| 标题 | 引入财务重述的财务预警模型效率的实证研究 |
| 范文 | 王晓光 陈洁 【摘 要】 目前，财务危机预警模型的实证研究一般都是采用以“ST公司”为主的单一两分法识别危机样本，没有考虑管理层可能的利润操纵行为，无法提高预警模型的预警效率，从而无法有效保护投资者。2012年7月经过第七次修订的股票上市规则，在对股票交易实施退市风险警示时首次引入了追溯重述，表明了监管机构对财务重述的重视。通过引入财务重述对沪深两市2009—2010年的“危机样本”进行重新界定，以检验引入财务重述后的财务预警模型的预警效率。 【关键词】 财务预警； 财务危机； 追溯重述； Logistic模型 中图分类号：F275.5 文献标识码：A 文章编号：1004-5937（2014）07-0075-04 一、引言 对于处于市场经济环境中的每个企业而言，风险无处不在、无时不有。信息技术的飞速发展在给企业带来巨大机遇的同时，也将企业的风险进一步放大。财务风险作为企业风险的一个重要组成部分，受到越来越多的关注。为了适应变化的组织结构、管理模式和市场环境，迫切需要企业研究与时俱进的现代财务管理手段。财务预警模型以其客观性、科学性和较高的精度与效度，为方便客观地评价企业财务状况、预测企业未来发展趋势提供了重要方法。 建立和运用正确的企业财务预警模型，具有重要的理论意义和现实意义。一方面，通过建立模型对风险的形成机制进行研究，有助于丰富企业管理理论；另一方面，风险预警模型的正确运用对于经营者正确把握企业自身财务健康状况、保护投资者和债权人的利益、提高政府对企业的宏观监控质量及规范证券市场，都将起到重要作用。 目前，我国理论界对财务危机预警模型的实证研究一般都是采用以“ST公司”为主的单一两分法识别危机样本，没有考虑管理层可能的利润操纵行为，无法提高预警模型的预警效率，从而无法有效保护投资者。2012年7月7日上海证券交易所发布《上海证券交易所股票上市规则（2012年修订）》（简称“上市规则”）①，经过第七次修订的股票上市规则，在对股票交易实施退市风险警示时首次引入了追溯重述，表明了监管机构对财务重述的重视。本文通过引入财务重述对沪深两市2009—2010年的“危机样本”进行重新界定，以检验引入财务重述后的财务预警模型的预警效率。 二、文献评述 自Fitzpatrick（1932）率先使用单变量破产预测模型开创财务危机预警模型研究先河以来，国内外学术界对财务危机预警的研究主要集中在以下几个方面： （一）财务危机预警的模型 目前，学术界关于财务危机的预警模型主要有：单变量模型（Fitzpatrick，1932；Beaver，1966）；Z模型（Altman，1968）；ZETA模型（Altman、Haldeman & Narayanan，1977）；F分数模型（周首华等，1996）；LOGIT回归模型（Martin，1977；Ohison，1980）；PROBIT回归模型（Ohison，1980）；决策树模型（Frydman、Altman & Kao，1985）；神经网络模型（Coats & Fant，1991）等。根据2008—2011年在会计类核心期刊发表的相关文章，经过整理分析，上述几种计量模型在实证研究中的应用情况见表1。表1列示的是各种财务危机预警模型的使用次数。由表1可见，LOGIT回归模型在实证研究中应用最为广泛，其次是神经网络模型和Z-score模型，其他计量模型的使用频率较低。 （二）评价指标体系的选取 Fitzpatrick（1932）通过对19家企业的研究发现净利润与股东权益的比率和股东权益与负债总额的比率对财务风险具有较强的识别能力，Beaver（1966）在此基础上扩充了评价指标体系，提出债务保障率、资产收益率、资产负债率三个财务指标能有效地预测财务危机状况，其中债务保障率指标预测的准确率最高（吴英娟，2005）。此后，评价指标体系不断扩充，逐步形成了财务指标和非财务指标两大体系。其中，财务指标主要包括偿债能力指标、盈利能力指标、股东获利能力指标和营运能力指标等；非财务指标主要引入了公司治理（刘孙芸和邱重植，2010）、股权结构（袁康来和李继志，2009）、经济附加值EVA（苗洛涛等，2008；梁杰等，2011）等因素。此外，国内学者还分行业和地区对评价指标进行了研究，试图建立适合不同行业和地区的评价指标体系（赵兰，2010；刘宏洲，2011；蒋太才和韩信，2011；颜哲等，2012；辛磊和高建来，2012）。 三、研究设计 （一）“危机”样本界定 目前我国理论界对财务危机公司大都界定为被实施“风险警示”（即被“ST”）的企业，然而针对我国资本市场尚未完善和财务信息时常失真的现实，很多面临财务危机的上市公司会因资本市场压力和高管薪酬契约等方面的动机进行盈余操纵，这些经过粉饰的企业往往也埋藏着财务失败的种子。 