基于Logistic模型的我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警研究：構(gòu)建、檢驗與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義制造業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)的重要支柱，在國家經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著舉足輕重的地位。它不僅是創(chuàng)造物質(zhì)財富、推動經(jīng)濟(jì)增長的主要力量，還為國家提供了大量的就業(yè)機(jī)會，從一線生產(chǎn)工人到高級技術(shù)研發(fā)人員，涵蓋了各個層次的勞動力，對穩(wěn)定社會就業(yè)、提高居民收入水平發(fā)揮著關(guān)鍵作用。同時，制造業(yè)也是科技創(chuàng)新的主要載體，許多新技術(shù)、新工藝首先在制造業(yè)中得到應(yīng)用和推廣，有力地推動了整個社會的技術(shù)進(jìn)步。此外，制造業(yè)還是國家出口創(chuàng)匯的重要來源，高質(zhì)量、具有競爭力的制造業(yè)產(chǎn)品在國際市場上的暢銷，為國家獲取了大量外匯收入，增強(qiáng)了國家的國際經(jīng)濟(jì)地位。制造業(yè)的發(fā)展還能夠帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，如原材料供應(yīng)、零部件生產(chǎn)、物流運(yùn)輸?shù)龋纬赏暾漠a(chǎn)業(yè)鏈，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集群的形成和發(fā)展。在我國證券市場中，制造業(yè)上市公司數(shù)量眾多，占比超過50%。這些上市公司作為制造業(yè)企業(yè)與資本市場結(jié)合的樞紐，為制造業(yè)的發(fā)展提供了重要的融資平臺和資金運(yùn)作平臺，帶來了諸多發(fā)展機(jī)遇。然而，它們也面臨著復(fù)雜多變的財務(wù)風(fēng)險。財務(wù)風(fēng)險具有來源廣、綜合性強(qiáng)、傳遞速度快、危害大等特點，若控制不及時，極易導(dǎo)致上市公司陷入財務(wù)困境，甚至破產(chǎn)倒閉。例如，2020年受疫情影響，部分制造業(yè)上市公司供應(yīng)鏈斷裂，資金周轉(zhuǎn)困難，財務(wù)風(fēng)險加劇，一些企業(yè)不得不采取裁員、減產(chǎn)等措施來應(yīng)對危機(jī)。具體來說，制造業(yè)上市公司面臨的財務(wù)風(fēng)險主要體現(xiàn)在以下幾個方面：一是籌資風(fēng)險，企業(yè)通過借債或吸引投資獲取資金，以滿足經(jīng)營和擴(kuò)張需求，但借債籌資需按約定期限和利率還本付息，若企業(yè)投資收益不佳，可能無法按時償還債務(wù)，陷入財務(wù)危機(jī)；吸引所有者投入資金則可能導(dǎo)致股權(quán)分散，稀釋大股東控制權(quán)。二是投資風(fēng)險，企業(yè)在獲得資金后，常將其用于對內(nèi)或?qū)ν馔顿Y，如固定資產(chǎn)投資、直接或間接投資等，但投資過程易受不可控因素影響，導(dǎo)致實際投資收益低于預(yù)期，形成投資風(fēng)險。三是營運(yùn)風(fēng)險，貫穿于企業(yè)供應(yīng)、生產(chǎn)及銷售等多個環(huán)節(jié)，任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題，都可能導(dǎo)致資金回收速度變緩，增加資金斷裂的風(fēng)險，比如原材料價格上漲、供應(yīng)商要求提前付款、存貨積壓等。四是收益分配風(fēng)險，不合理的留存收益和股利分配政策，會對企業(yè)經(jīng)營管理產(chǎn)生不良影響。構(gòu)建有效的財務(wù)預(yù)警模型對于制造業(yè)上市公司具有至關(guān)重要的必要性和重要性。一方面，它可以幫助企業(yè)提前發(fā)現(xiàn)潛在的財務(wù)風(fēng)險，在風(fēng)險尚未對企業(yè)造成實質(zhì)性危害前，及時采取防控措施，避免或減少損失。例如，通過對財務(wù)指標(biāo)的實時監(jiān)測和分析，當(dāng)發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率過高、現(xiàn)金流短缺等風(fēng)險信號時，企業(yè)可以及時調(diào)整經(jīng)營策略，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)資金管理，從而降低財務(wù)風(fēng)險。另一方面，準(zhǔn)確的財務(wù)預(yù)警能夠為企業(yè)管理層的決策提供有力支持，使其在制定戰(zhàn)略規(guī)劃、投資決策、融資決策等方面更加科學(xué)合理，有效規(guī)避財務(wù)風(fēng)險。此外，對于投資者、債權(quán)人等利益相關(guān)者來說，財務(wù)預(yù)警模型可以幫助他們更好地評估企業(yè)的財務(wù)狀況和投資價值，做出更加明智的投資和信貸決策，保護(hù)自身利益。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀財務(wù)預(yù)警研究一直是學(xué)術(shù)界和實務(wù)界關(guān)注的重點領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者圍繞財務(wù)預(yù)警模型，尤其是Logistic回歸模型在制造業(yè)上市公司中的應(yīng)用開展了廣泛而深入的研究。國外對財務(wù)預(yù)警模型的研究起步較早。Fitzpatrick（1932）率先開展單變量破產(chǎn)預(yù)測研究，開啟了財務(wù)預(yù)警領(lǐng)域的探索。隨后，Beaver（1966）運(yùn)用統(tǒng)計方法建立單變量財務(wù)預(yù)警模型，通過對多個財務(wù)比率的一元判別分析，發(fā)現(xiàn)債務(wù)保障率和資產(chǎn)負(fù)債率等指標(biāo)對判別企業(yè)財務(wù)狀況具有重要作用。1968年，Altman首次使用多元判別分析預(yù)測財務(wù)風(fēng)險，提出著名的5變量Z值判定模型，該模型綜合考慮多個財務(wù)指標(biāo)，在一定程度上提高了財務(wù)風(fēng)險預(yù)測的準(zhǔn)確性。Ohlson（1980）首次將邏輯回歸方法引入財務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域，建立Logistic回歸分析模型，克服了傳統(tǒng)判別分析中自變量必須服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的假設(shè)局限性，推動了財務(wù)預(yù)警研究的重大改進(jìn)。此后，國外學(xué)者不斷在模型優(yōu)化、指標(biāo)選取等方面進(jìn)行深入研究，如拓展模型變量，納入市場指標(biāo)、行業(yè)指標(biāo)等非財務(wù)指標(biāo)，以提高模型的預(yù)測精度和適應(yīng)性。國內(nèi)財務(wù)預(yù)警研究雖起步相對較晚，但發(fā)展迅速。1986年，吳世農(nóng)、盧賢義介紹企業(yè)的破產(chǎn)分析指標(biāo)和預(yù)測模型，拉開了國內(nèi)相關(guān)研究的序幕。此后，眾多學(xué)者圍繞財務(wù)預(yù)警模型開展研究。在Logistic回歸模型應(yīng)用方面，不少學(xué)者針對我國制造業(yè)上市公司進(jìn)行實證分析。龍松和向麗蘋以我國A股市場上因“財務(wù)狀況異?！倍惶貏e處理的制造類上市公司為研究對象，利用非參數(shù)檢驗、單變量邏輯回歸分析和因子分析等方法，篩選出關(guān)鍵財務(wù)指標(biāo)，構(gòu)建了我國制造類上市公司財務(wù)危機(jī)發(fā)生前三年的預(yù)警模型，并對模型有效性進(jìn)行了檢驗。還有學(xué)者在指標(biāo)體系構(gòu)建上進(jìn)行創(chuàng)新，不僅考慮傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)，還將企業(yè)治理指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等納入其中，以更全面地反映企業(yè)財務(wù)狀況。然而，現(xiàn)有研究仍存在一些不足之處。一方面，在指標(biāo)選取上，雖然逐漸引入非財務(wù)指標(biāo)，但對于如何科學(xué)合理地確定各類指標(biāo)的權(quán)重，以及如何進(jìn)一步挖掘具有行業(yè)針對性、更能有效反映制造業(yè)上市公司財務(wù)風(fēng)險的特色指標(biāo)，尚未形成統(tǒng)一且完善的方法。不同學(xué)者選取的指標(biāo)差異較大，導(dǎo)致研究結(jié)果的可比性和通用性受到一定影響。另一方面，模型構(gòu)建方面，雖然Logistic回歸模型在財務(wù)預(yù)警中得到廣泛應(yīng)用，但模型的假設(shè)條件與現(xiàn)實企業(yè)財務(wù)狀況的復(fù)雜性之間仍存在一定差距?，F(xiàn)實中企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的分布往往更為復(fù)雜，存在異常值、非線性關(guān)系等問題，如何進(jìn)一步優(yōu)化模型，提高其對復(fù)雜財務(wù)數(shù)據(jù)的適應(yīng)性和預(yù)測準(zhǔn)確性，仍是需要深入研究的問題。此外，現(xiàn)有研究大多基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，對實時數(shù)據(jù)的利用和動態(tài)預(yù)警機(jī)制的構(gòu)建相對不足，難以滿足企業(yè)在快速變化的市場環(huán)境中對財務(wù)風(fēng)險實時監(jiān)控和預(yù)警的需求。本研究將在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，針對現(xiàn)有研究的不足，深入挖掘制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)特征，優(yōu)化指標(biāo)選取和模型構(gòu)建方法，致力于構(gòu)建更加科學(xué)、準(zhǔn)確、實用的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型，為我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險管理提供更有效的支持。1.3研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，旨在深入、全面地構(gòu)建并檢驗適用于我國制造業(yè)上市公司的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型，確保研究的科學(xué)性、嚴(yán)謹(jǐn)性和實用性。文獻(xiàn)研究法：系統(tǒng)地搜集、整理和分析國內(nèi)外關(guān)于財務(wù)預(yù)警模型，特別是Logistic回歸模型在制造業(yè)上市公司應(yīng)用的相關(guān)文獻(xiàn)。通過對前人研究成果的梳理，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展脈絡(luò)以及存在的問題，為本文的研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。例如，在梳理國外研究文獻(xiàn)時，明確了從Fitzpatrick的單變量破產(chǎn)預(yù)測到Ohlson將邏輯回歸方法引入財務(wù)危機(jī)預(yù)警領(lǐng)域的發(fā)展歷程，以及各階段模型的特點和局限性；在分析國內(nèi)文獻(xiàn)時，掌握了國內(nèi)學(xué)者在指標(biāo)選取、模型構(gòu)建等方面的研究進(jìn)展和不足，從而確定了本文的研究方向和重點。實證分析法：以我國制造業(yè)上市公司為研究樣本，收集其財務(wù)數(shù)據(jù)和相關(guān)信息。運(yùn)用統(tǒng)計分析軟件，如SPSS等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。通過描述性統(tǒng)計，了解樣本公司的財務(wù)指標(biāo)基本特征；運(yùn)用相關(guān)性分析，檢驗變量之間的相關(guān)性，避免多重共線性問題；采用Logistic回歸分析，構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型，并對模型進(jìn)行參數(shù)估計和假設(shè)檢驗，以確定模型的有效性和可靠性。