某公司财务知识与财务恶化预警研究管理学.ppt

Here comes your footer 我国产险公司财务恶化预警研究——基于 Logistic 模型 一、文献背景 上个世纪60年代初期，美国保险市场接连发生产险公司失去偿付能力的事件（Barniv和McDonald，1992），之后在80年代中期，保险公司破产的频率及危害程度大幅增加（Harrington，1992）。反观我国产险市场，虽然尚未出现公司倒闭或财务危机的情况，但随着外资产险公司的大量进入，未来市场的竞争势必更趋激烈，经营风险也会相对增加。而于保险公司财务异常状况的识别和预测可以帮助保险公司管理层确定公司是否面临经营失败的风险，也可以帮助审计人员判断公司是否具有持续经营的能力，这对于监管机关、立法部门、保单持有人、股东、债权人以及一般公众都是十分重要的。因此，我们需要针对我国实际情况，及早寻找一个有效的评估方法，作为产险业的财务预警评估工具，促使保险业所扮演的稳定社会、促进经济发展等功能得以有效发挥。 因此，本文通过回顾国内外产险业财务预警分析的相关文献，探讨影响产险公司财务状况的主要因素，并利用国内产险公司2002-2005年的财务数据，运用Logistic模型进行财务状况恶化预警的实证研究。由于以Logistic模型作为分析工具，需要有实际失去偿付能力公司的相关数据，然而目前国内产险业尚无公开的失去偿付能力的公司，因而本文拟根据财务比率分析中的均值-方差法，将研究样本依财务状况分为两组，财务状况好的公司视为正常公司，反之则视为异常公司。之后，根据监管尺度的宽松和严格程度，在四个不同模式下，分析影响产险公司财务异常的主要因素，并对不同模式下事前概率与预测概率的整体辨别率及错误成本进行比较。 二、文献回顾 保险行业中对于偿付能力不足问题的研究很早就受到了关注，并且相应发展起了许多关于识别保险公司财务异常状况的方法。Ambrose和Seward （1988）根据A.M.Best的评级指标，引入虚拟变量，运用多变量判别分析法进行财务困境预警，并与财务比率法分析结果加以比较，再将二者合并代入事前概率多变量判别分析法，比较三种方法的预测能力，结果发现事前概率的判别结果较好。Grace，Harrington和Klein （1998）和Cummins，Grace和Phillips（1999），分别以1989-1991年和1990-1992年产险公司为样本，比较了财务分析追踪系统（FAST）与风险基础资本（RBC）两种静态偿付能力评估方法，结果发现FAST更能有效识别异常公司，而RBC的预测能力虽不及FAST，但仍具一定程度的正确识别率。 国内，戴娟（2003）指出我国偿付能力监管指标主要是借鉴了美国IRIS体系，但许多指标对偿付能力不足的预警作用并不显著。占梦雅（2005）通过因子分析，指出各偿付能力监管指标之间存在高度相关性，四个以下独立指标值超出正常范围的公司可能会比四个以上高度相关的指标超出正常范围的公司更值得关注，同时Logit模型结果表明偿付能力充足率对业务增长、资金运用风险等敏感性不强。吕长江、周县华、杨家树（2006）利用我国保险公司2001-2003年数据，分别运用多元判别分析模型和Logistic模型对偿付能力恶化的保险公司进行预测，发现多元判别分析模型要优于Logistic模型。 通过上述文献回顾发现，财务预警的主要目的是寻找一套有效预测保险公司财务状况的方法，以避免保险公司破产导致社会动荡与经济发展不稳定等现象。由于Logistic模型是采用一系列财务比率变量来预测公司破产或违约的概率，然后根据公司、投资者的风险偏好程度设定风险警界线，以此对分析对象进行风险定位和决策，其与多元判别分析法的本质区别在于前者不要求满足正态分布，其模型采用Logistic函数。而Logistic回归不假定任何概率分布，在样本分布不满足正态情况下其判别正确率高于判别分析法的结果。因此，本文采取Logistic回归作为研究模型，利用2002-2005年产险公司的财务数据建立模型，并对2005年公司的财务状况进行预警，以探求影响公司财务状况的重要因素，并寻求最佳的监管标准。 三、样本、指标选择与实证设计 （一）样本数据及指标选择 样本数据主要来源于《中国保险年鉴》（2003~2006）。经过数据整理和剔除缺失及特大异常数据，本文的实际样本为：2002年26个，2003年28个，2004年23个，2005年26个。根据上述相关研究文献，本文参照美国IRIS、FAST财务比率系统，A.M.Best公司评级指标体系及我国财产保险公司监管指标，共选取20项财务指标进行保险公司财务状况的预警（见附表1），这些指标从资本结构、流动性及偿债能力、经营效率、