财务风险-财务风险预警-主成分分析-Logistic回归

1、财务风险论文：上市公司财务风险预警Logistic模型的研究【中文摘要】随着中国走向世界步伐的加快,企业之间的竞争日益加剧,因此有必要建立财务风险预警模型,及时发现企业的潜在风险,确保企业的正常运行。当前国内外财务风险预警模型有很多种,多元线性回归模型Logistic回归模型、人工神经网络技术模型等,经比较研究后发现Logistic回归模型最适合我国上市公司财务数据的数据分布特征。本文以上市公司中被特别处理的公司为财务危机的标志,选取了2009年104家ST、*ST类公司作为基础样本,104家非ST类公司为配对样本,样本规模共208家。以财务危机发生时点为T,利用研究样本中上市公司的T-1、T

2、-2、T-3年的数据,借助SPSS 17.0版统计分析工具进行研究。首先,研究了样本财务指标的数据分布特征,证实了我国上市公司财务指标总体上不服从正态分布,因而选择Logistic回归分析方法建立财务危机预测模型；其次,对财务危机出现前3年内这两类企业23个财务指标的显著性差异检验,并利用主成分分析法筛选了9个指标作为建立模型的自变量,构建了Logistic回归模型;最后应用该模型对样本中的208家企业进行了检验。该Logistic回归模型T-1、T-2、T-3的回判准确率分别为84.62%.【英文摘要】With the development of China, enterprise fac

3、es more and more completion. It is necessary to establish model of financial crisis prediction to find out the potential risks to ensure the normal operation of enterprise. The current domestic and international financial risk pre-warning model has a lot of kinds, multivariate linear regression mode

4、l, Logistic regression model, the technique of artificial neural network model and so on. By comparison we found that Logistic regression model is most suitable for li.【关键词】财务风险 财务风险预警 主成分分析 Logistic回归【英文关键词】Financial Crisis Financial Crisis Prediction Principal Component Analysis【索购全文】联系Q1： Q2：【目录】

5、上市公司财务风险预警Logistic模型的研究致谢5-6中文摘要6-7ABSTRACT71 引言10-151.1 研究背景10-111.2 财务风险预警研究的意义11-131.3 研究思路与方法13-152 财务风险预警模型的研究现状15-192.1 国外财务风险预警模型研究现状15-162.2 国内财务风险预警研究现状16-193 财务风险预警的相关理论基础19-303.1 相关概念19-243.1.1 财务风险的界定19-203.1.2 财务危机的界定20-223.1.3 财务风险与财务危机的关系22-233.1.4 财务风险预警23-243.2 财务风险预警模型的概述与评价24-283.2.1 单变量预警模型243.2.2 多元线性回归分析24-263.2.3 Logistic回归分析26-283.2.4 人工神经网络技术283.3 多种财务预警模型的比较分析28-304 Logistic财务风险预警模型的构建30-474.1 研究样本的选取30-334.2 财务指标的选择33-364.3 财务风险预警模型的构建36-474.3.1 模型建立的研究思路和方法36-374.3.2 财务指标的简化37-424.3.3 财务风险预警模型的建立42-444.3.4 对比样本财务风险预警模型的构建44-475 结论47-505.1 Logistic回归模型比其他模型的优点