1、本科毕业论文（设计）论文题目上市公司财务危机预警研究所在学院专业班级会计学学生姓名学号指导教师职称完成日期年月日毕业论文独创性声明本人郑重声明所提交的毕业论文是本人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中特别加以标注的地方外，论文中不包含他人已经发表的学术成果或者他人为获得高等院校学位而使用过的材料，论文中不涉及任何知识产权纠纷。否则，本人将承担一切责任。学生签名_日期_I摘要截至今年，沪深两市已有2000多家上市公司，面对国际竞争的加剧和复杂多变的经济环境，上市公司不可避免地面临各种财务危机，企业财务危机一旦发生对企业的发展将造成致命的打击。企业的财务危机不可能一下子行成，是
2、具有先兆的，如果能够通过研究上市公司相关信息，获得上市公司财务状况恶化的预警信号，及时发现问题进行分析并采取有效措施，就能在很大程度上帮助企业预防和控制财务危机。因此，建立企业财务危机预警系统有重要理论意义与应用价值。本文采用实证研究方法，在论述相关研究成果的基础上，主要运用LOGIST回归模型，以2007年、2008年、2009年和2010年首次被ST的36家制造业的上市公司为样本，以相同数量相同年份的制造业正常上市公司为配对样本，对上市公司的财务危机预警进行了实证分析。实证研究结果表明用LOGIST回归模型预测财务危机起到了很好的效果。关键词财务危机；非财务指标；财务危机预警；因子分析II
3、ABSTRACTASOFTHEENDOF2010,SHANGHAIANDSHENZHENHASMORETHAN2,000LISTEDCOMPANIES,THEFACEOFINTERNATIONALCOMPETITIONANDCOMPLEXECONOMICENVIRONMENT,COMPANIESWILLINEVITABLYFACEAVARIETYOFFINANCIALCRISIS,FINANCIALCRISISINTHEEVENTOFBUSINESSENTERPRISESDEVELOPMENTWILLCAUSEAFATALBLOW,BUTNOTALLOFASUDDENFINANCIALCRIS
4、ISCOMPANIESINTOLINE,ISASIGN,IFALISTEDCOMPANYTHROUGHINFORMATION,THEDETERIORATINGFINANCIALPOSITIONOFLISTEDCOMPANIESTOOBTAINEARLYWARNINGSIGNALS,REALTIMEANALYSISANDIDENTIFYPROBLEMSANDTAKEEFFECTIVEMEASURES,CANSIGNIFICANTLYHELPCOMPANIESPREVENTANDCONTROLTHEFINANCIALCRISISTHEREFORE,THEESTABLISHMENTOFENTERPR
5、ISEFINANCIALCRISISEARLYWARNINGSYSTEMHASIMPORTANTTHEORETICALSIGNIFICANCEANDAPPLICATIONVALUEINTHISPAPER,EMPIRICALRESEARCHMETHODS,INHISDISCUSSIONOFRELEVANTRESEARCHBASEDONTHERESULTS,THEMAINUSEOFLOGISTREGRESSIONMODELTO2008AND2010FORTHEFIRSTTIMEIN2009WASSTS36MANUFACTURINGCOMPANIESASASAMPLE,THESAMEYEARTHES
6、AMENUMBERMANUFACTURINGCOMPANIESFORTHEPAIREDNORMALSAMPLEOFLISTEDCOMPANIESOFTHEFINANCIALCRISISEARLYWARNINGOFTHEEMPIRICALANALYSISEMPIRICALRESULTSSHOWEDTHATLOGISTREGRESSIONMODELTOPREDICTTHEFINANCIALCRISISHASPLAYEDAVERYGOODEFFECTKEYWORDSFINANCIALCRISISNONFINANCIALINDICATORSEARLYWARNINGOFFINANCIALCRISISFA
