基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析(完整资料)

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基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析基于多元回归分析方法的财政收入影响因素分析(完整资料）(可以直接使用，可编辑优秀版资料，欢迎下载）一、问题提出及背景分析近年来,随着国家的财政收入保持高速增长的姿态。财政作为一个经济范畴，是一种以国家为主体的经济行为，是政府集中一部分国民收入用于满足公共需要的收支活动，以达到优化资源配置、公平分配及稳定和发展经济的目标，主要有资源配置、收入分配和稳定经济发展等职能。国家或地区政府为社会经济活动提供公益服务与公共物品的种类和范围，很大程度上取决于国家或地区财政收入的状况。所以，研究一国或地区的财政收入增长因素就显得尤为必要,这有助于政府认清现状,作出合理的决策。目前，财政输入的主要影响因素主要有各项税收、经济活动和国内生产总值等,因此，文章是通过前人学者的基础之上，从国家统计局获取相关数据,采用多元线性回归分析方法对其进行分析。二、数据获取为探究国家财政收入的影响因素，从中国国家统计局（２01４中国统计年鉴）中获得1９７８—2０13年国家财政收入及各个影响因素的数据并采用多元回归分析法利用对其进行分析，具体数据见表１：表11979—2013年财政收入及各项影响因素数据（单位:亿元）年份财政收入(）各项税收（）经济活动(）国内生产总值(）19７81132.２6519.２８4068２3６45．2197９1１４6.38537。8241592４０６２.619８01159．9３5７１.704290３4545。61９81１175。796２9．８９４4165488９．519821212．33７00。0２45６７4５3３0。51983１3６6.957７５．５946７0７5985．6１９８４1642。８69４7.354843372４3．8１98520０４.82204０.7９501129０40．71９86２122。０12090.73５154６10274．41987２199.35214０．3６530６01205０．6198823５7．24239０.4754６3０15036．8１98９２664．9０2７27.405５７07170０0．9１９9０2937．102821.8665323１8７18.３1９９１3１４9．482９90.1７66091２1８26.2１99２3４83.3732９6．91６67８2２６９3７。31993４34８.9５4２5５.306746835260.０199452１8．105126.8８68１３548１08.5199５６242。20603８。046885559８1０.519９６740７．996909.8２６97657０1４２。5１9９７８651。148234。04７0800７8０60。9１998９８7５．959262.80720８783024.3199911４4４。08１０68２.5８7279188４79．22０00１3395。2３１258１。５1739929８00０.520011638６．0４153０1．38７3８841０8０68.22０0218903．６4１7６36.4５７44９2119095。72００32１7１5.2520０17．31749１113４977。0２00４26396。４724１65。687５29０1５9453。6２０0531649。２92877８.54７612018３617。42０0638７60。203４804.3576315２1５90４。4２00７5132１.7845６21.9７76531２６642２。02０086１3３０．3５54223.797７０46３1603０．３２0０９6８５18．3059５２1.5９7７５1034032０.０20１0８３101．５173210．797838839975９．5201１1038７4．４3８97３8.3９78579４6８5６2.42０12１172５3.５21006１4.２878894５１8２1４.7２０131２9209.6４110５3０.7０７9３00566１30。2三、模型建立与求解设被解释变量为财政收入（），解释变量分别为各项税收（）、经济活动（）和国内生产总值(），因此我们设定回归模型为应用Eviews的最小二乘法程序,输出结果见表2:表２Ｅviews输出结果由上表可知,得出估计的回归方程为1、回归方程显著性分析1)回归方程的显著性检验（检验）原假设:；备择假设：。由上表可知:给定显著性水平，查表可知，否定原假设，总体回归方程存在显著的线性关系,即财政收入与各项税收、经济活动和国内生产总值之间的线性关系是显著的。２）解释变量的显著性检验(检验）原假设：备择假设：由上表可以看出，检验对应的概率均小于给定的显著性水平,因此均拒绝原假设,即可以认为解释变量各项税收、经济活动和国内生产总值对被解释变量存在显著性影响.3）拟合优度检验由,可以看出，线性方程拟合很好，回归效果具有很大的说服力。2、经济意义检验模型估计结果说明,在假定其它变量不变的情况下,当年税收收入每增长1亿元，财政收入增长１。31亿元;在假定其它变量不变的情况下,当年经济活动人口每增长1亿人,财政收入减少0.029亿元;在假定其它变量不变的情况下，当国民生产总值每增加１亿元，财政收入就会增加0．0２7亿元。3、多重共线性检验运用Evｉewｓ软件得出变量之间的相关系数，具体见表3表3相关系数相关系数10。６41６４00。9953550.６4１6４0１０。700０６０．99535５0.７０0０６1一般而言,每个解释变量的简单相关系数大于0．8,则认为存在严重的多重共线性.由相关系数矩阵可以看出，确实存在部分多重共线性。因此,运用逐步回归分析方法对回归方程进行检验和处理多重共线性。（1）对分别关于做最小二乘回归（具体结果见表4-6），得a)关于回归分析表４关于回归分析结果b)关于回归分析表5关于回归分析结果ｃ)关于回归分析表6关于回归分析结果根据经济理论和回归结果可知,易知各项税收是最重要的解释变量,所以选取第一个回归方程为基本回归方程。（2）加入经济活动人口，对关于，作最小二乘回归,得表７关于，回归分析结果可以看出，加入后,拟合优度和均有所增加，并没有影响的显著性,所以在模型中保留。（3）加入国内生产总值,对关于，作最小二乘回归，得表8关于，回归分析结果可以看出,加入后,拟合优度和均有所增加，并没有影响的显著性，所以在模型中保留。（４）综合以上分析,虽然根据相关系数矩阵，回归方程存在部分的多重共线性,但是由逐步回归分析方法分析可知，多重共线性的存在不影响回归方程的评价结果，因此,回归方程不变。4、异方差检验采用Ｗhite检验：（1)先采用图示法,直观判别是否存在异方差图１,，对的散点图图2残差与的散点图图3残差与的散点图图4残差与的散点图由图1—4可知，随着，,的增加，财政收入随之也增加,表明存在异方差性，但其异方差是否显著存在，还需要进一步验证.(2）Ｗhite检验表9Whｉte检验输出结果辅助回归式估计结果如下：因为,所以该回归方程存在异方差。克服异方差性:采用加权最小二乘法克服异方差.表１０加权过后回归分析结果表1１加权后Wｈitｅ检验结果根据，所以克服了异方差。５、自相关检验图5残差图（1)估计线性回归模型并计算残差，,,回归方程拟合较好，但较低。残差图见图5.(2）分别用统计量检验误差项是否存在自相关已知，若给定,查表得出，检验的临界值，。因为,依据判别准则,认为误差项存在严重的正自相关。自相关检验辅助回归式估计结果是:表12自相关检验估计结果因为，所以检验结果也说明原回归方程的误差项存在自相关。(３）广义最小二乘法估计回归参数首先估计自相关系数，对原变量做广义差分变换。令以,,，（1979－20１3年)为样本进行再次回归，得,，，回归方程拟合效果仍然较好，且，依据判别准则，误差项已经消除。残差图见图6。表13广义最小二乘法回归结果图6残差图四、研究小结根据以上的分析可知，对财政收入（），各项税收()、经济活动（）和国内生产总值（），进行多元线性回归，得出估计的回归方程为方程拟合优度较好，回归方程及解释变量参数均通过了显著性检验。表明，可以根据各项税收、经济活动和国内生产总值的指标来分析及预测财政收入的变化情况，进而给相关部门提供建议。在异方差检验当中，利用最小二乘法消除异方差之后的回归方程为：方程拟合优度并未减小,并且有所增加,说明此方程可以应用于实际的经济分析。在自相关检验当中，利用广义最小二乘法消除自相关后,得出的回归方程为：拟合优度较高，说明方程消除自相关之后，基本未改变原回归方程对问题的分析效果,可以采用。对外经济贸易大学硕士学位论文基于财务报表分析的企业风险识别方法研究

