1968 年,美国Ahman 首次使用了多元判定模型分析预测财务困境。多元判定模型的基本原理是:通过统计技术筛选出那些在两组间差别尽可能大而在两组内部的离散度最小的变量,从而将多个标志变量在最小信息损失下转换为分类变量,获得能有效提高预测精度的多元线性判别方程。运用多元线性判别方程判定二元问题时,可以通过降维技术,仅以最终计算的Z值来判定其归属,其构造的线性方程简单易懂,具有很强的实际应用能力。判别方程的形式为Z=V1X1+V2X2+…+VnXn。根据判别方程可以把单个企业的各种财务比率转换成单一的判别标准,或称为Z 值,根据Z 值将企业分为“破产”或“非破产”两类。其中,V1、V2…Vn是权数,X1、X2…Xn是各种财务比率。

(二)多元判定模型的应用

美国Altman 教授将多元判定分析应用到美国企业破产研究中,其研究结论形成了着名的Z 值模型:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3

+0.6X4+0.999X5。其中,X1=营运资金/资产总额;X2=留存收益/资产总额;X3=息税前利润/资产总额;X4=普通股和优先股市值总额/负债账面价值总额 ;X5=销售额/资产总额。企业破产的判定和预测模型在破产前一年的总体判别准确度高达95%。在实际运用时,Z模型通过5个变量(5种财务比率),将反映企业偿债能力的指标(X1、X4), 获利能力指标(X2、X3)和营运能力指标(X5)有机联系起来,综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。一般地,Z 值越低企业越有可能发生破产。如果企业的Z 值大于2.675,则表明企业的财务状况良好,发生破产的可能性较小;反之,若Z 值小于1.81,则企业存在很大的破产危险;如果Z 值处于1.81～2.675之间,Altman称之“灰色地带”,进入这个区间的企业财务是极不稳定的。

编辑老师为大家整理了收益质量指标的财务危机预警模型，希望对大家有所帮助。

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