强婧[1]2010年在《基于资产流动性的财务失败预警系统研究》文中研究说明发达国家的统计资料表明,将近4/5的破产企业是获利企业,所谓“蓝字倒闭”并不是因为亏损,而是现金不足,资产流动性问题成为了企业陷入财务失败的一个重要原因。目前,国内外学者关于财务失败预警的研究,大多是综合公司的偿债能力、获利能力、营运能力、成长能力等各方面状况来进行的。本文不同于以往研究,采用上市公司财务报表中全面反映企业流动性的指标,运用因子分析和Logistic回归相结合的方法,对我国上市公司进行提前两年的财务失败预警研究。本文试图通过规范研究和实证研究相结合的方法展开资产流动性对企业财务状况影响的讨论。首先介绍了财务失败预警的相关理论研究,阐述了流动性与财务失败的概念以及它们的内在关系,归纳出了财务失败企业的几个流动性方面的特征。文中通过描述性统计分析说明了各行业流动性的差异,据此,对制造业上市公司的十个子行业做聚类分析,将流动性水平接近的行业作为研究样本进行实证研究。研究变量的选择依据前人经验和规范研究的结果,对失败和非失败企业进行差异化分析筛选出最终进入模型的研究变量。通过因子分析提取影响流动性水平的主因子,同时消除变量间共线性问题,再将主因子引入Logistic回归模型,建模结果显示出了较好的预警准确性。基于实证分析的结果,本文认为偿债能力,现金流量结构,周转能力等流动性指标是导致企业财务失败的重要因素,并且越接近财务失败年度,其预测效果越好。本文建立了一个基于流动性的财务失败预警系统,为流动性不足而面临财务失败的企业提出防范和改善措施。最后,指出研究工作中的不足和未来研究的拓展方向。
曾志坚[2]2003年在《上市公司资产流动性与财务预警的实证研究》文中进行了进一步梳理发达国家的统计资料表明，将近4／5的破产企业是获利企业，它们倒闭并不是因为亏损，而是现金不足。因此企业资产流动性不足是企业陷入财务困境的重要原因。国内外学者财务困境预警的研究，都是综合公司的偿债能力、获利能力、营运能力、成长能力等各方面的财务状况，从而进行财务困境预警的。本文应用我国上市公司的财务报表数据，采用传统流动性指标和现金流流动性指标，运用因子分析方法和Logit方法对我国上市公司进行提前两年的财务困境预警研究。考虑到行业流动性的差异，本文还对制造业做了一个行业研究。实证结果显示所建立的预警模型有令人满意的预测效果，且行业研究的预测效果也优于整体研究。研究还发现在现有会计制度和会计准则下，财务报表能提供预测财务困境的大量有用信息。 本研究共分为四部分。 第一部分介绍了流动性与财务困境的概念以及它们的内在关系，同时也介绍了流动性的衡量指标，并指出了本文的研究重点。 第二部分为研究方法与设计。本研究采用的方法是因子分析方法和Logit方法。此外还介绍了样本选取和数据来源，流动性特征变量的选择及数据处理。 第叁部分为实证研究部分，包括整体研究与行业研究。因子分析模型和Logit模型都显示出了较好的预测准确性，且行业研究的预测效果优于整体研究。 第四部分总结了实证研究部分的研究成果及其应用，并说明了研究的局限性和研究的拓展方向。
朱燕妮[3]2008年在《基于BP神经网络的中国房地产上市公司财务危机预警研究》文中提出经过了几十年的发展,公司财务危机预警的研究已经成为了被国内外学者广泛关注的研究课题,不仅具有较高的学术价值,而且有着巨大的应用价值,可以成为公司管理者及其利益相关者进行决策的重要参考依据。纵观国内外公司财务危机预警领域的相关研究,主要集中在财务危机预警指标体系的构建和预警模型的构建两个方面,且目前已构建的财务危机预警指标体系以及预警模型多为普适性的。然而随着经济的发展,不同行业间的差异越来越明显,原本普适性的预警指标体系和模型,已经远远不能满足各行业的需要了。因而构建出针对各个行业的财务危机预警指标体系和模型已经成为了财务危机预警研究领域的一个重要的发展趋势。