基于行业差异性的上市公司财务困境预警的logistic模型实证研究

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1、基于行业差异性的上市公司财务困境预警的Logistic模型实证研究基于行业差异性的上市公司财务困境预警的Logistic模型实证研究摘要：随着我国上市公司面临的国际国内竞争日趋激烈，财务困境已成为许多企业可能要面临的问题。因此有必要建立一个比较完善的财务危机预警系统帮助上市公司避免可能出现的财务危机。本文选取了制造业板块上市公司中的机械设备仪表行业与金属与非金属行业作为实证研究对象，探讨具体行业财务困境预警分析的必要性。首先对包括财务信息和非财务信息的22个指标进行单变量检验和因子分析，对其进行提炼和筛选，然后运用Logistic回归建立一个变

2、量少且效果佳的财务困境预警模型。最后，就不同行业上市公司的预警体系应注意的问题提出相关建议。关键字：财务困境因子分析Logistic回归预警体系建议一、前言与文献综述（一）、前言随着我国证券市场的快速发展，上市公司数量逐年增多，规模逐年扩大，越来越多的投资者通过证券市场进行投资。但是，在激烈的市场竞争下，一些上市公司业绩逐年下降，由一个财务正常渐渐发展到财务危机，陷入财务困境，甚至面临退市的危险，就叫做财务困境。因此，财务困境具有可预测性，正确预测财务困境从而有效及时发现风险，进而采取措施来防范以减少甚至避免其财务危机带来的损失，对企业的经营着

3、、投资者、债权人、政府监管部门、会计师等各方面具有重要的意义。因此一个准确的财务困境预警模型有着非常重要的意义。对于企业陷入财务困境的原因，可能是由财务与非财务指标共同引起的。一些文章仅通过财务指标建立模型，然后对财务状况进行预测，这种分析缺乏对企业陷入财务困境原因的系统分析，似乎在完成财务指标与财务状况的逻辑验证，并没有全面考虑企业运营的市场环境和治理环境，因此，难以对公司的财务困境做出深层解析，因而凸显此分析模式的局限性。而且多数文章都是只针对某一个行业进行分析，并没有关注财务预警分析的行业差异性，对于不同的行业其研究结果可能不同。（二）、

4、文献综述财务困境预警能够起到预先警告利益相关各方的作用，从而使管理者和投资者及时采取应对措施。因此一个准确的财务困境预警模型有着非常重要的意义。国内外也有很多关于财务困境预警模型的研究，但大多数都是在方法的选取与财务指标的选取上有所不同，较少的考虑到非财务指标及深入到某一具体行业，同时也较少考虑不同行业的差异性。自Fitzpartrick、Beaver、Altman等经典文献问是以来，大量的研究人员对财务困境预警进行了研究。如Beaver提出的一元判别模型、Altman提出的多元判别模型、Ohlson提出的Logistic回归模型，到最近Coa

5、tandFant运用的神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相应的研究成果层出不穷。但这些都是研究方法上的改变，通过不同的方法建立模型。国内学者对于企业财务困境的研究起步较晚，1999年以后才陆续出现了以财务信息为基础建立的财务困境预警模型，期中以陈静、张玲、陈晓、吴世农、方洪全、姜天、朱顺泉等的研究具有代表性，他们也都是在研究方法上做了一定得改变，引入了不同的指标。如陈静采用的是单变量分析和二类线性判定分析对1998年27家ST公司和27家非ST公司进行研究。张玲以120家上市公司为研究对象采用二类线性判别分析。陈晓运用多元逻辑回归模型，研

6、究财务困境公司的特征。本文从不同的行业出发，选用农业与制造业的数据进行对比分析，研究财务困境预警分析在不同行业间的差异性。二、研究方法（一）、因子分析简介因子分析方法作为一种能够将复杂关系的多个变量归结为少数几个无关的新的综合因子的多变量统计分析方法，其目的是尽可能合理地解释存在于原始变量之间的相关性，并简化变量的维数与结构。通过因子分析方法可以客观地给出各因子的权重，避免了权证确定的主观性，而且因子分析不需要大量的样本数据。因此本文应用因子分析法对企业的经营业绩进行定量研究。因子分析模型：假设有个变量，分别用表示;因子变量有个分别用表示，运用

7、多元因子分析法可建立如下数学模型：该数学模型的矩阵形式为：，其中为公共因子，为因子载荷矩阵，这里的称为因子载荷；为特殊因子。多元因子分析法就是运用数学方法找出因子载荷矩阵,对所得到的各因子，观察它们在哪些变量上的载荷较大，哪些变量上的载荷较小，对载荷大的变量本身进行说明。因子分析在本文中的应用步棸：1.原始数据标准化：设是企业的第个指标值，则标准化的数据为：，其中为这些指标的均值，为这些指标的方差。2.尽力因子分析模型：提取公共因子、因子载荷矩阵变换等步棸后，则可以计算各个因子的得分，建立因子分析模型：其中是第个变量在因子上的载荷。（二）、Lo

8、gistic回归分析简介线性回归模型的一个局限性是要求因变量是定量变量（定距变量、定比变量）而不能是定性变量（定序变量、定类变量）。但是在许多实际问题