论文部分内容阅读
近年来,随着我国资本市场经济体制不断改革深化,许多公司为了求得更好的发展开始踏入资本市场,市场竞争急剧增加。很多企业因为财务危机而面临巨大损失甚至破产的困境,而企业产生财务危机通常具有较长的隐藏期,如果能提前预知企业财务危机状况,尽早采取措施,可以极大的减少投资者和经营者的损失。如何提前预知企业财务危机状况,何种因素对企业财务状况产生关键性作用,怎样建立出效率高、适用性强的预警模型是近年来众多学者研究的热门课题。因此,建立财务危机预警模型具有极大的现实意义。.制造业上市公司在我国A股市场上占比高达60%,在国民经济中起到支柱作用。因此,本文以我国A股制造业市场2016-2017年63家因“财务状况异常”被ST和126家非ST上市公司为研究样本。从企业的偿债能力、盈利能力、发展能力、营运能力及现金流量等五个角度选择了 27个财务指标。建模前,利用SPSS 22.0 统计软件对 189 家上市公司(T-2)、(T-3)年(即 2013、2014、2015)的财务报表数据进行变量预处理。首先,对样本数据采用K-S检测,将服从正态分布的变量进行T差异性显著检验;反之,进行Mann-Whitney U非参数检验。将能显著区分ST公司和非ST公司的指标进行因子分析,最终提取出信息含量较高且相关性较低的指标作为建模的初始变量。然后采用XGBoost建立基于(T-2)、(T-3)年财务预警模型,以Logistic方法实证结果做对比讨论。同时为每个预警模型选取“最优分割点”,并用135家训练样本和54家检测样本对模型的准确率进行回代检验和预测检验。研究结果表明:产权比率、净资产收益率、营业利润率、资产报酬率、净利润增长率这5个财务指标变量能显著区分企业财务危机状况,它们属于长期预测指标;资产现金回收率、营业成本率属于短期判别指标。同时,所建的两类预警模型在公司被ST的前两年和前三年均取得了较好的预测效果,且XGBoost预警模型准确度远高于Logistic预警模型,达到97.04%,(T-2)年的预测正确率高于(T-3)年。可见,XGBoost预警模型取得了优异的预测结果,具有一定的现实意义。最后,本文指出了相关研究的不足之处,以在后续探讨中进行改善。