基于預(yù)測(cè)值的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型研究.pdf

1、在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，企業(yè)時(shí)刻都遭受著陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的威脅。然而企業(yè)面對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的威脅不是束手無(wú)策，而是可以提前預(yù)知。因此，構(gòu)建彼此不相關(guān)且信息涵蓋量大的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系，以及識(shí)別率高的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型，對(duì)于證券市場(chǎng)的投資者和公司管理層而言，無(wú)疑起到穩(wěn)定證券市場(chǎng)、穩(wěn)定國(guó)民經(jīng)濟(jì)乃至穩(wěn)定社會(huì)發(fā)展的重要作用。 本文第一部分，在總結(jié)分析國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，指出樣本選擇忽視行業(yè)差別，預(yù)警指標(biāo)忽視現(xiàn)金流量，判別分析忽略假設(shè)前提，無(wú)法做遠(yuǎn)期動(dòng)

2、態(tài)預(yù)警等不足之處。第二部分，分析了企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的含義，特點(diǎn)及成因，界定了本文所指財(cái)務(wù)危機(jī)的概念。同時(shí)通過(guò)闡述相關(guān)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警理論，介紹了財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的一般程序。第三部分，以我國(guó)滬深兩市110家上市公司(55家被首次ST而處于財(cái)務(wù)危機(jī)的上市公司和55財(cái)務(wù)正常的上市公司)為訓(xùn)練樣本，在27個(gè)初始財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)的基礎(chǔ)上，通過(guò)獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)，刪除了6個(gè)無(wú)顯著差異的預(yù)警指標(biāo)。利用主成分分析方法建立了包含10個(gè)主成分的上市公司財(cái)務(wù)危

3、機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系。第四部分，基于Fisher判別準(zhǔn)則，以10個(gè)主成分為判別變量建立了典則判別模型。第五部分，以40家檢驗(yàn)樣本的2000-2003年時(shí)序財(cái)務(wù)指標(biāo)為依據(jù)，利用GM(1，1)灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)出2004年的財(cái)務(wù)指標(biāo)。對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。 本文的特色以創(chuàng)新之處在于：一是指標(biāo)體系中引入了現(xiàn)金流量指標(biāo)，是指標(biāo)體系更加完整。二是對(duì)廣泛選取的27個(gè)原始財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了二次篩選。通過(guò)顯著性檢驗(yàn)和主成分分析方法最終萃取10個(gè)

4、主成分表達(dá)了89.746﹪的原始信息，同時(shí)消除了指標(biāo)之間的相關(guān)性，提高了后期預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和科學(xué)性。三是嚴(yán)格根據(jù)判別分析的假設(shè)前提，選用Fisher判別準(zhǔn)則與主成分分析方法相結(jié)合，以10個(gè)主成分為判別變量，建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。有效地避免了財(cái)務(wù)指標(biāo)信息的丟失。四是本文采用三種檢驗(yàn)方法，即自身檢驗(yàn)法，交互校驗(yàn)法和預(yù)測(cè)值檢驗(yàn)法，對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型進(jìn)行有效性檢驗(yàn)。總體正確率分別達(dá)到90﹪、88.2﹪、80﹪。其中利用GM(1，1)灰色預(yù)測(cè)法的預(yù)