基于naive DD模型的财务困境预测——来自制造业上市公司的经验数据
基于Z-Score模型的我国制造行业上市公司财务预警的分析_毕业设计(论文) 精品
基于Z-Score模型我国制造业上市公司财务预警分析学生姓名：唐XX指导老师：陈X摘要随着社会主义市场经济体制逐步完善和资本市场的快速发展，许多公司既面临因国外跨国企业资金涌入带来的挑战又面临经营管理不善等内部原因造成的威胁，因为这一原因有可能产生一系列的财务风险，进而引发财务危机。
一旦发生财务危机往往会给投资者，债权人企业乃至国家造成重大损失。
如何降低财务风险，减少损失，成为各厉害关系人关注的焦点。
因此，建立有效实用的财务预警模型是具有重大现实意义的。
本文在分析了国内外研究现状，研究的背景，意义，分析方法的基础上，从财务预警理论着手，阐述了财务预警的概念，财务危机的认定，探讨了财务预警的功能和原理，按照这一原理，选取了制造业的一系列财务数据指标，通过构建我国制造业上市公司的财务预警模型---Z-Score模型进行了实证分析。
关键词：财务预警，制造业，Z-Score模型Z-Score model of China's manufacturing industry listingCorporation financial early warning analysis based onAuthor : Tang Y a Y unTutor : Chen S h uAbstractWith the rapid development of the socialist market economic system gradually perfect and capital market, many companies are facing both for foreign multinational enterprises of funds into the challenges facing poor management of internal cause of threat, for this reason may produce a series of financial risk, and then lead to financial crisis. Once the financial crisis tend to investors, creditors, enterprises and the country caused heavy losses. How to reduce financial risk, reduce losses, become the focus of attention of the stakes. Therefore, to establish an effective financial early-warning model utility is of great practical significance.Based on the analysis of the domestic and international research status, research background, significance, based on the analysis method, starting from the financialearly-warning theory, elaborates the concept of financial early warning, identification of financial crisis, discusses the principle and function of financial early warning, according to this principle, the transport industry a series of financial data. Through the financial early warning model, ---Z Score model construction of China's transportation industry listing Corporation makes empirical analysis.Key words: Financial early warning, Manufacturing industry, Z-Score model目录1绪论 (1)1.1研究的背景和意义 (1)1.1.1研究的背景 (1)1.1.2研究的意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.2.1国外学者对财务危机预警理论的研究 (2)1.2.2国内学者对财务危机预警理论的研究 (4)2财务预警基本理论 (6)2.1 财务预警定义 (6)2.2财务预警的功能 (6)2.3 财务预警分析方法 (6)3 制造业上市公司财务状况 (9)3.1财务危机的认定 (9)3.2危机处理的措施 (9)3.3制造业上市公司的财务现状 (10)4Z-Score模型对制造业上市公司的实证分析 (13)4.1样本及财务指标的选取 (13)4.1.1研究假设 (13)4.1.2样本的选取 (13)4.1.3数据来源 (13)4.2实证分析 (14)4.2.1 被处理前三年公司的Z趋势分析 (14)5结论与展望 (18)致谢 (20)参考文献 (21)1 绪论1.1 研究的背景和意义1.1.1 研究的背景我国社会主义市场经济体制已经建立并发展了30年，在改革开放30年后的今天，资本市场有了长足的发展，大部分上市公司和大型集团企业的经营管理由资产经营转变为资本经营为主，建立并完善财务导向型的公司治理阶段，在不久的将来，我国大多数企业将逐步步入财务导向型的企业管理阶段。
基于主营视角的财务危机预警模型构建研究——来自我国制造业上市公司的经验证据
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基于主营视 角的财务危机预警模型构建研 究
来 自我 国制造业 上市 公司的经验证据
杭 州 电子科技 大学会计学院 Ｉ
【 摘
王泽霞
黎 良燕
要 】自２ 世纪 ９ 年代 以来 ， ０ ｒ ） 海内外市场上 日 出现回归主业 ， 益 突出主业 ， “ 实行 归核化” 战略的趋势。文章以 ２０ 年度被 ｓ ０７ Ｔ的 ５ ｏ
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定 财 务 危 机 （ 静 ， ９ ； 玲 ，０ ０ 陈 １ ９张 ９ ２０ ； 吴 世 农 与卢 贤 义 ，０ １ 姜 秀华 与 孙 铮 ， ２０ ； ２ ０ ； 淑 娥 和 黄 礼 ，０ ５ 。 有 少 数 ０ １杨 ２ ０ ）偶
