在日益發(fā)展但尚不成熟的中國證券市場中，上市公司的健康與否關(guān)系到各投資人、債權(quán)人的相關(guān)利益，所以對其財務(wù)狀況的研究極其重要。財務(wù)困境預(yù)測作為財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的一個重要方面，對公司財務(wù)狀況能起到有效監(jiān)測作用，通過完善的經(jīng)濟預(yù)測方法來建立有效的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)因而也顯得日益迫切。 本文選取了2003年——2005年我國上市公司中108家被ST公司和108家非ST公司，利用上市公司公開披露的年報財務(wù)信息和數(shù)據(jù)，選取了38個財務(wù)指標，應(yīng)用逐步回歸方法，選取顯著的預(yù)測變量，運用Logistic回歸方法、判別分析法和主成分分析法等方法，借助SPSS統(tǒng)計分析軟件，建立多變量財務(wù)困境預(yù)測模型。并對結(jié)果進行綜合分析和評價比較，對實證分析中存在的一些問題進行了總結(jié)。研究發(fā)現(xiàn)，判別分析與Logistic能比較準確的預(yù)測上市公司財務(wù)困境。多元判別分析和Logistic回歸的預(yù)測效果比單變量好，多元判別分析和Logistic回歸的預(yù)測效果比較接近，Logistic回歸略優(yōu)于多元判別分析；通過主成分分析，發(fā)現(xiàn)離預(yù)測較近的幾年如前2年、前3年，一般logistic回歸分析的預(yù)測效果要比主成分logistic回歸分析效果好；離預(yù)測較遠的幾年如前4年、前5年，主成分logistic回歸分析的預(yù)測效果要比一般logistic回歸分析好。但是主成分判別分析的預(yù)測效果沒有一般判別分析的效果好。一般情況下，不論是用多變量判別分析還是用logistic回歸分析，判別結(jié)果中表明：Ⅰ類錯誤率要比Ⅱ類錯誤率高，而且用越早的數(shù)據(jù)預(yù)測，Ⅰ類錯誤率越來越大。
【學(xué)位單位】：中南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2006
【中圖分類】：F832.51;F275;F224
【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外文獻綜述
    1.3 研究框架
    1.4 本文的研究方法
第2章 上市公司財務(wù)困境預(yù)測的分析方法
    2.1 判別分析原理
        2.1.1 距離判別
        2.1.2 費歇（Fisher）判別
    2.2 Logistic回歸分析方法
    2.3 主成分分析方法
        2.3.1 主成分分析的作用
        2.3.2 主成分分析法的一般原理
        2.3.3 主成分分析法的基本步驟
第3章 Logistic模型在上市公司財務(wù)困境預(yù)測中的實證
    3.1 樣本的采集
    3.2 預(yù)測變量的選擇
        3.2.1 預(yù)測變量的分類
        3.2.2 預(yù)測變量的平均值比較
        3.2.3 預(yù)測變量的確定
    3.3 Logistic回歸分析模型預(yù)測
        3.3.1 一般 Logistic回歸模型分析
        3.3.2 主成分 Logistic回歸模型分析
        3.3.3 結(jié)論
第4章 判別分析在上市公司財務(wù)困境預(yù)測中的實證
    4.1 單變量判別分析模型預(yù)測
        4.1.1 剖面分析
        4.1.2 二分分類測試
    4.2 多變量判別分析模型預(yù)測
        4.2.1 典則判別模型
        4.2.2 Fisher判定模型
        4.2.3 主成分判別分析模型
        4.2.4 結(jié)論
    4.3 判別分析與 Logistic實證結(jié)果比較分析
第5章 研究結(jié)論和局限性
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 研究局限性
參考文獻
附錄
致謝
攻讀學(xué)位期間主要的研究成果目錄

【引證文獻】

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前3條

1 賈云青;基于判別分析的醫(yī)療數(shù)據(jù)處理研究[D];中南大學(xué);2010年

2 周喜;上市公司財務(wù)危機預(yù)警優(yōu)化方法研究[D];中南大學(xué);2011年

3 王靜楠;基于公司治理結(jié)構(gòu)的中國赴美上市公司退市風(fēng)險研究[D];東北財經(jīng)大學(xué);2012年

本文編號：2888755