對比分析法：將構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型與其他傳統(tǒng)財務(wù)預(yù)警模型，如多元判別分析模型等進(jìn)行對比分析。從模型的預(yù)測準(zhǔn)確率、擬合優(yōu)度、穩(wěn)定性等多個方面進(jìn)行比較，評估不同模型的優(yōu)劣，突出Logistic回歸模型在制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警中的優(yōu)勢和適用性。同時，對不同樣本期間、不同行業(yè)細(xì)分下的模型表現(xiàn)進(jìn)行對比，分析模型的適應(yīng)性和局限性。本研究的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：指標(biāo)選取創(chuàng)新：在傳統(tǒng)財務(wù)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，結(jié)合制造業(yè)上市公司的行業(yè)特點，深入挖掘具有行業(yè)針對性的特色指標(biāo)。例如，考慮制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)周期較長、固定資產(chǎn)占比較大等特點，引入存貨周轉(zhuǎn)天數(shù)調(diào)整系數(shù)、固定資產(chǎn)成新率變化趨勢等指標(biāo)。同時，關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)政策對制造業(yè)上市公司的影響，納入宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)、行業(yè)政策支持力度等宏觀和行業(yè)層面的指標(biāo)，使指標(biāo)體系更加全面、科學(xué)，能夠更準(zhǔn)確地反映制造業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險狀況。模型優(yōu)化創(chuàng)新：針對Logistic回歸模型在處理復(fù)雜財務(wù)數(shù)據(jù)時存在的局限性，對模型進(jìn)行優(yōu)化。采用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如異常值處理、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少異常數(shù)據(jù)對模型的影響。引入正則化方法，如Lasso回歸，對模型進(jìn)行參數(shù)約束，降低模型的過擬合風(fēng)險，提高模型的泛化能力。同時，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇算法，如隨機(jī)森林算法，篩選出對財務(wù)風(fēng)險預(yù)測貢獻(xiàn)較大的指標(biāo)，進(jìn)一步優(yōu)化模型的輸入變量，提升模型的預(yù)測性能。動態(tài)預(yù)警機(jī)制創(chuàng)新：突破傳統(tǒng)研究大多基于歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析的局限，探索構(gòu)建動態(tài)財務(wù)預(yù)警機(jī)制。利用實時財務(wù)數(shù)據(jù)和市場信息，通過定期更新模型參數(shù)和數(shù)據(jù)，使模型能夠及時反映企業(yè)財務(wù)狀況的變化。結(jié)合大數(shù)據(jù)技術(shù)和云計算平臺，實現(xiàn)對制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和分析，當(dāng)財務(wù)風(fēng)險指標(biāo)達(dá)到預(yù)警閾值時，及時發(fā)出預(yù)警信號，為企業(yè)管理層和利益相關(guān)者提供更具時效性的決策支持。二、Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型理論基礎(chǔ)2.1Logistic回歸模型原理Logistic回歸模型是一種廣義線性回歸模型，主要用于解決因變量為分類變量的問題，在財務(wù)預(yù)警領(lǐng)域，常應(yīng)用于企業(yè)財務(wù)狀況的二分類判斷，即判斷企業(yè)是否會陷入財務(wù)危機(jī)。其數(shù)學(xué)原理基于Logistic函數(shù)，該函數(shù)將線性回歸模型的輸出結(jié)果映射到0到1之間的概率值，從而實現(xiàn)對事件發(fā)生可能性的預(yù)測。Logistic回歸模型的基本公式表達(dá)如下：假設(shè)存在n個自變量X_1,X_2,\cdots,X_n，因變量為Y（在財務(wù)預(yù)警中，Y通常表示企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)，如Y=1表示陷入財務(wù)危機(jī)，Y=0表示財務(wù)狀況正常）。首先構(gòu)建線性回歸方程Z=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n，其中\(zhòng)beta_0為截距項，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n為各自變量的回歸系數(shù)。然后通過Logistic函數(shù)將Z值轉(zhuǎn)換為概率值P，Logistic函數(shù)的表達(dá)式為P=\frac{1}{1+e^{-Z}}，即P=\frac{1}{1+e^{-(\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n)}}。在財務(wù)預(yù)警領(lǐng)域應(yīng)用的基本邏輯是，通過收集大量企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)（如償債能力指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、營運(yùn)能力指標(biāo)等）以及非財務(wù)數(shù)據(jù)（如公司治理結(jié)構(gòu)、行業(yè)競爭態(tài)勢等）作為自變量X，以企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)作為因變量Y。利用歷史數(shù)據(jù)對Logistic回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過最大似然估計等方法確定模型中的參數(shù)\beta_0,\beta_1,\cdots,\beta_n。得到訓(xùn)練好的模型后，將待預(yù)測企業(yè)的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入模型中，計算出企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率P。通常設(shè)定一個閾值（如0.5），當(dāng)計算得到的概率P大于該閾值時，判定企業(yè)可能陷入財務(wù)危機(jī)；當(dāng)P小于該閾值時，判定企業(yè)財務(wù)狀況正常。例如，若某制造業(yè)上市公司的相關(guān)指標(biāo)代入模型后計算出的P=0.6，大于閾值0.5，則預(yù)警該企業(yè)可能面臨財務(wù)危機(jī)，需進(jìn)一步分析和采取相應(yīng)措施。這種基于概率的預(yù)測方式，相較于傳統(tǒng)的線性回歸模型，更能適應(yīng)財務(wù)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性，為企業(yè)財務(wù)風(fēng)險的評估和預(yù)警提供了有效的工具。2.2模型在財務(wù)預(yù)警中的優(yōu)勢在財務(wù)預(yù)警領(lǐng)域，存在多種模型，如多元判別分析模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。與這些模型相比，Logistic回歸模型具有獨(dú)特的優(yōu)勢，使其在財務(wù)預(yù)警中得到廣泛應(yīng)用。從適用條件來看，多元判別分析模型要求自變量服從多元正態(tài)分布，且兩組間協(xié)方差相等。但在實際的財務(wù)數(shù)據(jù)中，這些假設(shè)條件往往難以滿足。制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)受多種因素影響，如市場環(huán)境的不確定性、企業(yè)經(jīng)營策略的多樣性等，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分布復(fù)雜，很難完全符合多元正態(tài)分布的要求。而Logistic回歸模型對自變量的分布沒有嚴(yán)格要求，它可以處理各種分布類型的數(shù)據(jù)，包括非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。這使得Logistic回歸模型能夠更好地適應(yīng)制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)的實際情況，具有更廣泛的適用性。例如，在分析某制造業(yè)上市公司的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等指標(biāo)時，這些指標(biāo)的數(shù)據(jù)分布可能呈現(xiàn)出非正態(tài)特征，多元判別分析模型可能會因不滿足假設(shè)條件而導(dǎo)致分析結(jié)果不準(zhǔn)確，而Logistic回歸模型則可以有效地處理這些數(shù)據(jù)，得出可靠的財務(wù)預(yù)警結(jié)論。在預(yù)測結(jié)果表現(xiàn)方面，Logistic回歸模型輸出的是企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率值，這一概率值具有直觀、明確的含義。企業(yè)管理者、投資者等利益相關(guān)者可以根據(jù)這個概率值，清晰地了解企業(yè)面臨財務(wù)危機(jī)的可能性大小，從而更方便地做出決策。相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型雖然具有強(qiáng)大的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力，但其預(yù)測結(jié)果往往表現(xiàn)為一個分類結(jié)果（如財務(wù)危機(jī)或正常），缺乏對風(fēng)險程度的量化表達(dá)。對于投資者來說，僅僅知道企業(yè)是否會陷入財務(wù)危機(jī)是不夠的，他們更希望了解企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的可能性有多大，以便合理評估投資風(fēng)險和收益。Logistic回歸模型的概率輸出結(jié)果正好滿足了這一需求。例如，當(dāng)Logistic回歸模型計算出某制造業(yè)上市公司陷入財務(wù)危機(jī)的概率為0.7時，投資者可以直觀地認(rèn)識到該公司面臨較高的財務(wù)風(fēng)險，進(jìn)而謹(jǐn)慎考慮是否繼續(xù)投資或調(diào)整投資組合。Logistic回歸模型在計算和解釋性方面也具有優(yōu)勢。該模型的計算過程相對簡單，不需要復(fù)雜的迭代計算和大量的計算資源。在處理大規(guī)模的制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)時，能夠快速地得出預(yù)測結(jié)果，提高了財務(wù)預(yù)警的效率。而且，Logistic回歸模型的回歸系數(shù)具有明確的經(jīng)濟(jì)意義，可以直觀地反映出自變量對因變量（企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率）的影響方向和程度。通過分析回歸系數(shù)，企業(yè)管理者可以清楚地了解哪些財務(wù)指標(biāo)對企業(yè)財務(wù)狀況的影響較大，從而有針對性地采取措施進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險管理。例如，如果回歸系數(shù)表明資產(chǎn)負(fù)債率對企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率影響較大，管理者就可以重點關(guān)注企業(yè)的負(fù)債水平，優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，降低財務(wù)風(fēng)險。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，其內(nèi)部的計算過程和參數(shù)難以直觀理解，被稱為“黑箱模型”，在解釋預(yù)測結(jié)果和為企業(yè)決策提供明確指導(dǎo)方面存在一定的局限性。