判别分析在企业破产中的应用

　　【摘要】改革开放以来，随着我国市场经济的发展，涌现出了大量的优秀的企业。然而，与此同时，也出现了大批亏损的企业。有些甚至濒临破产。准确判别企业破产的程度无疑是采取适当措施搞活企业的基础和前提，对推进我国国企改革和促进国民经济健康发展更有重要的意义。本文皆在对各类企业财务数据进行判别分析，以找出破产企业和非破产企业有无本质的区别。在此基础上，如何提高判别的准确性，提高数据的可靠性，本文也提出了一些建议。 　　【关键词】企业 ；破产 ；财务数据 ；判别分析 　　一、问题的提出 　　企业破产是一个世界性的问题。在美国以外其他国家大量关于企业破产研究的报告发表在《银行与金融杂志》1984年第八卷第二集和该杂志1988年第七卷的“金融专题研究”两期专辑上，至少包括了20个国家，充分显示了这些模型的影响和重要性。 　　本文旨在借鉴国外建立企业破产判别模型的理论和经验，分析解决以下几个问题：在我国目前的经济环境、会计环境下，我国破产企业在财务报表上是否有共同的、区别于非破产企业的本质特征？如果有的话，这种特征可否采用某种有效可行的方法予以判断出来？我们选取深圳，上海以及南京等地企业的财务报表数据，运用判别分析，肯定地回答了上面的问题。 　　二、理论及模型 　　判别分析是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。 　　它又称“分辨法，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法。其基本原理是按照一定的判别准则，建立一个或多个判别函数，用研究对象的大量资料确定判别函数中的待定系数，并计算判别指标。据此即可确定某一样本属于何类。判别分析有二级判别、多级判别、逐步判别等多种方法，在气候分类、农业区划、土地类型划分中有着广泛的应用。 　　判别分析方法主要有：贝叶斯（Bayes）判别，费歇（Fisher）判别等几种常见的方法。 　　（一）基于正态总体假设的贝叶斯（Bayes）判别方法 　　在假设两组协方差相等的情况下，贝叶斯判别方法将导出线性判别函数；假设两组协方差不等，则导出二次判别函数。 　　（1）假设两组协方差阵相等，两组母体的事前概率相等，误判损失恒为常数。此时得到线性判别函