7、CTORANALYSISIII目录1财务危机的界定及产生的原因111财务危机的界定112可能导致财务危机的原因2121财务危机产生的内部原因2122财务危机产生的外部原因32样本、样本指标与模型的选取421研究样本的选取4211样本的选取4212样本指标的时间确定522预警指标的选取523模型的选择与分析7231模型的选择7232LOGISTIC回归模型介绍73基于制造业上市公司的预警模型构建及检验831财务指标模型的构建8311因子分析及预警指标主成分的提取8312LOGISTIC回归模型的构建及检验1132引入非财务指标的财务危机预警模型构建12321非财务指标因子分析12322引入非财务
8、指标的模型构建1333LOGISTIC回归模型实证结果的检验与分析14结论16参考文献17致谢191企业发生财务危机的表现是财务信息的恶化，但是财务信息具有滞后性，企业年度财务报表在第二年的三、四月份才公布，不能及时反映企业的财务状况，所以要通过一些财务危机预警工具来及早地预测并控制企业财务危机。本文先从理论角度来说明财务危机产生的原因，然后以我国制造业被特别处理的上市公司为样本，以制造业的正常上市公司为对照样本，用逻辑回归模型分析这些上市公司的财务数据，研究制造业上市公司的财务危机预警。本文以我国沪深股市制造业20072010年的36家首次被ST的上市公司及其配对的36家健康上市公司为研究对
9、象，选取15个财务指标变量，先利用因子分析法将数据简化，通过最后选定的财务变量，使用LOGISTIC回归分析法建立基于财务变量的预警模型。对未来发生的财务危机的可能性进行预测，并对预测结果进行分析和检验。本文使用EXCEL电子表格以及SPSS190版来进行数据的计算、分析和检验。在样本选取方面，本文选取2007年至2010年首次被ST的制造业公司，在对照样本上选取与被ST公司行业接近的制造业上市公司，先根据财务数据指标来建立预警模型达到一定的预警效果，再引入非财务数据指标，证明了两者结合有更好的危机预警效果。1财务危机的界定及产生的原因11财务危机的界定财务危机是指企业明显无力按时偿还到期的无
10、争议的债务的困难与危机。对于财务危机，通常公认有两种确定的方法一是法律对企业破产的定义，企业破产是用来衡量企业财务危机最常用的标准，也是最准确和最极端的标准；二是以证券交易所对持续亏损、有重大潜在损失或者股价持续低于一定水平的上市公司给予特别处理或退市作为标准。本文将财务危机定义为以证券交易所对持续亏损、有重大潜在损失或者股价持续低于一定水平的上市公司给予特别处理（ST），即将上市公司被特别处理的年度作为财务危机的起点。ST股财务状况异常的几种情况（1）特别处理（ST）制度。最近两个会计年度的审计结果显示的净利润为负值，也就是说，如果一家上市公司连续两年亏损或每股净资产低于股票面值，就要予以特
11、别处理。最近一个会计年度的审计结果显示其股东权益低于注册资本。注册会计师对最近一个会计年度的财产报告出具无法2表示意见或否定意见的审计报告。最近一个会计年度经审计的股东权益扣除注册会计师、有关部门不予确认的部分，低于注册资本。最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整，导致连续两个会计年度亏损。经交易所或中国证监会认定为财务状况异常的。另一种“其他状况异常”是指自然灾害、重大事故等导致生产经营活动基本中止，公司涉及可能赔偿金额超过公司净资产的诉讼等情况。（2）退市风险警示“ST”制度有下列情形可能终止上市风险情形之一的，将对其股票实行退市风险警示，主要措施为在其股票简称前冠以“ST”字样最近
12、两年连续亏损的（以最近两年年度报告披露的当年经审计净利润为依据）；财务会计报告因存在重大会计差错或虚假记载，公司主动改正或被中国证监会责令改正，对以前年度财务会计报告进行追溯调整，导致最近两年连续亏损的；财务会计报告因存在重大会计差错或虚假记载，中国证监会责令其改正，在规定期限内未对虚假财务会计报告进行改正的；在法定期限内未依法披露年度报告或者半年度报告的；处于股票恢复上市交易日至其恢复上市后第一个年度报告披露日期间的公司；综上所述，如果上市公司连续两年亏损，不仅会被ST处理，还面临着退市风险，可以认为其已经陷入了财务危机，所以本文研究的是ST或者ST公司的财务数据指标。12可能导致财务危机的
