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基于PLS-Logistic模型的新能源行业财务风险预警研究

陈红红  
【摘要】:经济的高质量发展对能源发展提出新要求,我国现阶段能源产业转型升级正在迈出新步伐。国家积极推动优质环保产能的有序发展,积极推进清洁能源消纳,调整能源产业结构,着力提升新能源普遍服务水平,新能源行业的发展迎来了加速发展的重要阶段。但是作为国家战略性新兴产业,新能源行业的发展不仅需要高新技术的支持,期初还需要大量资金投入,成本较高,收益周期长,存在较大的风险隐患。新能源上市公司体现了新能源行业的大致发展状况,是代表新能源行业的一个核心体现。故需要紧跟国家政策指引,积极跟进能源转型新战略,开发新能源产业的核心技术,加强企业风险管理,健全企业融资机制,才能使新能源企业平稳健康可持续发展。财务风险中的筹资投资与营运风险都是企业风险管理的核心,防范企业财务风险对新能源行业未来的发展至关重要。本文通过分析整理财务风险、财务风险预警及财务风险预警方法的相关研究文献,对新能源含义进行了界定,并归纳总结了新能源上市公司的财务风险特征。在此基础上,利用偏最小二乘分析法(PLS)对新能源行业78家新能源上市公司的财务与非财务指标信息进行生成、挖掘,将之作为“片段”集成至具有同一标准口径的多元模型进行处理,然后利用提取的偏最小二乘因子通过Logistic模型回归法对78家样本公司进行财务风险预测,将其与设定的财务风险预警阈值进行对比,得出财务风险综合指数和相应的财务风险状态(ST或非ST)并对比企业的实际财务状况,得知本文构建的财务风险预警模型对于新能源行业上市公司的财务危机预测的准确率高达90%,预警效果非常理想。然后根据PLS-Logistic模型,建立新能源企业财务风险评价的标准,对新能源上市公司进行评价。接下来引进*ST凯迪作为案例,通过模型测试其财务风险系数,分析企业陷入财务危机原因,并通过降低成本、优化融资结构、构建完整有效的企业内部管理机制等方面提出合理化建议,防范和控制财务风险的发生,促使企业进行高效的资源配置和整合,从而达到财务风险预警的目的。最后进行简单的全文总结并对于日后构建新能源行业上市公司的财务风险预警机制提出了四个合理化建议。


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1 陈红红;基于PLS-Logistic模型的新能源行业财务风险预警研究[D];华东交通大学;2020年
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