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基于主营视角的财务危机预警研究

作　者: 黎良燕
导　师: 王泽霞；陈建中
学　校: 杭州电子科技大学
专　业: 会计学
关键词: 主营业务能力财务危机预警制造业 Logistic回归
分类号: F275
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

随着市场竞争的日益激烈及经济环境的不断变化,企业运行的风险逐步加大。尤其是2008年以来,美国次贷危机通过国际贸易将虚拟经济危机渗透向实体经济并波及全球后,越来越多的海内外企业陷入了财务危机。其中,占据国民经济主导地位的制造业更是首当其冲,破产倒闭的企业不计其数。因此,建立一个符合制造业企业特征的财务危机预警系统,提前预测财务危机,无论是对企业内部人员、外部利益相关者还是市场监管人员而言,都具有迫在眉睫的现实意义。尽管国内外学者对财务预警已经做了许多研究,但由于财务危机预警本质上衡量的是风险,而风险总是和收益相伴,并存在于任何经济领域,因而,如何构建一个高精确率的预警模型一直是国内外研究的热点和难点;同时,由于不同的研究样本,不同的研究期限,不同的研究视角,都会影响预警模型的精确率,因而,财务危机预警应当因时、因地制宜。基于此,本文在借鉴国内外研究成果的基础上,运用近几年最新数据,系统探究了我国制造业上市公司财务危机预警模型。首先,本文回顾了国内外学者的相关研究成果,将其从危机的界定,预警方法,预警变量三个角度进行深层次的梳理,从中寻找各种标准及方法的优劣并做出本文的选择。其次,在研究视角上,以往学者对传统指标,现金指标,治理结构指标等研究有余,而对主营指标研究不足,缺乏对主营业务能力与财务危机的深层次探讨,本文正是抓住这个不足之处,从主营视角切入,深入分析两者的关系。再者,在理论分析上,国外学者主要从非均衡理论、财务模型理论、委托代理等传统理论探讨,缺乏对具体的预警指标选择作切实指导,本文则从“归核化”战略出发,以核心能力理论为基础,从核心(主营)能力角度构建相应的指标来预警,有效衔接了理论分析与微观变量的选择问题。最后,在成因分析及模型构建上,以往学者认为企业因资不抵债或现金流不足引发财务危机,分析较为浅层,本文则从直接原因和根本原因两方面深入,运用Logistic回归构建了传统模型,主营模型,综合模型进行实证检验。研究结果发现:我国制造业上市公司的主营业务能力与财务危机成负相关;主营业务能力是导致财务危机的根本性因素,在危机早期比传统模型有更高的预测率;以主营指标为基础的综合预警模型具有非常高的精确率。根据这一结果,本文提出了相应的政策建议,并反思全文,总结不足,展望后续研究的思路。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-11
第1章绪论  11-18
  1.1 研究背景及研究意义  11-14
    1.1.1 研究背景  11-13
    1.1.2 研究意义  13-14
  1.2 研究内容及研究方法  14-16
    1.2.1 研究内容  14-15
    1.2.2 研究方法  15-16
  1.3 本文的创新点  16-18
第2章财务危机预警研究相关文献回顾  18-25
  2.1 财务危机的定义  18-19
  2.2 预警方法的选择  19-21
    2.2.1 单变量模型  20
    2.2.2 多元判别模型(MDA)  20
    2.2.3 逻辑回归模型(LOGISTIC)  20-21
    2.2.4 人工神经网络模型(ANN)  21
  2.3 预警指标的研究  21-25
    2.3.1 传统的常规财务指标  21-22
    2.3.2 现金流量指标  22
    2.3.3 市场收益指标  22
    2.3.4 公司治理指标  22
    2.3.5 其他指标  22-25
第3章财务危机的理论基础及成因分析  25-32
  3.1 传统的破产理论  25-27
    3.1.1 非均衡理论  25
    3.1.2 财务模型理论  25-26
    3.1.3 委托代理理论  26-27
  3.2 企业核心能力理论  27-29
    3.2.1 核心能力理论重视企业的核心产品  27
    3.2.2 核心能力理论强调企业间的能力分工  27
    3.2.3 核心能力理论认为创造价值是核心能力的本质特征  27-28
    3.2.4 核心能力的价值性体现在企业的主导业务及产品上  28
    3.2.5 核心能力理论倡导企业“归核化”  28-29
  3.3 当前我国制造业上市公司财务危机的成因分析  29-32
    3.3.1 制造业成本上升，主营业务成本过高  29-30
    3.3.2 制造业资金匮乏，主营业务现金流量不足  30-31
    3.3.3 制造业管理粗放，期间费用过高  31
    3.3.4 制造业主业萎缩，主营业务水平低下  31-32
第4章研究设计  32-37
  4.1 研究假设的提出  32-34
  4.2 样本与数据的选择  34
    4.2.1 样本的选择  34
    4.2.2 数据的来源  34
  4.3 变量的选取和设计  34-36
    4.3.1 变量选取的原则  34-35
    4.3.2 指标体系的设计与构建  35-36
  4.4 研究方法的选择  36
  4.5 研究程序  36-37
第5章实证分析  37-60
  5.1 主营模型  37-42
    5.1.1 描述性统计分析  37-38
    5.1.2 相关性分析  38-40
    5.1.3 单变量LOGISTIC 回归分析  40-41
    5.1.4 LOGISTIC 回归模型的构建  41-42
  5.2 只考虑传统指标的预警模型  42-50
    5.2.1 描述性统计分析  43-45
    5.2.2 单变量LOGISTIC 回归分析——拟合优度检验（WALD 检验）  45-46
    5.2.3 相关性分析  46-49
    5.2.4 LOGISTIC 回归模型的构建  49-50
  5.3 基于主营视角的综合预警模型  50-57
    5.3.1 描述性统计分析  50-51
    5.3.2 相关性分析  51-54
    5.3.3 基于主营视角的LOGISTIC 回归模型的构建  54-57
  5.4 三类预警模型的比较分析  57-58
  5.5 三类模型预测效果的检验  58-60
    5.5.1 拟合度检验  58-59
    5.5.2 检验样本检验  59-60
第6章研究结论与建议  60-65
  6.1 研究结论  60
  6.2 相关建议  60-64
  6.3 本文的局限性  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
附录  69

基于主营视角的财务危机预警研究

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