论文基于Logistic和Z计分法公司财务预警模型是关于对不知道怎么写Logistic论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文logistic回归分析论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
【摘 要】以沪深A股制造业上市公司为研究对象,运用因子分析法确定主成分指标后,再利用二分类Logistic回归建立中国上市公司制造业行业的财务预警模型,并进一步对模型的预测效果进行检验,从而得出模型的预测准确率达到了95.0%.
【关键词】财务危机 财务预警模型 因子分析 Logistic回归
一、引言
所谓财务预警,是指借助企业提供的财务报表等其他相关会计资料,运用企业管理学、财务学等理论,采用比率分析等多种分析方法,以发现企业潜在的财务风险,避免财务危机的实际发生.
上市公司财务预警是国内外学者广泛关注的研究课题,有重要的学术价值和应用价值.制造业作为我国国民经济的支柱行业,在工业4.0时代,应该利用新概念带来的新思路、新方法和新模式,实现新常态下的转型升级.机遇和挑战并存,制造业在快速突破发展瓶颈的情况下,财务预警研究尤为重要.
二、文献回顾
关于财务预警的研究最早是由FitzPatrick（1932）提出的单变量破产预测模型.他认为单一的财务比率能很好的反映企业财务状况,但忽视了单一财务比率的随机性,并无法全面反映企业状况.直到1968年,Altman开始运用多个财务指标加权汇总得出多变量判定模型（简称Z-Score模型）,目前被大多数学者所应用,也是发展最为成熟的财务预警模型.随后,学者Ohlson（1980）克服了多变量判定模型对变量有严格联合正态分布要求,采用多元逻辑回归模型（简称Logistic模型）从而计算出企业破产的概率.后来,各国学者掀起财务预警研究浪潮,相继提出了概率模型、混合模型等,但由于缺乏技术支持,研究受到了一定阻碍,而Z-Score模型成为财务预警体系中不可替代的工具.
到了20世纪80年代,国外财务预警的研究成果逐渐被引入国内.上世纪90年代,企业会计准则出台后,财务预警的研究热潮开始,周首华（1996）提出F分数模型,并以Zimmer公司为例进行了F分数的测算,警示企业面临着财务危机的困境.陈静（1999）根据财务报表数据,以1998年的37家ST公司和27家非ST公司为样本进行了一元分析.随后,孙铮（2000）、吴世农（2001）、王泽霞（2009）都分别从不同角度对财务预警问题进行了深入分析和研究.近年来,基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警（周辉仁,2010）、基于信息融合的数据挖掘方法在财务预警中的应用（张亮等,2015）、基于混沌理论的预测模型（张晓燕,2016）等新方法不断提出,丰富了财务预警领域的研究.
国内外学者对于财务预警模型的研究越来越成熟,但由于数据的复杂性等原因,对于制造业上市公司的研究却极少,本文在前人研究成果的基础上,首先利用阿特曼Z-score模型判断得分较低的企业已有较大的概率陷入财务危机,接着利用因子分析法对所选取的指标提取出公因子,利用二分类Logistic回归建立中国上市公司制造业行业的财务预警模型.
三、上市公司财务预警模型的构造
(一)样本来源和指标选取
在对样本进行选择时,根据国家统计局《2017年国民经济行业分类（GB/T 4754—2017）》标准,首先选取了所有上市的制造业企业作为样本,共2220家,选取财务指标的数据是2016年的年报,所有年报数据均取自合并财务报表.
美国纽约大学Altman教授（1968）提出了多元判别分析模型（Z-Score模型）,在研究 选择了五个财务指标,对每个指标分别赋予不同的权重,然后得到这些财务指标的加权平均值即判别值（Z值）,最后根据Z值的大小来确定企业的财务状况.Z-Score模型的思路是运用多变量模式建立多元线性函数公式,即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分（称为Z值）来预测企业的财务危机.本文采用此方法：
■ 公式（1）
其中,
X1等于（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产
X2等于（未分配利润+盈余公积）/期末总资产
X3等于息税前利润/期末总资产
X4等于期末股东权益的市场价值/期末负债
X5等于本期销售收入/总资产
计算完Z值后,把各个样本的Z值做了排序,我们选取了Z值较低（1.8以下）的313家企业和Z值较高（3到5）的353家企业,作为对照组,剔除异常值后,作为Logistic分析的新样本,然后我们又选取了下表的财务指标,所有的样本指标数据都是选取的2016年报数据.
表1 财务预警指标
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(二)因子分析法
为保证分析结果的有效性和可信性,本文采取因子分析法进行统计分析.因子分析法是一种多元统计法,旨在找出某些共同因素,以用尽可能少的因子取代大量的原始数据,同时又能反映出原始数据的信息,并选取具有代表性的指标来分析数据,使复杂问题简单化.
1.确定主因子.本文应用因子分析法中的主成分分析法来计算原始公因子的特征值、方差贡献率以及累计方差贡献率,并由此确定公因子.结果如表2所示.
表2 解释的总方差
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在计算过程中,以主成分分析法提取出公因子.上表中,相关系数矩阵有六个最大的特征值,分别是3.891、3.228、2.072、1.792、1.228和1.062（根据因子提取对话框的设定,提取特征值大于1的因子）.同时,前六个因子的累积贡献率达到69.857%,即前六个因子包含了所有指标的69.857%的信息,因此提取六个因子就能对原有变量的信息描述起到显著作用.其中,因子1的方差贡献率占全部方差的比重最高,达到20.479%.
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图1 碎石图
通过对公共因子碎石图进行分析,可以發现在第6个因子以后,特征值变化趋于平稳.这说明,提取4个公共因子可以对原有变量的信息描述起到显著作用.
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参考文献：
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