究者 欢 迎 的主 要 有 一 元 判 定模 型 、 元 多 法 由于 模 型 开 发 历史 较 短 、 究不 够 广 研
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虑 主营业务这样深层次的隐性指标 。 并
家制造业公司和 ５０家正常公 司为样本 ， ０ 以上 市公司主营业务水平为研究对象， 运用 ２ ０￣ ０ ６ ０ ４ ２０ 年年报数据和 Ｌ ｇ ｔ ｏ ｉｉ ｓｃ回归方法， 实证检验 了主 营业务水平对财务危机的影响。 研究发现 ： 主营业务水平在财务危机公司和非财务危机公 司间存在 着显著的差异； 主营业务获利能力越强， 成长 能力越好， 企业越 不容 易陷入财务危机 ； 主营业务利润在总利润 中的比重越 大， 企业 陷入财务危机的可能性就越小 ； 主营业务指标能够较为有效 地预测企业是否面临财务危机 。数据结果表 明， 企业只有做精 、 做强 自己的主营业务 ， 才能减 少财务危机 出现 的可能性
企业财务风险预警模型研究——基于制造业数据
企业财务风险预警模型研究——基于制造业数据解秀玉;管西三【摘要】企业财务风险预警模型包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力和现金流量五方面指标.经过验证,采用制造业数据、运用Logistic回归分析法和主成分分析法构建的企业财务风险预警模型预测准确率达到90％以上.【期刊名称】《南京审计学院学报》【年(卷),期】2013(010)004【总页数】11页(P58-68)【关键词】制造业;财务风险预警模型;主成分分析法;风险管理;Logistic回归分析法【作者】解秀玉;管西三【作者单位】青岛科技大学经济与管理学院,山东青岛266061;青岛科技大学经济与管理学院,山东青岛266061【正文语种】中文【中图分类】F275风险管理是企业管理的重要组成部分，风险管理的好坏直接关系到企业的生存和发展。
财务风险管理在企业风险管理中具有重要地位，财务风险预警是企业财务风险管理的核心和重点。
制造业在国民经济中占有重要的地位，是国民经济的支柱产业，它直接影响着国计民生。
2008年爆发的金融危机对我国企业（尤其是制造业）产生了巨大的影响，许多企业因此陷入财务困境，甚至破产倒闭。
在后金融危机时期，世界经济虽有所好转，但仍不乐观。
许多企业仍然面临困境，在此环境下，企业要想获得健康持续的发展，就必须正确评估目前面临的财务风险，并能够准确判断和预测未来的财务风险。
财务风险是在企业各项财务活动中由于各种难以预料和无法控制的因素而导致的在一定时期、一定范围内所获取的最终财务成果与预期的经营目标发生偏差而使企业蒙受经济损失的可能性。
影响企业财务风险的因素很多，这些因素最终都会在企业的财务指标上体现出来。
因此，研究财务困境企业与正常企业在财务指标上的差异性，寻找财务风险与财务指标之间的关系，建立风险预警模型，可以帮助企业高层管理者及时判断、预防及控制财务风险。
目前，国内已有的大多数研究面向的是全部行业和企业。
现实生活中，不同行业在经营管理上有很大的差异，相应地，各行业的财务数据必然会体现出不同的特征，因此，基于制造业数据研究企业财务风险预警模型有重要的现实意义和较强的应用价值。
基于判别分析的可持续发展计量模型——基于制造业上市公司的数据
目录1 引言 (2)2 本文的研究方法 (3)3 研究样本和变量的选择 (4)3.1 样本的选择 (4)3.2 研究变量 (5)4 实证研究和分析 (5)4.1 样本和配对样本的T检验 (5)4.2 多重共线性检验 (7)4.3 解释变量的筛选 (8)4.4 模型的建立和分析 (8)5 本文的研究结论及不足之处 (12)5.1 研究结论 (12)5.2 不足之处 (13)参考文献 (14)1 引言可持续发展是一种注重长远发展的经济增长模式，最初于1972年在斯德哥尔摩举行的联合国人类环境研讨会上提出。
对于企业而言，可持续发展指企业在追求自我生存和永续发展的过程中，既要考虑企业经营目标的实现和提高企业市场地位，又要保持企业在已领先的竞争领域和未来扩张的经营环境中始终保持持续的盈利增长和能力的提高，保证企业在相当长的时间内长盛不衰①。
我国的资本市场相对于欧美的资本市场仍属于新兴市场，仍处于不断的发展变化之中。
上市公司能否持续稳定发展，影响着证券市场的投资价值。
截止2011年底，我国上市公司数量达到2342家，市值达到全球第三位，在资本市场发展的二十多年里，我国上市公司数量稳步增长，上市公司数量每年平均增加120家。
但是，欣欣向荣的资本市场里，随处可见的ST公司也预示着上市公司的发展业绩并不理想，据统计，2011年底，有127家上市公司被ST，已有80余家上市公司退市。
由此可见，不可持续发展的上市公司所占比例较高②。
随着经济全球化，风险也随之全球化，公司要保持持续发展，需要时刻关注自身的财务方面，运用相应的模型来预测公司的未来发展情况，也可以及时发现财务问题并解决问题。
关于上市公司的可持续发展问题的研究，国内外的学者得出了许多成果。
最早的研究集中于单变量模型，Fitzpatrick通过一元判定研究，得出结论认为判别能力最高的变量是净利润/股东权益和股东权益/负债，Beaver发现最好的判别变量是现金流量/负债和净利润/总资产；之后研究集中于多变量模型，Altman 实证研究用五个财务比率的判别式对公司进行预测，即著名的Z分数模型，陈静通过多元统计分析，发现资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强；之后又加入了非财务指标，比如股权结构、董事会结构，钱光明、陈德艳通过Logistic回归，融入非财务指标对公司进行预测，得出引入非财务指标的模型更加准确结论；最近，兴起了利用现金流量信息预测公司可持续发展的模型，高一帆等研究表明，现金流量指标体系比传统的财务指①由黄速建、卢晟的《上市公司可持续发展的若干问题》可以知道该定义从是可持续发展的狭义层面描述的。
我国上市公司财务危机预警模型Logistic回归分析-以制造业为例
三、论文实证研究过程
1AB 2 3 4 5AB
6AB 7AB 8A
（一）研究样本选取
1、研究样本的选取 （1）通过国泰安数据服务中心下载2006-2010年中国 特殊处理与特别转让股票研究数据库，然后从其中筛 选出我国A股中被实行特殊处理的70家即ST公司（限 制因素：因财务状况异常而被特别处理的资料完整的 制造业股票）
司，而检验样本为40家包括20家ST公司和20非ST公司.
