我国太阳能光伏企业财务风险预警研究

发布时间：2018-04-27 00:16

本文选题：太阳能光伏企业 + 财务风险　；参考：《东华理工大学》2017年硕士论文

【摘要】：随着全球环境污染加剧,化石能源的日益枯竭,世界各国开始转向发展新能源行业,其中,太阳能以其清洁无污染、分布广、易获得的特点受到了广泛青睐,太阳能光伏产业可以说是未来发展潜力无限。得益于国家政策对于太阳能光伏企业的大力支持,2013-2015年我国太阳能新增装机容量居于世界首位,我国太阳能光伏企业发展潜力巨大。但是,在光伏行业飞速发展的大环境下,很多太阳能光伏企业面临着巨大的财务风险。从外部来看,各种资本竞相进入太阳能光伏市场,希望分得光伏市场的“一杯羹”,这给现存的太阳能光伏企业带来了一定程度的冲击。从内部来看,太阳能企业自身存在管理不善、盈利能力弱、现金流短缺等问题,如何有效防范企业发展管理水平低下、核心技术薄弱、成本控制能力较弱及建设不完善等问题,以达到有效应对财务风险,建立健全企业财务风险预警系统的目的对于企业未来发展来说是至关重要的。本文以我国太阳能光伏企业财务风险预警研究为切入点,立足实际,以探求太阳能光伏企业财务风险预警的方法及模型为目的。首先,在总结相关理论文献研究的基础之上,综合分析比较学者们在实证研究中所使用的研究方法模型,最终选取了最适合的Logistic回归模型作为太阳能光伏企业财务风险预警模型。其次,在定性分析中,主要分析了影响我国光伏企业财务风险的影响因素,在实证研究部分,论文以沪深两市45家太阳能光伏企业上市公司为研究样本,选取了2012-2015年共四年的包括财务指标及非财务指标共21个指标数据作为研究变量,运用SPSS20.0软件进行主成分的提取,再将主成分进行显著性差异检验及偏相关分析最终得出建立Logistic模型所需要的自变量,论文基于实证分析所建立的Logistic回归模型得出的结论有:建立的模型对样本的检测效果及预测效果较好,运用建立的模型基本可以预测企业发生财务危机的概率;选取的各项财务指标与非财务指标与企业发生财务危机的概率成反比,是符合实际意义的。同时,提出了针对模型优化的一些政策建议。最后,是研究结论部分,指出了本文研究的不足以及未来的展望。
[Abstract]:On the basis of summarizing the research methods and models of the solar PV enterprises , the paper selects the most suitable logistic regression model as the research variable , and then selects the most suitable logistic regression model as the research variable .

【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F426.61;F406.7

【参考文献】