企业破产模型的比较及应用

【摘要】自二十世纪六十年代以来，企业破产预测模型提出以来，破产预测不断演变，对于企业破产预测的衡量指标由最初运用会计信息的会计预测模型逐步走向以市场信息为基础的市场预测模型，再到现今比较流行的包含会计信息和市场信息的混合预测模型。在企业破产预测模型逐渐多元化的趋势下，选择恰当的预测模型显得至关重要。本文通过对三类破产预测模型进行分析，探究得出新经济形势下在我国进行企业破产预测的有效模式。

【关键词】破产预测 单变量判别模型 混合模型 创新模式

一、企业破产预测模型体系

（一）以会计信息为基础的预测模型

以二十世纪中后期出现的单变量和多变量预测模型为代表，这是一种基于财务指标的比率分析模型。其中单变量模型由美国经济预测学家威廉比弗提出，模型构建中包括对债务保障率、资产负债率、资产保障率、资产安全率这五种比率对破产风险进行预测，并认为债务保障率的误判率最低，可以最好的判定企业的破产风险与财务状况；其次是资产负债率，且离失败日越近，误判率越低。但各比率判断准确率在不同的情况下会有所差异，为取得良好的预测效果，在实际应用中多使用一组财务比率，而非单一的比率；多变量模型主要指由阿特曼提出的Z-score破产分析预测模型，其将财务比率分析与统计技术相结合，在Z-score模型中，多个变量在统计观察的基础上得到各个变量的加权值，加权值经过综合整理得到判别函数，Z=V1X1+V2X2+V3X3+V4X4+V5X5，其中X1、X2、X3、X4、X5分别反映资产的流动性与折现能力、累积获利情况、资产的生产效率、偿债能力、企业的总资产周转率，企业破产的可能性与得到的Z值成负相关，判别只需要对照已经给出的判别标准即可，优点是该判别方法经过大量实证检验，可信度高，且其所需数据皆来自企业年报，数据获取比较容易，可信度高，体现出了金融会计人员严谨的从业态度。但是以会计信息为基础的预测模型也存在着一定的限制与不足：比如由于运用的会计资料更新太慢，对市场的变化不够灵敏；权数未必一直是固定的，必须经常调整；无法计算投资组合的信用风险，因为Z-Score模型主要是针对个别资产的信用风险进行评估，对整个投资组合的信用风险无法衡量。

（二）以市场信息为基础的预测模型

虽然Z-score模型至今在破产预测的实证研究中有广泛的应用，但是有越来越多的研究表明，以市场信息为基础的预测模型在准确性上的表现超过了以会计信息为基础的预测模型，现在使用较为广泛的是布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型。虽然BSM模型主要用于预测企业违约与股票期权定价，但是该模型的思想内涵依旧在以市场信息为基础的破产预测模型中起到了重大的作用。BSM型模型将违约定义为一种或有要求权。如果把违约定义为看涨期权，公司所有者作为期权的购买者，只有在债务到期公司价值大于债务时，才会有能力偿还债务，即执行权力。默顿结构模型的核心在于公司价值的波动性是公司违约的主要来源，当公司价值下降到一定边界值时，就会违约。Hillegeist等（2004）比较基于会计信息的预测模型和基于市场信息的预测模型，发现BSM模型比Z-score模型在破产预测模型上更准确。市场信息由于不受财务主体限制，且信息更新及时，反映的结果比会计信息更为全面，因此其在预测的准确性上的优势的确更为明显。但是BSM等以市场信息为基础的模型也存在一定的局限性，BSM模型的假定中很重要的一条是标的资产价格服从对数正态分布，但是在实际情况下，通过期权价格反解其波动率，即隐含波动率，会发现隐含波动率明显不是一个常数，因此，该模型无法提供标准化的数据，增加了模型数据处理的难度。

（三）混合模型

经实证研究发现，单独使用以会计信息或市场信息为基础的破产预测模型，都会在一定情况下无法较为准确的预测企业破产，因此，会计信息与市场信息混合使用的破产预测模型已经被一些学者提出。其中影响力较大的有沙姆韦使用最大似然估计，以多期逻辑回归模型来解释的离散时间风险模型，其中流动比率，资产收益率等会计信息被收录进模型，继续作为预测因子；市场规模，股票超长收益率标准差等市场信息影响因子也被收录进模型中，用来反映企业未来可能发生的变化，通过实证发现这种混合模型优于基于市场信息的预测模型和基于会计信息的预测模型。在混合模型中，采用NIMTA（收入/市场价值的净资产总额）和TLMAT（总负债除以市场价值和账面负债的总和）用来取代传统的测量指标，这是由于这两个比率包含了能反映一个公司的最新信息的会计和市场信息，可以以更加精确和具有时效性的比率分析指标。但是混合模型由于需要会计信息与市场信息的结合，这使得信息的获取难度加大，而且部分企业的会计信息存在人为操作的现象，会计信息与市场信息不匹配的现象会导致预测出现较大误差，而且混合模型提出时间较短，验证数据大多基于二十世纪九十年代，现在模型的使用程度还得接受累计精度曲线和接受者操作特征曲线等模型评估测试的进一步检验。

二、企业破产模型在我国的应用

由于中西方现有企业破产预测模型构建样本都是国外企业，且我国目前采取破产审批制度，即对破产是控制的，再加上预测指标选择缺乏了理论依据，所以导致以上三种模型对中国企业判别准确度相对较低。所以，在对我国企业进行破产模型应用时，应该注意财物指标筛选与国外企业的异同，根据我国国情对财物指标及市场指标进行科学的筛选。比如我国市场机制相对于欧美等发达国家而言成熟度较低，市场指标所反映的真实性与时效性与市场机制较为完善的国家有一定的区别，而且我国企业更容易受到国家宏观经济政策的影响，因此所考虑的信息除会计信息与市场信息以外，政策的影响也应当进行考虑。在我国，破产预测模型的应用应该建立在对会计信息进行深化纵向比较，也就是企业内部数据的比较，针对紧邻时期、较长期间或是环境近似时期间的差异进行适当的分析，可以得出企业在近期发展的变化，把握连续年度发展趋势，从而对企业的成长性盈利能力等会计指标进行把握。同时，对市场信息的处理还应当加强纵向调研，即准确获取同时期同行业企业的相关指标，与企业相应数据进行比较，在分析中了解近期行业环境以及经济状况，查明整个行业近期走势，从而预测出企业未来发展状况。

三、结语

在新的经济形势下，在我国目前破产机制还不健全的情况下，对于企业破产预测模型的构建应当考虑到我国采取的破产审批制度，对这一政治经济环境加以重视，而且在采取单一信息的分析时，也应该借鉴混合模型中对于行业的分类的处理方式，对我国不同行业间的评价指标差异给予重视。对于会计信息与市场信息的处理应该结合实际情况，对其影响因子的比重进行控制，而且还要充分重视我国宏观经济政策对企业的影响，保证模型的构建和选取符合我国国情。

参考文献

[1]彭旭.破产预测模型的比较研究.西南财经大学.2013.

[2]江英华.几类风险模型的破产问题研究.中南大学.2008.

作者简介：赵巍（1995-），男，汉族，河北张家口人，四川大学商学院，会计专业（ACCA方向），研究方向：企业破产模型构建、企业融资等。