后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证探究

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1、后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证探究8后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证探究8后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证探究8后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证探究8　后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证研究　　随着经济危机在全球范围内逐渐消散，我国经济企稳向好，其他主要经济体逐步复苏，但纺织行业仍然存在发展压力。首先，在后经济危机时代，纺织行业原材料成本呈现快速上涨势头，高价原料购进成本压力开始显现，这影响企业生产的进一步恢复。其次，劳动力成本继续上涨，进一步加大了企业的运营压力。最后，由于钢铁价格的大幅度上

2、升，再加上纺织市场竞争的加剧，纺织企业的利润比金融危机前又有了不同程度的降低。在需求上升和成本上涨压力显现的同时，纺织行业的内外销市场需求表现较为复杂，行业整合力度加大。截至2011年12月31日，已有44家纺织行业公司在沪、深两市挂牌交易。激烈的竞争形势促进了上市公司资源的优化配置，从客观上帮助企业提高了竞争力。在这种环境下，企业自身也会进行技术的升级和管理的创新，从而有利于企业转型和提高效率等，这些均有利于纺织行业的内部整合和产业结构的优化升级。　一、企业财务预警研究的国内外现状　FitzPatrikc（1932）所研究的单变量破产预测模

3、型是最早的财务危机预测研究，他指出出现财务困境的公司的财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业财务状况，对企业未来具有预测作用。Beave（1966）对美国1954年至1964年间79家失败企业和79家成功企业的30个财务比率的研究结果表明，具有良好预测性的财务比率为“现金流量/负债总额”、“资产收益率即净收益/资产总额”和“资产负债率即债务总额/资产总额”。1968年Altman提出了多元线性判定模型，即运用多种财务指标加权汇总产生的总判断分值Z值来预测财务危机，其所建立的预测上市公司的Z值模型如下：Z=0.0

4、12X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5。美国学者Ohlson（1980）克服了多元线性判别分析方法对预测变量有着严格的联合正态分布要求，应用多元逻辑回归模型Logit模型，假设企业破产的概率为p，破产取1，非破产取0；假设Ln[p/（1-p）]可以用财务比率线性解释；假定Ln[p/（1-p）]=a+bx，根据推导可以得出p=exp（a+bx）/[1+exp（a+bx）]，从而计算出企业破产的概率。TAM（1991）最早采用ANN模型进行财务预警研究，通过对人工神经网络的模拟，得出神经网络可以应用于财务预警，且

5、具有较高的预测精度。开题报告/html/lunwenzhidao/kaitibaogao/8　国内的财务预警研究起步较晚，直至20世纪80年代国外的财务预警研究与应用成果才逐渐被引入国内。陈静（1999）以1998年37家ST公司和27家非ST公司为样本，利用其1995年至1997年的财务报表数据进行了一元判别分析。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）借鉴Altman的研究建立F分数模型。梁飞媛（2005）较早采用现金流量指标对机械行业上市公司财务困境进行了预测。李莉（2004）运用现

6、金流量类指标对制造业上市公司财务困境进行了预测。韩东平、田艳丽（2006）选用了现金流量类的16个财务指标，并运用多元统计判别分析法对上市公司财务预警进行探讨。本文在前人研究成果的基础上，结合现金流指标和传统财务指标，利用因子分析法构建我国纺织行业上市公司财务预警模型。　二、研究设计　（一）样本和指标的选取　本文将上市公司中的ST类公司定义为“财务危机”企业，并选取其第t-1年的截面数据为样本建立模型。根据上市公司的年报披露制度，上市公司在第t年是否被特别处理是由其第t-1年财务报告的公布结果所决定的，因此利用第t-1年的财务数据构建预测模型

7、有很高的预测精度，在实际预测中也有很大的应用价值。其中，在2011年12月31日前被ST的5家纺织行业上市公司中，由于未找到与之规模差异较小的财务正常上市公司，故剔除ST中冠A和*ST源发，以其余3家ST上市公司作为样本组。同时根据同行业且总资产规模相差20%以内的原则选取15家非ST公司与其混合作为样本组，以保证预测的准确性以及同组上市公司之间财务数据的可比性。最终样本数据共包括18家上市公司，选用其各自2010年度的会计报表和附注中的数据。各项财务数据均来自于上海证券交易所网站和深圳证券交易所网站。代写论文　（二）财务预警指标设计　纺织行

8、业所面临的风险是多方面的，在参考前人研究成果的基础上，本文结合纺织企业实际情况，选定包括偿债能力、营运能力、盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、发展能力等方面的财