[摘 要] 本文以 2002—2004 年深沪两市首次被 ST 的118 家上市公司作为研究对象，同时选择同行业且资产规模相近的 ll8 家盈利公司作为配对样本。在界定了“财务危机”的范围后，利用 ST 公司财务危机前 1 年的数据，初步选择了 20个财务指标，对 ST 公司与配对样本的均值、标准差，T 统计量和 Z 统计量进行分析，寻找 ST 公司与非 ST 公司在财务指标上的差异，井采用主成分分析法进一步筛选财务指标。最后运用二元逻辑回归(Logit)，建立起上市公司财务危机前 1 年的预警模型，且进行了预测。 [关键词] 财务危机；配对样本；主成分分析；逻辑回归；预警模型 一、 “财务危机”(Pinancial crisis) 又称“财务困境”(Pinancial distress)，国外多数同类研究采用破产标准。但中国从 1988 年开始试行《企业破产法》至今，没有一家上市公司破产．尽管 2004 年 6 月“ST 宁窖”爆出破产风波，但也在同年 12 月通过债权人和解解除了危机。由此可见，中国的破产机制不健全，加上国内证券市场的发展历史很短，采用外国学者的做法行不通。 国内学者大都将特别处理(ST)的上市公司作为存在财务危机的公司，如陈静(1999)、李华中(2001)、姜秀华(2002)等。本文也将 ST 公司作为研究样本，并将“财务危机”定义为“因财务状况异常而被特别处理(ST)”，所指的“财务状况异常”包括上市公司突然出现重大亏损、连续两年亏损、股东权益低于注册资本或每股净资产低于面值等几种情形。 二、国内研究文献综述 陈静(1999)以 1998 年的 27 家 ST 公司和 27 家非 ST 公司为研究样本，使用 1995—1997 年的财务指标进行了单变量分析和多元判定分析，由于受样本量的限制没有对上市公司被ST 的原因加以详细区分；李华中(2001)用判别函数对 1997—1999 上市公司分类，描述了 ST 公司的行业分布，利用向前回归法筛选财务指标建立预警模型；姜秀华等(2002)以在深沪两市上市的 42 家公司为控制相关变量，同时随机选取 42 家非 ST公司为控制样本进行了研究，运用 Logistic 回归得到预警模型，并进行了预测与效果检验。 三、研究方法和研究样本 (一)研究方法 本文采用的方法是二元逻辑回归(Logit)，相关的数据分析处理通过 SPSSl3．0 软件完成。 (二)研究样本及样本的行业特征分析 1.选择的研究样本 本文选择的样本 S1 是 2002—2004 年深沪两市首次被 ST的 118 家公司。 同时，选择了与样本 ...