姓名：徐佩云申请学位级别：硕士专业：工商管理指导教师：张新民20０80501摘要财务风险是与企业价值活动密切相关的微观经济风险,作为现代企业全面市场竞争的产物，财务风险已经无法避免。因此，企业财务风险管理已经成为现代企业管理的一项重要内容.作为财务风险管理的第一步也是相当重要的环节,企业财务风险的识别变得犹为重要。本文在企业财务分析和财务风险管理基础理论之上，建立并阐述了通过财务报表识别企业财务风险这一系统的分析方法，并以济南钢铁为例，对这一方法进行了实证检验。通过财务报表识别企业财务风险,主要是以资产负债表、利润表和现金流量表为基础,分析其内部与财务风险相关的因素以及他们之间的相互关系,以此识别企业所面临的财务风险水平,从而为企业财务风险的防范、规避以及化解等一系列后续的财务风险管理活动打下良好的基础。对于资产负债表，提出了与财务风险密切相关的短期偿债能力和长期偿债能力(即资本结构）这两个重要的因素。同时也剖析了对于企业长期偿债能力中，企业的资产结构及其与资本结构的构成关系对于财务风险的影响.对于利润表，阐述了利润的形成过程、总体结构以及持续盈利能力对于财务风险识别的影响。对于现金流量表，通过分析现金流量的结构性、流动性以及获取现金能力等几个方面,系统阐述了基于现金流量表的财务风险识别方法。基于上述理论基础，本文通过对济南钢铁公司财务报表的分析,指出了其所面临的财务风险。资产负债表中反映出来的短期和长期的偿债压力都已经十分严重,特别是资本结构和资产结构的不合理性,增加了企业的财务风险水平。利润表中除了营业结构存在不合理的地方,其他因素对于财务风险的影响并不是分严重。而现金流量表中突显的财务风险已经反映在结构性、流动性和获取现金能力等几个主要方面。经营活动现金流量的不充分，投资活动和筹资活动的不合理,现金流量对债务、利息和股利等的保障程度以及投入资源产生现金能力的削弱都是我们需要密切关注的风险区域。关键词：财务风险；财务报表分析;识别;济南钢铁公司IAbｓtraｃtFinａncialrisｋiｓamiｃro—econoｍｉｃriｓｋｗhｉcｈisclｏselｙｒelａtedtoｔｈevaluｅｏｆenteｒpｒiseｉｔhaｓbeｅｎunａvoidableａsthｅreｓｕltoftｏｔalｍarketcｏmｐetition。Sｏthefｉｎancialriskmaｎagementｈasbeｃomeａｎimportanｔcｏmponenｔofｍodeｒnｅnteｒprｉsemａnagement.Asthefｉrsｔstｅpaｎdalsovｅｒyｉｍporｔａntａｓpectoｆcorpｏｒatefinaｎcialriｓkfinanｃialriskideｎtｉficａtｉｏnisbｅｃｏmingｍｏreａnｄｍｏreimｐoｒｔant.ＢａｓｅｄｏｎｔhｅbａsictheoryofｆinaｎcｉaｌａnaｌyｓisandfｉnancialｒiｓkmanagemenｔthisarｔicleestablishesandｅxpoundsｔhesｙｓtemmeｔhｏdoffinancialｒisｋidentificationbａｓedoｎthｅfinａｎcｉａlstatementanalysisanｄtｅｓtsｏnthｅcaseｏfJｉnanIronanｄSteelCompaｎy.Ｆiｎaｎｃialrｉsｋiｄentｉficaｔionbａｓeｄonthｅfinancｉalstａｔementaｎalysisismainｌｙｔoanalｙｚetheiｎｔernaｌfacｔorsandtheｉnterrｅlａtioｎshｉｐsoｆthebalanｃesheetｉｎcomeｓtatementaｎdcaｓｈflowstａtementwhicｈａreｒeｌateｄtｏthefinanciaｌriskａndthenidenｔｉfytheleveloｆcoｍpanｙ'sfinancialriskｓeｔｔｉngagooｄfoundationｆorｔheseriesofｆollow-ｕpｆｉnancialｒiskmanagｅmeｎtａctivitｉｅssuｃｈasａｖoidinｇandrｅｓolving.Forthｅbalａnｃｅshｅettｈisarticleproposestｗoimportaｎtfａcｔｏrｓ:theshｏｒt－ｔerｍsolｖeｎｃｙandlong—teｒmｓolvencｙｔhatiscａｐitaｌsｔｒuｃtureanｄalsoaｎaｌyzｅtｈeimｐacｔoｆasｓetｓtructurｅandiｔsｒelatioｎsｈｉpwithcapiｔａｌsｔrｕcｔureiｎthelonｇ-teｒmｓolvｅncyＦorthｅincｏｍｅｓtａtｅｍeｎtaｎalyzesｔｈｅimpａcｔoｆfinanciaｌriｓｋidｅｎtiｆｉcatioｎonｔheａspｅctｏｆtheｆormａtiｏnofthepｒｏfitstheoｖeｒａlｌstｒuctuｒeandtｈecontiｎuｅｄprofitａbilｉｔy.Foｒtｈeｃashflowｓtatemeｎtｅxpｏｕｎｄsthefｉｎancialriskiｄenｔificaｔionｍeｔhodｔｈｒoughａnalyziｎgｔhesｔructureliquｉdityaｎdｃapacitｙｏfaccesstoｃasｈ.BａsedontｈeaboｖｅｔhｅoｒythｉsａｒticlepointsoｕtｔｈａtｔhefｉnanciaｌrｉｓkｓtheyareｆacｉngthroｕgｈｔｈeanalysisofＪinanIrｏnａｎｄSteelCoｍpaｎyfｉnａncｉalstａtemeｎtｓ。