（二）Logistic模型构建前的数据处理
使用SPSS软件中的以下方法进行模型构建前数据处理 预警指标的正态分布检验（K-S检验）。若结果服从正态分布采用T检 验来检验指标的差异显著性，反之则用非参数检验方法
指标的差异显著性检验(Mann-whitneyU检验法)
(2)配对样本选取
70家正常公司配对样本的选取。通过沪深行情网易财经
数据中心依据配对标准的控制因素（会计年度、行业和 资产规模）选取70资料完整的正常公司。
2、预警指标选取
刘彦文（2009）统计2002-2008年国外和国内发表的财 务预警相关文献118篇，对相关研究中均对最终预测模型 有显著贡献的预测变量进行统计分析，最终根据出现频 次的高低，确定财务预警指标。研究使用证明此种方法 选择出来的预警指标有很强的显著性。本文在充分借鉴 前人研究成果的原则下，根据统计频次出现50次以上并 结合指标选取原则和我国上市公司的实际情况，最终确 定预警12个预警指标，分别为：资产负债率、流动比率 、速动比率、每股收益、营业利润率、销售净利率、总 资产增长率、应收账款周转率、总资产周转率、现金流 量比率、债务保障率、全部资产现金收回率。
2013-7-25
西北农林科技大学经济管理学院
1
基于神经网络模型的上市公司财务危机预警研究
2015年19期总第794期一、前言根据国外公司法或者国外研究人员的定义，财务危机是指企业由于经营失败而没有能力支付到期债务。
以下事项只要满足一项就表明企业经营失败，即：破产，债券违约，透支银行账户，无法支付优先股股利。
这样的定义是基于国外资本市场十分成熟的情况下做出的，然而，由于我国的资本市场仅仅发展二十余年，尚不成熟，并且我国上市公司的退市制度还不完善，因此，本文将发生财务危机的企业定义为中国证券监督管理委员会（证监会）设定为“特别处理”的企业，通常在资本市场中这类企业的股票代码前冠以“ST”符号以示区分。
基于现有的各类财务指标，构建一个财务危机预警的数学模型，用于提示企业发生财务危机的可能性有很多现实意义。
建立与企业实际发展状况相符的财务危机预警模型有利于投资者做出更加理智的投资决策，有利于企业管理者更好地理解企业财务状况以提高管理水平，有利于银行和其他债权人更好地评估企业的债务违约风险，有利于政府监管部门更有针对性地监督上市公司，有利于审计人员更加高效地审计上市公司等等。
二、选择样本失败企业的筛选：在第一部分，将“ST”企业定义为经营失败的企业，数据来自于上海证券交易所和深圳证券交易所网站。
由于有些失败企业数据缺失，最终筛选出2005年的55家“ST”企业。
为了将模型适用于各类企业，这55家“ST”企业来自各行各业，有制造业、建筑业、交通运输业等。
资本市场中，大部分企业使用统一的会计制度，但是金融保险业上市公司使用其专有的会计制度，因此，本文挑选的55家“ST”企业不包括金融保险业上市公司。
非失败企业的筛选：非失败企业的筛选按照以下步骤进行：（1）查找“ST”公司的行业类别代码；（2）在该类行业中，筛选出和“ST 企业”资产规模最接近的企业；（3）如果筛选出的企业是非失败企业，则采用；（4）重复以上步骤，直到筛选出与失败企业同样数量的非失败企业。
表失败企业和非失败企业的来源与数量单位：家三、选择财务指标目前，通过哪些财务指标来判断企业是否遇到了财务危机没有一个统一的标准，而且仅仅通过若干个财务指标来描述企业的经营状况是很困难的。
基于logistic回归的上市公司财务危机预警模型
基于ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的上市公司财务危机预警模型作者：党正磊来源：《经济研究导刊》2008年第06期摘要：国内外所有关于财务危机预警问题的研究，主要涉及到两个方面的问题：一是财务危机概念的界定；二是预测变量（判别指标）的选择和预警模型的建立（企业财务危机是一个连续的动态过程，并直接表现为绩效指标的恶化，因此，可通过一定的财务指标来构造企业的财务预警模型）。
运用中国上市公司的财务指标数据及因子分析和Logistic回归等方法构建基于上市公司的财务危机预警的Logistic模型，经过检验，具有一定的实际应用价值。
关键词：因子分析；财务危机预警；ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归中图分类号：F830.9文献标志码：Ａ文章编号：1673－291Ｘ（2008）06－0092－04纵观国内外所有关于财务危机预警问题的研究，主要涉及到两个方面的问题：一是财务危机概念的界定；二是预测变量（判别指标）的选择和预警模型的建立（企业财务危机是一个连续的动态过程，并直接表现为绩效指标的恶化，因此可通过一定的财务指标来构造企业的财务预警模型）。
本文根据我国上市公司公布的财务数据（我国非上市公司的财务数据因为涉及到商业机密以及不容易获得或者暗箱操作较多等原因而不作为分析的依据），坚持定量分析和定性分析相结合的原则，选用Logistic回归分析来构建财务危机预警模型。
结合国内外在该领域的研究成果，对以上两个问题做出了回答。
