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基于財務失敗和財務失真的雙元財務預警理論探析
摘要：本文在對財務失敗和財務失真的概念和相關理論進行梳理的基礎上，提出財務失真和財務失敗相結合的雙元財務預警理論，對雙元財務預警理論的必要性和可行性進行研究，并提出了如何構建雙元財務預警模型。關鍵詞：財務預警；財務失真預警；財務失敗預警；雙元財務預警
財務預警主要是利用一定的財務指標，通過設置并觀察一些敏感性預警指標的變化對企業可能發生的財務危機進行猜測和報警。其目的是在危機到來前就預先覺察到，并提前告知治理者、投資者及其他相關利益主體，以便盡早采取措施，消除危機隱患。財務危機從傳統意義上說主要指財務困境或者說是財務失敗。對這兩個方面的情況相結合來進行研究，即基于財務失真和失敗的雙元財務預警。
一、財務失敗和財務失真
財務失敗或財務困境是財務預警理論的主要研究對象，不同學者對此解釋不一，主要都是根據研究對象的性質和研究目的來進行界定。我國學者大多以被sT企業為財務預警的研究對象。如，張玲(2000)、吳世農(2001)一般以上市公司被特別處理(ST)，特別是由于財務狀況異常而被sT作為界定財務困境的標志。由于被sT的公司盡大部分是由于連續兩年虧損或一年巨虧產生的，因此可以說我國學者是以公司嚴重虧損作為界定財務失敗的標志。筆者以為，應從廣義和狹義兩個層次來理解財務失敗的內涵。從狹義來看，指的是破產和無力償債，從廣義的角度來看，還應包括現金流量不足以償還當前債務等情況。具體到量化研究的角度而言，考慮我國的國情，主要是以上市公司是否被sT作為財務是否失敗的標志。
對于什么是財務失真這個題目，學術界一直沒有一個同一的說法。應站在促進社會全面發展和進步這個態度上來看待這個題目，而不是單純從某一階層利益出發。上市公司信息表露失真應界定為：上市公司會計信息主要是提供能對相關信息使用者決策有用、能夠促進證券市場優化資源配置的信息。凡對信息使用者決策無用、不利于優化資源配置或有相反作用的信息，如虛假的會計信息、隱瞞的會計信息、空而不實的和不及時的會計信息，均可界定為財務信息表露失真。
從財務失敗和財務失真的定義可看出，二者均是財務信息使用者對財務報告所反映出的企業的財務題目的評價。所不同的是，財務失敗主要是從財務情況的好壞這個角度來講的，財務失真主要從財務的真實性方面而言的，而實際上，對財務信息的使用者而言，財務失敗和財務失真都說明財務有題目，或者說是有警情，由于兩者任何一個方面出了題目，投資者一般都以為是題目企業，不愿意冒險往投資的。從這個角度上講，應該對基于財務失敗和財務失真的財務警情進行預警理論研究，即雙元財務預警理論的研究。雙元財務預警主要是從上市公司表露的財務報告所揭示的財務狀況的好壞和財務報告本身是否真實這兩個角度來考察財務預警題目，財務失真預警和財務失敗預警是財務預警的兩元，二者既相互聯系，又相互區別，共同構成了財務信息使用者對財務報告所揭示的財務題目的考察內容。
二、財務失敗和財務失真預警理論研究述評
傳統的財務預警理論主要是關于財務失敗(困境)理論的研究，從單變量模型到多變量模型再到神經網絡模型，經歷了一個逐步發展的過程，而財務失真理論則是近年來才逐步發展的理論，主要是鑒戒財務失敗理論研究模型的研究成果。
(一)財務失敗預警分析理論
財務失敗預警分析主要有以下幾種理論：一是單變量判定模型。Fitzpatrick(1932)最早發現，出現財務困境的公司其財務比率與正常公司的財務比率相比有明顯不同，從而以為企業的財務比率能夠反應企業財務狀況，并對企業未來具有猜測作用。研究發現，判別能力最高的是凈利潤／股東權益和股東權益／負債。二是多元線性判定模型。美國學者Altman(1968)最早運用多變量分析方法探討財務預警題目。其基本原理是，通過統計技術篩選出那些在兩組間差別盡可能大而在兩組內部的離散度最小的變量，從而將多個標志變量在最小信息損失下轉換為分類變量，獲得能有效進步猜測精度的多元線性判別方程。運用多元線性判別方法判定二元題目時，可以通過降維技術，僅以終極計算的z值來判定其回屬。三是多元邏輯(Logit)模型。Ohlson(1980)是第一個采用Logit方法進行破產猜測的。多元邏輯模型的目標是尋求觀察對象的條件概率，從而據此判定觀察對象的財務狀況和經營風險。Logit模型假設了企業破產的概率P(破產取1，非破產取0)，并假設Ln[p／(1一P)]可以用財務比率線性解釋。假定Ln[p／(1一p)]=a bx，經推導可得出p=exp(a bx)／[1 exp(a bx)]，從而計算出企業破產的概率。Ohlson分析了樣本公司在破產概率區間上的分布以及兩類判別錯誤和分割點的關系。他發現至少有四類明顯影響公司破產概率的變量：公司規模、資本結構、業績和當前資產的變現能力。四是神經網絡分析模型。Odomand Sharda(1990)開拓了用BP神經網絡猜測財務困境的新方法，其1990年的研究是以Altman所構建的五個財務比率為研究變量，使用類神經網絡與判別分析做驗證比較，其結果發現練習樣本的正確率高達100％，保存樣本失敗與正常的正確率分別為81.75％n與78.18％n，顯示類神經網絡具有較佳的猜測能力。
