毕业设计(论文)-基于多元统计分析的上市公司财务危机预警模型的研究

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1、基于多元统计分析的上市公司财务危机预警模型的研究THERESEARCHONTHEFINANCIALAFFAIRSCRISISEARLYWARNINGMODELOFCORPORATIONSINSTOCKMARKETBASEDONMULTIVARIATESTATISTICSANALYSIS基于多元统计分析的上市公司财务危机预警模型的研究摘要:本文主要针对我国上市公司,利用其公开披露的年报财务信息和数据,分别运用判别分析法和主成分分析法等多元统计分析方法进行实证分析,使用SPSS统计分析软件,并根据回归分析方法构建模型,对财务危机状况进行预测分

2、析。通过建立多变量预测模型进行企业财务危机预警,可以预先发现将有可能出现的财务危机。关键词:多元统计;上市公司;财务危机;危机预警引言近年来我国证券市场规模日益扩大,上市公司已经达1000多家,股票已经成为机构投资者和个人投资者重要的投资方式。但从整体看,部分上市公司经营业绩差,面临严重的财务困难。对投资者及社会的波及不可小看。本文认为,由于我国现有制度还不健全,会计数据的信息有效性不足,所以本文比较倾向于将财务危机定义为一个企业的现金流不足以支付企业到期的债务。从这个角度将陷入财务危机的企业可能是亏损企业也可能是盈利企业,企业在资本快速

3、扩张的时候往往容易忽视潜在的财务风险。因此使用在客观、公允基础上披露的上市公司财务报告,通过构造合理的预测模型,获得财务状况严重恶化的上市公司的预警信号,具有现实意义。运用财务预警模型,投资者可以及时采取措施减少损失;企业管理当局可以找出本企业经营活动中存在的问题,及时调整经营战略,预防企业经营状况恶化;政府可以改善宏观配置计划,更有效的实施宏观调控。财务预警研究中面临的一个重要问题,就是如何处理数量繁多的财务指标。希望在减少指标个数的同时,既能解决指标间相关性问题,也能最大限度保留原有指标所含有的信息。这时,判别分析法和主成分分析法是较

4、好的选择。一、基本分析思想和研究方法现实情况及国外的研究表明,行业的不同使得财务危机预警模型包含的财务指标及其参数也不同,所以应采用不同的模型来进行研究和分析。因而针对我国上市公司运用多元统计分析方法进行多变量模式的实证分析,以期提高模型的针对性、实用性和可操作性。二、运用判别分析进行财务危机预警的实证分析多元判别分析是一种统计技术,它通过一组自变量的线性组合来判断一个对象属于两个或多个互相排斥的类别的概率。其目的是对分类变量进行预测。在多元判别中必须确定哪些变量与目标函数被归为某一类别的概率具有相关关系,并且需要明确每个变量与目标函数的

5、相关程度。多元判别分析的关键是在预测方程中选择合适的判别变量,以使函数的因变量以较高的准确性被归类。(一)判别分析的基本方法在判别分析中最常采用的Fisher线性判别函数,其一般形式为:=()。其中,是判别组数,是判别分数或判别值;是因变量或预测变量;是各变量的系数,即判别系数;是函数中的常数。建立判别函数的方法主要有两种:(1)全模型法。是指将全部变量作为判别函数的因变量。(2)逐步选择法。是一种选择最能反映类间差异的变量子集,建立判别函数的方法。它将对模型的判别贡献最大的变量加入到模型中,同时将对判别贡献不太显著的变量从模型中去掉,直

6、到模型中所有变量全都符合引入模型的条件,而模型外的所有变量都不符合引入模型的条件为止。(二)判别分析的基本步骤(1)选择因变量及组变量。(2)计算各组单变量的描述统计量,包括组内平均值、组内标准差、总平均值、总标准差、各组协方差矩阵、组间相关矩阵,并对组间平均值相等及协方差矩阵相等的零假设进行检验。(3)推导判别系数,进行检验。(4)根据判别系数建立Fisher线性判别模型。(5)进行判别分组,根据Bayes准则或Fisher准则进行判别分组。(6)进行样本判别分析,计算分类准确率。(7)输出结果,并结合研究对象的实际情况进行分析和作出结

7、论。(三)判别分析的实证分析首先,运用判别分析构造预警分析模型。在利用判别分析法构建判别函数之前,首先需要将研究对象分类。根据我国家电业各上市公司2006年的各项财务指标,利用多元统计分析中的聚类分析方法将家电业上市公司按财务状况科学地分为三类,以此作为判别分析的基础。1、建立判别模型的主要方法。由于本文建立判别模型的样本变量多达28个,显然不能使用全模型法将其全部纳入判别函数中,因此采用逐步分析法来剔除显著性不重要的变量,这也将会简化模型和提高判别效率。具体的判别分析方法:①采用系统默认的Wilks’lambda,即每步都是Wilk的λ

8、统计量最小的进入判别函数;②逐步判别停止的判据采用F值,当加入一个变量(或剔除一个变量)后,对在判别函数中的变量进行方差分析;③为了能够直接用于对新样本进行判别分类,采用未经标准化的Fishe

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