13、原因121财务危机产生的内部原因财务危机产生的内部原因主要有公司治理结构不完善，管理制度不合理，危机认识能力不足等。（1）公司治理结构不完善。我国上市公司普遍是大股东持股比例过高，“一股独大”现象严重，公司实质上是由大股东操纵，监事会是公司内部人员，行为受到董事长或总经理的制约形同虚设，使得决策风险比较大而且不利于调动其他股东参与公司管理的积极性。由于有控股股东在打理公司的经营，其他股东对公司的经营情况可能就比较放心，认为公司的经营无须自己插手，久而久之，就会产生一种惰性，依赖控股股东。（2）上市公司管理制度不合理。企业管理体系不完善，管理缺乏技能和经验，决策主要依赖于个人行为从而导致企业决策
14、失误。比如TCL集团因为3投资决策失误以及盲目扩展欧洲业务而亏损12多亿，使极具实力的企业岌岌可危。在生产管理方面，由于管理不善，造成生产成本增加形成亏损，或者由于质量不达标，造成产品积压等等。（3）危机认识能力不足。企业成员尤其是管理层的危机信念对财务危机的防控具有重要的影响。上市公司员工本身的认识能力不足，加上现代企业管理层普遍倾向于获取负债的杠杆利益，容易形成过度负债。若企业经营管理质量低下，导致企业获利能力减弱，当企业出现亏损时需大量借款，当负债总额大于资产总额时，企业的偿债能力过低，信用受影响，财务状况恶化。（4）受关联企业倒闭的牵连。目前，由于企业经营方式中赊销业务的大量存在，企业
15、间相互形成了密切的债权债务关系，有的企业之间甚至形成了“三角债”关系。因此，一旦关联企业倒闭，必然产生一系列的财务危机，波及其它的关联企业。最为典型的就是“猴王集团”破产案，猴王集团在破产前一年的时间里，通过一系列的资产分离活动，将资产分批抽走，而债务却搁置在猴王集团。猴王集团通过这种方式使华融、信达、长城三家金融资产管理公司数亿元的债权顷刻化为乌有。122财务危机产生的外部原因导致企业陷入财务危机的外部因素有经济、法律、市场、竞争对手、行业特点、国家宏观政策以及灾害损失等。这些因素存在于企业之外，具有复杂性和多变性，会增大企业发生财务危机的可能性。其中（1）自然环境因素自然界的运动发展过程中
16、的变化趋势不规则，通常人们无法预知和控制，自然灾害、债务人死亡等会对企业的流动资产和固定资产、应收账款的收回造成严重的后果。（2）国家各种税收政策的变化，法律法规的更改或多或少的会对企业产生影响，比如由于国家制定封山育林政策，限制采伐木材，造纸业原材料锐减，原材料供应紧张，价格上涨，对造纸业的财务状况和经营成果产生重要影响。（3）经济环境主要有国家的社会经济制度，产业结构、经济周期的波动、利率、通货膨胀、就业、工资水平等很多方面对企业的财务危机影响很大。在通货膨胀时期，物价上涨导致成本上涨，经营成果降低。在经济萧条时期，市场竞争十分激烈，物价下跌，假冒产品冲击，很多企业因资金不足在竞争中产生危
17、机甚至破产。42样本、样本指标与模型的选取21研究样本的选取211样本的选取各行业的指标存在一定的差异，竞争环境也不同，在行业选取上，因为制造业在所有上市公司中占有大部分份额，行业特点明显，研究成果较成熟，因此本文研究的样本从沪、深交易所A股制造业上市公司来选取。通过本文对财务危机的界定，最终选择了2007年到2010年间首次被ST的36家制造业上市公司作为财务危机样本。其中2007年为12家，2008年为5家，2009年为9家，2010年为10家。然后按照制造业规模差不多相同的标准选取了36家作为配对样本。最后再用21家ST公司和21家正常公司样本来检验预警模型准确率。本文选取的样本如下表1
18、和表2表1研究样本的年度分布年份ST或ST公司（家）正常公司（家）公司总数（家）200712122420085510200999182010101020总计363672表2检验样本的年度分布年份ST或ST公司（家）正常公司（家）公司总数（家）200777142008336200944820107714总计2121425212样本指标的时间确定我国的上市公司年度报告一般在下一年的3、4月公布，所以T1年已经知道是否要被ST，用T1年的数据是没意义的。T2年ST公司首次出现亏损，在某些财务指标上必定与正常公司存在差异，研究T2年的数据可以避免下一年连续亏损。T3年ST公司保持着账面上的盈利，但在以
