论文中小上市企业财务危机预警是大学硕士与本科财务危机毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写海航 2018财务危机方面论文范文。
【摘 要】 中小企业在国民经济和社会发展中发挥着重要的作用,然而由于其风险抵御能力相对较弱等因素,针对其开展财务危机预警研究就显得尤为重要.以2005—2015年中小板上市企业为研究样本,困境样本筛选时不是单纯考虑ST或*ST,而是将“在连续两年内只发生过一次年度末亏损,但在该期间内各季度的净利润率平均值小于零”作为另一个困境样本匹配标准.结合财务、 流量以及公司治理指标,用粗糙熵方法对初选指标进行特征选择进而构建预警指标体系,在此基础上建立Logistic预警模型,并采用十折交叉验证方法进行稳健性检验.结果显示：和传统Logistic模型预警准确率相比,RS—Logistic模型预警准确率更高；在指标体系中融入公司治理变量可以对模型预测效果起到正向促进作用.
【关键词】 中小企业； 粗糙熵； 十折交叉验证； 公司治理； 财务预警
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2017）09-0089-06
一、引言
2016年12月11日,中国加入WTO满15周年,在这15年的经济发展浪潮中,中国一跃成为世界第二大经济体.企业是经济社会发展的主要动力,有效的企业财务危机预警不仅有利于企业的可持续发展,对股东等相关利益主体甚至于整个国民经济运行也都具有举足轻重的作用[1]；建立科学有效的财务危机预警系统,有助于企业管理层及时发现问题并采取相应措施,避免企业陷入更大的危机[2].特别是对中小企业而言,由于其风险抵御能力相对较弱,有效的财务危机预警机制就显得尤为重要.目前,国家出台了一系列政策鼓励中小企业发展,在政策支持环境下,我国中小企业日渐成为国民经济、社会发展的重要力量,在发展经济、解决就业、改善民生、创新科技等方面发挥着重要作用[3].和此同时,我国中小企业存在着市场竞争激烈、财务风险管理能力不足、公司治理结构不完善等一系列问题,随着经济下行压力的增大,6 666万家中小微企业（ 数据）生存非常困难[4].近年来,金融危机、欧债危机的发生给我国整体经济带来巨大冲击,并导致大量中小企业破产.显然,缺乏有效预警机制、信息缺失等问题是这一现状的重要影响因素[5].在后金融危机时代,市场运行风险依然显著,综合运用中小企业的财务和非财务数据,并基于科学的预警模型帮助中小企业及早发现经营中存在的问题,建立中小企业财务危机预警系统,不仅能提高中小企业的财务管理水平,还有利于中小企业及时应对市场风险,为中小企业管理层提供及时、可靠的决策依据,进而实现中小企业可持续发展.
二、文献回顾
(一)预警指标体系研究
在财务危机预警研究中,预警指标体系的构建是研究者的首要关注目标.Altman[6]使用常规的财务指标作为预警变量进行财务危机预测.鲍新中等[7]对33个财务变量进行筛选,最终得到9个能反映企业财务状况的财务指标进行财务预警研究.面对日益加剧的市场预期风险,“ 为王”的经营理论日渐受到重视,学者也逐渐将研究视角从传统财务指标转移到收付实现制下的 流指标上来.William[8]是公认的引入 流量指标进行财务预警的先驱,研究中以79对公司为研究样本,结果表明, 流量/总负债能很好地预测公司的财务状况.近年来,一些非财务指标如公司治理指标也被引入到预警指标体系中.Whitaker[9]认为,许多公司陷入财务危机更多的是源于其薄弱的管理而非经济上的困难,学术界也关注了管理层激励对企业财务危机的影响.刘玉敏等[10]引入公司治理因素建立预警模型,结果表明引入公司治理指標的模型预测精度得到了提高.
可以看出,当前财务危机预警研究不仅考虑财务指标,同时也关注了 流指标；尤其需要强调的是,中小企业由于存在着市场竞争激烈、财务风险管理能力不足、公司治理结构不完善等一系列问题,因此,同时考虑公司治理指标对于提高预警效果就显得尤为重要.
(二)预警模型研究
单变量分析是最早用于财务危机预警的模型,Fitzpatrick[11]提出以单项财务比率作为标准来判断企业财务风险状态.William[12]采用财务比率对企业财务危机进行预测,研究证实在排除行业因素和公司资产规模因素的前提下,债务保障率、总资产净利润率等财务比率对预测财务危机是有效的.虽然单变量模型运用广泛,但不同指标的预测结果可能相互矛盾,且容易被管理者操纵.
多元线性判定模型是运用多种财务指标构造多元线性函数来进行危机预警的模型,其典型代表是由Altman[13]建立的Z-Score模型.研究中从22个财务指标中提取5个公因子,围绕企业资产利用率、资产规模、偿债能力、财务结构、盈利能力等方面综合分析预测企业的财务状况,通过对33组制造性上市企业的研究,建立多元线性Z-Score模型.多元线性判定模型具有较高的判别精度,但它有一些较为严格的前提假设,如线性关系、变量服从正态分布以及解释变量之间独立等,这在现实情况中很难满足.为了克服这些局限性,自20世纪70年代末以来,财务危机预警的研究人员引入Logistic回归方法.
Martin[14]首次尝试将Logistic模型应用于企业财务危机预警模型的构建,以1969—1974年上市公司作为研究对象,选取4个财务指标预测两年后样本公司的破产概率.浦军等[15]选取40家ST公司和103家非ST公司作为研究样本,选取资产负债率、每股收益、股权集中度等8个变量作为建模指标,运用Logistic回归模型建立相应的财务危机预警模型,取得了良好的预测效果.方匡南等[16]在充分考虑变量间的网络结构关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,将其应用于我国企业信用风险预警研究中,预测效果优于传统Logistic模型.Logistic模型的优点是假设条件较少,如不要求总体满足正态分布和协方差矩阵相等,且能够针对分类问题进行回归分析,因此,其成为财务预警研究的重要建模方法之一.
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参考文献：
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