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文檔簡介
1、2014年,我國的制造業(yè)面臨著嚴(yán)峻的形勢,受勞動力供給不足、勞動力成本提高等因素的影響,很多制造業(yè)企業(yè)的財務(wù)狀況都出現(xiàn)了問題,不少制造業(yè)企業(yè)都陷入財務(wù)困境甚至破產(chǎn)。因此,能夠利用制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù),通過預(yù)測模型及時的發(fā)現(xiàn)制造業(yè)上市公司的財務(wù)異常,避免其陷入財務(wù)困境對促進我國整個制造業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。
本文首先介紹了財務(wù)困境及財務(wù)困境預(yù)測的相關(guān)理論,對財務(wù)困境概念的界定、財務(wù)困境的成因、財務(wù)困境預(yù)測的含義及功能進行
2、了詳細的梳理。理論的介紹是為了指導(dǎo)實證研究,本文將因為財務(wù)狀況異常而被證監(jiān)會特別處理的公司定義為財務(wù)困境公司,為了更全面、更真實的對我國 A股制造業(yè)上市公司進行財務(wù)困境預(yù)測,本文一共選取了171家制造業(yè)公司作為研究樣本,其中包括因財務(wù)狀況異常而被ST的45家公司,以及126家配對的財務(wù)正常公司;然后將研究樣本劃分為兩部分,其中的116家作為訓(xùn)練樣本用于構(gòu)建模型,剩下的55家作為測試樣本用于檢驗?zāi)P汀1疚脑趨⒖计渌恍W(xué)者對財務(wù)困境影響因
3、素研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合制造業(yè)的特點,一共選取了55個預(yù)測指標(biāo),包括48個財務(wù)指標(biāo)跟7個非財務(wù)指標(biāo),這些指標(biāo)綜合的反映了企業(yè)的償債能力、營運能力、現(xiàn)金流量能力、成長能力、風(fēng)險水平、治理結(jié)構(gòu)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、審計意見。然后本文對這55個指標(biāo)進行顯著性差異檢驗,通過T檢驗和非參數(shù)檢驗,剔除了對被解釋變量影響不顯著的25個預(yù)測指標(biāo),構(gòu)建了比較全面的預(yù)測指標(biāo)體系;接著為了消除預(yù)測指標(biāo)之間的共線性,本文使用因子分析中使用最為廣泛的主成分分析法,通過因子分析
4、一共提取了11個公共因子,這11個因子的累計方差貢獻率達到了81.552%,包含了原有預(yù)測指標(biāo)的大部分信息,因子提取比較理想。最后本文使用這11個因子作為解釋變量,構(gòu)建Logistic回歸預(yù)測模型。
實證結(jié)果表明,本文構(gòu)建的Logistic回歸預(yù)測模型回代結(jié)果的預(yù)測率達到了90.5%,測試樣本的預(yù)測率達到了81.8%,預(yù)測結(jié)果比較滿意。因此得出結(jié)論,本文所構(gòu)建的預(yù)測模型對我國 A股制造業(yè)上市公司的財務(wù)困境預(yù)測具有較高的準(zhǔn)確率,
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