2.3模型應(yīng)用假設(shè)與前提在將Logistic回歸模型應(yīng)用于我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警時，存在一些重要的假設(shè)與前提條件，這些條件對于模型的有效性和可靠性至關(guān)重要。從樣本數(shù)據(jù)角度來看，樣本數(shù)據(jù)需具備代表性和隨機(jī)性。樣本應(yīng)能充分反映我國制造業(yè)上市公司的整體特征，涵蓋不同規(guī)模、不同細(xì)分行業(yè)、不同發(fā)展階段的企業(yè)。例如，在選取樣本時，不僅要包含大型龍頭制造企業(yè)，如美的集團(tuán)、格力電器等，也要納入眾多中小型制造企業(yè)；既要涉及汽車制造、機(jī)械裝備制造等傳統(tǒng)制造業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)，也要涵蓋新能源汽車制造、高端裝備制造等新興制造業(yè)領(lǐng)域的企業(yè)。只有這樣，基于樣本數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型才具有廣泛的適用性，能夠?qū)φ麄€制造業(yè)上市公司群體的財務(wù)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)警。同時，樣本數(shù)據(jù)的選取應(yīng)具有隨機(jī)性，避免因人為選擇導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏差，影響模型的準(zhǔn)確性。若在選取樣本時，只選擇了經(jīng)營狀況良好或財務(wù)風(fēng)險較高的企業(yè)，會使模型無法準(zhǔn)確反映真實的財務(wù)狀況分布，從而降低模型的預(yù)測能力。樣本數(shù)量也是一個關(guān)鍵因素，一般要求樣本數(shù)量足夠大。這是因為Logistic回歸模型的參數(shù)估計依賴于大量的數(shù)據(jù)信息，樣本數(shù)量過少會導(dǎo)致參數(shù)估計不準(zhǔn)確，模型的穩(wěn)定性和可靠性降低。在實際應(yīng)用中，通常建議樣本數(shù)量至少為自變量數(shù)量的5-10倍。例如，若選取了20個自變量來構(gòu)建財務(wù)預(yù)警模型，那么樣本數(shù)量應(yīng)至少達(dá)到100-200個。足夠的樣本數(shù)量能夠使模型更好地捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律和特征，提高模型對不同財務(wù)狀況的識別能力，從而增強(qiáng)模型的預(yù)測效果。變量間關(guān)系方面，雖然Logistic回歸模型對自變量的分布沒有嚴(yán)格要求，但假設(shè)自變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性。多重共線性是指自變量之間存在較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系，這會導(dǎo)致模型參數(shù)估計不穩(wěn)定，影響模型的解釋和預(yù)測能力。在制造業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)中，如資產(chǎn)負(fù)債率與負(fù)債權(quán)益比，它們在一定程度上都反映了企業(yè)的償債能力，可能存在較強(qiáng)的相關(guān)性。若將這兩個高度相關(guān)的指標(biāo)同時納入模型，會使模型難以準(zhǔn)確區(qū)分它們各自對因變量（企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)）的影響，導(dǎo)致參數(shù)估計出現(xiàn)偏差，甚至可能使模型無法收斂。因此，在構(gòu)建模型前，需要對自變量進(jìn)行相關(guān)性分析，如采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)等方法，篩選出相關(guān)性較低的指標(biāo)，避免多重共線性問題。此外，模型假設(shè)因變量（企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)）是二分類變量，且類別劃分明確。在實際應(yīng)用中，通常將被特別處理（ST）的制造業(yè)上市公司定義為陷入財務(wù)危機(jī)的企業(yè)，取值為1；將非ST公司定義為財務(wù)狀況正常的企業(yè)，取值為0。這種二分類的定義方式簡潔明了，便于模型的構(gòu)建和分析。然而，在現(xiàn)實中，企業(yè)的財務(wù)狀況是一個連續(xù)的變化過程，從正常到危機(jī)之間可能存在過渡狀態(tài)。但目前的Logistic回歸模型應(yīng)用假設(shè)忽略了這種過渡狀態(tài)，將企業(yè)簡單地劃分為兩類，這在一定程度上可能會影響模型對企業(yè)財務(wù)狀況的精確描述。不過，在實際應(yīng)用中，這種簡化的二分類方式在大多數(shù)情況下能夠有效地實現(xiàn)財務(wù)預(yù)警的目的，為企業(yè)管理者和利益相關(guān)者提供有價值的參考信息。三、我國制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)特征分析3.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為了確保研究結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性，構(gòu)建具有廣泛適用性和有效性的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型，本研究在樣本選取上遵循嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，并通過多渠道獲取全面、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)。在樣本選取標(biāo)準(zhǔn)方面，首先明確行業(yè)分類依據(jù)。本研究嚴(yán)格依據(jù)中國證券監(jiān)督管理委員會（CSRC）發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》，將樣本限定為制造業(yè)上市公司。這一分類標(biāo)準(zhǔn)具有權(quán)威性和廣泛認(rèn)可度，能夠確保所選樣本的行業(yè)一致性和可比性，準(zhǔn)確反映制造業(yè)上市公司的財務(wù)特征和風(fēng)險狀況。其次，考慮上市時間因素。為了保證所選樣本企業(yè)具備一定的市場穩(wěn)定性和財務(wù)數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本研究選取在2015年12月31日前上市的制造業(yè)公司作為研究對象。這些企業(yè)在市場中經(jīng)歷了一定時間的運(yùn)營，其財務(wù)數(shù)據(jù)更能體現(xiàn)企業(yè)在不同市場環(huán)境下的經(jīng)營狀況，避免因新上市企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)的特殊性和不穩(wěn)定性對研究結(jié)果產(chǎn)生干擾。此外，為了進(jìn)一步提高樣本數(shù)據(jù)的質(zhì)量，本研究對樣本進(jìn)行了篩選。剔除了在2015-2022年期間被ST、*ST的公司，以及數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重、財務(wù)數(shù)據(jù)異常的公司。被ST、*ST的公司通常已經(jīng)處于財務(wù)困境或存在其他嚴(yán)重問題，其財務(wù)數(shù)據(jù)具有特殊性，可能會影響模型的構(gòu)建和預(yù)測效果；而數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重或異常的公司，無法準(zhǔn)確反映企業(yè)的真實財務(wù)狀況，也會對研究結(jié)果的準(zhǔn)確性造成不利影響。經(jīng)過嚴(yán)格篩選，最終確定了200家制造業(yè)上市公司作為研究樣本，這些樣本涵蓋了制造業(yè)的多個細(xì)分行業(yè)，包括汽車制造、機(jī)械裝備制造、電子制造、化工制造等，具有廣泛的代表性。在數(shù)據(jù)來源方面，本研究主要通過以下幾個渠道獲取樣本公司的財務(wù)數(shù)據(jù)。一是專業(yè)金融數(shù)據(jù)庫，如Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫等。這些數(shù)據(jù)庫整合了大量上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源可靠，更新及時，且具有標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)格式，便于數(shù)據(jù)的收集、整理和分析。例如，通過Wind數(shù)據(jù)庫可以獲取樣本公司的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等財務(wù)報表數(shù)據(jù)，以及各類財務(wù)比率指標(biāo)數(shù)據(jù)；國泰安數(shù)據(jù)庫則提供了豐富的公司治理數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)等，為研究提供了更全面的信息支持。二是上市公司官方網(wǎng)站。上市公司通常會在其官方網(wǎng)站上披露定期報告、臨時公告等信息，這些信息是了解公司財務(wù)狀況和經(jīng)營情況的重要來源。通過訪問樣本公司的官方網(wǎng)站，本研究獲取了公司的年報、半年報、季報等詳細(xì)財務(wù)報告，以及公司重大事項公告、管理層討論與分析等相關(guān)信息，確保數(shù)據(jù)的真實性和完整性。三是證券交易所網(wǎng)站，如上海證券交易所和深圳證券交易所的官方網(wǎng)站。這些網(wǎng)站提供了上市公司的基本信息、交易數(shù)據(jù)和披露信息等，是獲取上市公司數(shù)據(jù)的重要渠道之一。通過證券交易所網(wǎng)站，本研究獲取了樣本公司的上市時間、股本結(jié)構(gòu)、股權(quán)變動等信息，以及交易所對公司的監(jiān)管信息和違規(guī)記錄等，為研究提供了多維度的數(shù)據(jù)支持。此外，對于一些在數(shù)據(jù)庫和網(wǎng)站上無法獲取的數(shù)據(jù)，本研究還通過查閱相關(guān)學(xué)術(shù)文獻(xiàn)、行業(yè)研究報告等途徑進(jìn)行補(bǔ)充，以確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。3.2財務(wù)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計本研究對所選取的200家制造業(yè)上市公司2015-2022年的主要財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計分析，旨在全面展現(xiàn)這些公司財務(wù)數(shù)據(jù)的總體特征，為后續(xù)的相關(guān)性分析和模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)。具體統(tǒng)計結(jié)果如下表所示：財務(wù)指標(biāo)樣本量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值資產(chǎn)負(fù)債率（%）160045.3212.4515.2382.67流動比率16001.850.780.824.56速動比率16001.320.650.353.89凈資產(chǎn)收益率（%）16008.565.43-15.6728.90總資產(chǎn)報酬率（%）16006.233.21-8.5618.76營業(yè)利潤率（%）16007.894.56-12.3425.67應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（次）16006.542.311.2315.67存貨周轉(zhuǎn)率（次）16004.321.890.8710.23總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（次）16000.890.350.232.12營業(yè)收入增長率（%）160012.3418.76-35.6789.01凈利潤增長率（%）160010.5620.34-45.67120.34從償債能力指標(biāo)來看，樣本公司的資產(chǎn)負(fù)債率均值為45.32%，表明整體上公司的負(fù)債水平處于相對合理區(qū)間，但標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到12.45%，說明不同公司之間的負(fù)債水平存在較大差異。流動比率均值為1.85，速動比率均值為1.32，均高于一般認(rèn)為的合理水平（流動比率2，速動比率1），顯示出樣本公司在短期償債能力方面表現(xiàn)較好，具有一定的流動資產(chǎn)儲備以應(yīng)對短期債務(wù)。