本文關(guān)鍵詞：信息技術(shù)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國(guó)上市公司數(shù)量的增長(zhǎng),潛在投資市場(chǎng)吸引了越來(lái)越多投資人的青睞,在高回報(bào)的誘惑下,片面強(qiáng)調(diào)投資收益而忽略投資質(zhì)量導(dǎo)致公司決策失誤、管理失效、經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)不佳,造成企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化進(jìn)而面臨被特別處理甚至退市風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象經(jīng)常發(fā)生,信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)也難獨(dú)善其身。我國(guó)的信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)起步較晚、發(fā)展較迅速,是推動(dòng)我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量,一旦陷入財(cái)務(wù)危機(jī)不僅影響該產(chǎn)業(yè)的持續(xù)增長(zhǎng),也不利于我國(guó)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系,對(duì)我國(guó)信息技術(shù)上市公司及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),提高風(fēng)險(xiǎn)控制和危機(jī)預(yù)測(cè)能力,采取防范和調(diào)整措施,降低損失十分重要。本文在總結(jié)國(guó)內(nèi)外危機(jī)預(yù)警研究的基礎(chǔ)上,以信息技術(shù)上市公司為研究對(duì)象,以其是否因財(cái)務(wù)異常而被特別處理(ST)作為財(cái)務(wù)危機(jī)公司界定標(biāo)準(zhǔn),從2010年至2013年深、滬兩市信息技術(shù)上市公司中按1：1的配對(duì)比例選取了17家財(cái)務(wù)正常公司和17家財(cái)務(wù)危機(jī)公司并以被特別處理前3年的數(shù)據(jù)作為估計(jì)樣本。在“四能力”財(cái)務(wù)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上納入現(xiàn)金流量指標(biāo)進(jìn)行指標(biāo)體系構(gòu)建,初步確定了涵蓋盈利能力、償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、發(fā)展能力和現(xiàn)金流量狀況五方面信息的18個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)。借助SPSS17.0等統(tǒng)計(jì)軟件分別對(duì)選中的指標(biāo)進(jìn)行描述性分析、KMO檢驗(yàn)、主成分分析,最終確定包括10個(gè)預(yù)警指標(biāo)在內(nèi)的四個(gè)綜合主成分。運(yùn)用二元Logistic回歸分析法對(duì)四個(gè)主成分構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,預(yù)測(cè)的綜合準(zhǔn)確率達(dá)到73.5%。研究結(jié)果表明：首先,研究確定的10個(gè)財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)可以較好的反映信息技術(shù)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)發(fā)生的有效信息,能夠?yàn)槠髽I(yè)的財(cái)務(wù)活動(dòng)提供借鑒參考,同時(shí)也表明不同指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力各不相同；其次,研究發(fā)現(xiàn)發(fā)展能力、償債能力指標(biāo)對(duì)信息技術(shù)上市公司是否陷入財(cái)務(wù)危機(jī)有重要影響；最后,信息技術(shù)上市公司是否發(fā)生財(cái)務(wù)困境可以通過(guò)指標(biāo)預(yù)警模型進(jìn)行預(yù)測(cè)；因此,無(wú)論是所有者、經(jīng)營(yíng)者還是投資者都應(yīng)當(dāng)對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)引起重視,合理確定融資方式,科學(xué)決策投資活動(dòng),對(duì)避免因債務(wù)危機(jī)而導(dǎo)致的損失有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警 指標(biāo)體系構(gòu)建 主成分分析 Logistic回歸
【學(xué)位授予單位】：西華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F275;F49
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 研究的背景、目的及意義9-10
• 1.1.1 研究的背景9
• 1.1.2 研究的目的9-10
• 1.1.3 研究的意義10
• 1.2 研究方法、研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.2.1 研究方法10-11
• 1.2.2 研究?jī)?nèi)容11
• 1.3 技術(shù)路線及文章主要的創(chuàng)新點(diǎn)11-14
• 2 文獻(xiàn)綜述14-20
• 2.1 危機(jī)預(yù)警理論研究歷程及現(xiàn)狀綜述14-15
• 2.1.1 國(guó)外研究歷程及現(xiàn)狀14-15
• 2.1.2 國(guó)內(nèi)研究歷程及現(xiàn)狀15
• 2.2 危機(jī)預(yù)警模型研究綜述15-17
• 2.2.1 國(guó)外危機(jī)預(yù)警模型研究16
• 2.2.2 國(guó)內(nèi)危機(jī)預(yù)警模型研究16-17
• 2.3 預(yù)警指標(biāo)選擇研究綜述17-19
• 2.4 文獻(xiàn)評(píng)述19-20
• 3 概念的界定、財(cái)務(wù)預(yù)警及變量選擇的理論依據(jù)20-24
• 3.1 相關(guān)概念的界定20-21
• 3.1.1 信息技術(shù)上市公司20
• 3.1.2 財(cái)務(wù)危機(jī)20-21
• 3.2 財(cái)務(wù)預(yù)警及變量選擇理論依據(jù)21-24
• 4 財(cái)務(wù)預(yù)警模型的構(gòu)建24-32
• 4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本的確定24-26
• 4.1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源24
• 4.1.2 樣本的確定24-26
• 4.1.3 樣本期的選擇26
• 4.2 預(yù)警指標(biāo)選擇26-31
• 4.2.1 指標(biāo)選取原則26-27
• 4.2.2 指標(biāo)選擇27-31
• 4.3 模型選擇31-32
• 5 實(shí)證分析32-52
• 5.1 樣本變量描述性統(tǒng)計(jì)分析32-42
• 5.2 財(cái)務(wù)預(yù)警主成分分析42-49
• 5.2.1 正態(tài)分布檢驗(yàn)42-43
• 5.2.2 預(yù)警指標(biāo)顯著性檢驗(yàn)43-45
• 5.2.3 預(yù)警指標(biāo)主成分45-49
• 5.3 Logistic回歸分析49-52
• 5.3.1 Logistic回歸函數(shù)49
• 5.3.2 ST前3年Logistic回歸模型49-52
• 6 研究結(jié)論及未來(lái)研究方向52-54
• 6.1 研究結(jié)論52
• 6.2 研究的不足52-54
• 參考文獻(xiàn)54-56
• 附錄A 頻數(shù)統(tǒng)計(jì)參考博士論文一覽表56-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文及科研成果58-59
• 致謝59

【相似文獻(xiàn)】

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