1、毕业论文开题报告 会计学 全流通条件下上市公司财务危机预警模型的构建 一、立论依据 1.研究意义、预期目标 研究意义： 随着股权分置改革的完成，上市公司的股权结构发生了根本性的 变化，在 全流通条件下 ，有必要 对财务危机预警模型进行进一步的探索。 本文的研究意义主要体现在保护投资者利益、有利于上市公司管理层进行决策、有利于证监部门做好监管工作这三个方面。 （ 1）从保护投资者利益出发，财务危机预警模型可以为投资者在进行投资决策时，提供有效的事前信息，提供给投资者更多的预测性，反映上市公司真实价值，以使投 资者能较早地得到公司陷入危机的警告，及早做出出售股票的决策，规避风险。 （ 2）有利于上
2、市公司管理层防患于未然。建立起上市公司的财务危机预警系统，有助于上市公司及时发现公司财务经营状况的恶化，以及是何种原因使得公司的财务状况出现恶化，从而能够及时地、有针对性地调整公司的经营方针，扭转公司经营状况恶化的势头，防患于未然。 （ 3）有利于证券监管部门更好地推进监管工作。为了提示不同程度的财务危机风险，证券监管部门制定了一系列制度，如对连续亏损两年的上市公司实行 ST 制度等等，这些制度所约束的条件都是以上市公司亏损程度 为基础的。通过能够有效反映上市公司财务危机的财务指标，预警系统能从财务指标的变化中判断出上市公司未来发生财务危机的概率，从而加强事前监管。 预期目标：通过本文的研究，
3、一方面，利用最新的财务数据构建财务危机预警模型，使得上市公司得到警示，借鉴失败案例，对财务危机进行防范。另一方面，利用模型的预警功能为上市公司的财务状况进行监控，对日常经营管理过程中各项活动进行监督和检测，对财务风险增大导致的不稳定运作状态和不正常的征兆进行分析，以达到减少或降低财务危机发生的可能性。 2.国内外研究现状 财务危机的预 警研究是一项在中西方国家中都广泛进行的应用研究，通过多年的努力取得了众多研究成果，由于市场需求巨大，无论是学术界还是实物界仍在不懈得探索和改进研究方法，以提高预警的准确性。 1 （ 1）国外研究动态： 最早的财务危机预警研究 Fitzpatrick（ 1932）
4、开展的单变量破产预警研究。他以 19 对破产和非破产公司作为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，发现判别能力最高的是净利润 /股东权益和股东权益 /负债这两个比率。尽管 Fitzpatrick 研究的结果很不错，但一直到 30 多年后的 1966 年才有人沿着他的 这条思路继续研究财务危机的预警问题。 Beaver 使用由 79 对经营失败和经营未失败的公司组成的样本，分别检验了反映公司不同财务特征的 6 组 30 个变量在公司破产前 1 一 5 年的预警能力，他发现最好的判别变量是营运资本 /流动负债（在公司破产的前一年成功地判别了 90%的破产公司）和净利润 /总资产（在同
5、一阶段的判别成功率是 88%）。 Beaver还发现越临近破产日，误判率越低，预见性越强。自从 Beaver 的这项研究之后，很少再有专门的单变量研究出现，大多数研究人员更倾向于采用多变量分析方法，这主要是因为公司的财务特征不可能 由一个变量充分反应出来。 美国学者 Altman 博士（ 1968）首次使用了多元线性判别分析对财务危机预警进行了研究。根据行业和资产规模，他为 33 家破产公司选择了 33 家非破产配比公司，采用了 22 个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的 5 变量 Z 一Score 模型，根据判别分值，以确定的临界值对研究对象进行财务危机判别。在估计样本中，其模型在破产前一
6、年成功地判别出 33 家破产公司中的 31 家，而对于由 25 家破产公司和 56 家非破产公司组成的样本中，从 25 家破产公司中判别出 24 家，从 56 家非破产公司中判别出 52 家。 Altman 的研究成果克服了单变量模型出现的对于同一公司，不同比率预测出不同结果的现象。与此同时，在西方掀起了公司财务危机预警的研究热潮。 （ 2）国内研究动态： 吴世农、黄世忠（ 1986）曾介绍企业的破产分析指标和预测模型。周首华、杨济华和王平（ 1996）在 Z 分数模型的基础上进行改进，考虑了现金流量变动情况指标，建立了 F 分数模型，并使用 Computation PC Plus 会计数据库