就目前来看,一方面中国房地产行业经过了一轮飞速发展期,已经成为了国民经济的支柱产业之一;另一方面近年来随着中国证券市场的快速发展,房地产上市公司的数量和规模也在不断扩大,有越来越多的投资者关注房地产上市公司的业绩和发展。因此针对中国房地产上市公司构建财务危机预警模型迫在眉睫,然而这一方面的理论研究却不多见。本文通过对国内外公司财务危机预警相关文献的梳理,并且结合中国房地产行业的特点,从财务危机的界定、财务危机警度的划分、研究样本的设计和搜集、变量的选取和优化以及构建模型的方法等方面提出了构建针对中国房地产上市公司的财务危机预警模型的思路。首先,本文构建出了中国房地产上市公司财务危机预警指标体系。笔者选取了44家中国房地产上市公司的1998-2006年的数据作为样本,在广泛的文献阅读的基础上,从偿债能力、盈利能力、经营发展能力、资产管理能力、扩张能力、市场价值维度以及公司治理等8个方面选择了能够全面反映出公司经营与管理各个方面的63个指标,先后采用Kruskal-walis H检验和因子分析对指标进行筛选和优化,得到了中国房地产上市公司财务危机预警指标体系,含有8类24个指标,其中包括笔者特别挑选的能够反映出中国房地产行业特色的指标“每股土地储备金额”。其次,本文构建了中国房地产上市公司分警度财务危机预警模型。在本文构建的财务危机预警指标体系的基础上,采用BP神经网络方法,使用提前一年的样本数据建立了预测期为一年的分警度财务危机预警模型。在该模型的构建过程中,本文比较了MATLAB6.0神经网络工具箱中所提供的trainlm、trainrp、trainscg、trainbfg和traingdx五种快速学习方法,选择出了训练效果最佳的trainlm方法进行网络训练,构建出的财务危机预警模型能够对中国房地产上市公司财务状况区别出“健康”、“轻度财务危机”和“重度财务危机”叁个警度,在采用检验样本进行仿真检验时获得了92.38%的正确率,而且本模型对财务危机(包括“轻度财务危机”和“重度财务危机”两种情况)的识别能力很强,极大程度上避免了将财务危机误判成健康的情况出现。最后,本文对“海泰发展”1999-2006年的财务状况采用本文构建的针对中国房地产上市公司的财务危机预警模型进行仿真预测,预测结果表明,财务危机年份的预测完全正确,仅出现了1次对健康年份的误判,再次证明了本模型对财务危机的识别能力,应用价值较大。
刘彦文[4]2008年在《上市公司财务危机预警模型研究》文中研究指明竞争激烈的市场经济孕育发展机遇的同时,也暗藏着无尽的风险和危机。对于上市公司而言,因财务危机沦为“ST”甚至被迫退市的情况愈演愈烈。公司陷入财务危机,不仅危机其自身的生存和发展,也给投资者、债权人带来巨大的损失。因此,构建彼此不相关而且信息涵盖量大的财务危机预警指标体系,以及预测能力高的财务危机预警模型,对于证券市场的投资者和公司管理层而言,无疑能起到稳定证券市场、稳定国民经济乃至稳定社会发展的重要作用。本文在实证研究部分分别用Logistic预警模型、神经网络预警模型和遗传改进神经网络预警模型进行了预警模型的构建与检验。论文共分为五部分。第一部分介绍了上市公司财务预警的研究背景和研究意义,以及国内外研究现状;第二章介绍了企业财务危机的研究理论,分别从企业及其发展、企业财务危机的内涵和企业财务危机形成的原因进行了概述;第叁部分主要对企业财务危机预警的相关理论进行了阐述,介绍了企业财务危机预警的理论依据,并对企业财务危机定性和定量预警的研究方法进行了回顾;第四部分是研究设计,主要介绍样本和预警变量的选取,并运用主成分分析提取主成分;第五部分是在分别用Logistic预警模型,BP神经网络预警模型和遗传优化神经网络预警模型进行了预警模型的构建与检验,并利用不同预测模型建模方法的实证结果进行比较;最后本文提出研究结论,并探讨了本研究的局限性和有关研究领域未来的扩展方向。本文的特色及创新之处在于:一是指标体系中引入了盈余管理、利润操纵程度指标和非财务信息,使预警指标体系更加完整。二是将遗传算法和神经网络相结合,构建了优化的财务预警模型。叁是采用新的样本配对方法,增强了模型的适用性。
