预警模型公司财务论文.docx

预警模型公司财务论文一、上市公司财务危机预警指标体系的构建预警指标的选取对预警模型的性能具有重要的影响。为了体现指标选取的科学性本文从反映企业财务状况的资产管理能力、盈利能力、营运能力、偿债能力和成长能力五个方面着手统计了从2005—2013年国内外发表的与财务预警相关的共150篇论文挑选其中使用频数≥50且对最终预测模型有显著贡献的评价指标作为本文评价指标体系的组成部分。最终的选取结果如表1所示。利用最终选取的22个评价指标构建了财务危机预警评价指标体系并根据收集到的75家上市公司的财务数据对指标进行了可靠性分析分析结果如表2所示。根据分析结果可以得出本文选取的指标可以满足可靠性要求进一步验证了本文所构建的指标体系的合理性。二、上市公司财务危机预警模型的构建（一）样本的收集为了保证样本具有一定的代表性本文在进行样本的选择时按照12的比例从医疗器械及医疗服务、出版传媒、信息服务、陆路运输和医药生物共5个行业选取了25家ST公司和50家非ST公司的财务数据作为研究样本。数据的收集来自于同花顺炒股软件上公布的各上市公司的年报。（二）主成分分析本文采用主成分分析来对选取的22个指标进行简化最终得到各上市公司在盈利能力、资产管理能力、营运能力、偿债能力和成长能力这五个方面的得分。表3—表5是以盈利能力为例的主成分分析的计算过程。根据表3、表4和表5可以看出在盈利能力Z1方面抽取出一个主成分该主成分的计算公式如下：F11＝（0.984×主营业务利润率+0.972×净利润率+0.850×总资产收益率+0.973×毛利率）3.583姨根据上式计算得到的结果可以求得盈利能力得分计算公式如下：Z1＝0.89569×F11（1）同理依次可以得到资产管理能力Z2、营运能力Z3、偿债能力Z4、成长能力Z5的计算公式如下：Z2＝0.52151×F21+0.34199×F22（2）Z3＝0.78144×F31（3）Z4=0.66550×F41+0.20390×F42（4）Z5=0.54931×F51+0.33118×F52（5）根据公式（1）—（5）分别计算出盈利能力、资产管理能力、营运能力、偿债能力和成长能力这五个方面的得分可以最终得到这75家上市公司在这五个方面的相应得分。（三）C&R树建模从以上得到的75家上市公司的得分数据中选取20家ST公司和40家非ST公司的财务数据组成训练样本剩下的5家ST公司和10家非ST公司的财务数据作为检验样本并利用Clementine平台建立C&R树预警模型模型如图1所示。以上模型的多模型分析节点的运行结果如表6所示。根据表6可知基于C&R树的财务危机预警模型具有最好的效果因此本文选用了C&R树方法来进行上市公司财务危机预警的建模。利用训练样本来对建立的预警模型进行训练训练得到的规则集如图2。根据图2可以得到以下规则：（1）当盈利能力得分≤0.006时该企业存在财务危机。（2）当盈利能力得分>0.006、偿债能力得分≤1.355、资产管理能力得分≤1.333时该企业存在财务危机。（3）当盈利能力得分>0.006、偿债能力得分≤1.355、资产管理能力得分>1.333时该企业不存在财务危机。（4）当盈利能力得分>0.006、偿债能力得分>1.355时该企业不存在财务危机。（四）模型的验证与分析利用检验样本来对训练好的预警模型进行检验检验结果如表7所示。检验的结果表明该模型在上市公司财务危机预警方面具有很好的预警准确度。根据变量重要性图可以看出在上市企业财务风险方面起主要影响作用的在于盈利能力、资产管理能力和偿债能力其中盈利能力的影响最大。由规则集图可以得到以下结论：当盈利能力得分小于等于0.006时该企业存在财务危机导致的主要原因在于盈利能力不足当这种情况出现时应该采取一些能增强企业盈利能力的措施来缓解财务危机。当盈利能力得分大于0.006、偿债能力得分小于等于1.355、资产管理能力小于等于1.333时该企业存在财务危机而导致该情况出现的关键限制因素在于资产管理能力的不足因此需要提高企业的资产管理能力。而其他情况下企业的财务状况良好。三、结论本文以75家上市公司的财务数据作为样本利用PCA和C&R树方法构建了上市公司财务危机预警模型并通过与目前常用的几种方法构建的模型进行比较发现本文所构建的模型在各项评估指标上均具有更好的效果且通过对模型的训练以及验证表明：该模型的判别准确度达到了100%。同时在模型的判别过程中还得到了判别的规则集利用该规则集可以有效找出导致该公司出现财务危机的原因所在并能给出有针对性和合理的解决方案有效地避免危机的发生。作者：张鹏刘勇波李明