19、后的年度却连续发生亏损，所以数据会有某种迹象不同于正常公司。在T4年财务困境企业与正常企业之间的差异是不明显的。所以国内外大部分学者研究的是T2和T3年的数据，并得出了很好的结论，本文以样本公司被ST的前3年作为样本预警的时间范围。本文的样本研究数据主要来源于新浪财经网。22预警指标的选取财务预警指标的选取是预警模型建立的前提，直接影响模型预测的准确性。其中偿债能力指标体现的是企业偿还到期债务（包括本息）的能力，是反映企业财务状况好坏的重要标志；营运能力指标是分析比较企业资金周转速度，借以判断和评价企业经营管理水平和资源利用效率的高低，如果资金周转状况好，周转速度快，就说明企业营运能力比较强；
20、盈利能力指标是公司在一定时期内赚取利润的能力，利润率越高，盈利能力就越强，对于经营者来讲，通过对盈利能力的分析，可以发现经营管理环节出现的问题；发展能力指标是企业在生存的基础上，扩大规模、壮大实力的潜在能力，是企业生存、获利的不竭源泉和动力；股权结构是指股份公司总股本中,不同性质的股份所占的比例及其相互关系，企业具有什么样的股权结构对企业的类型、发展以及组织结构的形成都具有重大的意义；董事和董事会对公司进行全面监管并提供帮助，了解公司运营。因此本文从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四个方面选取了15个财务指标，从股权结构、董事会结构两个方面选取了6个非财务指标。财务危机预警指标体系如下表
21、3表3财务危机预警指标体系项目变量财务指标公式X1速动比率流动资产/流动负债6财务类指标偿债能力X2流动比率流动资产/流动负债X3负债权益比负债总额/所有者权益总额X4产权比率负债总额/股东权益X5资产负债率负债总额/资产总额营运能力X6应收账款周转率营业务收入/平均应收账款X7总资产周转率主营业务收入/平均总资产X8固定资产周转率销售收入/平均固定资产净值盈利能力X9净资产收益率净利润/平均净资产X10销售净利率净利润/销售收入X11主营业务利润率主营业务利润/主营业务收入X12总资产利润率利润总量/资产平均总额X13营业利润率营业利润/全部业务收入发展能力X14总资产增长率本年总资产增长额
22、/年初资产总额X15净资产增长率本年净资产增长额/上年净资产非财务类股权结构U1第一大股东持股比例第一大股东持股数量/股份总量U2CR_5指数公司前五位大股东持股比例之和7指标U3CR_10指数公司前十位大股东持股比例之和U4Z指数第一大股东持股比例/第二大股东持股比例董事会结构U5董事会成员人数董事会成员人数U6独立董事比例独立董事数量/全体董事数量23模型的选择与分析231模型的选择LOGISTIC回归模型被广泛运用，并都得出了很好的结论，它一般采用最大似然估计方法进行估计，不需要满足正太分布和两组协方差矩阵相等的条件，用一系列的财务指标得出的结果直接表示企业财务失败的可能性大小就预测了财
23、务危机发生的概率。本文主要建立LOGISTIC回归模型来预测企业的财务危机。232LOGISTIC回归模型介绍在SPSS软件中做LOGISTIC回归分析时，通常用Y为因变量，标记为0和1，（例如，如果财务正常Y0，否则Y1），X表示自变量向量，是一组可以说明Y发生的概率大小的变量，用以表示Y的某一种特定情况（以1表示）发生的概率P。LOGISTIC回归模型的曲线为S型，其预警的最大值趋近1，其预警的最小值趋近0，该回归模型一般选择50作为分割点，其含义是如果通过逻辑回归模型计算出来的不发生财务危机的概率P大于05，那么该上市公司可以归入正常上市公司，否则就归入发生财务危机的ST公司。假设XI为
24、第I个发生危机的预警变量矩阵，那么PI和XI之间存在如下回归关系PIEXPYI/1EXPYI,其中YIAB1X1B2X2BIXIA为截距，B为相关系数。83基于制造业上市公司的预警模型构建及检验31财务指标模型的构建311因子分析及预警指标主成分的提取本文在建立财务危机预警模型之前，利用因子分析对15个财务指标进行筛选，选取具有代表性的几个指标来进入模型。第一步利用SPSS190进行KMO测试，看财务数据是否适合做因子分析如下表4表4KMO和BARTLETT的检验从KMO测定值和BARTLETT的检验结果来看，KMO系数为057205，BARTLETT值为965228，显著性水平为000000
25、1，说明样本数据可用于做因子分析。第二步根据选取主成分的“凯泽法”，取特征值大于等于1的主成分作为初始因子，将特征值小于1的主成分排除，利用SPSS190进行主成成分分析的结果如下表5表5主成分分析结果9根据上表提取特征值大于1的有5个主因子，这5个主因子的累计贡献率达78584,即这5个主因子包含原来指标信息的78584。从以下碎石图可以进一步验证所提取因子的代表性表6碎石图10由以上碎石图可以看出因子1、2、3、4、5之间的连线的坡度相对较陡，是主要因子。第三步采用方差最大化正交旋转法，建立因子载荷矩阵，为每个因子找到合适的解释，还可以有效避免变量之间多重共线性的影响。经因子旋转后财务比率
