基于纵向数据的上市公司财务危机预警模型

发布时间：2017-04-12 01:04

  本文关键词：基于纵向数据的上市公司财务危机预警模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：一个公司的财务状况直接影响了公司的运营,而上市公司又是证券市场的基础,保证上市公司良好的运行是证券市场正常运行的先决条件。随着近年来实体经济的下滑,许多公司尤其是制造业企业面临着陷入财务危机的危险,如果能够建立适合中国市场的财务危机预警模型,则能够提前采取相应的措施,对投资者和公司管理者都有重要的意义。本文以上市公司被实施“特殊处理”作为企业陷入财务危机的标志,选取了在2011-2014年间首次被实施“特殊处理”的在A股上市的50家制造业企业作为财务危机公司样本,并选取50个同行业健康公司作为配比样本。在变量的选取上,选取在国内使用频率较高的财务比率,并利用均值检验和因子分析对变量进行筛选。首先建立了基于截面数据的传统的逻辑回归模型和Fisher判别分析模型,结果表明逻辑回归模型的预测准确率要高于判别分析,总结国内外关于上市公司财务危机预警的模型,发现大多数的研究都是基于某一年份的数据即只利用了单截面数据,而没有考虑时间延续性。因此,本文又建立了基于纵向数据的广义估计方程和随机效应模型,分别代表了处理纵向数据的两类模型——边际模型和条件模型。两类模型的估计结果相差不大,它们对财务危机公司的预测准确率分别为92%、94%,对健康公司预测准确率均达到98%。从计算结果可以看到,无论是基于截面数据还是纵向数据,模型预测的准确率都较高,说明选取的这些财务比率比较有效,企业发生财务危机不仅与企业的盈利能力有关,还与偿债能力和营运能力有关。基于纵向数据的模型的预测准确率略高于截面数据,并且基于纵向数据的模型预测的时间跨度长,能够预测一个公司在一个时间段内出现财务危机的概率。
【关键词】：因子分析 逻辑回归 纵向数据 广义估计方程 随机效应模型
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F275;F832.51
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 引言7-14
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 研究目的及意义8-9
• 1.2.1 研究目的8-9
• 1.2.2 研究的理论意义和现实意义9
• 1.3 财务危机预测模型的国内外研究现状9-12
• 1.4 本文的研究内容与研究方法12-14
• 1.4.1 本文的研究内容12
• 1.4.2 本文的研究方法及技术路线12-14
• 2 样本及指标的选择14-24
• 2.1 财务危机公司的定义14-15
• 2.2 样本数据的选取原则15-18
• 2.3 财务比率的选取18-19
• 2.4 对财务比率的筛选19-24
• 2.4.1 均值检验19-20
• 2.4.2 因子分析20-24
• 3 基于横截面数据的传统财务危机预警模型24-27
• 3.1 Logistic回归模型24-26
• 3.2 Fisher多元判别分析26-27
• 4 基于纵向数据的财务危机预警模型27-35
• 4.1 纵向数据的定义及选用纵向数据的优势27
• 4.2 纵向数据分析模型27-31
• 4.2.1 广义估计方程方法理论简介28-31
• 4.2.2 随机效应模型理论简介31
• 4.3 基于GEE和随机效应模型的实证分析31-35
• 4.3.1 广义估计方程的估计31-33
• 4.3.2 随机效应模型的估计33-35
• 5 结论与展望35-37
• 5.1 结论35-36
• 5.2 展望36-37
• 致谢37-38
• 参考文献38-40
• 附录40-46
• A 所选健康公司样本列表40-41
• B 选取的各财务比率计算公式及解释41-43
• C 随机效应模型估计的随机效应43
• D 四种模型的预测结果43-46

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本文编号：300346