一、财务危机概念的界定结合前人的分析，并根据我国上市公司的实际情况，我们将上市公司因财务状况异常而被“特别处理”（ST公司）认定为公司发生了“财务危机”。
理由如下：第一，尽管将企业依据《破产法》提出破产申请作为企业陷入财务危机标志是西方学术界的普遍做法，但在我国虽然《企业破产法》早在1986年颁布，1988年11月1日开始试行，但迄今为止，还没有一家上市公司破产的案例，况且在现阶段，上市资格仍然是一种珍贵的“壳”资源，即使上市公司面临破产危险，也会有其他公司将其接收（即所谓的买壳上市），不大可能出现申请破产情况。
基于Logistic回归模型的上市公司财务预警实证研究
基于Logistic回归模型的上市公司财务预警实证研究张星文 廖英霞（广西大学商学院，广西 南宁 530004）【摘要】本文采用实证研究的方法，以我国A股市场2009年因财务原因新被ST的43家上市公司以及与其行业、资产规模相当的43家非ST的上市公司的财务数据为基础，对财务指标进行差异T检验选出预警指标变量，并据预警指标变量基于Logistic回归分析的方法，构建了财务预警的模型，得出回判的正确率是较高的。
最后为了进一步检验模型的预测能力，从A股市场中随机抽取200家上市公司（不包括已在模型中使用的上市公司）2004-2008年连续五年的财务数据代入预警模型进行预测，结果可以看到模型的预警能力是很高的，回判率达到近87%，结果比较令人满意。
【关键词】财务危机；logistic回归模型；财务预警一、引言随着我国市场经济不断发展和完善，企业之间的竞争也越来越激烈，市场的复杂性和不可预见性使得企业一旦经营不善，就有可能陷入财务困境之中。
从上世纪90年代开始，世界经济出现了许多意外的复杂情况，企业由于财务危机而破产的例子屡见不鲜。
2008年的金融危机席卷了全球，让为数不少的企业陷入了财务危机甚至面临着破产。
财务危机(financial crisis)又称财务困境(financial distress)，学术界对该术语有着许多不同的见解。
Altman（1990）综合了学术界的观点，认为财务危机为经营失败（failure）、无偿付能力(insolvency)、违约(default)、破产(bankruptcy)四种情形。
在国外的许多研究中，为了将财务危机尽可能有效的量化和客观化，一般是以破产作为标准而展开的。
而在我国，财务危机研究多以上市公司中的“ST”公司为对象展开。
因为我国的证券市场上市公司破产的案例是极少数的，以破产为标准作为研究对象是不太现实的。
2002年《上海证券交易所股票上市交易规则》和《深圳证券交易所上市规则》中规定：“上市公司出现财务状况和其他状况异常，导致投资者难于判断公司前景，权益可能受损害的。
基于Logit模型上市公司财务危机预警实证研究
基于Ｌｏｇｉｔ模型上市公司财务危机预警实证研究本文采取主成分分析方法，将主要因子提取出再运用Logit模型构建预测企业财务失败的模型，并把沪深两地证券市场的ST公司界定为“财务失败企业”，选取20家ST公司及与之相对应的20家非ST公司共40家企业作为研究样本，对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。
标签：上市公司财务危机预警主成分分析Logit模型企业的财务状况直接影响企业的整体运行，因此对财务困境的研究，尤其是对财务困境预警的研究就显得十分重要。
特别是在我国金融体系、社会信用体系都很不完善的情况下，无疑极具现实意义。
本文采用实证研究，根据证券市场的实际情况，运用主成分分析方法，构建企业财务失败预测模型——Logit模型，选取20家ST公司和20家非ST公司共40家企业作为研究样本。
一、财务危机预警模型的实证分析1.研究样本在本文的研究中,我们把上市公司中的ST公司界定为“财务失败”企业。
截至2007年底，上市公司被分为31个行业。
但由于某些行业的特殊性不存在ST公司（如银行类），因此本文从20个不同的行业随即选取20家ST公司，并按照同行业近似规模原则选取与这些ST公司相对应的非ST公司。
2.财务比率的选取根据财务管理理论的观点，企业的财务状况主要取决于企业的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力。
根据我国的财务特点结合已有学者的研究，选取如下11个财务分析指标作为分析的指标：净资产收益率、总资产报酬率、销售利润率、存货周转率、应收帐款周转率、总资产周转率、股东权益比率、流动比率、利润增长率、总资产增长率和资本积累率。
为了分析上述财务比率能否有效区别ST公司与非ST公司，下面就40家样本企业分别对上述11个财务比率进行单变量T检验，最终选择的财务比率分别是：净资产收益率(X1)、总资产利润率(X2)、销售利润率(X3)、股东权益比率(X7)、流动比率(X8)、总资产增长率(X10)和资本积累率(X11)。
基于主成分分析和Logistic回归模型的制造业上市公司财务预警研究
基于主成分分析和Logistic回归模型的制造业上市公司财务预警研究作者：徐碧琨来源：《大经贸·创业圈》2020年第02期【摘要】因上市公司发生财务危机是一个渐进的过程，所以本文选取上市公司发生财务危机前两年的数据与财务正常的公司进行了比较。
