我国上市公司财务危机预警模型研究

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1、首都经济贸易大学硕士学位论文论文题目:我国上市公司财务危机预警模型研究系别:专业:作者:导师:完成日期:会计学会计任晓君院学傅磊教授2005年3月论文提要本文认为,截至耳前的大部分财务危机预警研究还存在以下问题:l、对财务危机的不同程度不加区分;2、配对抽样夸大了预测模型的判别正确率;3、样本数量与自变量的个数比例过低。在借鉴前人研究成果,针对我国上市公司的实际情况,重新定义财务危机为净资产收益率低于同期银行存款基准利率,提出以下假设——在财务危机发生前,危机公司与非危机公司在财务表现、市场表现、股权结构和公司内部治理结构方面,存

2、在显著差异——及~系列命题,基于我国A股非金融上市公司年度报表数据和证券市场数据,进行实证研究,运用多元判别分析和逻辑回归分别建立两种方法下的财务危机预警模型,进而设计了N值整合模型,并对模型进行检验。总体来讲,本文的实证结果基本支持了本文的假说,预警模型的预测准确率也相对较高。本文的创新在于:1、重新定义财务危机为净资产收益率低于同期银行存款基准利率对财务危机,将本文的研究目标锁定在预测非危机公司短期内陷入财务危机的可能性;2、不限定财务指标或非财务指标,设计代理变量,并将相对行业指标纳入拟预警变量;同时用多元判别分析和逻辑回归

3、两种方法建立预警模型,并且在采用逐步判别基础上依次剔除各步进入模型的有效变量,得到一系列包含不同变量的预警模型,最后以两类错误率的算术平均最低为选择标准,确定最优模型;3、设计了一个N值整合模型,以综合多种财务危机预警模型结果。关键词:我国上市公司财务危机预警模型N值整合模型ABSTRACTCorporatefinancialdistresshasalwaysbeentheimportantsubjectinthestudyofcorporatefinance.Manydomesticandforeignscholarshaved

4、oneagreatdealofresearchinthisfield.FromFitzpartrick’Ssinglevariablemodel(1932)toArtificialNeuralNetworkintroducedintothefinancialdistressprediction,thescholarshavealreadymadeverygreatprogressintheresearchofthefinancialdistress.ButthereiSstillinsnfficientinthisfield.Fr

5、omfouraspectsincludingfinancialratios,marketyield,ownershipstructureandcorporationgovernance,Isetuponehypothesizeandaseriespropositions.Thehypothesizeisthatbeforethefinancialdistressthedistressedandthenon—distressedwereverydifferentintheabovefouraspects.Iusedthedataof

6、publiclylistednon—financialcompaniesinChinatoexaminethehypothesis.IadoptedMDAandLogisticRegressionandsetupaseriesofmodels.andtheempiricalresultsupportsthehypothesisultimately.AttheSalTletime,thewarningmodelswerevalid.AtlastIsetupN—Scorecombinedwamingmodelanditworkedra

7、therperfectly..Therearethreeinnovationsinthispaper.First,Iredefinethedistressasacompany’SROEbeinglowerthantheinterestanddiscriminatethedifferentsituationsbetweenthebeginoffinancialdistressandtheendone.SecondIintroducedthevariablesonfinancialratiossuchastherela-index.T

8、hethird,IconstructN—Scorewarningcombinedmodelinordertocombinevariouswarningmodels’outcome.KeyWords:FinancialDistressoftheLis

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