我國A股制造業(yè)上市公司財務困境預測研究.pdf

1、2014年，我國的制造業(yè)面臨著嚴峻的形勢，受勞動力供給不足、勞動力成本提高等因素的影響，很多制造業(yè)企業(yè)的財務狀況都出現(xiàn)了問題，不少制造業(yè)企業(yè)都陷入財務困境甚至破產(chǎn)。因此，能夠利用制造業(yè)上市公司的財務數(shù)據(jù)，通過預測模型及時的發(fā)現(xiàn)制造業(yè)上市公司的財務異常，避免其陷入財務困境對促進我國整個制造業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。
　　本文首先介紹了財務困境及財務困境預測的相關理論，對財務困境概念的界定、財務困境的成因、財務困境預測的含義及功能進行

2、了詳細的梳理。理論的介紹是為了指導實證研究，本文將因為財務狀況異常而被證監(jiān)會特別處理的公司定義為財務困境公司，為了更全面、更真實的對我國 A股制造業(yè)上市公司進行財務困境預測，本文一共選取了171家制造業(yè)公司作為研究樣本，其中包括因財務狀況異常而被ST的45家公司，以及126家配對的財務正常公司；然后將研究樣本劃分為兩部分，其中的116家作為訓練樣本用于構建模型，剩下的55家作為測試樣本用于檢驗模型。本文在參考其他一些學者對財務困境影響因

3、素研究的基礎上，結合制造業(yè)的特點，一共選取了55個預測指標，包括48個財務指標跟7個非財務指標，這些指標綜合的反映了企業(yè)的償債能力、營運能力、現(xiàn)金流量能力、成長能力、風險水平、治理結構、股權結構、審計意見。然后本文對這55個指標進行顯著性差異檢驗，通過T檢驗和非參數(shù)檢驗，剔除了對被解釋變量影響不顯著的25個預測指標，構建了比較全面的預測指標體系；接著為了消除預測指標之間的共線性，本文使用因子分析中使用最為廣泛的主成分分析法，通過因子分析

4、一共提取了11個公共因子，這11個因子的累計方差貢獻率達到了81.552％，包含了原有預測指標的大部分信息，因子提取比較理想。最后本文使用這11個因子作為解釋變量，構建Logistic回歸預測模型。
　　實證結果表明，本文構建的Logistic回歸預測模型回代結果的預測率達到了90.5%，測試樣本的預測率達到了81.8%，預測結果比較滿意。因此得出結論，本文所構建的預測模型對我國 A股制造業(yè)上市公司的財務困境預測具有較高的準確率，