朱兆珍，董小红，汪 健

(安徽财经大学商学院，安徽 蚌埠 233000 )



成长期上市公司财务危机预测
——基于Kalman滤波与Logistic回归的实证研究

朱兆珍，董小红，汪 健

(安徽财经大学商学院，安徽 蚌埠 233000 )

本文将Kalman滤波智能算法与Logistic回归传统模型相结合，对成长期上市公司财务危机进行预测。结果表明：公司治理因素对上市公司是否发生财务危机具有显著影响；比较而言，Kalman滤波算法算得的专一性优于Logistic回归模型；临近被ST的T-1期模型I、II以及T-3期模型II计算所得敏感性高于Kalman滤波算法敏感性结果，但T-3期模型I及T-5期模型I、II敏感性皆低于Kalman滤波算法得到的敏感性。文章最后提出了成长期上市公司避免陷入财务困境的政策建议。

成长期；财务危机；Kalman滤波；Logistic回归

一、引 言

企业财务危机预警(Financial early warning，亦可简称为FEW)是一个世界性的问题和难题[1]，隶属于公司治理的重要研究领域，对于公司管理者、投资者、债权人等做出决策起着重要作用[2]。预防财务危机，对企业财务危机进行尽可能有效和精细地预警和监测是摆在财务理论研究和实务工作者面前急需研究的重要课题[3]。国内外财务危机预警研究文献汗牛充栋，大多数文献仅凭借财务危机发生当期前若干期的截面数据就做出是否发生财务危机的判断，缺乏动态性。基于企业生命周期视角的文献不多，且多停留在理论分析层面，这为本文研究提供了空间。企业生命周期理论认为企业犹如生命体，经历出生、成长、成熟、衰退直至死亡的全过程。处于不同生命周期阶段的企业会表现出不同的典型行为模式[4]。……