上市公司财务危机预警论文

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1、上市公司财务危机预警论文.freelan(1968)提出了多元Z值模型。将若干变量合并入一个函数方程。用Z值进行判定，结果表明。在破产前一年的预测准确性较Beaver的研究有很大的提高。AItman、Haldeman和Narayanan于1977年又提出一种能更准确预测企业财务失败的新模型——ZETA模型。BIum(1974)以现金流量观点来评估企业发生财务危机的可能性。他以多元判别分析为研究方法，构建了一个包括“流动性、获利性及变异性等共12个财务比例与6个变异性指标”的财务危机预测模型。研究结果显示，模型在企业发生财务危机前5年的预测正确率较高。197

2、7年Marttin在财务危机预警研究中首次采用了多元Logit回归法，取得了良好的预测效果。OhIson(1980)利用9个财务比率建构3个Logit模型，实证结果表明，其中4项财务资料对评估破产概率具有统计显著性。Odom和Sharda(1990)首先成功运用人工神经网络(ANN)进行财务危机预测。Coats和Fant(1991)对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时。对财务危机公司的预测准确率明显高于多元判别法的准确率。(二)国内文献回顾与研究方法国内学者陈静(1999)使用Beaver和Altman的模型。选用了1995-19

3、97年3年的27家危机公司和27家同行业、同规模的公司的财务数据进行实证研究。得出了预测模型对中国市场有效的结论。陈晓、陈治鸿(2000)将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务危机预测。张玲(2000)以120家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验。发现模型具有超前4年的预测结果。吴世农、卢贤义(2001)应用单变量判定、多元线性判别和多元逻辑回归方法。分别建立危机公司预测模型。结果证明。这些模型均获得较高的判定精度，在财务危机发生前4年的误判率在28％以内。张爱民、祝春山(2001)将主成分分析

4、与Z分数模型相结合建立预警模型。实证检验表明通过此法处理研究变量后建立的模型具有较好的预测能力。杨保安(2001)、薛锋(2002)探讨了基于BP算法和LM算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用。何沛俐、章早立(2002)建立了以时序立体数据空间为基础的财务危机判别模型，他们在Logit回归分析之前使用全局主成分分析，从而增强了模型的有效性。模型的准确率达到71.3％。吕长江、周现华(2005)采用制造业上市公司1999-2002年4年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模型对财务状况处于危机的公司进行预测比较分析。结果表明：尽管各

5、模型的使用有其特定的前提条件，但3个主流模型均能较好地在公司发生危机前1年和前2-3年较好地进行预测。其中。多元判别分析法要逊色于逻辑模型，神经网络模型的预测准确率最高。肖艳(2004)将传统财务指标与现金流指标结合起来，利用Logit方法构建了一个上市公司财务危机预警模型，建模样本的预测准确率为98.1％，检验样本的预测准确率为91.1％。张鸣(2004)研究认为审计意见能够在一定程度上揭示企业潜在的风险。在财务危机预警方面具有一定的信息含量。陈良华(2005)采用Logit回归对沪市公司进行研究，发现独立董事比例、第一大股东持股比例、现金流量权与表决权

6、的偏离等治理结构变量确实与财务危机存在相关性，引入这些指标的模型能够达到较高的预测精度。李秉成(2005)利用归纳法总结了上市公司财务危机的形成原因。通过管理记分法(A记分法)。将定性因素定量化，建立了上市公司财务危机“A记分法”分析模型。吕峻(2006)认为以非财务指标构建的财务危机预测模型的预测精度不会随时间的向前推移而降低.非财务指标可以更本质地反映危机公司的特征。并可以在一定程度上解释财务危机发生的原因。从上述文献回顾可见，国内外对财务危机公司的研究主要利用财务指标或非财务指标，本文也利用财务指标进行财务危机预警研究。三、研究样本和研究变量本文选择

7、了在2004—2006年因财务状况异常而被特别处理的131家上市公司为样本，同时采用配对样本设计方法选取同行业(按证监会行业代码分类)、规模相近(资产总额)的131家正常公司作为配对样本。由于危机公司是在年报公布后，因财务状况异常而导致被ST的，因此.在选择观测年限时。设被ST前1年为t年，前2、3、4年分别为t-1、t-2和t－3年。取t-3到t年的财务指标作为研究变量。对应的配对样本取同期的财务指标。本文中的数据来自CSMAR上市公司财务指标数据库(2006)。首先从CSMAR数据库中列出样本公司被特别处理前14年度绝大多数财务指标数据。然后再提取配对

8、样本4年的财务数据。对已列出的样本公司财务指标数据。按年度分危机公