我國上市公司財務危機預警體系的實證研究【開題報告+文獻綜述+畢業(yè)論文】

1、<p><b>　　本科畢業(yè)論文</b></p><p><b>　　開題報告</b></p><p><b>　　會計學</b></p><p>　　我國上市公司財務危機預警體系的實證研究</p><p><b>　　選題的背景與意義</b>&

2、lt;/p><p><b>　　背景：</b></p><p>　　自改革開放以來,隨著我國市場開放度的不斷加大,使得國內外市場競爭日益加劇,企業(yè)內部管理機制也不斷出現(xiàn)新的問題。2008年的全球金融危機,更是給不少上市公司帶來了嚴重的經(jīng)營危機。而陷入經(jīng)營危機的上市公司幾乎毫無例外地都是以出現(xiàn)財務危機為征兆。</p><p>　　關于財務危機的概念有

3、以下幾種觀點，將公司拖欠優(yōu)先股股利、拖欠債務、破產(chǎn)界定為財務危機（Beaver，1966），或公司目前的現(xiàn)金流量無法支付應付義務（Wruck，1990）；或公司資產(chǎn)不足以支付目前與未來的債務（Gertner和Scharfftein，1991）；或在某一時點，公司的流動資產(chǎn)不足以滿足剛性契約（John，1993）。財務危機的表現(xiàn)形式為支付困難或破產(chǎn)兩種情況。一個財務正常的企業(yè)陷入財務危機是個漸進的過程,大多數(shù)企業(yè)的財務危機都是由財務狀況正

4、常到逐步惡化,最終導致財務危機或破產(chǎn)的。</p><p>　　因此,企業(yè)的財務危機不但具有先兆,而且是可預測的。隨著我國證券市場管理的規(guī)范化，通過上市公司披露的數(shù)據(jù)以及審計報表的相關信息建立財務危機預警模型來預測財務危機，防范與化解各種危機可行且必需的。</p><p>　　在國外利用財務報告數(shù)據(jù)對企業(yè)財務危機預測的研究已有不短的歷史。提出了一元判定模型、多元判定模型、邏輯回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)

5、絡模型等。而我國有關財務危機的研究較晚，主要是在國外的成果上進行類似模型的構建，并進行實證研究。</p><p><b>　　意義：</b></p><p>　　企業(yè)的財務危機都有一個逐步惡化的過程，因而具有一定的先兆性以及可預測性。利用財務報表以及相關資料進行分析，及早發(fā)現(xiàn)危機信號來采取相應措施，以便最大限度的減小危機的破壞作用，已成為許多厲害相關者共同關注的話題。

6、因而，在我國對上市公司財務危機預警進行研究，建立有效的財務危機預警系統(tǒng)，能準確預測上市公司未來財務與狀況，有著十分重要的現(xiàn)實意義。 </p><p>　　研究的基本內容與擬解決的主要問題：</p><p><b>　　基本內容：</b></p><p>　　本文通過介紹其研究背景及意義，分析當前國內外有關企業(yè)財務危機預警模型的研究成果，提

7、出財務危機預警模型的必要性，可能性以及相關理論。在邏輯回歸模型基礎上，應用我國上市公司的數(shù)據(jù)對其進行相關的實證分析：運用Logistic回歸分析模型，并合理抽取樣本進行分析研究，做到理論與實際的結合。通過實證研究得出相應的結論，并就此提出合理意見。</p><p>　　具體的初步擬定的論文提綱如下：</p><p><b>　　緒論</b></p>&l

8、t;p>　　1.1主要介紹論文的研究背景及意義</p><p>　　1.2國內外財務危機預警研究文獻回顧</p><p>　　1.3論文的研究思路和整體結構</p><p>　　理論分析與模型自變量的確定</p><p><b>　　2.1理論分析</b></p><p>　　2.2系統(tǒng)樣本

9、的選取</p><p><b>　　2.3變量的選取</b></p><p>　　實證研究以及結果分析</p><p><b>　　3.1主成分分析</b></p><p>　　3.2Logistic回歸分析以及實證研究結果</p><p>　　第四章 結論以及建議</

10、p><p><b>　　4.1結論</b></p><p><b>　　4.2建議</b></p><p><b>　　擬解決問題：</b></p><p>　　該論文的主要困難是實證研究，有關樣本、自變量等數(shù)據(jù)選取的標準，主成分分析，因子分析、回歸分析等數(shù)據(jù)的處理分析也是該文在編

11、寫過程的難點。通過相關書籍的查找，文獻的查看，并向老師咨詢等來解決。</p><p>　　由于選取樣本容量比較大，導致數(shù)據(jù)比較多，故繁瑣的數(shù)學計算等可通過計算機來處理。本文將選取50家以上的上市公司近兩年到三年的數(shù)據(jù)來進行實證研究。</p><p>　　本文在前人的研究基礎上不僅考慮財務指標等定量指標，也將考慮審計意見，公司規(guī)模等定性指標應用到其構建的財務危機預警模型中去，從而全面反映公司

12、的財務狀況。</p><p>　　研究的方法與技術路線：</p><p><b>　　研究方法：</b></p><p>　　文獻資料法：通過查閱相關的文獻，了解相關的背景知識和相關的理論知識，了解國內外有關財務危機預警模型研究的現(xiàn)狀，從中找出該論文的切入點。</p><p>　　理論與實證研究相結合法：本文先采用一定的

13、方法對樣本、自變量進行選擇，再用主成分分析法選取代表性強的財務指標并以此建立模型的自變量，構建logistic回歸模型，并進行檢驗，得出結論。</p><p><b>　　技術路線：</b></p><p>　　四、研究的總體安排與進度：</p><p>　?。?）2010.11.17-2010.12.12 指導教師下達畢業(yè)論文任務書、學生收

14、集資料，完成外文文獻翻譯、文獻綜述、開題報告，學院組織開題論證。 </p><p>　　（2）2010.12.12-2010.12.20 根據(jù)老師意見修改完善外文翻譯、文獻綜述、開題報告，初步確定研究方案和論文提綱。 </p><p>　?。?）2010.12.21-2011.3.10 查閱資料，實際調研，完成論文初稿。 </p><p>　　（4）2011

15、.3.11-2011.4.30 補充調查、論文修改、論文定稿、論文印刷。 </p><p>　?。?）2011.5.1-2011.5.15 完成畢業(yè)論文的后續(xù)工作，做好畢業(yè)論文答辯準備工作。 </p><p><b>　　根據(jù)學校安排，</b></p><p>　　（6）2011.5.22之前完成第一次論文答辯。</p>

