化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析

化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析

ID:31975423

大小:2.45 MB

頁(yè)數(shù):62頁(yè)

時(shí)間:2019-01-29

化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析_第1頁(yè)
化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析_第2頁(yè)
化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析_第3頁(yè)
化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析_第4頁(yè)
化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析_第5頁(yè)
資源描述:

《化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型分析》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫(kù)。

1、化工行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型研究Studyonchemicalindustrycompany。sfinancialriskearlywarningmodel江蘇大學(xué)2012年6月江蘇大學(xué)工商管理碩士(MBA)學(xué)位論文摘要隨著A股上市公司數(shù)量越來(lái)越多,面臨的競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈,經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)一些公司經(jīng)營(yíng)困難、停滯甚至破產(chǎn)等風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,這給投資帶來(lái)了意想不到的巨大損失。財(cái)務(wù)指標(biāo)作為企業(yè)的體檢表能夠反映企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的狀況和變化趨勢(shì),因此建立一套完整的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系,將能夠有效甄別出現(xiàn)潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的公司,這對(duì)于管理

2、層、投資人、債權(quán)人和監(jiān)管者都有重要的意義。本文在國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)對(duì)化工行業(yè)上市公司樣本進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析,引入了主成分分析和邏輯回歸等方法,對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)行全面深入的研究:首先將被交易所特別處理(ST)的作為出現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(財(cái)務(wù)異常)的標(biāo)志,這能夠有效地區(qū)分和反映A股上市公司的風(fēng)險(xiǎn)差異,為投資者、監(jiān)管層及管理者所認(rèn)同。其次使用了海量樣本數(shù)據(jù)量,收集了最近9年A股所有化工行業(yè)上市公司的32個(gè)經(jīng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化處理的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù),挑選了869家次正常公司和32家ST公司作為樣本,數(shù)據(jù)樣本全面豐富,

3、以便剔除人為篩選對(duì)結(jié)果的影響。第三指標(biāo)的多樣性,選擇能代表企業(yè)償債能力、贏利能力、運(yùn)營(yíng)能力、成長(zhǎng)能力等方面的32個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo),分年度進(jìn)行行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)化以便跨年度比較。第四、建模分析獨(dú)特,本文采用主成分分析方法進(jìn)行指標(biāo)的篩選和處理,選擇能夠代表大部分原始數(shù)據(jù)方差的12個(gè)主成分,并對(duì)其進(jìn)行邏輯回歸分析,實(shí)證分析結(jié)果為:在邏輯回歸值高于的21%分位時(shí),組合1的誤差率為18.75%,組合2的誤差率為18.64%,綜合誤差是最小為18.69%,正確率可以高達(dá)82.3%。。說(shuō)明模型的鑒別和預(yù)警財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)能力較好。通過(guò)對(duì)化工

4、行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析,發(fā)現(xiàn)企業(yè)的現(xiàn)金流類(lèi)型指標(biāo)和企業(yè)利潤(rùn)類(lèi)型指標(biāo)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)影響較大,影響權(quán)重占比分別為50%、20%左右.因此化工行業(yè)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)者和投資必須密切注意這兩大類(lèi)指標(biāo),通過(guò)提高銷(xiāo)售現(xiàn)金收入和降低投資支出,穩(wěn)定和提高現(xiàn)金流質(zhì)量,同時(shí)必須降低產(chǎn)品成本、提高技術(shù)含量和產(chǎn)品質(zhì)量來(lái)提高產(chǎn)品的利潤(rùn)水平,從而使企業(yè)在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,主成分分析,logistic回歸江蘇大學(xué)工商管理碩士(MBA)學(xué)位論文H江蘇大學(xué)工商管理碩士(MBA)學(xué)位論文ABSTRACTWithfillinc

5、reasingnumberofA—sharelistedcompaniesandmoreandmoreintensecompetitionbetweenthosecompanies,therearesomecompanieswithrisksuchasoperatingdifficulties,stagnationandevenbankruptcy,whichbroughtunexpectedlmgelossestoinvestors.Financialindicatorsasthemedicalexam

6、inationformofacompanyCanreflectthestatusandtrendsofcorporatefinancialrisk,SOacompletesetoffinancialriskearlywarningsystemwillbeabletoeffectivelyscreeningcompanieswithpotentialfinancialrisks,whichhaveanimportantsignificancetomanagement,investors,creditorsa

7、ndregulators.Onthebasisofdomesticandforeignscholarsstudies,thisPapel"focusedonfinancialriskearlywarninganalysisofthechemicalindustrylistedcompanies,introducedprincipalcomponentanalysisandlogisticregressionmethodstocomprehensiveandin-depthanalyzethosecompa

8、ny'sfinancialriskearlywarning:First,weregardedExchangespecialtreatment(ST)弱asignoffinancialrisk(financialabnormal),whichcaneffectivelydistinguishandreflecttheriskofA·sharelistedcompaniesandbeagreedbyinvestors,regula

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁(yè),下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁(yè),下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動(dòng)畫(huà)的文件,查看預(yù)覽時(shí)可能會(huì)顯示錯(cuò)亂或異常,文件下載后無(wú)此問(wèn)題,請(qǐng)放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫(kù)負(fù)責(zé)整理代發(fā)布。如果您對(duì)本文檔版權(quán)有爭(zhēng)議請(qǐng)及時(shí)聯(lián)系客服。
3. 下載前請(qǐng)仔細(xì)閱讀文檔內(nèi)容,確認(rèn)文檔內(nèi)容符合您的需求后進(jìn)行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時(shí)可能由于網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)等原因無(wú)法下載或下載錯(cuò)誤,付費(fèi)完成后未能成功下載的用戶請(qǐng)聯(lián)系客服處理。