我国钢铁行业财务危机预警模型研究——基于钢铁行业上市公司的经验数据

摘要

我国钢铁行业的财务管理存在着资本结构不合理、资金周转期限较长、融资能力欠佳，财务风险管理落后等一系列问题，不同程度的影响了钢铁行业上市公司的财务分析的客观性。因此，钢铁行业上市公司的财务分析就不能套用万用模型去分析。如何客观的对钢铁行业的上市公司财务危机进行预警已经成为一个迫切需要研究的课题，本文以我国钢铁行业上市公司为研究对象，探讨其财务危机预警模型。　　本文在梳理相关研究成果的基础上，分析了我国钢铁行业上市公司财务危机现状及存在的主要问题，构建了钢铁行业的财务风险预警指标体系及模型，对40家钢铁行业上市公司财务预警进行实证分析，提出了强化钢铁行业上市公司财务风险管理的对策及建议。　　研究认为，钢铁行业上市公司财务管理中普遍存在资本结构不合理、资金周转期较长、调整能力差、财务管理落后等问题;通过主成分分析法，将钢铁行业财务特征所选取的17个指标优化成8个指标，并给出了不同的预警程度;得出钢铁行业上市公司的财务危机的主要影响因素来源于4个方面的能力，即偿债能力、资产运营能力、盈利能力和现金流量能力，这四大项解释了大约85％的财务指标的变异程度，对综合得分具有决定性的意义，在在4个方面的能力中，最重要的是企业的盈利能力，其中，销售净利率、主营业务收益率相对于其他指标就显得比较重要，而现金能力对企业的财务危机影响较小;应用神经网络模型检验了利用因子分析和主成份回归模型得到的风险级别，最终得到了75％的正确率，并由此给出了钢铁行业上市公司财务风险管理的三点建议:降低偿债风险、增强盈利能力、提高运营能力。　　论文通过主成分分析法得出的影响钢铁行业上市公司财务预警的八个主要指标具有现实参考价值。

目录

声明

摘要

第一章 导论

1．1 研究背景

1．2 研究目的与意义

1．2．1 研究目的

1．2．2 研究意义

1．3 国内外研究动态

1．3．1 财务危机预警模型的规范研究成果及简评

1．3．2 财务危机预警模型的实证研究成果及简评

1．4 研究思路与方法

1．4．1 研究思路

1．4．2 研究方法

1．5 研究的创新点

第二章 我国钢铁行业上市公司概况及其财务危机现状分析

2．1 钢铁行业上市公司概况

2．1．1 钢铁行业及企业的现状分析

2．1．2 钢铁行业上市公司股权结构分析

2．1．3 钢铁行业上市公司财务状况分析

2．2 钢铁行业上市公司财务危机现状分析

2．2．1 钢铁行业上市公司财务危机

2．2．2 钢铁行业上市公司财务危机成因

第三章 我国钢铁行业上市公司财务危机预警指标体系的构建

3．1 指标体系的构建

3．1．1 指标选取原则及数据特征

3．1．2 财务预警指标变量的选取

3．2 指标优化的过程

3．2．1 指标优化方法

3．2．2 因子分析过程

3．3 指标体系优化结果

3．3．1 各层的因子分析结果

3．3．2 调整后的指标

3．4 利用主成分建模，确定风险级别

第四章 钢铁行业上市公司财务预警模型的构建

4．1 人工神经网络模型的基本构架与设计

4．2 钢铁行业上市公司财务危机的BP神经网络模型结果

4．2．1 BP神经网络的训练结果及分析

4．2．2 BP神经网络的仿真结果及分析

4．3 本章小结

第五章 结论及建议

5．1 研究结论

5．2 启示及建议

5．2．1 降低偿债风险

5．2．2 增强盈利能力

5．2．3 提高营运能力

5．3 研究局限性及展望

参考文献

附表

致谢

作者简介