随着市场经济全球化的发展,企业在竞争日趋激烈的国际环境下从事各项经营活动,面临着越来越大的生存和发展压力,风险的失察、决策的失误、管理的疏忽等,都可能将导致企业陷入困境。各类风险与危机不断涌现,企业财务状况恶化以致形成财务困境,甚至陷入经营危机、破产的例子亦屡见不鲜,使得人们强烈意识到财务风险的存在,上市公司的财务状况成为股东、债权人、政府管理部门、证券分析人士乃至公司员工关心的主要问题。如何在上市公司公开披露的财务报告基础上,构造合理的预测模型,并准确地预测企业的财务困境,对企业各方利益相关者都具有重大的现实意义。与此同时,财务困境预测分析工具如多变量判别分析(MDA),逻辑回归(LOGIT),神经网络(NN)等陆续出现并进入应用领域,计算机技术特别是运算速度的提高为实现及时准确的预测提供了技术保障。由于当今企业运作环境变化多端,以往对数据有较强假设限制的统计方法已不再适用,当前迫切需要采用新的技术、方法和工具来更为准确的预测企业财务困境。本文对比传统统计方法存在的问题,分析了Mixed Logit模型在企业财务困境预测应用上的优势和潜力。作为微观计量经济学中离散选择模型的最新研究成果,Mixed Logit模型极具灵活性,已经广泛应用于市场学、交通、居住、能源、经济及管理等诸多领域的研究。根据我国资本市场的实际情况,本文以我国A股上市公司为样本,将被特别处理的上市公司(ST公司)界定为财务困境企业,首先筛选合理的财务指标并确定了财务困境预测指标体系;然后利用上市公司被特别处理的前3年的指标数据构建了“基于Mixed Logit模型的财务困境预测模型”,并充分检验了其合理性和实用性,重点从模型拟合度和预测精确度方面对比分析了该模型对传统预测模型的优化。本文共分为5章,将按以下结构展开:第1章绪论从选题背景及本文研究的理论和现实意义开始,对相关领域的理论演进以及国内外研究进展进行了综述,进而提出本文的研究内容与框架安排。第2章理论研究对财务困境预测理论进行详细的阐述和分析。由于国内外对财务困境的界定有着不同的说法,所以本章首先对财务困境的界定进行了阐述,为后文实证部分选择样本做了铺垫,接着分析了财务困境预测的主要理论依据,最后介绍了用于财务困境预测的典型方法。第3章模型介绍对Mixed Logit模型进行了介绍。阐述了Mixed Logit模型的理论基础、推导过程以及参数特征等,并与现有模型进行了比较分析。基于对模型的理解,本文试图建立基于Mixed Logit模型的企业财务困境预测模型。第4章实证研究首先,在样本确定的基础上,通过对财务指标的合理选择确定了财务困境预测指标体系,然后利用统计方法构建了基于Mixed Logit模型的财务困境预测模型,对其拟合优度和敏感性进行了检验,对比分析了该模型对传统预测模型的优化。在预测指标方面,本文选取了涵盖公司偿债能力、营运能力、盈利能力、风险水平、股东获利能力、发展能力、现金流量能力等财务因素以及公司治理等非财务因素的指标体系,共53个指标作为初始预测变量。采用因子分析法在尽量保留原有指标变量信息的基础上,解决原有指标间相关性问题,并用数量较少的能够反映企业出现财务困境的主因子来代替原来的变量组,作为预测变量计入预测模型。以进行因子提取之后获得的主因子作为新的研究变量,利用STATA统计分析软件,分别建立Mixed Logit和Standard Logit预测模型,以便进行比较分析,重点对模型的拟合优度和预测效果进行检验。第5章结论对财务困境预测研究结果进行归纳总结,并指出本研究存在的局限及后续研究方向。通过实证研究和对结果的分析,本文得出如下结论:1、尽管在我国资本市场中,会计信息的质量不尽如人意,但从总体上来看,上市公司披露的财务数据仍然包含有关于公司财务健康状况的有效信息,对企业利益相关者预测上市公司的财务困境仍具有一定的实用价值;2、经过对53个初始指标进行筛选,作为变量进入模型的10个财务指标和1个非财务指标对上市公司是否将陷入财务困境具有显著的判定作用,模型具有很好的预测效果。从非财务指标来看,在公司治理方面,得出的结论是本文所选择验证的大多数公司治理变量对解释上市公司经营绩效的差异作用不大。中国上市公司的公司治理状况究竟在多大程度上影响着企业业绩,或者二者间的联系应该怎样在预测模型中更好地予以刻画还有待进一步讨论。实验结果显示股权集中度指标作为判定标准进入了模型,说明非财务指标的引入有利于增强模型的预测能力;3、利用Mixed Logit模型来预测上市公司财务困境,在上市公司被ST前三年的预测准确率依然可达94.81%,较同类预测模型有显著的提高,说明Mixed Logit模型具有很强的预测能力。同时,Mixed Logit模型修正了Standard Logit模型将所有参数均设定为固定值的偏误,发现代表公司长期偿债能力的系数(相当于个体选择偏好)在不同公司间具有“异质性”,应当作随机系数来估计。研究结果表明:Mixed Logit模型是一种离散选择模型,模型的设定上具有较高的灵活性,在指标间相关度较高、样本不满足多元正态分布、协方差相等等情况下仍能得到满意的结果,克服了传统统计方法在建立模型时假设限制严格、非统计方法运算复杂且无法进行结构分析等缺点。通过Mixed Logit模型在企业财务困境预测上应用,显示出Mixed Logit模型是对我国上市公司进行财务预测和评估的一种较好的应用工具,具有广泛的应用前景和实用价值。本文的创新之处主要体现在以下几点:1、对变量进行正态分布检验本文发现大部分变量不符合正态性分布假设,故在研究中变量的差异性检验选用非参数检验,并且选择更适合变量不服从正态分布的Logit模型。这一结论对后续相关研究有一定的参考价值。2、因子分析与Logit模型结合使用在因子分析的基础上,以因子得分为数据样本建立预警模型,克服了自变量之间的多重共线性,使Logit回归方法应用的规范度和严谨度得到明显改善,从而提高了国内财务困境预测研究方法的改进。3、将Mixed Logit模型引入我国财务困境预测模型研究领域本研究利用样本企业分别构建了基于Mixed Logit模型和Standard Logit模型的我国上市公司财务困境预测模型,并对模型进行了对比选优,在一定程度上避免了只选择一种统计分析模型时潜在的主观片面性,以及可能给预测模型带来的偏差和缺陷。实验结果表明,Mixed Logit模型具有良好的预测能力,更能有效地预测企业财务困境的发生。4、模型的可操作性和广泛适用性本文选用的Mixed Logit模型不要求使用者具备系统的数学理论和统计知识,因而更容易为使用者所采纳。本研究成果不仅可应用于财务困境的预测分析,对信贷风险管理、资信评估、企业内部管理、会计师审计等同样具有较好的参考价值。