我国上市公司经营失败风险预警研究

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1、复旦大学博士学位论文我国上市公司经营失败风险预警研究姓名:赵艳芳申请学位级别:博士专业:政治经济学指导教师:徐桂华20070401复旦大学博士学位论文我国上市公司经营失败风险预警研究中文摘要上市公司作为我国企业中的特殊群体和证券市场的基石,其经营质量和经营业绩的优劣直接影响证券市场的建设和发展,进而间接影响着我国国民经济体系的稳定和健康发展。近些年来,我国上市公司业绩滑坡、经营质量低下,发生经营风险甚至导致经营失败问题日益突出,上市公司经营失败的影响较之一般企业更为深远。一旦上市公司陷入经营失败境地,会对社会

2、和经济造成相当程度的伤害,严重者会造成经济危机、社会冲击,甚至对政治经济大环境造成不良的影响。为避免上市公司经营失败所导致的经济资源的浪费以及严重的社会后果和影响,对上市公司经营失败进行风险预警研究意义重大。鉴于此,本论文对上市公司失败预警问题展开了全面而系统性的研究。本论文从以下方面对我国上市公司经营失败风险预警问题进行研究:第一章为导论,阐述了所研究课题提出的背景、目的和意义,研究的主要内容和拟解决的问题以及结构安排、使用的研究方法和研究创新。第二章对企业经营失败的相关理论进行综述和评价。国内外关于企业经

3、营失败的实证应用研究起步较早,但关于企业经营失败问题的理论研究仍处于探索阶段,迄今尚无系统的研究。本章从新古典资本结构框架、企业失败路径、代理框架、行为学视角下的企业失败模式等不同的角度对企业经营失败理论加以归纳研究,以期对企业经营失败理论作较为全面的综述,构建企业经营失败理论体系,奠定关于企业经营失败的理论基础。第三章对经典的企业经营失败风险预警技术和方法进行分析,如单变量分析模型(UAM)和多变量判别模型(MDA)、逻辑斯特模型m岣和概率比回归模型(PM)等,并对经典失败预警模型和技术研究进行比较分析,分

4、析经典失败预警模型和技术研究中存在的问题。第四章对企业经营失败风险预警技术和方法的前沿研究进行分析,如生存分析模型(SAM)、人工神经网络技术(ANN)、案例推理分析(CBR)、累计和模型(CUStnV0、粗糙集技术(RST)、故障树理论(FrA)、多维尺度分析技术(MDS)、基于非均衡理论的混沌技术预测方法(cA)以及灾害理论预测方法(cT)等进行研究探索,并对前沿的企业经营失败风险预警模型和技术方法进行了评析。上述四章构成本论文的理论篇。第五章之后为实证和应用篇,就中国上市公司经营失败风险预警问题进行全面

5、展开。第五章是对我国上市公司经营失败状况的全面剖析,并对我国上市公司复旦大学博士学位论文我国上市公司经营失败风险预警研究进行结构性风险预警研究。首先给出了本论文对我国上市公司经营失败的界定;接下来对我国上市公司经营失败的总体情况进行了描述性分析;然后着重对我国上市公司经营失败情况进行结构性分析,包括经营失败上市公司的时间分布特征、经营失败上市公司的规模分布特征、经营失败上市公司的行业分布特征、经营失败上市公司的地区分布特征、经营失败上市公司的比例特征、经营失败上市公司的生存时间特征等方面。接下来,作出了关于上

6、市公司经营失败问题中关键的行业、区域和规模等结构性风险预警研究结论,并依据经营失败上市公司的生存时间特征,得出上市公司生存时间风险预警研究结论并由此推导出“中国公司上市后生存周期论”以及“中国公司上市后生存周期模式图”。本章进一步利用研究数据进行拓展分析,得出了中国企业生存时间风险预警研究结论,并推导出“中国企业生存周期论”以及“中国企业生存周期模式图”.第六章就我国上市公司经营失败问题探因,对上市公司存在的主要问题进行剖析,并详细探讨导致上市公司经营失败的重要因素,从以下几个方面展开:制度性缺陷、政府干预、

7、行业影响以及宏观环境变化、企业内部风险,包括上市公司的公司治理问题、核心竞争力问题、主业脆弱和多元化经营风险、资本结构风险、不规范担保风险、大股东占用问题以及关联交易风险、诚信水平低下和企业家道德风险问题等。本章对我国上市公司经营失败的因素探究基于实证研究数据分析得出。对上市公司经营失败原因进行探讨既丰富了企业失败的理论研究,也为下一章构建企业经营失败预警函数以及建立企业经营失败预警模型奠定基础,只有深入分析影响企业经营失败的内在原因和种种影响因素,才能科学合理取舍函数变量以及确定模型解释变量,进而开发出有效

8、、灵敏的企业经营失败预警模型。第七章是我国上市公司经营失败风险预警模型构建研究,是关于我国上市公司经营失败风险预警模型的实证分析。借鉴中西方关于企业经营失败风险预警的最新理论和模型,在分析我国上市公司群体特征的基础上,采用国际上先进的风险预警技术,通过对我国上市公司的考察和分析,利用所建立的庞大数据库作出了详尽和深入的实证研究,建立了对我国上市公司经营失败进行风险预警的三种不同技术模型;多变量判别预

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