摘要为取得良好的预测效果，建立财务困境预测模型所使用的数据资料应具有时效性。基 于此原则，本文选取了 2011 至 2015 年的 122 家在 A 股市场上市的公司（61 家 ST 公司和 61 家非 ST 公司），根据其财务指标数据运用主成分分析法进行了财务困境预测的实证研究 和检验。采用了特征值大于 1 并且累积贡献率在 70%左右的方法来选取主成分。78528
通过实证研究和检验，公司使用基于主成分分析法构建的财务困境预测模型在被宣布 特别处理 3 年前的预测准确率大于 70%，因此可以认为该模型具有较好的预测能力,在实 际应用中具有可行性，对公司的治理、投资者的投资决策乃至监管部门对市场的管理都具 有很好的参考价值。
毕业论文关键词财务困境上市公司主成分分析法预测模型
毕业论文外文摘要
Title The Study on the Financial Distress Prediction for Public Companies
Abstract Basing on the rule that the data which is used for constructing financial distress prediction model should be updated, we research into 122 public companies (61 special treatment companies and 61 non-special treatment companies) which are in Shanghai and Shenzhen securities business from 2011 to 2015。 We extracted the principal components according to two rules。 First, total is bigger than one。 Secondly, comulative percentage of variance reaches 70% around。
As a result, the forecasting exactness percentage is bigger than 70% three years before financial distress。 So it can be concluded that this model forecasts well。 It could be used in various circumstances。 For instance, it is useful to corporation managers, investors and even the government。
Keywords Financial distressPublic companiesThe principal component analysispredicting model
目次
1绪论1
1。1研究背景1
1。2研究意义1
2财务困境的概念及预测方法3
2。1财务困境的概念3
2。2财务困境预测方法3
3主成分分析法在财务困境预测模型中的运用5
3。1运用主成分分析法构建财务困境预测模型的步骤5
3。2主成分分析法的优点5
4研究设计7
4。1研究样本选取7
4。2指标选取7
5基于主成分分析法的财务困境预测模型构建10
5。1T 检验10
5。2相关性检验13
5。3巴特利特球形检验和 KMO 检验13
5。4因子分析14
6模型检验及结果分析18
6。1模型检验18
6。2模型结果的分析19
7研究结论、局限及建议21
7。1研究结论21
7。2研究局限21
7。3研究建议22
结论23
致谢24
参考文献…25
1绪论
1。1研究背景
当今社会已经步入信息经济时代，伴随着全球化和世界经济一体化的不断发展，市场变 化莫测，竞争日益激烈，我国企业正面临前所未有的生存压力及国内外宏观经济和政策变动 带来的各种风险。历史表明，一个追求避免财务困境并且不破产的公司目标是不现实的。在 企业面临的诸多生存危机中，财务危机首当其冲。据统计数据表明，美国的中小规模公司的 平均存活时间小于 7 年，大规模公司的平均存活时间也不超过 40 年。企业从健康的财务状况 到出现财务困境的整个过程是一个渐进的、有迹可循的过程，大部分公司在陷入财务困境之 前已有预兆。因此，想要使企业持续地发展下去，就要在陷入财务困境之前有所警觉，尽快 采取相应措施以消除隐患。
财务困境预测模型的构建，是现代公司财务管理的重要工作之一，这种模型可以帮助公 司提高识别在未来面临财务困境风险的能力，也可以帮助企业及时或更早地做出相应的改变 以避免在未来面临财务困境和破产。虽然我国在早年已出现许多财务预警模型的相关研究， 但随着经济的快速发展需要根据更新的数据建立新的模型，以使其预测效果更加准确。 上市公司财务困境预测实证研究:http://www.youerw.com/kuaiji/lunwen_90521.html