任惠光[5]2007年在《中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究》文中研究表明公司财务危机预警,不论是在学术界或是实务界都一直备受关注。在实务上,除了银行业者对于贷款者的信用风险管理之外,另外如标准普尔公司(STANDARD&POOR'S)等金融分析机构对于受评企业的信用等级归类,都必须关注受评企业公司财务危机预警。越来越多的投资者通过证券市场对上市公司进行投资,上市公司如果出现财务危机而投资者不能及时掌握相关信息,预警危机的发生,将会面临巨大的风险,造成经济损失,甚至影响整个社会的稳定。2001年,沪深两市的A股全年跌幅曾经达20%和30%,两市A股的总流通市值由2000年末的15506亿元,缩水至2001年末的12454亿元(扣除新股之后),即经过2001年的下跌,沪深两市的A股总流通市值损失了3000多亿元。然而截至2007年8月,我国沪深两市的总市值已经突破23万亿,股民总数超过1.1亿户,沪市日成交金额接近1600亿。上证指数突破5000之后,仍然持续上扬。虽然,国家也在不断的通过上调准备金率,发行特别国债来进行调控,降低市场过热风险;但所有的证券市场参与者,此时更应清醒地认识到股市永远存在风险,除了要记取历史教训对投资对象的选择要慎重外,更需要一个能够有效规避上市公司财务危机风险的预警机制。近年来,上市公司因财务危机导致经营陷入困境而被列为ST或~*ST公司的例子屡见不鲜,其原因是多方面的,如上市公司经营者决策失误,管理失控,外部环境恶化等。但任何财务危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程。及时准确预警财务危机状况的发生,无论从哪个角度分析都是十分必要的。经营者能够在财务危机出现的萌芽阶段及早采取相应措施,预防失败;投资者在得到上市公司的财务危机预警后及时处理现有投资,避免更大损失;银行等金融机构可以利用这种预警,帮助做出贷款决策并进行贷款控制;相关企业可以在这种预警的帮助下做出信用决策并对应收账款进行有效管理;准备借"壳"或买"壳"上市的公司可以根据预警信息,找到合适的重组目标公司;注册会计师则利用这种预警信息确定其审计程序,判断该上市公司的前景。因此,本论文的研究意义在于,将上市公司财务危机视为一个相对独立的动态系统,探讨财务危机预警的前提和基础,分析财务危机发生的成因,为证券市场参与者构建跨期财务危机预警综合模型。本研究由六章组成。第一章是绪论部分,在该章节中将主要关注选题的依据与意义、相关概念的界定,并表明研究的思路和方法,最后介绍论文结构安排和创新之处。第二章是文献回顾与评述,以时间为主线,回顾论文相关领域的主要代表人物及其研究成果,包括以下几个方面:财务危机的成因(财务与非财务)、代理问题与公司治理、财务危机预警模型相关的实证研究以及财务危机预警模型的比较与评述。第叁章是研究方法,主要包括叁部分内容,即财务危机公司操作型定义、研究样本选取与描述以及变量操作性定义。第四章是统计模型的构建与研究假说的设立,首先仅考虑财务变量建立模型,然后逐步依次加入公司治理变量、总体经济变量和经营效率变量,最终建立综合指标模型。在模型构建之后,则在前人研究和文献回顾的基础上,设立一系列的研究假说,作为下文实证的出发点。第五章是实证结果与分析,首先对样本数据进行叙述性统计与分析,剔除不合理的资料;然后将378个样本2002年-2005年跨期数据分别代入第四章所构建包含不同层面变量的预警模型,利用DEA数据包络分析法、Logit模型和类神经网络模型分别运行数据,并进行拟合优度与假说的检测及实证,比较各个模型的数据与实证结果,确定并构建出本研究中最优的跨期财务危机预警综合模型。最后以此模型对2006年A股上市公司1379个全样本数据(剔除金融保险业和数据不全的公司)进行财务危机公司预测,得到全样本第0-10%百分段即可预测出53.03%的ST公司,而全样本的前50%百分段就可涵盖90.15%的ST公司。第六章是结论与后续研究设想,在本章中,将对整个论文加以总结。对得出的研究结论加以汇总、整合;结合实际找出论文研究中存在的不足和局限;并为后来的研究展望及设想提供中肯的意见。
