本文關(guān)鍵詞：基于因子分析的Logistic模型在中小板公司財務(wù)風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用研究　出處：《華東交通大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： logistic模型 因子分析 中小板上市公司 財務(wù)風(fēng)險預(yù)警

【摘要】：本文以中小板上市公司作為研究對象,選取了被首次警告退市的公司前3年的財務(wù)數(shù)據(jù),結(jié)合中小板公司的財務(wù)特點,從盈利水平、現(xiàn)金流量狀況、營運能力、成長能力、償債能力這五個部分,選取了具有代表性、綜合性和對中小企業(yè)的財務(wù)特征敏感的33個財務(wù)變量,運用logistic模型進(jìn)行財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的應(yīng)用研究。運用logistic方法分別對3年的財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,分別建立不同時期的logistic財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型,并利用對應(yīng)的預(yù)測組樣本對模型進(jìn)行了驗證。結(jié)果表明,模型訓(xùn)練的正確率/預(yù)測的正確率分別為:100.00%/86.67%、86.67%/76.67%、83.33%/70.00%。針對logistic模型存在的多重共線性、應(yīng)用泛化能力不足等缺陷,采用因子分析的方法對財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行公因子提取,優(yōu)化logistic建模過程,建立不同時期、基于因子分析的logistic財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型。最終得到模型的訓(xùn)練正確率/預(yù)測正確率分別為:100.00%/86.67%、100.00%/90.00%、86.67%/73.33%。總體來說,基于因子分析的logistic財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的預(yù)測精度比原模型的要高。同時,將三年的預(yù)測判別結(jié)果進(jìn)行綜合考慮,比較模型的綜合判別能力。以不同時期模型的預(yù)測正確率作為權(quán)重,將不同的風(fēng)險預(yù)警模型的判斷結(jié)果進(jìn)行綜合,構(gòu)建綜合判斷方程。驗證結(jié)果表明,logistic模型的預(yù)測結(jié)果綜合判斷方程對全部樣本公司的預(yù)測正確率為81.67%,而基于因子分析的logistic財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型的綜合判斷方程對樣本公司的預(yù)測正確率為86.67%,基于因子分析的logistic模型綜合結(jié)果判斷預(yù)測精度比原logistic模型的要高。最后,對本文的工作進(jìn)行了總結(jié),對模型的應(yīng)用與研究的不足、下一步的研究等問題進(jìn)行了說明。
[Abstract]:In this paper, the SME board listed companies as the research object, selected financial data is the first warning of delisting of the company 3 years ago, combined with the financial characteristics of small companies, from the five part of profitability, cash flow, operation ability, growth ability, solvency, representative, comprehensive and financial the characteristics of the small and medium-sized enterprise sensitive 33 financial variables, application research based on logistic model of financial risk early warning. Logistic method is used to model and analyze the 3 years' financial data, and logistic financial risk early warning models are established in different periods. The corresponding prediction group samples are used to validate the model. The results show that the correct rate of model training is 100.00%/86.67%, 86.67%/76.67% and 83.33%/70.00% respectively. Aiming at the defects of multiple collinearity and application generalization ability of logistic model, we use factor analysis method to extract common factors of financial indicators, optimize logistic modeling process, and establish logistic financial risk early warning model based on factor analysis in different periods. The correct rate of training and prediction of the model is 100.00%/86.67%, 100.00%/90.00% and 86.67%/73.33% respectively. In general, the prediction accuracy of logistic financial risk early warning model based on factor analysis is higher than that of the original model. At the same time, the three year prediction results are taken into consideration, and the comprehensive discriminant ability of the model is compared. The prediction accuracy of different period models is taken as the weight, and the judgment results of different risk early warning models are synthesized and the comprehensive judgment equation is constructed. The verification results show that the prediction results of logistic model prediction accuracy rate equation for all Sample Firms comprehensive judgment was 81.67%, and the prediction of logistic comprehensive judgment of financial risk early warning model of factor analysis of the equation of the Sample Firms based on the correct rate is 86.67%, determine the prediction accuracy than the original logistic model to logistic model results based on factor analysis. Finally, the paper summarizes the work of this paper, and explains the problems of the application and research of the model, the next step of the research.
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F275

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本文編號：1338261