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基本信息
- 項(xiàng)目名稱：
- 基于Logit模型的上市公司破產(chǎn)預(yù)警研究
- 來(lái)源：
- 第十二屆“挑戰(zhàn)杯”省賽作品
- 小類：
- 經(jīng)濟(jì)
- 簡(jiǎn)介：
- 本文主要從財(cái)務(wù)困境角度對(duì)上市公司破產(chǎn)預(yù)警進(jìn)行研究。破產(chǎn)將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)成本，是許多行業(yè)所面臨的最重要的威脅之一。本文認(rèn)為財(cái)務(wù)困境是導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)的重要原因之一，為避免破產(chǎn)應(yīng)該避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。本文通過(guò)構(gòu)建6項(xiàng)現(xiàn)金流財(cái)務(wù)指標(biāo)為變量的Logit模型來(lái)對(duì)財(cái)務(wù)困境給予及時(shí)有效的預(yù)測(cè)。運(yùn)用此模型建立一個(gè)解釋能力強(qiáng)的破產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)，從而評(píng)估企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。
- 詳細(xì)介紹：
- 本文主要從財(cái)務(wù)困境角度對(duì)上市公司破產(chǎn)預(yù)警進(jìn)行研究。破產(chǎn)將產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)成本，是許多行業(yè)所面臨的最重要的威脅之一。本文認(rèn)為財(cái)務(wù)困境是導(dǎo)致企業(yè)破產(chǎn)的重要原因之一，為避免破產(chǎn)應(yīng)該避免企業(yè)陷入財(cái)務(wù)危機(jī)。 應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中Logistic回歸分析方法建立具有預(yù)測(cè)功能的Logit模型——P(y=1/X)=1/1+exp〔-（β0+βx）〕。本文將模型中的變量X作顯著性分析與相關(guān)性分析，選取銷售現(xiàn)金比率、全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、現(xiàn)金債務(wù)總額比、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流入量與總流入量比率、籌資現(xiàn)金流入量和總流入量比率、投資現(xiàn)金流入量與總流入量比率6項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為公式變量x1，x2,x3,x4，x5，x6；其次進(jìn)行單變量Logistic回歸分析，得出財(cái)務(wù)困境前推各年份數(shù)據(jù)的判誤率，確定企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)前推1年的數(shù)據(jù)最具說(shuō)服力;接著，使用財(cái)務(wù)困境前推1年的數(shù)據(jù)對(duì)6項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行整體Logistic回歸分析，得出公式中的βx值和計(jì)算P值的數(shù)學(xué)公式；最后規(guī)定P值大于0.5的為財(cái)務(wù)困難企業(yè)，處理不當(dāng)有破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，P值小于0.5意味著企業(yè)目前財(cái)務(wù)狀況正常，不在預(yù)警之列。最終計(jì)算出結(jié)果，本文構(gòu)建的Logit模型預(yù)測(cè)總準(zhǔn)確率搭88.3%，屬于較高的預(yù)測(cè)能力。從而證明基于現(xiàn)金流指標(biāo)的Logit模型對(duì)上市公司破產(chǎn)預(yù)警具有先進(jìn)性和科學(xué)性。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 1、撰寫目的：應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)定量分析，構(gòu)建有效的破產(chǎn)預(yù)警模型，建立解釋能力強(qiáng)的破產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)以評(píng)估企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。從而使上市公司健康生存與可持續(xù)發(fā)展，保證整個(gè)市場(chǎng)的投資價(jià)值與投資者對(duì)市場(chǎng)的投資取向和信心。 2、基本思路：第一，文獻(xiàn)研究。對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行收集與整理；第二，專業(yè)知識(shí)準(zhǔn)備；第三，數(shù)據(jù)收集；第四，實(shí)證分析。
科學(xué)性、先進(jìn)性及獨(dú)特之處
- 1、確定研究對(duì)象：我國(guó)上市公司中至2009年被*ST的公司。 2、選取財(cái)務(wù)指標(biāo)：選取現(xiàn)金流財(cái)務(wù)指標(biāo)體系中6項(xiàng)目標(biāo)財(cái)務(wù)指標(biāo)。 3、收集樣本數(shù)據(jù)：研究對(duì)象*ST公司于2000年至2009年10間的相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)。 4、構(gòu)建Logit模型方程
應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義
- 實(shí)際應(yīng)用價(jià)值：文本構(gòu)建出以現(xiàn)金流財(cái)務(wù)指標(biāo)的Logit模型對(duì)上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)測(cè)具有較強(qiáng)的解釋能力。運(yùn)用此模型預(yù)測(cè)出公司發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性，以防止情況繼續(xù)惡化。 現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義：上市公司財(cái)務(wù)狀況的好壞對(duì)公司整體的運(yùn)行情況有直接的影響，找出能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)到財(cái)務(wù)困境的有效方法，從而能提前發(fā)現(xiàn)公司是否即將進(jìn)入財(cái)務(wù)困境，并及時(shí)采取措施防患于未然，保持公司正常運(yùn)行。
作品摘要
