日韩欧美视频一区-日韩欧美三区-日韩欧美群交P内射捆绑-日韩欧美精品有码在线播放免费-成人免费一区二区无码视频-成人免费一级毛片在线播放视频

SCI期刊 | 網(wǎng)站地圖 周一至周日 8:00-22:30
你的位置:首頁 >  會(huì)計(jì)審計(jì) ? 正文

多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型實(shí)證的比較分析

2021-4-10 | 會(huì)計(jì)審計(jì)

摘  要:本文對常見的四種多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證情況進(jìn)行比較分析,主要通過文獻(xiàn)研究法、對比分析法從樣本和數(shù)據(jù)、選取指標(biāo)以及預(yù)測精確度等方面來進(jìn)行比較。從理論上來說,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要優(yōu)于多元線性判別模型、主成分模型和回歸模型,但由于該模型的復(fù)雜性,在實(shí)務(wù)中并未能到廣泛的應(yīng)用。
關(guān)鍵詞:多變量財(cái)務(wù)預(yù)期模型  實(shí)證  比較分析
    一、引言
    隨著我國市場經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深化和資本市場的快速發(fā)展,現(xiàn)代企業(yè)由于外部市場競爭的加劇和內(nèi)部經(jīng)營管理的不善,不少公司也出現(xiàn)了財(cái)務(wù)危機(jī)。為了在激烈的市場競爭中求生存謀發(fā)展,企業(yè)有必要對其自身的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行預(yù)警分析,以應(yīng)對各方面的風(fēng)險(xiǎn),并防范財(cái)務(wù)危機(jī)的發(fā)生。
    到目前為止,企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警的研究已經(jīng)積累了豐富的研究成果,即建立了多種財(cái)務(wù)預(yù)警模型對企業(yè)財(cái)務(wù)危機(jī)進(jìn)行預(yù)測,并且已做了大量的實(shí)證研究。財(cái)務(wù)預(yù)警模型有單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型和多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型,但由于單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型只對單個(gè)財(cái)務(wù)比率的趨勢分析,沒有哪一個(gè)比率能夠概括企業(yè)財(cái)務(wù)的全貌;另外,某些財(cái)務(wù)比率有可能被公司管理者進(jìn)行過粉飾,單一的依靠某一比率做出的預(yù)測不一定可靠。因此,多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型逐步取代單變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型成為廣泛應(yīng)用的模型。雖然多種多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型為現(xiàn)代企業(yè)預(yù)測財(cái)務(wù)狀況提供了多種選擇,但由于每種模型有其各自的前提條件以及模型自身的特點(diǎn),這使得從眾多模型中挑選出一種最具代表性的模型的可能性大大降低了。基于此,本文就國內(nèi)外學(xué)者對各種多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證研究情況進(jìn)行總結(jié)和比較。通過對多種多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型的實(shí)證情況進(jìn)行比較,一方面可以充分展示我國財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究的發(fā)展?fàn)顩r;另一方面對我國財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究存在的問題進(jìn)行總結(jié),就財(cái)務(wù)預(yù)警實(shí)證研究的未來發(fā)展方向提出建議。此外,也為多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型的相關(guān)使用者選擇一種適合自己的預(yù)警模型提供了依據(jù)。
    二、多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型的基本原理
    國內(nèi)外常用的多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型主要有以下四類:
    2.1多元線性判定模型
    多元判定模型中最著名的模型是美國 Altman(1968)的Z分?jǐn)?shù)模型:Z=0.12XI+0.14X2+0.033X3+0.006X4+0.001X5,其中x1、x2、x3、x4、x5是五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)。根據(jù)判別方程可以把單個(gè)企業(yè)的各種財(cái)務(wù)比率轉(zhuǎn)換成單一的判別標(biāo)準(zhǔn),或稱為Z值,根據(jù)Z值將企業(yè)分為“破產(chǎn)”或“非破產(chǎn)”兩類。國內(nèi)學(xué)者周首華等(1996)以Altman的Z分?jǐn)?shù)模型為基礎(chǔ)構(gòu)建了F分?jǐn)?shù)模型,該模型加入了現(xiàn)金流量預(yù)測指標(biāo)體系。
    2.2主成分模型
    該模型是國內(nèi)學(xué)者張愛民等(2000)借鑒Altman的多元z值判定模型,運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的主成分分析方法建立的。其主要思想是:通過對原始的財(cái)務(wù)指標(biāo)相關(guān)矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究,找出影響上市公司的財(cái)務(wù)狀況的幾個(gè)綜合指標(biāo),即主成分,使綜合指標(biāo)為原始指標(biāo)的線性組合,綜合指標(biāo)不僅保留了原始指標(biāo)的主要信息,彼此又完全不相關(guān),同時(shí)比原始指標(biāo)具有某些更優(yōu)越的性質(zhì)。該模型的差別方程式為:PS=V1Z1+V2Z2+V3Z3+V4Z4+V5Z5,其中,V1、V2、V3、V4、V5是系數(shù),Z1、Z2、Z3、Z4、Z5是綜合指標(biāo)。
    2.3多元回歸模型
    多元回歸模型包括Logistic回歸模型和Probit回歸模型。Martin(1977)在財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警研究中首次采用了多元邏輯回歸模型。該模型假設(shè)企業(yè)破產(chǎn)的概率為P(破產(chǎn)取1,非破產(chǎn)取0),并假設(shè)Ln[ P/(1-P)]可以用財(cái)務(wù)比率線性解釋。假定Ln[P/(1-P)]=a+bx,推導(dǎo)得出P=exp( a+bx)/[ 1+exp(a+bx)],從而計(jì)算出企業(yè)破產(chǎn)的概率。判別規(guī)則是: 如果 P>0.5,則判定企業(yè)為即將破產(chǎn)類型;如果P<0.5,則判定企業(yè)財(cái)務(wù)正常。Probit模型和Logistic模型相似。
    2.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(ANN)
    1990年Odom和Sharda第一次運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測問題的探索。該模型由輸入層、輸出層和隱藏層組成,通過網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)的修正得出期望輸出,然后根據(jù)學(xué)習(xí)得出的判別規(guī)則來分類。
    三、多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型的應(yīng)用
    目前傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型發(fā)展得比較成熟,計(jì)算也相對簡單,應(yīng)用也較為廣泛。Z分?jǐn)?shù)模型主要用于信用政策、信貸評審、貸款定價(jià)以及證券化等方面。主成分模型也相對簡單可行,可以在實(shí)踐中廣泛運(yùn)用,但該模型有一個(gè)明顯的缺陷,即綜合評分式權(quán)重的確定以及判定區(qū)間的確定都具有較大的主觀性和不準(zhǔn)確性,尤其是后者受樣本數(shù)據(jù)分布的影響很大,從而會(huì)影響預(yù)測的準(zhǔn)確度。Logistic模型與Probit模型的最大優(yōu)點(diǎn)就是不需要嚴(yán)格的假設(shè)條件,克服了線性方程受統(tǒng)計(jì)假設(shè)約束的局限性,因而具有更廣泛的適用范圍。而對于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,從理論上來講,該模型應(yīng)具有廣泛的應(yīng)用前景和應(yīng)用價(jià)值,但在實(shí)際運(yùn)用中卻存在這樣一些問題,如模型結(jié)構(gòu)定義的復(fù)雜性、計(jì)算量過于巨大,而且其在決策方法中表現(xiàn)得像一個(gè)黑匣子,以致對它的接受和應(yīng)用都較困難。另外,這種模型要求擁有大量的學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本以供分析,如果樣本數(shù)量積累得不足、沒有足夠的代表性和廣泛的覆蓋面,則會(huì)大大地影響系統(tǒng)的分析和預(yù)測結(jié)果。
    四、多變量財(cái)務(wù)預(yù)警模型實(shí)證比較分析
    4.1前提條件比較分析
    在研究財(cái)務(wù)預(yù)警模型的過程中首先應(yīng)該考慮各種模型適用的前提條件。多元判定模型和主成分模型通常形成一個(gè)線性判定函數(shù)式,據(jù)此判斷待判企業(yè)的歸屬,一般要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布和兩組樣本間協(xié)方差矩陣相等。Logistic模型和Probit模型均是為了克服簡單線性概率模型的缺陷而建立起來的,一般采用最大似然估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì),不需要滿足正態(tài)分布和兩組樣本協(xié)方差矩陣相等的條件,得出的結(jié)論直接表示企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)失敗的可能性的大小。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型則對財(cái)務(wù)指標(biāo)的分布沒有特別的要求特別適合于變量服從未知分布,且自變量組間協(xié)方差矩陣不相等的情況。
    4.2樣本和數(shù)據(jù)選取的比較分析
    財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的國內(nèi)外研究者由于國情不同、研究目的不同,對財(cái)務(wù)危機(jī)含義的界定有所區(qū)別:國外學(xué)者大都以提出破產(chǎn)申請的企業(yè)作為研究對象;而國內(nèi)學(xué)者則以滬、深兩市因“財(cái)務(wù)狀況異常”而被ST的上市公司作為研究對象。

