第 1 章 绪论
1.1 研究的背景及意义
2009 年 10 月 30 日，国内 28 家企业股票在深圳交易所挂牌交易，中国创业板市场诞生了。这是继主板市场、中小板市场之后我国又一个资本市场。创业板市场建立的目的一方面是为了解决中国小微型高新技术产业的融资难问题；另一方面可以增加投资者的投资渠道，使投资市场多样化。截止 2014 年 12 月 31 日，创业板市场已经运行了四年零两个月的时间，上市公司的数量也由 28 家增加到了 412 家，财务指标数量也已形成一定规模。但随着深圳证券交易所创业板上市公司四年年报的披露，人们不难发现创业板公司高成长的光环正在逐渐的褪去，年度财务报告频频出现不良数据。如何让财务正常公司提前预测到危机，进而降低创业板上市公司的财务危机风险，目前已经成为创业板市场急需解决的难题。本文从企业生命周期的角度，分析了创业板市场上市公司各个发展阶段的特征，希望为我国创业板上市公司建立一个适合我国国情的财务预警模型。从我国对财务预警模型的研究中可以看出，大多数研究样本来自主板市场上的上市公司，一般选取 ST 公司和非 ST 公司作为配对样本组。虽然也有部分涉及到创业板上市公司，但是数量很少。目前创业板上市公司已经达到 412 家，有的公司上市已达四年之久，已经可以为建立创业板企业财务预警模型提供足够的样本数据。同时，随着 2012 年大量小微企业频频倒闭破产，人们愈来愈关注创业板上市公司的财务状况。基于以上事实，构建一个适合中国国情的创业板上市公司财务预警模型已然成为迫切之需。
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1.2 国内外文献综述
1.2.1 国外文献综述
国外财务预警模型研究最早始于上个世纪初期，至今已经经历以下几个阶段：
1.单变量判别模型。1932 年，Fitzpatrick 最早使用一元判定方法（单变量研究）对财务预警进行研究。Fitzpatrick 使用 19 对破产和非破产公司作为研究样本，通过单个财务比率研究发现，预测精度最高的指标是净利润除以股东权益以及股东权益除以负债[1]。此后，1966 年，Beaver 运用统计方法建立了单变量财务模型，他选取了 79 对破产和非破产公司组成的研究样本组，经过研究分析发现判别能力最强的指标是现金流量除以负债以及净利润除以总资产[2]。
2.多元线性判别模型。1968 年，Altman 首次使用多元线性判定方法对公司破产问题进行了研究。他在文中建立的模型就是著名 Z- Score 模型，文中他选取了 33家财务危机公司和 33 家财务正常公司作为研究对象，同时他还提出了用来判定企业破产的临界值。最终经过研究分析，Altman 建立了 Z-Score 模型。
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第 2 章 基础理论回顾
2.1 企业生命周期理论
企业生命周期理论最早提出者是美国管理学家伊查克·爱迪思（IchakAdizes），其后经历了萌芽、系统研究、模型描述、改进修正以及延伸阶段五个阶段。在每个阶段研究贡献如下：
（1）萌芽阶段（20 世纪 50 年代到 60 年代）
早在 1959 年，马森·海尔瑞就认为企业的发展历程就像生物学中的“生命周期”发展阶段一样，因此他认为生物学中的成长曲线也可以适用于企业的发展过程。同时，他还进一步预测企业未来发展过程中或许会出现停滞，灭亡等情况，并且他还进一步指出出现这些情况的原因是企业管理出现问题引发的。最终他指出企业财务管理不足是造成企业发展缓慢的直接诱因[25]。
（2）系统研究阶段（20 世纪 60 年代到 70 年代）
在这一阶段，西方学者们对企业生命周期的特征进行了研究，当时比较出名的研究者有哥德纳及斯坦梅茨。1965 年，哥德纳剔除了企业也有一个生命周期的观点。但同时他又认为企业的生命周期和人等其他生物的生命周期不同，它有自己的特征：第一，企业的发展不可预测；第二，企业的发展过程中可能会出现停滞阶段；第三，企业的消亡也是可以避免的。1969 年，斯坦梅茨提出了企业的发展过程呈 S形曲线的研究观点，同时他还将该 S 形曲线进行了阶段划分：第一阶段为直接控制；第二阶段为指挥管理；第三阶段为间接控制；第四阶段为部门化组织[26]。
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2.2 财务风险理论
