公司财务预警模型及其应用研究开题报告（可编辑） .doc

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1、公司财务预警模型及其应用研究开题报告 开题报告公司财务预警模型及其应用研究一、立论依据1.研究意义、预期目标 随着全球经济一体化的逐步推进和我国市场经济的快速发展,企业间竞争日益激烈,因财务危机导致企业经营陷入困境甚至宣告破产的例子屡见不鲜,财务危机受到企业特别是上市公司各方面利益相关者的日益关注。企业产生财务危机的原因是多方面的,可能是经营者决策失误,也可能是管理失控,还可能是外部环境恶化,如经济衰退、通货膨胀等。但正常情况下财务危机都有一个不断恶化并在财务数据中逐步显现的过程。必须要防微杜渐,在财务系统的日常运作中,就应对企业的财务运营过程进行跟踪、监控,及早发出预警信号,将企业面临的潜在

2、风险告知经营者,从而使其早做准备或采取对策,以避免或减弱对企业的破坏程度。因此,研究财务危机预警模型,对企业特别是上市公司是十分必要的。 选择制造业上市公司作为研究对象,以企业财务状况与财务预警的理论解释为起点,从国内外对财务预警模型问题的研究开始,借鉴国内外对财务预警问题的理论研究与实践结果,结合上市公司财务现状,探讨财务预警模型在制造业上市公司的应用问题。2.国内外研究现状 随着资本市场的不断发展与完善,对上市公司财务危机进行预警研究一直是国内外学术界的热点问题之一。 1国外学者的研究现状 1932年,Fitzpatrick最早使用一元判别分析法研究财务危机模型。从那时起,公司财务危机的预

3、测就成为一个极具吸引力的课题。1966年,Beaver对1954-1964年间的79家经营失败的公司和同行业同规模的79家经营未失败的公司进行一元判定预测,发现现金流/负债能够最好地判定公司的财务状况。1968,Altman以1945-1965年间提出破产申请的33家公司和同行业同资产规模的33家非破产公司作为样本,建立了Z分数模型。 现有的对财务预警研究大多采用组合的分析方法,如Gorzalczany,Piasta1999采用了模糊神经网络模型和Ann,Cho,Kim2000采用粗糙神经网络模型对企业的财务危机进行了研究;Shin,Lee2002基于遗传算法和McKee,Lensberg20

4、02组合了遗传程序和粗糙集的财务预警模型。 其他也有学者对财务预警的现有模型进行了比较分析,并为我们研究指出了方向。如Balcaen,Ooghe2004对单变量分析、风险指数模型、多元判别分析和条件概率模型这四种财务预警模型作了比较研究,并归纳出在传统的模型中所出现的问题:数据异常、样本选择不当、数据的非光滑和不稳定、对选择的企业的财务状况的信任和真实性、对独立变量的选择不恰当、忽略了在模型中对时间序列的影响。这些在一定程度上为我们的后续研究指明了方向。 2国内学者的研究现状 由于我国对财务预警研究起步较晚,主要借鉴了国外的的经验。但也结合了我国的实际情况,并采用了多种组合的方法进行分析,其中

5、对企业的财务预警以定量分析为主,定性分析相对考虑较少。 应用传统的财务预警模型对我国上市公司财务进行分析 1996年,周首华等最早借鉴Altman的Z分数模型,并加入了现金流量比率,提出了一种供管理当局使用而又区别于传统的公司偿付能力分析的新的预测模型F分数模式,但研究样本却不是取自中国证券市场。其他的如陈静1999采用了Altman模型、陈晓2000采用了Logit回归模型、杨保安2001采用了人工神经网络网络等传统的预警模型对我国上市公司财务困境进行了预测。 财务预警方法的比较 2008年,陈远志、罗淑贞比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块

6、上市公司的财务预警效果;2009年,黄新荣、杨华通过均值比较、配对样本T检验和Z检验,从9个方面的27个研究变量中选取了9个差异显著的变量,建立了危机前t-2年的判别分析模型、逻辑回归模型和人工神经网络模型。 对某个行业或规模的财务进行分析 2006年,徐光华选取EVA指标替代传统净利润指标的基础上,以沪市IT行业上市公司为样本,建立了基于EVA的IT行业财务预警模型,并据此进行实证分析,提出一些具体建议。除了IT行业,对行业选取样本的研究主要集中在制造、房地产、信息技术类企业。如郭兆2009就对我国制造业上市公司财务风险进行实证分析。另一方面,对中小企业的财务预警研究的也比较多。 组合财务预

