我國上市公司財務困境預警實證研究.pdf

1、西南財經大學碩士學位論文我國上市公司財務困境預警實證研究姓名：孟洋申請學位級別：碩士專業(yè)：會計學指導教師：宋浩20071101我霉上市公司財務困境預警實證研究情況為破產清算。考慮到我國的具體情況，將我國上市公司中被實行特別處理的公司作為研究的對象。本文的第二部分分紹了進行實證研究的一元判別模型、多元線性判另q 模型、多元回歸模型和人工神經網絡判別法的適用情況和判別原理，并對其使用的優(yōu)缺點進行了剖析，從其適用的范圍等方面做了分析和比較。由

2、于多元線性判別模型不需要自變量符合正態(tài)分布，不需要嚴格的假設條件，雖然計算過程較為復雜，但具有可操作性，并且還具有較為廣泛的使用范圍和預測精度較高的優(yōu)點。因此，本文選擇多元線經判裂模型來進行我國上市公司財務困境的實證分析研究。本文的第三、第四部分是本文的主體實證研究部分。以我國滬深兩市的上市公司為研究對象，以是否因最近兩年連續(xù)虧損而被實行“退市風險警示”，作為其是否陷入財務困境的標志，選取了上市公司中在2 0 0 6 年被處以退市風險(

3、 郢‘S T ) 的上市公司作為研究樣本，并給選出的3 0 個財務困境公司一一配對，運用多元線性判別分析的方法，從涵蓋上市公司財務狀況各個方面的2 0 個變量中，篩選出6 個解釋能力和顯著性較強的變量，利用各上市公司連續(xù)三年的財務報表的數據，進行實證分析。而后，將原始數據回代入方程式，發(fā)現(xiàn)連續(xù)三年的判別準確率分別是9 1 ．6 7 ％、8 8 ．3 3 ％和8 0 ％。本文的研究得到如下結論：第一，我國證券市場中的S T 公司和非S T

4、 公司有著較為顯著的區(qū)別，是可以用預警模型予以預測和區(qū)分的。第二，本文在進行財務困境預警實證分析后，發(fā)現(xiàn)這樣的一個規(guī)律：即越接近S T 的年份，預測成功率越高。這說明距離s T 的時間越近，財務指標所包含的信息越多，越全面。第三，實證結果的高度預測能力較好的說明了我國上市公司公開披露的財務信息是具有較高的價值相關性的，可以較好的幫助投資者、債權人和監(jiān)管機構來識別企業(yè)的營運健康程度、發(fā)展狀況及未來的發(fā)展趨勢。第四，本文將注冊會計師的審計意