我国石油化工企业财务预警系统实证研究
张丽英，杨玉凤**
作者简介：张丽英，（1987-），女，硕士研究生，主要研究方向：财务管理
通信联系人：杨玉凤，（1964-）女，副教授，主要研究方向：公司治理. E-mail: yyf66@163.com
（中国矿业大学管理学院，江苏 徐州 221008）
5 摘要：财务危机预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，
对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报。本文选择了深沪市石化
上市公司作为研究对象，首先运用主成分分析法得到对财务预警系统具有重要影响的主成
分，其次采用Logistic 回归分析法构建财务预警模型。为检验模型的有效性和准确性，将
石化上市公司的财务数据进行回代检验，结果表明模型具有较高的预测能力，最后对模型进
10 行了拟合度检验，拟合程度较高。
关键词：主成分分析；Logistic 回归；财务危机预警
中图分类号：F224；F275
 0 引言
在瞬息万变和竞争激烈的现代社会，经济环境和市场风云的突变是很难被准确预测的，
30 再加上管理制度的不完善和管理者素质的不足，使得企业在其生存发展中充斥着财务风险。
如果企业不能建立卓有成效的风险防范和预警系统，用以及时警示企业经营和财务活动中的
各种风险因素，并有效采取必要的改进措施的话，势必会使企业在未来陷入经营和财务活动
中的各种危机之中，最终将面临破产的结局。石油化工企业是国家重点发展的基础产业，因
此，建立有效的财务危机预警系统已成为石油化工企业当前研究的重点和关注的热点。
35 1 财务危机及财务危机预警理论概述
1.1 财务危机含义
财务危机，又称财务困境，是指企业由于决策或不可抗拒等因素的影响，经营状况受到
打击和干扰，经营循环无法正常持续进行，甚至严重的是陷于停滞状态的一种处境。财务危
机的概念有广义和狭义之分。狭义的财务危机是指企业全部资本中由于负债比例过高，而使
40 得企业不能按期还本付息所造成的风险，所以也称为负债风险或破产风险。广义的财务危机
是指企业经营过程中各种不利因素所导致企业的经营失败和财务失败，如不能按期收回应收
 的销货款和投资款；不能获取预期的收益；不能达到预期的销量和销售额；不能有效地降低
成本费用(包括税金)；不能获得新的借款或延长原有的借款期限；不能按期偿还债务本金和
利息；不能有效地控制企业的现金流量等等。
45 1.2 财务危机预警的概念
所谓预警，是指根据系统外部环境及内部条件的变化，对系统未来的不利事件或风险进
行预测和报警。财务危机预警[1]，就是以企业信息化为基础，以企业的财务报表、经营计划
及其他相关的财务资料为依据，通过设置一些敏感性财务指标的变化，通过对这些财务指标
的综合分析、预测，及时反映企业经营情况和财务状况的变化，对企业在经营管理活动中潜
50 在财务风险进行实时监控的管理控制。
2 石油化工企业财务预警系统的构建
2.1 研究样本的选取
本文选择2010 年在沪深交易所上市的石油化工行业上市公司作为研究对象，将石油化
工上市公司中被ST 公司作为财务危机企业， (剔除了因“其他状况异常”而被ST 的公司)，
55 同时根据行业细分类别相同、资产规模相近的原则选取非 ST 公司作为正常公司。根据这些
条件共选择了25 家石油化工财务危机公司和25 家石油化工非财务危机公司作为研究对象。
表1 财务危机企业与其配对健康型企业名录表
代码 ST公司 代码 非ST 公司
000498 *ST 丹化 000159 国际实业
000620 S*ST 圣方 000422 湖北宜化
000719 S*ST 鑫安 000510 金路集团
000732 ST 三农 000525 红太阳
000818 *ST 化工 000683 远兴能源
000953 *ST 河化 000698 沈阳化工
000976 *ST 春晖 000707 双环科技
002002 ST 琼花 000791 西北化工
600401 *ST 申龙 000822 山东海化
600301 *ST 南化 000830 鲁西化工
600885 *ST 力阳 600141 兴发集团
600444 *ST 国通 600486 扬农化工
600490 *ST 合臣 600339 天利高新
600155 *ST 宝硕 600725 云维股份
