本文關(guān)鍵詞：我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警統(tǒng)計研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國制造業(yè)企業(yè)競爭的不斷加劇,企業(yè)陷入困境的狀況不斷出現(xiàn)。財務(wù)失敗是其中最為重要的原因之一,所以我們建立財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)就尤為重要。財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的建立不僅對公司的管理者掌握公司經(jīng)營狀況至關(guān)重要,而且對投資者的投資決策,乃至債權(quán)人、銀行的貸款決策以及證券監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)管水平都有一定重要意義。本文根據(jù)2014年各制造業(yè)上市公司當年財務(wù)狀況將其劃分為三類,具體方法如下：選取了2014年我國制造業(yè)上市公司中被標*ST的35家公司作為財務(wù)失敗類(Y=-1)。將2014年未標的所有制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)根據(jù)Altman的Z計分模型計算得分,將得分低于1.8的公司分為財務(wù)灰色類(Y=0),得分高于1.8的公司分為財務(wù)良好類(Y=1)。從這兩組數(shù)據(jù)中各隨機抽取35家,與標*ST的35家公司作為對比。在RESSET金融數(shù)據(jù)庫中搜集這105家公司2012年及2013年的18個指標的具體數(shù)據(jù),通過Kruskal-Wallis H檢驗,剔除了分類不顯著的變量,將保留的指標進行因子分析,提取出公因子。從每類35家公司中隨機抽取25家公司的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集,其余的10家作為測試集。將2012年與2013年的訓(xùn)練集與測試集分別進行判別分析,Ordered Logistic回歸以及支持向量機單模型預(yù)測,最后將三種單模型的部分準確性較高的結(jié)果組合到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,對2014年的財務(wù)狀況進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果從數(shù)據(jù)方面來看,2013年數(shù)據(jù)較2012年數(shù)據(jù)的預(yù)測效果更優(yōu)。從模型方面來看,就準確性與易操作性而言,支持向量機模型較為優(yōu)越；然而在樣本量大的情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的預(yù)測的結(jié)果更勝一籌。公司的管理者、投資人、債權(quán)人、銀行以及證監(jiān)會都可以運用本文研究的方法,預(yù)先知道制造業(yè)上市公司的財務(wù)狀況,維護自身利益與市場的秩序。
【關(guān)鍵詞】：財務(wù)預(yù)警 判別分析 Ordered Logistic回歸 支持向量機 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：北方工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F406.7;F425
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警背景與研究意義8-9
• 1.2 研究創(chuàng)新點9
• 1.3 技術(shù)路線圖9-10
• 1.4 國內(nèi)外財務(wù)預(yù)警研究綜述10-16
• 1.4.1 國外財務(wù)預(yù)警研究綜述10-12
• 1.4.2 國內(nèi)財務(wù)預(yù)警研究綜述12-16
• 第二章 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警理論研究及方法研究16-20
• 2.1 財務(wù)預(yù)警理論研究16
• 2.2 財務(wù)預(yù)警模型研究16-20
• 2.2.1 財務(wù)預(yù)警判別分析模型研究16-17
• 2.2.2 財務(wù)預(yù)警Ordered Logistic回歸模型研究17-18
• 2.2.3 財務(wù)預(yù)警支持向量機模型研究18
• 2.2.4 財務(wù)預(yù)警BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究18-20
• 第三章 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)樣本與指標的確定20-31
• 3.1 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)樣本的選擇20-23
• 3.2 制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)指標的選擇23-25
• 3.3 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)的預(yù)處理25-31
• 3.3.1 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)標準化與正向化25
• 3.3.2 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)Kruskal-Wallis H檢驗25-27
• 3.3.3 檢驗后數(shù)據(jù)的因子分析27-31
• 第四章 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警模型的構(gòu)建及實證31-54
• 4.1 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警判別分析模型實證研究31-39
• 4.1.1 基于2012年數(shù)據(jù)進行的判別分析實證研究31-35
• 4.1.2 基于2013年數(shù)據(jù)進行的判別分析實證研究35-39
• 4.2 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警Logistic回歸實證研究39-46
• 4.2.1 基于2012年數(shù)據(jù)進行的Logistic回歸實證研究39-42
• 4.2.2 基于2013年數(shù)據(jù)進行的Logistic回歸實證研究42-46
• 4.3 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警支持向量機模型實證研究46-49
• 4.3.1 基于2012年數(shù)據(jù)進行支持向量機模型實證研究46-48
• 4.3.2 基于2013年數(shù)據(jù)進行支持向量機模型實證研究48-49
• 4.4 我國制造業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型實證研究49-54
• 4.4.1 基于2012年數(shù)據(jù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型實證研究49-52
• 4.4.2 基于2013年數(shù)據(jù)進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實證研究52-54
• 第五章 結(jié)論與建議54-56
• 5.1 結(jié)論54-55
• 5.2 建議55-56
• 參考文獻56-58
• 附錄58-59
• 申請學(xué)位期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)59-60
• 致謝60

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