16、<p><b>　　主要參考文獻：</b></p><p>　　[1] 王瑩. 淺析企業(yè)財務危機預警系統(tǒng)的構建[J]. 會計之友(中旬刊), 2009, (04) . </p><p>　　[2] 趙彬. 淺議企業(yè)財務危機預警體系的建立[J]. 新西部(下半月), 2009, (01) . </p><p>　　[3] 王亞. 我國

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22、ancial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy[J]．Journal of Accounting research，1980，spring．</p><p>　　[19] Edward I.Altman.Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporat

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24、ch,2001,53-61.</p><p><b>　　畢業(yè)論文文獻綜述</b></p><p><b>　　會計學</b></p><p>　　財務危機預警體系綜述</p><p>　　【摘要】自改革開放以來,隨著我國市場開放度的不斷加大,使得國內外市場競爭日益加劇,企業(yè)內部管理機制也不斷出現(xiàn)新

25、的問題。2008年的全球金融危機,更是給不少上市公司帶來了嚴重的經(jīng)營危機。而陷入經(jīng)營危機的上市公司幾乎毫無例外地都是以出現(xiàn)財務危機為征兆。本文主要對關于財務危機預警的研究進行綜述，并對其存在的研究空白點，發(fā)展趨勢進行探討。</p><p>　　【關鍵詞】 財務危機 財務危機預警 預警模型 上市公司</p><p><b>　　前言</b></p>

26、<p>　　隨著網(wǎng)絡信息技術和計算機技術的快速發(fā)展，我們已進入網(wǎng)絡時代。企業(yè)的經(jīng)營和管理也隨之呈現(xiàn)出新的特點。經(jīng)濟全球化在給企業(yè)帶來機遇的同時，也潛伏著許多危機，這些危機最終表現(xiàn)為財務危機。財務危機是企業(yè)喪失償還到期債務的能力。財務危機預警是以財務會計信息為基礎，通過設置并觀察一些敏感性預警指標的變化，對企業(yè)可能或將要面臨的財務危機實施的實時監(jiān)控和預測警報。財務危機預警模型是指借助企業(yè)財務指標和非財務指標體系，識別企業(yè)財務狀況

27、的判別模型。</p><p>　　國外財務危機預警模型研究現(xiàn)狀</p><p>　　西方經(jīng)濟學家早在20世紀三十年代，就有學者對公司財務風險的預警模型進行研究。目前，國外財務風險預警模型已經(jīng)在信貸風險評價與管理、企業(yè)資信評估等實務中得到廣泛應用。財務預警模型的種類很多，常見的有以下幾類：一元判定模型、多元判定模型、邏輯回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型。</p><p><

28、;b>　　單變量預警模型</b></p><p>　　單變量預警模型是選擇公司的一個財務比率進行分析的傳統(tǒng)方法。 最早的財務危機預測研究是FitzPatrikc(1932)所做的單變量破產(chǎn)預測模型，他發(fā)現(xiàn)：出現(xiàn)財務困境的公司其財務比率和正常公司的財務比率相比會有顯著的不同，從而認為企業(yè)的財務比率能夠反應企業(yè)財務狀況 對企業(yè)未來具有預測作用。</p><p>　　Beave

29、r(1966)首先運用統(tǒng)計方法建立了單變量財務模型，提出可以用財務比率來預測公司的失敗，目的是通過實證研究來檢驗財務比率的預測功能。他對美國1 954年～1 964年間79家失敗企業(yè)和79家成功企業(yè)的30個財務比率進行研究的結果表明 ：具有良好預測性的財務比率為“現(xiàn)金流量／ 負債總額 、“資產(chǎn)收益率(凈收益／資產(chǎn)總額)和資產(chǎn)負債率(債務總額／資產(chǎn)總額)。他發(fā)現(xiàn)發(fā)生財務危機的公司在流動資產(chǎn)有如下特點：（1）財務危機公司有較少的現(xiàn)金，但有較

30、多的應收帳款；（2）財務危機公司一般存貨比較少；（3）當把現(xiàn)金和應收賬款加在一起列入速動資產(chǎn)和流動資產(chǎn)中時，其危機的表現(xiàn)就被掩蓋了。Bevaer也因此開創(chuàng)了建立財務預警模型的先河。</p><p>　　單變量預警模型的方法比較簡單，使用比較方便，但是誤判率卻比較高。它存在如下缺點：一是他只用了一個指標來判斷，如果該企業(yè)的經(jīng)理知道這個指標，可能會通過粉飾這個指標來顯示其良好的經(jīng)營狀況。二是如果用多個指標來判斷，則不

31、同指標所判定的結果相互之間存在矛盾而無法給出正確判斷。</p><p><b>　　多元線性判別模型</b></p><p>　　基于單變量模型的缺點，1 968年Altman提出了多元線性判定模型</p><p>　　即運用多種財務指標加權匯總產(chǎn)生的總判斷分值(稱為Z值)來預測財務危機。</p><p>　　z值模型和

32、判別規(guī)則如下：Z=0.012X1 + 0.014X2 + O.033X3 + 0.006X4 +O.999X5 其中X1=凈營運資本／資產(chǎn)總額,反映公司總營運資本的流動性;X2 = 留存收益／資產(chǎn)總額,反映公司的支付剩余能力; X 3=息稅前利潤／資產(chǎn)總額 ,反映公司的收益率大小,衡量公司運用全部資產(chǎn)獲取利潤的能力; X 4= 普通股和優(yōu)先股市場價值總額／ 債務賬面價值總額，反映公司財務狀況的穩(wěn)定性，X5 =本期銷售收入／ 資產(chǎn)總額，反

33、映公司的活動比率。該模型實際上是通過五個變量(五種財務比率)將反映企業(yè)償債能力的指標，獲利能力指標和營運能力指標有機聯(lián)系起來，綜合分析預測企業(yè)財務失敗或破產(chǎn)的可能性。</p><p>　　他根據(jù)行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模，選擇了33家破產(chǎn)公司和33家非破產(chǎn)公司作為研究樣本進行分析測算，其準確度達到95%左右。一般地在應用“Z-Score”模型，判別公司的信用狀況。z值越低企業(yè)越有可能發(fā)生破產(chǎn)。</p><

