1、 毕业论文 开题报告 统计学 杭州市上市公司财务危机预测的实证研究 一、 论文选题的背景、意义 公司上市 是当今世界发展的普遍趋势和潮流，并被公认为是全球最为显著的社会经济现象之一， 上市公司最大的特点在于可利用 证券市场 进行筹资，广泛地吸收社会上的闲散资金，从而迅速扩大企业规模，增强产品的竞争力和市场占有率 1。 全球经济的一体化，市场经济中的竞争越来越激烈，企业在激烈的竞争中由于效率、创新能力、管理能力等方 面的劣势，常常导致竞争的失败，被市场经济淘汰出局。在市场经济发达的欧美地区，进入 21世纪以后，许多大宗企业相继破产。德国最大的影视传媒集团基尔希集团宣布资不抵债，拥有上千家连锁店的
2、美国百货业大王沃尔沃斯在成功经营了一百多年后宣布破产，这些著名公司的破产给当地的经济带来巨大的影响，造成了社会资源的浪费，造成了大批工人的失业。在我国，为了推进国有企业的改革，发展资本市场，我国与 1990年底成立沪深交易所，到目前为止已有上千家公司通过两地交易所上市，为我国的经济发展做出了重要贡献。但是其中部分上市公司由于各种原因 经营不善，沦为 ST（特别处理），面临退市的风险，给投资者造成了很大的损失。 梁飞嫒 8认为， 经济 的迅猛 发展 ，使我国的企业面临更为激烈的竞争，企业稍有不慎，就可能被卷入失败的漩涡。而任何企业的财务危机都是逐渐恶化的过程，因此，加强财务危机管理，及时发现财务
3、管理中存在的问题，及早察觉财务危机发生前的信号，使经营管理者能够在财务危机出现的萌 芽状态采取有效措施，改善经营管理，预防失败，是非常必要的。因此，股份有限公司发展到一定规模后，往往将公司股票在交易所公开上市作为企业发展的重要战略步骤。从国际经验来看，世界知名的大企业几乎全是上市公司。 公司上市对我国国民经济持续健康发展有着不容忽视的重要意义，因此，对上市公司的财务危机进行预测，无疑具有极其重要的现实意义。 上市公司的财务危机会给投资者和债权人带来无可挽回的损失。加强上市公司财务危机预警，对于监控上市公司质量、防范 证券 市场风险、保护投资者和债权人利益，具有重大的现实意义和应用价值 2。因此
4、，在此过程中建立一个综合高效的危机识别体系尤为关键和必要。 财务危机从经济学的角度定义 ,主要是指 为企业明显无力按时偿还到期的无争议的债务。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。 财务危机识别体系主要包 括三个方面 3：（ 1）经营战略分析，（ 2）财务状况分析 1，（ 3）管理者行为分析。 本文主要研究财务状况分析。 可用于财务危机预测的方法主要有时间序列预测分析法、经济因素相关分析法等。财
5、务危机预测研究的现实意义在于研究结果对企业的各利益相关者都有参考价值。对企业来说，以财务预测模型为核心建立财务预警系统，可以预报企业的财务情况 5，在发现异常情况是，及时的查找危险因素并彩玉措施防止财务状况进一步恶化。 二、 文献综述：相关研究的最新成果及动态 现金流在企业分析评价中起着举足轻重的作用，但我国在财务危机 预警研究领域中却忽略了现金流指标。目前国内的文献中，财务危机预警模型采用的都是权责发生制下的传统指标。陈静 9（ 1999）采用资产负债率。净资产收益率，流动比率，总资产周转率等指标建模；张玲 10（ 2000）用资产负债率、营运资金与总资产比率、总资产利润率、留成收益与资产总
6、额比率建模；吴世农、卢贤义 11（ 2001）所建的预测模型中的变量有：盈利增长指数。资产报酬率，流动比率，长期负债与股东权益比率、营运资本与总资产比率，资产周转率共六个权责发生制下的指标 。 采用权责发生制下的传统指标所建立的预警模型的 预警效果是：在财务危机发生前第 1年的误判率最低为 0%，第 2年的误判率最低为 13%，第 3年的误判率最低为 20.4%. 相比之下，国外从现金流的角度建立公司财务危机的预警模型早已取得显著成果。 1968年美国学者奥特曼 Altman14首次将多元线性判别方法引入到财务危机预测领域。他1946-1965年间提出破产申请的 33家公司和同样数量的非破产公
7、司作为样本进行研究，采用了 22个财务比率，经过数理统计筛选，留下了建立模型的五个财务指标，它们分别是 :营运资本 /总资产，留存盈余 /总资产，息税前利润 /总资产 ，股权的市场价值 /债务的账面价值，销售 /总资产。通过多元判别分析产生了一个总的判别分，称为 Z 值，并依据 Z 值进行判断。研究表明 :息税前利润 /总资产、销售 /总资产、股权的市场价值 /债务的账面价值三个财务指标预测能力比较强，模型的预测精度高达 94%。 1977年 Altman15， Haldeman (2)三种模型均能在财务危机发生前做出相对准确的预测，在财务危机 发生前 4 年的误判率在 28%以内 ;C3)相
8、对同一信息集而言，逻辑预测模型的误判率最低，财务危机发生前 1 年的误判率仅为 6.47%. 李华中 (2001)选择 1997年全部 ST公司作为失败类组，选择一小部 1999年为 ST、而 1997, 1998 年非 ST 类个股样本作为预测之用，再按照配对原则从同行业、相近资产规模的企业中选出同样数量的非 ST 公司作为非失败类组。选择贝叶斯方法、费歇方法， logit 方法及 Tobic方法，作为备选的判断方法，前两种方法是距离判断方法，后两种方法是回归判别方法。从实证结果看，模型判别 的平均误判率为 5.66，而模型预测的误判率为 14.5%，表明模型是有很强的判别分类能力，是有效的
