创业板上市公司财务风险预警研究[开题报告]

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时间:2018-05-12

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1、毕业论文(设计)开题报告题  目:    创业板上市公司财务风险预警研究                      一、选题的背景、意义(一)背景改革开放30多年来,我国的私营、民营经济从无到有、从小到大、发展迅速。目前,我国民营经济已进入快速发展的阶段,对国家经济的持续、协调发展起着愈来愈明显的作用,民营企业己成为现阶段我国最具竞争力的经济力量,是人们普遍认同的中国经济发展动力之源,加快民营企业经济发展已日益成为全社会的共识。但是,由于民营企业自身的经营规模和管理引起的不利因素,同时,由于民营企业发展的不确定性,更无

2、法满足主板市场的上市要求在资本市场融资。融资的困难已成为制约我国民营企业发展的最大障碍,进而阻碍了我国民营企业的发展。进入21世纪的中国,在证券市场上最引人注目的事件莫过于创业板的设立和运营。创业板设立的初衷,是鼓励和扶持创业企业的发展,但是创业板市场上存在的不仅是机会,也存在很大的风险。作为创业板市场上市主体之一的民营企业,因为目前的融资障碍,对创业板市场表现出异乎寻常的热情,竞相提出上市申请。而创业板由于其本身的特殊性又将使上市企业面临较主板市场更高的风险。我国证券市场仍处于初级阶段,创业板对盈利要求、营业记录、活

3、跃业务、最低市值的要求均低于主板市场,市场机制的不完善、监管理念和监管方式的落后,以及上市公司质量欠佳等各方面的不足决定了我国创业板市场必将面临较大的财务风险。而企业财务风险预警系统,作为一个行之有效的诊断工具能发现问题并告知企业经营者,使之防范与解决问题,回避财务风险。在这里我们就是要把财务风险预警模型应用到创业板公司上,使之规避风险,防范危机。(二)意义建立创业板市场在中国资本市场具有革命意义的变革。一个着眼于制度创新的创业板市场的建立,对于构建完善的资本市场、解决民企融资、为风险投资提供有效退出渠道等方面,将起到

4、不可或缺的作用,但较之其他企业而言,创业板面临着更大的财务危机与风险。很多企业对于财务风险的认识还不足,财务风险防范意识较低,没有认识到财务风险的影响,因此对于企业财务风险预警与防范的关注度较低。但国外的理论研究与实际经验表明,财务风险不容忽视,而建立财务风险预警系统是企业防范财务风险的重要途径。目前,企业财务风险预警的研究尚处于探索阶段,理论体系和方法体系都有待发展和完善。随着财务风险预警理论研究的不断深入和财务风险预警分析方法的不断科学化,企业在财务管理中必将越来越关注对财务风险预警系统的运用,而越来越多的企业对这

5、一领域的尝试和探索又必将推进财务风险预警理论的完善。财务风险预警理论和实际应用相互促进、协调发展,必将推动企业管理的进一步发展,从而增强我国企业参与竞争和应对挑战的能力。本文正是试图从上市公司的立场,对其进行在创业板市场上市的风险的研究。建立财务预警模型来研究创业板,使其能够预防财务危机,让创业板市场在今后朝着更加规范,健康的方向发展。在严格监管的前提下,为更多的高科技、创新性、成长性企业提供上市机会和融资服务。二、相关研究的最新成果及动态(一)国外关于财务风险预警的研究国外对于财务风险预警的研究开始于20世纪30年代

6、,其研究主要集中在财务预警模型的构建上。如今这些研究成果已经比较成熟,并且在实际中得到广泛应用。1、一元判定模型的研究最早用统计的方法进行财务预警研究的当属Fitzpatrick(1932)进行的单变量研究,他以19家公司为样本,运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组进行研究,自此开创了财务危机预警实证研究的先河。之后美国芝加哥大学教授WilliamBeaver(1966)进行了较为成熟的单变量预警研究,他以1954-1964年间79家经营失败公司和相同数量的正常公司为例,检验了反映不同财务能力的6组30个变量在

7、公司破产前1-5年的预测能力,结果发现现金流量/总负债预测的准确率最高,其次是资产负债率,并且离经营失败日越近,预见性就越强。单变量模型虽然比较简单,但也存在很多问题。2、多元线性判定模型的研究美国学者EdwardAltman(1968)首先将多元线性判别法引入财务风险危机预警研究领域,根据行业和资产规模,他选择了33家破产公司和33家非破产公司作为研究样本,确定了5个变量作为判别变量,构建了Z模型,通过对模型的检验表现出了较高的预测能力。此后,多变量分析方法被广泛采用。3、多元逻辑回归模型Ohlson(1980)第一

8、个将逻辑回归方法引人财务危机预警领域,他选择了1970-1976年间破产的105家公司和2058家非破产公司组成的配对样本,发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到96.12%。逻辑回归分析方法使财务预警得到了重大改进,克服了传统判别分析中的许多问题。4、多元概率化回归模型Ohlson(1980)采

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