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《基于逐步logit回歸的我國上市公司財務困境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(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、基于逐步logit回歸的我國上市公司財務困境預警模型的實證研究摘要：本文通過對相關文獻中上市公司財務困境預警模型的歸類總結，改進了財務指標的選取方法，采用預測準確度最好的逐步logit回歸模型，以2014年20家ST上市公司和40家非ST上市公司作為訓練樣本，對2015年上市公司財務狀況進行預測，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負債率、每股收益和主營業(yè)務利潤占比三個指標有很好的預警作用，其準確度可達95％以上，并且可以通過優(yōu)化分割點的選擇來進一步提高預測準確度。關鍵詞：上市公司財務困境預警逐步logit回歸財務困境，又稱為財務危機，國內(nèi)外學者對其定義并沒有完全統(tǒng)一，但大體分
2、為兩種觀點，一種觀點是將企業(yè)申請破產(chǎn)視為出現(xiàn)了財務困境，而另一種觀點則認為不能簡單地把破產(chǎn)作為衡量的標準，而應加入企業(yè)經(jīng)營的其他指標來定義財務困境。持有第一種觀點的學者普遍認為，財務困境不是一蹴而就的，企業(yè)的財務和經(jīng)營狀況由穩(wěn)健、到不穩(wěn)健、再到出現(xiàn)危機是一個一步一步逐漸惡化的過程，最終的結果表現(xiàn)為企業(yè)破產(chǎn)，因此Altman（1968）、Deakin（1972）、Giroux和Wiggins（1983）均把只有進入法定破產(chǎn)程序的作為出現(xiàn)財務困境的企業(yè)。與上述觀點不同，Beaver（1966）將財務困境的公司分為破產(chǎn)公司、拖欠優(yōu)先股股利的公司和拖欠債務的
3、公司三類，他認為一旦一家公司發(fā)生了破產(chǎn)清算、拖欠優(yōu)先股股利或者拖欠債務的行為，就有陷入財務困境的危險。而Ross（1999）則認為財務困境是指企業(yè)無法正常償付到期債務的現(xiàn)象。相比于西方國家較為成熟的資本市場，我國的證券市場缺乏健全的破產(chǎn)清算以及退市制度，到目前為止，尚無一家上市公司申請破產(chǎn)，因此，以企業(yè)破產(chǎn)為標準定義財務困境顯然不適合我國現(xiàn)狀，國內(nèi)學者對于其定義各有見解。而自我國證券市場于1998年引入上市公司特別處理制度以來，陳靜（1999），張玲（2000），吳世農(nóng)、盧賢義（2001），姜秀華、任強、孫錚（2002）等學者均將被ST在后句解釋之前
4、應該寫完整，例如”被標明為特別處理（ST）”的上市公司作為財務困境公司來進行研究。特別處理制度，即對年末財務報表上所顯示財務狀況異常的上市公司的股票交易進行特別處理，也就是SpecialTreatment，在其股票名稱前加上“ST”以示區(qū)別，俗稱ST股?！柏攧諣顩r異常”這邊的財務狀況亦定義是否為ST的定義？如是，需說明清楚通常指以下兩種情況：（1）最近兩個會計年度的審計結果顯示的凈利潤為負值；（2）最近一個會計年度的審計結果顯示其股東權益低于注冊資本。也就是說，如果一家上市公司連續(xù)兩年虧損或每股凈資產(chǎn)低于股票面值，就要予以特別處理。…這邊需要再補充一
5、些段落來說明一下你整個文章大概做了一些什么，有什么主要發(fā)現(xiàn)或結論，然后之后的章節(jié)如何編排等一、文獻綜述對于財務困境的預測研究，國外學者起步較早，經(jīng)過多年的研究和完善，形成了一個成熟的預警模型體系，按提出時間順序主要分為以下幾類：（1）單變量預警模型。Fitzpatrick（1932）是最早開始研究財務困境預警的學者，他選取企業(yè)財務報表中最具代表性的財務指標進行觀察，若其超出正常范圍，則預測其將會陷入財務困境。Beaver（1966）通過對多個指標分別進行統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)債務保障率、資產(chǎn)收益率和資產(chǎn)負債率能對企業(yè)財務狀況做出預測。單一變量雖然運用起來簡單
6、，但是無法全面反映企業(yè)的財務狀況，并且各指標之間有時會存在矛盾的情況。（2）多變量預警模型。Altman（1968）首先提出了多元Z-score模型，把五個財務指標賦予權重后合入一個方程中得出Z值，然后利用Z值來判定，取得很好的預測效果。1977年，他又提出ZETA模型，是在Z-score模型中加入更多指標而進行的改進，預測結果更好。線性預測模型假設變量有著聯(lián)合正態(tài)分布，而實際上大多數(shù)財務指標并不滿足要求，因此邏輯（logit）回歸分析被引入財務困境預警。Ohlson（1980）使用大樣本數(shù)據(jù)和多元logit回歸進行研究，使得模型預測能力提高到90％
7、以上。（3）以神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的新方法預警模型等。Odom,Sharda（1990）借用神經(jīng)網(wǎng)絡模型，得出了和前述兩類預警模型相似的結論，發(fā)生財務困境的公司的主要財務指標在發(fā)生財務困境之前的三年里，與未發(fā)生財務困境的公司有明顯差異，且具有很高的預測能力。除此之外還有基于支持向量機、生存分析等方法的模型，但由于相關研究較少，所以在此不再介紹。國內(nèi)學者對財務困境預警的研究成果與國外相比有很大差距，一方面表現(xiàn)在起步較晚，另一方面則是創(chuàng)新性不足，大多是借用國外學者的模型，但是由于中國資本市場體制與外國有很大區(qū)別，國內(nèi)學者對各種模型的使用都做了很多改進。吳世農(nóng)首
8、先開始了這一領域的研究并起到了推廣和發(fā)展的作用。他與黃世忠（1986）介紹了導致企業(yè)破產(chǎn)的財務指標和預警模型