9、判别工具，可用于外推预测。 目前，关于财务危机预测的研究采用的都是 权责发生制下的传统指标 。应全面利用各个指标，综合预测财务危机。 三、课题的研究内容及拟采取的研究方法、技术路线及研究难点，预期达到的目标 （一）、研究内容： 本文根据杭州市 2006-2010 年上市公司的 偿债能力 、 财务弹性 、 获现能力 、 现金流量结构和企业规模几个方面来选择关键性现金流指标 7，根据 ZETA 模型，对杭州市上市公司 财 务 危 机 预 测 的 实 际 应 用 。 一 般 意 义 上 ， ZATA 模型的描述如下： ZETA=ax1+bx2+cx3+dx4+ex5+fx6+gx7。 模型中的 a、
10、 b、 c、 d、 e、 f、 g，分别是无法获得ZETA 模型中其变量各自的系数。 x1、 x2、 x3、 x4、 x5、 x6、 x7 分别表示模型中的 7 个变量，7 个变量是：资产收益率、收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标。 本文主要研究内容为： 第一部分：多元线性判别法的基本原理和计算方法 第二部分：运用 ZATA 模型对财务危机进行预测。 第三部分：运用一元线性模 型和 ZATA 模型分别对上市公司财务危机进行预测，并进行拟合，比较。 （二）、研究方法： 在研究方法的选择方面，主要采用 ZATA模型和一元线性回归模型来计算财务
11、危机指标，采用多元判别分析法分别得出 资产收益率、收益稳定性指标、债务偿付能力指标、累计盈利能力指标、流动性指标、资本化程度的指标、规模指标 ，得出财务危机的预测。 （三）、预期目标： 本文将采用现金流指标指标，并利用 ZATA 模型进行建模用以预测 2013 年浙江省杭州市的财务危机。 四、论文详细工作进度和安排 2010-11-01 2010-11-18：完 成毕业论文选题， 2010-11-18 2011-01-06：完成文献综述、开题报告及外文翻译， 2010-11-18 2011-05.12：完成毕业论文， 2011-03-12 2011-05-12：毕业实习， 2011-05-13
12、 准备毕业论文答辩。 五、主要参考文献 1. 周首华，杨济华，王平 . 论财务危机的预警分析一 F 分数模式 J.会计研究 .1996 (8):8-11 2. 尹辉 . 论企业财务危机的成因及其对策 .怀化学院学报 , 2002, 21(01):14-16 3. 赵爱玲 . 企业财务危机的识别与分析 . 财经理论与实践， 2000, 21(108 ): 69-72. 4. 王燕 . 应用时间序列分析 M.北京 : 中国人民大学出版社 , 2005. 5. 陈晓，陈治鸿 . 我国上市公司的财务困境预测 .中国会计与财务研究 .2000(9):55-72 6. 李子奈 , 潘文卿 .计量经济学 M
13、.北京 :高等教育出版社 , 2005. 7. 周娟，王丽娟 . 基于现金流指标的财务危机预警模型分析 J. 财会通讯， 2005, (12) : 25-27 8. 梁飞嫒 . 基 于现金流的财务危机预警指标体系初探 J. 贵州财经学院学报， 2005， (4) : 12-15 9. 陈静 . 上市公司财务恶化预测的实证分析 . 会计研究， 1999 (04) : 31-38. 10. 张玲 . 财务危机预警分析判别模型 .数量经济技术经济研究， 2000 (03 ): 49-51 11. 吴世农等 . 中国股票市场风险研究 . 北京 : 中国人民大学出版社， 2003, 330-374 12
14、. 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 (06):46-55 13. 韩庆兰，吴民强 .当探则务预警系统 Jl. 则会月刊， 2000,(1):36-37 14. Edward .I. Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. Journal of Finance, l968, 23(04) 589-609. 15. Edward I. Altman, Robert G. Haldeman, P. Nar
15、ayanan. ZETA ANALYSIS: A new model to identify bankruptcy risk of corporations. Journal of Banking and Finance, 1977, (01): 29-54 16. Russell B. Gregory-Allen and Glenn V. Henderson, Jr. A Brief Review of Catastrophe Theory and a Test in a Corporate Failure Context. The Financial Review, 1991, 26 (02):127-155.
