基于因子分析与灰色理论的财务危机预警研究.pdf

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1、MasterThesisTheResearchonFinancialCrisisEarlyWarningBasedonFactorAnalysisandGreyTheorySpeciality:CorporateManagementCandidate:SUNFu-lanSupervisor:ProfessorYINZi-minLiaoningUniversityofTechnologyJinzhou,121001,ChinaMarch2015摘要为了更主动地适应中国经济快速发展所带来的机遇和挑战,上市公司需要随时树立财务危机和财务风险意识,并采取有效对策来化解企业所面临的财务危机

2、。本文在阐述财务危机含义基础上,分析了财务危机的发生与演变机理,并基于灵敏性、全面性与相关性的原则,从影响企业净利润和净资产变化角度,构建了上市公司财务危机预警指标体系。同时,在4年的研究期内,运用因子分析法构建了分年度的财务危机预警模型,并根据综合评价得分确定了财务危机的判别阈值,实现了基于历史数据的动态预警过程。通过计算预警模型的判定准确率,验证本文所建的财务危机预警模型具有较高准确性。最后,结合灰色系统理论GM(1,1),实现了企业财务危机的预测分析,进而为每个企业根据财务危机警度的高低来制定有效的战略措施提供了依据。本文选取了40家上市公司作为实证研究对象,收集了近4年的

3、财务危机预警指标数据,以SPSS和EXCEL为依托进行了财务危机预警模型构建、检验及应用研究。经分析研究得到以下研究成果:(1)财务危机的发生不是偶然的,是在企业经营过程中逐步发生的,在危机潜伏期发现危机并采取措施是最及时有效的;(2)从影响企业净利润和净资产变化两个维度来构建企业财务危机预警评价指标体系,既反映企业财务运营效果,又符合国家证监会评价企业财务能力要求;(3)根据建模样本建立的财务危机预警模型不仅适用于建模样本自身的预警,应用于完全不同的另一组检验样本同样有效;(4)在不同年度建立的财务危机预警模型都有较高的准确度,但随着距离发生财务危机的时间越远,预测的准确度越低

4、;(5)利用灰色预测系统GM(1,1)实现了对研究样本未来两年的警情预测,增强了所建立的预警模型的实用性。关键词:财务危机;预警模型;判别阈值;因子分析法;GM(1,1)IAbstractInordertoadapttotheopportunitiesandchallengesbroughtbyrapideconomicdevelopmentmoreactively,thelistingcorporationneedstosetupthefinancialcrisisandfinancialriskawarenessatanytime,andtakeeffectivemeasur

5、estoresolvetheenterprisesfacingthefinancialcrisis.Inthethesisbasedonthemeaningoffinancialcrisis,analyzesthefinancialcrisisandevolutionmechanism,andbasedonthesensitivity,comprehensivenessandrelevanceprinciple,constructthelistingcorporation'sfinancialcrisisearlywarningindexsystemfromtheimpactof

6、enterprisenetprofitandnetassetschange.Atthesametime,itusesthefactoranalysismethodtobuildmodeleachyearin4years,andtodeterminethethresholdvalueofdistinguishingthefinancialcrisisaccordingtothecomprehensiveevaluationscore,torealizethedynamicearlywarningprocessbasedonhistoricaldata.Throughthecalcu

7、lationoftheaccuracyoffinancialcrisis,theearlywarningmodelbuiltinthispaperhasahighaccuracy.Finally,combinedwiththetheoryofgreysystemGM(1,1),realisesfinancialcrisispredictionanalysisoftheenterprise,thenformulateeffectivestrategicmeasuresforeach

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