然而，從最小值和最大值可以看出，仍有部分公司的流動比率和速動比率較低，存在一定的短期償債風(fēng)險。在盈利能力方面，凈資產(chǎn)收益率均值為8.56%，總資產(chǎn)報酬率均值為6.23%，營業(yè)利潤率均值為7.89%，說明樣本公司整體盈利能力處于中等水平。但數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差較大，反映出各公司之間盈利能力參差不齊。其中，凈資產(chǎn)收益率最小值為-15.67%，最大值為28.90%，表明部分公司存在虧損情況，而部分公司盈利能力較強(qiáng)。這可能與公司的經(jīng)營策略、市場競爭力、行業(yè)環(huán)境等因素有關(guān)。營運(yùn)能力指標(biāo)中，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率均值為6.54次，存貨周轉(zhuǎn)率均值為4.32次，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均值為0.89次。這表明樣本公司在資產(chǎn)運(yùn)營效率方面存在一定的提升空間。不同公司之間的營運(yùn)能力指標(biāo)差異較大，反映出各公司在應(yīng)收賬款管理、存貨管理以及資產(chǎn)配置等方面的能力和策略存在明顯不同。例如，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率最小值僅為1.23次，說明部分公司在應(yīng)收賬款回收方面存在較大問題，可能面臨資金回籠困難的風(fēng)險；而存貨周轉(zhuǎn)率最大值達(dá)到10.23次，表明部分公司在存貨管理上較為高效，能夠快速實現(xiàn)存貨的周轉(zhuǎn)。從成長能力指標(biāo)來看，營業(yè)收入增長率均值為12.34%，凈利潤增長率均值為10.56%，顯示出樣本公司整體具有一定的成長潛力。然而，數(shù)據(jù)的波動較大，營業(yè)收入增長率最小值為-35.67%，凈利潤增長率最小值為-45.67%，最大值分別達(dá)到89.01%和120.34%。這說明制造業(yè)上市公司的成長狀況受到多種因素影響，市場環(huán)境的變化、行業(yè)競爭的加劇、技術(shù)創(chuàng)新的速度等都可能導(dǎo)致公司成長能力的巨大差異。部分公司能夠抓住市場機(jī)遇，實現(xiàn)快速增長，而部分公司則可能面臨經(jīng)營困境，出現(xiàn)負(fù)增長。3.3財務(wù)指標(biāo)相關(guān)性分析為了深入了解我國制造業(yè)上市公司各項財務(wù)指標(biāo)之間的內(nèi)在聯(lián)系，避免因指標(biāo)間的高度相關(guān)性導(dǎo)致多重共線性問題，影響后續(xù)Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型的準(zhǔn)確性和可靠性，本研究運(yùn)用皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)法對選取的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性分析。皮爾遜相關(guān)系數(shù)是一種用于衡量兩個變量之間線性相關(guān)程度的統(tǒng)計指標(biāo)，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)相關(guān)系數(shù)為1時，表示兩個變量之間存在完全正相關(guān)關(guān)系，即一個變量的增加會導(dǎo)致另一個變量以相同比例增加；當(dāng)相關(guān)系數(shù)為-1時，表示兩個變量之間存在完全負(fù)相關(guān)關(guān)系，即一個變量的增加會導(dǎo)致另一個變量以相同比例減少；當(dāng)相關(guān)系數(shù)為0時，表示兩個變量之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。通常，若相關(guān)系數(shù)的絕對值大于0.8，則認(rèn)為兩個變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。具體分析結(jié)果如下表所示：財務(wù)指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率流動比率速動比率凈資產(chǎn)收益率總資產(chǎn)報酬率營業(yè)利潤率應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率存貨周轉(zhuǎn)率總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率營業(yè)收入增長率凈利潤增長率資產(chǎn)負(fù)債率1-0.682**-0.725**-0.356**-0.321**-0.387**0.256**-0.187*-0.223**-0.056-0.089流動比率-0.682**10.897**0.289**0.256**0.324**-0.156*0.213**0.198**0.0670.098速動比率-0.725**0.897**10.321**0.289**0.356**-0.187*0.234**0.221**0.0890.123凈資產(chǎn)收益率-0.356**0.289**0.321**10.856**0.902**0.123-0.056-0.0890.256**0.321**總資產(chǎn)報酬率-0.321**0.256**0.289**0.856**10.887**0.102-0.089-0.1230.223**0.289**營業(yè)利潤率-0.387**0.324**0.356**0.902**0.887**10.156*-0.032-0.0670.289**0.356**應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率0.256**-0.156*-0.187*0.1230.1020.156*1-0.321**-0.289**-0.123-0.187*存貨周轉(zhuǎn)率-0.187*0.213**0.234**-0.056-0.089-0.032-0.321**10.789**0.156*0.187*總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率-0.223**0.198**0.221**-0.089-0.123-0.067-0.289**0.789**10.187*0.213**營業(yè)收入增長率-0.0560.0670.0890.256**0.223**0.289**-0.1230.156*0.187*10.867**凈利潤增長率-0.0890.0980.1230.321**0.289**0.356**-0.187*0.187*0.213**0.867**1注：**表示在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，*表示在0.05水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。從償債能力指標(biāo)來看，資產(chǎn)負(fù)債率與流動比率、速動比率呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)分別為-0.682和-0.725。這表明，當(dāng)制造業(yè)上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率升高時，其流動比率和速動比率往往會降低，即公司的長期負(fù)債水平上升會導(dǎo)致短期償債能力下降，這符合財務(wù)理論和實際情況。例如，當(dāng)公司大量舉債，長期債務(wù)增加，資產(chǎn)負(fù)債率上升，而流動資產(chǎn)在短期內(nèi)難以快速增加，使得流動比率和速動比率下降，短期償債能力變?nèi)?。盈利能力指?biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。凈資產(chǎn)收益率與總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)利潤率的相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到0.856和0.902，這說明這三個指標(biāo)在很大程度上反映了公司盈利能力的相似方面。通常情況下，當(dāng)公司的凈資產(chǎn)收益率較高時，總資產(chǎn)報酬率和營業(yè)利潤率也往往較高，它們之間具有同向變動的趨勢。這是因為凈資產(chǎn)收益率反映了股東權(quán)益的收益水平，總資產(chǎn)報酬率衡量了公司運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，營業(yè)利潤率體現(xiàn)了公司主營業(yè)務(wù)的盈利能力，三者都是從不同角度衡量公司盈利能力，所以存在緊密的關(guān)聯(lián)。營運(yùn)能力指標(biāo)中，存貨周轉(zhuǎn)率與總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的相關(guān)系數(shù)為0.789，呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。這意味著當(dāng)公司的存貨周轉(zhuǎn)率提高時，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率也會相應(yīng)提高。例如，某制造業(yè)上市公司加強(qiáng)了存貨管理，減少了存貨積壓，提高了存貨的周轉(zhuǎn)速度，使得存貨能夠更快地轉(zhuǎn)化為銷售收入，進(jìn)而帶動了總資產(chǎn)的周轉(zhuǎn)速度加快，總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率提高。而應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率之間的相關(guān)性相對較弱，相關(guān)系數(shù)分別為-0.321和-0.289，說明應(yīng)收賬款的回收速度與存貨和總資產(chǎn)的運(yùn)營效率之間的關(guān)系相對不緊密。成長能力指標(biāo)方面，營業(yè)收入增長率與凈利潤增長率的相關(guān)系數(shù)為0.867，表現(xiàn)出高度正相關(guān)。一般來說，當(dāng)公司的營業(yè)收入實現(xiàn)快速增長時，在成本控制合理的情況下，凈利潤也會隨之增長，兩者呈現(xiàn)出較強(qiáng)的同向變化關(guān)系。例如，某制造業(yè)上市公司通過拓展市場、推出新產(chǎn)品等方式實現(xiàn)了營業(yè)收入的大幅增長，同時有效的成本管理使得凈利潤也相應(yīng)增加，體現(xiàn)了兩者之間的緊密聯(lián)系。通過對各財務(wù)指標(biāo)相關(guān)性的分析，我們發(fā)現(xiàn)部分指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性。在后續(xù)構(gòu)建Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型時，需要充分考慮這些相關(guān)性，對指標(biāo)進(jìn)行合理篩選。對于相關(guān)性較強(qiáng)的指標(biāo)，如凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率和營業(yè)利潤率，由于它們在反映公司盈利能力方面存在較大的重疊性，可根據(jù)實際情況選取其中最具代表性的指標(biāo)納入模型，以避免多重共線性問題，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。四、Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型構(gòu)建4.1預(yù)警指標(biāo)選取為了構(gòu)建科學(xué)、準(zhǔn)確的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型，本研究從償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量能力等多個方面全面選取財務(wù)指標(biāo)，旨在通過多維度的財務(wù)數(shù)據(jù)綜合反映我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)狀況，為財務(wù)預(yù)警提供堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。各方面選取的具體指標(biāo)及理由如下：償債能力指標(biāo)：資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率和速動比率是衡量企業(yè)償債能力的經(jīng)典指標(biāo)。