26、因子载荷表7表7旋转成分矩阵表8因子分类因子1因子2因子3因子4因子5高载荷指标X9、X10、X12、X13X1、X2、X4、X5X14、X15X6、X7X8由上表7和表8可以看出，5个主因子都在不同的指标上取得高载荷，因子载荷越高，表明该因子包含该指标的信息量就越多。因子1主要由X9、X10、X12和X13解释，称之为盈利能力因子；因子2主要由X1、X2、X4和X5解释，称之为偿债能力因子；因子3主要由X14和X15决定，称之为成长能力因子；因子4主要由X6和X7决定，称之为营运能力因子；因子5主要由X8解释，称之为营运能力因子。其中营业利润率、资产负债率、净资产增长率、应收账款周转率以及固
27、定资产周转率这5个指标在个主因子中载荷量最高，贡献度最11大，因此，我们选取这5个财务指标作为建模的自变量进行财务危机预警模型的构建。312LOGISTIC回归模型的构建及检验将主成分分析得出的5个主因子即X5营业利润率、X6资产负债率、X8净资产增长率、X13应收账款周转率以及X15固定资产周转率作为分析变量，利用SPSS190进行LOGISTIC回归分析，建立回归模型。回归结果如下表表9方程中的变量表10分类表根据上两表9,10，可以看到财务指标的预测准确率达到736，得到如下预警模型1500801321208004060450500300172EXP1150080132120800406
28、0450500300172EXPXXXXXXXXXXP1232引入非财务指标的财务危机预警模型构建321非财务指标因子分析表11KMO和BARTLETT的检验从KMO测试结果来看，KMO系数为054605，BARTLETT值为340433，显著性水平为0000001，样本可用于做因子分析。分析主成成分如下表表12主成分分析根据上表提取特征值大于1的有3个主因子，这3个主因子的累计贡献率达81151,即这3个主因子包含原来指标信息的81151。表13旋转成分矩阵13由旋转成分矩阵表13可以看出主因子1主要由U2和U3解释，主因子2主要由U1和U4解释，主因子3主要有U5和U6解释。其中CR_5指
29、数、Z指数和独立董事比例这三个指标在个子因子中载荷量最高，贡献度最大，因此选取主要由U2（CR_5指数）、U4（Z指数）和U6（独立董事比例）与X5（营业利润率）、X6（资产负债率）、X8（净资产增长率）、X13（应收账款周转率）以及X15（固定资产周转率）这6个财务指标共同建立模型。322引入非财务指标的模型构建将财务指标的5个主因子X5、X6、X8、X13、X15与非财务指标的3个主因子U2、U4、U6作为分析变量，进行LOGISTIC回归分析，建立回归模型。回归结果如下表表14方程中的变量14根据表14，得到以下财务危机预警模型643154008015012013226080100604
30、503263EXP1643154008015012013226080100604503263EXPUUXXXXUUXXXXP表15预测结果由上表15和表10可以看出，把非财务指标引入财务指标危机预警模型后，预测准确率提高了42个百分点。由此可以得出，发生财务危机的概率除了受偿债能力因子、营运能力因子、盈利能力因子和成长能力因子的影响外，还受非财务因素股权结构和董事会结构的影响。33LOGISTIC回归模型实证结果的检验与分析财务指标LOGISTIC回归模型检验结果如下表表16财务指标LOGISTIC回归模型检验结果财务指标和非财务指标LOGISTIC回归模型检验结果如下表表17财务指标和非财务
31、指标LOGISTIC回归模型检验结果15从表16和表17可以得出，我国制造业上市公司在T3年财务数据变量的LOGISTIC回归模型预测结果为667。引入非财务数据变量的预测结果为738，高出了71个百分点。因此进一步论证引将财务数据与非财务数据结合的预测结果比只有财务指标变量的预测结果要好。从上述研究结果可以看出，制造业上市公司可以利用CR_5指数（公司前五位大股东持股比例之和）、Z指数（第一大股东持股比例/第二大股东持股比例）和独立董事比例、营业利润率、资产负债率、净资产增长率、应收账款周转率以及固定资产周转率这几个指标入手，寻找导致本公司财务危机的原因。16结论本文先利用财务指标来构建财务