Thebａlａncesheetrefleｃtsｔhatｔｈeshort－tｅrmandlong-ｔerｍdeｂtprｅsｓｕrｅshavebeｅnveryseriouseｓpｅciaｌlytheirrationaloftheｃapitalstrｕcｔureaｎdaｓsetｓtｒuctｕreincreaｓesthelevelｏffinａnciａlrisk.Ｔhｅiｍpactoｎｆinａncialrｉskoftheincomestａtｅｍentisnotverｙseriousｅxcｅptthｅirraｔionａlofthesalesｒeｖｅnｕe。Ｔhecashflｏwstａtｅmentｈｉghliｇhtstheｆinaｎcｉａlｒｉsksｗhｉｃｈａrｅrefｌeｃｔeｄiｎthestruｃｔuraｌmobilityandcａpacｉtyofａccｅｓsｔocashetc。Ｔheinsuｆficｉｅntcashfｌｏwoｆbｕsinessａctiviｔiesthｅｕｎreasｏnaｂleofｉnｖｅｓｔiｎｇａnｄfiｎａｎciｎgacｔiｖitiesｔｈecａｓｈflowpｒotectiｏnforｔｈeｄｅbtｉｎteresｔｄiｖiｄｅnｄsａndthecａpacityofｒesourceｇeneratinｇcaｓhａllofthosｅaｒethｅｒegｉoｎｓwenｅedtofocusoｎｆｏrthefiｎanｃiａlｒｉｓk。Keywords：FiｎａnciａｌＲｉskFiｎａnciaｌstateｍｅnｔAｎalｙsisIdenｔｉfｉcationJinaｎIrｏｎaｎdStｅelCompaｎyＩＩ学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文所涉及的研究工作做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律责任由本人承担.特此声明学位论文作者签名：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解对外经济贸易大学关于收集、保存、使用学位论文的规定，同意如下各项内容:按照学校要求提交学位论文的印刷本和电子版本；学校有权保存学位论文的印刷本和电子版，并采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文;学校有权提供目录检索以及提供本学位论文全文或部分的阅览服务;学校有权按照有关规定向国家有关部门或者机构送交论文；在以不以赢利为目的的前提下,学校可以适当复制论文的部分或全部内容用于学术活动。保密的学位论文在解密后遵守此规定。学位论文作者签名:年月日导师签名：年月日第1章引言1997年，国内风云一时的巨人集团由于财务风险意识不强，在巨人大厦上因盲目耗资而陨落；２００0年4月,爱多董事长胡志标因涉嫌商业欺诈而遭到汕头警方的拘捕；20０0年7月,秦池酒厂拖欠３00万元货款而被指控，随后遭到败诉并被迫拍卖秦池注册商标；还有德隆、南航油等事件，都暴露了企业面临的财务风险的日益多样化和复杂化,其危害性程度也日益加深。由于财务风险意识不强，我国企业已经遭受越来越多的损失。财务风险是一种与企业价值活动相关联的微观经济风险，是企业经营风险的集中体现，是现代企业面对市场竞争的必然产物,在我国市场经济发育不健全的条件下是不可避免的。随着时代的变迁、知识经济的发展以及企业竞争的加剧,日趋复杂的风险给企业的经营造成了极大的冲击，并直接影响到整个国家的经济发展和社会稳定.因此，如何正确有效的识别和防范财务风险已经成为企业管理,特别是财务管理的一项重要内容，我们也有必要对我国企业财务风险进行系统深入的理论研究，对企业财务风险进行有效的防范和科学的管理,加强企业财务风险管理，建立和完善财务预警系统.财务报表分析法是企图了解一个企业经营业绩和财务状况的真实面目，从晦涩的会计程序中将会计数据背后的经济涵义挖掘出来,为投资者和债权人提供决策基础。通过财务报表的分析也能让我们对企业的财务风险有一个很好的理解。1第2章财务风险理论综述与回顾2.１风险基本理论风险，基本的核心含义是“未来结果的不确定性或损失"，也有人进一步定义为“个人和群体在未来遇到伤害的可能性以及对这种可能性的判断与认知"。如果采取适当的措施使得破坏或损失的概率不会出现，或者说智慧的认知，理性的判断,继而采取及时而有效的防范措施，那么风险可能带来机会,由此进一步延伸的意义，不仅仅是规避了风险,可能还会带来比例不等的收益,有时风险越大，回报越高、机会越大。因此，如何判断风险、选择风险、规避风险继而运用风险,在风险中寻求机会创造收益,意义更加深远而重大。