第1页共37页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共37页上市公司财务风险预警实证研究—来自中国上市公司的经验证据徐广成（商学院，财务管理，2007000567）内容摘要财务风险预警是金融领域一个重要的研究课题。自上世纪60年代以来，随着企业破产问题的日益严重，各国学者纷纷试图通过定量分析对企业破产提前作出预测。近五十年来，从多元判别分析等线性预测模型，到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相关的研究成果层出不穷。但是，在国内对公司财务风险预警的研究才刚刚起步，其主要原因是1993年7月1日之前我国并没有实施统一的会计准则，缺乏可靠的规范的研究数据。因此，研究如何利用国外现有的研究成果，结合中国的实际对企业破产作出准确的预测，是摆在我们面前迫切需要解决的问题。中国证券市场历经十三年的发展，规模日益壮大。面对这么庞大的市场，如果能借助财务风险预警模型对上市公司的财务危机提前作出预测，不管对于监管者、银行、上市公司或者投资者来说，都具有重要的意义。本文以中国上市公司作为研究对象，将公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用逐步判别分析方法筛选自变量，并利用多元判别分析（MDA）、Logistic回归和BP神经网络三种方法进行财务风险预警，比较其预测结果。研究发现，速动比率、营运资本/流动资产、利息保障倍数、总资产周转率、营业收入净利润率、流动资产净利润率和主营业务利润/利润总额等财务指标具有较强的预测能力；比较三种方法，发现BP神经网络的预测能力最强，Logistic回归模型的预测能力次之，多元判别分析的预测效果最弱；采用BP神经网络模型可以在上市公司被ST的前3年以87％的准确率预测出企业即将陷入财务困境。本文共分四章，引言部分介绍研究背景和研究意义；第一章是国内外财务风险预警研究概述；第二章介绍本文的主要设计，包括研究样本、财务指标的选取和模型的构建；第三章对实证研究的结果进行分析，比较了多元判别分析、Logistic回归和BP神经网络三种方法的预测效果；第四章是研究结论。关键词：上市公司、财务困境、实证研究第2页共37页第1页共37页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共37页引言一、上市公司财务风险预警的研究背景企业破产（bankruptcyorfailure）不仅是市场经济中的普遍现象，也是一个全球化的话题。一个国家企业破产的数量经常被作为衡量该国经济发展和经济稳定的指标。近年来，全球企业出现了破产数量多、破产面广的趋势，甚至一些大公司也无法幸免。企业破产会带来一系列的经济和社会问题，因而如何在企业破产之前预警并采取相应的减震措施是学者们研究的重点。早在十九世纪三十年代，美国就开始通过对破产企业的财务状况进行定量分析以期提前对企业陷入财务困境发出预警。自十九世纪六十年代起，西方国家掀起了企业财务风险预警研究的高潮。经过近五十年的发展，财务风险预警不仅在理论上形成了一套系统的研究方法，而且在政府外部监管、银行商业贷款评估、企业内部控制、投资者投资决策等领域得到广泛的应用。但是在国内，财务风险预警研究才刚刚起步。新中国第一部统一的会计准则——《企业会计准则》于1993年7月1日正式开始生效，才把全国各行业的企业会计工作统一到一个标准上，实现了会计指标的统一。在此之前，由于企业财务报表数据缺乏可比性，财务风险预警研究一直处于停滞状态。随着中国经济的快速发展，对企业破产问题的研究受到越来越多人的关注，而大家关注的焦点又都集中在中国的上市公司。上市公司是证券市场发展的基础，其行为的规范和业绩的好坏直接决定了证券市场的兴衰。中国证券市场历经十三年的发展，规模日益增大，截至2003年9月29日，中国证券市场共有上市公司1280家，流通市值13509.26亿元。但是我们看到，随着证券市场规模的扩大，上市公司所暴露出来的问题也越来越多。上市公司良莠不齐，部分上市公司为了达到包装上市的目的，利用市场本身法规的不健全和监管的不成熟恶意造假，损坏了投资者的利益，扰乱了证券市场的秩序。这些上市公司治理结构失衡，生产...
