農(nóng)業(yè)具有特殊性,因季節(jié)等因素該行業(yè)存在一定的不確定性,其風險水平大大高于其他行業(yè)。因此,有必要建立一個恰當?shù)呢攧疹A警模型對其財務風險進行預測、分析與控制。文章以2016年滬深兩市A股43家農(nóng)業(yè)上市公司為研究樣本,采用因子分析法和聚類分析法對其進行了實證分析。研究表明,基于因子分析法構(gòu)建的中國農(nóng)業(yè)上市公司的財務預警模型在2013—2016年的判別準確率分別為88.37%、93.02%、79.07%和93.02%,具有良好的判別效果。研究還發(fā)現(xiàn),62.79%的農(nóng)業(yè)上市公司處于警示狀態(tài),其發(fā)展情況不容樂觀。文章為后續(xù)財務預警方法的研究提供了新思路,同時也為財務預警問題的研究體系拓展了理論研究的邊界,豐富了實務研究的經(jīng)驗與證據(jù)。

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、中國農(nóng)業(yè)上市公司概況
    （一）股本規(guī)模太小和市值過低
    （二）主營收入構(gòu)成多元化
    （三）整體盈利能力較差
    （四）被借“殼”現(xiàn)象明顯
三、研究設計
    （一）樣本選取
    （二）指標初步篩選
    （三）指標檢驗
        1. 正態(tài)性檢驗與顯著性檢驗
        2. 預警指標篩選結(jié)果
四、實證結(jié)果
    （一）因子分析
        1. 模型檢驗
        2. 更進一步的檢驗
    （二）聚類分析
        1. 聚類過程
        2. 聚類結(jié)果
五、研究結(jié)論



本文編號：3890732