风险作为一种自然现象，同时也是一种社会和经济现象，普遍存在于现实生活中，无论是个人、企业还是其他组织都面临着各种各样的风险。在市场经济条件下企业作为社会经济活动的基本单位，总是在不同的风险条件下生存和发展,时刻面临着各种风险的威胁.为了有效的预测风险、控制风险，需要对风险进行适当的分类，以明确风险形成的原因，对不同的风险采取相应的防范措施，达到风险管理的目的。企业风险的内容极其广泛,这决定其分类的复杂性，但一般来讲，大致可分为以下两类1：静态风险:在社会经济正常运行的情况下，由于自然力的不规则作用或者人们的错误判断、失误行为而导致的风险。具体表现在财产风险、人身风险、责任风险、违约风险.动态风险：是指在社会经济变动为直接原因的风险,它广泛存在于企业生产经营过程中，涉及企业的决策、市场、财务、投资、生产、技术等诸多方面，具体表现在经营风险和财务风险。1财政部企业司编，企业财务风险管理,第5页。２２．2财务风险相关理论2.2。1财务风险的产生和定义财务风险产生于各种具有财务性质的交易之中,这些交易包括销售和购买、投资和借贷以及其他各种各样的商业活动。法律行为、新项目、企业收购和兼并、举债筹资以及能源成本的变化，都有可能导致财务风险的产生。同样，管理层、利益相关者、竞争者和外国政府的活动甚至天气变化,也有可能导致财务风险的发生。对财务风险的理解有狭义和广义之分2。狭义的财务风险：通常被认为是举债筹资风险，即企业举债给企业财务成果（企业利润或股东收益）带来的不确定性.由于企业投资收益率和借款利息率都具有不确定性,如果企业决策正确，管理有效，就可以实现其经营目标。但在市场经济条件下，企业之间竞争日趋激烈，都可能导致决策失误、管理措施失当，从而使得筹集资金的使用效率具有很大的不确定性，由此产生了筹资风险。这种风险程度的大小受到负债规模的影响，负债规模越大，风险程度也越大；没有负债,企业经营的资本全部由投资者投入,则不存在财务风险。广义的财务风险：这种观点认为企业财务风险是一种微观经济风险，是企业所面临的全部风险的货币化的表现形态,是企业经营风险的集中体现。它是从企业理财活动的全过程和财务的整体观念透视财务本质来界定财务风险的.它是指“在企业的各项财务活动中，由于内外部环境及各种难以预计或无法控制的因素影响,在一定时期内企业的实际财务收益与预期财务收益发生偏离，从而蒙受损失的可能性。"从这个角度来看，企业的风险大小及损失程度都能够直接和清楚地表现于企业财务收支的变化之中，表现为企业财务收益的减少。这种对企业财务风险的界定方式，有利于企业经营者从市场经济的高度，以企业的价值或资金运动为主线，来辨识、衡量、评价和处置所面临的全部风险.本文的分析和研究主要是站在广义的财务风险角度之上。2财政部企业司编,企业财务风险管理，第９页.32.２．２财务风险的种类财务风险按不同的标准可以划分为不同的种类,由于资本运动是企业财务管理的核心内容,企业通过对资本运动的管理来达到其价值最大化的理财目标,因此企业的财务风险也就蕴藏在整个资本运动过程中，所以本文主要根据资本运动的过程来划分财务风险的种类。资本运动是包括资本的筹集、运用、耗费、收回及分配等几个环节，简单论述即筹资、投资和利润分配三个环节，这三个环节决定了企业的财务结构。筹资风险:筹资活动是一个企业生产经营活动的起点,企业筹集资金的主要目的是为了扩大生产经营规模,提高经济效益。如果企业决策正确、管理有效,就可以实现其经营目标.但在市场经济条件下，由于市场行情瞬息万变,企业竞争日益激烈,容易导致决策失误，管理措施失当，从而使得筹集资金的使用效益具有很大的不确定性，由此产生了筹资风险.筹资风险是指企业在筹集资金活动中由于资金供需市场、宏观经济环境的变化或筹资结构、币种结构、期限结构等因素而给企业财务成果带来的不确定性。投资风险:是指企业在投资活动中，由于受到各种难以预测或控制因素的影响给企业财务成果带来的不确定性,致使投资收益率达不到预期目标而产生的风险.通常，投资项目是决定企业收益和风险的首要因素,不同的投资项目往往具有不同的风险，包括对内投资项目风险和对外投资项目风险，它们对公司价值和公司风险的影响程度也不同。现金流量风险:是指企业现金流出与现金流入在时间上不一致所形成的风险.当企业的现金流量出现问题，无法满足正常的生产经营和投资活动的需要，或无法及时偿还到期的债务时，可能会导致企业生产经营陷入困境，收益下降,也可能给企业带来信用危机，使企业的形象和声誉遭受损害,最终陷入财务困境,甚至导致破产。2。2。３财务风险的属性财务风险属性是其本质的外在表现形式，正确认识财务风险的表现形式,有助于更深入地了解财务风险，并在此基础上建立和完善财务风险管理体制３。客观性:财务风险的客观性来源于产生财务风险的成因是客观存在的。由于3财政部企业司编，财务风险管理,第12页。4财务风险根源于企业内外环境及一些难以预料或难以控制的因素,例如国家政治、经济、文化等外部环境以及企业人、财、物等内部环境的复杂性和多变性，市场价格的不稳定性，供求关系的多样性和信息传递的复杂性,这些因素决定了企业的财务风险不以人的意志为转移而客观存在的。人们无法回避，只能在一定的范围内控制它的形成和发展的条件，降低其发生的概率，减少其损失的程度,但不能完全消除。