某上市公司財務困境預測研究(doc 71頁)

某上市公司財務困境預測研究內容提要：
務困境預測是金融領域一個重要的研究課題。自上世紀60年代以來，隨著企業破產問題的日益嚴重，各國學者紛紛試圖通過定量分析對企業破產提前作出預測。近五十年來，從多元判別分析等線性預測模型，到以神經網絡模型為代表的各種非參數預測模型，相關的研究成果層出不窮。但是，在國內對公司財務困境預測的研究才剛剛起步，其主要原因是1993年7月1日之前我國並沒有實施統一的會計準則，缺乏可靠的規範的研究數據。因此，研究如何利用國外現有的研究成果，結合中國的實際對企業破產作出準確的預測，是擺在我們麵前迫切需要解決的問題。
中國證券市場曆經十三年的發展，規模日益壯大。麵對這麼龐大的市場，如果能借助財務困境預測模型對上市公司的財務危機提前作出預測，不管對於監管者、銀行、上市公司或者投資者來說，都具有重要的意義。
本文以中國上市公司作為研究對象，將公司因財務狀況異常而被特別處理（ST）作為企業陷入財務困境的標誌，采用逐步判別分析方法篩選自變量，並利用多元判別分析（MDA）、Logistic回歸和BP神經網絡三種方法進行財務困境預測，比較其預測結果。研究發現，速動比率、營運資本/流動資產、利息保障倍數、總資產周轉率、營業收入淨利潤率、流動資產淨利潤率和主營業務利潤/利潤總額等財務指標具有較強的預測能力；比較三種方法，發現BP神經網絡的預測能力最強，Logistic回歸模型的預測能力次之，多元判別分析的預測效果最弱；采用BP神經網絡模型可以在上市公司被ST的前3年以87％的準確率預測出企業即將陷入財務困境。
本文共分四章，引言部分介紹研究背景和研究意義；第一章是國內外財務困境預測研究概述；第二章介紹本文的主要設計，包括研究樣本、財務指標的選取和模型的構建；第三章對實證研究的結果進行分析，比較了多元判別分析、Logistic回歸和BP神經網絡三種方法的預測效果；第四章是研究結論。

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