(二)財務失真預警分析理論
關于財務信息失真題目，早期的研究大多從財務舞弊的動因、手段、防范與治理等方面來進行研究。1999年Healy and Wahlen首先從會計舞弊行為市場反應與識別方面進行了研究。以為投資者似乎能辨認物價上升期間那些為了稅收利益而采用后進先出法的公司，并且對相應的報告盈余的下降反應溫順。Beneish(1999)提出利用會計數據來判別上市公司是否存在會計舞弊的思想，他基于8個財務指標建立了Probit模型，正確猜測率達到了75％。Spathis，Doumpons and zo-pounidis(2002)以希臘舞弊公司與非舞弊為樣本，采用多標準分析、單變量和多變量統計技術建立了包含z計分值和不包括z計分值的模型識別舞弊財務報告的可能性。
從以上的理論回顧中我們可以看到，傳統的財務失敗(困境)預警模型主要是基于對財務失敗本身的預警，但模型不能對財務報表的真偽進行鑒別，用可能虛假的財務報告來進行財務預警，會使財務危機預警模型的猜測結果發生偏差。從財務失真預警這方面來看，只是從財務真假這個角度來考慮題目，另外，這方面的理論研究開展較晚，特別是國內的研究尚處于起步階段。此外，財務失真和財務失敗預警兩方面的研究相互脫節， 這兩方面的研究沒有能夠結合起來進行。結合兩方面的因素來進行綜合分析，是個值得探索的課題。
三、雙元財務預警體系探析
對中國的不發達、不完善的證券市場而言，財務信息失真題目非常嚴重，財務失真的預警研究尤其必要。上市公司所面臨的各種危機和財務困境，要求我們要進行財務失敗預警的研究。所以，要建立財務失真和財務失敗雙方面相結合的財務預警模型，才能有效為財務信息的使用者提供一個實用的分析工具，才能真正對可能存在的警情有個較為全面的、正確的評估，才是正確解決上市公司財務預警題目的根本之道。雙元財務預警首先應包括原有財務失敗和財務失真這兩方面各自的研究內容。在此基礎上，要研究財務失敗預警與財務失真預警的相互影響關系；分析兩類指標的相互影響關系，確定影響系數；研究投資者在財務失敗預警與財務失真預警模型的選擇題目，分別建立能夠識別四類財務報告類型：失真——失敗、失真——不失敗、不失真——失敗、不失真——不失敗的財務預警模型，還要建立綜合雙元財務預警模型，并進行模型的適用性和正確性研究。
(一)雙元財務預警指標體系構建
把有財務警情公司(如被sT或違規通告)和無財務警情作為測試樣本和對比樣本。應綜合考慮財務失敗和財務失真兩方面的指標，鑒戒國內外研究成果和某些經驗性分析。財務失敗模型主要從財務質量本身來考察，用財務比率做變量的研究相對較多，而財務失真主要考察財務報告的真實性與否，公司治理結構、市場信息等非財務定性變量用的相對要多一點。如固定資產周轉率(銷售收進／均勻固定資產)、保存收益資產比率(未分配利潤／總資產)等指標前者用的多，但國有股比例、獨董比例、是否設置審計委員會等后者用的相對更多一些。在具體的建模過程中采用哪些指標，要根據是否有數據支持，以判別正確程度作為變量能否進人模型的標準，并有公道的經濟學意義的解釋。需要留意的是，在選取影響財務失敗和財務失真這兩方面的指標來考慮建立綜合財務預警模型的過程中，較多變量的引進特別是較多的定性指標變量的引進可能會造成一定的題目，如多重共線性題目、屬性數據和變量數據的綜合分析題目等，需要在建模的過程中進一步來解決。
(二)雙元財務預警模型目標
建立雙元綜合財務預警模型和原來的財務預警模型相比，至少應有以下的上風。一是模型更加簡單。選擇的指標變量要預先運用一定的數學方法進行處理，如粗集理論等，處理后的數據再運用神經網絡等分析，可能會有更加理想的效果。與原先考慮單方面情況的模型相比，指標也更有針對性和代表性，更加簡單。二是實用性較強。比單模型更方便，只要一個模型就可判別sT或違規兩種警情，而用單模型要分別判別兩次，并且還要考慮用二者判別相重復的部分。三是預警正確度應該要比單方面預警再加總正確度要高。
總之，從失真和失敗這兩個方面綜合的角度來探討我國上市公司財務預警題目是個探索性的課題，特別是財務失真預警理論研究在國內的研究究竟處于起步階段，可鑒戒的研究很少。對我國的市場數據而言，在變量假設和選取、數據的特征把握等方面也會有難度。�？赐ㄟ^不斷的探索，能夠為投資者等財務信息的使用者提供一個分析財務預警的較好辦法，能夠進行正確的實時監控和猜測警報。
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