我国工业类型上市公司财务预警模型实证研究

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1、尚。都经济贸易大学硕十学位论文我国工、Ip类型f?市公司财务预警模型实证研究摘要工业企业不同于其他行业,其本身所特有的投资时间长、金额大以及资金回收较慢的特质,使得工业企业本身面临着相对较大的财务风险。近年来,国际经济市场动荡使得工业企业面临着更大的财务危机问题,因此建立财务预警系统对于工业企业来说显得十分必要。本文选取了2010到2012年沪深两市的100家工业行业上市公司作为研究对象,选取其中的72家作为训练样本,用于构建财务危机预警模型,剩余28家作为检验样本用来测试模型的预测效果。以样本被特别处理或退市预警前三年的数据为样本数据,根据指标选取的原则、工业行

2、业的特点以及数据的可得性,共选取了20个财务指标。运用D检验、w检验、两个独立样本的曼一惠特尼u检验、因子分析和二分类逻辑回归分析建立我国工业类型上市公司财务危机预警模型。实证研究表明,本文构造的财务危机预警模型的预测判别效果较好,具有预先识别财务危机的能力,并且通过分析得知,对模型作用最显著的财务指标是企业资产报酬率。关键字:上市公司工业行业财务危机预警_因子分析logistic回归III尚‘都经济贸易大学硕+学位沦文我国工_k类型1.市公司财务预警模型实证研究AbstractlndustrialenterpriseiSdifierentfromotherind

3、ustriesbecauseoftheirownlongtimeinvestment,largeamountandslowerrecoveryoffunds,thustheindustrialenterprisesarefacedwithrelativelylargefinancialrisk.Theinternationalfinancialmarkethasbecomeuncertaininrecentyears,theindustrialenterprisesarefacedwithlargerfinancialcrisis,SOsettingupthefi

4、nancialearly-warningsystemisverynecessarytotheindustrialenterprises.Thisarticleselects100listedcompaniesfromtheindustrialsector,whicharetreatedspeciallyorwarnedtobedelistedin2010-2012fromtheShanghaiandShenzhenstockmarkets.Use72trainingsamplestobuildthefinancialcrisisearlywarningmodel.

5、Usetheremaining28samplestotestthemodel.Thesampledataisthemeanofthreeyearsdatabeforeitisspecialtreatmentordelistingwarning.Basedontheprincipleofselectionindexes,thecharacteristicsofindustrialsectorsanddataavailability,Iselect20financialindicators.UseDtest,Wtest,twoindependentsamplesMan

6、n-WhitneyUtest,factoranalysisandbinarylogisticregressionanalysistoestablishthetypeofindustrylistedcompanies’financialdistresspredictionmodel.Empiricalstudieshaveshownthattheeffectofthefinancialcrisisearlywarningforecastdiscriminantmodelinthispaperisbetter.Thismodelhastheabilitytoident

7、ifythefinancialcrisisinadvance.ThemostsignificanteffectonthemodelisReturnonTotalAssetsRatioKeyWords:ListedcompaniesTertiaryindustryIndustryFinancialCrisisWarningLogisticregressionanalysis1V尚‘都经济贸易大学硕士学位论文我国工业类型.}:市公司财务预警模型实证研究目录1引言..................................⋯....⋯..............

8、.....

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