本文關(guān)鍵詞：引入非財務(wù)信息的制造業(yè)上市公司財務(wù)危機預(yù)警研究

  更多相關(guān)文章： 制造業(yè) 財務(wù)信息 非財務(wù)信息 財務(wù)危機預(yù)警

【摘要】：近年來,我國證券市場朝氣蓬勃,隨著上市公司數(shù)量上的增多,市場競爭也越來越激烈,在這種背景下,需要為公司利益相關(guān)者建立一套完善的財務(wù)危機預(yù)警系統(tǒng),時刻跟蹤公司的財務(wù)狀況,識別公司有可能面臨的風(fēng)險點,從而有效地預(yù)防和化解危險,將公司可能面臨的風(fēng)險降到最小,以更好的保護(hù)利益相關(guān)者的利益。 然而,會計信息失真的現(xiàn)象越來越嚴(yán)重,這就意味著單純的使用財務(wù)信息對財務(wù)危機進(jìn)行預(yù)警已經(jīng)沒有足夠的說服力,必須將非財務(wù)信息加入到財務(wù)危機預(yù)警的指標(biāo)體系中,使財務(wù)信息和非財務(wù)信息有機結(jié)合、相互補充,從而更好地為上市公司財務(wù)危機進(jìn)行預(yù)警,使得整個資本市場得以健康發(fā)展。 通過總結(jié)前人的相關(guān)文獻(xiàn)研究、同時在相關(guān)理論的指導(dǎo)下,本文從滬深兩市交易所選取了110家制造行業(yè)的上市公司,其中55家正常公司、55家首次被ST的非正常公司,通過Kolmogorov-smimov檢驗方法和曼惠特尼U檢驗法篩選出能夠顯著區(qū)分ST公司和非ST的公司,通過KMO和Bartlett檢驗方法對篩選出來的指標(biāo)進(jìn)行因子分析,進(jìn)而提取出能夠涵蓋大部分信息量的因子變量,最后在此變量的基礎(chǔ)上加入之前篩選出來的具有顯著性的能夠典型的代表非財務(wù)信息的預(yù)警指標(biāo),基于多元Logistic regression(邏輯回歸)分析方法,構(gòu)建制造行業(yè)上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型,最后再運用檢驗樣本對該預(yù)警模型進(jìn)行驗證,結(jié)果顯示,加入非財務(wù)信息后的預(yù)警準(zhǔn)確度確實要高于單純依靠財務(wù)信息建立的預(yù)警模型,而且越接近財務(wù)危機發(fā)生的時間其預(yù)警精確度越高。 同時,在此次研究中還發(fā)現(xiàn),審計意見這一非財務(wù)指標(biāo)在以往的研究中并未通過顯著性檢驗,而在本次研究中成為一個具有代表性的指標(biāo),說明制造業(yè)近幾年審計意見類指標(biāo)在正常公司和非正常公司之間有著顯著差別,應(yīng)該引起相關(guān)研究者的重視。除此之外,還選取了一些以前學(xué)者研究的比較少的非財務(wù)信息,比如內(nèi)部控制的披露情況、違規(guī)情況、股東的股份被質(zhì)押凍結(jié)或托管情況、持股變動情況等方面的非財務(wù)指標(biāo),取得了很好的預(yù)警效果,也為后續(xù)學(xué)者對預(yù)警指標(biāo)的相關(guān)研究提供了一個可以參考的方向。
【關(guān)鍵詞】：制造業(yè) 財務(wù)信息 非財務(wù)信息 財務(wù)危機預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F406.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 導(dǎo)論8-14
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究意義9-11
• 1.2.1 理論意義9-10
• 1.2.2 現(xiàn)實意義10-11
• 1.3 本文研究框架、方法和技術(shù)路線11-13
• 1.3.1 本文研究框架11-12
• 1.3.2 本文主要研究方法12-13
• 1.3.3 技術(shù)路線13
• 1.4 本文可能的創(chuàng)新點13-14
• 2 文獻(xiàn)綜述14-22
• 2.1 國外觀點14-17
• 2.2 國內(nèi)觀點17-20
• 2.3 本章小結(jié)20-22
• 3 基于非財務(wù)信息的財務(wù)危機理論分析22-30
• 3.1 財務(wù)危機和非財務(wù)信息的相關(guān)概念界定22-24
• 3.1.1 財務(wù)危機的概念界定22-23
• 3.1.2 非財務(wù)信息的概念界定23-24
• 3.2 將非財務(wù)指標(biāo)納入財務(wù)危機預(yù)警指標(biāo)體系的重要性24-26
• 3.3 從非財務(wù)信息的角度論述財務(wù)危機的形成因素26-30
• 3.3.1 宏觀經(jīng)濟和法律政策等的變動因素26-27
• 3.3.2 行業(yè)因素27
• 3.3.3 企業(yè)(微觀)因素27-30
• 4 財務(wù)危機預(yù)警實證分析30-57
• 4.1 研究假設(shè)30-31
• 4.2 研究設(shè)計31-40
• 4.2.1 總體思路31
• 4.2.2 樣本的選擇31-35
• 4.2.3 預(yù)警指標(biāo)的選取35-39
• 4.2.4 模型的選擇39-40
• 4.3 參數(shù)估計和統(tǒng)計檢驗40-57
• 4.3.1 著性檢驗40-46
• 4.3.2 因子分析46-51
• 4.3.3 Logistic回歸結(jié)果51-54
• 4.3.4 模型的檢驗54-57
• 5 研究結(jié)論和對策建議57-62
• 5.1 研究結(jié)論57-59
• 5.2 對策建議59-60
• 5.3 研究局限性及未來展望60-62
• 附錄 滬深兩市被特殊處理的上市公司樣本表62-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張秀艷;羅萌萌;;基于公司治理因素的財務(wù)困境預(yù)警實證研究[J];長春工程學(xué)院學(xué)報(社會科學(xué)版);2009年03期

2 彭博;郝二輝;;企業(yè)財務(wù)危機實證研究文獻(xiàn)綜述[J];財會通訊;2011年22期

3 張梅;;企業(yè)財務(wù)危機形成機理和防范研究:一個文獻(xiàn)綜述[J];科技和產(chǎn)業(yè);2012年02期

4 曹德芳;夏好琴;;股權(quán)結(jié)構(gòu)變量對企業(yè)財務(wù)危機影響的實證研究[J];東北大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2006年01期

5 戴紅軍;吳國強;;公司治理、外部審計信息與財務(wù)危機預(yù)警[J];大連民族學(xué)院學(xué)報;2010年02期

6 羅怡;鄭春偉;;我國企業(yè)財務(wù)預(yù)警實證分析——以2012年23家金融機具上市公司為例[J];財經(jīng)科學(xué);2014年02期

7 王蕾;;財務(wù)危機影響因素與預(yù)警框架設(shè)想[J];北方經(jīng)貿(mào);2014年07期

8 李建中;武鐵梅;;基于因子—logistic模型的房地產(chǎn)業(yè)上市公司財務(wù)預(yù)警分析[J];哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2010年05期

9 張建忠;于卓;高貴坤;;基于粗糙集理論的企業(yè)財務(wù)預(yù)警規(guī)則[J];合作經(jīng)濟與科技;2010年08期

10 王冬梅;;財務(wù)危機預(yù)警模型研究綜述[J];市場論壇;2009年05期

，

本文編號：574261