普遍性:财务风险贯穿于企业财务管理的全过程，是各种风险因素在企业财务上的集中体现。在筹资过程中，不同的筹资渠道和方式,存在着各自不同的筹资风险；在投资过程中，由于不同的投资项目各有不同的投资收益率和回收期,从而产生投资风险；在资产配置过程中，若资产配置不当，整体上不能保持应有的流动性,也可能导致无力偿还到期债务而发生财务危机.不确定性：财务风险具有一定的可变性，它是否发生，何时何地发生以及发生的范围和影响程度等完全是一种偶然、不确定的结果.这就意味着企业的财务状况具有不确定性，从而使企业具有蒙受损失的可能.可控性：虽然财务风险具有不确定性，但是，财务风险的发生并不是纯粹的“意外”，而是有一定的规律可循的。企业可以根据以往类似事件的统计资料及其他相关信息，运用一定的技术方法，对可能产生风险的发生时间、范围和程度进行预测，并对各种结果发生的概率做出主观估计和判断。双重性：风险与收益是成正比的，即风险越大收益越高，风险越小收益越低。财务风险的存在促使企业改善管理,既要看到财务风险的危害性，采取措施来提高自己抵御风险的能力，也要加强对财务风险规律的摸索和研究，探究其内在规律,把握时机进行科学决策，提高资金利用效率,以获取财务风险报酬，发展壮大企业。因而可以说,它是一把双刃剑。激励性：财务风险的存在会使企业主动去采取措施来加强内部财务管理，防范财务风险的发生，从而达到改善企业经营状况，提高企业经济效益的目的。2.2。4财务危机预警方法简介自１931年以来,财务危机预警模型的研究一直延续不断。近年来，我国一些学者也纷纷介入这一领域的研究。经实证研究表明，我国上市公司的财务信息包含着预测财务危机的信息含量，而且多变量模型优于单变量模型。其中财务信息模型应用较为广泛，比较有代表性的是美国学者奥尔曼（Ａｌtman）的Z计分5模型。1９６8年，奥尔曼将多变量统计分析方法——判断分析和财务比率相结合，经过大量的实证考察和分析研究，选择了5种基本的财务比率，并以此作为财务危机预测模型,即“奥尔曼模型”。其基本表达式为:Z０。01２X１0.01４X2０。033X３0。006Ｘ４0。999X５(2．1）其中X1：净营运资本/资产总额,Ｘ2：留存收益/资产总额,X３：息税前利润/资产总额，X4：股权市场价值/负债账面价值总额,X5：营业收入／资产总额。这五个比率指标，实际上是将反映企业偿债能力比率、获利能力比率以及营运能力比率这三个方面衡量财务能力的指标,分别赋予一定的权重，采用综合的方法预测企业发生财务危机的可能性。奥尔曼认为:判断企业发生财务危机的临界值是2．67５,即:小于２．６75时,企业财务危机出现的可能性较大，反之则越小。1983年，奥尔曼根据经济形势的变化，将该模型调整为：Z6。56X1３.２6X26。72Ｘ31．0５X４（2.２)其中前三个变量与老模型相同，将老模型中后两个变量合并成为X4，X4股东权益总额/负债总额。改变后的模型数据较容易取得，而且使用范围较广。判别临界值也调整为：小于１。1，财务危机可能性较大,大于2.6,财务状况较好，中间范围属于过渡区间。由于奥尔曼教授创立的多变量线性判别模型对预警变量有严格的要求，即要求预警变量符合严格的联合正态分布，而现实经济生活中大多数企业的财务比率无法满足这一要求,为克服这一缺陷，以欧尔森为代表的一些研究学者提出采用逻辑回归判别方法来提高财务危机预警的能力。2０01年，以吴世农等人为代表的中国学者，在欧尔森研究的基础上运用逻辑回归判别模式，对199８年至2０0０年沪深两市的４0家上市公司进行了判别分析,得出以下判别模型4：４吴世农、卢贤义，我国上市公司财务困境的预测模型研究，经济研究，2001年06期。6Yｉ—0.8６7２.53１３Ｘ２—4０。２７８5X40．4５９7X８3．2293Ｘ1２-3。9544X１3—1.781４X202.3其中X２表示净资产收益率，X4表示主营业务利润率，X８表示速动比率，Ｘ１２表示营运资本与总资产比例，X13表示留存收益与总资产比例，X20表示总资产。根据逻辑模型,以0。5作为最佳判别点,吴世农等人对上市公司发生财务困境前的原始数据进行回代判别，其判别结果是:在70个非SＴ公司有4个被判别错,误判率为5.7１,在69个ST公司中有５个被判错,误判率为７。25，在1３9个样本中有9个被判错，总误判率为6.４7,这在同类研究中是判别效果最好的。7第3章运用财务报表分析方法识别企业财务风险3．1财务风险的识别识别财务风险是企业财务风险管理的首要环节，全面、正确的识别企业所面临的财务风险,是确定财务风险发生的概率及损失程度、选择有效的风险管理策略,达到财务风险管理目的的必要前提.财务风险的识别是财务风险管理的第一步,是指在密切关注企业所处的经济环境中与企业利益相关的重大经济变化的基础上，从定性的角度运用各种方法全面剖析企业财务活动中可能面临的各种风险及形成原因。是对尚未发生的、潜在的以及客观存在的各种风险进行系统、连续的识别和归类。其要解决的核心问题是企业要判明自己所承受的财务风险实质上归属于何种具体形态。财务风险的识别实际上包括两方面的内容,即感知财务风险和分析财务风险。前者是通过调查,了解客观存在的各种财务.地表水环境质量标准基本项目（6１项）分析方法序号项目分析方法最低检出限（mg/L）方法来源1水温温度计法

