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Logistic模型在上市公司动态财务预警中的应用研究的中期报告
中期报告
1.研究背景和目的
上市公司是市场经济的重要组成部分，其商业模式和财务运营在市场中扮演着重要角色。然而，由于各种原因，上市公司可能会出现各种风险，如经营风险、财务风险等，这些风险可能对公司的发展造成严重影响。因此，对于上市公司动态财务预警的研究显得尤为重要。
Logistic模型是一种常用的分类分析方法，其可以对数据进行二分类。其应用于预测企业倒闭、失业率、疾病发病率等方面已经得到了广泛的应用。本研究旨在分析上市公司动态财务预警中Logistic模型的适用性，为上市公司提供财务预警参考，确保公司稳定发展。
2.研究内容和方法
本研究选择2016年至2019年间上市公司的财务数据进行分析，我们采用Logistic模型进行建模分析。具体步骤如下：
2.1数据收集和预处理
我们从证券之星统计数据库中获取了2016年至2019年所有上市公司的财务数据。然后按照行业分类进行处理，并删除缺失数据条目。
2.2模型变量选取
我们从上市公司财务数据中选择与公司风险相关的关键变量，包括：应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率、固定资产周转率、流动比率、速动比率、负债率、资产负债率、净利润率、总资产报酬率。对这些变量进行描述性统计分析，为后续建模提供基础数据。
2.3模型建立与验证
我们将选取的公司指标作为输入数据，财务风险标志作为输出数据，建立逻辑回归分类模型，对模型进行训练和验证。同时，我们使用ROC曲线评价模型的分类预测性能。
3.预期结果
通过以上研究内容和方法，我们期望可以得到以下结果：
1)确定上市公司财务监测的关键指标，这些指标对于风险管理和财务预警至关重要。
2)确认逻辑回归模型在上市公司动态财务预警中的实用性和适用性。
3)发现逻辑回归模型中财务指标的重要性排序，提高财务决策的准确性。
4)模型的预测性良好，可为上市公司提供有价值的财务预测和风险管理参考。
4.计划完成时间
本研究计划于2021年6月完成。