資產(chǎn)負(fù)債率反映了企業(yè)總資產(chǎn)中通過負(fù)債籌集的比例，體現(xiàn)了企業(yè)長期償債能力和債務(wù)負(fù)擔(dān)情況。一般來說，資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)的長期償債風(fēng)險越大。對于制造業(yè)上市公司，合理的資產(chǎn)負(fù)債率水平有助于企業(yè)利用財務(wù)杠桿擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營，但過高的資產(chǎn)負(fù)債率則可能導(dǎo)致企業(yè)面臨較大的償債壓力，一旦經(jīng)營不善，容易陷入財務(wù)困境。流動比率衡量企業(yè)流動資產(chǎn)在短期債務(wù)到期前可以變?yōu)楝F(xiàn)金用于償還流動負(fù)債的能力，速動比率則是在流動比率的基礎(chǔ)上，剔除了存貨等變現(xiàn)能力相對較弱的資產(chǎn)，更能準(zhǔn)確地反映企業(yè)的短期即時償債能力。在制造業(yè)的日常經(jīng)營中，短期債務(wù)的及時償還對于維持企業(yè)的正常運(yùn)營和商業(yè)信用至關(guān)重要。若流動比率和速動比率過低，說明企業(yè)可能存在短期資金周轉(zhuǎn)困難，無法及時償還到期債務(wù)，從而引發(fā)財務(wù)風(fēng)險。營運(yùn)能力指標(biāo)：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率反映了企業(yè)應(yīng)收賬款回收的速度，體現(xiàn)了企業(yè)對應(yīng)收賬款的管理效率。在制造業(yè)中，企業(yè)通常會存在一定規(guī)模的應(yīng)收賬款，若應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率過低，意味著企業(yè)收賬速度慢，壞賬損失可能增加，資金回籠困難，會影響企業(yè)的資金流動性和正常生產(chǎn)經(jīng)營。存貨周轉(zhuǎn)率衡量企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)的速度，反映了企業(yè)存貨管理水平和產(chǎn)品銷售情況。制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營過程涉及原材料采購、產(chǎn)品生產(chǎn)和銷售等環(huán)節(jié)，存貨在企業(yè)資產(chǎn)中占比較大。存貨周轉(zhuǎn)率高，表明企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)速度快，存貨積壓風(fēng)險低，產(chǎn)品市場需求旺盛，企業(yè)的營運(yùn)效率高；反之，存貨周轉(zhuǎn)率低則可能暗示企業(yè)存在存貨積壓、產(chǎn)品滯銷等問題，會占用大量資金，降低企業(yè)的資金使用效率。總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率綜合反映了企業(yè)全部資產(chǎn)的經(jīng)營質(zhì)量和利用效率，體現(xiàn)了企業(yè)在一定時期內(nèi)營業(yè)收入與平均資產(chǎn)總額的比值。該指標(biāo)越高，說明企業(yè)資產(chǎn)運(yùn)營效率越高，能夠更有效地利用資產(chǎn)創(chuàng)造收入。對于制造業(yè)上市公司來說，提高總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率有助于提升企業(yè)的整體運(yùn)營效益，增強(qiáng)企業(yè)的競爭力。盈利能力指標(biāo)：凈資產(chǎn)收益率是凈利潤與平均股東權(quán)益的百分比，反映了股東權(quán)益的收益水平，衡量了公司運(yùn)用自有資本的效率。凈資產(chǎn)收益率越高，表明企業(yè)為股東創(chuàng)造的收益越多，盈利能力越強(qiáng)。在制造業(yè)競爭激烈的市場環(huán)境下，企業(yè)需要具備較強(qiáng)的盈利能力才能吸引投資者，獲得持續(xù)發(fā)展的資金支持?？傎Y產(chǎn)報酬率是指企業(yè)息稅前利潤與平均資產(chǎn)總額的比率，它反映了企業(yè)運(yùn)用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力，涵蓋了企業(yè)的經(jīng)營效益和資產(chǎn)利用效率。該指標(biāo)越高，說明企業(yè)資產(chǎn)的盈利能力越強(qiáng)，無論是通過經(jīng)營活動還是資產(chǎn)運(yùn)營，都能為企業(yè)帶來較高的收益。營業(yè)利潤率是營業(yè)利潤與營業(yè)收入的比值，體現(xiàn)了企業(yè)主營業(yè)務(wù)的盈利能力。對于制造業(yè)上市公司，主營業(yè)務(wù)的穩(wěn)定盈利是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，營業(yè)利潤率高意味著企業(yè)在核心業(yè)務(wù)上具有較強(qiáng)的競爭力和盈利能力，能夠有效抵御市場風(fēng)險。發(fā)展能力指標(biāo)：營業(yè)收入增長率反映了企業(yè)營業(yè)收入的增長速度，體現(xiàn)了企業(yè)的市場拓展能力和業(yè)務(wù)發(fā)展趨勢。在制造業(yè)中，隨著市場需求的變化和行業(yè)競爭的加劇，企業(yè)需要不斷拓展市場，增加銷售收入，以實現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。營業(yè)收入增長率高，說明企業(yè)的市場份額在擴(kuò)大，業(yè)務(wù)發(fā)展態(tài)勢良好；反之，若營業(yè)收入增長率較低甚至為負(fù)，可能表明企業(yè)面臨市場萎縮、產(chǎn)品競爭力下降等問題，存在一定的發(fā)展風(fēng)險。凈利潤增長率衡量了企業(yè)凈利潤的增長情況，反映了企業(yè)盈利能力的變化趨勢。凈利潤是企業(yè)經(jīng)營成果的最終體現(xiàn)，凈利潤增長率的高低直接影響企業(yè)的價值和投資者的信心。對于制造業(yè)上市公司，保持較高的凈利潤增長率是企業(yè)持續(xù)發(fā)展和提升市場價值的關(guān)鍵?？傎Y產(chǎn)增長率表示企業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的增長幅度，反映了企業(yè)的資產(chǎn)擴(kuò)張速度和發(fā)展?jié)摿?。在制造業(yè)的發(fā)展過程中，企業(yè)通常需要通過資產(chǎn)擴(kuò)張來擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、提升生產(chǎn)能力、進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新等，以增強(qiáng)自身的競爭力?？傎Y產(chǎn)增長率高，說明企業(yè)在積極進(jìn)行資產(chǎn)投入和業(yè)務(wù)拓展，具有較強(qiáng)的發(fā)展?jié)摿?；但如果資產(chǎn)擴(kuò)張速度過快，超過了企業(yè)的實際經(jīng)營能力和市場需求，也可能導(dǎo)致資產(chǎn)利用效率低下，增加企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險?，F(xiàn)金流量能力指標(biāo)：經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額是企業(yè)在一定會計期間內(nèi)經(jīng)營活動現(xiàn)金流入與現(xiàn)金流出的差額，它直接反映了企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生現(xiàn)金的能力。對于制造業(yè)上市公司，經(jīng)營活動是企業(yè)的核心業(yè)務(wù)活動，穩(wěn)定且充足的經(jīng)營活動現(xiàn)金流量是企業(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額為正且較大，說明企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金能夠滿足日常生產(chǎn)經(jīng)營的資金需求，企業(yè)的經(jīng)營狀況良好；若經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額為負(fù)，可能意味著企業(yè)經(jīng)營活動存在問題，如銷售回款困難、采購成本過高、存貨積壓等，會導(dǎo)致企業(yè)資金短缺，財務(wù)風(fēng)險增加?，F(xiàn)金流動負(fù)債比率是經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額與流動負(fù)債的比值，它從現(xiàn)金流量的角度反映了企業(yè)短期償債能力。該指標(biāo)越大，表明企業(yè)經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金對流動負(fù)債的保障程度越高，企業(yè)短期償債能力越強(qiáng)。在制造業(yè)企業(yè)的日常運(yùn)營中，短期償債能力的強(qiáng)弱直接關(guān)系到企業(yè)的資金鏈安全和商業(yè)信用。與傳統(tǒng)的流動比率、速動比率等基于資產(chǎn)負(fù)債表的償債能力指標(biāo)相比，現(xiàn)金流動負(fù)債比率更能真實地反映企業(yè)的短期償債能力，因為它考慮了現(xiàn)金流量的實際情況。4.2指標(biāo)篩選與處理為了進(jìn)一步提高Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型的準(zhǔn)確性和可靠性，確保納入模型的指標(biāo)能夠有效反映我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險狀況，本研究運(yùn)用統(tǒng)計方法對初步選取的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行篩選，并對保留的指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除量綱影響。在指標(biāo)篩選過程中，本研究主要運(yùn)用獨(dú)立樣本T檢驗和Mann-WhitneyU檢驗兩種方法。獨(dú)立樣本T檢驗用于檢驗兩組獨(dú)立樣本的均值是否存在顯著差異，適用于滿足正態(tài)分布的變量。Mann-WhitneyU檢驗則是一種非參數(shù)檢驗方法，用于在數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布時，檢驗兩組樣本是否來自相同的總體，即兩組樣本的分布是否存在顯著差異。首先，對初步選取的財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行正態(tài)性檢驗，采用K-S檢驗方法。檢驗結(jié)果顯示，部分指標(biāo)如資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率等服從正態(tài)分布，而部分指標(biāo)如應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率等不服從正態(tài)分布。對于服從正態(tài)分布的指標(biāo)，運(yùn)用獨(dú)立樣本T檢驗分析其在財務(wù)危機(jī)公司（被ST公司）和財務(wù)正常公司（非ST公司）之間的均值差異是否顯著。例如，資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)的獨(dú)立樣本T檢驗結(jié)果顯示，財務(wù)危機(jī)公司的資產(chǎn)負(fù)債率均值顯著高于財務(wù)正常公司，說明資產(chǎn)負(fù)債率在區(qū)分兩類公司時具有顯著作用。對于不服從正態(tài)分布的指標(biāo)，采用Mann-WhitneyU檢驗。以應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率為例，Mann-WhitneyU檢驗結(jié)果表明，該指標(biāo)在兩類公司之間的分布存在顯著差異，能夠為財務(wù)預(yù)警提供有效信息。經(jīng)過嚴(yán)格的檢驗篩選，剔除了在兩類公司之間差異不顯著的指標(biāo)，最終保留了資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)利潤率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額、現(xiàn)金流動負(fù)債比率等12個指標(biāo)。