34、p>　　該模型準確率比較高，而且容易理解，但也存在著許多不足。其一，工作量比較大，需要研究者進行大量的數(shù)據(jù)收集與分析。其二，在前一年的判定中，其預測的精度可能比較高，但是前兩年或更早時，其預測精度大幅下降甚至低于單變量模型的預測。其原因是，很多財務變量只是企業(yè)陷入財務困境的征兆，或者說是一種表象，而不是企業(yè)陷入財務困境的原因和本質。過多的財務指標，將“因”和“果”混淆在一起，反而增加了模型的判別難度。其三，多元線性判定模型有一個很

35、嚴格的假設，即假定自變量是呈正態(tài)分布的，兩組樣本要求等協(xié)方差，而現(xiàn)實中的樣本數(shù)據(jù)往往并不能滿足這一要求，這就大大限制了多元線性判定模型的使用范圍。當然，也有一些研究在并不滿足這一前提的條件下，近似地使用多元線性判定模型，這無疑會降低模型的預測精度。</p><p><b>　　邏輯回歸模型</b></p><p>　　邏輯回歸是基于克服多元線性判別模型要求自變量呈正態(tài)

36、分布這一理論缺陷而提出的。多元邏輯模型的目標是尋求觀察對象的條件概率，從而據(jù)此判斷觀察對象的財務狀況和經(jīng)營風險。1980年Olson第一個將邏輯回歸方法引入財務危機預警領域。</p><p>　　該模型假設了企業(yè)破產(chǎn)的概率p(破產(chǎn)取1，非破產(chǎn)取O)，并假設In[p／(1一P)]可以用財務比率線性解釋。假定In[p／(1一P)]=a+bx，根據(jù)推導可以得出P=exp(a+bx)／[1+exp(a+b x)]，從而計

37、算出企業(yè)破產(chǎn)的概率。判別方法和其他模型一樣，先是根據(jù)多元線性判定模型確定企業(yè)破產(chǎn)的z值，然后推導出企業(yè)破產(chǎn)的條件概率。其判別規(guī)則是：如果P值大于0．5，表明企業(yè)破產(chǎn)的概率比較大，可以判定企業(yè)為即將破產(chǎn)類型；如果P值低于0．5，表明企業(yè)財務正常的概率比較大，可以判定企業(yè)為財務正常。</p><p>　　Olson選擇了1970~1976年問破產(chǎn)的105家公司和2，058家非破產(chǎn)公司組成的配對樣本，分析了樣本公司在破

38、產(chǎn)概率區(qū)間上的分布以及兩類錯誤和分割點之間的關系，發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、資本結構、業(yè)績和當前的融資能力進行財務危機的預測準確率達到96．12％。</p><p>　　邏輯回歸模型比多元線性判別模型的前提假設要寬松的多，沒有要求自變量成正態(tài)分布等，因此具有更廣泛的適用范圍。但是該模型也存在著許多的不足。其計算過程比較復雜，而且在計算過程中有很多的近似處理，這不可避免地會影響到預測精度。</p><p&g

39、t;<b>　　神經(jīng)網(wǎng)絡模型</b></p><p>　　基于上述模型的缺陷，1991年Tam采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行財務預警研究，通過輸入層、隱藏層和輸出層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬構建模型。該模型通過網(wǎng)絡的學習和數(shù)據(jù)的修正得出期望輸出，然后根據(jù)學習得出的判別規(guī)則來分類。</p><p>　　1992年Coats和Fant運用神經(jīng)網(wǎng)絡模型學習審計專家的結論來判別財務危機，

40、他們選取了由審計師判定的1 9 71年～1 9 90年間的94家持續(xù)經(jīng)營的公司和1 88家財務狀況變動較大的公司 并采用Atiman的z值模型中5個財務比率分析了這些公司在破產(chǎn)前3年內的數(shù)據(jù)。Coats和Fnat認為z值模型對破產(chǎn)當年具有很好的判斷效果，但不具有很好的提前預測效果，神經(jīng)網(wǎng)絡模型則解決了此問題。</p><p>　　該模型具有較好的模式識別能力和容錯能力，適用于今日復雜多變的企業(yè)運作環(huán)境，但其理論基

41、礎比較抽象，對人體大腦神經(jīng)模擬的科學性和準確性有待進一步加強，因而使用性大大降低。另外，神經(jīng)網(wǎng)絡模型雖然近幾年被很多學者所使用，但其運作過程猶如黑箱，對于各財務比率的權重無法獲悉，不同的樣本模型其隱藏要素的個數(shù)會有所不同，影響其比較的客觀性，因此不適合作為比較不同樣本的模型。</p><p>　　國內財務危機預警模型研究現(xiàn)狀</p><p>　　我國由于市場經(jīng)濟體制的建立的發(fā)展歷史比較短，

42、許多體系都還不夠健全不夠完善。所以有關財務危機預警研究的起步比較晚。其研究方法主要是在借鑒國外的成果上利用我們上市公司的有關數(shù)據(jù)來構建類似的模型。</p><p>　　1986年吳世農(nóng)、黃世忠是最早進行有關財務危機預警的研究。曾撰文介紹企業(yè)破產(chǎn)的財務分析指標及其預測模型。但他們是將每一指標進行獨立的考慮，而未進行綜合的分析</p><p>　　1996年周首華、楊濟華、王平發(fā)表了《論財務危

43、機的預警——F分數(shù)模式》，對財務危機預警數(shù)學模型進行研究。F分數(shù)模式是在Z計分模型的基礎上，加入現(xiàn)金流量這一預測自變量而建立的。他們使用了Compustat PC Plus會計數(shù)據(jù)庫中1990年以來的4160家公司的數(shù)據(jù)進行了檢查；而z計分數(shù)模型的樣本僅為66家(33家破產(chǎn)公司和33家非破產(chǎn)公司)，擴大了樣本量。這一模型當時對國內產(chǎn)生較大影響。</p><p>　　陳靜于1999年利用單變量分析方法和多變量分析法

44、，把1998年底的27家ST公司與同行業(yè)同規(guī)模的非ST公司作為樣本進行實證研究，提出兩者的優(yōu)勢以及局限。</p><p>　　2001年吳世農(nóng)、盧賢義以我國上市公司為研究對象, 選取了70 家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本, 首先應用剖面分析和單變量判定分析, 最后選定6 個為預測指標, 應用Fisher 線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic 回歸分析三種方法, 分別建立三種預測財務困

