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上市公司财务困境短期预警模型研究

胥晓东  
【摘要】:我国上市公司的亏损面和亏损额有逐年增加的趋势,部分上市公司甚至出现了严重的财务危机。对于投资者来说,潜在的市场风险越来越大。如何客观评价上市公司财务状况,尤其是可以根据一些公开的上市公司财务数据预测是否会出现财务困境,对于投资者及时调整投资决策具有相当重要的意义。此外,尽早地预测上市公司财务状况未来的发展趋势,对于监管层准确识别盲目融资公司、投资银行有效发掘潜在服务客户、上市公司的贷款银行、供应商等利益相关者调整客户关系政策以及公司管理层自身改善经营管理都具有十分重要的意义。 冰冻三尺非一日之寒,陷入困境的公司一般来讲在困境发生之前就会显露出种种迹象,而这些迹象通过财务数据的表现尤其明显。因此,如何利用会计数据、采用恰当的财务指标、通过建立数学计量模型对企业财务困境进行预测,成为了一项重要的研究课题。已有的文献表明,多数研究者建立的财务困境预警模型都是根据企业年报数据建立的年报模型。那么,企业的经营通常在一年内是会经常发生变化的,年报模型是否能够完全适用于中报和季报的财务数据呢?这一点使人怀疑。如果年报模型并不适合其他期间的财务数据,那么仅有年报模型就无法持续对财务困境作出有效地预警。为此,本文致力于建立一种短期预警模型体系,根据企业一年内各期报表数据为依据建立预警模型。有了这样一种短期预警模型体系,就可以很好地在一年之中持续地对财务困境作出预警监测。 本文针对财务困境短期预警,从理论和实证两个角度展开了较为全面的分析。本次研究中,提出了财务困境短期预警模型体系的概念,并建立了上市公司财务困境短期预警模型体系。该体系包括了三大类三阶段共计21个模型,其中单变量模型中的总资产报酬率模型、Logistic回归模型以及Fisher's判别模型,对开发样本财务困境前一季的判别总体正确率分别为92.26%、92.59%、90.36%,对于检验样本预测的总体正确率分别为92.26%、94.05%和92.31%。三类模型均达到相当的预测准确率,完全可以应用于实践,从而较好地解决了财务困境一年内持续性预警的问题。


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