警函数模型，及早察觉财务危机信号，预测企业财务危机，使企业管理者能够及时采取应对措施改善企业经营管理，预防财务失败状况的发生。国外已在多年的理论探索和实践摸索中建立了较为成熟的财务预警模型来解释和预测财务危机。
我国的资本市场起步较晚，国内相关方面的研究相对滞后，随着我国资本市场的快速发展，经济领域的复杂性与不确定性日益凸显，Shirata（1998）[1]、黄国良（1999）[2]和 Ooghe（2002）[3]等通过实证研究认为一国建立的模型不一定能直接适用于另一个国家，所以应根据我国的国情建立合适的财务预警模型。在当前日新月异的经济形势下，预警模型也应是不断创新和动态变化的。利用大量的不断更新的财务数据建立新的预警模型，来获得更有效，更准确的财务状况预报，以便适应当前企业的发展。
尽管国内有许多关于财务危机预警的相关研究，但是普遍存在以下问题：
（1）在指标选择上，常用的一类方法是经验分析法或是 DELPH 等主观确定的方法，另一类是在会计学分析的基础上结合基于线性模型的单变量显著性检验和多元逐步回归的方法进行选择。这些方法独立于模型的训练过程进行变量选择，由于企业自身的具体特点和发展状况的差异，同样的财务指标对于不同企业的意义不同，如果盲目的采用，势必会降低财务预警模型的解释性，不利于预警作用的发挥。
（2）建模方法上，在以往的研究中，采用的都是传统的统计分析技术，如剖面分析法、单变量判定分析法、线性回归、多元判别分析法、Logit 方法、Probit 方法、近邻法、决策树方法等，这些方法都存在一定的局限性，如揭示财务指标与财务危机之间复杂的非线性关系的能力比较差；模型的泛化能力差。而近年来发展的人工神经网络，支持向量机等方法也取得了不错的效果，但是人工神经网络的缺陷是暗箱操作式的研究，处理过程不具有可解释性；支持向量机在如何选择最优的核函数及其参数才能保证预警模型的稳定性的问题上还有待研究。
（3）样本的选择，主要以我国上市公司中被特别处理的（ST）公司直接作为研究对象，组成财务危机样本组，由于受到数据的限制，样本量不足，部分研究只是对估计样本进行回判而不是用新样本对模型的预测能力进行检验，这样会高估了模型的预测能力。样本容量偏小，也导致所获得的模型的预测准确度也是不足以说明模型真实的预测能力的。
常规的多元统计模型假定指标变量独立，直接用于财务危机预警研究容易产生过拟合问题，本文引入统计学习理论中的正则化技术，可以使模型拟合参数值变小，有助于抑制过学习的现象，从而提高分类器的鲁棒性。本文在实证研究中采用基于 L1 范数正则化 Logistic 回归展开上市公司财务预警模型及求解算法的研究，建立稀疏的 logistic回归预警模型，提高模型的解释性和预测精度。本文的创新之处在于针对问题（1）（2），在训练预警模型，求得模型参数的同时，使得部分对模型响应变量影响较小的变量的系数变为 0，这样所获得的模型本身具有变量选择功能，克服了以往的变量选择独立于模型训练过程的问题，这样也使得预警模型更具解释性，因此具有较高的学术价值和较大的社会应用价值。
第二章 财务危机预警理论基础
2.1 企业财务危机内涵
财务危机（Financial Distress）也译为财务困境，到目前为止，学术界还没有一个统一的定义，不同的学者在研究时也采用不同的标准，对于危机定义的不同，研究结果的可比性将会受到影响。一般而言，财务危机是指企业由于生产、经营、决策或其它不可抗拒等因素的影响而使企业经营活动和财务活动无法正常进行或陷入停滞的状态，最严重的财务危机就是企业破产。狭义的财务危机也称之为负债风险或破产风险，是指企业的负债在企业全部资本中的比例偏高，是企业不能如期偿还债务，因此而使企业存在较高的陷入财务危机的风险。广义的财务危机是指企业经营过程中，因内外部环境及各种难以预计或无法控制的各种不利因素影响而导致企业的经营失败和财务失败，导致财务和经营状况具有不确定性，从而使企业存在蒙受损失的可能，例如企业应收账款大幅增长，产品库存增加；企业销量和销售额明显下降；不能获得新的借款或者不能延长到期债务的还款期限；缺乏偿还原有到期借款的现金流即不能有效地控制企业的现金流量等。
通常较为认同的有两种确定的方法：一是法律对企业破产的定义，企业破产是用来定义财务危机最常用的标准，也是最准确和最极端的标准；二是以证券交易所对上市公司财务危机的定义，对持续亏损、有重大潜在损失或者股价持续低于一定水平的公司给予特别处理或者退市警告。这些标准都是研究人员定义企业失败或财务危机的相对法定标准。也有很多学者在研究中根据不同国家的具体情况和不同时期、不同行业的具体情况，对财务危机的定义进行了不同程度的修改，常见的定义如下：净值为负、负的现金流量、负的净利润、负的保留盈余、当年度的运营资金为负、破产前三年有运营损失；目前的现金流量不足以支付当前的支付义务；公司总资产低于总负债；丧失偿付债务或者利息的能力；正在进行债务重整调节的公司。财务危机的范畴界定包括定性和定量方面。Altman（1990）[6]综合了学术界描述财务危机的四种情形：经营失败（failure）、无偿付能力（insolvency）、违约（default）、破产（bankruptcy）。根据企业财务危机的程度和处理方式不同，通常将财务危机分为以下几种类型：一，企业运营失败。运营失败指企业收入低于包括其资本成本在内的全部运营成本。
第三章 L1 正则化logistic回归模型............................ 24-30
3.1 最小二乘回归模型........................... 24-25
3.2 岭回归方法 ...........................25
3.3 LASSO方法 ...........................25-27