45、境的模型。研究結果表明: ( 1) 在財務困境發(fā)生前2 年或1 年, 有16 個財務指標的信息時效性較強, 其中凈資產(chǎn)報酬率的判別成功率較高; ( 2) 三種模型均能在財務困境發(fā)生前做出相對準確的預測,其中Logistic 預測模型的誤判率最低, 財務困境發(fā)生前1 年的誤判率僅為6.47%。</p><p>　　2002年姜秀華、任強與孫錚本文在分析13 個變量的基礎上, 運用Logistic 回歸給出了判別上市

46、公司財務危機的一個模型。本文模型包括4 個變量: 其中的股權集中系數(shù)是公司治理結構的直接表征, 也是本文模型異于其他預測模型的首要區(qū)別。</p><p>　　2003年楊淑娥, 徐偉剛采用了統(tǒng)計方法中的主成分分析法，通過對我國上市公司財務危機狀況的實證研究，建立了上市公司財務預警模型———Y分數(shù)模型，并通過本次研究中選擇的樣本指標，初步確定了企業(yè)財務狀況評價區(qū)域，為企業(yè)預測財務危機提供了一種科學可行的預測方法。&

47、lt;/p><p>　　2005年呂長江、周現(xiàn)華采用中國制造業(yè)上市公司1999 2002 年的數(shù)據(jù)分別運用多元判別分析、邏輯線性回歸和人工神經(jīng)網(wǎng)絡對財務狀況處于困境的公司進行預測比較分析。結果表明: 盡管各模型的使用有其特定的前提條件, 三個主流模型均能在公司發(fā)生財務困境前1 年和前2-3年較好地進行預測。其中, 多元判別分析要遜色于邏輯線性回歸,人工神經(jīng)網(wǎng)絡的預測準確率最高。其實證結果標志著國內理論界在財務危機預警

48、課題方面又取得了一定的進展。</p><p>　　2006年王克敏、 姬美光分析以往公司財務預警研究主要基于財務指標預測公司財務狀況。文章強調，對于轉軌時期的中國企業(yè)財務預警研究,基于財務指標的分析,雖然能夠給出財務困境發(fā)生的概率,但卻難以給出財務困境的深層次解釋,特別地,對于財務困境早期預警具有較大局限性。鑒于此,提出財務指標分析的基礎上,引入公司治理、投資者保護等因素,綜合分析上市公司虧損困境的原因,并比較分

49、析了基于財務、非財務指標及綜合指標的預測模型的有效性,進而提出相關政策建議。</p><p>　　2009年李益騏, 田高良通過采用樣本分析等方法對中國證券市場上市公司的財務危機預警進行實證研究, 選取了37個財務指標, 并篩選出若干指標, 作為預測模型的初始輸入變量。運用Log ist ic回歸分析作為主要建模方法, 數(shù)據(jù)收集的時間延至樣本公司可能出現(xiàn)財務危機的前五年或財務惡化的前三年。在此基礎上, 通過實證研

50、究檢驗出若干預警能力強的財務指標, 建立了一套動態(tài)財務危機預警模型。最后, 通過有效性檢驗, 得出了2007年上市公司有54家出現(xiàn)財務危機, 模型的總判別率為80.30% 并在此基礎上指出了模型的實際運用情況。</p><p>　　國內外財務危機預警模型研究評述</p><p>　　比較而言，國外關于財務危機的研究歷史較長，提出了幾個有研究價值的模型。而國內有關這方面的歷史較短，故都是在國

51、外提出模型的基礎上結合我國的實際情況而做出的研究。</p><p>　　從財務危機預警模型研究的歷史來看，發(fā)現(xiàn)其研究經(jīng)歷了一個從注重單一的比率研究到多變量比率研究的過程；對財務報表也從最初重視資產(chǎn)負債表、利潤表轉而更注重現(xiàn)金流量表。所取得的成就不容小看。但是研究的共同特點是都比較注重定量分析，即財務指標的分析，而忽略了從定性的角度進行分析。模型中所需的信息都是從財務報表中所獲得的，然而財務報表本身所有的局限性，比

52、如數(shù)據(jù)的滯后性、會計政策不同等，加上財務報表的真實性問題。因而，財務危機預警研究不能單單注重定量分析，還應當注重定性分析，比如企業(yè)財務報表的審計意見、公司大股東的變化以及會計師事務所的變更等。也就是說，對公司財務危機預警的研究，應該把定性分析方法和定量分析方法結合起來。</p><p><b>　　參考文獻</b></p><p>　　[1] Ohlson J．A．F

53、inancial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy[J]．Journal of Accounting research，1980，spring．</p><p>　　[2] Edward I.Altman.Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corpora

54、te Bankruptcy [J].The Journal of Finance, 1968,23(4):589-609.</p><p>　　[3] 周首華,楊濟華,王平.論財務危機的預警分析——F分數(shù)模式[J]會計研究, 1996,(08) . </p><p>　　[4] 陳靜.上市公司財務惡化預測的實證分析[J]會計研究, 1999,(04) .</p><p

55、>　　[5] 吳世農(nóng),盧賢義.我國上市公司財務困境的預測模型研究[J]經(jīng)濟研究, 2001,(06) . </p><p>　　[6] 姜秀華,任強,孫錚.上市公司財務危機預警模型研究[J]預測, 2002,(03) . </p><p>　　[7] 楊淑娥,徐偉剛.上市公司財務預警模型——Y分數(shù)模型的實證研究[J]中國軟科學, 2003,(01) . </p><

56、;p>　　[8] 呂長江,周現(xiàn)華.上市公司財務困境預測方法的比較研究[J]吉林大學社會科學學報, 2005,(06) . </p><p>　　[9] 王克敏,姬美光.基于財務與非財務指標的虧損公司財務預警研究——以公司ST為例[J]財經(jīng)研究, 2006,(07) . </p><p>　　[10] 李益騏,田高良.上市公司財務危機預警實證研究[J]西北大學學報(哲學社會科學版),

57、 2009,(05) . </p><p>　　[11] 張建儒,宋志霆,代昕箬.企業(yè)財務危機預警系統(tǒng)研究文獻綜述[J]. 商場現(xiàn)代化, 2009, (06) .</p><p>　　[12] 劉紅梅,鞠妮妮.國內外財務危機預警研究綜述[J]. 合作經(jīng)濟與科技, 2009, (14) .</p><p>　　[13]谷祺、劉淑蓮,財務管理[M]東北財經(jīng)大學出版社,2

58、007,40-43</p><p>　　[14]John Stephen Grice, Robert W. Ingram.Tests of the generalizability of Altman’s bankruptcy prediction model[J].Journal Business research,2001,53-61.</p><p><b>　　本科畢業(yè)論

