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在激烈的市场竞争中,企业时刻都遭受着陷入财务危机的威胁。然而企业面对财务危机的威胁不是束手无策,而是可以提前预知。因此,构建彼此不相关且信息涵盖量大的财务危机预警指标体系,以及识别率高的财务危机预警模型,对于证券市场的投资者和公司管理层而言,无疑起到稳定证券市场、稳定国民经济乃至稳定社会发展的重要作用。 本文第一部分,在总结分析国内外文献的基础上,指出样本选择忽视行业差别,预警指标忽视现金流量,判别分析忽略假设前提,无法做远期动态预警等不足之处。第二部分,分析了企业财务危机的含义,特点及成因,界定了本文所指财务危机的概念。同时通过阐述相关的财务危机预警理论,介绍了财务危机预警的一般程序。第三部分,以我国沪深两市110家上市公司(55家被首次ST而处于财务危机的上市公司和55财务正常的上市公司)为训练样本,在27个初始财务危机预警指标的基础上,通过独立样本T检验和非参数检验,删除了6个无显著差异的预警指标。利用主成分分析方法建立了包含10个主成分的上市公司财务危机预警指标体系。第四部分,基于Fisher判别准则,以10个主成分为判别变量建立了典则判别模型。第五部分,以40家检验样本的2000-2003年时序财务指标为依据,利用GM(1,1)灰色预测模型预测出2004年的财务指标。对财务危机预警模型进行有效性检验。 本文的特色以创新之处在于:一是指标体系中引入了现金流量指标,是指标体系更加完整。二是对广泛选取的27个原始财务指标进行了二次筛选。通过显著性检验和主成分分析方法最终萃取10个主成分表达了89.746%的原始信息,同时消除了指标之间的相关性,提高了后期预测的准确性和科学性。三是严格根据判别分析的假设前提,选用Fisher判别准则与主成分分析方法相结合,以10个主成分为判别变量,建立财务危机预警模型。有效地避免了财务指标信息的丢失。四是本文采用三种检验方法,即自身检验法,交互校验法和预测值检验法,对财务危机预警模型进行有效性检验。总体正确率分别达到90%、88.2%、80%。其中利用GM(1,1)灰色预测法的预测值检验,达到了远期预测的目标。