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财务困境通常是指企业的财务循环由于受到经营决策、财务运作、生产营销及其它不可抗拒因素的影响而无法正常持续下去,或陷于停滞的状态。上市公司陷入财务困境不仅会使投资者、债权人遭受损失,而且会影响整个社会资源配置的有效性。如何有效预测上市公司的财务状况已经成为理论界和实务界共同关心的问题。准确预测上市公司的财务困境可以提醒公司管理层及早采取措施以避免情况进一步恶化,也以帮助投资者、债权人等利益相关者预测上市公司的经营发展前景,提高决策的及时性、科学性和有效性。
本文借鉴国内外现有研究成果,以我国沪深两市A股上市公司为研究对象,结合财务困境的内涵与我国特殊的制度背景,将因财务状况异常而被特别处理的公司界定为财务困境公司展开研究。构建了一套包括六个方面44个指标的财务困境预警指标体系。进而以此为依托,本文选取沪深两市A股市场上2001-2007年7年中当年特别处理的上市公司共229家公司作为财务困境公司样本,同时根据同行业、同时期、按1:3的原则随机选取了687家非ST公司作为非财务困境公司样本。其中把2001-2006年的公司作为建模样本,把2007年的公司作为检验样本。利用各公司对外公布的财务数据、非财务数据及其他相关资料,使用K-S检验对预警指标的正态性分布进行检验,并用T检验和非参数检验对预警指标进行筛选。最后运用SAS/EM数据挖掘软件分别构建了T-3年的CART决策树模型和C4.5决策树模型。
实证分析结果表明：
1.根据非参数检验的结果大多数指标在财务困境发生的前3年就显示出困境组和健康组存在显著的差异。
2.用C4.5算法所构建的决策树模型要优于CART算法所构建的决策树模型。
3.根据C4.5决策树模型建模最终使用的变量,得出：已获利息倍数、应收账款周转率、总资产、总资产增长率、加权净资产收益率、长期负债权益比率、经营活动产生的现金流量/流动负债、每股经营活动产生的现金流量净额等这8个变量,对上市公司3年后会不会陷入财务困境有显著影响。其中已获利息倍数的影响最大。
4.决策树模型在上市公司财务困境发生前3年准确率77％,说明该模型是有效的,具有较强的应用价值。