59、文</b></p><p><b>　?。?0_ _屆）</b></p><p>　　我國上市公司財務危機預警體系的實證研究</p><p><b>　　目　錄</b></p><p><b>　　摘要 </b></p><p><b&

60、gt;　　關鍵詞</b></p><p><b>　　Abstract</b></p><p><b>　　Key words</b></p><p><b>　　1 緒論13</b></p><p>　　1.1 研究的背景以及意義13</p>&

61、lt;p>　　1.1.1 研究的背景13</p><p>　　1.1.2 研究的意義14</p><p>　　1.2 文獻回顧14</p><p>　　1.2.1 國外文獻回顧14</p><p>　　1.2.2 國內文獻回顧2</p><p>　　1.3 本文的研究思路和整體框架15</p&g

62、t;<p>　　2 理論分析和模型自變量的確定16</p><p>　　2.1 理論分析16</p><p>　　2.1.1 財務預警的概念16</p><p>　　2.1.2 財務預警的理論基礎16</p><p>　　2.2 系統(tǒng)樣本的選取16</p><p>　　2.3 變量的選取17&

63、lt;/p><p>　　3 實證研究以及結果分析18</p><p>　　3.1 因子分析18</p><p>　　3.1.1 因子分析的基本思想19</p><p>　　3.1.2 因子變量的提取19</p><p>　　3.2 Logistic回歸分析以及實證研究結果22</p><p&g

64、t;　　3.2.1 邏輯回歸模型22</p><p>　　3.2.2 邏輯回歸分析及預警模型的構建22</p><p>　　3.3 預警模型的檢驗與評價24</p><p>　　3.3.1 模型的檢驗24</p><p>　　3.3.2 模型的評價24</p><p><b>　　4 結束語25&

65、lt;/b></p><p>　　4.1 本文的結論25</p><p>　　4.2 本文的問題25</p><p>　　4.3 本文的展望25</p><p><b>　　參考文獻26</b></p><p>　　致 謝錯誤!未定義書簽。</p><p>

66、　　摘 要：隨著金融危機爆發(fā)，不少上市公司因為財務危機導致經(jīng)營危機。有效的財務危機預警體系對于企業(yè)的生存發(fā)展有著重要的意義。本文通過介紹其研究背景及意義，分析當前國內外有關企業(yè)財務危機預警模型的研究成果，提出建立財務危機預警體系的必要性、可能性以及相關理論。在闡述理論的基礎上進行相關的實證分析：合理抽取樣本，運用主成分分析和Logistic回歸發(fā)建立模型并進行分析研究，做到理論與實際的結合。通過實證研究得出相應的結論，以及對未來的展望

67、。</p><p>　　關鍵詞：財務危機；主成分分析；Logistic分析；財務預警；財務指標</p><p>　　Abstract：With the financial crisis, a large numbers of listed companies had operational crisis because of financial crisis. Effective earl

68、y warning systems for the financial crisis have a great significance for the survival and development of enterprises .Though describes the background and significance of their research, analysis the current achievement i

69、n this ares, the paper proposed the necessity, possibility, and related theories of the establishment of early warning system of financial cr</p><p>　　Key words：Financial Crisis; Principal Component Analysi

70、s; Logistic Analysis。</p><p><b>　　緒論</b></p><p><b>　　研究的背景以及意義</b></p><p><b>　　研究的背景</b></p><p>　　自改革開放以來,隨著我國市場開放度的不斷加大,使得國內外市場競爭日益

71、加劇,企業(yè)內部管理機制也不斷出現(xiàn)新的問題。2008年的全球金融危機,更是給不少上市公司帶來了嚴重的經(jīng)營危機。然而上市公司陷入經(jīng)營危機的征兆幾乎都是因為出現(xiàn)了財務危機。</p><p>　　關于財務危機的概念有以下幾種觀點：將公司拖欠優(yōu)先股股利、拖欠債務、破產(chǎn)界定為財務危機（Beaver，1966），或公司目前的現(xiàn)金流量無法支付應付義務（Wruck，1990）；或公司資產(chǎn)不足以支付目前與未來的債務（Gertner和

72、Scharfftein，1991）；或在某一時點，公司的流動資產(chǎn)不足以滿足剛性契約（John，1993）。即財務危機的表現(xiàn)形式有支付困難或者破產(chǎn)這兩種情況。一個企業(yè)從財務正常的陷入了財務危機是一個漸進的過程，不是瞬間激發(fā)的；因此，大多數(shù)企業(yè)財務危機的發(fā)生都是從財務狀況正常然后漸漸惡化,進而導致財務危機或破產(chǎn)的一個過程。</p><p>　　因此,企業(yè)的財務危機不僅僅具有先兆性,而且可以通過一定的分析手段來進行預測

73、的。隨著我國證券市場管理的規(guī)范化，通過上市公司披露的財務報表數(shù)據(jù)以及相關信息資料建立財務危機預警體系來預測財務危機，進而防范與化解各種危機不僅是可行的而且是必需的。</p><p>　　在國外，學者們利用財務報表的相關數(shù)據(jù)對企業(yè)財務危機進行預測的研究已經(jīng)有比較長的歷史了。提出了一元判定模型、多元判定模型、邏輯回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型等一系列模型。然而我國有關財務危機的研究歷史比較短，也沒有提出新的模型，主要是在國外

74、的研究基礎上通過改善從而進行類似模型的構建，并進行相應的實證研究。</p><p><b>　　研究的意義</b></p><p>　　因為企業(yè)發(fā)生財務危機都是一個逐步惡化的過程，所以它具有一定的先兆性以及可預測性。通過利用財務報表的相關數(shù)據(jù)以及企業(yè)相關資料進行科學分析，及早發(fā)現(xiàn)危機信號并采取相應措施，從而最大限度的減小危機的破壞作用，已成為許多厲害相關者共同關注的話

75、題。因此，在我國對上市公司財務危機預警進行研究并建立有效的財務危機預警體系從而準確預測上市公司未來財務與狀況等一系列活動對目前我國經(jīng)濟及其企業(yè)的發(fā)展有著十分重要的現(xiàn)實意義。 </p><p><b>　　文獻回顧</b></p><p>　　隨著網(wǎng)絡信息技術和計算機技術的快速發(fā)展，我們已進入網(wǎng)絡時代。企業(yè)的經(jīng)營和管理也隨之呈現(xiàn)出新的特點。經(jīng)濟全球化在給企業(yè)帶來機遇的同

