我国上市公司财务困境预警的研究

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1、硕士学位论文摘要上市公司是证券市场的基石,其经营业绩的好坏将直接影响证券市场的健康发展。由于我国证券市场建立不久且发展迅速,其间存在许多问题,尤其是一些公司恶意造假,包装上市,有些公司上市不久即戴上ST的帽子,成为被收购的对象,给广大的投资者和债权人造成巨大的损失。更为严重的是,广大投资者对上市公司的财务风险认识不足,还存在许多不理智的投资行为。这使得有关上市公司财务困境预测的研究日益迫切。我圉151前在上市公司中实行的ST带rJ度就是一种风险提示方法。国外有关这方面的研究己经做了许多。我国近年来也有许多探索研究,但真正反映我国实际情况的预测模型还较

2、少。本文以我国上市公司为研究对象,从财务困境的界定、研究样本的设计、变量的选择、统计实证方法的应用等方面系统的回顾和总结了该领域中的主要成果和问题,最后以我国上市公司为研究对象,选取了2002年、2003年、2004年我国深、沪股市A股市场43家被ST的公司弄J343家财务正常公司为估计样本,另外随机选取了56家上市公司为检验样本。还以被ST的前3年为时限,以9个财务指标作为判别变量,在分析方法上应用主成分分析、Fisher一--类判别分析年13Logistic回归分析分别建立了财务困境预测模型。并用检验样本对模型进行检验。研究结果表明;LOGIT回

3、归方法建立的实证模型的预测成功率最高,但用判别分析法建立起来的模型使用起来最简便。关键词:财务困境;财务指标;主成分分析法;Fisher-"类Ngil分析法LogitlN归法II我国上市公司财务困境预警研究AbstractListcompaniesarethebasisofthestockmarket,andtheirperformancewilldirectlyinfluenceitshealthdevelopment.Inrecentyearsourstockmarketdevelopsrapidly,butasithassetupfornota

4、longtime,therearemanyproblemsinthestockmarket.Especially,somecorporationsmakefalseseriouslyinordertobecomealistcompany.Somecorporationswerespeciallytreatment(ST)soonaftertherebecamealistcompanyandweretakenoverbyothercorporations;thishasmadebiglosstomanyinvestors.Moreseriously,m

5、anyinvestorshavelittleknowledgeoffinanceriskandtheirinvestingBehaviorisirrational.Itmakestheresearchoftheperditionsystemtothefinancedistressurgently.Thepolicyof”ST”isawayofinformingrisk.Foreignresearchershavemademanystudiesonthis.Recently,ourcountryhassomestudiesonourstockmarke

6、t,buttherearefewPredicationmodelscanreallyreflectthecondition.ThisstudysystematicallyreviewsthemainstudiesandproblemsoftheDefinitionoffinancedistress,thedeviceofsample,theselectionoffinanceindexandthemethodofanalysis.Weselect43”ST”corporationsand43normalcorporationsassamplesinS

7、hanghaiandShenzhenstockmarketintheyearof2002,2003and2004,andselect9financeindexesasdiscriminatingvariables.Additionally,wechooseanother56corporationastestsamples.ThepapergivesthreefinancedistressdiscriminationmodelsthroughapplyingfortheFisheranalysis,theprincipalcomponentanalys

8、isandLogisticregressionanalysis.Itshows:comparatively,

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