2012年7月实施的股票上市规则首次引入了追溯重述，将退市风险预警定义为上市公司出现以下情形之一的，本所对其股票实施退市风险警示：（1）最近两个会计年度经审计的净利润连续为负值或者被追溯重述后连续为负值；（2）最近一个会计年度经审计的期末净资产为负值或者被追溯重述后为负值；（3）最近一个会计年度经审计的营业收入低于1 000万元或者被追溯重述后低于1 000万元；（4）最近一个会计年度的财务会计报告被会计师事务所出具无法表示意见或者否定意见的审计报告；（5）因财务会计报告存在重大会计差错或者虚假记载，被中国证监会责令改正但未在规定期限内改正，且公司股票已停牌两个月；（6）未在法定期限内披露年度报告或者中期报告，且公司股票已停牌两个月；（7）公司可能被解散；（8）法院依法受理公司重整、和解或者破产清算申请；（9）因第12.14条股权分布不具备上市条件，公司在规定的一个月内向本所提交解决股权分布问题的方案，并获得本所同意；（10）本所认定的其他情形。② 为了使财务危机预警模型提高预警效率，并切实保护投资者，必须对隐藏的危机公司进行深入挖掘。但是，通过对2008—2011年的财务重述报告进行分析，难以发现符合追溯重述后被ST的公司。由于信息不对称等方面的原因，公司的盈余操纵行为很难被发现，即使被发现，这样的公司就一定存在财务危机吗？有一点可以确定，为避免被“ST”巨亏后微利的企业——类似于“洗大澡（Big Bath）”的企业——肯定是有问题的。因此，本文对危机公司的界定不仅包含传统的“ST”企业，也加入了被证监会或主流媒体披露存在虚增利润进行财务重述的企业。本文通过对财务失败企业的重新界定，试图将财务失败和财务信息质量联系起来，通过挖掘隐藏的危机公司，构建引入财务信息重述的财务危机预警模型。 （二）样本选取与数据来源 按照本文对危机样本的界定，在沪深两市A股市场上市的制造业企业中选取2009—2010年度被ST处理的37家上市公司和巨亏后微利同时进行财务重述的13家上市公司作为财务危机公司样本，另外在财务危机公司样本确定后相应地选择与之配对的50家不存在财务危机的公司作为对比样本，共100个样本观测值，其中不考虑财务重述时有74个观测值。对比样本的选取原则为：（1）配比企业行业相同；（2）配比企业资产规模相当；（3）配比企业上市时间接近。 “预”——财务危机预警的生命力所在（吴星泽，2011）。根据我国上市公司年报披露制度，上市公司公布其年报的截止日期为下一年的4月30日，所以上市公司（t-1）年的年报和其在第t年是否被特别处理这两件事几乎是同时发生的，用t-1年的数据预测第t年是否被特别处理是没有实际意义的（刘克涛，2010）。因此本文采用公司第（t-2）年的财务数据建立预警模型来预测公司在第t年是否存在财务危机。比如：世纪光华2010年3月5日起实行“退市风险警示”特别处理，所以选取2008年（t-2）末的财务数据。对于巨亏后微利同时进行财务重述的公司的微利年份视为亏损，因此采用公司巨亏年份的财务数据建立预警模型。 本文使用的相关财务数据来源于国泰安（CSMAR）数据库中的上市公司财务指标子库，财务公告信息来源于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站和巨潮资讯网；本文主要通过STATA对所有数据进行处理和统计分析。 （三）假设发展 在对财务危机预警的实证研究中，最具挑战性的问题是关于财务危机预警模型的计量问题，但最根本、最基础的问题是对“危机样本”的界定问题。在对这些方法的使用价值和精确度进行衡量之前，如果不能很好地解决对“危机样本”界定这一最根本、最基础的问题，就难以得出有效的实证研究结果。 假设1：引入财务重述的财务危机预警模型能够提高模型的预警效率。 四、实证研究 （一）财务预警指标选取 表2列示了构建财务预警模型的指标，该指标体系从盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、营运能力、发展能力和偿债能力六个维度列示了样本公司的财务信息。 表3列示了不考虑财务重述时危机样本和非危机样本的均值T检验。检验结果表明，危机样本的销售净利率（ROS）、资产报酬率（ROA）、每股收益（EPS）、资本保值增值率（RAA）和总资产保值率（TA）显著高于非危机样本公司，且均在1%的统计水平下显著，而其他变量在分组样本间的差别则不显著。 （二）预测模型与临界区域的建立及分析 表5列示了将考虑财务重述的分组样本带入模型公式（1）进行检验的结果。