基于Logistic模型的上市公司财务困境预警研究

摘要

本文针对财务困境预警，从实证角度展开了分析，利用Logistic回归模型构建了上市公司财务困境预警模型体系，从而较好的解决了财务困境预警的问题。本文对财务困境预警模型构建研究基于上市公司所披露的财务指标数据是真实可信的前提假设，对于那些刻意操纵财务数据的上市公司，本文建立的财务困境预警模型将无法使用。中国上市公司财务指标不服从正态分布，因而采用Logistic回归来建立预警模型。尽管在只有十九年历史的中国资本市场中，会计数据质量不尽人意，但财务数据具有一定的信息含量，对公司利益相关者预测公司的财务预警仍然有一定的帮助，只是财务数据的最佳有效预警期为财务困境前两年。利用训练样本所建的Logistic回归模型在财务困境发生前1年和前2年分别有97.5%和95%的回判准确率，而对于测试样本在财务困境发生前1年和前2年则分别有95.84%和87.49%的预测准确率。