1、毕业论文（设计）文献综述题目创业板上市公司财务风险预警研究一、前言部分创业板市场，是指专门协助高成长的新兴创新公司特别是高科技公司筹资并进行资本运作的市场，有的也称为二板市场、另类股票市场、增长型股票市场等。它与大型成熟上市公司的主板市场不同，是一个前瞻性市场，注重于公司的发展前景与增长潜力。推出的主要目的是促进自主创新企业及其他成长型企业的发展，是落实自主创新国家战略及支持处于成长期的创业企业的的重要平台。但与此同时，我们也必须认识到，创业板市场功能的充分发挥离不开有效的市场监管和风险防范。财务风险作为一种危机信号，影响着企业的生存、发展和获利能力，必须尽早加以防范和控制。认识风险，预测风险
2、，进而防范和控制风险，是我们在面对风险时能够从容应对的最好方法。国外关于财务风险预警的研究无论是理论还是实证方面早已引起足够重视，并得了较为成熟的预警模型。而国内关于财务风险预警的研究起步较晚，主要是对国外预警模型借鉴及对模型有效性验证的实证研究，目前在研究上多是采用多变量模型、多元回归模型和神经网络模型。多变量模型除了Z计分法模型以外，还有日本开发银行的多变量预测模型，中国台湾陈肇荣的多元预测模型，以及中国学者周首华、杨济华F分数模型等。但是，这几种模型在实际中的应用并不广泛。就目前为止，Z计分法模型仍然占据着主导地位。企业财务风险预警系统，作为一个行之有效的诊断工具，其灵敏度越高，就能越早
3、的发现问题并告知企业经营者，就能越有效地防范与解决问题，回避财务风险。本文就是要分析创业板上市公司的现状及问题，利用Z计分模型分析我国创业板的财务指标，从而进行财务风险预警，看是否有财务风险，再进一步提出解决创业板上市公司财务风险存在问题的对策，促进创业板公司的长期稳定发展。二、主题部分（一）国外关于财务风险预警的研究国外对于财务风险预警的研究开始于20世纪30年代，其研究主要集中在财务预警模型的构建上。如今这些研究成果已经比较成熟，并且在实际中得到广泛应用。1、一元判定模型的研究最早用统计的方法进行财务预警研究的当属FITZPATRICK1932进行的单变量研究，他以19家公司为样本，运用单
4、个财务比率将样本划分为破产和非破产两组进行研究，自此开创了财务危机预警实证研究的先河。之后美国芝加哥大学教授WILLIAMBEAVER1966进行了较为成熟的单变量预警研究，他以19541964年间79家经营失败公司和相同数量的正常公司为例，检验了反映不同财务能力的6组30个变量在公司破产前15年的预测能力，结果发现现金流量总负债预测的准确率最高，其次是资产负债率，并且离经营失败日越近，预见性就越强。单变量模型虽然比较简单，但也存在很多问题。2、多元线性判定模型的研究美国学者EDWARDALTMAN1968首先将多元线性判别法引入财务风险危机预警研究领域，根据行业和资产规模，他选择了33家破产
5、公司和33家非破产公司作为研究样本，确定了5个变量作为判别变量，构建了Z模型，通过对模型的检验表现出了较高的预测能力。此后，多变量分析方法被广泛采用。3、多元逻辑回归模型OHLSON1980第一个将逻辑回归方法引人财务危机预警领域，他选择了19701976年间破产的105家公司和2058家非破产公司组成的配对样本，发现公司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到9612。逻辑回归分析方法使财务预警得到了重大改进，克服了传统判别分析中的许多问题。4、多元概率化回归模型OHLSON（1980）采用概率化回归方法进行财务预警研究，采用极大似然法，通过每个样本个体的破产与非破产
6、的联合概率最大来构造模型，其研究思路与多元逻辑回归相似，不同之处是多元概率化假设样本服从标准正态分布，且寻求破产概率的方法不同，所以其缺陷类似于多元逻辑方法。5、人工神经模型COATS和FANT1993将人工神经网络模型运用于财务风险预警研究。他们以47家破产公司和非破产公司为样本，运用神经网络模型进行判别，发现该模型的准确率达到91，明显高于其他判别方法。该模型没有严格的假设条件，具有很强的容错性和学习、纠错能力，因此应用较广。但由于神经网络系统在工作时具有很强的随机性，因此要想得到一个较好的神经网络结构，需要反复地去进行调试，非常耗费人力和时间，使其应用受到了一定的限制。TAKESHIJI
7、NGU2009在文中提到了中国创业板的重要作用，更表示在创业板市场建立财务风险预警模型是当务之急。而SCOTT2010也表明了要建立适合的财务风险预警模型。（二）国内关于财务风险预警的研究我国关于财务风险预警的研究相对于国外来说起步较晚，吴世农等人1986在中国经济问题发表了一篇文章，首次在我国介绍了企业财务风险预警模型。之后我国学者才真正的开始对财务风险预警的研究，并且也取得了一定的成绩。1、单变量模型在单变量模型研究方面，陈静1999以沪、深两市27家ST公司19951997年财务数据为样本进行单变量预警研究，结果表明资产负债率、流动比率、总资产收益率、营运资本比率对企业财务失败反映较为敏