32、危机预警模型，再将非财务指标与财务指标结合来进行同样的分析，实证结果表明财务危机预警模型可以对上市公司的财务危机进行预测，而且引入非财务指标的模型预测能力更强。本文的不足之处（1）样本的选择方面。本文选取的是制造业上市公司，同一行业企业的运营模式和竞争环境大致相同，减小了行业误差。也正因为不同的行业财务比率存在一定的差异，这也导致本文的预警模型在应用于其他行业时必定会产生一定的误差。本文将ST公司作为财务危机公司，这也会导致误差，因为一个公司被ST并不能充分说明这个公司真正陷入了财务危机。（2）指标的选择方面。本文在财务指标上面只选择了15个指标，而财务指标是有很多的，这15指标不能代表所有的
33、财务指标。在非财务指标上面，本文只选取了数据比较好收集的5个，而不易收集的非财务指标也有可能是导致公司陷入财务危机的原因。（3）在样本指标的时间选则方面。本文是对2007年、2008年、2009年和2010年首次被ST的前3年即2004年、2005年、2006年和2007年的指标总体来研究的，并没有对具体某一年来研究，在时效上也有一定的差异。在被ST的前三年，此时公司距离ST还有较长时间，在外界环境因素等的影响下也会对预测结果产生一定的影响。（4）研究方法的采用。本文先采用因子分析法对财务指标进行筛选，选取具有代表性的几个指标来进入模型。虽然目前LOGISTIC回归模型被广泛采用，但是有很多学
34、者构建了神经网络模型、现金流、动态预警等探索更具稳健性和精确性的模型。17参考文献1代丽雅关于我国上市公司财务危机预警的研究D保定河北大学，20092刘小彤我国上市公司财务危机预警研究D长沙中南大学，20073谈颖莹我国制造业上市公司财务危机预警研究D镇江江苏大学，20094刘婷西北地区上市公司财务危机预警模型研究D西安西安工业大学，20115端木青我国上市公司财务风险预警研究D杭州浙江工业大学，20086ALTMANEIFINANCIALRATIOSDISCRIMINATEANALYSISANDTHEPREDICTIONOFCORPORATEBANKRUPTCYTHEJOURNALOFFIN
35、ANCE，J196847ALTMAN,EPREDICTIONFINANCIALDISTRESSOFCOMPANIESREVISITINGTHEZSCOREANDZETAMODELS，J200078陈静上市公司财务恶化预测的实证分析J会计研究，1999（04）9吴世农，卢贤义我国上市公司财务困境的预测模型研究J经济研究，2001（06）10闫哲，基于LOGISTIC模型的上市公司财务危机预测的实证研究D大连东北财经大学，200711戴红军引入非财务信息的上市公司财务危机预警模型实证研究D大连大连理工大学，200712OHLSON,JAFINANCIALRATIOSANDTHEPROBABILIS
36、TICPREDICTIONOFBANKRUPTCYJOURNALOFACCOUNTINGRESEARCHJ1980113柯玲LOGISTIC回归模型在公司财务预警中的实证研究J黄冈师范学院学报，2010（03）J14景欣机械制造业上市公司财务预警研究D北京北方工业大学，201015李益骐，田高良上市公司财务危机预警实证研究J西北大学学报，2009（05）16温小郑，高春艳基于因子和判别分析的上市公司财务危机预警研究J商场现代化，2008（12）17杨诸强基于我国制造业上市公司的财务危机预警研究D镇江江苏大学，201018张春莲，张淑琴财务危机预警模型研究综述及其启示J中国高新技术企业，2009
37、（11）19刘一兵，牟培青财务控制是防范和化解危机的关键J冶金财会，2008（12）20朱洪蕊财务危机预防及控制研究J商场现代化，2008（3）21李荔基于公司治理的财务控制问题研究D成都西南财经大学，20071822于忻然非财务信息与上市公司财务预警的实证研究D保定河北大学，201023闫丽，王永红上市公司财务危机防范理论和实证研究M北京中国物资出版社，200924孙晓琳财务危机动态预警模型研究M上海上海交通大学出版社，201125杨淑娥企业多层次财务危机预警研究M北京经济科学出版社，200926张建华引入非财务指标的企业财务危机预警模型研究D北京首都经济贸易大学，200927姚芳我国制造业
