本文關(guān)鍵詞：我國A股制造業(yè)上市公司財務(wù)困境預(yù)測研究

  更多相關(guān)文章： 制造業(yè) 財務(wù)困境預(yù)測 因子分析 Logistic回歸模型

【摘要】：2014年,我國的制造業(yè)面臨著嚴(yán)峻的形勢,受勞動力供給不足、勞動力成本提高等因素的影響,很多制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)狀況都出現(xiàn)了問題,不少制造業(yè)企業(yè)都陷入財務(wù)困境甚至破產(chǎn)。因此,能夠利用制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù),通過預(yù)測模型及時的發(fā)現(xiàn)制造業(yè)上市公司的財務(wù)異常,避免其陷入財務(wù)困境對促進我國整個制造業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。本文首先介紹了財務(wù)困境及財務(wù)困境預(yù)測的相關(guān)理論,對財務(wù)困境概念的界定、財務(wù)困境的成因、財務(wù)困境預(yù)測的含義及功能進行了詳細(xì)的梳理。理論的介紹是為了指導(dǎo)實證研究,本文將因為財務(wù)狀況異常而被證監(jiān)會特別處理的公司定義為財務(wù)困境公司,為了更全面、更真實的對我國A股制造業(yè)上市公司進行財務(wù)困境預(yù)測,本文一共選取了171家制造業(yè)公司作為研究樣本,其中包括因財務(wù)狀況異常而被ST的45家公司,以及126家配對的財務(wù)正常公司;然后將研究樣本劃分為兩部分,其中的116家作為訓(xùn)練樣本用于構(gòu)建模型,剩下的55家作為測試樣本用于檢驗?zāi)Ｐ�。本文在參考其他一些學(xué)者對財務(wù)困境影響因素研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合制造業(yè)的特點,一共選取了55個預(yù)測指標(biāo),包括48個財務(wù)指標(biāo)跟7個非財務(wù)指標(biāo),這些指標(biāo)綜合的反映了企業(yè)的償債能力、營運能力、現(xiàn)金流量能力、成長能力、風(fēng)險水平、治理結(jié)構(gòu)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、審計意見。然后本文對這55個指標(biāo)進行顯著性差異檢驗,通過T檢驗和非參數(shù)檢驗,剔除了對被解釋變量影響不顯著的25個預(yù)測指標(biāo),構(gòu)建了比較全面的預(yù)測指標(biāo)體系;接著為了消除預(yù)測指標(biāo)之間的共線性,本文使用因子分析中使用最為廣泛的主成分分析法,通過因子分析一共提取了11個公共因子,這11個因子的累計方差貢獻率達(dá)到了81.552%,包含了原有預(yù)測指標(biāo)的大部分信息,因子提取比較理想。最后本文使用這11個因子作為解釋變量,構(gòu)建Logistic回歸預(yù)測模型。實證結(jié)果表明,本文構(gòu)建的Logistic回歸預(yù)測模型回代結(jié)果的預(yù)測率達(dá)到了90.5%,測試樣本的預(yù)測率達(dá)到了81.8%,預(yù)測結(jié)果比較滿意。因此得出結(jié)論,本文所構(gòu)建的預(yù)測模型對我國A股制造業(yè)上市公司的財務(wù)困境預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確率,能夠適用于我國A股制造業(yè)上市公司,具有一定的實用價值。
【關(guān)鍵詞】：制造業(yè) 財務(wù)困境預(yù)測 因子分析 Logistic回歸模型
【學(xué)位授予單位】：山東財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F406.7;F425
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-24
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10
• 1.1.2 研究意義10-12
• 1.2 文獻綜述12-21
• 1.2.1 單變量判別分析模型在財務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用12-13
• 1.2.2 多變量線性判別分析模型在財務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用13-16
• 1.2.3 Logistic回歸模型在財務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用16-18
• 1.2.4 人工智能模型在財務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用18-19
• 1.2.5 混合模型在財務(wù)困境預(yù)測中的應(yīng)用19-20
• 1.2.6 總體評價20-21
• 1.3 研究內(nèi)容及研究框架21-22
• 1.3.1 研究內(nèi)容21
• 1.3.2 研究框架21-22
• 1.4 研究方法及創(chuàng)新點22-24
• 1.4.1 研究方法22-23
• 1.4.2 創(chuàng)新點23-24
• 第2章 財務(wù)困境及預(yù)測相關(guān)理論概述24-33
• 2.1 財務(wù)困境概念的界定24-25
• 2.1.1 國外學(xué)者對財務(wù)困境概念的界定24
• 2.1.2 本文對財務(wù)困境概念的界定24-25
• 2.2 財務(wù)困境的成因及特征25-30
• 2.2.1 財務(wù)困境內(nèi)部因素25-28
• 2.2.2 財務(wù)困境的外部因素28-30
• 2.2.3 財務(wù)困境的特征30
• 2.3 財務(wù)困境預(yù)測的含義及功能30-32
• 2.3.1 財務(wù)困境預(yù)測的含義30-31
• 2.3.2 財務(wù)困境預(yù)測的功能31-32
• 小結(jié)32-33
• 第3章 研究樣本、預(yù)測指標(biāo)的選取及處理33-60
• 3.1 研究樣本的選取33-38
• 3.1.1 行業(yè)的選取33-34
• 3.1.2 研究樣本的選擇34-37
• 3.1.3 樣本區(qū)間的選取37-38
• 3.2 預(yù)測指標(biāo)的選取38-44
• 3.2.1 預(yù)測指標(biāo)的選取原則38-39
• 3.2.2 預(yù)測指標(biāo)體系的構(gòu)建39-44
• 3.3 預(yù)測指標(biāo)的預(yù)處理44-49
• 3.3.1 預(yù)測指標(biāo)的正態(tài)性檢驗44-46
• 3.3.2 預(yù)測指標(biāo)的顯著性差異檢驗46-49
• 3.4 因子分析49-59
• 3.4.1 因子分析的概念50
• 3.4.2 因子分析的模型50
• 3.4.3 因子分析的過程50-59
• 小結(jié)59-60
• 第4章 預(yù)測模型的構(gòu)建及檢驗60-68
• 4.1 預(yù)測模型簡介60-62
• 4.1.1 二項Logistic回歸方程60-61
• 4.1.2 二項Logistic回歸方程的檢驗61-62
• 4.2 預(yù)測模型的構(gòu)建62-66
• 4.3 預(yù)測模型的檢驗66-67
• 小結(jié)67-68
• 結(jié)論與展望68-71
• 研究結(jié)論68-69
• 研究局限與展望69-71
• 參考文獻71-75
• 附錄75-77
• 致謝77