76、時，也帶來了許多危機，這些危機最終表現(xiàn)為財務危機。根據(jù)資料顯示，早在二十世紀三十年代就有學者對財務危機的預警進行了研究?！拔C預警”的思想來源于二十世紀的歐美，于20世紀50年代取得了顯著成果。進入90年代，隨著危機的復雜多變以及頻率的增高，人們更加重視預警管理。</p><p><b>　　國外文獻回顧</b></p><p>　　建立一套有效的財務危機預警體系是預

77、防和控制上市公司財務風險的一種方法，這一理念已在國外理論界形成共識了。國外理論界對財務危機預警系已經(jīng)作了很多研究。</p><p>　　最早的財務危機預測研究是FitzPatrikc(1932)所做的單變量破產(chǎn)預測模型，他發(fā)現(xiàn)：“出現(xiàn)財務困境的公司其財務比率和正常公司的財務比率相比會有顯著的不同，從而認為企業(yè)的財務比率能夠反應企業(yè)財務狀況，對企業(yè)未來具有預測作用?！?lt;/p><p>　　其

78、后，Beaver(1966)首先運用統(tǒng)計方法建立了單變量財務模型，提出“可以用財務比率來預測公司的失敗”，其目的是要通過實證研究來檢驗財務比率的預測功能。他對美國1 954年～1 964年間79家失敗企業(yè)和79家成功企業(yè)的30個財務比率進行研究的結果表明 ：“具有良好預測性的財務比率為“現(xiàn)金流量／ 負債總額 、“資產(chǎn)收益率(凈收益／資產(chǎn)總額)和資產(chǎn)負債率(債務總額／資產(chǎn)總額)?！?lt;/p><p>　　1 968年

79、Altman提出了多元線性判定模型，即通過運用多種財務指標加權匯總產(chǎn)生的總判斷分值(稱為Z值)來預測財務危機。z值模型：Z=0.012X1 + 0.014X2 + O.033X3 + 0.006X4 +O.999X5 。該模型實際上是通過五個變量(五種財務比率)來將反映企業(yè)償債能力的指標，獲利能力指標和營運能力指標有機聯(lián)系起來，綜合分析預測企業(yè)財務失敗或破產(chǎn)的可能性。z值越低表明企業(yè)發(fā)生破產(chǎn)的概率越大。</p><p

80、>　　1980年Olson第一個將邏輯回歸方法引入財務危機預警領域。邏輯回歸是基于克服多元線性判別模型要求自變量呈正態(tài)分布這一理論缺陷而提出的。多元邏輯模型的目標是通過尋求研究對象的條件概率，從而據(jù)此判斷研究對象的財務狀況以及經(jīng)營風險。Olson通過選取相關樣本進行研究得出：通過公司規(guī)模、業(yè)績、資本結構以及當前的融資能力來進行企業(yè)財務危機的預測，其準確率可達到達到96．12％。</p><p>　　1992

81、年Coats和Fant通過運用神經(jīng)網(wǎng)絡模型學習審計專家對企業(yè)進行財務危機的判別，他們選取了由審計師判定的1 9 71年～1 9 90年間的94家持續(xù)經(jīng)營的公司和1 88家財務狀況變動較大的公司 并且采用Atiman的z值模型中5個財務比率分析了這些公司在破產(chǎn)前3年內的數(shù)據(jù)。Coats和Fnat認為：“z值模型對破產(chǎn)當年具有很好的判斷效果，但不具有很好的提前預測效果，神經(jīng)網(wǎng)絡模型則解決了此問題?！?lt;/p><p>

82、<b>　　國內文獻回顧</b></p><p>　　我國由于市場經(jīng)濟體制的建立的發(fā)展歷史比較短，許多體系都還不夠健全不夠完善。所以我國有關財務危機預警研究的歷史比較短。其研究方法也主要是在借鑒國外的成果上利用我們上市公司的有關數(shù)據(jù)進行改善進而來構建類似的模型。</p><p>　　1986年吳世農(nóng)、黃世忠是最早進行有關財務危機預警的研究，曾撰文介紹企業(yè)破產(chǎn)的財務分析

83、指標及其預測模型。但他們是將每一指標進行獨立的考慮，而未進行綜合的分析。</p><p>　　1996年周首華、楊濟華、王平發(fā)表了《論財務危機的預警——F分數(shù)模式》，對財務危機預警數(shù)學模型進行研究。F分數(shù)模式是在Z計分模型的基礎上，加入現(xiàn)金流量這一預測自變量而建立的。</p><p>　　1999年陳靜利用單變量分析方法和多變量分析法，把1998年底的27家ST公司與同行業(yè)同規(guī)模的非ST公

84、司作為樣本數(shù)據(jù)進行相應的實證研究，進而提出兩者的優(yōu)勢以及局限。</p><p>　　2001年吳世農(nóng)、盧賢義以我國上市公司為研究對象,選取相應的數(shù)據(jù)，首先應用剖面分析和單變量判定分析, 最后選定6 個為預測指標, 應用Fisher 線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic 回歸分析三種方法, 分別建立三種預測財務困境的模型并提出相應結論。</p><p>　　2002年姜秀華、任強

85、與孫錚本文在分析13 個變量的基礎上, 運用Logistic 回歸給出了判別上市公司財務危機的一個模型。本文模型包括4 個變量: 其中最為關鍵的股權集中系數(shù)是公司治理結構的直接表征, 也是本文模型異于其他預測模型的一個主要區(qū)別。</p><p>　　2003年楊淑娥、徐偉剛通過統(tǒng)計方法中的主成分分析法對我國上市公司財務危機狀況進行實證研究，建立了上市公司財務預警模型———Y分數(shù)模型，然后通過本次研究中所選擇的樣本

86、指標，初步確定了企業(yè)財務狀況評價區(qū)域，為企業(yè)預測財務危機提供了一種科學有效的預測方法。</p><p>　　2006年王克敏、 姬美光分析以往企業(yè)財務危機預警研究主要是基于通過財務指標來預測公司財務狀況。而對于轉軌時期的中國企業(yè)的財務預警研究,即基于財務指標的預測,雖然也能夠給出財務困境發(fā)生的概率,但是很難給出發(fā)生財務困境的深層次解釋,尤其是對于財務困境早期預警具有比較大的局限性?；诖?提出在財務指標分析的基礎

