基于預測值的上市公司財務危機預警模型研究.pdf

1、在激烈的市場競爭中，企業(yè)時刻都遭受著陷入財務危機的威脅。然而企業(yè)面對財務危機的威脅不是束手無策，而是可以提前預知。因此，構(gòu)建彼此不相關且信息涵蓋量大的財務危機預警指標體系，以及識別率高的財務危機預警模型，對于證券市場的投資者和公司管理層而言，無疑起到穩(wěn)定證券市場、穩(wěn)定國民經(jīng)濟乃至穩(wěn)定社會發(fā)展的重要作用。 本文第一部分，在總結(jié)分析國內(nèi)外文獻的基礎上，指出樣本選擇忽視行業(yè)差別，預警指標忽視現(xiàn)金流量，判別分析忽略假設前提，無法做遠期動

2、態(tài)預警等不足之處。第二部分，分析了企業(yè)財務危機的含義，特點及成因，界定了本文所指財務危機的概念。同時通過闡述相關的財務危機預警理論，介紹了財務危機預警的一般程序。第三部分，以我國滬深兩市110家上市公司(55家被首次ST而處于財務危機的上市公司和55財務正常的上市公司)為訓練樣本，在27個初始財務危機預警指標的基礎上，通過獨立樣本T檢驗和非參數(shù)檢驗，刪除了6個無顯著差異的預警指標。利用主成分分析方法建立了包含10個主成分的上市公司財務危

3、機預警指標體系。第四部分，基于Fisher判別準則，以10個主成分為判別變量建立了典則判別模型。第五部分，以40家檢驗樣本的2000-2003年時序財務指標為依據(jù)，利用GM(1，1)灰色預測模型預測出2004年的財務指標。對財務危機預警模型進行有效性檢驗。 本文的特色以創(chuàng)新之處在于：一是指標體系中引入了現(xiàn)金流量指標，是指標體系更加完整。二是對廣泛選取的27個原始財務指標進行了二次篩選。通過顯著性檢驗和主成分分析方法最終萃取10個

4、主成分表達了89.746﹪的原始信息，同時消除了指標之間的相關性，提高了后期預測的準確性和科學性。三是嚴格根據(jù)判別分析的假設前提，選用Fisher判別準則與主成分分析方法相結(jié)合，以10個主成分為判別變量，建立財務危機預警模型。有效地避免了財務指標信息的丟失。四是本文采用三種檢驗方法，即自身檢驗法，交互校驗法和預測值檢驗法，對財務危機預警模型進行有效性檢驗?？傮w正確率分別達到90﹪、88.2﹪、80﹪。其中利用GM(1，1)灰色預測法的預