制造业上市公司财务危机预警的数理研究

发布时间：2017-09-25 18:26

  本文关键词：制造业上市公司财务危机预警的数理研究

  更多相关文章： 财务危机预警 主成分分析 稀疏主成分分析 准确率

【摘要】：随着经济全球化进程加剧和中国社会主义市场经济进一步深化,企业无时无刻不面临着激烈的竞争和严峻的挑战。在竞争激烈的市场环境中,一些企业不可避免地会陷入财务危机,甚至出现生存危机。企业财务危机问题是一个影响市场稳定的系统性问题。因此,近年来对于企业财务危机的研究受到越来越多的关注。本文以沪深A股制造业上市公司作为研究对象,选取了2008-2009年的18家ST上市公司和与其配对的18家非ST上市公司作为建模样本,并选取了2010年13家ST上市公司和与其配对的13家非ST上市公司作为检测样本。根据国内外关于财务危机预警研究指标选取的标准,选取了具有代表性的17个财务比率作为原始财务指标体系,并对建模样本的财务指标进行指标差异性检验,以筛选出其中具有显著性差异的财务指标用于预测模型的构建。利用建模样本t-1年、t-2年的财务指标数据分别构建基于主成分分析的财务危机预警模型,并运用检测样本相应的财务指标数据对预测模型进行检测,得到t-1年、t-2年的准确率分别为96.15%、88.45%,说明基于主成分分析方法构建的预警模型具有很好的预测能力。但通过该方法得到的主成分难于解释,不能反映主成分所代表的实际经济含义,从而对预防财务危机缺乏实际指导意义。为此,我们需要对主成分分析进行相应改进,本文提出了稀疏主成分分析方法对主成分载荷进行稀疏,便于对主成分进行经济解释。最后,我们利用稀疏主成分分析法分别建立了t-1年、t-2年的预警模型,并得到它们的模型准确率分别为92.31%、84.6%。根据模型的预测准确率结果可知,距离企业陷入财务危机的时间越接近,构建的财务危机预警模型的预测精度越高;相反,模型的预测精度越低。实证分析结果表明,采用稀疏主成分分析法进行财务危机预警是合适的,该方法不仅与利用主成分分析的结果基本一致,而且根据对主成分载荷的稀疏,我们可以更明确的分析反映影响企业财务状况的财务因素,这就能更好的指导我们进行企业财务危机预警,并采取相应的措施进行风险规避,具有很好的实践指导意义。
【关键词】：财务危机预警 主成分分析 稀疏主成分分析 准确率
【学位授予单位】：长沙理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F406.7;F832.51
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 研究背景与研究意义11-12
• 1.1.1 研究背景11
• 1.1.2 研究意义11-12
• 1.2 文献综述12-15
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.2.3 国内外财务危机预警研究方法评述15
• 1.3 研究思路和主要创新点15-16
• 1.3.1 研究思路15-16
• 1.3.2 主要创新点16
• 1.4 研究框架16-17
• 第二章 财务危机含义的界定17-19
• 2.1 企业财务危机含义的界定17-19
• 2.1.1 国外关于财务危机含义的界定17
• 2.1.2 国内关于财务危机含义的界定17-18
• 2.1.3 本文对财务危机含义的界定18-19
• 第三章 研究样本和财务指标的选取19-33
• 3.1 研究样本选择19-20
• 3.1.1 选择研究样本的原则19
• 3.1.2 研究样本的选择19-20
• 3.2 财务预警指标的选取20-23
• 3.2.1 选择财务预警指标的原则20-23
• 3.3 财务指标差异性检验方法23-25
• 3.4 财务指标筛选的结果25-33
• 第四章 基于主成分分析法的财务危机预警模型构建及预测33-45
• 4.1 主成分分析方法概述33-36
• 4.1.1 基本概念33
• 4.1.2 主成分分析数学模型33-34
• 4.1.3 主成分预警模型的构造步骤34-36
• 4.2 t-1 年PCA实证研究结果及分析36-43
• 4.2.1 t-1 年基于PCA的财务危机预警模型构建40-41
• 4.2.2 t-1 年基于PCA的财务危机预警模型检测41-43
• 4.3 t-2 年PCA实证研究结果及分析43-44
• 4.3.1 t-2 年基于PCA的财务危机预警模型构建43
• 4.3.2 t-2 年基于PCA的财务危机预警模型检测43-44
• 4.4 模型评价44-45
• 第五章 基于稀疏主成分分析法的财务危机预警模型构建与预测45-63
• 5.1 稀疏主成分分析概述45-52
• 5.1.1 稀疏主成分的理论基础45-51
• 5.1.2 稀疏主成分的数值算法51
• 5.1.3 稀疏主成分调整后的方差贡献率计算51-52
• 5.2 t-1 年SPCA的实证研究结果及分析52-57
• 5.2.1 t-1 年基于SPCA的财务危机预警模型构建55
• 5.2.2 t-1 年基于SPCA的财务危机预警模型检测55-57
• 5.3 t-2 年SPCA的实证研究分析及结果57-61
• 5.3.1 t-2 年基于SPCA的财务危机预警模型构建60-61
• 5.3.2 t-2 年基于SPCA的财务危机预警模型检测61
• 5.4 模型评价61-63
• 研究结论63-65
• 1 研究结论63
• 2 研究的局限性63-65
• 致谢65-66
• 参考文献66-69
• 附录A：建模样本与测试样本69-71
• 附录B：t-2 年基于PCA的财务危机预警模型结果71-77
• 附录C：t-2 年基于SPCA财务危机预警模型结果77-78

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本文编号：918931