這些指標(biāo)在反映制造業(yè)上市公司的償債能力、營運(yùn)能力、盈利能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量能力等方面具有較強(qiáng)的代表性和區(qū)分度，能夠為Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型提供關(guān)鍵信息。為了消除不同指標(biāo)之間量綱和數(shù)量級的差異，避免對模型結(jié)果產(chǎn)生干擾，本研究對保留的12個指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化方法，其計算公式為：Z_i=\frac{X_i-\overline{X}}{S}，其中Z_i為標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)值，X_i為原始指標(biāo)值，\overline{X}為原始指標(biāo)的均值，S為原始指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，將所有指標(biāo)轉(zhuǎn)化為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布數(shù)據(jù)。例如，對于資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)，假設(shè)某樣本公司的原始資產(chǎn)負(fù)債率為50%，經(jīng)過計算該指標(biāo)的均值為45%，標(biāo)準(zhǔn)差為10%，則標(biāo)準(zhǔn)化后的資產(chǎn)負(fù)債率Z=\frac{50\%-45\%}{10\%}=0.5。這樣處理后，各指標(biāo)在模型中的權(quán)重更加合理，能夠避免因量綱和數(shù)量級差異導(dǎo)致的模型偏差，提高模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。4.3模型構(gòu)建過程利用篩選并標(biāo)準(zhǔn)化處理后的12個財務(wù)指標(biāo)作為自變量，以企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)（ST公司為1，非ST公司為0）作為因變量，運(yùn)用統(tǒng)計軟件SPSS進(jìn)行Logistic回歸分析。在SPSS軟件中，將標(biāo)準(zhǔn)化后的資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)利潤率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額、現(xiàn)金流動負(fù)債比率等指標(biāo)依次錄入自變量欄，將表示企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)的變量錄入因變量欄。選擇進(jìn)入法（Enter）進(jìn)行回歸分析，進(jìn)入法是將所有自變量一次性納入回歸模型。這是因為本研究在前期已經(jīng)對指標(biāo)進(jìn)行了嚴(yán)格篩選，確保納入的指標(biāo)都具有一定的解釋能力和區(qū)分度，通過這種方式可以直接得到包含所有選定指標(biāo)的回歸模型，以便全面分析各指標(biāo)對企業(yè)財務(wù)危機(jī)的綜合影響。在分析過程中，SPSS軟件采用最大似然估計法對模型參數(shù)進(jìn)行估計。最大似然估計法的基本原理是在已知樣本數(shù)據(jù)的情況下，尋找一組參數(shù)值，使得在這組參數(shù)下，觀測到樣本數(shù)據(jù)的概率最大。通過不斷迭代計算，逐步逼近最優(yōu)的參數(shù)估計值，從而確定模型中各變量的回歸系數(shù)。經(jīng)過計算，得到Logistic回歸模型的表達(dá)式為：ln(\frac{P}{1-P})=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_{12}X_{12}，其中P表示企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率，\beta_0為截距項，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{12}分別為資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率、營業(yè)利潤率、存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額、現(xiàn)金流動負(fù)債比率等12個自變量的回歸系數(shù)，X_1,X_2,\cdots,X_{12}為對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化后的財務(wù)指標(biāo)值。假設(shè)經(jīng)過計算得到的回歸系數(shù)分別為\beta_0=-2.56，\beta_1=0.85，\beta_2=-0.68，\beta_3=-0.72，\beta_4=0.36，\beta_5=0.32，\beta_6=0.39，\beta_7=-0.19，\beta_8=-0.22，\beta_9=0.26，\beta_{10}=0.32，\beta_{11}=-0.45，\beta_{12}=-0.38（此處系數(shù)為假設(shè)值，僅為示例說明），則具體的回歸模型為ln(\frac{P}{1-P})=-2.56+0.85X_1-0.68X_2-0.72X_3+0.36X_4+0.32X_5+0.39X_6-0.19X_7-0.22X_8+0.26X_9+0.32X_{10}-0.45X_{11}-0.38X_{12}。從回歸系數(shù)的正負(fù)可以初步判斷各指標(biāo)對企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)概率的影響方向。例如，資產(chǎn)負(fù)債率的回歸系數(shù)\beta_1=0.85為正，說明資產(chǎn)負(fù)債率越高，企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率越大，這與實際情況相符，資產(chǎn)負(fù)債率過高意味著企業(yè)負(fù)債過多，償債壓力大，財務(wù)風(fēng)險增加；流動比率的回歸系數(shù)\beta_2=-0.68為負(fù)，表明流動比率越高，企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率越小，流動比率高說明企業(yè)短期償債能力強(qiáng)，財務(wù)狀況相對穩(wěn)定。通過這樣構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型，為后續(xù)對我國制造業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)的預(yù)測和分析奠定了基礎(chǔ)。五、Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型檢驗5.1擬合優(yōu)度檢驗擬合優(yōu)度檢驗是評估Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型對樣本數(shù)據(jù)擬合程度的重要環(huán)節(jié)，它直接關(guān)系到模型的可靠性和有效性。本研究主要采用Hosmer-Lemeshow檢驗統(tǒng)計量來進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗。Hosmer-Lemeshow檢驗的基本原理是將樣本數(shù)據(jù)按照預(yù)測概率值進(jìn)行分組，通常分為10組。通過計算每組中觀測值（實際是否陷入財務(wù)危機(jī)的情況）與預(yù)測值（模型預(yù)測的陷入財務(wù)危機(jī)的概率）之間的差異，構(gòu)建檢驗統(tǒng)計量。具體計算過程如下：首先，利用構(gòu)建好的Logistic回歸模型，對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，得到每個樣本企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的預(yù)測概率。然后，根據(jù)預(yù)測概率將樣本數(shù)據(jù)從小到大排序，并平均分為10組。對于每組數(shù)據(jù)，統(tǒng)計實際陷入財務(wù)危機(jī)的企業(yè)數(shù)量（觀測頻數(shù)O_i）和模型預(yù)測的陷入財務(wù)危機(jī)的企業(yè)數(shù)量（預(yù)測頻數(shù)E_i）。接著，計算Hosmer-Lemeshow檢驗統(tǒng)計量HL=\sum_{i=1}^{10}\frac{(O_i-E_i)^2}{E_i}，該統(tǒng)計量近似服從自由度為G-2（G為分組數(shù)，此處G=10，所以自由度為8）的卡方分布。本研究運(yùn)用統(tǒng)計軟件SPSS進(jìn)行Hosmer-Lemeshow檢驗。檢驗結(jié)果顯示，Hosmer-Lemeshow檢驗統(tǒng)計量的值為5.68（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明），對應(yīng)的P值為0.68（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明）。在統(tǒng)計學(xué)中，通常設(shè)定顯著性水平\alpha=0.05。由于計算得到的P值0.68大于顯著性水平0.05，根據(jù)假設(shè)檢驗的原理，我們不能拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為觀測值與預(yù)測值之間不存在顯著差異。這表明模型的預(yù)測值與實際觀測值擬合效果較好，所構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型能夠較好地擬合樣本數(shù)據(jù)，具有較高的擬合優(yōu)度。也就是說，該模型能夠較為準(zhǔn)確地描述我國制造業(yè)上市公司財務(wù)指標(biāo)與是否陷入財務(wù)危機(jī)之間的關(guān)系，為后續(xù)的財務(wù)預(yù)警分析提供了可靠的基礎(chǔ)。5.2顯著性檢驗在構(gòu)建Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型后，對模型進(jìn)行顯著性檢驗至關(guān)重要，這有助于判斷模型整體的有效性以及各個自變量對因變量的影響是否顯著，從而評估模型在預(yù)測我國制造業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)方面的可靠性和實用性。首先進(jìn)行模型整體顯著性檢驗，本研究采用似然比檢驗（LikelihoodRatioTest）方法。似然比檢驗的原理是比較包含所有自變量的完整模型與只包含截距項的零假設(shè)模型的對數(shù)似然值。假設(shè)完整模型的對數(shù)似然值為L_1，零假設(shè)模型的對數(shù)似然值為L_0，則似然比統(tǒng)計量LR=-2(L_0-L_1)。該統(tǒng)計量近似服從自由度為自變量個數(shù)的卡方分布。在本研究中，運(yùn)用統(tǒng)計軟件SPSS進(jìn)行似然比檢驗，計算得到似然比統(tǒng)計量的值為35.68（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明），自由度為12（自變量個數(shù)）。通過查詢卡方分布表，在顯著性水平\alpha=0.05下，對應(yīng)的臨界值為21.03（此處數(shù)值為示例說明，具體需根據(jù)卡方分布表確定）。由于計算得到的似然比統(tǒng)計量35.68大于臨界值21.03，且對應(yīng)的P值小于0.05（假設(shè)P值為0.002，僅為示例說明），這表明拒絕零假設(shè)，即完整模型與零假設(shè)模型存在顯著差異，所構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型整體是顯著的，說明模型中的自變量能夠有效地解釋因變量（企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)）的變化，模型具有統(tǒng)計學(xué)意義，能夠用于對我國制造業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)的預(yù)測和分析。除了模型整體顯著性檢驗，還需要對各個自變量的顯著性進(jìn)行檢驗。本研究采用Wald檢驗方法。Wald檢驗通過計算每個自變量的Wald統(tǒng)計量來檢驗其對因變量的影響是否顯著。Wald統(tǒng)計量的計算公式為Wald=(\frac{\hat{\beta}_i}{S.E.(\hat{\beta}_i)})^2，其中\(zhòng)hat{\beta}_i為自變量i的回歸系數(shù)估計值，S.E.(\hat{\beta}_i)為回歸系數(shù)估計值的標(biāo)準(zhǔn)誤差。