李月英[6]2010年在《我国农业上市公司财务危机预警研究》文中研究表明在快速发展但尚未成熟的中国证券市场中,因财务危机导致公司经营陷入危机甚至宣告破产的例子屡见不鲜,对于农业上市公司来讲,农业上市公司面临着自然风险和市场风险的双重压力,如何通过财务预警模型来合理规避风险、提早诊断和化解危机是农业上市公司面临的一个重要问题。截至2009年底,41家农业上市公司中有7家被特别处理,可见,农业上市公司要想保持长期稳定的发展,构建一套有效、灵活、适合我国农业上市公司财务危机预警模型具有极其重要的意义。本文选取沪深证券交易所2009年所有被特别处理(ST)的7家农业上市公司作为研究样本,并选取31家财务状况良好的农业上市公司构成控制样本,从偿债能力、盈利能力等五个方面选择17个财务指标作为初始变量,运用SPSS16.0软件,采用多元线性回归模型以被特别处理前1年(2008年)的数据来建模,最后,选取农业上市公司2004-2007年连续4年的财务数据进行预警分析。本文的主要研究结论如下:1、本文通过对38家样本公司Z值的计算,调整临界值,得到如下结论:当Z值小于1.5时,公司的财务状况较差;当Z值在大于1.5时,公司的财务状况良好。这样就可以把某一农业上市公司的财务指标数据代入多元线性回归模型中,来判断企业所处的财务状况是否安全。2、研究表明多元线性回归模型对我国农业上市公司有较好的预测效果,准确率高达84%以上,说明我国农业上市公司可以使用此模型进行财务预警。通过分析模型的预测效果发现:时间间隔越长,预测的准确率就越小,本文的研究发现农业上市公司在财务危机发生的前1年准确率达到92.1%,也就是说越接近被ST年份其误判率就越低。3、研究得出资产负债率、流动比率、销售净利率、主营业务收入增长率、总资产增长率、存货周转率等11个指标构成的多元线性回归模型可以用于ST公司的风险预防,其中资产负债率、总资产增长率、主营业务收入增长率比较显着,对模型的贡献比较大。
朱超群[7]2016年在《引入企业资产质量指标的财务风险预警模型研究》文中研究表明财务风险是企业发展历程中常见的一种风险,其直观表现,简而言之,就是企业偿还不了到期债务,其产生的原因与企业的盈利能力、运营能力、内部控制等多种因素相关。财务风险对企业的危害不言而喻,轻则影响企业的正常经济活动,重则使企业陷入破产的境地。为了帮助企业应对财务风险,专家学者们提出了利用相关财务数据,构建财务风险预警模型以对财务风险进行预警的这一方法,其根本理论依据在于:企业财务风险的产生不是一蹴而就的,是一个渐进、由多种因素引发的过程,所以如果能够事先发现并控制好这些因素,那么就有可能将财务风险发生的可能性降到最低。本文正是在这一理论基础之上,将未被大多数学者采用的却经研究表明与企业财务风险有着密切联系的企业资产质量指标体系加入财务风险预警模型的构建中,以探讨资产质量指标体系的加入能否提高预警模型的准确性。本文大致可以分为理论分析、实证分析和对策建议叁个部分。在理论分析部分,本文首先阐述了财务风险的定义和常见的财务预警模型,以及资产质量的相关定义和资产质量评价体系,接着说明了财务风险与资产质量的关系或者资产质量影响财务风险的机理;在实证分析部分,本文首先对样本公司和研究数据进行了选择,选取了2010至2013年首次被ST的48家上市公司以及配比的96家正常公司的数据,依次使用显着性检验和共线性诊断,对初步选择好的指标进行层层筛选,以确定用于构建逻辑回归模型的最终指标,最后利用这些确定好的最终指标来分别构建只含常用财务指标体系的传统预警模型与含有资产质量指标体系的资产质量模型,通过比较这两种预警模型的结果,发现资产质量指标的引入能够提高财务风险预警模型的准确性;在对策建议部分,本文结合理论分析与实证分析,给管理者提供了树立风险意识、做好资产管理等建议,以帮助企业降低财务风险的可能性。
