發(fā)布時(shí)間：2020-11-14 15:11

　　 隨著中國(guó)特色社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的不斷完善和資本市場(chǎng)的快速發(fā)展,企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也就越來(lái)越成為制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展、影響社會(huì)穩(wěn)定的一個(gè)重要因素,如何預(yù)防與控制企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也就成為當(dāng)前必須加以解決的一個(gè)重要課題。因此企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警研究在國(guó)內(nèi)外都受到高度關(guān)注。 本文首先通過(guò)論述國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究成果,在此基礎(chǔ)上說(shuō)明了各種研究方法的優(yōu)點(diǎn)與不足,并指出多元邏輯回歸分析仍然是財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究的主流分析方法。 其次,本文通過(guò)介紹國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的定義,闡釋了本文對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)概念的理解,說(shuō)明了由于企業(yè)的資產(chǎn)流動(dòng)性弱化,過(guò)度負(fù)債,盲目投資,內(nèi)部控制弱化等內(nèi)部因素,以及企業(yè)面臨的政治與法律、經(jīng)濟(jì)環(huán)境等外部因素的共同影響導(dǎo)致了企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)。系統(tǒng)描述了企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的表現(xiàn)形式,即盈利能力,營(yíng)運(yùn)能力、償債能力、現(xiàn)金流量能力嚴(yán)重弱化,出現(xiàn)過(guò)度杠桿經(jīng)營(yíng),非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(jiàn),代理成本超高等征兆。并說(shuō)明了財(cái)務(wù)預(yù)警的概念與功能。 再次,本文通過(guò)建立相關(guān)的研究假設(shè)與研究流程設(shè)計(jì),運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)造了我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。具體來(lái)說(shuō),本文選取制造行業(yè)這樣一個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱性產(chǎn)業(yè),以滬深兩市2001年至2005年首次因財(cái)務(wù)原因被ST的上市公司及與其配對(duì)的正常公司作為開(kāi)發(fā)樣本,選取它們的17項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)與非財(cái)務(wù)指標(biāo),使用非參數(shù)檢驗(yàn),顯著性檢驗(yàn),因子分析等一系列統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建二元邏輯回歸財(cái)務(wù)預(yù)警模型,并將2007年至2010年首次因財(cái)務(wù)原因被ST的上市公司及與其配對(duì)的正常公司作為檢驗(yàn)樣本,利用此模型進(jìn)行跨期檢驗(yàn)。為了進(jìn)行深入地分析,本文構(gòu)建了不考慮財(cái)務(wù)杠桿系數(shù),綜合杠桿系數(shù),審計(jì)意見(jiàn)和代理成本的財(cái)務(wù)預(yù)警模型(模型一),與包含該四項(xiàng)指標(biāo)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型(模型二),并將其進(jìn)行比較研究。 實(shí)證研究結(jié)論顯示兩個(gè)模型均有良好的預(yù)測(cè)效果,財(cái)務(wù)杠桿系數(shù),綜合杠桿系數(shù),審計(jì)意見(jiàn)和代理成本指標(biāo)對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的提高作用比較明顯。本文通過(guò)模型的跨期檢驗(yàn)證實(shí)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型基本上具有跨期預(yù)測(cè)能力。 然后,在實(shí)證研究的基礎(chǔ)上,本文對(duì)于如何進(jìn)行企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)管理提出了一些建議。即企業(yè)管理者應(yīng)該樹(shù)立正確的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),及時(shí)更新財(cái)務(wù)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù),健全財(cái)務(wù)預(yù)警體系,加強(qiáng)資金管理與完善公司治理結(jié)構(gòu)。 最后,本文從擴(kuò)大研究樣本,尋求更長(zhǎng)的研究期間,進(jìn)行行業(yè)細(xì)分的財(cái)務(wù)預(yù)警研究,增加預(yù)測(cè)變量四方面提出了對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)警模型的研究展望。
【學(xué)位單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：F406.72;F224
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 導(dǎo)論
    1.1 研究背景
    1.2 研究意義
        1.2.1 有利于豐富和發(fā)展財(cái)務(wù)管理理論
        1.2.2 有利于提高上市公司財(cái)務(wù)管理水平
        1.2.3 有利于提高監(jiān)管部門的管理水平,保護(hù)投資者的利益
    1.3 研究方法與研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究方法
        1.3.2 研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
2 文獻(xiàn)綜述
    2.1 國(guó)外關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的研究
        2.1.1 單變量判別分析法
        2.1.2 多元線性判別法
        2.1.3 多元邏輯回歸模型
        2.1.4 多元概率比回歸模型
        2.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型
        2.1.6 期權(quán)定價(jià)理論模型
        2.1.7 專家系統(tǒng)方法應(yīng)用
        2.1.8 非財(cái)務(wù)指標(biāo)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型
        2.1.9 模型比較研究
    2.2 國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究
    2.3 國(guó)內(nèi)外研究的綜合評(píng)價(jià)
    2.4 相關(guān)啟示
3 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的理論研究
    3.1 財(cái)務(wù)危機(jī)的概念界定
        3.1.1 國(guó)外對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的定義
        3.1.2 國(guó)內(nèi)對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的定義
        3.1.3 國(guó)內(nèi)外對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)概念界定的比較分析
        3.1.4 本文對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)的理解
    3.2 財(cái)務(wù)危機(jī)的成因
        3.2.1 企業(yè)內(nèi)部環(huán)境分析
        3.2.2 企業(yè)外部環(huán)境分析
    3.3 企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)的表現(xiàn)形式
        3.3.1 盈利能力持續(xù)下降甚至長(zhǎng)期虧損
        3.3.2 營(yíng)運(yùn)能力下降
        3.3.3 償債能力缺失
        3.3.4 現(xiàn)金極度短缺
        3.3.5 過(guò)度的杠桿經(jīng)營(yíng)
        3.3.6 審計(jì)意見(jiàn)
        3.3.7 代理成本過(guò)大
    3.4 財(cái)務(wù)預(yù)警的概念與功能
        3.4.1 財(cái)務(wù)預(yù)警的概念
        3.4.2 財(cái)務(wù)預(yù)警的功能
4 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的研究設(shè)計(jì)
    4.1 研究樣本選取
        4.1.1 研究樣本來(lái)源
        4.1.2 研究樣本的確定標(biāo)準(zhǔn)
        4.1.3 配對(duì)樣本公司的設(shè)計(jì)
        4.1.4 財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的時(shí)間選擇
    4.2 研究變量的選擇
        4.2.1 研究變量的選取原則
        4.2.2 研究變量的確定
    4.3 研究假設(shè)
    4.4 研究流程
        4.4.1 選擇研究樣本
        4.4.2 選擇研究變量
        4.4.3 建立研究假設(shè)
        4.4.4 研究變量的顯著性檢驗(yàn)
        4.4.5 因子分析
        4.4.6 二元邏輯邏輯回歸分析
        4.4.7 實(shí)證研究結(jié)論與建議
5 上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的實(shí)證研究
    5.1 模型建立前的數(shù)據(jù)處理
        5.1.1 正態(tài)分布檢驗(yàn)
        5.1.2 顯著性檢驗(yàn)
        5.1.3 因子分析
        5.1.4 比較模型建立前的數(shù)據(jù)處理
    5.2 模型的建立
        5.2.1 原始財(cái)務(wù)變量的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型
        5.2.2 加入新增變量的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型
    5.3 兩個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的檢驗(yàn)與比較分析
        5.3.1 兩個(gè)模型的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
        5.3.2 兩個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的預(yù)測(cè)效果檢驗(yàn)
        5.3.3 兩個(gè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型的綜合比較分析
6 研究結(jié)論與相關(guān)建議
    6.1 研究結(jié)論
    6.2 管理建議
        6.2.1 樹(shù)立正確的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)
        6.2.2 及時(shí)更新財(cái)務(wù)預(yù)警模型的指標(biāo)數(shù)據(jù)
        6.2.3 健全財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系
        6.2.4 加強(qiáng)對(duì)資金管理活動(dòng)的控制
        6.2.5 完善公司治理,降低代理成本
    6.3 研究局限
        6.3.1 研究樣本量的局限
        6.3.2 研究時(shí)間的局限
        6.3.3 研究行業(yè)的局限
        6.3.4 預(yù)測(cè)變量的局限
    6.4 研究建議
        6.4.1 研究樣本量的問(wèn)題
        6.4.2 研究時(shí)間的問(wèn)題
        6.4.3 行業(yè)局限的問(wèn)題
        6.4.4 預(yù)測(cè)變量的問(wèn)題
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前9條

