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关于分布函数论文范文 基于费米分布函数财务预警模型实证相关论文写作参考文献

分类:毕业论文 原创主题:分布函数论文 更新时间:2024-01-01

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【摘 要】 通过引入一种具有统计学原理的费米分布模型对企业财务状况进行了预警实证研究,结果发现:当赋予费米分布模型在财务预警领域的物理内涵后,一定程度上能够对输入的企业综合财务得分值E进行准确预测,其准确性主要决定于研究样本费米面EF的选择.EF越接近样本的实际值,则预警准确率会显著提高;同时,获得具有正、负相关性的E值对该模型的财务预警准确率至关重要.采用因子分析法和正、负相关性财务指标算术和的方法,分别对获取的E值輸入费米分布模型进行研究,表明采用因子分析法所得的E值由于考虑的企业财务指标过多过杂,对因子分析法所建模型和费米分布模型的预警准确率均产生了一定干扰.相比之下,采用正、负相关性财务指标算术和得到的E值能够有效提高费米分布模型的二进制预警准确率.

【关键词】 费米分布模型; 因子分析; 财务预警

【中图分类号】 F234.4 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2017)03-0044-05

一、引言

随着我国经济高速发展瓶颈的到来,经济活动进入新常态已成必然.从经济发展的类型看,以工业和农业为基础的国有经济逐渐趋于饱和,未来的发展逐步趋向服务性行业,包括交通输运、电子商务、房地产开发、新能源等,部分已经开始成为经济发展的新动力.和此同时,信息化程度的高度发展也使得服务性企业的竞争加剧,面临的机遇增多,一旦处理不当会给企业生存带来危机,如何使企业(特别是中小型企业)抵抗各种财务风险的能力显著提升,将会对其发展和决策起到至关重要的作用.基于此,为了能够全面合理地了解当前我国服务性行业上市公司的财务状况,并且能够为投资者提供科学的分析方法,本文选取了45家上市公司作为实证研究对象,其中包括2015年被ST的9家公司和和之以1:4配对的36家非ST公司.首次采用具有统计学原理的费米分布函数,建立了其在财务预警领域的新模型.本文选取的财务数据均来源于国泰安数据服务中心.

二、费米分布模型的建立

国内外学者[ 1-7 ]对财务预警的研究已经日益成熟,其中的研究方法大致分为单变量预警分析和多变量预警分析两类.最有影响的单变量分析模型是Fitzpatrick(1932)和William(1966)提出的.多变量分析模型已经成为当前研究的主流,应用比较广泛的包括:Altman(1968)提出的Z值模型,以及由此发展起来的F值模型和Y值模型等;Ohlson(1980)提出的Logistic线性回归模型;Coats和Fant(1993)提出的BP神经网络理论等.当前新的预警方法仍然层出不穷,但是无论哪种方法都有其优缺点和适用范围.为了能够对财务预警方面作出新的有益探索,本文引入具有统计学原理的费米分布函数来建立财务预警模型并对其进行实证研究.

费米分布函数是著名物理学家费米在研究半导体材料能级跃迁过程中的电子空穴分布状态时提出的.它是具有统计学原理的一种概率分布模型,由半导体物理[ 8 ]可知,当一个电子得到足够大的能量时,它就会从低能级向高能级跃迁,释放出能量时又会向低能级回落.费米分布描述的便是导带电子获得能量向价带跃迁的概率问题.基于此,可认为不同企业的财务状况是分布在不同的财务水平上的,财务预警机制便是通过提前对低财务水平的企业进行警示.当被警示后,企业可以通过注入新的有效能量来及时摆脱该状态,从而达到避免企业形势进一步恶化的目的.这也是财务预警研究的主要目的和目标,高的预测准确率一直都是财务预警的难点和主要出发点.

fn(E)等于■ (1)

式(1)就是费米分布函数,下面将对其在财务预警领域各参数的物理内涵作解释,并赋值以建立费米分布模型.

(一)E是一个能够反映企业真实经济实力的参数,也可称之为企业的综合财务得分值

由文献可知,无论哪种财务预警模型都需要选取最能够代表企业财务状况的指标值,而该值的获取有很多方法,比如因子分析法、Z-score法、Y分数法、F分数法、比率法以及Logistic法等,本研究采用因子分析法和具有显著正、负相关性的财务指标算术和的方法分别获取E值.

(二)EF被称为费米面

其含义可理解为在某一财务预警的范畴内,衡量ST企业和非ST企业时的一个临界点.该值可从大样本数据的统计学中获得,其越接近样本实际情况则预测的准确率越高.而实际财务预警过程中,很难精确求得EF值,需要进行估算.在一定程度上,EF和实际样本数量及样本中所引入的ST企业数量呈正相关,另外还和样本整体E值的分布区间相关.因此,基于简化考虑,本研究对于该值采用如下定义:EF等于(ST数/总样本数)*(样本E均值),当然也可以有多种其他合理定义,在此暂不予深入研究.

(三)k0T是衡量系统整体环境状态的相关量

任何企业都存在于一个大的经济环境条件下,而且这个环境随着时间的推移在发生变化.当系统经济发展水平越高时,分布在不同水平层次的企业数量将随之增加,表示竞争活力增强;当发展水平越低时,企业的分布层次将被压缩,只能向两个端面靠拢,表示竞争活力降低.考虑到实际企业所处的外部环境在短期内是不会发生非常明显变化的,正常情况下看作常数为宜.本研究对其赋予如下定义:k0T等于1*0.072,其中k0为系统放大倍数,赋值为1,T定义为能够反映中国经济发展趋势的GDP增长率(2014年GDP增长率为7.2%),其他特殊情况暂不深入研究.

(四)fn(E)是企业被ST的概率值

如果其接近于1,则表示企业被ST的概率很大;如果接近于0,则表示被ST的概率很小.值得注意的是,由于公式中的k值为系统放大倍数,它的大小能够对输出概率值起到调节作用,本研究为了提高概率值的分辩率,赋值为1,所以一般情况下的预警概率近似二进制(即得到的概率值基本都是接近1或者0).

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参考文献:

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