【摘 要】
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财务困境是一个企业无力偿还到期债务的困难和危机,每个企业在其经营过程中,随时都必须考虑预警财务困境和失败.财务困境又是一个世界性的问题,每年全球都有大批企业陷入财务
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财务困境是一个企业无力偿还到期债务的困难和危机,每个企业在其经营过程中,随时都必须考虑预警财务困境和失败.财务困境又是一个世界性的问题,每年全球都有大批企业陷入财务困境.随着中国市场经济的深入发展和市场机制的逐渐完善,企业财务风险有了明显增加,为了防范财务困境和对财务困境采取补救措施,在企业未达到破产之前,预测财务困境发生的可能性已经被提到日程上来.该文的目的是以1998—2000年间被特别处理的60家非健康公司及60家财务健康公司为抽样样本,以ST公司被特别处理前三年的财务资料为资料来源,试图找出对上市公司财务困境具有解释能力的因子,即找出当财务危机来临时哪些变量会越来越显著.进一步用Fisher二分类判别分析、神经网络方法分别建立预测模型,最后根据不同期间的验证样本来检验各种模型的跨期适用性,并且比较这两种方法的优劣性.该文最终建立了Fisher逐步判别分析和神经网络两个预警模型,其在财务困境前三年的预测准确率分别为:88.33％、100％、85％、91.25％、78.07％、72.56％.实证研究表明,这两个模型具有较好的预警性.
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