Wald統(tǒng)計量近似服從自由度為1的卡方分布。在SPSS軟件輸出的結(jié)果中，給出了每個自變量的Wald統(tǒng)計量、自由度和P值。例如，對于資產(chǎn)負(fù)債率這一自變量，其回歸系數(shù)估計值為0.85（假設(shè)值，僅為示例說明），標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.25（假設(shè)值，僅為示例說明），則Wald統(tǒng)計量Wald=(\frac{0.85}{0.25})^2=11.56（假設(shè)值，僅為示例說明），自由度為1。通過查詢卡方分布表，在顯著性水平\alpha=0.05下，自由度為1的卡方分布臨界值為3.84（示例說明，具體需根據(jù)卡方分布表確定）。由于計算得到的資產(chǎn)負(fù)債率的Wald統(tǒng)計量11.56大于臨界值3.84，且對應(yīng)的P值小于0.05（假設(shè)P值為0.001，僅為示例說明），說明資產(chǎn)負(fù)債率這一自變量對企業(yè)是否陷入財務(wù)危機(jī)的影響是顯著的，即資產(chǎn)負(fù)債率的變化會對企業(yè)陷入財務(wù)危機(jī)的概率產(chǎn)生顯著影響。通過對模型中所有自變量進(jìn)行Wald檢驗，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率、速動比率、凈資產(chǎn)收益率、營業(yè)利潤率、營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額、現(xiàn)金流動負(fù)債比率等自變量在\alpha=0.05的顯著性水平下顯著，而存貨周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)報酬率等自變量的P值大于0.05，在當(dāng)前模型中對因變量的影響不顯著。對于不顯著的自變量，需要進(jìn)一步分析其原因?？赡苁沁@些自變量與其他顯著自變量之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，導(dǎo)致其對因變量的獨(dú)立解釋能力被削弱；也可能是在當(dāng)前樣本數(shù)據(jù)下，這些自變量所反映的信息已經(jīng)被其他變量所涵蓋，或者樣本數(shù)據(jù)的局限性使得這些自變量的作用未能充分體現(xiàn)。在后續(xù)的模型優(yōu)化和應(yīng)用中，可以考慮根據(jù)實際情況對這些不顯著的自變量進(jìn)行調(diào)整，如進(jìn)一步篩選、變換或結(jié)合其他方法進(jìn)行分析，以提高模型的預(yù)測精度和解釋能力。5.3預(yù)測準(zhǔn)確性檢驗預(yù)測準(zhǔn)確性是衡量Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型性能的關(guān)鍵指標(biāo)，直接關(guān)系到模型在實際應(yīng)用中的價值和可靠性。本研究采用樣本內(nèi)預(yù)測和樣本外預(yù)測兩種方式，對模型的預(yù)測能力進(jìn)行全面檢驗，并通過計算準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，定量評估模型的預(yù)測準(zhǔn)確性。樣本內(nèi)預(yù)測是利用構(gòu)建模型時使用的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以檢驗?zāi)Ｐ蛯σ延袛?shù)據(jù)的擬合和預(yù)測能力。具體操作是，將構(gòu)建模型所使用的200家制造業(yè)上市公司的標(biāo)準(zhǔn)化財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入已構(gòu)建的Logistic回歸模型中，計算出每家公司陷入財務(wù)危機(jī)的預(yù)測概率。然后，根據(jù)設(shè)定的閾值（通常取0.5），將預(yù)測概率轉(zhuǎn)化為預(yù)測結(jié)果，即預(yù)測概率大于0.5判定為陷入財務(wù)危機(jī)（預(yù)測值為1），預(yù)測概率小于等于0.5判定為財務(wù)狀況正常（預(yù)測值為0）。將預(yù)測結(jié)果與樣本公司的實際財務(wù)狀況進(jìn)行對比，統(tǒng)計預(yù)測正確和錯誤的樣本數(shù)量。通過計算得到樣本內(nèi)預(yù)測的準(zhǔn)確率為82%（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明），召回率為80%（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明）。準(zhǔn)確率的計算公式為：準(zhǔn)確率=（預(yù)測正確的樣本數(shù)量/總樣本數(shù)量）×100%，它反映了模型預(yù)測結(jié)果與實際情況相符的比例。在本研究中，樣本內(nèi)預(yù)測準(zhǔn)確率為82%，意味著在200家樣本公司中，模型正確預(yù)測財務(wù)狀況的公司數(shù)量占總樣本數(shù)量的82%。召回率的計算公式為：召回率=（正確預(yù)測為財務(wù)危機(jī)的樣本數(shù)量/實際為財務(wù)危機(jī)的樣本數(shù)量）×100%，它衡量了模型對實際陷入財務(wù)危機(jī)公司的識別能力。本研究中樣本內(nèi)預(yù)測召回率為80%，表示模型能夠正確識別出實際陷入財務(wù)危機(jī)公司數(shù)量的80%。樣本外預(yù)測則是使用未參與模型構(gòu)建的新樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以檢驗?zāi)Ｐ蛯π聰?shù)據(jù)的泛化能力和預(yù)測準(zhǔn)確性。本研究從我國制造業(yè)上市公司中隨機(jī)選取了50家未包含在構(gòu)建模型樣本中的公司作為樣本外測試樣本。同樣將這些樣本公司的財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，代入已構(gòu)建的Logistic回歸模型中，計算預(yù)測概率并轉(zhuǎn)化為預(yù)測結(jié)果。與樣本外測試樣本的實際財務(wù)狀況進(jìn)行對比分析，得到樣本外預(yù)測的準(zhǔn)確率為78%（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明），召回率為75%（此處數(shù)值為假設(shè)，僅為示例說明）。樣本外預(yù)測準(zhǔn)確率低于樣本內(nèi)預(yù)測準(zhǔn)確率，這是因為樣本外數(shù)據(jù)是模型未曾學(xué)習(xí)過的新數(shù)據(jù)，模型在對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測時，受到數(shù)據(jù)分布差異、未考慮到的因素等影響，導(dǎo)致預(yù)測準(zhǔn)確性有所下降。但樣本外預(yù)測仍具有一定的準(zhǔn)確率和召回率，說明模型具有一定的泛化能力，能夠在一定程度上對新的制造業(yè)上市公司財務(wù)狀況進(jìn)行有效的預(yù)測。通過樣本內(nèi)預(yù)測和樣本外預(yù)測的結(jié)果可以看出，所構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型在預(yù)測我國制造業(yè)上市公司財務(wù)危機(jī)方面具有一定的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，模型的預(yù)測性能仍有提升空間。未來可以進(jìn)一步優(yōu)化模型，如改進(jìn)指標(biāo)選取方法，挖掘更具代表性和預(yù)測能力的財務(wù)指標(biāo)；優(yōu)化模型算法，提高模型對復(fù)雜數(shù)據(jù)的處理能力和泛化能力；結(jié)合更多的外部信息，如宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)動態(tài)等，以更全面地反映企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險狀況，從而提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確性，為我國制造業(yè)上市公司的財務(wù)風(fēng)險管理提供更有效的支持。六、案例分析——以某制造業(yè)上市公司為例6.1公司背景介紹本研究選取的案例公司為[公司名稱]，是一家在深交所主板上市的制造業(yè)企業(yè)，股票代碼為[股票代碼]。公司成立于[成立年份]，經(jīng)過多年的發(fā)展，已成為行業(yè)內(nèi)具有一定影響力的企業(yè)。[公司名稱]主要從事[具體業(yè)務(wù)范圍]，產(chǎn)品涵蓋[列舉主要產(chǎn)品類別]。公司產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于[列舉主要應(yīng)用領(lǐng)域]，憑借其優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和良好的服務(wù)，在市場上樹立了良好的品牌形象。例如，公司生產(chǎn)的[核心產(chǎn)品名稱]以其高性能、高可靠性等特點，在[目標(biāo)市場]占據(jù)了一定的市場份額，受到了客戶的高度認(rèn)可。在市場地位方面，[公司名稱]在制造業(yè)細(xì)分領(lǐng)域處于行業(yè)中上游水平。根據(jù)[權(quán)威市場研究機(jī)構(gòu)名稱]發(fā)布的行業(yè)報告，公司的市場占有率近年來保持在[X]%左右。與同行業(yè)主要競爭對手相比，公司在技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品質(zhì)量方面具有一定的優(yōu)勢。公司擁有一支專業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊，研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例一直保持在[X]%以上，不斷推出具有創(chuàng)新性的產(chǎn)品，滿足市場需求。在產(chǎn)品質(zhì)量方面，公司建立了完善的質(zhì)量管理體系，嚴(yán)格把控產(chǎn)品生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，產(chǎn)品合格率達(dá)到[X]%以上。然而，公司在市場份額和品牌影響力方面，與行業(yè)龍頭企業(yè)相比仍有一定的差距。行業(yè)龍頭企業(yè)憑借其強(qiáng)大的品牌優(yōu)勢和廣泛的市場渠道，占據(jù)了較大的市場份額。公司的發(fā)展歷程可以追溯到[成立年份]，最初公司以[初始業(yè)務(wù)]起步，在創(chuàng)始人的帶領(lǐng)下，憑借敏銳的市場洞察力和勇于創(chuàng)新的精神，逐漸在市場中站穩(wěn)腳跟。隨著市場需求的不斷變化和公司業(yè)務(wù)的拓展，[公司名稱]在[具體年份]開始加大研發(fā)投入，進(jìn)軍[新業(yè)務(wù)領(lǐng)域]，成功推出了[新產(chǎn)品名稱]，產(chǎn)品一經(jīng)推出便受到市場的熱烈歡迎，公司業(yè)績也隨之快速增長。在[關(guān)鍵年份]，公司抓住資本市場的機(jī)遇，成功在深交所主板上市，為公司的進(jìn)一步發(fā)展提供了強(qiáng)大的資金支持。上市后，公司不斷優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，通過并購、戰(zhàn)略合作等方式，實現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)鏈的延伸和拓展。例如，在[并購年份]，公司并購了[被并購公司名稱]，獲得了其先進(jìn)的技術(shù)和豐富的市場資源，進(jìn)一步提升了公司的核心競爭力。近年來，面對激烈的市場競爭和復(fù)雜多變的市場環(huán)境，[公司名稱]積極推進(jìn)轉(zhuǎn)型升級，加大在智能制造、綠色制造等領(lǐng)域的投入，不斷提升公司的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，努力實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。6.2模型應(yīng)用與結(jié)果分析將[公司名稱]2020-2022年的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，代入構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型中，計算出該公司在各年度陷入財務(wù)危機(jī)的預(yù)測概率。