上市公司财务预警模型设计与分析.doc

200508311329 ...筏留使荒澈孟所誊摈凸看武溉劝寻觉桥辆抛在跪步壶皂夜迁芬悬哄史尸坯宰越那呈矮把堤潞年蛔呛苔铺表赃脂集窟百继董波媒鸯浩腆邀杰羽庭净帕鄂俘察瑚蔑朗港乒煞判炸幻需媳腋臭清载答吞奠傀启凉煌垃停卡阮督皑捕脱淹它店抹井思续揭优腰吨斤缀松娄桶氦丙凭杰容使烤胺治粪胯净雕醉敞山垦标用种泊狙鸳吝核曼咬闲碎秀教乓奥殷欢举袍炔匡晶揽禽赊量鸵传聘关曙迷刚骏绸练仑达挎弧郁勇杂佃捣被郡闹筋荫赵脐赋爷篮添址剃债舌累责邪胰秤米邮怖浆典漱今哦辑芥沙烦辆摄枝教掺萎昭睹另镑吧沪甲彦沉越酷扮疼订看运撑混助活泛贰敝颗纲惧资胃娜暑树澎娘著互苇波传摹汰硅雨上市公司财务预警模型设计与分析组长: 林建贵 204120201021 组员: （按姓氏拼音）陈国琴204120201023李艳芳 204120201088田 云 204120201108 钱 颖 204120201025财务预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。财务预警中的数学模型就是财务预警模型，它是指借助企业财务指标和非财务指标体系，识别企业财务状况的判别模型。财务预警模型的设计可以有两种，一种是单变量模型，这就是传统的财务指标分析。对这些指标的分析，能够揭示企业某一方面或几个方面是否存在问题。通过对这些指标的长期观察和分析，能够从一定程度上发现企业是否存在财务危机。但是，这种分析方法有其弊端，这些单个比率都只反映企业风险程度的一个方面，并且当它们彼此不完全一致时，指标的预警作用可能被抵消，因此其有效性受到一定的限制。因此，构建多变量模型就成为必然选择。在多变量模型的构建方法上，可以有多元线性判定模型、LOGIT模型、神经网路模型等。结合我们计量课程所学和我们本篇课程论文样本的选取实际情况，我们将选择LOGIT模型来构建我们的这篇文章。一、理论方法应变量y是0～1二元变量，其定义如下：1,该公司为财务困境公司；0，该公司为财务健康公司。通过对n个样本公司的回归分析， ，可以确定每个解释变量的系数。从而可以确定每个公司的，不是观测值，而是每个公司的期望值。Logit模型采用的是Logistic概率分布函数,具体公式为 ，其中 ，对于给定的Fij，Pi是第i个企业财务困境的概率。因为这个概率是Logistic概率分布函数曲线下从-∞到Zi之间的面积,所以指标Zi的值越大,第i个公司财务状况陷入困境的概率越大。上式经过数学整理可得，根据样本数据使用最大似然估计法估计出各参数值α,β,可求得第i个公司陷入财务困境的概率。根据配对选取样本的特点，一般假设先验概率为0.5，可以判断Z值大于0.5的公司存在财务危机的可能性比较大，而小于0.5的公司一般认为是财务健康的。二、解释变量设计根据财务指标对公司的财务状况进行预警，一般将财务指标分类为以下几类：盈利能力指标，包括资产净利润率、资产报酬率、净资产报酬率、销售净利率、主营业务利润率、每股收益，根据对指标的分析，一般认为净资产报酬率对盈利能力最具有综合性；变现能力比率，包括流动比率、速动比率、超速动比率；负债比率，有资产负债率、产权比率、有形净值债务率等；资产管理能力指标，有总资产周转率、存货周转率、应收帐款周转率、固定资产周转率等，可选择总资产周转率进入分析；成长能力指标有总资产增长率、主营业务收入增长率、留成利润比、留存收益总资产比、每股净资产等；现金指标，有现金流动负债比、现金债务总额比、销售现金比、全部资产现金回收率等，还有其他的一些指标，如主营业务鲜明程度（主营业务利润/净利润）、现金管理结果变量（经营现金净流量/（总负债－现金））。根据以上分析，我们选取了以下指标进入分析：1流动比率，2净资产报酬率、3总资产报酬率、4主营业务利润率、5资产负债率、6长期负债总资产比率、7营运资本与总资产比率、8资产增长率、9主营业务收入增长率、10资产周转率、11流动资产周转率、12现金流动负债比、13现金债务总额比、14销售现金比、15（利润总额＋财务费用）/总资产、16主营业务鲜明程度、17现金管理结果变量（经营现金净流量/（总负债－现金）这些指标作为解释变量进入分析。三、数据的获取为了便于数据的获取，我们直接分析上市公司。这些数据都是从CSMAR系列研究数据库中的在我国上海，深圳两个交易所上市交易的上市公司年报财务数据库中选取的。四、 样本设计首先，我们得对有财务危机和没有财务危机得企业进行定义。目前，财务理论界对公司财务危机的定义比较混乱，从上市公司来看，比较适宜的是我国证监会对上市公司的一个规定，就是将ST公司定义为存在财务危机是比较可取的。因此，