38、上市公司财务困境预警研究D南京南京财经大学，200828宫宝涵浅析如何发挥公司监事会监督职能J工人日报，2008（12）29陈庆发对完善公司董事会制度建设的几点建议J千千网，20110530夏瑞雪浅谈企业财务危机J财会探析，2011231陈建新完善上市公司独立董事制度的建议J证券时报，20090432谈颖莹，孔玉生上市公司财务危机成因与应对策略J财会探析，2009（12）19致谢写到这里，我愣了好久，并不是初稿完成后如释重负的感觉，而是觉得即将步入人生职业生涯的我责任更重了。大学入学妈妈送我好像是昨天事，这四年犹如一场梦，好长又复杂的梦，醒来便成长了许多。这四年，我学会了独立，懂得了一些为人处
39、事的道理，这是我最绚丽的青春，最宝贵的财富。我要感谢我的论文指导老师，小到标点符号，大到选题与格式都给我最细心的指导给我最温馨的鼓励。老师是我大二时候的基础会计老师，很亲切，感觉师生之间多了一份亲情，朋友之间多了一份敬意。从老师身上，我学到了扎实的专业知识，学到了灵活的思考，学到了耐心的教导。在此，我向老师致以最衷心的感谢和深深的敬意。我还要感谢我的同学们，这个温暖的集体，现在的我饱含不舍与离愁，我们从相识到相知，从欢笑到泪水，一起春游，一起唱歌。在这里，我还想感谢我的家人，是他们给我很大的动力，给我物质上的支持让我没有后顾之忧，包容我的一切小性子，使我顺利的完成学业。最后，感谢在百忙之中抽出
40、宝贵时间评审论文的各位老师，你们辛苦了。20毕业论文任务书会计学上市公司财务危机预警研究一、研究目的和意义研究目的面对国际竞争的加剧和复杂多变的经济环境，上市公司不可避免地面临各种财务危机，企业财务危机一旦发生对企业的发展将造成致命的打击。企业财务危机，不可能一下子行成，是具有先兆的，如果能够通过研究上市公司相关信息，获得上市公司财务状况恶化的预警信号，即时发现问题进行分析并采取有效措施，就能在很大程度上帮助企业预防财务危机。因此，建立企业财务危机预警系统已成为影响我国资本市场发展的重要因素。研究意义有利于财务人员的财务管理，财务危机预警可以反映公司的财务状况和发展前景；有利于投资者做出正确的
41、投资决策，较为准确的财务预警模型可以帮助投资者识别公司质量，提高投资收益；有利于证券监管部门推进监管工作，促进本市场的规范和健康发展；有利于保护债权人的利益，比如银行在决定是否提供贷款时有很大帮助。二、主要研究内容建议文章从以下几个方面写（1）上市工作财务危机的理论概述。（2）上市公司财务危机预警模型的研究。（3）上市公司财务危机产生的原因及预防的措施。三、实施方案（调研、实习方案，进度安排等）实施方案通过相关文献的阅读，对企业的财务危机的防控有了一定的了解，本文研究的重点内容是上市公司制造业财务危机的预警与控制。以制造业上市公司为研究样本，以2007年至2010年为研究窗口，利用多元回归模型
42、，选取30家上市公司的财务指标，并用EXCEL、SPSS190统计分析工具，对企业财务危机的预警与控制进行分析，最后从理论上讲述了多方面的财务危机控制。进度计划第6学期第19周至第7学期第2周完成毕业论文选题。第7学期第45周完成外文翻译、文献综述和开题报告；完成详细提纲。21第7学期第811周写作毕业论文，完成初稿。第7学期第1216周修改、完善毕业论文。第7学期第1617周进一步修改毕业论文。毕业论文定稿、上交。第7学期第1819周毕业论文答辩。四、推荐阅读文献1张春莲，张淑琴财务危机预警模型研究综述及其启示J中国高新技术企业，2009（11）2李芳基于BP神经网络的我国制造业上市公司财务
43、危机预警D南京南京财经大学，20103黄晓红单变量模型与多变量模型的财务预警分析方法探析J财经界，2009（11）4代丽雅关于我过上市公司财务危机预警的研究D河北河北大学，20095闫丽，王永红上市公司财务危机防范理论和实证研究M北京中国物资出版社，20096孙晓琳财务危机动态预警模型研究M上海上海交通大学出版社，201122毕业论文（设计）开题报告会计学上市公司财务危机预警研究一、立论依据1研究意义、预期目标研究意义面对国际竞争的加剧和复杂多变的经济环境，上市公司不可避免地面临各种财务危机，企业财务危机一旦发生对企业的发展将造成致命的打击，企业财务危机又不可能一下子行成，是具有先兆的，如果能
