我國長三角制造業上市公司財務預警實證研究.doc

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1、我國長三角制造業上市公司財務預警實證研究EmpiricalStudyonEarly-warn泊gofFinancialCrisisforListedManufacturingCompaniesinYangtzeRiverDeltaHangXinyi;MaHeng;LiBoning（南京航空航天大學，南京211100）(NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Nanjing211100,China）摘要：文章設計瞭適合長三角制造業的引入“技術創新指標”和“人力資本指標”的''新型化”預警指標體系，通過T檢驗和主成分分析法

2、篩選出顯著性指標，並建立BP神經網絡預警模型Abstract:ThispaperintroducestechnologicalinnovationindexandhumancapitalindextothefinancialcrisisforecastsystemoflistedmanufacturingcompaniesinYangtzeRiverDelta,choosingsignificantindicatorsbyt-testandprincipalcomponentanalysis.ThenpredictstheresultsbasedonBPneuralne

3、twork.關鍵詞：長三角制造業技術創新指標人力資本指標財務預警體系Keywords:manufacturinginYangtzeRiverDelta;technologyinnovationindex;humancapitalindex;financialearly-warningsystem分類號：F275文獻標識碼：A文章編號:1006-4311(2011)32-0003-020引言經濟全球化讓世界經濟得到瞭迅猛的發展，但同時也給企業帶來瞭嚴峻挑戰，企業經營中所面臨的不確定性日益加強，因此完善企業的財務預警系統對於企業來說刻不容緩國外對財務危機預警的研究起步較早,

4、Fitzpatrick(1932)[1]開展的單變量模型是最早的財務預警的方法的研究，此後多位學者對危機判別模型進行瞭修正及進一步的發展。國內對其的研究最早是在1986年由吳世農和黃世忠提出的，宋曦(2007)[2]首次提出瞭財務預警區域模型這樣一個概念，她指出，通用模型不適用於同一國傢的不同地區，不同地區的財務指標對於產生財務危機的顯著性不同縱觀國內外的研究從單變量到多變量，從線性模型到神經網絡，從通用模型到區域模型概念的提出，還沒有學者對長三角制造業展開財務預警研究。長三角作為中國經濟增長的“領頭羊”,其支柱產業制造業已成為推動經濟高效發展的主要動力，它的發展關系著

5、中國世界制造業中心的建設，長三角的制造業長期受到學者和專傢的關註，該區域中的制造業上市公司數量居於全國前列，因此本文把長三角制造業上市公司作為研究對象1實證分析1.1樣本選取財務危機是指企業無力按時償還到期的無爭議的債務從而出現的危機。對於財務危機的界定，考慮到我國的特殊國情，本文采用界定標準是財務危機企業為“ST上市公司”，財務正常企業為“非ST上市公司”本文選取長三角地區2005-2010年間的被ST的制造業上市公司為研究樣本，並以同區域，規模相近，同行業原則對每一傢ST公司進行配對選擇非ST公司。配對後，ST公司為15傢,非ST公司為15傢。本文將配對樣本分為訓練

6、樣本10對，檢驗樣本5對。詳見表1與表2另外，1983年，Ohlson[3]在研究中指出：用破產之後的財務信息來建立財務危機預測模型會高估模型的預警能力。因此本文采用上市公司被ST前的T-3年數據來建立預警模型1.2預警指標選取1.2.1初步指標體系的建立長三角制造業目前正在向“新型化”轉型，"新型化制造業”是指依靠科技創新，降低能源消耗，減少環境污染，人力資源優勢得到充分發揮的可持續發展的制造業[4]o由於數據的可獲得性，本文以技術創新以及人力資本的指標從一定程度上來代表制造業的"新型化”對公司財務狀況的影響。本文參考前人的研究成果及結合長三角制造業的特點創新性的設計

7、適合長三角制造業的預警指標體系。如表31.2.2指標的顯著性篩選初步建立的指標體系包含23個指標變量，若全部代入模型，不僅工作量極其繁瑣，而且很多指標並不能顯著區分財務危機與非財務危機公司，從而也影響瞭模型的預測準確精度，所以在代入模型前，要對這23個指標進行篩選本文采用T檢驗方法對初步建立的指標體系進行顯著性篩選。結果見表4通過SPSS17.0實證結果可見，X2、X3、X5、X11.X12.X15.X18.X20.X21.X22.X23在5%的顯著水平下通過瞭T檢驗，被選為顯著指標，其他指標從預警指標體系中剔除1.2.3指標的相關性篩選