我國上市公司財務(wù)預(yù)警實證研究【開題報告】

1、開題報告開題報告我國上市公司財務(wù)預(yù)警實證研究我國上市公司財務(wù)預(yù)警實證研究一、立論依據(jù)1.研究意義、預(yù)期目標(biāo)我國制造業(yè)企業(yè)發(fā)展迅猛，從各方面來看，制造業(yè)早已成為我國國民經(jīng)濟的物質(zhì)基礎(chǔ)和產(chǎn)業(yè)支柱，是富國強民之本，也是我國上市公司中比重最高的產(chǎn)業(yè)，然而，由于制造業(yè)本身的特點以及競爭的日益激烈，許多制造業(yè)上市公司由于經(jīng)營管理不善等原因而陷入了財務(wù)困境，有些甚至已到了瀕臨破產(chǎn)的境地。因此，建立一個有效的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，從而能提前預(yù)測公司是否會發(fā)生財

2、務(wù)困境，以便采取相應(yīng)的措施避免損失的發(fā)生，顯得尤為重要。它不僅有助于企業(yè)的良性發(fā)展，而且對我國金融秩序的穩(wěn)定和健康發(fā)展都有著不可低估的作用。由此可見，財務(wù)預(yù)警是企業(yè)經(jīng)營管理的一個重要方面。財務(wù)預(yù)警的實證研究不僅為財務(wù)預(yù)警模型的建立提供了可能，而且為財務(wù)預(yù)警的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。企業(yè)財務(wù)預(yù)警的實證研究無論是宏觀經(jīng)濟上，還是在企業(yè)的微觀經(jīng)濟領(lǐng)域中，它都具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。通過本次研究，旨在幫助我國制造業(yè)企業(yè)建立財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)，并深層

3、次剖析制造業(yè)目前存在的問題，以及在該類企業(yè)中財務(wù)預(yù)警模型修正的方向，為制造業(yè)中財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的建立提供有效論據(jù)。2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國外研究現(xiàn)狀：國外的研究發(fā)展較早，Beaver于1966年定義破產(chǎn)包括債券拖欠不履行，銀行超支，不能支付有限股利等。運用實證分析得出現(xiàn)金流量與負(fù)債總額的比率能夠更好地判定公司的財務(wù)狀況，其次是資產(chǎn)負(fù)債率。比弗的單變量分析法在當(dāng)時取得了很高的準(zhǔn)確預(yù)測率，但這只是在原有樣本上所取得的結(jié)果，而且這種方法所受的局限性較

4、高。為彌補單元判定模型的缺陷，Altman(1968)首先把多元性判定引入了財務(wù)危機預(yù)警研究領(lǐng)域，通過對33家破產(chǎn)公司33家非破產(chǎn)公司研究分析，最后確定了誤判率最小的5個變量作為判別變量，提出了著名的Zsce模型。在這之后，Ohlson(1980)采用Logisticmodel來建立財務(wù)困難區(qū)別模型，Zmijewski(1984)采用Probitmodel來區(qū)分財務(wù)困難公司及正常公司。這些采用非線性回歸方法得出的模型與Altman的模型

5、基本一致，但其理論上的優(yōu)越性高于多元線性判定模型。國外的財務(wù)預(yù)警研究發(fā)展至今已比較成熟，雖然財務(wù)危機預(yù)測方法層出不封面格式設(shè)置：字體：宋體，四號段落：居中說明：模板只作格式示例規(guī)范，表格內(nèi)容根據(jù)實際情況填寫頁面設(shè)置：上2.5下2.5左2.8右2.8；裝訂線左邊1cm2析模型與現(xiàn)金流量指標(biāo)預(yù)警模型相結(jié)合構(gòu)建預(yù)警模型，實現(xiàn)定性與定量預(yù)測的完美結(jié)合，以發(fā)揮更好的財務(wù)預(yù)警作用。從我國對財務(wù)預(yù)警的研究中可看出，雖然我國在財務(wù)預(yù)警方法研究上取得了重

6、大進(jìn)展，開始進(jìn)入快速成長階段，但總體上看尚未進(jìn)入成熟階段，目前還沒有一套適合我國企業(yè)或上市公司情況并得到普遍驗證的財務(wù)危機預(yù)測模型?；谖覈攧?wù)預(yù)警研究的現(xiàn)狀，財務(wù)預(yù)警研究可以在特定行業(yè)，針對性的進(jìn)行研究，同時，根據(jù)自身特點有效結(jié)合定量與定性方法，客觀全面的進(jìn)行財務(wù)預(yù)警研究。3.參考文獻(xiàn)[1]張鳴、張艷、程濤企業(yè)財務(wù)預(yù)警研究前沿[M]北京：中國財政經(jīng)濟出版社，2004[2]章振東我國中小企業(yè)財務(wù)風(fēng)險控制[M]成都：電子科技大學(xué)出版社，2

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