全流通条件下上市公司财务危机预警模型的构建【开题报告+文献综述+毕业论文】

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1、本科毕业论文开题报告会计学全流通条件下上市公司财务危机预警模型的构建一、立论依据1.研究意义、预期目标研究意义：随着股权分置改革的完成，上市公司的股权结构发生了根本性的变化，在全流通条件下，有必要对财务危机预警模型进行进一步的探索。本文的研究意义主要体现在保护投资者利益、有利于上市公司管理层进行决策、有利于证监部门做好监管工作这三个方面。（1）从保护投资者利益出发，财务危机预警模型可以为投资者在进行投资决策时，提供有效的事前信息，提供给投资者更多的预测性，反映上市公司真实价值，以使投资者能较早地得到公司陷入危机的警告，及早做出出售股票的决策，规避风险。（2）

2、有利于上市公司管理层防患于未然。建立起上市公司的财务危机预警系统，有助于上市公司及时发现公司财务经营状况的恶化，以及是何种原因使得公司的财务状况出现恶化，从而能够及时地、有针对性地调整公司的经营方针，扭转公司经营状况恶化的势头，防患于未然。（3）有利于证券监管部门更好地推进监管工作。为了提示不同程度的财务危机风险，证券监管部门制定了一系列制度，如对连续亏损两年的上市公司实行ST制度等等，这些制度所约束的条件都是以上市公司亏损程度为基础的。通过能够有效反映上市公司财务危机的财务指标，预警系统能从财务指标的变化中判断出上市公司未来发生财务危机的概率，从而加强事前

3、监管。预期目标：通过本文的研究，一方面，利用最新的财务数据构建财务危机预警模型，使得上市公司得到警示，借鉴失败案例，对财务危机进行防范。另一方面，利用模型的预警功能为上市公司的财务状况进行监控，对日常经营管理过程中各项活动进行监督和检测，对财务风险增大导致的不稳定运作状态和不正常的征兆进行分析，以达到减少或降低财务危机发生的可能性。2.国内外研究现状财务危机的预警研究是一项在中西方国家中都广泛进行的应用研究，通过多年的努力取得了众多研究成果，由于市场需求巨大，无论是学术界还是实物界仍在不懈得探索和改进研究方法，以提高预警的准确性。（1）国外研究动态：最早的财

4、务危机预警研究Fitzpatrick（1932）开展的单变量破产预警研究。他以19对破产和非破产公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，发现判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债这两个比率。尽管Fitzpatrick研究的结果很不错，但一直到30多年后的1966年才有人沿着他的这条思路继续研究财务危机的预警问题。Beaver使用由79对经营失败和经营未失败的公司组成的样本，分别检验了反映公司不同财务特征的6组30个变量在公司破产前1一5年的预警能力，他发现最好的判别变量是营运资本/流动负债（在公司破产的前一年成功地判别了90%的

5、破产公司）和净利润/总资产（在同一阶段的判别成功率是88%）。Beaver还发现越临近破产日，误判率越低，预见性越强。自从Beaver的这项研究之后，很少再有专门的单变量研究出现，大多数研究人员更倾向于采用多变量分析方法，这主要是因为公司的财务特征不可能由一个变量充分反应出来。美国学者Altman博士（1968）首次使用了多元线性判别分析对财务危机预警进行了研究。根据行业和资产规模，他为33家破产公司选择了33家非破产配比公司，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z一Score模型，根据判别分值，以确定的临界值对研究对象进行财务危机判别。在

6、估计样本中，其模型在破产前一年成功地判别出33家破产公司中的31家，而对于由25家破产公司和56家非破产公司组成的样本中，从25家破产公司中判别出24家，从56家非破产公司中判别出52家。Altman的研究成果克服了单变量模型出现的对于同一公司，不同比率预测出不同结果的现象。与此同时，在西方掀起了公司财务危机预警的研究热潮。（2）国内研究动态：吴世农、黄世忠（1986）曾介绍企业的破产分析指标和预测模型。周首华、杨济华和王平（1996）在Z分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，建立了F分数模型，并使用ComputationPCPlus会计数据

7、库中1990年以来的4160家公司的数据进行了验证。我国台湾的陈肇荣应用中国台湾地区企业财务资料，重选了相关指标，建立的适合台湾地区使用的财务预警模型。周毓萍（1998）结合我国企业实际分别建立了两变量(速动比率和总资产收益率)的判别模型和即神经网络对企业破产进行了预测，其研究成果对我国破产预测有一定的借鉴作用。陈静在（1999）首次对我国上市公司的财务危机进行了实证分析，她以上市公司被特别处理(ST)作为财务危机的标志，结合1995一1997年的财务报表数据对1998年的27家TS公司和27家非ST公司，进行了单变量分析和二类线性判定分析。在单变量判定分析

8、中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收