44、够通过研究上市公司相关信息，获得上市公司财务状况恶化的预警信号，即时发现问题进行分析并采取有效措施，就能在很大程度上帮助企业预防和控制财务危机。因此，建立企业财务危机预警系统有重要理论意义与应用价值。预期目标本为在大量运用国内外对财务危机的预警和控制的研究文献的基础上，对浙江省制造业上市公司的财务危机进行研究，了解这些企业的财务危机状况，寻找发生财务危机的诱因。在吸取了已有财务危机预警研究成果好的方法和经验的前提下，将预警与控制相结合，并能通过这些研究在财务危机防控体系和防控对策中提出一些建议。2国内外研究现状国外研究现状国外对与发达的资本市场相适应的财务预警模型研究早已引起足够的重视，并取得
45、了一定的成果。FITZPATRICK1932开展单变量破产预测研究，发现判断能力最高的是净利润股东权益和股东权益负债两个比率。BEVAR1966使用单变量分析法，发现提前一年的预测精度高达867。ALTMAN（1968）首先创立了ZETA模型，该模型是运用五种财务比率，通过进行加权汇总后产生的总判别分式（称为Z值）来预测企业的财务危机。ODOUR和SHARDA1990用BP神经网络预测了财务危机。他们的模型要优于当时的判别分析模型，但也仅是神经网络方法应用的展示了ALTMAN1968研究的重复。MARTTIN（1977）在财务危机预警研究中首次采用了多元LOGIT回归法，取得了良好的预测效果。
46、OHLSON1980用多元逻辑回归方法分析财务危机。ERNESTLOGITANALYSISUSESLOGISTICCUMULATIVEPROBABILITYDISTRIBUTIONFUNCTIONOURAIMISTOSTUDYIFTHESEESSENTIALDIFFERENCESBETWEENMETHODSAFFECTTHEEMPIRICALSELECTIONOFINDEPENDENTVARIABLESTOTHEMODELSANDLEADSIGNIFICANTDIFFERENCESINFAILUREPREDICTIONACCURACYMOREOVER,DEVELOPAPREDICTIONMOD
47、ELTHATWOULDBEBENEFITEDBYMANAGEMENTITSELF,SHAREHOLDERS,GOVERNMENT,VENDORS,CREDITORS,INVESTORSANDOTHERSTAKEHOLDERSINTHEIRPROJECTIONSANDSTRATEGIESKEYWORDSDISCRIMINANTANALYSIS,LOGITANALYSISBUSINESSFAILURESINTRODUCTIONTHERECENTBANKRUPTCIESOFMANYCOMPANIESHAVEUNDERLINEDTHEIMPORTANCEOFFAILUREPREDICTIONBOTHI
48、NACADEMIAANDINDUSTRYITNOWSEEMSMORENECESSARYEVERTODEVELOPEARLYWARNINGSYSTEMSTHATCANHELPPREVENTORAVERTCORPORATEDEFAULT,ANDFACILITATETHESELECTIONOFFIRMSTOCOLLABORATEWITHORINVESTINOURPURPOSEINTHISSTUDYISTODEVELOPAPREDICTIONMODELTHATWOULDBEBENEFITEDBYMANAGEMENTITSELF,SHAREHOLDERS,GOVERNMENT,VENDORS,CREDI
49、TORS,INVESTORSANDOTHERSTAKEHOLDERSINTHEIRPROJECTIONSANDSTRATEGIESDECISIONMAKERSAREINTENSELYINTERESTEDINTHEPREDICTIONOFDIRECTIONOFVARIABLESOVERTIMETHEREFORE,THEINITIALACTIONOUGHTTOCONSTRUCTAMODELTHATEXPOSETHERELATIONSHIPBETWEENVARIABLESASACKOFFINITIATES,ASYMPTOMINDICATESTHEPRESENCEOFATHREATORANOPPORTUNITYVARIABLESUSEDASSYMPTOMSAREPROPERTIESOFTHEBEHAVIOROFTHEORGANIZATIONORITSENVIRONMENTSUCHVARIABLES36CANALSOBEUSEDDYNAMICA
