基于灰色Logistic回歸的上市公司財務困境預測研究.pdf

1、進入21世紀以來,隨著世界經濟全球化,上市公司作為資本市場的主體在獲得機會的同時,也面臨著各種各樣的困境。2008年,由美國次貸危機引發(fā)的全球性金融危機,向人們發(fā)出了警示。企業(yè)的財務困境,不僅使自身陷入債務危機,而更像生態(tài)圈中的一個食物鏈,會牽連眾多的利益相關方乃至帶來災難性的影響。截至2009年底中國滬深兩市A股主板市場中被特別處理的上市公司累計高達155家,表明我國有相當部分上市公司陷入過財務困境,不僅給自身帶來了經營壓力,而且使投

2、資者、債權人等的權益受到威脅。因此,財務困境已成為制約上市公司乃至資本市場發(fā)展的重大問題,準確地預測結果有利于上市公司及時預防和化解財務困境,提高管理的科學性,有助于公司經營健康穩(wěn)定地運行。
　　目前,雖然關于財務困境的預測模型較多,但都存在一些問題,主要表現在模型預測可靠性不高,適用性不強。文章提出采用灰色組合法(灰色自相關、灰色互相關和灰色聚類)篩選進入預測模型的有效指標變量;建立灰色Logistic回歸模型對樣本公司是否發(fā)生

3、財務困境進行預測。文章主要包括以下內容:
　?、俳梃b國內外現有研究成果對財務困境概念進行了界定,歸納分析了財務困境預測的理論基礎,綜述了目前國內外具有代表性的企業(yè)財務困境定量預測模型。
　?、诶脗鹘y(tǒng)Logistic回歸預測模型的優(yōu)點,以及灰色模型的建模方法,建立了在樣本量較小、數據存在一定灰度條件下的灰色Logistic回歸模型,并運用該模型對上市公司財務困境進行預測。
　　③文章樣本公司由ST公司和非ST公司(配對

4、比例為1:3)組成,樣本總量為120家(2009年為64家,2010年為56家)。并將公司被ST的年份定義為t年,運用t年之前5年(t-1,t-2,t-3,t-4,t-5)的數據為樣本進行指標變量的篩選;采用t年之前4年(t-2,t-3,t-4,t-5)的數據為樣本建立預測模型。
　　④在實證過程中,運用灰色組合法對9大類體系54個指標變量進行了篩選,確定了進入預測模型的有效變量。運用傳統(tǒng) Logistic回歸模型和灰色 Logi