用主成分分析法構(gòu)建我國上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型

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1、用主成分分析法構(gòu)建我國上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型2(脫年12月中國管理信息化Dec.，2∞6第9卷第12期ChinaManagementInfonnationizationVo1.9,No.12責(zé)友紅1，楊玲2(1.江蘇技術(shù)師范學(xué)院，江蘇常州213001;2.武警北京指揮學(xué)院，北京100012)H是要]本文以我國的上市公司為樣本，運(yùn)用主成分分析確定主成分指標(biāo)，建立了我國上市公司的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。進(jìn)一步根據(jù)預(yù)警模型的預(yù)測分位來確定上市公司財(cái)務(wù)狀況的評價區(qū)域，對所構(gòu)建的財(cái)務(wù)預(yù)警模型進(jìn)行了預(yù)警效果檢驗(yàn)，表明財(cái)務(wù)預(yù)警模型正確率為8425%。[關(guān)鍵詞]財(cái)務(wù)預(yù)警模

2、型;主成分分析;臨界值[中圖分類號]F270.7;F275[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1673-0194(2∞6)12-0057-04標(biāo)就是新的變量，是原來多個變量的線性組合，且彼此互不一、引言相關(guān)，能反映原來多個變量的信息。綜合指標(biāo)叫做原來變量構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型，將危機(jī)消滅于萌芽中，是財(cái)務(wù)管的主成分。該方法的優(yōu)點(diǎn)是降低數(shù)據(jù)空間的維度、簡化系統(tǒng)理的一項(xiàng)重要內(nèi)容，也是財(cái)務(wù)管理制度創(chuàng)新的必然選擇。在結(jié)構(gòu)、抓住問題的實(shí)質(zhì)。這方面，國外已建立了一套行之有效的財(cái)務(wù)預(yù)警模型。黃國主成分分析的模型方法的一般為:良(199的等通過實(shí)證研究認(rèn)為一國建立的模型不一定

3、能XX直接適用于另一個國家，因此有必要研究適合我國國情的ZAJn呻1~:r+-P13rT-+Pl;,x;,財(cái)務(wù)預(yù)警模型。本文通過引人一種科學(xué)的統(tǒng)計(jì)分析方馬~21Xl付-pzzX:r+-P-nXrT-+pJm(式1)................法一一主成分分析法來創(chuàng)建我國企業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)警模型，期望在財(cái)務(wù)預(yù)警的研究方法上有所創(chuàng)新。Z.FPmlX~.a.X:r+-P..，x汁…-+p;..K;，二、研究樣本的選取,.’7..λy=一..ZI←」一馬←τj~…:.1~(式2)本研究選取2∞3年54家A股ST上市公司作為財(cái)務(wù)工人工λaZAB工人危機(jī)

4、公司，選取54家非財(cái)務(wù)困境公司(非ST上市公司)作i=1i=1i=t=為配對公司。在選取54家非ST上市公司時，遵循了可比其中X;見，…，X..為實(shí)測變量邊，鳥，…，Z;，為主成分;性原則的要求，即考慮同行業(yè)、同時期、同規(guī)模的且從未被p，(剖，2，…，m;戶1，2....，m)為因子載荷，Y表示企業(yè)財(cái)務(wù)特別處理的A股上市公司。;同行業(yè);是指根據(jù)中國證監(jiān)會狀況的預(yù)測餌，J」表示第i個主成分的貢獻(xiàn)率，4是頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》的分類規(guī)定，選取屬于同三λ‘一行業(yè)的明細(xì)板塊。;同時期;指的是選取的ST公司被特i=1別處理發(fā)生在同一年，ST公司和

5、與之相對應(yīng)的非ST公司選取的第i個主成分，k是選擇主成分的個數(shù)。需要指出的的研究變量在時間上具有一致性。此外選取樣本時亦體現(xiàn)是，因子載荷p，是第j個實(shí)測變量在第i個主成分上的荷了;同規(guī)模;的要求，即ST公司被特別處理的公司的總資產(chǎn)載。荷載越大，說明第j個實(shí)測變量與第i個主成分上的關(guān)與其配對的健康公司的總資產(chǎn)相差不大，不超過10%。本系越密切，反之亦然。文選取的樣本公司涵蓋了10個主要行業(yè)，基本符合我國四、財(cái)務(wù)預(yù)警模型的建立及預(yù)警效果分析上市公司的分布情況，有一定的代表性。(一)主成分指標(biāo)的選定三、主成分分析法概述運(yùn)用SPSS115forWind

6、ows統(tǒng)計(jì)軟件，對108家樣在實(shí)際問題中，研究多指標(biāo)(變量)問題是經(jīng)常遇到的本組企業(yè)，運(yùn)用顯著性檢驗(yàn)篩選了初始研究變量，最終選取由于指標(biāo)較多，再加上指標(biāo)之間有一定的相關(guān)性，造成信息重疊勢必增加了分析問題的復(fù)雜性。一旦盲目減少變量又了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率X.、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率X、速動比率X、股東23會損失很多信息，容易產(chǎn)生錯誤結(jié)論。主成分分析(Prin??權(quán)益比率X，總資產(chǎn)擴(kuò)張率X、債務(wù)保障率X、主營業(yè)務(wù)現(xiàn)456cipalComponentAnalysis)，也稱主分量分析，它是指將多金比率X、總資產(chǎn)報(bào)酬率X、主營業(yè)務(wù)利潤率X等個財(cái)9789個指標(biāo)化為少數(shù)互

7、相無關(guān)的綜合指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)方法。綜合指務(wù)指標(biāo)作為多元判別分析的研究變量，根據(jù)上述已確定的9個研究變量進(jìn)行主成分分析。從分析結(jié)果中得到各主成分對應(yīng)的特征值與貢獻(xiàn)率如表10[收稿日期]2∞5--10-31CHINAMANAGEMENTINFORMA1丁ONIZATIONI57財(cái)務(wù)管理信怠化表1主成分特征值與貢獻(xiàn)率褒協(xié)方差陣的特征值因子提取結(jié)果主成分序號特征值方差貢獻(xiàn)率累積貢獻(xiàn)率特征值方差貢獻(xiàn)率累積貢獻(xiàn)率2934129.341293412.641293412.64121.44116.014453551.44116.0144535531.19413.262

8、1.19413.26258.61658.6164.91468.770.91410.15468.77010.154578.166.846939678.1