8、感。2、多变量模型在多变量研究方面，周首华等1996借鉴ALTMAN的研究成果，在Z模型的基础上引入现金流量指标，选用19771990年的62家公司，另外配对的3L家非破产公司，建立了F分数模型，其准确率高达70，但他们的研究对象不是中国的证券市场。卫建国、唐红2002通过Z模型在上市公司的实证研究发现Z模型在我国上市公司财务困境预测中具有一定适用性，但其临界值不能生搬硬套原模型的数据，需要根据我国的实际情况进行修正，而且不同行业其临界值有所不同。3、多元逻辑回归模型陈晓红（2007）运用多元逻辑回归模型，采用一系列财务比率变量来预测公司出现各种危机的概率，然后根据银行、投资者的风险偏好程度设
9、定风险警戒线，以此来分析对象的警度。通过单变量组间均值相等检验选出6个显著性变量，并进行相关性分析，应用卡方检测对模型系数进行综合检验。4、人工神经网络模型在人工神经网络模型研究方面，黄小原，肖四汉1995提出了神经网络预警系统的构建。杨保安，季海2001探讨了人工神经网络在商业银行信贷风险预期中的应用，发现该模型比其他的预警模型判别意义更加清晰，特征抽取符合实际，是一种很好的方法和工具。乔卓2002等人通过前馈神经网络预测模型的实证研究，发现提前两年和提前3年神经网络模型的预测精度明显高于LOGIT模型和FISHER判别分析模型，在对ST公司和非ST公司的预测上神经网络模型也较两种统计模型有
10、一定的优越性，可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。5、功效系数法顾小安2000运用功效系数法建立了企业的长期财务预警系统，但他没有对此系统进行实证分析，因此，该方法的有效性无从验证。而后陈晶璞，李鹏雁2002以耀华玻璃股份有限公司的财务资料为样本，以反映企业偿债能力、盈利能力、营运能力及成长能力等四个方面的10个财务指标通过层次分析法确定指标权重，对公司采用功效系数法构建企业财务风险预警系统,从而判定了功效系数法的有效性。三、总结部分通过对国内外财务预警研究现状的分析，可以发现，国外对于财务预警的研究起步较早，研究理论也比较成熟，再加上国外的证券市场发展较为完善，对于
11、财务预警模型的运用也相对规范和准确。在财务预警各种方法的运用上，已从单变量分析过渡到多变量分析，更多运用多变量分析中的动态分析建立模型进行预测，并能结合各种分析方法进行全面财务预测。而从多变量模型来看，其他几种模型在实际中的应用并不广泛，就目前为止，Z计分法模型仍然占据着主导地位。通过阅读、研究国内外专家学者的理论研究，我们可以发现在该领域的研究还存在以下的问题（1）我国有关创业板财务风险预警系统研究的文献较少，多是借鉴国外的研究理论。（2）在问题的研究的过程中结合我国当下背景不深。正因为国内外专家学者在创业板上市公司财务风险预警问题研究中还存在上述问题，所以，就有了该篇论文。本文结合我国当前
12、背景，在分析我国创业板上市公司财务风险预警研究的基础上，提出改善创业板财务风险问题的建议，从而来探索创业板上市公司的财务风险预警问题。四、参考文献1吴世农,黄世忠企业破产的分析指标和预测模型中国经济问题,19866P36372陈静上市公司财务恶化预测的实证分析会计研究,19994P31383周首华,杨济华,王平论财务危机的预警分析_F分数模式会计研究,1996P8114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,20016P57595卫建国,唐红奥特曼模型在我国上市公司财务预警中的应用研究财会月刊,200212P34366陈晓红中小企业融资与成长经济科学出版社,2007P1720
13、7杨保安,季海基于人工神经网络的商业银行贷款风险预警研究系统工程理论与实践,20015P70748乔卓上市公司财务困境预测模型实证研究财经科学,20027P25349顾小安公司财务预警系统的构建财经论丛,20007P657110陈晶璞,李鹏雁企业财务风险预警系统的建立与应用燕山大学学报2002P25025311卫娴,吕妍,林顺顺我国创业板市场存在的风险及防范措施金融论坛，20104P5812易丽琦企业财务预警系统设计及预警模型研究西北工业大学,2004P727413黄小舟Z记分模型的应用及其局限性江西农业大学报,20056P587814张红日我国中小企业板块上市公司财务风险预警研究经济师,20
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