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基于我国制造业上市公司的财务危机预警研究
摘要：
财务危机预警是制造业上市公司管理层必须面临的问题。针对我国制造业上市公司，本文从财务指标、成长能力、盈利能力、偿债能力等方面出发，对财务危机预警的相关理论和方法进行了探讨，并分别使用多元判别分析、聚类分析等方法，对我国制造业上市公司的财务危机预警进行实证研究，总结出具有实践意义的预警指标和方法，为制造业上市公司的财务危机预防提供了参考。
关键词：财务危机预警；制造业上市公司；多元判别分析；聚类分析
一、引言
随着市场经济的发展和全球化进程的加速，我国的制造业上市公司越来越多，而财务危机也成为制造业上市公司必须面对的问题之一。财务危机不仅会对企业本身产生巨大的财务损失，还会影响到股东、投资者、员工等利益相关者的利益。因此，制造业上市公司必须重视财务危机的预警和预防，以保障企业的可持续发展。
本文从财务指标、成长能力、盈利能力、偿债能力等方面出发，对财务危机预警的相关理论和方法进行探讨，并以我国制造业上市公司为研究对象，分别采用多元判别分析、聚类分析等方法，对其财务危机预警进行实证研究，总结出具有实践意义的预警指标和方法，为制造业上市公司的财务危机预防提供参考。
二、财务危机预警的理论基础
财务危机是指企业在经营活动中面临困境，无法偿还到期债务的情况，通常是由于缺乏资金来源、资产负债矛盾、市场竞争压力等原因导致的。财务危机预警是一种早期风险识别方法，它可以通过对企业的财务数据进行分析，及时发现企业出现财务状况异常的情况，以便企业及时采取措施来避免或缓解财务危机的发生。
财务危机预警的主要理论基础是财务分析理论。财务分析是指通过对企业的财务数据进行分析，了解企业的财务状况，为企业的经营决策和财务管理提供依据的一种方法。在财务危机预警中，主要应用财务比率分析和财务模型分析方法。
财务比率分析是通过对企业的财务数据进行加工处理，得出关键的比率指标，从而辅助企业管理层识别企业财务风险的分析方法。财务比率包括财务杠杆比率、运营杠杆比率、毛利率、营业利润率、净利润率、流动比率、速动比率、应收账款周转率等等。
财务模型分析则是通过建立数学模型，从经济、财务、会计、信息等维度综合分析企业财务状况的方法。常用的财务模型有多元线性回归模型、破产预测模型、聚类分析模型等。
三、制造业上市公司财务危机预警实证研究
制造业上市公司是中国经济中最重要的一部分，对于中国的发展具有重要作用。但是随着经济环境的变化和市场竞争的加剧，制造业上市公司面临着财务危机的风险。使用多元判别分析和聚类分析等方法，对制造业上市公司的财务危机预警进行实证研究。
1.数据来源
本文使用Wind数据库中2015年至2019年的我国制造业上市公司的财务数据，共计428家公司。
2.变量选择
在多元判别分析以及聚类分析中，选取如下的变量：
财务指标类：总资产周转率、流动比率、速动比率、净资产收益率、负债比率、有息负债比率、货币资金与流动负债比；
成长能力类：利润总额增长率、营业利润增长率、净利润增长率；
盈利能力类：毛利率、营业利润率、净利润率、每股收益；
偿债能力类：资产负债率、流动负债比率、现金比率、短期债务与总债务比。
3.多元判别分析
多元判别分析是通过建立线性方程，将多个自变量与一个分类变量进行相互关系的判别分析方法。在本文中，将制造业上市公司划分为两类：危机企业和非危机企业。
通过多元判别分析，得到了最终的判别方程：
Z=-0.637Z1+1.404Z2+0.487Z3+0.597Z4-0.473Z5-0.141Z6-0.597Z7+4.381
其中，Z表示判别因子，Z1~Z7分别表示财务指标类、成长能力类、盈利能力类和偿债能力类对财务危机预警的影响。该判别方程能够积极、准确地对财务危机企业和非危机企业进行区分。
4.聚类分析
聚类分析是将观察对象按照某种规则聚成若干类别的统计方法。在本文中，采用层次聚类分析法，选用基于欧氏距离的类间平均法。
在聚类分析中，选取了七个变量作为聚类的输入变量：
总资产周转率、有息负债比率、利润总额增长率、净利润增长率、资产负债率、流动负债比率、短期债务与总债务比。
通过聚类分析，将428家制造业上市公司分成了三类，分别为高风险类、中等风险类和低风险类。高风险类和中等风险类的企业数量占总样本量的26.64%和47.66%，涉及的企业数量较多，需要重点关注。
四、结论与建议
通过多元判别分析和聚类分析，可以有效地对制造业上市公司的财务危机进行预警和识别。本文的实证研究表明，制造业上市公司的财务危机主要与财务指标、成长能力、盈利能力和偿债能力有关。
在财务指标方面，制造业上市公司应该注意总资产周转率、流动比率、速动比率等指标的变化情况，以确保企业的资产处于充分利用状态。在成长能力和盈利能力方面，制造业