由表5可以看出在不考虑财务重述时模型的预测率是比较高的，但在考虑财务重述时模型的预测率明显降低，尤其是对于巨亏后微利同时进行财务重述的企业。预测结果间接表明了假设1的推断：引入财务重述的财务危机预警模型能够提高模型的预警效率。 五、研究结论 将财务重述引入上市公司特殊处理的判定是上海证券交易所和深圳证券交易所上市规则的重心之举，通过对以往经验数据的分析可以看出，考虑财务重述的特别处理能够提高财务预警的效率，表明了监管部门对资本市场监管力度的加大，表明新的上市规则具有较强的现实意义。 【主要参考文献】 [1] 吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，2001（6）：46-55. [2] 刘克涛.高科技产业财务困境预警的实证研究[J].财会研究，2010（20）：50-54. [3] 卢兴杰.我国上市公司财务预警的实证研究[J]. 财会月刊（综合），2006（1）：3-4. [4] 陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J]. 会计研究，1999（4）：31-38. [5] 陆建桥.中国亏损上市公司盈余管理实证研究[J].会计研究.1999（9）：31-36. [6] 崔学刚，王立彦，许红.企业增长与财务危机关系研究[J].会计研究，2007（12）：55-62. [7] 谷祺，刘淑莲.财务危机企业投资行为分析与对策[J].会计研究，1999（10）：28-31. [8] 李心合.财务失败及其预警[J].财务与会计（理财版），2007（12）：57-59. [9] 李心合.利益相关者财务论[J].会计研究，2003（10）：10-15. [10] （德）马克斯·韦伯.社会科学方法论[M].北京：中央编译出版社，1999：17-18. [11] 彭韶兵，邢精平.公司财务危机论[M].北京：清华大学出版社，2005：50-51. [12] 吴星泽.财务预警的非财务观[J].当代财经，2010（4）：122-127. [13] 袁淳，荆新，廖冠民.国有公司的信贷优惠：信贷干预还是隐性担保？——基于信用贷款的实证检验[J].会计研究，2010（8）：49-54. [14] 朱家安，陈志斌.我国财务困境预测实证研究文献综述和分析[J].会计之友（上），2007（4）. [15] CraigG. Johnson. Ratio Analysis and the Prediction of Firm Failure.[J] The Journal of Finance，1970，25 （Dec）：1166-1168. [16] D. B. Deakin. A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure[J]. Journal of Accounting Research，1972（spring）：167-169. [17] E. I. Altman. Financial Ratios，Discriminant Ana-lysis，and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance，1968（September）：589-609. [18] Johnson S.，et a.l. Tunneling[J].American Economic Review，2000，90（2）：22-27. [19] Mark E. Zmijewsk.i Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models[J]. Journal of Accounting Research，supplement：1984：59-82. 为了使财务危机预警模型提高预警效率，并切实保护投资者，必须对隐藏的危机公司进行深入挖掘。但是，通过对2008—2011年的财务重述报告进行分析，难以发现符合追溯重述后被ST的公司。由于信息不对称等方面的原因，公司的盈余操纵行为很难被发现，即使被发现，这样的公司就一定存在财务危机吗？有一点可以确定，为避免被“ST”巨亏后微利的企业——类似于“洗大澡（Big Bath）”的企业——肯定是有问题的。因此，本文对危机公司的界定不仅包含传统的“ST”企业，也加入了被证监会或主流媒体披露存在虚增利润进行财务重述的企业。本文通过对财务失败企业的重新界定，试图将财务失败和财务信息质量联系起来，通过挖掘隐藏的危机公司，构建引入财务信息重述的财务危机预警模型。 （二）样本选取与数据来源 按照本文对危机样本的界定，在沪深两市A股市场上市的制造业企业中选取2009—2010年度被ST处理的37家上市公司和巨亏后微利同时进行财务重述的13家上市公司作为财务危机公司样本，另外在财务危机公司样本确定后相应地选择与之配对的50家不存在财务危机的公司作为对比样本，共100个样本观测值，其中不考虑财务重述时有74个观测值。对比样本的选取原则为：（1）配比企业行业相同；（2）配比企业资产规模相当；（3）配比企业上市时间接近。 “预”——财务危机预警的生命力所在（吴星泽，2011）。根据我国上市公司年报披露制度，上市公司公布其年报的截止日期为下一年的4月30日，所以上市公司（t-1）年的年报和其在第t年是否被特别处理这两件事几乎是同时发生的，用t-1年的数据预测第t年是否被特别处理是没有实际意义的（刘克涛，2010）。因此本文采用公司第（t-2）年的财务数据建立预警模型来预测公司在第t年是否存在财务危机。比如：世纪光华2010年3月5日起实行“退市风险警示”特别处理，所以选取2008年（t-2）末的财务数据。对于巨亏后微利同时进行财务重述的公司的微利年份视为亏损，因此采用公司巨亏年份的财务数据建立预警模型。 本文使用的相关财务数据来源于国泰安（CSMAR）数据库中的上市公司财务指标子库，财务公告信息来源于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站和巨潮资讯网；本文主要通过STATA对所有数据进行处理和统计分析。 （三）假设发展 在对财务危机预警的实证研究中，最具挑战性的问题是关于财务危机预警模型的计量问题，但最根本、最基础的问题是对“危机样本”的界定问题。在对这些方法的使用价值和精确度进行衡量之前，如果不能很好地解决对“危机样本”界定这一最根本、最基础的问题，就难以得出有效的实证研究结果。 假设1：引入财务重述的财务危机预警模型能够提高模型的预警效率。 四、实证研究 （一）财务预警指标选取 表2列示了构建财务预警模型的指标，该指标体系从盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、营运能力、发展能力和偿债能力六个维度列示了样本公司的财务信息。 表3列示了不考虑财务重述时危机样本和非危机样本的均值T检验。检验结果表明，危机样本的销售净利率（ROS）、资产报酬率（ROA）、每股收益（EPS）、资本保值增值率（RAA）和总资产保值率（TA）显著高于非危机样本公司，且均在1%的统计水平下显著，而其他变量在分组样本间的差别则不显著。 （二）预测模型与临界区域的建立及分析 表5列示了将考虑财务重述的分组样本带入模型公式（1）进行检验的结果。由表5可以看出在不考虑财务重述时模型的预测率是比较高的，但在考虑财务重述时模型的预测率明显降低，尤其是对于巨亏后微利同时进行财务重述的企业。预测结果间接表明了假设1的推断：引入财务重述的财务危机预警模型能够提高模型的预警效率。 五、研究结论 将财务重述引入上市公司特殊处理的判定是上海证券交易所和深圳证券交易所上市规则的重心之举，通过对以往经验数据的分析可以看出，考虑财务重述的特别处理能够提高财务预警的效率，表明了监管部门对资本市场监管力度的加大，表明新的上市规则具有较强的现实意义。 【主要参考文献】 [1] 吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，2001（6）：46-55. [2] 刘克涛.高科技产业财务困境预警的实证研究[J].财会研究，2010（20）：50-54. [3] 卢兴杰.我国上市公司财务预警的实证研究[J]. 财会月刊（综合），2006（1）：3-4. [4] 陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J]. 会计研究，1999（4）：31-38. [5] 陆建桥.中国亏损上市公司盈余管理实证研究[J].会计研究.1999（9）：31-36. [6] 崔学刚，王立彦，许红.企业增长与财务危机关系研究[J].会计研究，2007（12）：55-62. [7] 谷祺，刘淑莲.财务危机企业投资行为分析与对策[J].会计研究，1999（10）：28-31. [8] 李心合.财务失败及其预警[J].财务与会计（理财版），2007（12）：57-59. [9] 李心合.利益相关者财务论[J].会计研究，2003（10）：10-15. [10] （德）马克斯·韦伯.社会科学方法论[M].北京：中央编译出版社，1999：17-18. [11] 彭韶兵，邢精平.