决策理论学家认为损失的不确定性即为风险。而日本学者龟井利明则认为，风险除了损失的不确定性以外还应该包括盈利的不确定性。前一种是狭义的风险定义，而后者是广义上的风险的定义[30]。由于企业的财务风险贯穿于企业生产经营的全过程，根据资本在整个生产经营过程存在的形态，将财务风险分为以下六类：(1)筹资风险。该风险是指企业由于筹资而不能按时偿还以前到期借款的可能性。企业借入资金的方式有无非有两种：一种是举债，一种是投资者投资。如果企业借入的资金利用效率不高，则可能会使企业不能按时偿债，轻者会使企业经营上出现问题，严重者可能会使会企业濒临破产[31]。（2）投资风险。投资风险是指投资实际收益与预期收益差额的不确定性。主要有以下三种情况：第一，投资项目没能按期投产，或者已经投产，但是亏损；第二，投资项目没有亏损，但是盈利水平较低，利润率低于市场利率；第三，投资项目利润率高于市场利率，但是低于企业目前资金利润率[32]。投资风险可以用 K（期望报酬率）、σ（标准离差）及 Q（标准离差率）指标来衡量。一般来说，期望报酬率越高，投资风险越小；标准离差和标准离差率越高，投资风险越高。（3）经营风险。经营风险是指资本回收风险。现在企业的经营风险主要与赊销方式、国家宏观经济政策、企业自身的经营管理水平等相关。（4）存货管理风险。一般来说，企业要留存适当的存货以保证其正常生产，如何确定最优库存量是企业面临的一大难题，存货数量太多会占用企业大量资金，风险较高；反之，存货过少，又会影响生产及造成对客户的违约。（5）流动性风险。企业流动性风险主要体现在企业资产变现力不足及现金不能清偿到期债务两方面[33]。（6）收益分配风险。该风险是指由于企业将财务成果进行分配对企业将来的运营造成不利影响的可能性。收益分配风险包括两方面：第一，收入确认的风险，虚增收入继而增加利润会导致大量资金流出企业引发财务风险；第二，对收益分配方式、金额等把握不当产生的财务风险。
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第 3 章 创业板企业财务预警指标体系构建 .... 16
3.1 创业板企业财务预警指标体系设计原则 ......... 9
3.2 创业板企业财务预警指标体系构建 ...... 9
3.3 创业板企业财务预警指标体系 ......... 15
小结 ...... 15
第 4 章 创业板企业财务预警模型构建 ........ 18
4.1 样本的选取 .... 18
4.1.1 样本选取的原则 ..... 18
4.1.2 样本选取的方法 ..... 18
4.2 指标的选取 .... 19
4.3 创业板企业财务预警模型的构建 ........ 26
4.3.1 假设 ....... 26
4.3.2 第 T-2 年财务数据构建财务预警模型 ........ 27
4.3.3 第 T-3 年财务数据构建财务预警模型 ........ 29
小结 ..... 26
第 5 章 创业板企业财务预警模型的检验 ...... 30
小结 ..... 40
第5章 创业板企业财务预警模型检验
本文第 4 章利用第 T-2 年的样本数据和第 T-3 年的样本数据建立了两个财务预警模型，为了检验模型的预测能力，本章又从创业板市场中选了 3 对不同的样本组进行检验，配对样本组具体信息见表 5-1。将附录 D 第 T-1 年检验数据代入逻辑回归模型进行检验，通过 Excel 电子表格进行计算结果见表 5-2。本文通过对 T-2 年样本数据构建的逻辑回归模型的检验，发现该模型对财务危机企业的判别率为 100%，而财务正常企业被误判为财务危机企业的判别率仅为16.67%，综合判别率为 83.33%[45]。将附录E第T-1年检验数据代入研究样本组第T-3年样本数据构建的预警模型，通过 Excel 电子表格进行计算，结果如表 5-3。本文通过对 T-3 年样本数据构建的逻辑回归模型的检验，发现该模型对财务危机企业的正确判别率为 100%，而财务正常企业被误判为财务危机企业的错误判别率仅为 16.67%，综合判别率为 83.33%[46]。
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结论
首先，本文综述了各种财务预警模型的特征和优缺点，最终选择了逻辑回归模型作为创业板企业财务危机预警模型的依据。其次，本文在界定财务危机含义时依据了《深圳证券交易所创业板股票上市规则》当中关于退市的规定，将财务危机定义为最近两个会计年度净利润为负值和最近两个会计年度净资产增长为负值。再次，本文在前人研究的基础上并且依据一定的指标选取原则为创业板企业初步建立了财务预警指标体系，并且利用企业第 T-2 年的样本数据进行了主成份分析，最终筛选出 6 个指标最为最终建模变量。最后，本文利用 T-2 年和 T-3 年的样本数据构建了逻辑回归财务预警模型，同时用 T-1 年的检验样本数据分别对两个模型的预测精度进行验证，检验结果最终都为 83.33%，都可以作为创业板企业财务危机预警模型。#p#分页标题#e#
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参考文献（略）