Top
主站蜘蛛池模板: 婷婷午夜影院 | 国产精品人成在线播放新网站 | 益日韩欧群交P片内射中文 艺术片 快播 | 久久中文字幕亚洲精品最新 | 人人艹人人 | 年轻夫妇韩剧中文版免费观看 | 丝袜美女被艹 | 国产亚洲欧洲日韩在线观看 | 国产一区二区三区四区五在线观看 | 入室强伦女教师被学生 | 久久综合给会久久狠狠狠 | 亚洲免费三级电影 | 在线免费观看日本 | 久久视频这只精品99re6 | 成人网站国产在线视频内射视频 | 国产亚洲tv在线观看 | 青青热久精品国产亚洲AV无码 | 臀精插宫NP文| 中文字幕人成乱码中国 | 色偷偷亚洲男人天堂 | 高清bblxx手机在线观看 | 日韩一区二区三区四区区区 | 久久re视频这里精品09首页 | 玛雅成人网 | 小黄文纯肉污到你湿 | 国产成+人欧美+综合在线观看 | 老司机福利在视频在ae8 | 亚洲久久少妇中文字幕 | 好紧的小嫩嫩17p | 拔萝卜在线高清观看视频 | 插我一区二区在线观看 | 日本VA在线视频播放 | 王雨纯羞羞 | 王小军怎么了最新消息 | 99视频免费在线观看 | 国产强奷糟蹋漂亮邻居在线观看 | 日本高清免费一本视频在线观看 | 玖玖在线精品 | 王晶经典三级 | 超嫩校花被灌醉在线观看 | 99热久久精品国产一区二区 |