某公司財務知識與財務惡化預警研究管理學(已修改)
2025-03-13 11:43 本頁面
【正文】 我國產(chǎn)險公司財務惡化預警研究 ——基于 Logistic 模型 一、文獻背景 上個世紀 60年代初期，美國保險市場接連發(fā)生產(chǎn)險公司失去償付能力的事件（ Barniv和 McDonald， 1992），之后在 80年代中期，保險公司破產(chǎn)的頻率及危害程度大幅增加（ Harrington， 1992）。反觀我國產(chǎn)險市場，雖然尚未出現(xiàn)公司倒閉或財務危機的情況，但隨著外資產(chǎn)險公司的大量進入，未來市場的競爭勢必更趨激烈，經(jīng)營風險也會相對增加。而于保險公司財務異常狀況的識別和預測可以幫助保險公司管理層確定公司是否面臨經(jīng)營失敗的風險，也可以幫助審計人員判斷公司是否具有持續(xù)經(jīng)營的能力，這對于監(jiān)管機關、立法部門、保單持有人、股東、債權人以及一般公眾都是十分重要的。因此，我們需要針對我國實際情況，及早尋找一個有效的評估方法，作為產(chǎn)險業(yè)的財務預警評估工具，促使保險業(yè)所扮演的穩(wěn)定社會、促進經(jīng)濟發(fā)展等功能得以有效發(fā)揮。 因此，本文通過回顧國內(nèi)外產(chǎn)險業(yè)財務預警分析的相關文獻，探討影響產(chǎn)險公司財務狀況的主要因素，并利用國內(nèi)產(chǎn)險公司 20232023年的財務數(shù)據(jù)，運用 Logistic模型進行財務狀況惡化預警的實證研究。由于以 Logistic模型作為分析工具，需要有實際失去償付能力公司的相關數(shù)據(jù)，然而目前國內(nèi)產(chǎn)險業(yè)尚無公開的失去償付能力的公司，因而本文擬根據(jù)財務比率分析中的均值 方差法，將研究樣本依財務狀況分為兩組，財務狀況好的公司視為正常公司，反之則視為異常公司。之后，根據(jù)監(jiān)管尺度的寬松和嚴格程度，在四個不同模式下，分析影響產(chǎn)險公司財務異常的主要因素，并對不同模式下事前概率與預測概率的整體辨別率及錯誤成本進行比較。 二、文獻回顧 保險行業(yè)中對于償付能力不足問題的研究很早就受到了關注，并且相應發(fā)展起了許多關于識別保險公司財務異常狀況的方法。 Ambrose和Seward （ 1988）根據(jù) ，引入虛擬變量，運用多變量判別分析法進行財務困境預警，并與財務比率法分析結果加以比較，再將二者合并代入事前概率多變量判別分析法，比較三種方法的預測能力，結果發(fā)現(xiàn)事前概率的判別結果較好。 Grace， Harrington和 Klein （ 1998）和 Cummins， Grace和 Phillips（ 1999），分別以19891991年和 19901992年產(chǎn)險公司為樣本，比較了財務分析追蹤系統(tǒng)（ FAST）與風險基礎資本（ RBC）兩種靜態(tài)償付能力評估方法，結果發(fā)現(xiàn) FAST更能有效識別異常公司，而 RBC的預測能力雖不及FAST，但仍具一定程度的正確識別率。 國內(nèi)，戴娟（ 2023）指出我國償付能力監(jiān)管指標主要是借鑒了美國IRIS體系，但許多指標對償付能力不足的預警作用并不顯著。占夢雅（ 2023）通過因子分析，指出各償付能力監(jiān)管指標之間存在高度相關性，四個以下獨立指標值超出正常范圍的公司可能會比四個以上高度相關的指標超出正常范圍的公司更值得關注，同時 Logit模型結果表明償付能力充足率對
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