Fisher判别法在企业财务危机预警中的应用

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Fisher判别法在企业财务危机预警中的应用

作者：杨建斌

来源：《会计之友》2011年第13期

【摘要】 文章采用Fisher判别分析法构建企业危机预警模型并进行了实证分析，对企业财务状况进行了基本判断预测，便于决策者及时采取相关措施，规避经营决策风险，进而达到风险预警的目的。

【关键词】 Fisher判别法；财务危机；预警模型；应用研究

随着我国市场经济的发展，对公司财务危机预警研究的需求日益迫切。财务危机预警可利用的统计方法很多，如Fisher判别、贝叶斯判别、Logistic回归等。通过分析不难发现，Fisher判别只要求二阶矩阵，且对总体分布类型没有严格的要求，模型构建简单，可操作性强。因此，本文从实用性出发，通过建立Fisher判别预警模型对我国上市公司财务状况进行分析判别，力求为决策者提供一定的决策依据。

一、Fisher判别法

（一）Fisher判别法的基本思想

Fisher判别法是费希尔（R.A.Fisher）于1936年在生物学上植物分类提出来的。基本思想是：从两个总体中抽取具有P个指标的样品观测数据，借助方差分析的思想构造一个判别函数y=c1x1+c2x2+…+cpxp，其中c1，c2，…，cp确定的原则是使两个总体组间的区别最大，同时每个组内部的离差最小。确定了判别式后，对于一个新的样品，将它的P个指标值代入判别式中求出y值，然后与判别临界值（或称分界点）进行比较，就可以判别它应归于哪一个总体。 （二）Fisher判别法判别临界值的确定

将两个总体的样品观测值代入判别式中，可得：

如果有原始数据求得y（1）、y（2），且y（1）＞y（2），则建立判别准则为：记某一个样品X=（x1...xp）代入判别函数中所得值为y。若 y＞y0，则判定X∈G1；若y＜y0，则判定X∈G2。如果 y（1）y0，则判定X∈G2；若y＜y0，则判定X∈G1。


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二、实证研究

（一）模型变量选择

本文选取的样本来源于中国注册会计师协会网站和讯网公布的2008年度财务财务报表。利用公开获取的上市公司财务报表数据，结合国内专家的研究成果进行适当取舍，选取的财务指标变量见表1。 （二）变量检验

为了使选择的指标具有很强的判别能力，首先，做X1-X21组自变量的组间均值相等检验，结果如表2。

通过表2分析结果可以看出，变量X3，X10，X11，X20和X21的显著水平（Sig.）分别为0.005、0.028、0.035、0.006、0.001，均在0.05水平下显著，说明这5个财务指标具有很强的判别能力。 （三）相关性检验

为了避免多重指标带来的多重共线性问题，并出于简化的分析目的，需考查自变量的协方差和相关性，检验结果见表3。

通过表3分析可以看出， 组间协方差矩阵和组间相关矩阵显示X10和X11之间的相关性为0.581有较强的相关性，需在两者之间进行取舍。分别对两组自变量进行标准化及结构分析，表4表示两组模型的标准化典型判别系数，表5表示结构矩阵，即自变量与判别函数的组内相关矩阵，各矩阵根据变量对判别函数影响力排序，绝对值越大表明影响力越大。当然，两组矩阵结果有差异，通常是由于受到变量间共线性导致的。但是通常结构矩阵不受共线性影响，所以结构矩阵的分析结果相对可靠，依次类推，X11影响力大于X10，故选X11进入模型。

（四）模型构建

为了检验模型的可靠性、拟合度和预测能力，需对X3、X10、X20和X21进行显著性检验，分析结果见表6。

通过分析结果可看出，相伴概率为0.00，表明判别函数在a=0.01水平下显著，说明判别能力很强，且各自变量间独立性比较好。


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三、结论

本文采用Fisher判别分析法对选定的上市企业财务危机进行了预测与分析。研究结论如下：使用Fisher判别法可以对企业目前的财务状况作出基本的判断。由于模型构建简单方便，实际操作性强，具有一定的实用价值。同时，也不难发现，由于变量之间的相关性和多元线性函数变量之间可能存在多重共线性，导致全部由判别效率相对较高而生成的判别函数会高估模型的判别准确率，在今后的研究与实践中，还需进一步将其它判别法的优点综合于Fisher判别法中。●

【参考文献】

［1］ 陈晓红，戴静.基于Logit模型的中小企业成长危机预测［J］.系统工程，2007（1）. ［2］ 姚瑾，盛松成，刘勤明.Fisher 判别法在房地产投资环境评价中的应用［J］.建筑经济，2008（6）.

［3］ 于秀林，任雪松.多元统计分析［M］.北京：中国统计出版社，2006.

［4］ 胡平，崔文田，徐青川.应用统计分析教学实践案例集［M］.北京：清华大学出版社，2007.

［5］ 周洪力，董景荣.上市公司投资价值Fisher判别分析［J］.统计与决策，2006（14）. 注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

本文来源：https://www.wddqxz.cn/f6fa6faccec789eb172ded630b1c59eef9c79ad0.html