选取了120家制造业上市公司作为本次研究的样本，选取了25个较为常用的财务指标、4个对财务危机影响较为显著的非财务指标构建财务指标体系。
在分析部分，以主成分分析法得出主成分，来分别构建一般的Logistic财务危机预警模型和主成分Logistic财务危机预警模型，并对该模型的预警精度进行检验。
通过实验结果发现：一般logistic回归模型的判别正确率高于主成分逻辑回归模型;在上市公司发生财务危机的前两年，几乎所有模型的判别正确率基本在80%以上。
【关键词】主成分分析 Logistic回归模型财务预警一、引言当今世界全球产业竞争格局正在发生重大调整，新一代信息技术与制造业的融合引发产业变革。
在中国经济发展进入新常态，产业结构向中高端转型升级，中国国际战略从产品国际化走向企业国际化，互联网+、大数据盛行的大背景下，以及随着工业4.0时代的到来和“中国制造2025”的发布，企业之间的竞争变得更加激烈。
中国制造业作为国民经济的基础产业，面临发达国家“再工业化战略”和其他发展中国家努力开拓国际市场空间的“双向挤压”和“大而不强”的短板，能否成功去产能、调结构顺利实现产业的优化升级，走高端制造业之路，直接影响到国民经济的发展和中国制造业在世界产业格局中的地位，也直接影响到国计民生和国防力量的加强。
从企业角度来讲，想要在竞争中立于不败之地，不仅要有过硬的技术、先进的设备，优秀的人才，有效的治理结构和良好的财务基础等更是必要条件。
面对愈加激烈的竞争环境和内部经营管理体制的调整，企业不可避免的会存在不同程度的财务风险，当潜藏的财务风险不被发现而持续恶化到一定程度时，企业便会陷入财务危机，甚至破产。
上市公司财务危机预警模型研究共3篇
上市公司财务危机预警模型研究共3篇上市公司财务危机预警模型研究1上市公司财务危机预警模型研究在市场经济的大环境下，上市公司作为市场主体的一员，其存在与生存，直接关系到市场的稳定和发展。
然而，随着全球经济的不断变化和发展，上市公司财务危机也日益显现，尤其是在经济下行时期，危机更是不可避免。
因此，上市公司财务危机的预警与预防工作显得异常重要。
一些经济学家和财务专家通过对上市公司财务危机的统计分析和案例研究，提出了一系列财务危机预警模型，帮助投资者监控上市公司的财务状况，及时防范财务风险。
本文结合实际情况，分析上市公司财务危机的预警模型。
一、多元线性回归模型多元线性回归模型是其中较为简单和实用的一种模型。
该模型利用历史财务数据，确定与财务危机相关的各项因素，设计回归方程。
通过拟合历史数据，预测未来的财务状况，提前预警财务风险。
二、Logistic回归模型Logistic回归模型是基于二元逻辑回归的模型，将公司财务危机分类为“出现”和“未出现”两类，利用逻辑函数描绘二者之间的联系。
该模型可以确定关键因素对财务危机可能性的影响程度。
可以说，Logistic回归模型是一种比多元线性回归模型更加细致的预警模型。
三、神经网络模型神经网络模型可以有效地发现非线性数据关系。
它与传统的回归模型不同，可以处理多种形式的数据输入，包括非数字数据。
符合一定规律的非数字数据可以通过预先处理翻译为数字数据。
而神经网络模型有一种自我修复和自我学习的能力，在财务危机的情况下，会自动更新模型预测因素，提高预警准确性。
事实上，神经网络模型在股票价格预测和预警等大型金融系统中，已经有非常广泛的应用。
以上三种模型通过对财务数据的收集、分析及横向对比，识别出财务问题的发现点，偏离预期值的部分，对下一期财务状况进行预测。
三种预警模型可以互相协作，以提高预警的准确度。
财务危机之所以危害巨大，是因为它们的起点点往往几乎是所有人都看不到的。
它们通常是一些经常被埋没在财务报表背后的细节、偏差和异常情况。
基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析
基于Logit模型的上市公司财务预警模型研究以及实证分析【摘要】上市公司是现代公司的最高形式，上市公司的数量和质量直接影响着证券市场的兴衰。
在上海和深圳证券交易所上市公司需要连续三年盈利，上市之后如果连续两年亏损，就会被戴上ST的帽子，这标志着上市公司陷入了财务困境。
本文以沪深A股市场上于2015年被ST和未被ST的上市公司为研究的总体，随机抽取样本90个，并结合公司的财务数据，尤其是代表公司经营状况的动态指标，来预测企业在未来一年内是否会有财务危机，给公司的财务人员预警，同时也有利于投资者判断一家公司的发展状况，做出合理决策。
【关键字】上市公司财务预警Logit模型一、引言 (2)1.1财务预警模型的研究背景 (2)1.2财务预警模型的研究概况 (2)1.3本文的创新之处 (2)二、Logit模型简介 (2)三、样本和财务指标的确定 (3)3.1样本采集 (3)3.2财务指标的初步选择 (3)四、财务预警模型的实证分析 (4)4.1案例处理摘要 (4)4.2模型汇总 (4)4.3Hosmer-Lemeshow检验结果 (5)4.4预测分类结果 (5)4.5逐步回归过程 (7)4.6不在方程中的统计变量 (9)4.7预测概率直方图 (9)五、模型的改进和对上市公司风险防范的建议 (11)5.1模型的改进 (11)5.2对上市公司的建议 (11)参考文献 (12)一、引言1.1财务预警模型的研究背景现代企业从创业到发展，都在追求一个目标——上市。
