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上市公司財(cái)務(wù)預(yù)警數(shù)學(xué)模型的建立

2018-09-10 06:09王佳新
中國商論 2018年34期
關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)預(yù)警主成分分析法

王佳新

摘 要:財(cái)務(wù)預(yù)警是財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析和財(cái)務(wù)管理重要的環(huán)節(jié),財(cái)務(wù)預(yù)警的目的是能夠準(zhǔn)確提早發(fā)現(xiàn)和識別財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)存在于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動的全過程,每個(gè)企業(yè)都應(yīng)建立適用的預(yù)警系統(tǒng),幫助企業(yè)預(yù)見和防范財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)危機(jī),如何能準(zhǔn)確的提前預(yù)警也成為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理好壞的前提。本文通過選取上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫的樣本運(yùn)用多變量主成分分析數(shù)據(jù)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)學(xué)模型,同時(shí)反映不同的風(fēng)險(xiǎn)程度,達(dá)到為企業(yè)預(yù)測財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的作用。

關(guān)鍵詞:財(cái)務(wù)預(yù)警 多變量數(shù)學(xué)模型 主成分分析法

中圖分類號:F275 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:2096-0298(2018)12(a)-135-02

財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)在經(jīng)營管理過程中資金 的運(yùn)轉(zhuǎn)和它所體現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)關(guān)系,是客觀存在的,不能消除的。它能夠全面綜合反映企業(yè)(上市公司)現(xiàn)有的經(jīng)營狀況,同時(shí)要求企業(yè)經(jīng)營者或者管理者進(jìn)行經(jīng)常性財(cái)務(wù)分析,防范財(cái)務(wù)困境,建立財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng),進(jìn)行適當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)決策。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)已作為一種經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象,成為現(xiàn)代財(cái)務(wù)管理的核心內(nèi)容之一。

財(cái)務(wù)預(yù)警模型是以上市公司財(cái)務(wù)信息、經(jīng)營策略及公布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)等方法進(jìn)行預(yù)測與分析,從而發(fā)現(xiàn)企業(yè)在經(jīng)營管理過程中存在的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生前對上市公司的經(jīng)營與管理者提出預(yù)警,繼而采取更加有效的措施,避免風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)或者上市公司造成的危害,有效地維護(hù)了各方的利益。目前學(xué)者主要使用的方法有兩種,單變量模型和多變量模型。單變量模型通過對某項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)為判別標(biāo)準(zhǔn)來判斷企業(yè)的是否存在危機(jī),但是單變量模型只能反映企業(yè)或者上市公司某一個(gè)方面的風(fēng)險(xiǎn)程度,如果單變量模型的比率或者財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不完整時(shí),能達(dá)到的預(yù)警作用也會被抵消或者減弱,這種方法有很大的局限性。因此,構(gòu)建一個(gè)能同時(shí)反應(yīng)不同風(fēng)險(xiǎn)程度的多變量模型就成為大多數(shù)企業(yè)預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)的主要方法。

1 財(cái)務(wù)預(yù)警模型的理論基礎(chǔ)

多變量預(yù)警分析法主要是用來檢查企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況是否存在不安全的信號,它具有多種判別的模型。本文主要采用的是多元線性主成分分析模型,此模型通過少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的主成分指標(biāo)的線性組合來表示,構(gòu)成的線性組合反應(yīng)原多個(gè)實(shí)測指標(biāo)的主要信息的一種統(tǒng)計(jì)分析方法,通過這個(gè)M值來預(yù)測企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

2 預(yù)警模型的變量設(shè)定

根據(jù)現(xiàn)有滬、深兩市上市公司公布的財(cái)務(wù)報(bào)表實(shí)際情況,參照近期對財(cái)務(wù)預(yù)警和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)防范的研究成果。本文主要從上市公司公布的財(cái)務(wù)報(bào)表綜合反映上市公司的財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo),包括盈利能力(每股收益(EPS)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、主營業(yè)務(wù)收入毛利潤率(Main Operating Profit Ratio));償債能力(流動比率(Current Ratio)、速動比率(Quick Ratio)、資產(chǎn)負(fù)債率(Debt Assets Ratio));營運(yùn)能力((Inventory Turning Rate)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Total Asset Rate)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率(Total Asset Rate));現(xiàn)金流量現(xiàn)(金流動負(fù)債比率(The Ratio Of Cash To Current Debts))等類別選取其中11項(xiàng)重要指標(biāo)(如表1所示)。