杨锐[8]2008年在《基于违约概率模型KMV的上市公司财务危机预警研究》文中研究说明随着国内资本市场的逐步放开,公司融资渠道多样化,公司面临来自内外部的不确定性越来越多,爆发财务危机的可能性也越来越大,随之将会给投资者和债权人带来惨重的损失,严重的甚至威胁到整个金融体系的稳定性。因此,建立一套有效的财务危机预警模型,对公司爆发财务危机的可能性进行预测,进而在财务危机出现的萌芽状态就采取有效措施来防范和化解财务危机,对于保护投资者利益、维持资本市场稳定,尤其是解决目前国内商业银行不良资产率过高的问题等,有着积极的理论意义和实践意义。财务危机预警是指以企业的财务报表、经营计划、相关经营资料以及所收集的外部资料为依据,根据企业建立的组织体系,对可能造成企业财务危机的风险因素进行跟踪、监测、预测,同时根据理论研究和经验总结,采用各种定量或定性的分析方法,设计一种有效的综合性模型并确定一个阀值,当相关因素指标综合值超过阀值时发出危机警报并采取对策。目前的财务危机预警模型可分为两类:财务指标预警模型和信用风险量化模型。前者基于上市公司公布的财务数据,即反映上市公司各种能力的财务指标,比如盈利能力指标、偿债能力指标、成长能力指标、现金流量指标、营运能力指标等,利用统计学中的多元回归方法,建立静态的财务危机预警模型,然后对总体样本违约与否进行判别。比较常用的是Logistic回归模型。虽然这类模型操作方便,但是时期性强,再加上国内普遍存在的上市公司会计信息失真问题,使得其难以体现细微、快速的市场变化。信用风险量化模型的出现使得以上问题得以解决。比较着名的就是违约概率模型KMV。该模型基于Black‐Scholes期权定价理论,将公司股权看作是以公司资产价值为标的的欧式看涨期权,该看涨期权的执行价格是公司债务,期限是公司债务的期限,根据债务到期上市公司的资产价值是否小于其债务价值的来判断是否将要发生违约风险,并进一步得出违约概率(EDF)。由于该模型利用资本市场上股票价格变动信息而非历史账面数据进行预测,因此能够科学的、动态的、及时的反映上市企业当前的经营状况的变动趋势。本文在对Logistic回归模型和KMV模型的基本原理进行详细阐述的基础上,将KMV模型中的信用风险变量—违约距离DD引入到Logistic回归模型,建立另一套新的财务危机预警模型,并通过新旧模型预测准确率在时间上的比较,来考察违约距离对于预警模型预测能力和解释能力的影响。首先,本文根据中国资本市场的实际情况对KMV模型的参数做出修正:(一)股东权益的市场价值E :KMV模型是基于国外处于全流通环境的股票市场开发出来的,其中公司股权价值可以用公司总股本乘于股票二级市场价格来计算股东权益的市场价值。但是由于我国证券市场形成的特定历史原因,上市公司尚有其价值随市值变化的流通股与其价值不随市值变化的非流通股之分,因此不能简单的使用国外的方法计算股权价值。本文使用净资产定价法,基于历史数据回归出非流通股与每股净资产的线性关系,进而解决了这一问题。(二)违约点DP:当公司的资产价值低于一定水平时,公司就会对债权人和股东违约,与这一水平相对应的资产价值为违约点DP(Default?Point),即公司资产价值等于负债价值时的点。根据对国外众多案例的研究,KMV公司将违约点确定短期负债加上二分之一的长期负债。鉴于国内对两种负债所占比例存在较多争议,本文设置了多个比例值,分别计算出违约距离,然后进行显着性对比。对比结果显示KMV模型中违约点计算方式同样适用于国内上市公司。?其次,对模型输出结果(违约距离DD)做正态性和显着性分析。正态性检验的目的是确定显着性检验采用的方法,而显着性检验的目的是检验违约距离能否有效的区分正常公司和违约公司两组样本。正态性检验结果显示,违约距离并不服从正态分布,因此不能使用参数检验法进行显着性检验,需采用非参数检验方法。