1 李華中;上市公司經(jīng)營(yíng)失敗的預(yù)警系統(tǒng)研究[J];財(cái)經(jīng)研究;2001年10期

2 吳世農(nóng),盧賢義;我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)模型研究[J];經(jīng)濟(jì)研究;2001年06期

3 周首華,楊濟(jì)華,王平;論財(cái)務(wù)危機(jī)的預(yù)警分析——F分?jǐn)?shù)模式[J];會(huì)計(jì)研究;1996年08期

4 谷祺,劉淑蓮;財(cái)務(wù)危機(jī)企業(yè)投資行為分析與對(duì)策[J];會(huì)計(jì)研究;1999年10期

5 陳靜;上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析[J];會(huì)計(jì)研究;1999年04期

6 張玲;財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析判別模型[J];數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究;2000年03期

7 章之旺;現(xiàn)金流量信息含量與財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)[J];現(xiàn)代財(cái)經(jīng)-天津財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào);2004年08期

8 楊保安,季海,徐晶,溫金祥;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警之應(yīng)用[J];預(yù)測(cè);2001年02期

9 楊淑娥;徐偉剛;;上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型——Y分?jǐn)?shù)模型的實(shí)證研究[J];中國(guó)軟科學(xué);2003年01期

本文編號(hào)：2883619