1.绪论
1.1 研究背景及意义
主板市场已趋近成熟，但是主板市场的上市条件非常严格，那谁来解决那些极聚潜力但是实力又没有达到主板上市要求的高科技企业，中小企业以及创业初期的企业的融资问题？为解决这些企业的融资问题，创业板市场应运而生。创业板的春风吹绿了资本市场的大地，美国的 NASDAQ、香港的 GEM、日本的 HERCULES、韩国的KOSDAQ、泰国的 MAI、新加坡的 SESDAQ、伦敦证券交易所(AIM，1995)、法国新市场 LNA、德国新市场 NM 等等。早在 1999 年 8 月，我国党中央、国务院出台《关于加强技术创新，发展高科技，实现产业化的决定》指出“要培育有利于高新技术产业发展的资本市场，适当时候在现有的上海、深圳证券交易所专门设立高新技术企业块”,此时的高新技术企业块就为创业版的雏形，但是由于 2001 年初，纳斯达克神话破灭，且国内股市丑闻不断，创业板计划推迟。2002 年，创业板“三步走”的建议使得中小板成为了创业板的过渡。后来随着高科技产业的兴起，他们的融资问题亟待解决，筹备十年，中国的创业板市场在 2009 年正式上市。有人把创业板称为中国资本市场里成长最快的孩子，它是高新技术企业、创业企业及中小型企业稳健发展的助推器,在这些企业的融资难题与投资者寻找新的投资目标之间建立了桥梁,为风险投资资本开辟了新的退出渠道,促进了风投资本的长远发展，使得多层次的资本市场体完善并发展。但是，创业板上市公司多数为中小型高科技公司，既具有高成长性，潜力极大的特点，又存在着投资失败率高、公司风险高、波动高等普遍问题。这些公司普遍处于成长期,资产规模不够大，盈利能力不稳定，资金实力不足,营运时间短，营运不稳定，管理人员缺乏经验等问题, 与此同时,创业板上市公司通常具有家族控股严重，公司治理不完善，关联交易频繁等问题，这些都增加了公司的风险危机。创业板存在的风险不仅会使投资者蒙受损失，也会使公司本身陷入财务困境，影响证券市场的稳定和秩序。
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1.2 国内外研究综述
国际上对于风险度量的研究已经取得了丰硕的研究成果。有相对简单的定性方法，如信贷决策权要由有经验的专家决定的 5C 评价法，再如自 1909 年约翰穆迪对铁路证券进行的信用评级之后的各种信用评级方法。1966 年，芝加哥大学会计系的 Beaver 教授提出了基于财务比率的单变量系统评价模型，他的研究表明现金流量/债务总额对信用风险的误判率表现很好，当随着风险危机的临近，资产负债率的判断失误率越低。虽然该模型的操作和原理都十分简单，但它却排斥了其他指标的作用，由于单个指标不能系统全面的反映整个公司的财务特征和总体经营状况，所以单变量模型的应用范围有限。1968 年，美国学者 Altman 选取了 1946-1965 年间 33 家申请破产的公司的 22 个财务指标，突破了单变量， 运用降维思想精简指标得到了 Z-score 预测评价模型。1977 年，Altman，Haldeman 和 Narayannan 在 Z-score 模型的基础上又建立了第二代信用评分模型—ZETA 模型，相对于 Z-score 模型，此模型的适用范围更广，预测的准确性也大大提高。由于考虑到影响借款是否违约的因素与结果并非是线性的关系，所以 Martin（1977）从 1970-1977 间的从 5700 家美联储成员银行中挑选出 58 家存在风险的银行，并选取了费用/营业收入、净利润/总资产、贷款/总资产等 8 个财务指标，通过数据分析，建立了Logistic 非线性回归模型，是用来预测公司的违约概率最早的模型。后来他还通过对比Z-score 模型，ZETA 模型和 Logistic 模型的预测能力，结果发现 Logistic 模型的近期风险预测能力要好于前两者模型的预测能力。在此之后，Probit 分析，基于神经网络的信用分析，基于资本市场信息的期权定价 KMV 违约模型和 1997 年麦肯锡公司发明的Creditportfolio View 模型，数据包络法等等。为了加强预测的全面性，系统性，有的研究者们还加入了一些非财务指标进行风险预测，Zavgren(1985)、Keasey 和 Watson(1987)等，他们都强调了非财务指标在公司风险预测中的重要性。
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2.创业板及创业板上市公司相关理论及其对风险形成的影响
2.1 创业板概念及特点
百度百科上给出的创业板市场概念为“创业板市场指专门协助高成长的新兴创新公司特别是高科技公司筹资并进行资本运作的市场，是多层次资本市场的重要组成部分。有的也称为另类股票市场、二板市场、增长型股票市场等。它与大型成熟上市公司的主板市场不同，注重于公司的发展前景与增长潜力，是一个前瞻性市场，其上市标准要低于成熟的主板市场。”由此可见它是对资本市场的一个补充，是一个与主板相对的概念，服务对象多为中小型高科技公司，上市门槛要比主板低，有着交易费用小且交易方式灵活的特点。本文研究的创业板市场是 2009 年 10 月在深交所上市.截至 2015 年 4 月创业板上市公司共计 429 家，正常交易的有 368 家，停盘的有 61家。根据国泰安数据，利用 excel 表格统计可得各年份在创业板上市的公司数量如表 1-1，由于创业板市场于 2009 年 1 月底才开始上市所以 2009 年上市数量由于期间比较短，又由于 2015 年未截至，统计数量更新不及时的原因，所以排除这两年数据。就 2010 年至2014 年数据分析可知，在创业板市场上市初期，公司上市数量较多，接近总数量的 60%，2012 年上市公司数量有所减少，2013 年的上市数量居然为零。2014 年有所回暖。据这些数据分析可知，创业板市场的诞生为中小高科技公司提供了融资的渠道，同时也为风投基金的资本退出提供了平台，所以在初期这些公司积极进入创业板市场。但是由于我国创业板制度的不成熟，使得创业板“三高”状况凸显，又加之 2012 年修订的《深圳证券交易所创业板股票上市规则》的出台，使创业板融资成为一种“恐慌”，所以上市公司数量随之减少。当然各年份公司上市的数量不排除股票市场大环境的影响，但是量变化的急剧波动肯定跟创业板自身由“高成长、高科技、高收益”到“高发行价、高市盈率、高超募资金”的形象变化密不可分。
