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user: 4. 实验模拟与结果分析 4.1. 数据指标选取 本文选取了2014年~2016年间我国A股市场中因财务状况异常而被特别处理的上市公司(即ST公司)作为主要研究对象，剔除存在缺失值的数据后，共选取22家ST公司。因为上市公司出现财务危机需要经历一个过程，上市公司被特别处理是由于之前两年连续亏损，因此本文选取第T-3年的指标数据建立预警模型，预测公司在第T年是否因财务状况异常而被特别处理。此外，按照ST公司与非ST公司1: 3的配对比例随机选取66家非ST公司作为匹配样本。选取的这些配对非ST公司要与ST公司处于相同行业，资产规模相近，并且在同一时间段内。最终确定了由23家ST公司和与之匹配的66家非ST公司共同组成的研究样本集 [ 5 ] ，如表1所示。 Table 1 2014-2016 A-share listed compan 公司性质 最新公司全称 股票代码 ST公司 安徽古井贡酒股份有限公司 000596 ST公司 鞍山第一工程机械股份有限公司 400021 ST公司 厦门海洋实业(集团)股份有限公司 400022 ST公司 汕头宏业(集团)股份有限公司 400025 ST公司 深圳市中侨发展股份有限公司 400026 ST公司 珠海鑫光集团股份有限公司 400028 ST公司 吉林成城集团股份有限公司 600247 ST公司 南宁化工股份有限公司 600301 ST公司 西安宏盛科技发展股份有限公司 600817 ST公司 振兴生化股份有限公司 000403 ST公司 仁和药业股份有限公司 000650 ST公司 恒逸石化股份有限公司 000703 ST公司 湖北洪湖生态农业股份有限公司 400027 ST公司 包头明天科技股份有限公司 600091 ST公司 云南景谷林业股份有限公司 600265 ST公司 山东金泰集团股份有限公司 600385 ST公司 上海中技投资控股股份有限公司 600634 … … … 非ST公司 山东民和生物科技股份有限公司 836448 非ST公司 北京兆信信息技术股份有限公司 430073 非ST公司 长城信息产业股份有限公司 000748 非ST公司 青海华鼎实业股份有限公司 600243 非ST公司 江苏三房巷实业股份有限公司 600370 非ST公司 重庆路桥股份有限公司 600106 非ST公司 宁夏新日恒力钢丝绳股份有限公司 600165 非ST公司 中山公用事业集团股份有限公司 000685 非ST公司 武汉高德红外股份有限公司 002414 非ST公司 华润双鹤药业股份有限公司 600062 非ST公司 吉林紫鑫药业股份有限公司 002118 非ST公司 福建海源自动化机械股份有限公司 002529 非ST公司 江阴中达软塑新材料股份有限公司 835905 非ST公司 浙江万好万家文化股份有限公司 600576 非ST公司 武汉禾元生物科技股份有限公司 833101 非ST公司 华联控股股份有限公司 000036 非ST公司 广州珠江实业开发股份有限公司 600684 非ST公司 北京鹫峰科技开发股份有限公司 400010 非ST公司 彩虹显示器件股份有限公司 600707 表1. 2014年~2016年A股上市公司 企业的财务指标反映了公司的财务状况和经营成果，不同时期的指标数据反映出企业不同时期的经营状况 [ 6 ] 。本文从公司的盈利能力、偿债能力、成长能力、现金流量、运营能力、资本结构等方面考虑，初步选取了19个反映公司财务状况的指标变量进行研究 [ 7 ] ，如表2所示。本研究数据主要来源于RESSET 数据库，使用 SPSS和R软件进行数据处理以及构建模型。 4.2. 实验结果与分析 使用R软件中的Lars程序包对数据处理，根据变量的移动顺序来判断指标的重要性，运行Lasso方法得到变量选择次序表，如表3所示 [ 8 ] 。 Table 2 Financial early-warning inde 所属体系 指标名称 表示符号 盈利能力 每股收益 净资产收益率 销售净利率 营业利润率 偿债能力 流动比率 速动比率 产权比率 成长能力 营业收入增长率 净利润增长率 净资产增长率 总资产增长率 运营能力 存货周转率 应收账款周转率 流动资产周转率 总资产周转率 现金流量 销售现金比率 经营现金净流量 营业收入现金含量 资本结构 资产负债率 表2. 财务预警指标 Table 3 Variable selection order tabl 变量 19 4 2 6 17 18 12 9 7 14 步骤 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 变量 11 15 8 1 10 16 13 5 3 步骤 11 12 13 14 15 16 17 18 19 表3. 变量选择次序表 从上表可以看出，变量选择的顺序依次是 。 在变量选择过程中，根据 准则来判断最优选择效果，即 值越小，变量选择效果越好，计算过程中的各项参数值如表4所示。 从表4中可以看出，在第5步时，当 达到最小值为1.1919，此时变量选择效果达到最优，因此最终选择的变量是 。 图1为回归系数解路径图，可以直观地判断财务指标的选择过程。 从图1可以看出，当回归系数估计值逐渐增大时，不同指标系数呈现出不同的离散程度 [ 9 ] ，当回归系数估计值逐渐减小时，部分变量的标准化系数为0。根据上面所述，在第5步时变量选择效果达到最优，则可以较为直观地看出所选择的变量分别为 。 