邓馨　国超

【摘 要】 将EVA指标引入财务预警，以2010—2014年我国沪深两市A股首次被ST的上市公司作为研究样本，分别构建引入EVA指标的Logistic回归模型与Fisher判别模型，通过模型对比发现：Logistic回归模型的预警准确率明显高于Fisher判别模型的预警准确率。

【关键词】 财务预警； EVA； Logistic回归分析； Fisher判别分析

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2016）08-0039-04

随着我国资本市场的迅速发展，上市公司面临的财务风险日益突出，迫切需要进行有效的财务预警。现阶段对财务预警的研究主要采用实证分析的方法，通过构建预警模型来识别潜在的财务危机，应用较为广泛的是Logistic回归模型以及Fisher判别模型，本文分别构建基于Logistic回归分析和Fisher判别分析的预警模型，通过对二者的预警过程及效果进行对比，确定更为准确的预警模型，为上市公司财务预警提供一定的参考。

在构建财务预警模型过程中，指标体系对最终的判定准确率具有显著影响，因此，预警指标的选择显得尤为重要。然而传统财务指标在预警过程中却存在很多不足，例如，忽视权益资本成本、过度注重短期业绩、易受人为操纵等，所以仅靠传统财务指标难以完全满足财务预警的目的。国内外学者针对此类问题也在不断研究和探索，涌现出了许多新方法，如引入新的预警指标、利用非财务信息、构建时间序列等，其中，引入EVA指标就是一种新的思维与尝试[1]。

EVA实质是对剩余收益的扩展和延伸，被定义为税后净经营利润（Net Operating Profit After Tax，NOPAT）与资本成本（Capital Charge，CC）之间的差额。……