87、上,應引入公司治理、投資者保護等因素,綜合分析上市公司虧損困境的原因,并比較分析了基于財務和非財務指標及綜合指標的預測模型的有效性,進而提出了相關政策建議。</p><p>　　2009年李益騏, 田高良通過采用樣本分析等研究方法對我國證券市場上市公司的財務危機預警進行實證研究。分析基礎上, 通過實證研究檢驗出若干預警能力強的財務指標, 建立了一套動態(tài)財務危機預警模型。</p><p>　

88、　從財務危機預警體系研究的歷史來看，發(fā)現(xiàn)其研究經(jīng)歷了一個從注重單一的比率研究到多變量比率研究的漸進過程；對財務報表研究也從最初重視資產(chǎn)負債表、利潤表轉而更加注重現(xiàn)金流量表。所取得的成就不容小看。</p><p>　　本文的研究思路和整體框架</p><p>　　本文的研究是在查閱相關文獻的基礎上，按照理論與實證研究相結合的方法而形成的。文中選取了30家ST和30家非ST的上市公司作為案例分

89、析的樣本，15個相應的財務指標作為構建財務危機預警體系的基礎。通過該論文的研究希望能引起上市公司對財務預警的重視，能夠及早的診斷出財務危機的信號，并采取相應對策方法，使企業(yè)能夠在市場經(jīng)濟的大潮中立于不敗之地。</p><p><b>　　本文共分為四章。</b></p><p>　　緒論，就該論文的研究背景引出財務危機預警體系構建的意義，之后對國內外的財務危機預警研究

90、歷史及現(xiàn)狀作了分析，最后闡述該論文的研究思路。</p><p>　　先從有關財務危機的基本理論出發(fā)，論述了本文是如何進行系統(tǒng)樣本的選取和變量的選取。</p><p>　　通過選取的60家上市公司的15個財務指標，運用主成分分析法和Logistic回歸分析法來進行實證研究。</p><p>　　根據(jù)實證研究得出相應的結論、存在的問題以及對未來的展望。</p>

91、;<p>　　理論分析和模型自變量的確定</p><p><b>　　理論分析</b></p><p><b>　　財務預警的概念</b></p><p>　　財務預警是由由財務危機和預警兩個詞構成。財務危機預警就是以財務會計信息為研究基礎，通過設置并觀察一些敏感且具有預警性的財務指標的變化，對企業(yè)將要面臨或

92、可能發(fā)生的財務危機所實施的實時監(jiān)控和預測警報。它要求管理人員能夠依據(jù)相關指標的變化來預測企業(yè)財務即將呈現(xiàn)的問題，從而及時向利益相關者提出警示。企業(yè)的支付壓力和支付能力的脫節(jié)是財務危機發(fā)生的表象，資金配置的失效才是財務危機發(fā)生的真正實質。財務危機事實上是一種風險控制機制。</p><p>　　財務危機預警體系就是以企業(yè)的財務報表、相關經(jīng)營資料以及所有可能收集到的外部資料為研究依據(jù)，根據(jù)企業(yè)所建立的組織體系，采用各種

93、定量或者定性的分析方法，將企業(yè)所面臨的經(jīng)營波動情況和危機情況預先告知企業(yè)經(jīng)營者和其他利益相關者，在此基礎上，分析企業(yè)發(fā)生財務危機或者經(jīng)營非正常波動的原因，挖掘企業(yè)財務運營體系中所隱藏的經(jīng)營問題，以督促企業(yè)管理部門提前采取預防或防范措施，從而為管理部門提供決策和風險控制依據(jù)的一種組織手段和分析系統(tǒng)，通過設置并觀察一些敏感性預警指標的變化，對公司可能或將要面臨的經(jīng)濟危機實施實時控制和預測警報。其目的是促使上市公司有效地適應外部環(huán)境的變遷，并

94、不斷促進上市公司不斷提升內部環(huán)境的管理，使其更加完善和高效，達到真正有效地實施企業(yè)全過程的財務控制。</p><p><b>　　財務預警的理論基礎</b></p><p>　　企業(yè)預警理論是構建財務預警系統(tǒng)管理理論的基礎理論，主要包括危機管理理論、策略震撼管理理論、企業(yè)逆境管理理論以及系統(tǒng)非優(yōu)理論。</p><p>　　在現(xiàn)實社會中，導致企業(yè)

95、發(fā)生財務危機的因素有很多，而且錯綜復雜，單變量模型與多變量模型雖能揭示其影響關系與程度，然而變量的選擇會因分析人員偏好的不同而不同，其不僅缺乏統(tǒng)一的理論基礎，而且系統(tǒng)性往往較差，多元邏輯模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡預警模型雖然在分析技術上較為先進，且分析企圖更精確，但它們在強調分析技術的同時，卻往往忽略了立論的基本依據(jù)，且在變量選擇中往往伴隨較明顯的盲目性。因此，利用相應的財務理論構建企業(yè)財務危機預警指標體系就是建立財務危機預警體系的基礎之基礎。

96、</p><p>　　從財務本身的角度去分析，可以發(fā)現(xiàn)財務危機形成的原因總的可以歸結為以下幾點：(1)公司經(jīng)營狀況的不佳，導致營業(yè)收入惡化，造成公司的連續(xù)虧損，從而使得企業(yè)財務危機發(fā)生的可能性增大； (2)過高的負債使公司面臨更大的財務危機。雖然公司本身經(jīng)營是有盈余的，但是可能會因為暫時無法應付短期的龐大利息支出而造成破產(chǎn)倒閉； (3)現(xiàn)金流量發(fā)生持續(xù)性的凈流出，企業(yè)就像是流動性資產(chǎn)的儲水槽，若水槽中的流量變小(

97、資產(chǎn)變少)，即流入量減少(現(xiàn)金流入減少)，流出量卻在增加(現(xiàn)金流出增加)，流人量與流出量之間的差量就會逐步增大，這樣會使公司出現(xiàn)財務危機的概率增加。</p><p>　　綜合引起財務危機的三個主要方面，可以用從五個方面反映企業(yè)的財務指標來描述或預警財務危機，用資本營運指標、成長能力指標和盈利能力指標來度量或反映企業(yè)的經(jīng)營狀況，用公司的償債能力指標來度量或反映企業(yè)的債務負擔，用現(xiàn)金流量指標來度量現(xiàn)金流。</p

