【摘 要】
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随着经济全球化以及信息化,我国的企业在把握更多机遇的同时也面临着越来越多的威胁与挑战。“明者防祸于未萌,智者图患于将来”。基于此,本文以制造业上市公司为研究对象,进
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随着经济全球化以及信息化,我国的企业在把握更多机遇的同时也面临着越来越多的威胁与挑战。“明者防祸于未萌,智者图患于将来”。基于此,本文以制造业上市公司为研究对象,进而选取了2007-2014年间131家制造业ST公司和对应的131家正常公司为样本,利用其ST-3、ST-2以及ST-1三年的数据,构建了三个财务预警模型,旨在利用公司前三年的数据对上市公司进行预测,从而及早的发现警情,及时找出对策和解决方法。本文首先选用其中的100家ST公司和100家正常公司作为估计样本,通过因子分析对数据进行降维处理后,构造了Logistic回归模型;然后选用剩下的31家ST公司和31家正常公司作为预测样本,用于检验模型的准确率。在ST-2年,模型的回判准确率达到了92%,预测准确率达到了83.8%。通过三种模型比较,我们可得出:一方面,随着被ST年限的接近,非财务指标的权重越来越小;另一方面,随着被ST年限的接近,模型的预测准确率应该越来越高,但报表的粉饰操作会使得模型预测能力出现回落。本文的创新之处在于使用了上市公司连续三年的数据建立了三个模型,并提出了“报表的粉饰操作会使得模型预测能力出现回落”这一观点。
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