【摘要】：本文認(rèn)為,截至目前的大部分財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究還存在以下問(wèn)題:1、對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的不同程度不加區(qū)分;2、配對(duì)抽樣夸大了預(yù)測(cè)模型的判別正確率;3、樣本數(shù)量與自變量的個(gè)數(shù)比例過(guò)低。 在借鑒前人研究成果,針對(duì)我國(guó)上市公司的實(shí)際情況,重新定義財(cái)務(wù)危機(jī)為凈資產(chǎn)收益率低于同期銀行存款基準(zhǔn)利率,提出以下假設(shè)——在財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生前,危機(jī)公司與非危機(jī)公司在財(cái)務(wù)表現(xiàn)、市場(chǎng)表現(xiàn)、股權(quán)結(jié)構(gòu)和公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)方面,存在顯著差異——及一系列命題,基于我國(guó)A股非金融上市公司年度報(bào)表數(shù)據(jù)和證券市場(chǎng)數(shù)據(jù),進(jìn)行實(shí)證研究,運(yùn)用多元判別分析和邏輯回歸分別建立兩種方法下的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型,進(jìn)而設(shè)計(jì)了N值整合模型,并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)�？傮w來(lái)講,本文的實(shí)證結(jié)果基本支持了本文的假說(shuō),預(yù)警模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率也相對(duì)較高。 本文的創(chuàng)新在于:1、重新定義財(cái)務(wù)危機(jī)為凈資產(chǎn)收益率低于同期銀行存款基準(zhǔn)利率對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī),將本文的研究目標(biāo)鎖定在預(yù)測(cè)非危機(jī)公司短期內(nèi)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性;2、不限定財(cái)務(wù)指標(biāo)或非財(cái)務(wù)指標(biāo),設(shè)計(jì)代理變量,并將相對(duì)行業(yè)指標(biāo)納入擬預(yù)警變量;同時(shí)用多元判別分析和邏輯回歸兩種方法建立預(yù)警模型,并且在采用逐步判別基礎(chǔ)上依次剔除各步進(jìn)入模型的有效變量,得到一系列包含不同變量的預(yù)警模型,最后以兩類錯(cuò)誤率的算術(shù)平均最低為選擇標(biāo)準(zhǔn),確定最優(yōu)模型;3、設(shè)計(jì)了一個(gè)N值整合模型,以綜合多種財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2005
【分類號(hào)】：F832.51

【引證文獻(xiàn)】

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 彭靜;網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D];上海交通大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 莫艷清;基于遺傳規(guī)劃方法建立的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)模型[D];大連海事大學(xué);2007年

2 李靖;引入股權(quán)結(jié)構(gòu)的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D];西南財(cái)經(jīng)大學(xué);2007年

3 胡雋;基于經(jīng)濟(jì)增加值的企業(yè)財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)研究[D];東華大學(xué);2007年

4 鄭衛(wèi)華;企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的實(shí)證研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2006年

5 夏冬艷;基于RS和Markov鏈的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究[D];河北工程大學(xué);2007年

6 田兵;違約距離在上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型構(gòu)建中的應(yīng)用研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2008年

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本文編號(hào)：2654186