上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警方法研究—以房地產(chǎn)上市公司為例 【畢業(yè)論文】

1、本科畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）論文題目：論文題目：上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警方法研究上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警方法研究所在學(xué)院所在學(xué)院專業(yè)班級(jí)專業(yè)班級(jí)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)學(xué)生姓名學(xué)生姓名學(xué)號(hào)學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師職稱職稱完成日期完成日期年月日I摘要多變量的財(cái)務(wù)預(yù)警模型很多，如多元線性判定法、Logistic回歸法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法等。針對(duì)方法的研究，本文分別建立了基于因子—Logistic回歸模型和ZSce模型。Logistic回歸方法沒(méi)有嚴(yán)格的假設(shè)條件，對(duì)于兩類總體判別的

2、問(wèn)題具有良好的區(qū)分能力以及結(jié)果易于理解等方面的優(yōu)點(diǎn)；而ZSce方法能夠反映企業(yè)財(cái)務(wù)情況的多項(xiàng)指標(biāo)并包含獨(dú)立變量，建模后，運(yùn)用相對(duì)簡(jiǎn)單。論文以房地產(chǎn)行業(yè)10家ST公司和27家非ST公司作為樣本，利于SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析來(lái)構(gòu)建預(yù)警模型。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，這兩種模型在一定程度上都對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)進(jìn)行了有效的財(cái)務(wù)預(yù)警。但相比較而言，基于因子—Logistic模型更能夠較為準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)房地產(chǎn)行業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)，達(dá)到很好的預(yù)警效果。