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文檔簡介
1、<p> 基于現(xiàn)金流量標準的企業(yè)財務(wù)預(yù)警實證研究</p><p> 摘要:隨著電力體制的改革,銀行利率的上升,電力行業(yè)也面臨著前所未有的財務(wù)風(fēng)險,自09年以來,不少電力上市公司相繼被ST處理。本文通過主成分分析和因子分析,得到反映上市公司經(jīng)營情況的綜合指標,并依據(jù)預(yù)警指標變量基于Logistic回歸分析的方法,構(gòu)建了財務(wù)預(yù)警的模型,實證結(jié)果表明,模型的準確率為87.2%。 </p>&
2、lt;p> 關(guān)鍵詞:電力行業(yè);財務(wù)預(yù)警;現(xiàn)金流量;logit模型 </p><p><b> 一、引言 </b></p><p> 財務(wù)預(yù)警是以財務(wù)會計信息為基礎(chǔ),通過設(shè)置并觀察一些敏感性的指標,對企業(yè)可能會面臨的財務(wù)危機進行預(yù)警,指導(dǎo)企業(yè)做出應(yīng)變措施,改善企業(yè)狀況。財務(wù)預(yù)警模型的種類很多,主要分為定性分析法和定量分析法。定性分析方法依靠人的主觀判斷進行財
3、務(wù)預(yù)警分析。定量分析方法比較有代表性的有單變量預(yù)警模型、多變量預(yù)警模型。綜合以前的研究成果來看,基于行業(yè)特點的預(yù)警模型較少,現(xiàn)金流量的預(yù)警模型的準確率較高。因此,本文通過選取基于現(xiàn)金流量基礎(chǔ)的財務(wù)指標,依據(jù)電力行業(yè)上市公司的年度報表進行預(yù)警模型的研究。 </p><p><b> 二、研究設(shè)計 </b></p><p><b> 1、樣本選取 </
4、b></p><p> 國外在進行企業(yè)財務(wù)預(yù)警的實證研究中,一般是以企業(yè)破產(chǎn)作為財務(wù)失敗的樣本。在我國證券市場還處于初級階段,很少有企業(yè)破產(chǎn)。我國學(xué)者在研究時一般以ST公司作為財務(wù)失敗的樣本,本文同樣采取這種處理方式。本文選取在我國滬、深A(yù)股上市的電力企業(yè)作為研究樣本,剔除財務(wù)數(shù)據(jù)異常及數(shù)據(jù)缺失的樣本。共47家,其中財務(wù)正常公司41家,ST公司6家。樣本數(shù)據(jù)選自巨潮資訊上市公司年報。 </p>
5、<p><b> 2、指標的選取 </b></p><p> 在借鑒國內(nèi)外已有研究成果的基礎(chǔ)上,選擇償債能力指標、獲現(xiàn)能力指標、成長能力指標和財務(wù)彈性共四類現(xiàn)金流量指標作為研究變量,共選取11個指標,反映償債能力的債務(wù)保障率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率。反映獲利能力的銷售收到現(xiàn)金比率、全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、每股經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量。反映成長能力的銷售收入增長率、經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈增長率 、
6、總資產(chǎn)增長率。反映財務(wù)彈性的現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù)、購貨付現(xiàn)比率并分別為X1-X11。 </p><p><b> 三、實證分析 </b></p><p> 3.1 主成分分析及因子分析 </p><p> 借助spss19.0,通過因子分析和主成分分析選取反映上市公司經(jīng)營情況及現(xiàn)金流量的綜合指標,從各變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出,諸多變
7、量之間存在著較強的相關(guān)性,因此進行因子分析是合理的。 </p><p> KMO and Bartlett’S Test檢驗,KMO的值為0.616大于0.6,表示可以做因子分析;又因Bartlett球狀檢驗的相伴概率為0.00,遠遠小于顯著性水平0.05,因此可以認為原始變量之間存在相關(guān)性,適合做因子分析。 </p><p> 表1可以看出,保留5個公因子可以解釋原始變量的85.76
8、1%的信息,大于85%,提取結(jié)果讓人滿意。 </p><p> 表2給出了旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。第一個公因子反映了債務(wù)保障率、現(xiàn)金流量比率以及全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率,銷售收入增長率,集中反映了企業(yè)的償債能力以及獲現(xiàn)能力。第二個公因子反映了經(jīng)營活動現(xiàn)金流量增長率、總資產(chǎn)增長率以及現(xiàn)金流量利息保障倍數(shù),為企業(yè)的成長能力因子,第三個公因子反映了企業(yè)的銷售收入增長率以及總資產(chǎn)增長率,第四個公因子反映了企業(yè)銷售收到的現(xiàn)金比率
9、以及購貨付現(xiàn)比率,第五個公因子反映企業(yè)的應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率。 </p><p> 3.2 logit回歸模型 </p><p> 利用SPSS19.0軟件,根據(jù)5個公因子以及47家樣本公司在這5個公因子上的得分進行二元邏輯回歸分析,非ST公司定義為1,ST公司定義為0,得到的回歸分析結(jié)果如表3所示: </p><p> 第一類錯誤(將ST公司判別為非ST公司)為0
10、,第二類錯誤(將非ST公司判定為ST公司)為14.6%,總體的正確率為87.2%,結(jié)果讓人滿意。 </p><p> 可以得出邏輯回歸模型:ln( p^ / 1- p^ ) = 0696+5632F1+1496F2+4018F3-0324F4+0156F5 </p><p><b> 結(jié)論 </b></p><p> 本文的預(yù)警模型通過選
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