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《財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建實(shí)證分析的論文》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建實(shí)證分析的論文【摘要】財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型可以從定量角度客觀準(zhǔn)確判斷企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)程度，網(wǎng)絡(luò)的普及對(duì)此頗具影響。本文采用實(shí)證方法，選取了5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為模型變量，構(gòu)建了一個(gè)基于極值原理的fisher線性判別模型，并對(duì)該模型進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果表明，該模型具有較好的對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況和風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)預(yù)警的能力?！ 娟P(guān)鍵詞】財(cái)務(wù)預(yù)警模型指標(biāo)；財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型；多元線性函數(shù)模型 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境作為全球化的技術(shù)環(huán)境，使會(huì)計(jì)行業(yè)發(fā)生了根本性的變革，企業(yè)管理者越來越多的關(guān)注網(wǎng)絡(luò)所帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。網(wǎng)絡(luò)財(cái)務(wù)在我國(guó)尚處于初期階段，它的運(yùn)用存
2、在諸多新風(fēng)險(xiǎn)，建立一套有效的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是必然選擇，而建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)最關(guān)鍵的就是構(gòu)建財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。 本文認(rèn)為現(xiàn)金流量表能客觀地反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況及獲利能力，而且由于現(xiàn)金流量的計(jì)算不涉及權(quán)責(zé)發(fā)生制，幾乎沒有造假的可能，因此本文是基于現(xiàn)金流的f記分模型為基礎(chǔ)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。 一、樣本的選擇 本文對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型進(jìn)行實(shí)證研究，研究的主體是我國(guó)a股市場(chǎng)的上市公司，利用公開披露的企業(yè)信息來研究上市公司陷入財(cái)務(wù)危機(jī)的可預(yù)測(cè)性?！ ≡诖_定樣本企業(yè)時(shí)，選取了一組在上海證券交易所上市交易的18家st公司，同
3、時(shí)還相應(yīng)地選擇同行業(yè)、同規(guī)模的18家非st公司作為研究樣本，總樣本共36家。研究數(shù)據(jù)主要來自上海證券報(bào)上公開披露的2002年度到2006年度的年度報(bào)告的有關(guān)資料。 二、財(cái)務(wù)預(yù)警模型指標(biāo)的選擇 任何企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)都會(huì)通過一些敏感性財(cái)務(wù)指標(biāo)值反映出來。.cOm因此，設(shè)置一些敏感性財(cái)務(wù)指標(biāo)是建立財(cái)務(wù)預(yù)警機(jī)制的基礎(chǔ)。基于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下現(xiàn)金流量對(duì)企業(yè)的重要性，本文主要從企業(yè)財(cái)務(wù)活動(dòng)的角度，確定了三大類基礎(chǔ)指標(biāo)：經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率、營(yíng)業(yè)周期、現(xiàn)金流入量與現(xiàn)金流出量之比、銷售營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流入比；籌資環(huán)
4、節(jié)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、產(chǎn)權(quán)比率、已獲利息倍數(shù)、長(zhǎng)期資產(chǎn)合適率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率、現(xiàn)金流動(dòng)負(fù)債比率、現(xiàn)金盈利值、營(yíng)運(yùn)資金占用額；投資環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，主要包括總資產(chǎn)報(bào)酬率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、總資產(chǎn)凈現(xiàn)率。 為了全面客觀地檢驗(yàn)上市公司的經(jīng)營(yíng)好壞，所選取的財(cái)務(wù)指標(biāo)要具有全面性與綜合性，保證所選指標(biāo)之間存在顯著性差異；為避免指標(biāo)之間某些特征重復(fù)計(jì)算，盡量消除變量的高度相關(guān)性。為此，本文將通過兩個(gè)步驟選取建模指標(biāo)。 ?。ㄒ唬┻\(yùn)用t檢驗(yàn)，判斷財(cái)務(wù)指標(biāo)的顯著性差異 利用收集的總共36家企業(yè)的數(shù)據(jù)資料，分組計(jì)算19個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)在被掛名st前
5、兩年的平均值，計(jì)算兩組樣本各指標(biāo)值的t檢驗(yàn)值?！ ∵@個(gè)過程可以通過spss統(tǒng)計(jì)分析軟件中的樣本顯著性檢驗(yàn)功能，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。為了讓更多的指標(biāo)入選，現(xiàn)將t檢驗(yàn)的判別標(biāo)準(zhǔn)定為：｜t｜≥1.7。在雙尾檢驗(yàn)的顯著性概率中，通過檢驗(yàn)的指標(biāo)較多，在前一年有十二個(gè)，在前兩年有八個(gè)。模型中包括過多的指標(biāo)，會(huì)不利于對(duì)上市公司的財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行有效的預(yù)測(cè)。因此，需再通過顯著性的指標(biāo)中再次篩選?！ ⊥ㄟ^綜合考慮，最初選定了五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)即：x1銷售營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流入比、x2資產(chǎn)負(fù)債率、x3營(yíng)運(yùn)資金占用率、x4總資產(chǎn)報(bào)酬率和x5總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。 ?。ǘ┻\(yùn)用因子分析法，檢驗(yàn)財(cái)
6、務(wù)指標(biāo)的相關(guān)性 如果上述所選的五個(gè)指標(biāo)之間高度相關(guān)，那么就會(huì)使某些特征重復(fù)計(jì)算，引起夸大的危害，因此在選擇最終變量時(shí)應(yīng)盡量消除變量的高度相關(guān)性。 這個(gè)過程可以通過spss統(tǒng)計(jì)分析軟件中的因子分析功能，對(duì)五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果表明，這五個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)都是小于0.5的。因此，可以選擇這五個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建模型?！ ∪?、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建 本文將采用基于極值原理的fisher判別法。其基本思想是：把多維問題化為一維問題，并應(yīng)用線性判別函數(shù)解決判別問題?！ 〉谝徊?，在構(gòu)建模型前，需要確定所選的樣本數(shù)據(jù)是否是有效的。運(yùn)用spss軟
7、件，對(duì)樣本進(jìn)行判別分析，經(jīng)判別后，有效觀測(cè)量為36?！ 〉诙?，檢驗(yàn)五個(gè)指標(biāo)的均值在st組和非st組之間是否存在顯著的差異，從而證實(shí)這些變量在構(gòu)造預(yù)測(cè)模型中的代表性。經(jīng)spss軟件檢驗(yàn)證實(shí)，五個(gè)指標(biāo)的均值在st組和非st組之間確實(shí)存在著顯著差別?！ 〉谌剑\(yùn)用spss軟件，對(duì)五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行f線性判別，得到： 前一年的線性判別模型為： y=0.365x1-0.455x2+0.002x3+0.802x4+0.404x5+1.388 前兩年的線性判別模型為： y=0.114x1-0.968x2+0.079x3-0.026x4+0.721x
8、5-0.525 根據(jù)前一年的判別模型，將企業(yè)成為st前一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回代代入，得到樣本企業(yè)的y，y=1.43，依據(jù)此分界值對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行檢驗(yàn)。若y值＜1.43，則說明該企業(yè)在未