对所选择的这5个变量进行共线性检验，如下表5所示。 从上表可以看出，所有条件指数均小于10，则可认为这5个变量间不存在共线性，也进一步证明了使用Lasso方法做变量选择达到了消除共线性的目的。 从样本数据中随机选取68家上市公司(其中包括17家ST公司和51家非ST公司)作为训练样本，其余的20家上市公司(其中包括5家ST公司和15家非ST公司)作为测试样本。将Lasso方法选择的5个 Table 4 Table of parameter value 步骤 自由度 残差平方和 值 0 1 16.500 14.9075 1 2 16.207 15.1189 2 3 15.605 13.4344 3 4 13.946 5.2873 4 5 13.491 4.5058 5 6 12.622 1.1919 6 7 12.464 2.2265 7 8 12.304 3.2483 8 9 11.997 3.3706 9 10 11.964 5.1699 10 11 11.775 6.0101 11 12 6.010 7.4879 12 13 11.661 9.3159 13 14 11.570 10.7560 14 15 11.503 12.3480 15 16 11.401 13.7257 16 17 11.313 15.1847 17 18 11.229 16.6689 18 19 11.211 18.5652 19 20 11.119 20.0000 表4. 各项参数值表 图1. 回归系数解路径图 Table 5 Collinearity diagnosi 维数 特征值 条件指数 方差比例 (常量) 1 1.745 1.000 0.12 0.01 0.11 0.07 0.00 0.11 2 1.394 1.119 0.06 0.12 0.10 0.17 0.01 0.09 3 1.008 1.316 0.01 0.04 0.00 0.00 0.93 0.00 4 .901 1.392 0.01 0.84 0.05 0.04 0.03 0.06 5 .541 1.797 0.00 0.00 0.70 0.00 0.00 0.71 6 .411 2.061 0.80 0.00 0.05 0.73 0.04 0.03 表5. 共线性诊断 变量 作为解释变量，选择训练样本的数据建立Logistic回归模型，得到的模型统计量，如表6所示。 根据表6，将Logistic回归分析结果代入公式(15)，得到最终的上市公司财务预警模型为： (15) 其中， 是第 个公司发生财务危机的概率， 表示第 家企业的净资产收益率， 表示第 家企业的营业利润率， 表示第 家企业的速动比率， 表示第 家企业的经营现金净流量， 表示第 家企业的资产负债率。 Table 6 Model statisti B S.E， Wals df Sig. Exp (B) 净资产收益率 2.119 0.844 6.305 1 0.012 8.322 营业利润率 −3.14 1.205 6.797 1 0.009 0.043 速动比率 −2.266 1.055 4.615 1 0.032 0.104 经营现金净流量 0.117 0.556 0.044 1 0.833 1.124 资产负债率 −2.89 1.586 3.318 1 0.069 0.056 常量 0.69 0.452 2.335 1 0.127 1.994 表6. 模型统计量 Hosmer和Lemeshow检验财务预警模型的拟合优度，如表7所示。 从表7可以看出，拟合优度检验得到的 值为0.293，大于0.05，说明模型的拟合程度较好。 通常选取概率值为0.5作为财务状况正常与财务状况异常的临界点，即当 时，则表示该公司财务状况发生异常；当 时，则表示该公司财务状况正常。上市公司财务预警模型对训练样本的回判结果如表8所示。 回判结果包含两类错误，第一类错误是将财务危机公司误判为财务正常公司，第二类错误是将财务正常公司误判为财务危机公司 [ 10 ] 。从表8可以看出，训练样本的回判结果中，第一类错误率为23.5%，17家ST公司中判定有13家ST公司，4家非ST公司，正确率为76.5%；第二类错误率为3.9%，51家非ST公司中判定有49家非ST公司，2家ST公司，正确率为96.1%。68家上市公司的总正确率为91.2%，表明该预警模型具有较好的实用性。 同样，应用上市公司财务预警模型对测试样本进行财务危机预警，得到的预测结果如表9所示。 从表9可以看出，测试样本的检验结果中，第一类错误率为20%，5家ST公司中判定有4家ST公司，1家非ST公司，正确率为80%；第二类错误率为0%，15家非ST公司全部判定正确，正确率为100%。20家上市公司的总正确率为95%。 为了检验本文提出的上市公司财务预警模型对财务状况预警的有效性，应用相同的训练数据和测试数据，将Logistic回归模型与本文提出的模型的预测结果作进一步对比，图2和图3分别为训练数据和测试数据的对比结果。 从图2和图3的对比中可以看出，与Logistic回归模型比，上市公司财务预警模型对公司财务状况预警具有较高的准确性，因此，基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型更适用于我国A股市场的分析与预测。 综上所述，从模型的拟和优度检验和预测准确率两方面分析可以看出，基于Lasso方法的Logistic回归建立的上市公司财务预警模型不仅能够较好地判定公司的财务状况，而且也具有较强的预测能力，能够帮助企业管理者及时做好财务风险防控 [ 2 ] 。