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1、厦门大学学位论文原创性声明兹呈交的学位论文是本人在导师指导下独立完成的研究成果本人在论文写作中参考的其他个人或集体的研究成果均在文中以明确方式标明本人依法享有和承担由此论文而产生的权利和责任声明人签名年月日内容摘要内容摘要财务困境预测是金融领域一个重要的研究课题自上世纪60年代以来随着企业破产问题的日益严重各国学者纷纷试图通过定量分析对企业破产提前作出预测四十多年来从多元判别分析等线性预测模型到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型相关的研究成果层出不穷但是在国内企业财务困境预测研究才刚刚起步其主要原因是1993年7月1日之前我国并没有实施统一的会计准则缺乏规范和可靠的研究数据因此研究
2、如何利用国外现有的研究成果结合中国的实际对企业陷入财务困境作出准确的预测是摆在我们面前迫切需要解决的问题中国证券市场历经十四年的发展规模日益壮大面对这么庞大的市场如果能借助财务困境预测模型对上市公司的财务危机提前作出预测不管对于监管者银行上市公司或者投资者来说都具有重要的意义本文以我国A股上市公司作为研究对象将公司因财务状况异常而被特别处理ST作为企业陷入财务困境的标志通过逐步判别分析筛选财务指标并采用多元判别分析MDALogistic回归和BP神经网络三种方法进行财务困境预测研究发现速动比率营运资本/流动资产利息保障倍数总资产周转率净利润/主营业务收入净利润/流动资产和主营业务利润/利
3、润总额等财务指标具有较强的预测能力比较三种方法发现BP神经网络的预测能力最强Logistic回归模型的预测能力次之多元判别分析的预测效果最弱采用BP神经网络模型提前3年进行财务困境预测预测准确率可以达到87本文共分四章导论部分介绍研究背景和研究意义第一章是国内外财务困境预测研究概述第二章介绍本文的主要设计包括研究样本财务指标的选取和模型的构建第三章对实证研究的结果进行分析比较了多元判别分析Logistic回归和BP神经网络三种方法的预测效果第四章是研究结论关键词上市公司财务困境实证研究AbstractAbstractFinancialdistresspredictionoccupiesa
4、nimportantfieldinFinance.Since1960s,moreandmoreresearcherstrytopredictbankruptcythroughquantitativeanalysis.Intherecent40years,manymodelssuchasMultivariateDiscriminantAnalysisandNeuralNetworkModelcomeout.However,inourcountry,researchersstartedonfinancialdistresspredictionnotlongbefore.Themainreas
5、onisthelackofuniformAccountantRulebeforeJuly,1,1993.Thus,itisurgentforustoworkonfinancialdistresspredictionmorethoroughly.Inthelast14years,Chinesesecuritymarketdevelopedrapidly.Becausetherearesomanypubliccompanies,ifwecanpredictthefailureofthembeforehand,itissignificantnotonlyforsupervisor,bankan
6、dinvestors,butalsoforpubliccompaniesthemselves.Thisstudyregardspubliccompaniesreceivedspecialtreatmentasasignaloffinancialdistress,andtrytopredictfinancialdistressofpubliccompaniesinChina.IuseStepwiseDiscriminantAnalysistoselectfinancialratiosanduseMultivariateDiscriminantAnalysis,LogisticRegress
7、ionandNeuralNetworkmodeltopredictfinancialdistress.Ifindthatfinancialratiossuchasquickratio,workingcapital/currentassets,EBIT/interests,sales/totalassets,netearnings/sales,netearning/currentassetscanpredictfinancialdis