7、中 1990年以来的 4160 家公司的数据进行了验证。我国台湾的陈肇荣应用中国台湾地区企业财务资料，重选了相关指标，建立的适合台湾地区使用的财 务预警模型。 周毓萍（ 1998）结合我国企业实际分别建立了两变量 (速动比率和总资产收益率 )的判别模型和即神经网络对企业破产进行了预测，其研究成果对我国破产预测有一定的借鉴作用。 陈静在（ 1999）首次对我国上市公司的财务危机进行了实证分析，她以上市公司被特别处理 (ST)作为财务危机的标志，结合 1995 一 1997 年的财务报表数据对 1998 年的 27 家 TS 公司和 27 家非 ST 公司，进行了单变量分析和二类线性判定分析。在单
8、变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益2 率、净资产收益率 4 个财务指标中，流动比率与负 债比率的误判率最低 ;在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率、营运资本 /总资产、总资产周转率 6 个指标构建的模型，在 ST 发生的前 3 年能较好地预测 ST。模型可以准确判别 88.9%的 ST 公司和 96.3%的非 ST 公司，总体正确率为 92.6%。但不足之处是用于检验判别模型正确率的样本就是用于估计模型参数的样本，而且，根据我国上市公司的年报披露制度，公司 1997 年度的财务报表和公司在 1998 年是否被特别处理这两条信息几乎是同时得
9、到的，因此使用 1997 年报判别 1998 年上市公司的 ST 状态 ，就预警目的而言缺乏实际意义。 吴世农、卢贤义（ 2001）选取 70 家处于财务困境的公司和 70 家对照公司为样本，检验了 Fisher 线性判定分析、多元线性回归分析和逻辑回归分析三种方法，并结合中国的实际情况建立了相应的模型。 卢声（ 2001）运用 Fisher 判别对上市公司中的制造业企业进行了实证分析。张爱民等 (2001)采用多元统计分析中的主成分分析法对企业财务预警进行了研究。他们选用了 8 个企业财务指标，选择了 40 家我国的上市公司为估计样本，进行了主成分分析。 杨华（ 2006） 以 2004 年
10、 -2005 年部分首次被 ST 的 A 股上市公司为研究对象，结合经过无量纲化处理的财务指标和非财务指标，使用主成分分析法和Logit 回归建立财务危机前 2 年的预警模型。研究显示，引入非财务指标后的财务危机预警模型在一定程度上提高了预测准确率。 耿贵彬、田璇（ 2007）研究得出 在上市公司因财务状况异常被特别处理发生的前两年，该类公司与财务健康公司在主营业务利润率、净资产收益率、每股净利润、资产负债率、每股净资产和总资产增长率这六个指标上有显著差异，可以根据这些指标建立预测模型，对上市公司是否会因财务状况异常而被特别处理进行预测。 王琳（ 2008）选取沪深两市 2002-2005 年
11、被“ ST”的 55 家上市公司作为财务危机样本组， Logistic 预警模型预测准确度最高为 83.33% （ 3）总结： 综观国外对财务危机预警模型的研究，从单变量、多变量、 Logit 模型这些以统计方法为基础的研究到神经网络模型等非统计模型，从单一模型的研究到混合模型及其比较研究，从以财务指标为基础的研究到引入非财务指标的研究，财务危机预警模型的研究受到了实务界和学术界的高度重视且取得了重大进展。 相对来说，国内研究较晚，且其成果大多注重从企业的财务状况方面进行研究，建立的预警 模型多是采用单变量模型、多变量模型和多元逻辑回归模型，3 目前对于非统计类方法如神经网络模型也进行了大胆的
12、尝试，总体效果比较好。 同时，国内学者对这些模型的研究都是通过实证研究得到的，缺乏理论的指导，研究者在选择变量的时候也受到自身价值判断的影响。比如，对于反映盈利能力的指标，有些模型选用资产报酬率和流动资产收益率，而有些模型选用销售利润率和税前利润 /销售总额，这些也会影响到模型的准确度和预测度。 3.参考文献 1陈晓、陈治鸿中国上市公司的财务困境预测 J中国会计与财务研究， 2000（ 9） 2吴 世农，黄世忠企业破产的分析指标和预测模型 J中国经济问题， 1986（ 6） 3周首华，杨济华和王平论财务危机的预警分析 F 分数模型 J会计研究， 1996（ 8） 4薛野等浅论我国企业破产预警
