【摘 要】
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财务危机预测的实证研究是随着证券市场的发展而产生和不断深入的。结合现有的财务指标及其他相关指标，构建数学模型，以此预测企业财务危机发生的可能性，是企业内外部利益相关者
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财务危机预测的实证研究是随着证券市场的发展而产生和不断深入的。结合现有的财务指标及其他相关指标，构建数学模型，以此预测企业财务危机发生的可能性，是企业内外部利益相关者掌握企业财务状况有效的分析工具。 国外的财务危机预测实证研究已经形成了较为成熟的理论，主要有单变量模型、多元线性判定模型、多元逻辑回归模型、人工神经网络模型等。本文对财务危机预测的相关研究进行了较为系统的理论回顾，包括:财务危机概念界定、财务危机预测的规范理论、财务危机预测的实证研究等，并对一些模型进行了评述。另外，简要分析了企业财务危机的形成原因及征兆。 本文的特色是分行业的研究，以中国制造业上市公司为研究对象，以因财务状况异常而“被特别处理”(ST)作为界定财务危机的标志，旨在建立科学的企业财务危机预测模型。为此，本研究审慎地考虑了研究期间、配对样本、指标变量及研究方法的选择。在财务指标分析基础上，引入审计意见、公司治理及股权结构等因素，采用多元判别分析法和逻辑回归法进行预测模型的构建。结果发现，多元判别分析法建立的预测模型对于估计样本的判别准确率为81.25％，对于预测样本的判别准确率为72.85％，综合预测准确率为78.50％;逻辑回归法建立的预测模型对于估计样本的判别准确率为83.3％，对于预测样本的判别准确率为74.29％，综合预测准确率为80.37％。两类模型的综合预测准确率都超过75％，显示出良好的预测能力。实证结果还表明:逻辑回归模型的预测准确率明显高于多元判别模型。 所以，尽管在研究方法及变量选取方面存在着某些局限性，本文的研究成果可以作为投资者进行投资决策的参考，也可以帮助企业预先发现将有可能出现的财务危机。
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