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基于Logistic回归模型的中小企业财务危机预警研究

初晓  
【摘要】: 本文以北京市某中小企业协会的会员企业为研究样本,通过选择22个财务指标中有显著预测能力的指标变量,建立基于Logistic回归的中小企业财务危机预警模型。 首先,进行文献研究选出比较有代表性的22个财务指标变量拟进行Logistic回归预测。对样本进行随机分组,将整理出来的样本随机分入训练组和预测组,其中训练样本中财务正常与财务危机的数量为1:1。对指标变量进行正态性检验和相关性以及多重共线性检验,剔除变量间多重共线性对预测模型的影响。运用Logistic回归分析,进行模型预测企业出现财务危机的预测准确率达到79.0%,判错率为21.0%。 其次,对模型进行改进。用聚类分析选取有相同财务特性的样本,通过因子分析分别对指标变量进行筛选后,进行Logistic预测,预测企业出现财务危机的准确率提高到84.76%,判错率降低到15.24%。 本文研究发现,在研究此类中小企业财务危机模型时,当样本缺少行业信息或者企业分类存在困难时,先通过聚类分析采用类平均法进行聚类再进行Logistic回归,模型的总体误判率得到显著提高。最后对模型的应用优势、应用中应注意的问题以及模型的缺陷等问题做了阐述。


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