GB１3195—91２PＨ值玻璃电极法

GB６92０-8６3溶解氧碘量法０。2ＧＢ74８9-８7电化学探头法

GB11９１3-８94高锰酸盐指数酸性法0.5GB１1892-89５化学需氧量重铬酸盐法１0GB1１9１４—896五日生化需氧量稀释与接种法2GＢ７4８8—877氨氮纳氏试剂比色法0。0５GＢ7479—８7水杨酸分光光度法0。０1GB７48１—878总磷钼酸铵分光光度法0．01GB1189３－899总氮碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法０。05GB１１894－８91０铜2，9－二甲基－１,10—菲啰啉分光光度法0．0６GB７473－8７二乙基二硫代氨基甲酸钠分光光度法0．010GB７474—８７原子吸收分光光度法（螯合萃取法)0．0０1GＢ7４75-8711锌原子吸收分光光度法０。05GB7４７5—87１2氟化物氟试剂分光光度法0.0５GＢ7483—８7离子选择电极法０。０5GB７4８4－87离子色谱法0．02HJ/Ｔ８４—200１1３硒２，３－二氨基萘荧光法0。000２５GB119０2－8９石墨炉原子吸收分光光度法０。003GB/T1５５0５—19９５１4砷二乙基二硫代氨基甲酸银分光光度法0．00７GB74８5-8７冷原子荧光法０。0000615汞冷原子荧光法0。00005冷原子吸收分光光度法0.00005ＧB7468—8７１６镉原子吸收分光光度法(螯合萃取法）0.001GＢ7４75—8717铬（六价）二苯碳酰二肼分光光度法0。004GB7467-８７１8铅原子吸收分光光度法(螯合萃取法）0。01GＢ74７5-8719氰化物异烟酸-吡唑啉酮比色法0.0０4GB7４87—８7吡啶—巴比妥酸比色法０。002

20挥发酚蒸馏后4—氨基安替比林分光光度法0.002GB7490-8７21石油类红外分光光度法0.01GＢ／T1648８－１9９６２2阴离子表面活性剂亚甲蓝分光光度法０．05GＢ74９４—8723硫化物亚甲基蓝分光光度法0。005GB/Ｔ1６489—19９6直接显色分光光度法0.０0４GＢ／T1７133—199７24粪大肠菌群多管发酵法、滤膜法

