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《上市公司財務風險預警模型的實證研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、對外經(jīng)濟貿易大學碩士學位論文上市公司財務風險預警模型的實證研究姓名：季穎博申請學位級別：碩士專業(yè)：會計學指導教師：浦軍20080401摘要財務風險預警領域的研究最早開始于國外學術界。國內的財務預警模型多借助于國外的研究成果，且Z值法應用比較廣泛。然而Logistic回歸分析模型已經(jīng)在理論上被證明是優(yōu)于Z值法的，因此其對中國市場的適用性研究就顯得非常有必要。本文的研究主要采用Logistic回歸模型，更新樣本和數(shù)據(jù)，并且加入了一些新的變量，對中國上市公司的財務風險預警進行實證分析。這些都會為中國的上市公司進行財務風險管理提供更為及時的成果。本
2、文旨在采用Logistic回歸法對中國上市公司的財務風險預警進行實證研究。通過回顧國內外學者對財務風險預警的研究成果，本文認為Logistic回歸法在預測效果上優(yōu)于常用的Z值法，并在統(tǒng)計軟件和計算機的支持下，使用更簡單、易懂。本文的研究樣本為2007年被實施ST的上市公司，控制樣本為2002年至2007年均未被ST的上市公司。選取的財務變量包括四大類傳統(tǒng)財務比率指標、公司治理指標和現(xiàn)金指標等。通過對兩大樣本2002年至2004年的16個財務數(shù)據(jù)進行變量篩選，最后有5個變量進入建立的Logistic回歸模型。此外，本文還對最優(yōu)概率閥值進行討論分
3、析。實證結果表明，本文建立的模型提前三年對上市公司未來是否被ST的預測準確度達到了88.1%，預測效果良好。本文共分為五部分。第一部分提出了本課題的研究背景、研究重點和研究意義。第二部分展示了與本文研究相關的文獻著作。通過對國內外財務風險預警領域的研究成果進行概述和比較，本文認為Logistic回歸法具有優(yōu)勝之處。第三部分為實證研究，包括研究方法、樣本數(shù)據(jù)的選擇和統(tǒng)計分析。在篩選變量和建立模型的基礎上，本文采用Logistic回歸法對2002年至2004年的財務數(shù)據(jù)進行分析，結果表明本文所建模型具有較好的預測能力。第四部分總結了實證研究部分的
4、研究成果，并對上市公司各利益相關者進行了應用分析。第五部分說明了本文研究的局限性，并為以后的研究提出了建議。關鍵詞：財務風險預警，Logistic回歸分析，財務指標IAbstractTheresearchonfinancialriskpredictionstartedfromthescholarsabroad.Mostofthedomesticresearchmethodsonthisfieldusedtheforeignresearchforreference,especiallyZ-scoremodelwasappliedwidely.H
5、owever,LogisticregressionmethodwasprovedasthebetteronethanZ-scoremodeltheoretically,anditisnecessarytoresearchitsapplicabilitytothecapitalmarketinChina.Therefore,thearticlemainlyadoptsLogisticregressionmodel,updatesthesamplesanddata,andintroducessomenewvariablesinordertomak
6、eempiricalresearchintothefinancialdistresspre-warningoflistedcompaniesinChina.Theresearchresultswillprovidetimelysupportstothefinancialmanagementboardsofthelistedcompanies.Thearticleusesthefinancialstatementsofthelistedcompanies,adoptsthetraditionalfinancialindexes,variable
7、sofcorporategovernance,andthecashflowrelatedindexes,andappliestheLogisticregressionmethodtothelistedcompaniesinChina,soastomakeresearchintothefinancialdistresspre-warningofthreetofiveyears.Andthearticlealsoanalyzesthecut-off.Theempiricalresultsindicatethatthemodelsbuiltupha
8、vesatisfactorypredictingaccuracy,andthenewvariablesincludingindexesofcorporategove
