基于Logistic的信息产业上市公司财务预警模型构建

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1、财会通讯201732,100-104+129基于Logistic的信息产业上市公司财务预警模型构建张静瑜林娟王玲中国地质大学(北京)人文经管学院导出/参考文献关注分享收藏打印摘要:信息产业作为一个新兴产业正在迅速发展中,其财务预警就显得尤为重要。本文基于Logistic分析法对我国信息产业上市公司进行财务预警研究。本文从沪深A股市场信息产业上市公司选取了30家ST公司及30家非ST上市公司作为配对样本,获取了这60家相关的财务及非财务数据,利用T检验选取最终模型所需的财务指标,进行Logistic回归分析,建立财务预警模型。随机选取了25家信息产业上市公司在2013201

2、4年间的数据检验模型,验证结果的正确率达到100%。证明模型具有可信性。关键词:信息产业;财务预警;Logistic分析;BasedonLogisticRegressionAnalysisofFinancialEarlyWarningofListedCompaniesinInformationIndustryZhangJingyuLinJuanWangLingSchoolofHumanitiesandEconomicManagement;Abstract:Theinformationindustrydevelopsrapidlyasanewindustry.Financi

3、alearlywarningisimportantforinformationindustry.Logisticregressionanalysisisselectedasthemainresearchmethodinthispaper.30STlistedcompaniesofinformationindustryand30non-STlistedcompaniesaspairedsamplesarcchosefromChineseA-sharcstockmarkct・Financialandnon-financialdataof60relatedlistedcompa

4、niesaregottenandthefinancialdataofmodelisselectedbyusingTtest.AndthispaperbuildsafinancialearlywarningmodelbyLogisticregressionanalysis.Dataof25listedcompanyofinfonnationindustryin2013-2014areselectedrandomlyinthepaper.Thenthedataisusedtovalidatcthemodel.Theaccuraterateofverificationis100

5、%.Asaresult,themodelinthispaperiscredible.Keyword:Infooiationindustry;Financialearlywarning;Logisticregressionanalysis;一、引言随着社会的进步,经济的发展,除了最基本的物质需求,人类社会产生了更高级的需求,依次出现第一次、第二次、第三次工业革命。同时,由于市场经济不断发展和完善、世界经济一体化以及国内、外宏观经济和金融市场变动带来的各种风险。在我国信息产业中,很多企业面临的竞争越来越激烈,陷入财务危机的信息产业公司和机构也越来越多。信息产业是近些年来的新兴

6、产业,属于第四产业,信息产业的岀现,推动了人类社会的进步。同

7、]寸,信息产业也面临着财务危机的问题,因此,建立一个适用于我国信息产业上市公司有效的财务预警系统,来避免信息产业企业出现财务危机,让信息产业的企业财务人员可以根据不断变化的财务数据,借助数学模型及电子软件,为财务决策提供依据,使公司财务管理动态化、及时化;向企业管理者事先发出预警,及时改变经营策略,做到有效的防范,以及为信息产业上市公司的债权人、投资者以及利益相关者提供必要的财务信息,进行正确的决策。二.文献综述经了解,国内外财务预警研究方法分为定量分析及定性分析,定性分析是指依照人主观判断进行企业财务预警;定

8、量分析是指利用数学模型和数理统计的方法进行企业财务预警,分为单变量和多变量预警分析。20世纪30年代国外学者就开始了财务预警的研究。最早的单变量分析模型始于Fitzpatrick仃932)提出的单变量模型,多变量预警分析法即利用数理统计和数学模型的方法,分为多元线性判别模型、Logistic回归模型和神经网络分析模型等方法。Altman(1968)首次将多元线性判别方法引入财务预警,创立了Z值模型,并对1945~1965年间美国33家正常运营的公司与33家破产公司的财务状况进行了研究,选取了22个财务比率指标,运用主成分分析法

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