38120字硕士毕业论文基于财务和非财务因素的上市机构财务困境预警分析

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：38120字

论点：困境,财务,预警

论文概述：

本文研究的是我国上市公司财务困境预警，分别以制造业上市公司和非制造业上市公司为研究对象，综合考虑导致上市公司财务困境的财务和非财务因素，建立预警模型。

论文正文：

介绍

1.1选题的背景和意义
在当今竞争激烈、变化迅速的时代，企业在获得机遇的同时，面临着巨大的风险。如果不能及时有效地防范和控制风险，企业随时都可能陷入困境甚至破产。国外权威研究机构Dunfc Brudstreet公司通过大量实证数据进行的研究表明，导致企业破产的因素如下:负效应(4%)、欺诈(20.0%)、重大灾难(1%)、管理不善和财务管理不善(91%)等未知因素(2%)。由此可见，企业破产是由多种原因造成的，财务问题是首要因素。中国证券市场经过十多年的发展，上市公司数量逐渐增加，市场规模日益扩大，公司陷入财务困境甚至破产的频率越来越高。因此，各类市场参与者越来越关注公司的财务状况，对公司财务困境预警的需求也越来越大。西方发达国家长期以来一直在研究金融危机预警。菲茨·帕特里克(Fitz Partrick)最早在19刑事年度就开始了对财务困境预警的研究。经过多年的发展，该领域已经取得了大量的研究成果。我国上市公司财务困境预警研究始于上世纪初。学者们真正关心的是从上世纪末至今，相关成果仍然相对较少。这主要是由于中国证券市场发展起步较晚。然而，随着中国证券市场的不断发展和扩大，相关法律的不断出台和监管机构的不断规范，上市公司年报披露的信息越来越全面和可靠，这使得基于中国上市公司样本进行财务困境预警研究变得可行和切实可行。
由于特殊的国情，中国企业在转型时期面临着许多特殊问题，如国有企业改革、股权分置改革，以及发达市场经济国家的企业所面临的问题。这些都为中国学者开展相关研究提供了生动的主题。因此，根据我国国情和国外相关研究成果，构建适合我国上市公司的财务困境预警模型，获取财务状况严重恶化的上市公司预警信号，无疑具有重要的现实意义。从微观角度来看，对公司管理层而言，及时有效的财务困境预警有利于发现问题的症结，提前采取适当的纠正措施，防止企业财务状况进一步恶化，避免陷入财务困境或被收购或合并。债权人可以有效地识别将要陷入困境的公司，他们的贷款申请应该仔细分配，贷款资金的安全性应该受到密切监控，以减少坏账和损失。对于投资者来说，他们可以提前发现上市公司的股价被市场高估还是低估，并提前做出决策，从而将损失降至最低。对于审计人员来说，他们可以更准确地判断公司是否经营不善或财务状况是否恶化，以便更好地了解情况，提出客观、正确的审计意见。从宏观角度来看，上市公司财务困境预警有利于其监管和主动降低经营风险，保证上市公司的整体稳定和发展。有利于促进经济体制改革的进一步深化，维护中国资本市场的健康繁荣。有利于优化资源配置，提高社会效率。总体而言，我国上市公司财务困境预警研究不仅具有一定的理论价值，而且具有重大的现实意义。

1.2国内外研究综述

1.2.1外国研究现状
外国对企业财务困境预警的研究始于1932年。它经历了很长一段时间，取得了丰硕的成果。根据预警方法，它可以分为统计和非统计两类。统计方法主要包括一元判别法、多元线性判别法、多元逻辑回归法、生存分析法等。非统计方法主要包括模拟预测法(如神经网络模型)、行为反射法(如股价分析法)、案例分析法等。近年来，许多研究者将统计和非统计方法结合起来，试图进一步深化研究工作，不断创新研究方法。
(l)单变量判别方法(单变量判别模型)。菲茨帕特里克于1932年首次开始研究财务困境预警。他用单变量判断模型分析了19家企业的财务状况。研究发现，判断能力最高的财务指标是净利润/股东权益和股东权益/负债。Beaver还在1968年使用单变量模型进行了相关研究。选取了79家陷入财务困境的企业和相同数量的资产规模相似的财务状况良好的企业，用6组30个变量对公司破产前1-5年的预测能力进行了检验。获得了债务担保率(现金流/债务总额)、资产收益率(净收入/资产总额)和资产负债率(债务总额/资产总额)三个指标，有效预测财务困境。其他单变量模型包括资产负债分解模型和赌徒理论。资产负债分解模型强调企业外部的不稳定影响导致企业破产前资产负债结构(如流动资产与固定资产的比率)发生重大变化。赌徒理论关注企业破产前持续的负现金流。此后，很少有专门的单变量研究，因为任何单一的指标都不能完全反映企业的财务特征，而不同的比率被用来预测同一家公司可能会得到不同的结果。当一个比率变好而另一个比率变坏时，很难做出准确的预警，因此单变量模型引起了许多批评。

