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时间:2018-12-06
《人力资源因素对企业财务危机预警的影响》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、现代商业2017,29,149-150人力资源因素对企业财务危机预警的影响陈天平东南大学经济管理学院导出/参考文献关注分享收藏打印摘要:本文在结合目前财务预警的研究成果的基础上,着重从人力资源的角度来分析评价一个企业的财务状况,试图从另一个角度找到财务危机爆发的更深层次的原因,而不是仅仅以最终的财务因素来做事后分析,从而争取找到更有效的预警指标,也为危机的治理赢得更多的时间。研究发现人力资源因素确实可以起到很好的预警效果,而且还发现,对财务失败和财务正常的公同比例的选取也会影响到预警效果,这对财务预警的后续研究有一定的参考意义。关键词:财务预警;非财务
2、指标;人力资源;作者简介:陈天平(1992—一),男,汉族,陕西安康市人,会计学硕士研究生在读,东南大学经济管理学院,研究方向:财务管理引言对财务危机预警的研宄,西方等发达资本主义国家在上世纪60年代就已经很普遍了,提出了各种各样的预警模型,包括最初Fitzpatrick(1932)开始的单变量的研究,到后来Altman(1968)的多元Z-score模型,以及到后来随着计算机技术的发展而出现的更复杂的概率单位模型(PROBTT)和神经网络模型等等。但是在新的经济形势下,企业间的竞争已不再是简单的体现在传统的物质资源的竞争了,还包括人力资源等方而的智力
3、知识资本方而的竞争。然而,在目前的预警体系中对人力资源相关指标的重视却很不足。所以本文将把人力资源作为一个整体,将其引入到企业危机预警的过程中来。从这个视角来构建新的预警模型,研宄人力资源因素对预警的影响情况,争取可以找到更有效的预警途径,使得企业可以在目前的经济环境下减少危机的发生,也使得社会经济的整体发展更加平稳。二、研究设计为丫说明人力资源因素对企业财务危机预警的影响,本文将先建立三个不同角度下的模型,然后通过主成份分析法和因子分析法来对比分析判断这种影响是否存在。在结合目前财务预警研宄成果的基础上,先建立模型一,如公式2-1所示:1,、=30+
4、3入+32乂2+…+a,X5其屮F为综合评价值,Xi为传统的财务预警指标。然后再建立人力资本的预警模型二,如公式2-2所示:其屮F与模型一意义相同,Y、为人力资源量化的相关指标。最后再建立结合人力资本的预警模型三,如公式2-3所示:E=a0+aiXI+a2X:+…+aiX,+blYi+b2Y2+."+匕)'其中F,X:与模型一意义相同,Y、为人力资源量化的相关指标。在财务指标的选取方面,本文将借鉴前人的研究成果,从反映上市公司的财务杠杆结构、偿债能力、盈利能力、营运能力、成长潜力、投资收益水平和现金流状况等七大类财务指标中筛选出26个财务比率作为财务方
5、面的指标,这与以前学者在财务指标的选取上是一致的。在人力资源指标方面,目前在非财务指标方面所涉及到的一些与人力资源相关的指标也是可以借鉴的,其中如“董事会规模”“高管人数”以及“股东人数”等方面的指标都能在一定程度上反映出一个企业的人力资源情况。而“工资”及“现金流”和“人数规模”等因素则可以很好的在公司披露的信息中获得和关的量化替代变量,所以根据有效性和可操作性本文最终选取了共13个人力资源相关的指标。三、实证分析为了检验人力资源因素对企业财务危机预警的影响,本文从CSMAR数据库中选取了我国上市公司的数据对其进行分析。数据期间为2007年到2011
6、年,删除金融行业及样本缺失样本后,最终得到66家ST样本公司,517家非ST样本公司。通过模型1,先对实验组公司的财务方面的指标进行分析。分析的方法采用因子分析法,通过主成份分析找出财务指标屮比较关键的因子,从而得出模型一的具体关系式。通过输出结果,可以发现:巴特利特球度检验统计量的观测值为2.078E4,相应的概率P-值接近于0,小于显著性水平0.05,同时KM0值为0.555,根据Kaiser给出的度量标准可知原有变量迢合进行因子分析。再利用SPSS进行主成分分析,最终选取9个特征值,根据冋归结果中各因子之间的共同度可知,所有变量的绝大部分信息(很
7、多都大于85%)可被因子解释,信息丢失量少,因子提取效果理想。继续计算主成分的特征值和贡献率,得到分析结果,可以看到9个因子的累计贡献率达到76.31%,因此提取9个因子是合适的。最后输出各因子的载荷矩阵。根据最终的输出结果,即可以得到9个因子的得分函数。最后,为了对公司的财务状况进行综合评价,本文以这9个因子的方差贡献率为权数,得到反映公司财务状况的综合指标F,。同理通过模型2来对人力资源相关指标进行分析。先进行巴特利特球度检验,再利用SPSS进行主成分分析。根据多次实验结果,选取5个特征值,得到最终的分析结果,从结果中可以看到5个因子的累计贡献率达
8、到74.37%,能够基木反映出原变量的大部分信息。根据因子载荷矩阵表,得到5个关键因子的得分函
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