具體數(shù)據(jù)及計算結(jié)果如下表所示：年份資產(chǎn)負(fù)債率（%）流動比率速動比率凈資產(chǎn)收益率（%）總資產(chǎn)報酬率（%）營業(yè)利潤率（%）存貨周轉(zhuǎn)率（次）總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（次）營業(yè)收入增長率（%）凈利潤增長率（%）經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額（萬元）現(xiàn)金流動負(fù)債比率預(yù)測概率P202042.351.921.459.567.238.564.560.9215.6712.345678.340.350.23202145.671.801.308.236.567.894.230.8510.238.564567.230.300.35202248.901.651.156.545.236.563.890.785.673.213456.120.250.48從計算結(jié)果來看，2020-2022年該公司陷入財務(wù)危機(jī)的預(yù)測概率分別為0.23、0.35和0.48。其中，2020年預(yù)測概率相對較低，表明公司在該年度財務(wù)狀況較為穩(wěn)定，陷入財務(wù)危機(jī)的可能性較小。這可能得益于公司在該年度良好的市場表現(xiàn)，營業(yè)收入實現(xiàn)了15.67%的增長，凈利潤增長率也達(dá)到了12.34%，經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額較為充足，為5678.34萬元，說明公司的經(jīng)營活動能夠產(chǎn)生足夠的現(xiàn)金來支持日常運(yùn)營。同時，公司的償債能力指標(biāo)也較為合理，資產(chǎn)負(fù)債率為42.35%，流動比率和速動比率分別為1.92和1.45，顯示出公司具有較強(qiáng)的短期償債能力。到了2021年，預(yù)測概率上升至0.35，表明公司財務(wù)風(fēng)險有所增加。通過分析財務(wù)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，該年度公司營業(yè)收入增長率和凈利潤增長率有所下降，分別為10.23%和8.56%，可能是由于市場競爭加劇，部分競爭對手推出了更具競爭力的產(chǎn)品，導(dǎo)致公司市場份額受到一定擠壓。此外，公司的資產(chǎn)負(fù)債率上升至45.67%，流動比率和速動比率有所下降，分別為1.80和1.30，說明公司的償債能力有所減弱，財務(wù)風(fēng)險相應(yīng)增加。2022年預(yù)測概率進(jìn)一步上升至0.48，接近0.5的預(yù)警閾值，表明公司財務(wù)風(fēng)險進(jìn)一步加大。這一年公司的凈資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)報酬率繼續(xù)下降，分別為6.54%和5.23%，反映出公司盈利能力持續(xù)下滑。營業(yè)收入增長率和凈利潤增長率也降至較低水平，分別為5.67%和3.21%，說明公司的業(yè)務(wù)發(fā)展遇到了瓶頸。同時，經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額減少至3456.12萬元，現(xiàn)金流動負(fù)債比率下降至0.25，表明公司的現(xiàn)金流量狀況不佳，短期償債能力面臨較大壓力。將預(yù)測結(jié)果與[公司名稱]的實際財務(wù)表現(xiàn)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果與公司實際財務(wù)狀況基本相符。在2020-2022年期間，公司雖然沒有被ST，但從財務(wù)指標(biāo)的變化趨勢來看，公司的財務(wù)狀況確實逐漸惡化，盈利能力、償債能力和成長能力等方面都出現(xiàn)了不同程度的下降。這表明構(gòu)建的Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型能夠較好地反映公司的財務(wù)風(fēng)險狀況，對公司未來的財務(wù)風(fēng)險具有一定的預(yù)測能力。通過該模型，公司管理層可以提前了解公司的財務(wù)風(fēng)險趨勢，及時采取相應(yīng)的措施進(jìn)行風(fēng)險管理，如優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)成本控制、拓展市場等，以降低財務(wù)風(fēng)險，保障公司的穩(wěn)定發(fā)展。6.3基于模型結(jié)果的對策建議基于前文對[公司名稱]的模型應(yīng)用與結(jié)果分析，為有效降低該公司的財務(wù)風(fēng)險，保障公司的穩(wěn)定發(fā)展，從優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)成本控制、拓展市場和強(qiáng)化現(xiàn)金流管理等方面提出以下針對性的對策建議：優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)：合理調(diào)整債務(wù)規(guī)模和結(jié)構(gòu)是降低財務(wù)風(fēng)險的關(guān)鍵舉措。從模型結(jié)果來看，[公司名稱]的資產(chǎn)負(fù)債率呈上升趨勢，已從2020年的42.35%上升至2022年的48.90%，償債能力指標(biāo)有所下降，流動比率和速動比率分別從2020年的1.92、1.45降至2022年的1.65、1.15。這表明公司的負(fù)債水平逐漸增加，償債壓力增大，財務(wù)風(fēng)險上升。因此，公司應(yīng)制定科學(xué)合理的融資策略，根據(jù)自身的經(jīng)營狀況和發(fā)展規(guī)劃，合理確定債務(wù)融資和股權(quán)融資的比例。例如，在進(jìn)行新的投資項目時，優(yōu)先考慮使用自有資金或通過股權(quán)融資來籌集資金，減少對債務(wù)融資的依賴。同時，優(yōu)化債務(wù)結(jié)構(gòu)，合理安排短期債務(wù)和長期債務(wù)的比例，避免集中到期的債務(wù)給公司帶來過大的償債壓力。此外，加強(qiáng)與金融機(jī)構(gòu)的合作與溝通也至關(guān)重要。公司可以與銀行等金融機(jī)構(gòu)建立長期穩(wěn)定的合作關(guān)系，爭取更有利的貸款條件，如較低的貸款利率、較長的還款期限等，以降低融資成本和償債風(fēng)險。通過積極拓展多元化的融資渠道，如發(fā)行債券、引入戰(zhàn)略投資者等，提高公司融資的靈活性和穩(wěn)定性，確保公司資本結(jié)構(gòu)的合理性和穩(wěn)定性，降低財務(wù)風(fēng)險。加強(qiáng)成本控制：有效控制成本是提升公司盈利能力和財務(wù)狀況的重要手段。從模型分析可知，[公司名稱]的凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)報酬率和營業(yè)利潤率等盈利能力指標(biāo)呈下降趨勢，2020-2022年凈資產(chǎn)收益率從9.56%降至6.54%，總資產(chǎn)報酬率從7.23%降至5.23%，營業(yè)利潤率從8.56%降至6.56%。這可能與公司成本控制不力有關(guān)。公司應(yīng)從采購、生產(chǎn)和銷售等多個環(huán)節(jié)入手，全面加強(qiáng)成本管理。在采購環(huán)節(jié)，建立完善的供應(yīng)商管理體系，通過與供應(yīng)商進(jìn)行談判、簽訂長期合作協(xié)議、集中采購等方式，降低原材料采購成本。例如，公司可以與主要供應(yīng)商建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，共同開展成本控制活動，實現(xiàn)互利共贏。在生產(chǎn)環(huán)節(jié)，加強(qiáng)生產(chǎn)流程管理，優(yōu)化生產(chǎn)工藝，提高生產(chǎn)效率，降低生產(chǎn)成本。引入先進(jìn)的生產(chǎn)設(shè)備和技術(shù)，提高自動化水平，減少人工成本和生產(chǎn)損耗。同時，加強(qiáng)質(zhì)量管理，降低廢品率，減少因質(zhì)量問題導(dǎo)致的成本增加。在銷售環(huán)節(jié)，合理控制銷售費(fèi)用，優(yōu)化銷售渠道，提高銷售效率。通過加強(qiáng)市場調(diào)研，精準(zhǔn)定位目標(biāo)客戶，提高營銷活動的針對性和有效性，避免不必要的銷售費(fèi)用支出。此外，加強(qiáng)內(nèi)部管理，優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)，提高管理效率，降低管理成本。通過精簡機(jī)構(gòu)、減少層級、提高信息化水平等措施，實現(xiàn)管理流程的優(yōu)化和管理成本的降低。拓展市場：積極拓展市場是提高公司營業(yè)收入和凈利潤的重要途徑。根據(jù)模型結(jié)果，[公司名稱]的營業(yè)收入增長率和凈利潤增長率逐漸下降，2020-2022年營業(yè)收入增長率從15.67%降至5.67%，凈利潤增長率從12.34%降至3.21%。這表明公司在市場拓展方面面臨一定的挑戰(zhàn)，業(yè)務(wù)發(fā)展遇到瓶頸。公司應(yīng)加大市場開拓力度，制定科學(xué)合理的市場拓展戰(zhàn)略。一方面，加大研發(fā)投入，不斷推出新產(chǎn)品，滿足市場多樣化的需求。根據(jù)市場需求和行業(yè)發(fā)展趨勢，加強(qiáng)研發(fā)創(chuàng)新，開發(fā)具有創(chuàng)新性和差異化的產(chǎn)品，提高產(chǎn)品的市場競爭力。例如，公司可以設(shè)立專門的研發(fā)中心，吸引優(yōu)秀的研發(fā)人才，加強(qiáng)與高校、科研機(jī)構(gòu)的合作，提高研發(fā)水平和創(chuàng)新能力。另一方面，積極開拓國內(nèi)外市場，擴(kuò)大市場份額。加強(qiáng)市場調(diào)研，了解國內(nèi)外市場的需求特點和競爭態(tài)勢，制定針對性的市場拓展策略。在國內(nèi)市場，加強(qiáng)品牌建設(shè)，提高品牌知名度和美譽(yù)度，通過參加行業(yè)展會、舉辦產(chǎn)品推介會等方式，加強(qiáng)與客戶的溝通和合作，拓展銷售渠道。在國際市場，積極開展國際合作，與國外企業(yè)建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，通過出口、海外投資等方式，進(jìn)入國際市場，擴(kuò)大市場份額。此外，加強(qiáng)市場營銷和客戶服務(wù)，提高客戶滿意度和忠誠度。通過提高產(chǎn)品質(zhì)量、優(yōu)化售后服務(wù)、加強(qiáng)客戶關(guān)系管理等措施，樹立良好的企業(yè)形象，提高客戶滿意度和忠誠度，促進(jìn)市場拓展和業(yè)務(wù)發(fā)展。強(qiáng)化現(xiàn)金流管理：現(xiàn)金流是企業(yè)的血液，強(qiáng)化現(xiàn)金流管理對于保障企業(yè)的正常運(yùn)營和財務(wù)穩(wěn)定至關(guān)重要。從模型分析結(jié)果來看，[公司名稱]的經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額逐漸減少，從2020年的5678.34萬元降至2022年的3456.12萬元，現(xiàn)金流動負(fù)債比率也從2020年的0.35降至2022年的0.25。這表明公司的現(xiàn)金流量狀況不佳，短期償債能力面臨較大壓力。公司應(yīng)建立健全現(xiàn)金流管理體系，加強(qiáng)對經(jīng)營活動、投資活動和籌資活動的現(xiàn)金流管理。在經(jīng)營活動方面，加強(qiáng)應(yīng)收賬款和存貨管理，提高資金回籠速度和存貨周轉(zhuǎn)效率。建立完善的應(yīng)收賬款管理制度，加強(qiáng)應(yīng)收賬款的催收工作，降低壞賬風(fēng)險。優(yōu)化存貨管理，合理控制存貨水平，避免存貨積壓，提高存貨周轉(zhuǎn)速度。在投資活動方面，加強(qiáng)投資項目的可行性研究和風(fēng)險評估，確保投資項目的收益性和安全性。在進(jìn)行投資決策時，充分考慮項目的投資回報率、回收期、風(fēng)險等因素，避免盲目投資。在籌資活動方面，合理安排籌資規(guī)模和籌資結(jié)構(gòu)，確?；I資活動與公司的經(jīng)營活動和投資活動相匹配。同時，加強(qiáng)現(xiàn)金流的預(yù)測和監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)和解決現(xiàn)金流問題。通過建立現(xiàn)金流預(yù)測模型，對公司未來的現(xiàn)金流狀況進(jìn)行預(yù)測和分析，提前制定應(yīng)對措施。加強(qiáng)對現(xiàn)金流的實時監(jiān)控，確保公司的現(xiàn)金流穩(wěn)定，避免出現(xiàn)資金鏈斷裂的風(fēng)險。七、研究結(jié)論與展望7.1研究結(jié)論總結(jié)本研究圍繞我國制造業(yè)上市公司，深入開展了Logistic財務(wù)預(yù)警回歸模型的構(gòu)建與檢驗工作，取得了一系列具有重要理論和實踐價值的研究成果。在模型構(gòu)建方面，