600722 *ST 金化 600228 昌九生化
600179 *ST 黑化 600618 氯碱化工
600699 *ST 得亨 600227 赤天化
600299 *ST 新材 600146 大元股份
600656 ST 方源 600328 兰太实业
600740 *ST 山焦 600096 云天化
600727 *ST 鲁北 600143 金发科技
600633 *ST 白猫 600160 巨化股份
600094 *ST 华源 600281 太化股份
600617 *ST 联华 600409 三友化工
600091 *ST 明科 600230 沧州大化
60 2.2 财务指标的筛选
财务指标是用来说明企业财务信息数据之间关系的比率，借助财务指标可以更好、更全
面地了解企业的财务状况和经营成果。企业出现财务危机的原因是多方面的，主要包括获利
 能力、营运能力、偿债能力、成长能力和现金流量五个方面的23 项指标，它们一起全面的
反应了企业的综合财务状况[2]-[3]。本文通过比较ST 公司和非ST 公司的各财务指标的平均
65 值，再进行假设检验来分析这两类公司财务指标平均值是否存在显著性差异，如果存在显著
性差异，那么我们就可以肯定这个财务指标具有明显的预警作用。这里我们假设这两类样本
均服从标准正态分布，我们运用配对样本的T 检验。最终选择的指标变量如表2 所示。
表2 有效财务指标体系
获利能力 X1 销售毛利率 偿债能力 X7 资产负债率
X2 总资产收益率 X8 股东权益比率
X3 净资产收益率 X9 利息保障倍数
X4 每股收益 成长能力 X10 主营业务收入增长率
现金流量分析 X5 经营净现金比率 X11 总资产增长率
X6 现金营运指数 经营能力 X12 应收账款周转率
70
从上表我们可以看到：最终共选取12 个财务能力指标，分属于5 个不同的方面，基本
上概括了财务指标体系的所有方面，但是有关所选取财务指标之间是否存在相关关系我们还
不清楚，所以我们有必要对这些指标间相互关系进行检验（见表3）。
75 表3 各变量间的相关系数矩阵
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
X1 1
X2 -0.02 1
X3 0.30 0.45 1
X4 0.24 0.72 0.70 1
X5 0.14 0.04 0.04 0.05 1
X6 0.07 0.05 0.05 0.05 0.31 1
X7 -0.08 -0.64 -0.14 -0.34 0.00 -0.04 1
X8 0.07 0.64 0.14 0.33 0.00 0.04 -0.99 1
X9 0.10 -0.13 0.00 0.06 0.04 0.06 -0.15 0.14 1
X10 0.42 0.39 0.15 0.42 -0.05 0.06 -0.23 0.22 0.43 1
X11 0.38 0.44 0.34 0.51 0.41 0.17 -0.39 0.37 0.52 0.48 1
X12 0.04 0.09 0.07 0.10 0.00 -0.03 -0.01 0.01 0.05 0.10 0.14 1
通过对12 个财务指标进行相关性检验，我们发现它们之间存在着广泛的相关性。为了
消除多重共线性对模型的不利影响，本文采用主成分法，提取出这些变量的主成分，这既能
消除变量间的相关性，又能使变量浓缩，达到降维的效果。
80 2.3 变量分析
利用EVIEWS 进行主成分分析，首先输出的检验结果KMO 和Bartlett 检验非常重要，
它用于判断数据是否适合做主成分分析[4]。首先，对50 家样本公司财务危机2010 年的数据
进行了因子分析，分析结果如下:
(1)数据检验
85
表4 KMO 和Bartlett 检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量 .687
近似卡方 462.340
df 66
Bartlett 的球形度检验
Sig. .000
该表用于判断数据能否进行因子分析。KMO 值为0.687>0.5 适合做主成分分析。综合
考虑主成分的特征根和累积方差贡献率(见表9)，我们提取出前四个主成分F1、F2、F3、F4
90 作为构建Logistic 回归模型的自变量。主成分分值可以根据特征根矩阵(表9)和成份得分系
