財務(wù)管理財務(wù)分析畢業(yè)論文 上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型探討

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1、湖南師范大學(xué)本科畢業(yè)論文考籍號：XXXXXXXXX姓名：XXX專業(yè)：財務(wù)管理財務(wù)分析論文題目：上市公司財務(wù)危機預(yù)警模型探討指導(dǎo)老師：XXX二〇一一年十二月十日一、上市公司進行財務(wù)危機預(yù)警的必要性財務(wù)危機預(yù)警以企業(yè)信息化為基礎(chǔ)，對企業(yè)在經(jīng)營管理活動中的潛在風(fēng)險進行實時監(jiān)控。其貫穿于企業(yè)經(jīng)營活動的全過程，以企業(yè)的財務(wù)報表及其他相關(guān)經(jīng)營資料為依據(jù)，利用財會、金融、企業(yè)管理等多方面理論，采用比例分析、數(shù)學(xué)模型等方法，去發(fā)現(xiàn)企業(yè)存在的風(fēng)險，將企業(yè)所面臨的危險情況預(yù)先告知企業(yè)經(jīng)營者和其他利益關(guān)系人，并分析企業(yè)發(fā)生財務(wù)危機的原因和企業(yè)財務(wù)運營體系的潛在問題，以提早做好防范措施。構(gòu)建一套高效、靈敏、實

2、用的財務(wù)預(yù)警系統(tǒng)十分必要。對上市公司而言，有效的財務(wù)預(yù)警機制有利于管理當(dāng)局及時找出問題癥結(jié)，制定正確的經(jīng)營及財務(wù)政策，及時扭轉(zhuǎn)不利局面，防止陷入財務(wù)危機或遭到退市處理。對政府而言，有效的財務(wù)預(yù)警能在一定程度上及時改善資源的宏觀配置，減少對處于財務(wù)危機邊緣、發(fā)展前景較差的上市公司的政府援助，防范國有資產(chǎn)流失，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。對銀行和債券持有人而言，進行及時有效的財務(wù)預(yù)警，銀行就能在決定是否貸款或是制定貸款監(jiān)督政策時，通過財務(wù)預(yù)警分析系統(tǒng)來評價貸款申請人或貸款人所面臨的財務(wù)風(fēng)險，以確定貸款額度；債券持有人則可以根據(jù)預(yù)測結(jié)果來了解所投資公司償還本金、支付利息的能力。對審計人員而言，對所審計

3、公司進行財務(wù)預(yù)警能夠幫助其制定更有針對性的審計計劃，更加謹(jǐn)慎地執(zhí)行審計程序。二、財務(wù)危機預(yù)警多元邏輯(Logistic)模型多元邏輯模型的目標(biāo)是尋求觀察對象的條件概率，據(jù)此判斷觀察對象的財務(wù)狀況和經(jīng)營風(fēng)險。這一模型建立在累計概率函數(shù)的基礎(chǔ)上，不需要自變量服從多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。Logistic模型假設(shè)了企業(yè)破產(chǎn)的概率P(破產(chǎn)取1，非破產(chǎn)取0)，并假設(shè)Ln[p/(1-P)]可以用財務(wù)比率線性解釋。假定Ln[p/(1-p)]＝a+bx，推導(dǎo)可以得出p＝exp(a+bx)/[1+exp(a+bx)]從而計算出企業(yè)破產(chǎn)的概率。判別方法是首先根據(jù)多元線性判定模型確定企業(yè)破產(chǎn)的Z

4、值，然后推導(dǎo)出企業(yè)破產(chǎn)的條件概率。如果P值大于0.5，表明企業(yè)破產(chǎn)的概率比較大，可判定企業(yè)即將破產(chǎn)：如果P值低于0.5，表明企業(yè)財務(wù)正常的概率較大，可判定企業(yè)財務(wù)正常。Logistic模型的最大優(yōu)點是不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件，克服了線性方程受統(tǒng)計假設(shè)約束的局限性，具有更廣泛的適用范圍。三、樣本設(shè)計及變量的選取（一）樣本設(shè)計。財務(wù)預(yù)警實證研究的樣本選擇直接關(guān)系到最終得出的預(yù)測模型的外部適用性和預(yù)測能力。本文研究樣本選擇的標(biāo)準(zhǔn)是：（1）ST樣本組。以2003，2004，2005年3年間所有曾因財務(wù)狀況異常而被特別處理的公司作為ST樣本組。（2）非ST樣本組。根據(jù)公司被ST前一年的行業(yè)分類和總資

5、產(chǎn)規(guī)模選擇相應(yīng)的控制樣本，即非ST樣本組。一些ST公司由于找不到相配比的非ST樣本，這樣的樣本個體被剔除。（3）組內(nèi)分布控制。本研究的樣本來源于3個會計年度，可能會產(chǎn)生資料的時間性差異。這樣，最后得到的樣本共有166家，其中ST公司83家，非ST公司83家。在這83家ST公司中，2003年被宣布為ST的公司的有27家，2004年的有28家，2005年的有28家。剔除ST公司中有缺失值的8家公司（其中2003年1家，2004年1家，2005年6家），最終的樣本確定為150家。（數(shù)據(jù)略）（二）變量及指標(biāo)的選取。變量及指標(biāo)選取如下：X1為流動比率；X2為營運資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比；X3為資產(chǎn)負(fù)債率

6、；X4為產(chǎn)權(quán)比率；X5為利息保障倍數(shù)；X6為留存收益與總資產(chǎn)之比；X7為流動負(fù)債經(jīng)營活動凈現(xiàn)金流量比；X8為股東權(quán)益比率；X9為總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率；X10為應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率；X11為存貨周轉(zhuǎn)率；X12為長期資產(chǎn)適合率；X13為凈資產(chǎn)報酬率；X14為總資產(chǎn)報酬率；X15為主營業(yè)務(wù)利潤與總資產(chǎn)之比；X16為成本費用利潤率；X17為凈資產(chǎn)；X18為股東權(quán)益增長率；X19為凈利潤增長率；X20為主營業(yè)務(wù)收入增長率；X21為主營業(yè)務(wù)現(xiàn)金比率；X22為結(jié)構(gòu)分析；X23為營業(yè)活動收益質(zhì)量；X24為(利潤總額+財務(wù)費用)/總資產(chǎn)；X25為EVA。四、Logistic回歸分析在財務(wù)危機預(yù)警中的應(yīng)用根據(jù)經(jīng)驗，財務(wù)

7、比率在一定范圍內(nèi)波動屬正?，F(xiàn)象，并不會引起危機概率的顯著增加。只有當(dāng)財務(wù)比率值超過某一臨界值，比率值的惡化會導(dǎo)致財務(wù)危機概率的顯著增加。企業(yè)財務(wù)危機的預(yù)測屬于兩分類定性分析，即要么正常，要么可能發(fā)生危機。為服務(wù)于對定性因變量的多元非線性分析，根據(jù)實際研究的需要不斷對多元線性回歸進行改造和發(fā)展，導(dǎo)致了一種新的分析方法Logistic回歸的產(chǎn)生。Logistic回歸被引入財務(wù)危機預(yù)警研究之后，財務(wù)危機預(yù)警即簡化為己知一公司具有某些財務(wù)特征，而計算其