中国上市公司财务困境预测模型比较研究

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1、分类号学号M200973948学校代码10487密级硕士学位论文中国上市公司财务困境预测模型比较研究学位申请人:李墨学科专业:金融学指导教师:周云副教授答辩日期:2011年10月17日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEconomicsComparativeStudyonModelsofFinancialDistressPredictionBasedonChineseListedCompan

2、iesCandidate:LiMoMajor:FinanceSupervisor:Asso.Prof.ZhouYunHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaOct.,2011独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本

3、声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日华中科技大学硕士学位论文

4、摘要随着全球经济的发展，市场竞争逐步加剧，一个企业在经营过程中要面临众多的风险和不确定性，如何防范风险远离财务困境是企业必须考虑的问题。因此，企业财务困境预测成为现代企业财务管理的重要研究课题。企业陷入财务困境是一个逐步、渐进的过程，并可通过各种财务指标表现出来。陷入财务困境的企业，不仅自身难以发展和延续，而且给投资者和债权人也带来严重损失。因此，建立完善的预警系统，精确地预测企业财务困境，对企业本身、投资者、债权人、银行等都是十分必要的。上世纪60年代起，企业破产现象日渐突出，各国学者便开始了关于财务困

5、境预测的研究。经过近半个世纪的成果积淀，出现了多种预测模型，其中包括多元判别分析模型，多元逻辑回归模型，以及以BP神经网络为代表的人工智能模型，但由于研究者们对财务指标的选取不一，因此最终的预测结果也大相径庭，也很难指出哪一种模型最为完美。本文选取同样的样本数据，选用了多元判别分析模型、多元逻辑回归模型和BP神经网络模型对企业财务困境进行预测，经过比较研究最终得出了判定最为准确的预测模型。本文基于三种模型和所搜集的上市公司数据进行财务困境模型构建建与实证研究，比较三种预测模型的准确率。研究结果表明三个预测

6、模型中BP神经网络的预测效果最好，其次是多元逻辑回归模型，最后是多元判别分析。但从总体预测效果看，每个模型的预测准确率都在80%以上，说明具有较好的预测效果，对预测公司财务状况走向，防止上市公司走向财务困境有指导性意义。关键词：上市公司财务困境财务指标预测I华中科技大学硕士学位论文AbstractAlongwiththedevelopmentoftheglobaleconomic,thecompetitioninthemarketisbecomingintense.Acompanywouldencount

7、ersmanyrisksanduncertaintyinitsmanagement.Howtoguardaginstthefinancialriskandthecrisisisthequestionthateachenterprisemustfaces.Therefore,financialdistresspredictingforthecompaniesbecomesanimportantresearchtopicinthefieldofmodernenterprisefinacialmanagemen

8、t.Theoccurrenceofthefinancialdistressisagradualprocess,anditnotonlyhastheaurabutalsocanbepredicted.Thecompanyfallintoafinancialdistress,notonlycrisisitsowndevelopment,butalsobringthemassivelosstotheinvestorandthecre