本文關(guān)鍵詞：服務(wù)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究　出處：《哈爾濱理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：良好的財(cái)務(wù)狀況預(yù)示著企業(yè)有較好的發(fā)展?jié)摿洼^大的利潤(rùn)空間,不利的財(cái)務(wù)狀況易導(dǎo)致企業(yè)陷入破產(chǎn)、重組的困境中難以自拔。財(cái)務(wù)狀況惡化的風(fēng)險(xiǎn)是客觀存在的,不隨個(gè)人主觀意志的改變而改變,但財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生伴隨著各種征兆,可通過(guò)預(yù)警機(jī)制事前判別。服務(wù)業(yè)上市公司近年來(lái)發(fā)展迅猛,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的比重持續(xù)上升,其財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也時(shí)有發(fā)生。盡管諸多財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法應(yīng)運(yùn)而生,但各有利弊,適用條件嚴(yán)格。本文旨在研究適用于服務(wù)業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法,引導(dǎo)服務(wù)業(yè)上市公司對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)迅速做出判斷,為服務(wù)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大和良性發(fā)展提供參考。本文主要探究了統(tǒng)計(jì)學(xué)中的聚類分析法及從物理學(xué)中引入的費(fèi)米分布函數(shù)法在我國(guó)服務(wù)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的應(yīng)用,并將所取得的研究結(jié)果與預(yù)警領(lǐng)域評(píng)價(jià)較高的Logistic回歸法進(jìn)行了對(duì)比,最終指出了所探究方法的研究?jī)r(jià)值和研究局限。首先,通過(guò)梳理國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究成果、闡述財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警相關(guān)概念和選取所需的樣本、指標(biāo)等為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。其次,本文重點(diǎn)探討了聚類分析法和費(fèi)米分布函數(shù)法。初始因子載荷矩陣優(yōu)化后得到的初始因子載荷矩陣擬合法和因子分析法獲取的因子指標(biāo)分別進(jìn)行聚類分析,發(fā)現(xiàn)前者的預(yù)警效果更佳,同時(shí)說(shuō)明不同的指標(biāo)選取方法對(duì)預(yù)警效果會(huì)產(chǎn)生顯著影響;引入物理學(xué)中的費(fèi)米分布函數(shù)并賦予經(jīng)濟(jì)學(xué)含義后,發(fā)現(xiàn)費(fèi)米分布函數(shù)法不但可以對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警,而且預(yù)警效果比較理想。研究還發(fā)現(xiàn)將通過(guò)因子分析法和相關(guān)性分析法獲取的指標(biāo)應(yīng)用在費(fèi)米分布函數(shù)法中進(jìn)行預(yù)警,后者效果更好。最后,本文利用研究所取得的成果對(duì)我國(guó)服務(wù)業(yè)上市公司進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),同時(shí)為了深入了解該聚類分析法及費(fèi)米分布函數(shù)法與同類方法之間的預(yù)警效果異同,本文選擇具有代表性的Logistic回歸法進(jìn)行了預(yù)警效果的比較分析,并在結(jié)論部分簡(jiǎn)述了研究成果和不足之處。
[Abstract]:Good financial situation indicates that the enterprise has better development potential and larger profit space, and the unfavorable financial situation can easily lead to the bankruptcy of the enterprise. The risk of financial situation deterioration exists objectively and does not change with the change of personal subjective will, but the occurrence of financial risk is accompanied by various signs. The listed companies in the service industry have developed rapidly in recent years, their proportion in the national economy has continued to rise, and their financial risks have occurred from time to time, although a lot of financial risk warning methods came into being. However, there are advantages and disadvantages, and the applicable conditions are strict. The purpose of this paper is to study the early warning method of financial risk for the listed companies in the service industry, and to guide the listed companies in the service industry to make a quick judgment on the financial risks. This paper mainly discusses the cluster analysis method in statistics and the application of Fermi distribution function method introduced from physics in financial risk early warning of listed companies in service industry in China. Yes. The research results are compared with the Logistic regression method which is highly evaluated in the field of early warning. Finally, the research value and limitations of the research method are pointed out. First of all. Through combing the research results of domestic and foreign scholars, this paper expounds the related concepts of financial risk early warning and the selection of needed samples, indicators and so on, which lays a foundation for the application of financial risk early warning method. Secondly. This paper focuses on the clustering analysis and Fermi distribution function method. The initial factor load matrix fitting method and the factor analysis method obtained after the initial factor load matrix optimization are used to cluster analysis. It is found that the early warning effect of the former is better, and it also shows that different index selection methods have a significant impact on the early warning effect. After introducing the Fermi distribution function in physics and giving the meaning of economics, it is found that the Fermi distribution function method can not only warn the financial risk of enterprises. And the early warning effect is relatively ideal. The study also found that the index obtained by factor analysis and correlation analysis is applied to the Fermi distribution function method, the latter effect is better. Finally. In order to understand the similarities and differences between the cluster analysis method and Fermi distribution function method and the similar methods, this paper makes an empirical test on the listed companies in the service industry of our country by using the results obtained by the research. In this paper, the representative Logistic regression method is chosen to compare and analyze the early warning effect, and in the conclusion part, the research results and shortcomings are briefly described.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F719;F715.5;F832.51

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本文編號(hào)：1360420