98、><p><b>　　系統(tǒng)樣本的選取</b></p><p>　　中國證監(jiān)會于1998年3月16日頒布了《關于上市公司狀況異常期間的股票特變處理方式的通知》，要求證券交易所應對“狀況異常”的上市公司實行股票的特別處理（special treatment，簡稱ST)。我國證券市場上被ST的股票大多是由于“連續(xù)兩年虧損或每股凈資產(chǎn)低于股票面值（1元）”，即財務指標的惡化是上市

99、公司被特別處理的一個主要原因。因此在國內研究中，一般把被ST作為企業(yè)陷入財務危機的一個判斷標準，本文也將ST公司作為財務危機公司，相應的，非ST公司作為財務安全公司。</p><p>　　在對上市公司進行研究時，可以發(fā)現(xiàn)同一指標在不同行業(yè)之間往往會有不同的標準，因而在確定研究樣本時，最好僅選取某一行業(yè)的上市公司作為研究樣本來建立財務危機預警體系，這樣可以避免因為不同行業(yè)的數(shù)據(jù)可比性不高而導致的模型實用性不高。在中

100、國證監(jiān)會公布的13個上市公司行業(yè)大類中，制造業(yè)所占的比例最大，經(jīng)過分析比較，最終將我國滬市A股中的制造業(yè)上市公司作為本文的研究樣本。</p><p>　　本文的研究當中采用配對的方法，從滬市的上市公司中來選取樣本，即選取近被ST的上市公司作為財務危機樣本組，共30家。同時選取與財務危機組30家上市公司同行業(yè)的30家非財務危機上市公司作為配對樣本，即財務安全樣本組。</p><p><

101、b>　　變量的選取</b></p><p>　　由財務危機形成的原因可得財務危機預警體系中的指標主要從盈利能力、營運能力、成長能力、償債能力以及現(xiàn)金的獲取能力這五個方面來反應。</p><p>　?。?）反映企業(yè)盈利能力的指標。為了便于比較分析，對于盈利能力的評價通常采用相對指標。按照指標選取的獨立性和全面性原則，本文重點選取了如下指標來反映企業(yè)的盈利能力，詳見表1-1&

102、lt;/p><p><b>　　表1-1</b></p><p>　?。?）反映企業(yè)償債能力的財務指標，各項償債能力指標分別從不同意角度反映了企業(yè)將面臨的財務風險的大小，在綜合考慮各項償債能力指標相關性和獨立性的基礎上，本文主要選取了流動比率、速動比率和資產(chǎn)負債率這些指標，詳見表1-2。</p><p><b>　　表1-2</b&

103、gt;</p><p>　?。?）反映企業(yè)營運能力的財務指標。因為各類資產(chǎn)比率之間的相關性較高，本文根據(jù)指標選取的獨立性原則和能夠反映企業(yè)財務風險的程度，主要選取了應收賬款周轉率、存貨周轉率和總資產(chǎn)周轉率作為反映企業(yè)營運能力的財務指標，詳見表1-3。</p><p><b>　　表1-3</b></p><p>　　（4）反映企業(yè)增長能力的財務

104、指標。本文根據(jù)指標選取的代表性原則以及指標可能包含的不確定信息的多少，主要先取了主營業(yè)務增長率、總資產(chǎn)增長率和凈資產(chǎn)增長率的指標，詳見表1-4。</p><p><b>　　表1-4</b></p><p>　　（5）反映企業(yè)獲得現(xiàn)金能力的財務指標。企業(yè)獲取現(xiàn)金的能力也是衡量企業(yè)經(jīng)營成果的主要內容。根據(jù)指標選取的獨立性原則，本文主要選擇了經(jīng)營現(xiàn)金凈流量對銷售收入比率這

105、一指標，詳見表1-5。</p><p><b>　　表1-5</b></p><p>　　實證研究以及結果分析</p><p>　　本文將利用SPSS統(tǒng)計軟件作為分析工具，對以上所收集的樣本公司的財務指標數(shù)據(jù)進行因子分析和邏輯回歸分析，建立預警模型。</p><p><b>　　因子分析</b>&l

106、t;/p><p>　　在上文中，已確定了15個財務指標用來建立財務危機預警模型，這些指標分別從不同的方面反映了公司的財務狀況。因此，在財務綜合分析中，為了盡可能真實的反應企業(yè)的狀況，我們不能對這些指標隨意的進行取舍。如果把這些變量全部納入模型中，會由于這些財務指標變量之間的相關性而影響我們識別和判斷各種指標的重要性。此外，由于指標體系中的指標太多，同時也增加了分析問題的復雜性。</p><p>

107、;　　為了解決這些問題，本文將引進統(tǒng)計學中的因子分析法。通過因子分析，我們能夠找到較少的幾個因子，進而代表數(shù)據(jù)的基本結構，反映原始信息的本質特征，然后用這些因子代替原來的觀測量進行其他相關的統(tǒng)計分析，建立預警模型。</p><p><b>　　因子分析的基本思想</b></p><p>　　因子分析法是多元統(tǒng)計分析技術的一個分支，其主要功能是濃縮數(shù)據(jù)。因子分析法可以通

108、過利用降維的技術把眾多的原始指標變量變成少數(shù)獨立的綜合指標，即因子變量。而且該因子變量仍舊能夠反映原始指標的大部分信息。</p><p>　　因子分析的基本思想是通過對原始變量的相關系數(shù)矩陣進行內部結構的分析，從中找出少數(shù)幾個能夠控制原始變量的隨機變量，由于這些隨機變量出現(xiàn)在每個原始變量之中，所以又稱之為公共因子。選取公共因子的原則是使其能夠盡可能多的包含原始變量中的信息。</p><p>

109、;　　在進行因子分析時，求解因子的方法主要有主成分分析法，極大似然法等7種方法，本文將運用SPSS軟件中的主成分分析法來提取變量，即因子變量。</p><p><b>　　因子變量的提取</b></p><p>　　下邊對研究樣本在被宣布ST處理的前一年的15個財務指標數(shù)據(jù)運用SPSS統(tǒng)計分析軟件進行因子分析。首先，我們可以得到KMO和Bartlett的檢驗結果，如表

110、2所示。</p><p><b>　　表2</b></p><p>　　由表2 可知，因子檢驗的KMO值為0.640，根據(jù)統(tǒng)計學家Kaiser給出的標準，當KOM值大于0.6時，就可以認為適合做因子分析。另外，Bartlett球度檢驗給出的統(tǒng)計量為736.940，且其對應的相伴概率為0.000，遠遠小于顯著水品0.05，因此拒絕Bartlett球度檢驗的零假說，認為相