基于Logistic模型的上市公司風(fēng)險預(yù)警研究【開題報告+文獻綜述+畢業(yè)論文】

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1、本科畢業(yè)論文開題報告會計學(xué)基于Logistic模型的上市公司風(fēng)險預(yù)警研究一、立論依據(jù)1.研究意義、預(yù)期目標隨著國際金融市場的發(fā)展，多元化的金融工具和衍生工具在資本市場中得以運用和發(fā)展。而在中國逐漸放開國門，使越來越多的領(lǐng)域出現(xiàn)多種資本合作經(jīng)營的時代，企業(yè)面臨的財務(wù)風(fēng)險也越來越復(fù)雜和多樣，企業(yè)發(fā)生財務(wù)困難甚至破產(chǎn)的現(xiàn)象越來越多，給企業(yè)和社會帶來嚴重的影響。上市公司作為自主經(jīng)營、自負盈虧、自我發(fā)展的市場主體，面臨著日益多變的市場環(huán)境，隨時都要經(jīng)受財務(wù)危機的考驗。因此，對于上市公司來說，預(yù)防重于治療，在財務(wù)

2、危機發(fā)生前洞察先機，迅速采取相應(yīng)的措施進行有效預(yù)防，具有重大的現(xiàn)實意義。對于企業(yè)自身發(fā)展來說，首先，如何通過財務(wù)風(fēng)險管理，建立內(nèi)部控制制度，找出內(nèi)部控制存在的問題和缺陷，從而促使企業(yè)完善內(nèi)部控制制度，使其能夠全面、真實、準確的反映企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果。實現(xiàn)科學(xué)決策、科學(xué)管理，形成完整的決策機制和制約機制。其次，強化風(fēng)險意識，健全企業(yè)財務(wù)風(fēng)險控制，完善風(fēng)險分析、評估的報告制度，提高對風(fēng)險的敏感性，成為企業(yè)日益關(guān)注的重點。此外，企業(yè)財務(wù)風(fēng)險成因的研究有助于企業(yè)價值最大化，價值最大化決定于企業(yè)未來獲利能

3、力和所面臨的風(fēng)險。最后，企業(yè)可以利用此模型作為防范財務(wù)風(fēng)險的手段，及時調(diào)整財務(wù)戰(zhàn)略和經(jīng)營戰(zhàn)略，防患于未然；對于投資者來說，通過財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型及時掌握企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀和未來的財務(wù)趨勢，可以為防范投資風(fēng)險提供有益的參考，從而使有限的資金合理配置；對于債權(quán)人來說，通過此模型可以判斷借款和債權(quán)投資的安全性和信用風(fēng)險，決定是否為上市該公司融資，減少因錯估財務(wù)風(fēng)險所引起的損失。對于政府來說，通過財務(wù)風(fēng)險預(yù)測模型可以及時動態(tài)掌握上市公司企業(yè)的現(xiàn)狀，了解關(guān)系國計民生的各個領(lǐng)域的發(fā)展情況，進行有力的監(jiān)督和及時的宏觀調(diào)控

4、，保證社會的穩(wěn)定和各行業(yè)的有序發(fā)展。由此可見，財務(wù)風(fēng)險管理是企業(yè)價值管理不可分割的一部分，是關(guān)系企業(yè)、國家、社會的重大命題。財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究有助于對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進行預(yù)測，動態(tài)了解企業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀和未來的趨勢，及時發(fā)現(xiàn)和解決企業(yè)財務(wù)管理中存在的問題。本次研究通過Logistic模型選取我國深滬兩市最新的財務(wù)報表數(shù)據(jù)，從上市公司的制造行企業(yè)財務(wù)狀況的盈利能力、償債能力、發(fā)展能力和營運能力角度，揭示財務(wù)指標在企業(yè)發(fā)展中所起的信號作用，說明上市公司披露的財務(wù)指標能為各利益相關(guān)者提供企業(yè)財務(wù)風(fēng)險預(yù)警研究的實證依據(jù)

5、，以證明在現(xiàn)有會計制度和會計準則下，財務(wù)報表能提供預(yù)測財務(wù)危機的大量有用信息，幫助利益相關(guān)者提高決策的科學(xué)性和合理性。2.國內(nèi)外研究現(xiàn)狀最早由Fitzpartrick（1932）運用單變量進行企業(yè)財務(wù)風(fēng)險以及財務(wù)困境預(yù)測研究。其后，以Beaver（1966）為代表的學(xué)者們運用單變量模型（即通過單一的財務(wù)比率值或者趨勢來預(yù)測或判定企業(yè)財務(wù)風(fēng)險發(fā)生的可能性。）對企業(yè)財務(wù)風(fēng)險進行預(yù)測。分別選擇了79家1954-1964年財務(wù)困境企業(yè)和非財務(wù)困境企業(yè)。比弗選出了5個財務(wù)比率進行一元判別分析，根據(jù)觀察值的預(yù)測能

6、力大小，發(fā)現(xiàn)隨著時間的發(fā)展，誤判率越低，預(yù)測能力越強。其中，負債保障率（即現(xiàn)金流量與負債總額的比率）能夠最好地判別企業(yè)的財務(wù)狀況（誤判率最低），其次是資產(chǎn)負債率。Altman(1968),首次使用多元判別分析預(yù)測財務(wù)風(fēng)險。他根據(jù)行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模選取33家破產(chǎn)企業(yè)和33家非破產(chǎn)企業(yè)作為研究樣本，通過前24年至前3年11年的數(shù)據(jù)分析，他提出了著名的5變量Z值判定模型。發(fā)現(xiàn)Z值越大，企業(yè)財務(wù)風(fēng)險越小，出現(xiàn)財務(wù)危機的概率越低。Ohlson(1980)首次將邏輯回歸方法引入財務(wù)危機預(yù)警領(lǐng)域，應(yīng)用二元概率函數(shù)計算危

7、機事件發(fā)生的概率，提出條件概率模型，運用Logistic建立了回歸分析，選取了105家破產(chǎn)企業(yè)和2058家非破產(chǎn)企業(yè)，通過分析發(fā)現(xiàn)公司規(guī)模、資本結(jié)構(gòu)和當(dāng)前的變現(xiàn)能力最能反映企業(yè)財務(wù)狀況，從此回歸分析的研究開始進入財務(wù)風(fēng)險預(yù)警領(lǐng)域。Coat和Fant(1993)比較類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和判別分析模型的預(yù)測能力，認為該模型優(yōu)于判別分析模型。Boritz,Kennedy和Albuquerque(1995)以兩種類腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與Altman（1968）以及Ohlson(1980)預(yù)測模型進行比較，結(jié)果類神經(jīng)模型并

8、不能提高預(yù)測準確率。陳靜（1999）選取27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995-1997年的報表數(shù)據(jù)，進行了單變量分析和多元線性分析。通過資產(chǎn)負債率、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率和流動比率財務(wù)指標，進行單變量分析。研究發(fā)現(xiàn)，在ST前一年，流動比率和資產(chǎn)負債率的誤判率最低；在ST前3年時，總資產(chǎn)收益率和流動比率的預(yù)測能力最強，同時發(fā)現(xiàn)凈資產(chǎn)收益率的預(yù)測準確度極不穩(wěn)定。多元線性分析中，仍采用單變量線性分析所采用的樣本，但分為ST和非ST組，在剔除權(quán)益