显着性检验结果显示,违约距离能够较好的描述危机公司财务状况恶化的态势,并且能够有效的体现危机公司和正常公司之间的差异,因此能够作为变量为建立模型所采用。再次,对选取的35个财务指标进行筛选。由于众多指标之间可能存在多重共线性,因此需要进一步筛选确定能够进入模型的指标。筛选原理与上述违约距离的相同。检验结果显示,从2004年到2006年,通过显着性检验的财务指标的数目逐渐增多,这表明,距离被ST日期越近,财务指标在危机公司和正常公司之间的差异性越显着。然后,构建判别模型。基于上述研究过程,利用Logistic模型-逐步向前-Wald回归方法,针对各个时间阶段分别构建基于财务指标的财务预警模型和在此基础上引入违约距离的财务预警模型,通过对模型判别效果在横向和纵向的比较和分析,得出主要结论为:基于股票交易数据的违约距离可以提高财务预警模型的解释能力和预测能力,且模型提前两年判别的效果最佳,从而验证了本文的观点。最后,根据研究结果,本文对上市公司管理层、投资者和债权人以及信用评级机构的评级框架提出了相应的建议,同时对模型在实际中如何应用做了简单的阐述。本文的创新点主要体现在以下几个方面:首先,KMV模型的修正。国内实际情况的特殊性决定了不能直接将模型引入研究,而以往研究往往忽略了模型修正的必要性。本文先就模型在国内的适用性进行分析,然后较为深入得对非流通股定价以及违约点计算方法等问题进行了探讨,取得了较为满意的结论,同时丰富了该领域的理论研究内容,具有较好的理论意义。其次,模型指标的选取。以往研究中多采用盈利能力、偿债能力、成长能力、现金流量、营运能力五大类财务指标,本文在此基础上新引入了一种非财务指标——公司治理能力,包括:董事长与总经理兼任情况、独立董事比例、监事总规模、第一大股东持股比例、第二至十大股东持股比例、国有股比例、股权质押比例等,尝试着从多角度、全方位考察公司经营能力的变动情况。再次,判别模型的构建。文本研究发现,叁年中进入模型的财务指标差异较大。这表明以往研究中运用单一模型对公司的ST历程的不同阶段进行预警是不合理的,因此本文采用建立模型体系的方法对公司财务状况进行预警,并且结果验证了这种方法的有效性。?最后,提出建议。本文根据研究结果对国内上市公司日常管理、投资者及债权人日常风险管理过程提出相应建议,并就如何在实际中应用模型做了简单的阐述。
于慧艳[9]2004年在《中国上市公司财务危机预警及管理对策研究》文中认为随着中国证券市场的发展，上市公司数量逐年增多，规模逐年扩大、不断优化，运作不断规范。相对于传统型企业来说，上市公司具有业绩较好、规模较大、筹资和扩充能力较强等优势，已成为现代市场经济中最具活力和发展潜力的企业组织。越来越多的投资人通过证券市场进行投资，上市公司输入了紧缺的资金，又为自己带来了投资收益。但是，一些上市公司由于各种原因陷入财务危机，经营业绩逐年下降，出现亏损、财务状况异常甚至受到特别处理，而且有可能面临退市的危险。上市公司陷入财务危机不仅会使投资者、债权人遭受损失，而且会影响整个社会资源配置的有效性。预测上市公司的财务危机是投资者、债权人及证券市场监督机构所广泛关注的课题。论文在全面、深入调研中国上市公司财务危机的现状和国内外在该领域已有研究成果的基础上，阐述了财务危机的定义、主要诱因和一般研究方法，将财务分析理论与实证研究成果相结合，以因财务状况异常而被特别处理（ST）作为上市公司陷入财务危机的标志，首先应用剖面分析研究财务危机出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异；然后，运用多元 Logistic 回归分析模型，采用市场上公开取得的财务数据，对中国上市公司财务危机进行预测。通过试验，得到了含有 6 个变量的最佳 Logistic 回归判别模型，财务危机发生前 1 年的误判率仅为 7.36%。它可为市场参与者和管理层预测公司经营业绩、评价证券投资价值、进行信贷决策和信用风险管理提供有力的信息支持。在充分调查的基础上，采用实证分析与规范理论相结合、定量分析与定性分析相结合的研究方法，寻找到中国上市公司陷入财务危机的根本原因：产业结构不合理、缺乏合理、有效的公司治理结构、资本结构不完善、缺乏核心竞争力、企业机制转换不彻底等。如果这些因素得不到根本的改变，将会影响中国上市公司的发展及经济的发展。为切实改善上市公司运作质量，全面推进各项改革措施已成为当务之急。提出的具体改进对策是：改进上市公司产业结构、改革公司治理机制、培育核心竞争力和良好的市场环境、强化中介机构的责任、加强对投资者教育等。
