摘要：文章对财务危机预警指标分别进行了非参数检验、多重共线性检验，并最终构建了Logistic的财务危机预警模型。
　　关键词：非参数檢验 多重共线性检验 Logistic
　　1 Mann-Whitney U非参数检验
　　A1：资产负债率， A2：流动负债与经营活动净现金流比，A3：速动比率，B1：总资产周转率，B2：应收账款周转率，B3：存货周转率，C1：净资产收益率，C2：每股收益， C3：主营业务利润率，D1：主营业务收入增长率，D2：净利润增长率，D3：固定资产投资扩张率，E1：每股经营性现金流量，E2：现金股利支付率，F1：总资产，G1：独立董事比例，G2：董事会规模，G3：董事会会议次数，G4：董事长与总经理兼任情况，G5：国有股比重，G6：第一大股东持股比例，G7：Herfindahl-5指数，G8：管理层持股比例，G9：管理层薪酬（高管前三名薪酬总额）。
　　3 LOGISTIC模型建立
　　为82个训练样本中的ST公司赋值为1，非ST公司赋值为0，并运用SPSS进行分析，构建LOGISTIC模型。回归结果如下：
　　表3表明，总正确率为87.8%，预测精度较高。表4可看出，拟合百分比分别为43.60%、64.10%。模型很好地拟合了样本数据实际情况。表5除B2、C1、C3外，其他变量P值在5%的显著性水平下均显著，但因变量在Logistic回归前，均已通过Mann-Whitney U非参数检验，且评价Logistic模型优劣不能仅仅只看回归系数是否显著，因此认为，此11个变量基本上对训练样本进行了较好的拟合。
　　参考文献：
　　[1]吴星泽.财务危机预警研究：存在问题与框架重构[J].会计研究，2011.
　　[2]尚洪涛.基于Fisher判别法的房地产上市公司ST危机预警研究[J].经济与管理研究，2011.