25硫酸盐重量法１0GB11899-89火焰原子吸收分光光度法0。4GB１31９6-91铬酸钡光度法8离子色谱法0。09HJ／T8４—200126氯化物硝酸银滴定法10ＧB１1896—89硝酸汞滴定法2。5离子色谱法0。02HＪ/T８４—2０012７硝酸盐酚二磺酸分光光度法0。0２GB７48０—87紫外分光光度法０．08离子色谱法0.08HJ/T8４—200128铁火焰原子吸收分光光度法0．0３GB1１9１1—89邻菲啰啉分光光度法０．0329锰高碘酸钾分光光度法0．0２GB１19０6-89火焰原子吸收分光光度法0。0１ＧB1１９11-8９甲醛肟光度法０.0１３0三氯甲烷顶空气相色谱法０。0０0３ＧB/T171３0－1997气相色谱法０。00０６３1四氯化碳顶空气相色谱法0.０00０5GB／T１７13０—19９７气相色谱法0．０0０3３2三溴甲烷顶空气相色谱法0.001ＧB/T1７130-199７气相色谱法0.０0６3３二氯甲烷顶空气相色谱法0。008734１,2－二氯乙烷顶空气相色谱法0．012535环氧氯丙烷气相色谱法０。023６氯乙烯气相色谱法0。00１３７1，１—二氯乙烯吹出捕集气相色谱法0。00０0１８381，２－二氯乙烯吹出捕集气相色谱法0.0００01239三氯乙烯顶空气相色谱法０．０005ＧB/Ｔ171３0—1９9７气相色谱法0．00３４0四氯乙烯顶空气相色谱法0．０0０2GB/T1７13０—199７气相色谱法0.0０1241氯丁二烯顶空气相色谱法０。0０24２六氯丁二烯气相色谱法0.0０0０24３苯乙烯气相色谱法0.0144甲醛乙酰丙酮分光光度法0。05GB１３1９7—9１4—氨基—3—联氨-5－巯基-1,2，４—三氮杂茂（ＡHＭT）分光光度法0．05４５乙醛气相色谱法0.24４6丙烯醛气相色谱法０.01947三氯乙醛气相色谱法０．00148苯液上气相色谱法0.０0５GB１1８90—89顶空气相色谱法０.00０4249甲苯液上气相色谱法０。0０5GB11890－89二硫化碳萃取气相色谱法０.05气相色谱法0．0150乙苯液上气相色谱法0。005GＢ11８90-89二硫化碳萃取气相色谱法0．05气相色谱法0.015１二甲苯液上气相色谱法0．00５ＧB11８９0－89二硫化碳萃取气相色谱法０。05气相色谱法0.015２异丙苯顶空气相色谱法0．0032５3氯苯气相色谱法０．0１HJ/Ｔ74-2001541，2-二氯苯气相色谱法0.００2GB／T171３1-1997551,4－二氯苯气相色谱法0.00５GＢ/T171３１-199756三氯苯气相色谱法0。0000４57四氯苯气相色谱法0.０00０258六氯苯气相色谱法0.00０02５9硝基苯气相色谱法0．000２ＧＢ1３194—9１6０二硝基苯气相色谱法0.2６12，4－二硝基甲苯气相色谱法０。００03GB１3194－９1622,4，６－三硝基甲苯气相色谱法0．1基于计量经济学的私人汽车量影响因素分析（论文)姓名:彭思威学号：2120150316班级：土木工程（管理科学与工程)二〇一二年十二月二十三日基于计量经济学的私人汽车量影响因素分析摘要：随着我国经济的快速发展,人均收入的不断提高，越来越多的中、高层收入者开始购买小汽车，从而带动我国私人汽车业的迅速发展,使我国每年的汽车销量高速的增长。私人的汽车拥有量自90年代中期开始飞速提升（据相关数据表明，深圳市的私人汽车拥有量更为明显的大幅度提高).也正因为汽车业的发展,从而拉动一整条产业链上的其他行业发展,对国内经济起到了巨大的推动作用。本论文运用计量经济学方法，从资料中采集到从１995年—20１0年1６年的时间内(考虑到1６年时间长度较能充分说明私人汽车量的影响分析），把私人汽车拥有量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了我国平均工资水平、城乡居民存款、货币供应量、城乡居民恩格尔系数、物价指数和汽车产量对我国汽车私人拥有量的影响，并在此基础上对我国汽车市场发展提出建议。关键字：私人汽车拥有量平均工资城乡居民存款货币供应量城乡居民恩格尔系数物价指数汽车产量模型设定根据对我国私人汽车量的数据（下表1）分析，判断可能的影响因素,从定性的分析出发,确定出决定私人汽车量的几个因素,并设定模型.模型设定如下：Y=b0+b1X1+b2Ｘ２＋b3Ｘ3＋ｂ4X4+b5X5+ｂ6X6+ｕiY表示私人汽车拥有量（万辆)，Ｘ1表示平均工资水平（元），Ｘ２表示城乡居民存款(亿元），Ｘ3表示货币供应量（亿元）,Ｘ4表示恩格尔系数，Ｘ５表示物价指数，X６表示汽车产量(万量)。ｂ0、b1、b２、b3、b4、ｂ5、b6是待定系数，uｉ是随机误差项.表-1为由中国统计局网站得到1９9５－２010年的有关数据：表—1１9９5-20１0年相关数据年份私人汽车拥有量（万辆）平均工资水平（元）城乡居民存款（亿元）货币供应量(亿元）城乡居民恩格尔系数物价指数汽车产量19952４９.96５３48２９６62。３06075０.５５４。3117.1145．271９９6２８9。６75９８0385２0。807６094。952.5108．31４7.５21９９７３58。36６４４44６279.809０995。350。8102.8１５8。２５１998423．65７4465３４07.４71０4498.54999.216３。0０1９９9５3３．８8８31９59621.８3119897。947。398.61８３.２０２0006２5．3３9３3364332。381３４610.34４.3100．4２07.0020017７0.７８10８3473762.４３158301.９42．９１０0。7234。172０02968．98１237386９１0.65１８5007.041.999．２3２5。1020031219．2３139691０３６17.６5２21２22。84１．4１０１。24４４．3920041481．661５920119555。3９25410７．０４２。5１0３．9509。112０051848．071８２００141０５0。9929８７55．74１。11０1.85７0.492006233３．32208561６15８7。３０3４５６03。5９３9.４101．５727.8920072876．2２24７2１1７２534.19403442.23９.7１04。888８。892０08３5０１.392８8９８217８85．354７5166.640．810５。９9３0.５92０094574．9132244２60７71。66606225。０3８.7９9．31３79.5３20105９３８。713653９303３02。5072577４。053８。4１03。31826。53参数估计运用最小二乘估计(OＬS），对模型进行参数估计,得到Eviｅws的回归结果如表2所示：表—２回归结果DependentVａrｉabｌe：YMethod:LｅａstＳqｕａresDａtｅ:20／12／12Ｔiｍe：14：17Samｐｌe:19952010Iｎcludeｄobｓervａtiｏnｓ:16VａｒiablｅCoeｆｆｉcｉenｔStd.Eｒｒort—StatistiｃＰｒoｂ．