3 預(yù)警模型數(shù)據(jù)的獲取

為了方便數(shù)據(jù)的獲取,直接從我國滬、深兩個(gè)交易所A股市場選取上市公司年報(bào)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫中選取樣本。2016—2017年滬、深兩市A股上市公司發(fā)生ST抽取30家非金融類公司為模型數(shù)據(jù)樣本,按照ST的時(shí)間排序抽取等距離樣本數(shù)據(jù),并按相同年度,相近行業(yè),規(guī)模相當(dāng),無虧損記錄的健康公司中抽取相同數(shù)量作為配比樣本。

4 預(yù)警模型的樣本設(shè)計(jì)

本文選取的數(shù)據(jù)樣本中財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司是指上市公司財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)異?;蛘咂渌麪顩r異常,在簡稱前冠以“ST”,因此這類股票稱為ST股。ST股票價(jià)格漲跌幅限制為漲幅5%,跌幅5%。股票前加*ST則是指上市公司經(jīng)營連續(xù)三年虧損,交易所作出退市預(yù)警。*ST股票價(jià)格漲跌幅限制為漲幅5%,跌幅5%,非財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司是指上市公司財(cái)務(wù)狀況未出現(xiàn)異常。從現(xiàn)有的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來看,將上市公司中ST公司定義為存在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的,這也是我國證監(jiān)會目前對上市公司的一個(gè)規(guī)定。因此,我們將從上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)庫中選取連續(xù)2016—2017年度大概62家ST,62家未出現(xiàn)異常的正常公司與之相配。在選取的樣本中剔除存在無效數(shù)據(jù)的樣本公司以后,最后剩下ST公司30家作為樣本。然后在62家配比樣本中隨機(jī)選取了30家健康公司與之相配對,組成構(gòu)建和分析模型所需的樣本數(shù)據(jù)。具體選取上市公司的樣本結(jié)果,如表2所示。

5 分析過程及報(bào)告

主要解釋變量的選取,主要包括以下幾點(diǎn)。

(1)模型的建立。

本文運(yùn)用主成分分析對以上篩選11個(gè)特征財(cái)務(wù)比率中EPS、Total Asset Rate、The Ratio Of Cash To Current Debts3個(gè)相關(guān)性較強(qiáng)的財(cái)務(wù)變量建立線性模型見公式:

(2)模型系數(shù)的結(jié)果檢驗(yàn)。

表3中F統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)表明,預(yù)警模型中的3個(gè)相關(guān)性較強(qiáng)的變量EPS、Total Asset Rate、The Ratio Of Cash To Current Debts的檢驗(yàn)結(jié)果均在顯著水平。說明財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)公司和財(cái)務(wù)健康公司的主要特征變量之間具有相關(guān)性存在顯著差異。

(3)結(jié)論分析。

表3中對已列出的部分樣本進(jìn)行了模型檢驗(yàn)。如果如果代入EPS、Total Asset Rate、The Ratio Of Cash To Current Debts的均值后計(jì)算結(jié)果M>0,預(yù)測出此公司在下一年度發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概率比較小;如果如果代入EPS、Total Asset Rate、The Ratio Of Cash To Current Debts的均值后計(jì)算結(jié)果M<0,則為此公司提出警示,下一年度發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的概率較大,判別模型所得的M值越小,發(fā)生財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的可能性越大。

參考文獻(xiàn)

[1] 劉瑰.企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的成因及防范對策[J].山東經(jīng)濟(jì),2006(1).

[2] 劉斌,黃浩.基于多元統(tǒng)計(jì)方法的上市公司財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警體系的構(gòu)建[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)與裝備,2007(10).

[3] 陳潔,米傳軍.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下財(cái)務(wù)預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建[J].財(cái)會通訊,2003(9).

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