13、J四川会计， 1999（ 2） 5周毓萍企业破产预警模型实证分析 J武汉工业大学学报， 1998（ 9） 6陈静上市公司财务恶化预警的实证分析 J会计研究， 1999（ 4） 7陈晓，陈治鸿企业财务困境研究的理论、方法及应用 J投资研究， 2000（ 6） 8张玲财 务危机预警分析判别模型及其应用 J预测， 2000（ 6） 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（ 6） 10卢声中国上市公司财务困境模型的研究 J北京航空航天大学学报， 2001（ 4） 11张爱民等上市公司财务失败的主成分预测模型的实证研究 J 金融研究， 2001（ 3） 12杨华上市公
14、司财务危机预警模型效果比较研究 J中国计量学院学报， 2006（ 1） 13耿贵彬，田璇上市公司财务危机预警模型构建 J财会通讯， 2007（ 10） 14王琳中国上市公司财务危机预警模型及实证 J山西财经大学学报， 2008（ 2） 13高培业等企业失败判别模型实证研究 J统计研究， 2000（ 10） 14杨保安 .即神经网络在企业财务危机预警之应用 J预测， 2001（ 2） 15周首华等 现代财务理论前沿专题 M 大连 ： 东北财经大学出版社， 2000 16王玉荣商务预测方法 M北京：对外经济贸易大学出版社， 2003 17张鸣，张艳，程涛企业财务预警研究前沿 M北京：中国财政经济出
15、版社 ，2004 18Altman. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate BankruptcyJ. Journal of finance,1968(13). 19Ohlson. Financial Ratios and the probabilistic Prediction of BankruptcyJ. Journal of Accounting Researeh,1980(18) 二、研究方案 1.主要研究内容（或预期章节安排） 1 研究概述 1.1 研究背景与意义 1.2 研究内
16、容 4 1.3 研究方法 2 财务危机的定义与成因 2.1 财务危机的定义 2.2 财务危机的成因 3 研究设计和预警指标 3.1 研究设计 3.2 样本选取 3.3 研究变量 4 实证研究 4.1 数据分析 4.2 因子分析 4.2.1 因子分析的原理及优势 4.2.2 因子提取 4.2.3 因子表达式 4.2.4 因子解释 4.3 运用 Logistic 建立预警模型 4.3.1 Logistic 模型概述 4.3.2 Logistic 模型构建 5 结论 2.实施方案和进度计划 实施方案：本项目的研究的重点是全流通条件下上市公司财务危机预警模型的研究。因此，首先必须加强这方面的文献阅读。
17、主要将通过中国期刊网、维普、学位论文数据库等查找相关的文献。 其次，要做好搜集上市公司财务数据的工作，为建立模型做好准备。 进度安排： 第 6 学期第 19-20 周至第 7 学期第 1-5 周：在指导教师的指导下，广泛搜集、研究相关文献，完成毕业论文选题。 第 7 学期第 6-12 周：在导师的指导下，完成外文翻译、文献综述和开题报告撰写；参加开题答辩，进一步论证选题价值、确立主要研究内容，论证研究方案的合理性和可行性。 第 7 学期第 13-14 周：撰写论文详细提纲，交给导师批阅，反复修改，保证论文结构的合理性。 第 7 学期 15-20 周：开始撰写毕业论文，完成初稿。 5 第七学期寒假：结合论文选题开展调查研究。 第 8 学期第 1-2 周：在导师的指导下进一步写作、完善毕业论文。 第 8 学期第 3-6 周：在导师的指导下，充分利用毕业实习的机会，结合毕业论文内容开展进一步的调查研究，完成论文 。 第 8 学期第 7 周：在导师指导下，进一步修改、完善毕业论文，定稿并上交。 第 8 学期第 9-11 周：参加毕业论文答辩。
