多分类预警模型优化方案

为了进一步适应公众对多阶段财务预警模型的需求，在8.2节研究的基础上，我们对财务困境做更详细的划分，并建立多阶段预警模型。在3.1.1节关于财务困境的界定中，我们按照仅被出具持续经营审计意见、仅被特别处理、既被出具持续经营审计意见又被特别处理将财务困境程度分成了三类，加上财务正常的样本，总样本就被分成了四类（F=1，2，3，4），因此可以采用多类结果逻辑模型（Multinomial Logit Model）作为预警模型。其基本模型构建如公式8－3，8－4和8－5所示。

表8－5　多分类预警模型正确率预测结果

续表

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［1］判断计算式中涉及1／［1＋EXP（A＋B）］的式子，当A 过大时，就导致计算式的结果非常小，超出excel的计算范围，因而无法判断最终的结果。

表8－6　应计盈余管理模型和真实盈余管理模型预警正确率汇总

表8－5中统计了多分类预警模型的正确率，从总正确率来看，应计盈余管理模型中，t－1年，t－2年，t－3年逐年降低，t－1年的正确率最高，回判和外推的正确率分别为92.42%和94.51%。真实盈余管理模型的预测结果和应计盈余管理模型相同，也是t－1年最高，回判和外推的正确率分别为92.77%和95.05%，这一结果同样略高于应计盈余管理模型，但差异微小。

从具体类别判断的正确率来看，财务正常类的正确率依旧很高，达到98%～99%。2～4类的预测正确率逐类降低，2类预测正确率为40%～50%，其中会有40%左右被误判为1类财务正常，10%左右会被误判为其他财务困境类别。但其中真实盈余管理模型的2类外推正确率略低，仅为16.67%。3类和4类的预测正确率相对较差，应计盈余管理和真实盈余管理模型的结果都显示3类会有60%以上被误判为财务正常类，4类虽然正确率较低，但大部分是被误判为其他财务困境类别，被误判为财务正常类的在30%左右。造成这种结果的原因可能是在特别处理的分类中，有一部分同时被出具了持续经营审计意见，而这一部分导致被特别处理的原因和财务经营状况相关，而剩余的仅仅被特别处理的样本更多的可能是由于其他原因导致的，而在本书的预警模型建立过程中，暂未考虑财务困境以外的因素，因此对3类的预测正确率较低一点。

从具体类别和年份的正确率来看，财务正常类t－1年的正确率为三年之中最高。2类预测正确率最高的两个模型也均为t－1年，而3、4类预测正确率最高的却是t－2年。这一结论与上述两分类模型的预测正确率对应，财务困境程度较深的样本用t－2年的数据来做预测正确率更高，而财务困境程度较低和财务正常的上市公司，t－1年的数据预测正确率较高。因为财务困境程度严重的上市公司，可用来进行盈余管理的空间越来越小，靠近危机爆发时上市公司能够进行的盈余管理行为很小，因此t－1年的正确率会低，而财务困境程度低的上市公司能够较容易地进行真实或者应计盈余管理，因此在危机爆发前，t－1年的预测正确率是最高的。

比较两分类预警模型的预测效果，我们可以发现，在对财务困境做进一步的详细划分后所建立的多分类预警模型并没有降低模型的整体预测效果。