公司财务危机论[M].北京：清华大学出版社，2005：50-51. [12] 吴星泽.财务预警的非财务观[J].当代财经，2010（4）：122-127. [13] 袁淳，荆新，廖冠民.国有公司的信贷优惠：信贷干预还是隐性担保？——基于信用贷款的实证检验[J].会计研究，2010（8）：49-54. [14] 朱家安，陈志斌.我国财务困境预测实证研究文献综述和分析[J].会计之友（上），2007（4）. [15] CraigG. Johnson. Ratio Analysis and the Prediction of Firm Failure.[J] The Journal of Finance，1970，25 （Dec）：1166-1168. [16] D. B. Deakin. A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure[J]. Journal of Accounting Research，1972（spring）：167-169. [17] E. I. Altman. Financial Ratios，Discriminant Ana-lysis，and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance，1968（September）：589-609. [18] Johnson S.，et a.l. Tunneling[J].American Economic Review，2000，90（2）：22-27. [19] Mark E. Zmijewsk.i Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models[J]. Journal of Accounting Research，supplement：1984：59-82. 为了使财务危机预警模型提高预警效率，并切实保护投资者，必须对隐藏的危机公司进行深入挖掘。但是，通过对2008—2011年的财务重述报告进行分析，难以发现符合追溯重述后被ST的公司。由于信息不对称等方面的原因，公司的盈余操纵行为很难被发现，即使被发现，这样的公司就一定存在财务危机吗？有一点可以确定，为避免被“ST”巨亏后微利的企业——类似于“洗大澡（Big Bath）”的企业——肯定是有问题的。因此，本文对危机公司的界定不仅包含传统的“ST”企业，也加入了被证监会或主流媒体披露存在虚增利润进行财务重述的企业。本文通过对财务失败企业的重新界定，试图将财务失败和财务信息质量联系起来，通过挖掘隐藏的危机公司，构建引入财务信息重述的财务危机预警模型。 （二）样本选取与数据来源 按照本文对危机样本的界定，在沪深两市A股市场上市的制造业企业中选取2009—2010年度被ST处理的37家上市公司和巨亏后微利同时进行财务重述的13家上市公司作为财务危机公司样本，另外在财务危机公司样本确定后相应地选择与之配对的50家不存在财务危机的公司作为对比样本，共100个样本观测值，其中不考虑财务重述时有74个观测值。对比样本的选取原则为：（1）配比企业行业相同；（2）配比企业资产规模相当；（3）配比企业上市时间接近。 “预”——财务危机预警的生命力所在（吴星泽，2011）。根据我国上市公司年报披露制度，上市公司公布其年报的截止日期为下一年的4月30日，所以上市公司（t-1）年的年报和其在第t年是否被特别处理这两件事几乎是同时发生的，用t-1年的数据预测第t年是否被特别处理是没有实际意义的（刘克涛，2010）。因此本文采用公司第（t-2）年的财务数据建立预警模型来预测公司在第t年是否存在财务危机。比如：世纪光华2010年3月5日起实行“退市风险警示”特别处理，所以选取2008年（t-2）末的财务数据。对于巨亏后微利同时进行财务重述的公司的微利年份视为亏损，因此采用公司巨亏年份的财务数据建立预警模型。 本文使用的相关财务数据来源于国泰安（CSMAR）数据库中的上市公司财务指标子库，财务公告信息来源于上海证券交易所网站、深圳证券交易所网站和巨潮资讯网；本文主要通过STATA对所有数据进行处理和统计分析。 （三）假设发展 在对财务危机预警的实证研究中，最具挑战性的问题是关于财务危机预警模型的计量问题，但最根本、最基础的问题是对“危机样本”的界定问题。在对这些方法的使用价值和精确度进行衡量之前，如果不能很好地解决对“危机样本”界定这一最根本、最基础的问题，就难以得出有效的实证研究结果。 假设1：引入财务重述的财务危机预警模型能够提高模型的预警效率。 