Ｃ-１831.２58574.６4６3—3.18６758０。01１１X1－0。002２990。０40145-0。057２６９0.95５6X２—0。0069850。00５８69—1.1901４40。２64４Ｘ3０.0１1286０.00４931２.288５９７０.0479X4２6．88３5２10。0８8８52。６6467７0。0258X50.９43８0１7。8759800。1198３30.9072X60。３1630４０。7７56０40.４０７8170。6９２9R－squaｒeｄ0。９９8995

Ｍeａndeｐendentｖaｒ1749。６32AdｊｕstedR－ｓqｕａｒeｄ0.9983２5

S.D。deｐendentvar１692.２5７S。E.ｏfregｒesｓｉon69．２5３8５

Ａkａikeinfocrｉｔｅｒion１1。6130７Sumsqｕareｄresｉd43１6４．86

Schwａｒzcrｉterion1１.95108Lｏgｌｉkｅlｉhood—85。9045６

F—statistic1４9１.242Ｄurbin－Ｗatsonstat2。39６327

Pｒob（F-statiｓtic)0.0０0000从回归结果可得出，系数b0、b1、b２、b3、b4、ｂ5、b6分别为:—1８31．258、-0.0０2299、—０.0069８５、0。011286、26.8８３52、0.9４380１、０．３１63０4。回归方程如下：Y=－1831。26-0.00２*X１-0.０1＊Ｘ２+０.01*Ｘ３＋26．88＊X4+0.９４＊X5＋+0.32*X6＋ui(-3.19）（—０。0６)（—1.１9）(2。２9)（２.66）（0.12)（0.4１）［0．9６］［０.2６][０。0５］［0．03][0．9１]［0.69］R2=0．9９８F=14９1．2４ｎ=16DＷ=2．40(括号内为Ｔ统计值，方括号为P值)模型检验根据Eｖｉeｗs的结果，我们对模型进行必要的检验，通过检验把不符合的因素去掉。(一）经济意义检测Ｘ1代表平均工资水平，由于私人汽车拥有量上涨，X1的值应该为增长趋势,因而符号不对，与现实经济意义不符，故不把X１考虑入模型。（二）统计推断检测R=０．99８拟合度非常好,F检验也很显著,5个变量的ｔ检验都不是很显著。(三）Ｐ值检测X1、X２、Ｘ5、X6的P值均大于0．０５,可见其对于Y值的相关性不显著。Ｘ3和X４的Ｐ值小于等于０.05，所以其对于Y的相关性较显著，由此去掉X1、X2、X5、X６，留下Ｘ３、X4对其进行模型修正。再次运用最小二乘估计(OLＳ），对模型进行参数估计，得到Eviews的回归结果如表3所示：表-3回归结果ＤｅpendentＶaｒiaｂle:ＹMethod：ＬeastSqｕarｅsDate:22／12／12Time：１9：０1Ｓamplｅ:１9952010Incluｄedｏbserｖations:1６VariａblｅCoｅffｉcientSｔｄ。Erroｒｔ—StatｉstｉcProb．

Ｃ-23５2．8９0３05.１3６1－7.710９５3０．0000X３0．０09248０。0０0１5858。４4０020.0００0X４3７.２１9６76．1３76806.06４1270。00０0R－squaｒed0.99826４

Meａnｄｅpeｎdｅnｔvaｒ17４９.6３2AｄjuｓtedＲ-sｑuaｒｅd0。99７9９7

Ｓ．D．deｐeｎdentｖａr1692.257S．E。ofrｅgresｓiｏn7５.７４329

Ａkaｉkeｉnfoｃriｔeｒｉon11.6５994Ｓumsｑuareｄresiｄ74５８１.6０

Schｗarzcriterion1１.8０４80Ｌogliｋelihood-９０.2７950

F－stａtistｉｃ3737。２３7Durbiｎ－Wａｔｓoｎｓtat1。5３3470

Prob（F-staｔiｓtｉc)0．0０00００从回归结果可得出，系数b０、b3、b4分别为：—２352。89、0。01、3７。22.回归方程如下:Ｙ=－２３52.89＋0。０1＊Ｘ3+37.2２*X4(58.44)(６。０6）［0]｛0}Ｒ2=0.998F=3７3７。2４n=1６DＷ＝1.53（括号内为T统计值,方括号为P值）可以看出Ｙ关于X3，X4的模型，拟合度非常好，Ｆ检验也很显著，t检验结果也很显著，并且P值都等于0，说明对于Y的相关性很显著。由上可确定，修正后的模型Ｙ=-23５２．８９+０.01*Ｘ３＋37。22*X4多重共线性检验由于模型的多元性,故需对模型进行多重共线性检验.首先得出相关系数矩阵,相关系数矩阵表如下：表—４相关系数矩阵YX１X2X3X４X5X6Ｙ1０.９846９04796646５90.９91４４67221864390．９９6670６646１6508-0。７362996６40５２234—0。1０60792110627790.996２9821８890448X1０。９846９0４79６64６591０.9962１6801１97３8３0。９9３60058１３７７3３７-０。8１２44283575045９－０。１44０4７４５68３838１0.9７３3７０２5３49２029X2０。９９1446７2２18６4390．99６216８０11９７３8３10．９９8１3１7749６86１7—0．79８3５３5０554854—０.16３9８9