财务风险预警模型构建实证分析务管理毕业论(2)
2015-12-01 01:09
导读：本文将采用基于极值原理的Fisher判别法。其基本思想是：把***题目化为一维题目，并应用线性判别函数解决判别题目。 第一步，在构建模型前，需要确定
本文将采用基于极值原理的Fisher判别法。其基本思想是：把***题目化为一维题目，并应用线性判别函数解决判别题目。
第一步，在构建模型前，需要确定所选的样本数据是否是有效的。运用SPSS软件，对样本进行判别分析，经判别后，有效观丈量为36。
第二步，检验五个指标的均值在ST组和非ST组之间是否存在明显的差异，从而证实这些变量在构造猜测模型中的代表性。经SPSS软件检验证实，五个指标的均值在ST组和非ST组之间确实存在着明显差别。
第三步，运用SPSS软件，对五个指标进行F线性判别，得到：
前一年的线性判别模型为：
Y=0.365X
1-0.455X
2 0.002X
3 0.802X
4 0.404X
5 1.388
前两年的线性判别模型为：
Y=0.114X
1-0.968X
2 0.079X
3-0.026X
4 0.721X
5-0.525
根据前一年的判别模型，将企业成为ST前一年的数据进行回代代进，得到样本企业的Y，Y=1.43，依据此分界值对样本企业进行检验。若Y值＜1.43，则说明该企业在未来一年内将陷进财务危机，反之，则为正常企业。检验结果表明：在ST组中，只有一家企业被误判，猜测的正确率可达94.44%；在非ST组中，只有两家企业被误判，猜测的正确率可达88.89%。
同理，根据前两年的判别模型，将企业成为ST前两年的数据进行回代代进，得到样本企业的Y，Y=-0.60，依据此分界值对样本企业进行检验。若Y值＜-0.60，则说明该企业在未来一年内将陷进财务危机，反之，则为正常企业。经检验发现，在ST组中，有三家企业被误判，猜测的正确率可达83.3%；在非ST组中，有四家企业被误判，猜测的正确率可达77.8%。
经过检验，此模型在企业发生财务危机前一年的正确率要比在前两年的判别正确率高，即离企业发生财务危机的时间越短，判别的正确率越高。这与企业发生财务危机的实际情况相符，因而证实，可以采用此模型进行实证检验。 四、模型的实证检验
（科教作文网http://zw.ΝsΕac.cOM编辑） 本研究运用SPSS软件做出了比较理想的多元线性回回判定模型，而该模型的运行效果是否也能理想，其判定是否正确，猜测结果是否符合实际情况，这些题目都还需要进一步检验。
下表是从随机选取的作为研究样本的12家上市公司公布的最新财务报告中提取数据来检验模型的结果。
从表中Y值可以看出，对于正常企业，所有的Y值全部高于1.43，模型验证正确率为100%,而对于ST类的企业，只有50％的Y值是在1.43以下，另外50％Y值处于健康企业的范围,模型验证正确率为50%。
对于ST企业的判定之所以会有这样的偏差，笔者以为原因不过乎以下几方面：
一是部分ST企业由于经营状况的改善使得财务状况可能向好的方向转变，这种情况下，我们以为是模型判定企业的经营状况得到改观；二是由于2007年中国股市暴涨，上市公司在股市上涨过程中赚取了大量的投资收益，从而使得报表中的纯利润一项较往年大幅增长；三是本文建模用的样本数据不够全面。这些样本并没有涉及到所有行业的、地区的或是各种性质的企业；四是由于作者水平有限，模型可能存在漏洞也会导致判定出现偏差。
五、研究结论
通过本文的理论总结与实证分析，得出以下结论：
第一，多元线性回回模型在我国财务预警研究中具有很高的应用价值。实证结果表明，该方法建立的模型具有较高的判别精度和猜测能力，可以获得较好的预警结果。第二，将逐步判别分析方法应用于财务预警研究中，可以在减少模型变量的同时，达到与全部备选变量构建的全变量猜测模型相近的判别精度和猜测能力，使终极构建的猜测模型更符合本钱效益原则，具有较高的应用价值。第三，本研究采用上市公司年度财务报告数据来构建财务预警模型，极大地进步了财务危机猜测的及时性，给企业一般投资者和债权人增加了一条更及时更正确的预警途径。