7、警模型及与其他方法的结合 杨兵2005、宁静鞭2008等学者都从样本的选取角度,并组合了其他如K近邻方法,对我国上市公司财务预警模型进行了改进,证明可以大幅度提高其预测的准确程度。 以神经网络模型为基础的财务预警系统:刘彦文2007提出了以粗糙集与神经网络相结合的技术方法,应用于我国上市公司财务危机预警研究中,证实其在网络训练的准确性和精度上都优于传统的BP神经网络。其他还有张明媚2008、马威2009等学者也采用了神经网络与其他模型的结合对我国上市公司财务困境进行了预测。 除神经网络被应用于其他理论结合运用的较多外,主成分分析、层次分析法及与其他领域理论的结合等运用较多。3.参考文献1美奥尔

8、特曼Altman E. I., 美霍奇基斯Hotchkiss E.,罗菲译. 公司财务危机与破产: 预测并规避破产,分析与投资危机债务M. 大连: 东北财经大学出版社, 20072彭韶兵, 邢精平. 公司财务危机论M. 北京: 清华大学出版社, 2005.3张鸣等. 企业财务预警研究前沿M. 北京: 中国财政经济出版社, 2004.4杨淑娥. 企业多层次财务危机预警研究 方法与应用M. 北京: 经济科学出版社, 2009.5刘晶, 潘天逸等. 基于多元判别分析的财务预警系统J. 中国管理信息化, 20103.6闫莉, 王永宏. 上市公司财务危机防范理论和实证研究M. 北京: 中国物资出版社,

9、20097鲍新中, 刘应文. 基于现金流量的财务危机预警研究J. 统计与决策, 200714.8李斌, 孙月静. 公司治理预警?基于ST上市公司的研究J. 财贸经济, 200612.9蒋丽. 企业动态财务预警实证研究J. 商场现代化, 200733.10苏伟伦. 危机管理: 从细节中来,到细节中去M. 北京: 中国纺织出版社, 2008.11薛菲, 孙红梅. 我国上市公司财务预警系统应用研究J. 北方经济, 20103.12阚春燕, 王亚军. 因子分析模型在上市财务预警中的作用J. 科技信息, 200735.13Altman E.IFinancial Ratios,Discriminant A

10、nalysis and Prediction of Corporate BankruptcyJ. Journal of Finance, 19689.14Zmijewski M.EMethodological Issues Related to the Estimation of Financial Distress Prediction ModelsJ. Journal of Accounting Research,198422.15Fitzpatrick P.JA Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with

11、Those ofFailed FirmsJ. Certified Public Accountant, 19322.16Ohlson J.AFinancial Ratios and the Probabilistic Prediction of BankruptcyJ. Journal ofAccounting Research, 19804.17 Zopounidis C., Doumpos MBusiness failure prediction using UTADIS multi-criteria analysis J. Journal of the Operational Resea

12、rch Society, 199911.二、研究方案 1.主要研究内容(或预期章节安排) 引言 财务危机预警理论概述 财务危机的界定 国外关于财务危机的界定 国内关于财务危机的界定 本文对财务危机的界定 财务危机的主要成因及其可预测性 财务危机的主要成因 财务危机的可预测性 财务危机预警模型 一元判定模型 多元线性判定模型 多元线性判定模型 多元逻辑模型 多元概率比回归模型 类神经网络模型 3财务危机预警模型在制造业上市公司的应用 3.1 研究前提 3.2 研究设计 3.2.1 样本选取 3.2.2 指标选择 3.2.3 样本数据 3.2.4 估计样本组Z值的确定 3.2.5 测试样本组Z值的

13、检验 4结 论2.实施方案和进度计划 实施方案: 根据确定的选题,收集大量的资料和相关的理论知识,选取研究所需样本的相关数据,完成开题报告,初步拟定论文的写作计划。上网收集上市公司相关数据,保证论文资料的丰富性和准确性。将研究的范围定位在浙江省制造业的上市公司,收集30家上市公司的数据。完成资料收集后,对资料数据进行分类和统计,开始撰写论文初稿。在规定时间内完成初稿后交指导老师审查,根据指导老师意见对论文进行修改,完成修改后,按规定上交论文定稿。最后,开始准备资料进行毕业答辩。 进度安排 第6学期第19-20周至第7学期第1-5周:根据指导教师的指导,开始着手广泛搜集、研究相关文献资料,完成毕

14、业论文选题,。 第7学期第6-12周:在导师的指导下,完成外文翻译、文献综述和开题报告;参加开题答辩,进一步论证选题价值、确立主要研究内容,论证研究方案的合理性和可行性。 第7学期第13-14周:撰写论文详细提纲,交给导师批阅,反复修改,保证论文结构合理性。 第7学期第15-20周:开始写作毕业论文,完成初稿。 第7学期寒假:结合毕业论文选题开展调查研究。 第8学期第1-2周:在导师的指导下进一步修改、完善毕业论文。 第8学期第3-6周:在导师的指导下,充分利用毕业实习的机会,结合毕业论文内容开展进一步调查研究完成论文。 第8学期第7周:在导师的指导下,进一步修改、完善毕业论文;毕业论文定稿、上交。 第8学期第9-11周:参加毕业论文答辩。