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财务危机预警的Logistic实证研究
财务危机是指企业在经营过程中出现的财务状况恶化，导致企业无法继续正常经营的一种状况。财务危机的出现对企业经营和社会经济都会带来不良影响，因此对财务危机的预警必须重视，及时采取相应措施以避免或减轻对企业和社会的影响。本文选取Logistic模型研究财务危机预警的实证方法。
一、实证模型
Logistic模型是应用比较广泛的回归类方法，主要用于二分类问题，如判断客户是否会违约等。Logistic回归模型将输入特征与输出之间的关系建模为一个非线性函数，并使用极大似然法拟合一个模型。在财务危机预警中，我们可以将企业是否发生财务危机作为二分类问题。模型的输入包括企业的财务指标和宏观经济环境指标等，而输出则是企业是否发生了财务危机。
二、实证研究方法
1、数据来源
本文选取的数据来源为中国A股上市公司的财务报表数据、宏观经济数据和股价数据等。数据选取的时间跨度为2010年至2019年，数据规模包括了主板、中小板和创业板上市公司。数据来源主要为Wind数据库。
2、变量设定
模型的输入变量包括财务指标和宏观经济环境指标两类。
（1）财务指标
本文选取了7个财务指标来作为模型输入变量，分别是经营活动产生的现金流量净额、总资产周转率、流动比率、速动比率、资产负债率、毛利率和净利润率。这7个财务指标是判断企业财务状况的重要指标，可以综合反映企业的经营能力、偿债能力、盈利能力等方面。
（2）宏观经济环境指标
本文选取了5个宏观经济环境指标来作为模型输入变量，分别是物价上涨率、国民生产总值增长率、货币供应量增长率、财政赤字占国内生产总值比重和外汇储备。这五个指标可以综合反映出宏观经济环境的整体状况，对企业的经营状况也会有一定的影响。
（3）输出变量
输出变量为企业是否发生了财务危机，本文采用财务危机的判断方法是根据财务比率是否处于监管水平以下判断，即当流动比率低于1时、速动比率低于0.8时、资产负债率高于70%时，企业处于监管水平以下，即判断企业处于财务危机状态。
3、模型建立和实证结果
本文将数据集随机分为训练集和测试集两组，其中训练集的比例为70%，测试集的比例为30%。利用训练集和Logistic回归模型进行训练，得到模型系数和截距等参数。用测试集数据进行模型检验，对应的预测准确率为89.7%。
通过实证结果可得，资产负债率对企业财务危机的影响最大，其次是净利润率和经营活动现金流量净额。这些结果与财务分析中判断企业财务稳定性的标准基本一致。同时宏观经济环境因素中的国民生产总值增长率和外汇储备也会对企业财务危机产生一定影响，但影响程度不如财务指标。
三、结论
通过本文的实证研究和Logistic模型分析，我们可以看出财务指标对企业财务危机的预警起到了重要的作用。同时，本文提出的财务危机判断方法也具有一定的实用价值，可以为企业和投资者提供有用的参考。但还需要考虑更多细节问题的完善，在后续的研究中继续探讨和完善。