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2.2 创业板上市公司概念及特点
创业板上市公司是指经申请和批准，在各国家和地区创业板市场发行和流通的股票，并接受各国和地区创业板市场制度评价和约束的公司的总称,本文研究的创业板上市公司是 2009 年至今在深交所创业板市场上市的所有公司。以新材料新技术、生物和信息为代表的高新技术企业为主，还有一些具有独特性行为的企业，以及传统行业与现代技术融合所产生的新兴行业企业。根据国泰安创业板数据可知，在证监会 13 种行业分类中，创业板 429 家公司大多处于制造业和信息技术业，分别有 283 家和 90 家，二者之和占创业板总数比例高达87%。社会服务业占 19 家，传播与文化业占 14 家，农林牧渔、采掘业、电力煤气水的生产供应业等其他行业共计 23 家。其中属于制造业的公司又多集中于机械、设备和仪表行业，具体分布如图 2.1 与 2.2 所示。创业板行业特征鲜明，多处于科技含量较高的制造企业及信息技术业，而且这些制造业并非传统的制造业，大多都是走在科技前端的制造业，传统的制造业固定资产相对较多，但是这些企业的无形资产相对较高，同样信息技术业也具有较高的无形资产。对无形资产的过高估值，也导致了创业板股票过高的估价。
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3.创业板上市公司风险分析 ........... 12
3.1 风险概念 .... 12
3.2 公司风险的一般阐述 ........ 13
3.3 创业板上市公司风险具体分析 ........ 14
3.3.1 创业板上市公司外部风险 ..... 14
3.3.2 创业板上市公司内部风险 ..... 17
4.风险预测模型对比 ....... 19
4.1 常见风险预测模型介绍与优缺点分析 .... 19
4.2 模型综合评价 .... 23
5.创业板上市公司的风险预测模型创建 ....... 25
5.1 模型构建思路 .... 25
5.2 研究样本的选取与数据来源 .... 26
5.3 指标的选择 ....... 27
5.4 指标显著性检验 ........ 32
5.5 主成分分析 ........ 35
5.6 Logistic 风险预测模型的构建与检验 ...... 40
6.风险管理的防范措施
根据创业板上市公司风险特征以及风险模型指标，我们有针对的提出以下风险防范措施：
（1）强化研发方面的管理。科技含量高是创业板上市公司的一个显著特征,是企业的核心竞争力，也是其稳健存续的保障。加强调研力度，关注政策形势，针对国家宏观政策的调整，积极主动的调整企业研发方向，争取密切跟随政策脚步，顺应政策，争取国家政策补助。并且创业板上市公司在选定研发项目前，必须做好项目可行性论证,最大限度的降低风险及化解风险，降低投资失败风险的目的。在投资项目执行期,密切监控盈利前景，以及投资回收期，如果这些情况与预期出现较大差异应立刻制定相应的应急方案。
（2）竞争者的侵入也是创业板上市公司风险来源之一，通过增加申请专利权知识产权或者降低成本，加大无形资产方面的保护，设置阻止竞争者进入本行业的壁垒。
（3）重视会计师事务所年报审计结论。将通过会计师事务所进行风险识别的“它查”式，逐渐转变为通过内部审计积极发现风险，控制风险。构建公司内部全面风险控制体系，加强重点指标考核力度，将风险管控意识深入人心。
（4）加强科技以及高人才的输入，创业板上市公司为使其现有的研发人员努力工作应积极釆取各种激励措施,引进高科技人才，使创业板上市公司的科技水平整体提高，并且加强自住创新的能力，减少对国外技术输入的依赖，达到真正的科技自强。
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结论
（1）由模型的预测结果来说，对健康公司的误判率达到了 13.2%，一方面来说模型比较激进，但是也从侧面上反映了我创业板上市公司整体的风险状况突出，即使是表面上的净利润，净资产没有达到被判为危机公司的标准，但是从风险指标角度来说它们已经处于危机的边缘。
（2）在指标显著性研究时，研发强度、开发成果转换率、研发人员占总员工的比例、本科及以上人员比例并没有对创业板上市公司的风险状况起到显著的指示作用，这对于以高科技著称的创业板公司来说是一个不正常的现象，由此可知，我国的创业板对于研发创新方面的投入还不够。
（3）从最后进入公司风险预测模型的指标来看，最多的指标为盈利指标和偿债能力指标。可知对于创业板上市公司来说，盈利不足，偿债能力不够是引发其风险的主要原因。
（4）文章对创业板上市公司风险进行了全面的分析，通过财务指标与非财务指标的结合创建风险预测模型，并且非财务指标的引入，弥补了以前模型预测指标的局限性，丰富了模型指标，并且也提高了模型的预测准确度，为创业板上市公司风险预测做出了一定的贡献。
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参考文献(略)