基于财务状况多分类的财务困境预警模型研究——以机械制造业上市公司为例

摘要

一般来讲，监管当局监督机制的缺失会导致股票市场投机气氛的蔓延，严重制约证券市场的健康发展。在这种情况下，如何对众多上市公司的财务状况进行合理分类，构建一个科学合理的财务困境预警模型不论对于监管者还是对于投资者或者上市公司管理层，都具有重要的意义。 本文突破以往研究将上市公司财务状况仅分为ST和非ST的简单分类，而将166家机械制造业上市公司财务状况分为四大类：财务充盈、财务均衡、财务困境和财务危机。笔者选取A股市场上2005-2007年三年的166家机械制造业上市公司作为样本，以2007年上市公司财务指标和股票信息指标所提取的六个主成分因子以及构建的公司治理指数作为聚类分析变量，将机械制造业上市公司财务状况四分类，再运用多元Logistic方法对财务困境和财务危机公司进行预测。 本文得到的主要结论有如下几点：(1)聚类分析结果表明我国上市公司的财务状况普遍处于不佳的阶段。(2)公司治理指标是甄别企业财务健康状况的重要指标。(3)在选定指标和样本区域时，全样本基础上所建立的多元Logistic模型具有较强的预测能力。(4)企业财务状况不能简单的用几个指标来表达。

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致谢

1 引言

1.1研究背景

1.2相关概念辨析及界定

1.2.1财务状况分类及定义

1.2.2财务困境定义

1.3研究思路和结构安排

1.4研究创新点

2财务困境预警研究综述

2.1财务困境规范性理论

2.2财务困境实证研究

2.3公司治理与财务困境的研究综述

2.4简要评述

3 预警指标选取与财务状况分类

3.1样本选取

3.2预警指标的确定

3.2.1预警指标的初选原则

3.2.2预警指标的选取

3.3公司治理指数的构建

3.3.1主成分分析法

3.3.2公司治理指数构建

3.4分类指标主成分的提取

3.5样本聚类分析

3.5.1聚类分析方法

3.5.2聚类分析过程及结果

4分类财务困境预警模型的构建与分析

4.1多元Logistic回归分析原理

4.2多元Logistic回归模型的建立

4.2.1 t-1年模型构建

4.2.2 t-2年模型构建

4.3实证结果分析

5总结

5.1研究结论

5.2研究局限性

5.3后续研究展望

参考文献

附录

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