四、实证研究 （一）财务预警指标选取 表2列示了构建财务预警模型的指标，该指标体系从盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、营运能力、发展能力和偿债能力六个维度列示了样本公司的财务信息。 表3列示了不考虑财务重述时危机样本和非危机样本的均值T检验。检验结果表明，危机样本的销售净利率（ROS）、资产报酬率（ROA）、每股收益（EPS）、资本保值增值率（RAA）和总资产保值率（TA）显著高于非危机样本公司，且均在1%的统计水平下显著，而其他变量在分组样本间的差别则不显著。 （二）预测模型与临界区域的建立及分析 表5列示了将考虑财务重述的分组样本带入模型公式（1）进行检验的结果。由表5可以看出在不考虑财务重述时模型的预测率是比较高的，但在考虑财务重述时模型的预测率明显降低，尤其是对于巨亏后微利同时进行财务重述的企业。预测结果间接表明了假设1的推断：引入财务重述的财务危机预警模型能够提高模型的预警效率。 五、研究结论 将财务重述引入上市公司特殊处理的判定是上海证券交易所和深圳证券交易所上市规则的重心之举，通过对以往经验数据的分析可以看出，考虑财务重述的特别处理能够提高财务预警的效率，表明了监管部门对资本市场监管力度的加大，表明新的上市规则具有较强的现实意义。 【主要参考文献】 [1] 吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究，2001（6）：46-55. [2] 刘克涛.高科技产业财务困境预警的实证研究[J].财会研究，2010（20）：50-54. [3] 卢兴杰.我国上市公司财务预警的实证研究[J]. 财会月刊（综合），2006（1）：3-4. [4] 陈静.上市公司财务恶化预测的实证分析[J]. 会计研究，1999（4）：31-38. [5] 陆建桥.中国亏损上市公司盈余管理实证研究[J].会计研究.1999（9）：31-36. [6] 崔学刚，王立彦，许红.企业增长与财务危机关系研究[J].会计研究，2007（12）：55-62. [7] 谷祺，刘淑莲.财务危机企业投资行为分析与对策[J].会计研究，1999（10）：28-31. [8] 李心合.财务失败及其预警[J].财务与会计（理财版），2007（12）：57-59. [9] 李心合.利益相关者财务论[J].会计研究，2003（10）：10-15. [10] （德）马克斯·韦伯.社会科学方法论[M].北京：中央编译出版社，1999：17-18. [11] 彭韶兵，邢精平.公司财务危机论[M].北京：清华大学出版社，2005：50-51. [12] 吴星泽.财务预警的非财务观[J].当代财经，2010（4）：122-127. [13] 袁淳，荆新，廖冠民.国有公司的信贷优惠：信贷干预还是隐性担保？——基于信用贷款的实证检验[J].会计研究，2010（8）：49-54. [14] 朱家安，陈志斌.我国财务困境预测实证研究文献综述和分析[J].会计之友（上），2007（4）. [15] CraigG. Johnson. Ratio Analysis and the Prediction of Firm Failure.[J] The Journal of Finance，1970，25 （Dec）：1166-1168. [16] D. B. Deakin. A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure[J]. Journal of Accounting Research，1972（spring）：167-169. [17] E. I. Altman. Financial Ratios，Discriminant Ana-lysis，and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance，1968（September）：589-609. [18] Johnson S.，et a.l. Tunneling[J].American Economic Review，2000，90（2）：22-27. [19] Mark E. Zmijewsk.i Methodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction Models[J]. Journal of Accounting Research，supplement：1984：59-82. |
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