 数矩阵显示(表10)的数据计算得出。
（2）提取因子
表5 因子分析的解释总变量
成份 初始因子 提取因子
特征值 方差贡献率 累积方差贡献
率
特征值 方差贡献率 累积方差贡献
率
1 4.580 38.167 38.167 4.580 38.167 38.167
2 2.000 16.667 54.835 2.000 16.667 54.835
3 1.202 10.015 64.850 1.202 10.015 64.850
4 1.045 8.710 73.560 1.045 8.710 73.560
5 .955 7.956 81.516
6 .851 7.093 88.609
7 .520 4.330 92.939
8 .418 3.480 96.418
9 .211 1.762 98.180
10 .131 1.095 99.275
11 .085 .712 99.987
12 .002 .013 100.000
提取方法：主成份分析。
95
表6 因子得分的系数矩阵
成份
1 2 3 4
销售毛利率(%) .172 .182 -.159 -.180
总资产收益率(%) .194 -.084 .050 .032
净资产收益率(%) .134 .037 .439 .191
每股收益(元) .190 .096 .174 .064
经营净现金比率 .072 -.075 .541 -.070
现金营运指数 .026 -.020 .116 -.586
资产负债比率(%) -.096 .428 .193 .011
股东权益比率(%) .093 -.433 -.186 -.010
利息保障倍数(倍) .182 .112 -.162 -.145
主营业务收入增长率(%) .098 .239 -.405 -.084
总资产增长率(%) .173 .023 -.045 .129
应收账款周转率(次) .030 .043 -.107 .700
注：提取方法：主成份分析
按照特征值选取主成分的原则，选取前4 个主成分来代替原来12 个变量指标做进一步
100 分析。进一步分析结果中得到前4 个主成分的线性表达式，用来替代原来的12 个指标。
8 9 10 11 12
1 1 2 3 4 5 6 7
0.093 0.182 0.098 0.173 0.03
0.172 0.194 0.134 0.19 0.072 0.026 0.096
X X X X X
F X X X X X X X
+ + + + +
= + + + + + −
8 9 10 11 12
2 1 2 3 4 5 6 7
0.433 0.112 0.239 0.023 0.043
0.182 0.084 0.037 0.096 0.075 0.02 0.428
X X X X X
F X X X X X X X
− + + + +
= − + + − − +
8 9 10 11 12
3 1 2 3 4 5 6 7
0.186 0.162 0.405 0.045 0.107
0.159 0.05 0.439 0.174 0.541 0.116 0.193
X X X X X
F X X X X X X X
− − − − −
= − + + + + + +
8 9 10 11 12
4 1 2 3 4 5 6 7
0.01 0.145 0.084 0.129 0.7
0.18 0.032 0.191 0.064 0.07 0.586 0.011
X X X X X
F X X X X X X X
− − − + +
= − + + + − − +
105 将各上市公司原始数据经标准化后的数据代入各主成分线性表达式中，可得各主成分得
分见表7。
 表7 2010 年主成分分值及判定结果
序号 F1 F2 F3 F4 预测概率 预测组
1 -0.6097 -1.2653 1.6767 1.2122 0.9997 1
2 0.4104 -0.7175 0.6325 0.1832 0.2091 0
3 -1.3381 -0.9439 1.5457 0.7758 1.0000 1
4 0.7553 -0.4036 1.8753 0.3022 0.4165 0
5 -1.9899 -0.4997 -2.6734 -1.3408 0.9999 1
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