【摘要】：進入21新世紀,經(jīng)濟全球化的趨勢給我國市場經(jīng)濟的發(fā)展帶來了巨大的影響,在越來越激烈的競爭壓力下,發(fā)生財務(wù)困境甚至破產(chǎn)的公司也越來越多,對此我們不得不給予高度的關(guān)注。為了防范企業(yè)財務(wù)困境的發(fā)生,同時避免給投資者、債權(quán)人、公司員工、銀行等金融機構(gòu)等利益相關(guān)者帶來巨大損失,我們必須構(gòu)建出一個有效的財務(wù)困境預(yù)警模型。通過這個模型的構(gòu)建,企業(yè)的經(jīng)營管理者能夠及時發(fā)現(xiàn)提前顯現(xiàn)出的危險信號并分析其產(chǎn)生的原因,然后及早采取應(yīng)對措施避免企業(yè)陷入財務(wù)困境甚至最終破產(chǎn)。 大量閱讀國外學者的相關(guān)研究文獻后不難發(fā)現(xiàn),他們主要根據(jù)公司是否破產(chǎn)來判斷它是否發(fā)生財務(wù)困境。根據(jù)我國學者的研究和我國企業(yè)的實際情況,本文認為財務(wù)困境是一個動態(tài)的過程,有一個逐步惡化的過程,它包括企業(yè)從輕微的財務(wù)狀況異常到破產(chǎn)這一過程中的各種情況。本文在實證研究部分則主要借鑒大多數(shù)國內(nèi)學者的做法,將我國上市公司中被特別處理的公司(包括ST和*ST公司)作為財務(wù)困境公司進行研究。 本文在對財務(wù)困境及其預(yù)警的有關(guān)內(nèi)容進行概述、并對EVA和董事會治理與財務(wù)困境預(yù)警的關(guān)系進行了基理分析后,將我國深滬市A股公司中在2012年公布的年報中由于財務(wù)狀況異常(尤其是連續(xù)兩年虧損)而被特殊處理的38家公司(包含ST和*ST公司)界定為財務(wù)困境公司,并按照行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模相同或相近的標準選取了38家正常公司作為配對樣本進行研究。在對初選的傳統(tǒng)財務(wù)指標、EVA類指標以及董事會治理變量進行顯著性差異檢驗和相關(guān)性分析后,一共三次運用logistic回歸分別建立了三個預(yù)警模型。第一次回歸是將篩選后的傳統(tǒng)的財務(wù)指標引入模型中,第二次回歸是在前一次回歸得到的模型基礎(chǔ)上加入EVA類指標進行模型的構(gòu)建,第三次則是在第二次回歸模型的基礎(chǔ)上加入董事會治理變量,然后分別比較三次回歸的結(jié)果,結(jié)果顯示三次回歸的模型判斷準確率分別為81.6%、84.2%和89.5%,表明同時將EVA和董事會治理變量引入財務(wù)困境預(yù)警模型中是可行并有效的。
[Abstract]:In the 21st century, the trend of economic globalization has brought great influence to the development of market economy in our country. Under the pressure of more and more fierce competition, more and more companies have financial distress or even bankruptcy. We have to pay high attention to this. In order to prevent the financial distress of enterprises and avoid to bring huge losses to the stakeholders such as investors, creditors, employees, banks and other financial institutions, we must build an effective financial distress warning model. Through the construction of this model, the managers of the enterprise can find out the danger signals in advance and analyze the causes, and then take early measures to prevent the enterprises from falling into financial distress or even finally going bankrupt. It is not difficult to find out whether the company is in financial distress based on whether the company is bankrupt or not. According to the research of Chinese scholars and the actual situation of enterprises in our country, this paper holds that financial distress is a dynamic process and has a gradual deterioration process, which includes all kinds of situations in the process of enterprise from slight abnormal financial condition to bankruptcy. In the part of empirical research, this paper mainly draws lessons from the practice of most domestic scholars, and studies the listed companies (including ST and St companies) as financial distress companies in our country. This paper summarizes the contents of financial distress and its early warning, and makes a basic analysis of the relationship between EVA, board governance and early warning of financial distress. The 38 A-share companies (including ST and St companies) that were specially treated in the annual report of Shenzhen Shanghai Stock Exchange in 2012 due to their abnormal financial position (especially the losses for two consecutive years) were defined as financial distress companies. According to the same or similar industry and asset size, 38 normal companies were selected as paired samples. After the significant difference test and correlation analysis of the traditional financial index and board governance variables, three early warning models were established by using logistic regression. The first regression is to introduce the traditional financial indexes into the model, and the second regression is to build the model by adding the EVA index to the model obtained from the previous regression. The third is to add the governing variables of the board of directors on the basis of the second regression model, and then compare the results of the third regression respectively. The results show that the accuracy of the three regression models is 81.6% and 84.2%, respectively. The results show that it is feasible and effective to introduce EVA and board governance variables into the financial distress warning model at the same time.
【學位授予單位】：南昌大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：F275;F832.51;F224

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7 劉宏s，

本文編號：2212151