- 本文主要從財(cái)務(wù)困境角度對(duì)上市公司破產(chǎn)預(yù)警進(jìn)行研究。應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中Logistic回歸分析方法建立具有預(yù)測(cè)功能的Logit模型——P(y=1/X)=1/1+exp〔-（β0+βx）〕。本文將模型中的變量X作顯著性分析與相關(guān)性分析，選取銷售現(xiàn)金比率、全部資產(chǎn)現(xiàn)金回收率、現(xiàn)金債務(wù)總額比、經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流入量與總流入量比率、籌資現(xiàn)金流入量和總流入量比率、投資現(xiàn)金流入量與總流入量比率6項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為公式變量x1，x2,x3,x4，x5，x6；其次進(jìn)行單變量Logistic回歸分析，得出財(cái)務(wù)困境前推各年份數(shù)據(jù)的判誤率，確定企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)前推1年的數(shù)據(jù)最具說(shuō)服力;接著，使用財(cái)務(wù)困境前推1年的數(shù)據(jù)對(duì)6項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行整體Logistic回歸分析，得出公式中的βx值和計(jì)算P值的數(shù)學(xué)公式；最后規(guī)定P值大于0.5的為財(cái)務(wù)困難企業(yè)，處理不當(dāng)有破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，P值小于0.5意味著企業(yè)目前財(cái)務(wù)狀況正常，不在預(yù)警之列。最終計(jì)算出結(jié)果，本文構(gòu)建的Logit模型預(yù)測(cè)總準(zhǔn)確率搭88.3%，屬于較高的預(yù)測(cè)能力。從而證明基于現(xiàn)金流指標(biāo)的Logit模型對(duì)上市公司破產(chǎn)預(yù)警具有先進(jìn)性和科學(xué)性。
獲獎(jiǎng)情況及評(píng)定結(jié)果
- 2011年浙江省“挑戰(zhàn)杯”大學(xué)生課外學(xué)術(shù)科技作品競(jìng)賽紹興文理學(xué)院校賽特等獎(jiǎng)
參考文獻(xiàn)
- [1]楊淑娥，徐偉剛．上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警模型—— Y分?jǐn)?shù)模型的實(shí)證研究[J]．中國(guó)軟科學(xué)，2003(1)． [2]陳靜．上市公司財(cái)務(wù)惡化預(yù)測(cè)的實(shí)證分析[J]．會(huì)計(jì)研究，1999(4)． [3]張慧君，蘇寧，陳麗榮．從財(cái)務(wù)指標(biāo)的選用看財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的有效性[J]．理與科學(xué)，2004(2)． [4]吳世農(nóng),盧賢義．我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)模型研究[J]．經(jīng)濟(jì)研究2001(6)． [5]張友棠．財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)管理研究．中國(guó)人民大學(xué)出版社．2004． [11]張玲.財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警分析判別模型及其應(yīng)用.預(yù)測(cè).2000(6).PP38--40 [12]張愛民,祝春山,許丹健.上市公司財(cái)務(wù)失敗的主成分預(yù)測(cè)模型及其實(shí)證研究.金融研究.2001(3).PPl0—25 [13]陳曉,陳治鴻.中國(guó)上市公司的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè).中國(guó)會(huì)計(jì)與財(cái)務(wù)研究.2000(9)．PP55—72 [14]森東功夫,趙國(guó)慶.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)-基礎(chǔ)理論與方法.中國(guó)金融出版社.2010(2)．PP142—147
調(diào)查方式
- 數(shù)據(jù)收集
同類課題研究水平概述
- 對(duì)于國(guó)外證券市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，其關(guān)于公司破產(chǎn)預(yù)測(cè)的研究文獻(xiàn)比較多，成果也較豐富，其中比較著名的是Beavef（1966）提出的單變量判定模型，以及Altman(1968)構(gòu)造的z模型和1977年建立的ZETA模型。1988年Aziz、Llaw son以及Emanuel構(gòu)建出了基于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型，并且在1989年對(duì)基于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型和z模型、ZETA模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率進(jìn)行了比較，結(jié)果表明，基于現(xiàn)金流量的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型的預(yù)測(cè)效果比較好。Mitchem于1990年建立了一個(gè)具有兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量和兩個(gè)現(xiàn)金流變量的財(cái)務(wù)困境預(yù)警模型，并且通過(guò)比較該模型和ZETA模型的預(yù)測(cè)效果發(fā)現(xiàn)在破產(chǎn)的前一年該模型的預(yù)測(cè)效果比較好一些。 對(duì)于國(guó)內(nèi)的證券市場(chǎng)來(lái)說(shuō)，由于其發(fā)展歷史較短，因此對(duì)于公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的研究尚處于起步階段。國(guó)內(nèi)對(duì)于財(cái)務(wù)困境預(yù)警的研究是從20世紀(jì)80年代開始的，吳世農(nóng)和黃世忠于1986年簡(jiǎn)要介紹了企業(yè)的預(yù)測(cè)模型和破產(chǎn)分析指標(biāo)。陳靜于1999年以1998年的27家ST公司與27家非ST公司為樣本。通過(guò)1995年至1997年的財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)做單變量分析以及二類線性判斷分析。張玲把選擇的120家公司分成兩組來(lái)進(jìn)行研究，第一組有60家公司來(lái)進(jìn)行二類線性判別模型估計(jì)：第二組有另外60家公司來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)而得到的模型，另外發(fā)現(xiàn)這個(gè)模型能提前四年預(yù)測(cè)到結(jié)果。吳世農(nóng)、盧賢義以70家非ST公司為樣本，通過(guò)剖面分析以及單變量判定分析方法來(lái)對(duì)這70家公司的21個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行分析研究，以便從中選出比較重要的6個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)作為最后的預(yù)測(cè)指標(biāo)，并且分別通過(guò)三種分析方法：Fisher線性判定分析法、Logistic分析法以及多元線性回歸分析法，最后建立了三種預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)困境的模型。