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉彥文;戴紅軍;;基于三元Logistic的財務(wù)困境預(yù)警模型實證研究[J];大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2007年02期

2 陳文俊;企業(yè)財務(wù)困境修正Z模型的實證研究[J];系統(tǒng)工程;2005年06期

3 胡達(dá)沙;王坤華;;基于PSO和SVM的上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型[J];管理學(xué)報;2007年05期

4 馬若微;張微;;基于Logistic與Fisher的上市公司財務(wù)困境判別模型比較研究[J];北京工商大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版);2014年02期

5 張愛民,祝春山,許丹健;上市公司財務(wù)失敗的主成分預(yù)測模型及其實證研究[J];金融研究;2001年03期

6 向德偉;運用“Z記分法”評價上市公司經(jīng)營風(fēng)險的實證研究[J];會計研究;2002年11期

7 陳靜;上市公司財務(wù)惡化預(yù)測的實證分析[J];會計研究;1999年04期

8 黃巖,李元旭;上市公司財務(wù)失敗預(yù)測實證研究[J];系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用;2001年01期

9 楊淑娥,黃禮;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的上市公司財務(wù)預(yù)警模型[J];系統(tǒng)工程理論與實踐;2005年01期

10 楊保安,季海,徐晶,溫金祥;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)財務(wù)危機預(yù)警之應(yīng)用[J];預(yù)測;2001年02期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 徐曉燕;企業(yè)財務(wù)困境的預(yù)測方法研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2006年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 洪文俊;上市公司特別處理公告的市場反應(yīng)研究[D];浙江大學(xué);2006年

2 張景;中國上市公司財務(wù)困境預(yù)測研究[D];山東農(nóng)業(yè)大學(xué);2007年

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本文編號：677998