而在我国的股票市场上，公司上市需要最近三年连续盈利，上市后的公司要接受社会的监督，定期公布财务报告以及其他信息，因此我们可以很容易得到上市公司的财务指标，相比通过经验来判断公司的财务状况，财务指标是量化的，更容易分析。
一个公司的财务指标一定程度上反映了该公司的财务状况，从财务状况我们可以看出该公司的经营管理情况以及发展情况，如果一个公司财务发生了危机，那么整个公司的现状也令人担忧。
基于F分数模型的创业板企业财务风险预警——以制造业上市公司为例
Study And Explore研究与探索·，Ｘ１用来测定公司资产的流动性。
该指标数值越大，表明公司资产的流动性越强。
Ｘ２：期末留存收益期末总资产＝未分配利润＋盈余公积期末总资产，Ｘ２用来测定公司筹资及再投资的能力。
该指标数值越大，表明公司的创新能力和竞争力能力越强。
Ｘ３：税后纯收益平均总负债，Ｘ３用来测定公司所产生的全部现金流量对公司债务的清偿能力。
该指标数值越大，表明公司的偿债能力越强。
需要说明的是，折旧费用也属于公司创造的现金流入，在某些情况下也可将这部分资金用于清偿债务。
Ｘ４：期末股东权益的市场价格，Ｘ４用来测定公司的投资价值。
该指标数值越大，表明公司的投资价值越大。
需要说明的是，由于存在非流通股，其无市场价格，因此期末股东权益的市场价格的计算公式为：每股市价×流通股数＋每股净资产×非流通股数。
Ｘ５：税后纯收益＋利息＋折旧平均总资产，Ｘ５用来测定公司总资产创造现金流量的能力。
该指标数值越大，表明公司资产的现金流量创造能力越强。
（三）F 分数模型构建如下：Ｆ＝－０．１７７４＋１．１０９１Ｘ１＋０．１０７４Ｘ２＋１．９２７１Ｘ３＋０．０３０２Ｘ４＋０．４９６１Ｘ５利用周首华、杨济华和王平提出的Ｆ分数模型中的Ｆ临界值进行财务风险分析的判断标准如下：Ｆ＜０．０２７４，说明该公司财务状况不佳，预测其为将破产的公司；Ｆ＞０．０２７４，说明该公司财务状况良好，预测其为将继续存续的公司。
三、创业板制造业上市公司财务风险分析（一）F 值分布情况及财务风险判断从样本公司２０１０年Ｆ值的分布情况（见表１）可以看出，Ｆ值落在［１，２］、［２，３］、［３，４］这三个区间的公司数最多，达到了６９个，占样本公司总数的７１．８８％；其次是位于［０，１］、［４，５］这两个区间的，比重分别为６．２５％、７．２９％；处于［５，６］、［６，７］、［７，８］的样本数均为４，所占比重为４．１７％；其余两个样本公司的Ｆ值则分别位于区间［８，９］和［９，１０］。
中国上市公司财务困境预测模型比较研究
上市公司财务风险预警实证研究—来自中国上市公司的经验证据徐广成内容摘要财务风险预警是金融领域一个重要的研究课题。
自上世纪60年代以来，随着企业破产问题的日益严重，各国学者纷纷试图通过定量分析对企业破产提前作出预测。
近五十年来，从多元判别分析等线性预测模型，到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相关的研究成果层出不穷。
但是，在国内对公司财务风险预警的研究才刚刚起步，其主要原因是1993年7月1日之前我国并没有实施统一的会计准则，缺乏可靠的规范的研究数据。
因此，研究如何利用国外现有的研究成果，结合中国的实际对企业破产作出准确的预测，是摆在我们面前迫切需要解决的问题。
中国证券市场历经十三年的发展，规模日益壮大。
面对这么庞大的市场，如果能借助财务风险预警模型对上市公司的财务危机提前作出预测，不管对于监管者、银行、上市公司或者投资者来说，都具有重要的意义。
本文以中国上市公司作为研究对象，将公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用逐步判别分析方法筛选自变量，并利用多元判别分析（MDA）、Logistic回归和BP神经网络三种方法进行财务风险预警，比较其预测结果。
研究发现，速动比率、营运资本/流动资产、利息保障倍数、总资产周转率、营业收入净利润率、流动资产净利润率和主营业务利润/利润总额等财务指标具有较强的预测能力；比较三种方法，发现BP神经网络的预测能力最强，Logistic回归模型的预测能力次之，多元判别分析的预测效果最弱；采用BP神经网络模型可以在上市公司被ST的前3年以87％的准确率预测出企业即将陷入财务困境。
本文共分四章，引言部分介绍研究背景和研究意义；第一章是国内外财务风险预警研究概述；第二章介绍本文的主要设计，包括研究样本、财务指标的选取和模型的构建；第三章对实证研究的结果进行分析，比较了多元判别分析、Logistic回归和BP神经网络三种方法的预测效果；第四章是研究结论。
基于logistic回归的制造业上市公司财务困境预警模型
基于logistic回归的制造业上市公司财务困境预警模型作者：康雨舟来源：《现代经济信息》 2018年第15期摘要：为解决投资者对制造业上市公司在经济运行过程中对其未来财务状况的分析能力较弱，上市公司财务指标繁多而不能清晰地了解企业财务现状以及未来趋势，以及制造业上市公司股票预警没有充分判断能力等问题，本文以我国制造业上市公司的财务数据为基础，将因子分析和logistic 回归相结合，对我国制造业上市公司进行财务困境的风险预警，并选取样本外制造业上市公司对模型进行检验。