2财务困境预警的理论分析

金融危机是由英国金融危机来解释的，有时被称为金融失败、金融危机和金融恶化。虽然对财务困境预警的研究已经进行了很长时间，但是关于财务困境预警的相关理论却很少，财务困境的定义仍然存在争议。本章阐述了财务困境预警的一些基本理论，并对研究中涉及的概念进行了界定。

2.1财务困境的内涵
目前，理论界对财务困境没有统一的定义。国外对财务困境的研究较早，已经取得了大量的研究成果。对于财务困境的定义也有许多意见。海狸(1968)以破产、银行透支、优先股股利违约和债务违约为财务困境的研究对象。奥尔特曼(1968)将财务困境定义为“企业进入法定破产状态”，公司在破产前必须经历三个阶段:破产阶段、破产阶段和破产阶段。失败阶段是公司财务困难的开始，而无力偿还债务则表明公司已经陷入财务困境。Deakine(1972年)认为，陷入财务困境的公司“只包括已经破产、无法偿还债权人利益和已经清算的公司”。Cichel(1972)将阻碍企业履行义务定义为财务困境，表现为流动性不足、权益不足、债务违约和资金不足。乔治·福斯特(1986)认为，财务困境是“一个严重的流动性问题，如果不大规模调整公司的运营或结构，就无法解决。”此外，RosS等人(1999，2000)从以下四个角度定义了企业的财务困难:第一，企业破产，即清算后无力偿还债权人的债务；第二，法定破产是指企业和债权人向法院申请破产。第三，技术破产意味着企业不能如期履行债务合同。第四，会计破产意味着一个企业的账面净资产为负且资不抵债。

3财务困境预警研究设计……24-38
3.1财务困境预警研究的总体思路……24-25
3.2……25-29
3.2.1上市制造公司样本选择……25-27 [/BR/] 3.2.2上市非制造企业样本选择……27-29 [/BR/] 3.3财务困境预警指标设计……29-31
3.3.1预警指标的设计原则……29[/比尔/] 3.3.2预警指标设计机构……29-31[/比尔/] 3.4预警指标测试……31-38
3.4.1正态性检验……31-33[/比尔/] 3.4.2显著性检验……33-38
4财务困境预警与测试实证研究……38-50
4.1因素分析……38-44 [/BR/] 4.1.1因子分析的基本思想……38-39 [/BR/] 4.1.2 KMO和巴特利特接受检查……39-40
4.1.3因子变量的提取……40-43[/比尔/] 4.1.4系数……43-44[/比尔/] 4.2逻辑回归分析……44-46
4.2.1逻辑回归的基本思想……44-45[/比尔/] 4.2.2逻辑回归结果……45-46 [/BR/] 4.3模型试验和评估……46-50
4.3.1模型试验……46-49 [/BR/] 4.3.2模型评估……49-50
5结论……50-53[/比尔/] 5.1本文的主要结论……50-51
5.2研究局限性和前景……51
5.3对利益攸关方的建议……51-53

结论

本文主要以2004-2006年首次上市的上市公司为研究对象，对中国沪深两市制造业和非制造业公司的t-3和t-4年数据进行统计分析。SPSS统计分析软件主要用于对前人建立的财务困境预警模型进行一定的改进。模型建立后，利用2007年首次上市公司的数据对模型进行检验。结果表明，该模型具有较好的预测效果。总结全文，可以得出以下结论:
(1)通过对研究样本数据的正态检验，表明样本公司的大部分指标不符合正态分布。因此，在对样本进行相关研究时，我们不能使用那些以正态分布为前提的统计方法，而应该使用曼恩·惠特尼尤检验(Mann WhitneyU test)、逻辑回归等对指数分布没有特殊要求的统计检验方法。
(2)显著性检验表明，由于行业差异，上市制造公司和非上市制造公司财务困境的原因不同，这表明在财务困境预警研究中行业因素是不可忽视的。虽然由于样本量的限制，制造业和非制造业之间没有进一步的划分，但这种子行业研究是一个良好的开端，在研究过程中也尽可能排除了非制造业公司内部行业之间的差异。
(3)有n个因素对制造业上市公司的财务困境有重大影响，包括4个非财务指标；影响非制造业上市公司财务困境的因素有9个，其中包括3个非财务指标。可见，非财务因素也是反映上市公司财务状况的重要指标。具有非财务指标的预警模型可以更全面、更准确地预测财务困境。
(4)本文采用因子分析和逻辑回归的混合模型来预警上市公司是否陷入财务困境。结果表明，该混合模型的预测精度一般在80%以上，达到了较为理想的预测效果。
(5)从预测精度的比较来看，上市制造企业高于非上市制造企业。可能的原因是，非制造业上市公司也可以细分为许多行业。由于非制造业上市公司样本量不足，将它们归入一个行业是最后的手段，很难完全消除内部行业差异。

参考
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