饶炯炯[10]2013年在《房地产上市公司财务困境预警的实证研究》文中进行了进一步梳理近年来,伴随着我国资本市场的不断扩大和深化以及我国市场经济的进一步发展,上市公司在市场上也面临着激烈的竞争以致优胜劣汰,相关政策措施也对上市公司退市和破产机制进行了明确清晰的界定和规划,因此,上市公司的财务管理和预警越来越受到广泛的关注。上市公司的财务状况往往反映了该公司管理运营的效率,其对公司的各个层面都能产生积极或者正面的影响,如果上市公司的财务状况出现持续性非逆转的恶化,那么就可以认定该上市公司陷入了财务困境,一旦公司陷入财务困境,就会对整个社会资源造成浪费,牵扯到整个行业发展的稳定性,因此,在现阶段,我国金融体系和社会信用体制均很不完善,对财务困境预警的研究就显得尤为必要且具有相当的现实意义。我国的房地产行业经过十几年的市场化发展,已经形成了规模化的房地产上市公司,而房地产行业本身又具有周期长、高投资、高风险、关联性强等诸多特点,该行业的运营牵涉到国民经济的健康发展,其本身就是舆论关注的焦点,特别是近年来对房地产行业的宏观和微观的调控,使得该行业的上市公司隐含着相应的财务风险,对这些财务风险的正确预警和解决将关系到该行业和国民经济能否健康稳定的发展。本文回顾了国内外有关财务困境预警的研究,通过合理分析房地产行业的特点来挖掘房地产上市公司的风险来源,从而通过选择我国上市房地产公司作为样本来构建符合该行业特征的财务风险预警评价指标体系,根据样本数据,我们通过Mann-Whitney U非参数检验和Pearson相关性检验对财务指标数据进行预处理,并将预处理后的数据进行实证分析,考虑到动态性原则,我们采用了生存分析中的Cox模型来拟合多个时间段的样本数据,这样可以防止单期模型所不能反映公司财务状况的趋势性信息的劣势。经过合理分析发现,资产负债率、流动比率、已获利息倍数、总资产增长率、总资产净利率(ROA)、销售净利率这六个指标能够对我国上市房地产公司陷入财务困境做出较好的预警,进而对这些指标的现实经济意义做出合理解释,并提出相应的政策建议。
参考文献：
[1]. 基于资产流动性的财务失败预警系统研究[D]. 强婧. 东华大学. 2010
[2]. 上市公司资产流动性与财务预警的实证研究[D]. 曾志坚. 湖南大学. 2003
[3]. 基于BP神经网络的中国房地产上市公司财务危机预警研究[D]. 朱燕妮. 浙江大学. 2008
[4]. 上市公司财务危机预警模型研究[D]. 刘彦文. 大连理工大学. 2008
[5]. 中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究[D]. 任惠光. 山东大学. 2007
[6]. 我国农业上市公司财务危机预警研究[D]. 李月英. 内蒙古农业大学. 2010
[7]. 引入企业资产质量指标的财务风险预警模型研究[D]. 朱超群. 南华大学. 2016
[8]. 基于违约概率模型KMV的上市公司财务危机预警研究[D]. 杨锐. 西南财经大学. 2008
[9]. 中国上市公司财务危机预警及管理对策研究[D]. 于慧艳. 东北农业大学. 2004
[10]. 房地产上市公司财务困境预警的实证研究[D]. 饶炯炯. 复旦大学. 2013
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