结果显示模型的预警效果良好，这对投资者分析上市公司财务状况有参考意义。
关键词：制造业；财务预警；因子分析；logistic 回归中图分类号：F275 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2018)022-0154-04一、引言财务风险又叫财务困境，严重的财务困境会导致公司破产。
由于中国市场化起步较晚，证券市场不太完善，上市公司数据较少，获取数据困难。
因此我国对财务预警的相关研究起步较晚，大多是基于或借鉴了国外的模型和经验。
国外对财务预警的研究主要有四个模型包括，包括单变量模型、多变量模型、逻辑回归模型和神经网络模型。
这四个模型各有优劣，对财务预警的研究具有重要意义。
国内学者对财务困境预警模型的研究多以基于会计比率的传统预警模型为主。
例如胡锦明、吕俊以2003-2008 年制造业上市公司为样本, 采用财务比率作为预测变量, 利用判别精度和ROC 曲线对多元线性模型、COX 模型、Logistic 模型进行了对比。
研究结果表明, 这三类模型均具有应用价值, 但在预测精度和稳定性上各有优劣。
本文是采用计量相关方法通过分析ST 公司的财务相关指标，预测公司的财务风险，为公司陷入财务困境提供一个预警信号。
二、分析方法以及模型理论本文选取目标样本前两年的指标数据进行logistic 回归得到模型，通过模型实证结果进而得到提前两年财务指标数据的可靠程度。
基于面板logit模型的上市公司财务困境实证分析
基于面板logit模型的上市公司财务困境实证分析摘要：本文建立了基于面板logit模型的上市公司财务困境动态分析模型，以装备制造业上市公司为例，根据2000—2009年的财务数据进行了实证分析。
结果显示，速动比率、总资产增长率、营业毛利率、债务保障率和固定资产周转率是影响公司发生财务困境的重要因素。
关键词：面板logit模型；财务困境；装备制造业随着全球经济一体化进程的加快和我国市场经济体制改革的深化，我国企业面临的生存环境竞争性在不断加剧。
从微观上来看，在激烈的市场竞争中，如果企业经营或管理过程中出现的问题得不到有效控制与及时解决，容易致使企业步入财务困境的被动局面，进而导致企业遭受破产的威胁。
从宏观上来看，如果企业的财务危机问题得不到妥善处理，在全球经济融合日益密切的背景下，可能会诱发“蝴蝶效应”，将企业层次的风险危机扩大至行业层面、国家范围，甚至是全球领域。
装备制造业是我国国民经济中的基础性、战略性及支柱性产业，具有产业关联度高、经济拉动力大及就业吸纳力强的先天优势，早在1998年中央经济工作会议中就提出要“大力发展装备制造业”。
因此，对装备制造业企业财务困境进行实证分析，无论对于宏观政府层面、中观行业层面还是微观企业层面，都具有十分重要的现实意义。
鉴于此，本文以装备制造业的上市公司为研究对象，对装备制造业上市公司进行了财务困境的实证分析。
考虑到以往的财务困境实证分析方法大多未摆脱静态分析的局限性，本文建立了基于面板logit模型的上市公司财务困境动态分析模型，以期为装备制造业上市公司进行财务风险管理提供有益的借鉴。
一、财务困境的界定如何界定财务困境是进行财务困境实证分析要解决的首要问题，国内外学术界对财务困境的界定尚未形成权威的公认标准。
国外较具代表性的观点有：Beaver（1966）认为，企业若发生诸如债券违约、银行透支、未支付优先股股利或破产事件均可视为发生财务困境；Blum（1974）认为，财务困境是指企业无力偿还到期债务，进入破产程序或与债权人协商减少债务的事件。
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ｎ ａ ） ￣ ｖ ｅ Ｄ Ｄ模型 中， 假 定 债 务 市 值 等 于
债 务 面值 ， 即公 司资 产 价值 （ Ｖ） ＝ 权 益
证 券市 场 上总 有相 当比例 的挂 牌
公 司 因为 自身 原 因或外 部原 因而 陷 于 经 营困境之 中 ， 对企业 的财务 困境进行 预测 ， 有助 于市场参 与者更好 地进行各 种 投资 决策 活 动 ，避 免遭 受严 重 的损 失 。制造 业 作 为衡量 一个 国家综 合 国
｛ 【 ＿
关键涮 Ｉ ： 财务困境 ｎ ａ ｉ ＇ ｖ ｅ Ｄ Ｄ模型 预测
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上述 模 型 中 ， 只有 Ｖ 和 叮 是 未知
的 。在 Ｂ ｈ ａ ８ ） 的
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引 言
性 做 出预测 。关 于 Ｍｅ ｒ ｔ ｏ ｎ模 型 的另 一 项 重要 改进 是 Ｂ ｈ ａ ｒ ａ ｔ ｈ＆ Ｓ ｈ ｕ ｍ ｗ ａ ｙ
ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｃ Ｚ ￣ ） Ｔ ｌ ／ ｎ ａ ｉ ｖ ｅ ｒ ｏ 、 ／ Ｔ （ ５ ）
计 信 息 的 传 统 模 型 。 主 要 是 Ａｈ ｍａ ｎ
（ １ ９ ６ ８ ） 的 Ｚ— ｓ ｃ ｏ ｒ ｅ模 型 和 Ｏ ｈ ｌ ｓ ｏ ｎ
其 中， ｎ ａ 。 ｌ 。 ｖ ｅ ￣ Ｄ是 债 务 波 动 率 ， Ｅ 为权 益波 动率 ， ｒ ｉ 为 上 年 股 票 收 益
Ｃ Ｏ Ｍ Ｍ Ｅ Ｒ Ｃ Ｉ Ａ Ｌ Ａ Ｃ Ｃ Ｏ Ｕ Ｎ Ｔ Ｉ Ｎ Ｇ ｌ财 务管理 与资本运 营
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口董 雪杰 （ 广 东 外语 外 贸大 学 广 东广 Ｊ ， Ｉ 、 ｌ ５ １ ０ ０ ０ ６ ）
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来 自制造业上市公 司的经验数据
◇中图分 类 号 ： Ｆ ２ ７ ５文献标 识 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ ２ — ５ ８ １ ２ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ — ０ ０ ６ ７ － ０ ２
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司的适用性。 又 由 于行 业 特 性 ， 不 同行 业
令公 司期望 收益 率 等于 公 司上 年
得出：
预 测 的研 究 主要 有 ３种 方 法 或 模 型
Ｂ ａ ｕ ｅ ｒ＆ Ａ ｇ ａ ｒ ｗ ａ ｌ ， ２ ０ １ ４ ） ： （ １ ）基 于会
ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｄ Ｄ＝ ｛ ｌ ｎ ［ （ Ｅ ＋ Ｆ ） ／ Ｆ］ ＋ （ １ — ０ ． ５
加强 对制造业 违约风 险的防范 。
目前 ， 国 际 上 关 于 企 业 财 务 困境
国 内基 于 市场 信息 对财 务 困境 预 测 的研 究 ，主要是基 于 Ｋ ＭＶ模型进行
ｎ ａ Ｙ ｖ ｅ ￣ ｒ ＝ ［ Ｅ ／ （ Ｅ＋ Ｆ ） ］ｏ ｒ Ｅ＋ ［ Ｆ ／ （ Ｅ＋ Ｆ ） ］ （ ０ ． ０ ５ ＋ ０ ． ２ ５ ｃ ｒ Ｅ ）
率， Ｔ为 到 期 时 间 。
ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｐ ＝ Ｎ（ 一 ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｄ Ｄ） （ ６ ）
（ １ ９ ８ ０ ） 的Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ模 型 （ 孔德营 、 李 晓
峰， ２ ０ １ ２ ） 。 （ ２ ） 基 于市 场信 息 的未 定权
益模 型 。该模 型 视债 权 为公 司资 产价 值 的一 项 看 涨 期 权 ， 以 Ｂ ｌ ａ ｃ ｋ＆ Ｓ ｃ — ｈ ｏ ｌ ｅ ｓ （ １ ９ ７ ３ ） 和 Ｍｅ ａ ｏ ｎ （ １ ９ ７ ４ ） 的期 权定
股 票 收益率 ， 即：
ｎ ａ ｉ ｖ ｅ ｕ： ｒ ｉ ｔ － １
（ ４ ）
的。包 括两类 ：一类是 不修正 Ｋ ＭＶ模
型， 直接用 国内的样本数据进行验证 （ 马 若微， ２ ０ ０ ６ ） ；另一 类则 是在 修 正 Ｋ ＭＶ 模型 的基础上 ，用国 内的样 本数据进 行 验证 ，以探求在我国的具体适用 性 （ 鲁 炜、 赵恒珩 、 方兆本和刘冀云 ， ２ ０ ０ ３ ； 张泽 京 、陈晓红和王傅强 ， ２ ０ ０ ７ ；张能福 、 张 佳， ２ ０ １ ０ ； 邹薇 ， ２ ０ １ ４等） 。但是 ， 较少 有 文献 验证 ｎ ａ ｉ ｖ ｅ Ｄ Ｄ模型在 我 国上市公
摘要 ： 本 蛊选取哉 且＿ Ａ监 ２ ２ ２ Ｑ 乖一 ４ ＿ ＿ 年 黄
一
一 一 的 ＿ 劐建 ＿ 业上 ＿ 市公司
资产价值 的波 动率 ， 基于 Ｍｅ ｒ ｔ ｏ ｎ模型正
态分布 的假定 ， 预期违约概率 （ Ｅ ＤＦ ） 为：
Ｐ 村： Ｎ（ － Ｄ Ｄ） ＝
Ｎ
力（ Ｂ ｈ ａ ｒ ａ ｔ ｈ＆ Ｓ ｈ ｕ ｍｗ ａ ｙ ， ２ ０ ０ ８ ） 。
采用 加权 算 法得 到公 司 资产 价值
的波动 性 ：
力 的重要标志 ， 在 国民经济 的增长 中发 挥着重 要作用 。 正 确预测制造 业上市公 司的财务 困境 ， 有 助于加快该 行业 的产 业结 构调整 和升级 ， 也有助于 商业银行
市值（ Ｅ） ＋ 负债 面值 （ Ｆ） 。根 据权 益 波
动性 和 债务 波动 性之 间 的关 系 ：
ｎ ａ ｌ ｖ ｅ ｒ ｏ Ｄ＝ ０ ． ０ ５ ＋ ０ ． ２ ５ ｃ ｒ Ｅ （ ３ ）
债 务 的 市 场价 值 等 于 债 务 的 面值 ， 该 模 型 的计算 相对 简 单但 是却 和 Ｍｅ ￣ ｏ ｎ Ｄ Ｄ模 型 拥 有 同样 甚 至 更 优 的 预测 能