3.4 L1 正则化logistic回归........................... 27-29
3.5 正则化方法的应用........................... 29
3.6 本章小结........................... 29-30
第四章 L1 正则化logistic回归模型........................... 30-44
4.1 研究期间及样本的确定 ...........................30-32
4.1.1 研究样本的选取........................... 30
4.1.2 样本的确定 ...........................30-31
4.1.3 样本数据的选择........................... 31-32
4.2 财务指标体系的构建........................... 32-36
4.2.1 财务指标初选...........................32-34#p#分页标题#e#
4.2.2 财务指标的显著性检验 ...........................34-36
4.3 模型实证分析结果...........................36-43
4.4 本章小结 ...........................43-44
第五章 总结 ...........................44-46
5.1 主要工作回顾 ...........................44-45
5.2 论文展望 ...........................45-46
结论
本论文对我国沪深股市 A 股市场的上市公司的财务困境进行实证分析，研究样本为2007—2009 年首次被 ST 的 49 家公司的和财务状况正常 54 家公司。研究变量选取了涵盖债偿能力、获利能力、营运能力、成长能力、现金流量、单股指标六个方面的共 27个财务指标，通过非参数检验中的 Mann-Whitney U 检验进行指标的初步筛选得到具备显著性差异的指标，然后采用 L1 正则化的 logistic 回归模型建立财务预警模型，最终得到模型的函数表示式，运用此模型对训练样本和测试样本进行预测，得到了较为理想的效果。本文同时还比较了 L2 正则化模型和普通的 logistic 回归模型，在预测性能和变量选择能力上进行了对比，结果显示，L1 正则化的 logistic 回归模型不仅有较高的预测性能，同时可进性变量选择，提升了模型的解释性。本文的主要结论如下：
（1）指标选择方面：一，综合以往文献资料，本文选择了反映财务状况的 27 个指标，采用显著性检验方法筛选得到进入模型的指标，实证分析证明筛选后的指标可以有效的进行财务危机预测。二，根据显著性分析实验结果，不同的年份，具有显著性差异的指标是不同的，具有显著性差异的指标在 T-3 年有 16 个，在 T-2 年有 22 个，在 T-3年有 23 个，愈靠近被 ST 的年份，就会有越来越多的指标存在显著性差异。所以指标动态变化也逐步凸现出财务危机的趋势。
（2）模型预测性能方面：一，利用 L1 正则化的 logistic 回归建立的模型，可以压缩模型系数，有效抑制模型的过拟合，预测能力比较令人满意。T-3 年，T-2 年和 T-1 年的预测准确度分别为 71.43%，82.86%和 94.29%。二，通过对建模输入的指标和建模后模型本身保留的指标进行相关性分析，本文以相关系数 r = 0.7为界限，可以看出，模型选择的指标间的相关系数均低于 0.7，而通过显著性分析后参与建模运算的指标间很多系数都大于 0.7，有的甚至接近 1，由此可见，本文采用的建模算法可有效避免指标间相关性对 logistic 回归性能的影响。
（3）三种模型性能优劣对比：一，通过对L1和L2正则化logistic回归与普通的logistic回归模型进行比较，，可见在 logistic 回归损失函数的基础上增加对系数的惩定罚项，通过对模型系数的压缩，可有效避免参数的过拟合，在一定程度上提升了 logistic 回归的预测能力。二，L1 和 L2 正则化 logistic 回归区别在于，前者在压缩模型系数的同时，可以实现模型的稀疏性，即实现模型的变量选择功能，改善大量指标间的相关性对模型的影响，使模型预测能力得到提升，同时使模型更具解释性。
参考文献
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[3] Ooghe H., Balcaen S. Are Failure prediction Models Transferable From One Country to Another? AnEmpirical Study Using Belgium Financial Statements. Vlerick Working Papers, Ghent University, May2003.
[4] 黄国良, 梁栋祯. 中西方企业破产预测模型实证分析. 经济研究, 2002, (12): 122-126.
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[6] Altman, Edward I. Corporate financial distress and bankruptcy: a complete guide to predicting &avoiding distress and profiting from bankruptcy, 1993.
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