但是Z计分模型没有充分考虑到现金流量因素,具有一定的局限性。为此,我国学者周首华、杨济华等在Z计分模型基础上进行大量样本采集,建立了F分数模型。相对于Z计分模型,F分数模型加入了现金流量这一自变量,弥补了Z计分模型的不足,并且考虑到了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。实证结果也表明F模型的预测准确率比Z模型高,是多元判别分析方法的一次实质性的发展。
(2)Logistic回归模型
Logistic回归分析不要求变量的正态分布,模型比多元判别分析模型稳健,以往的一些研究也表明Logistic回归模型的判定精度较高。
其中,二元Logistic回归模型主要是用来预测二值响应变量的值,找出因变量与自变量之间的线性关系,所用的参数估计方法为极大似然估计法。通常用Y代表一个个体,它的取值有两种可能,用0和1表示,是一组可以说明Y发生概率大小的变量,用以表示Y的某一种特定情况(以1表示发生的概率,0表示未发生的概率),其陷入危机概率Pi和Yi之间存在如下回归关系:Yi=lnPi/1-Pi [其中,Yi=a+∑biXi]。
Logistic回归模型中,预测最大值趋近1,最小值趋近0,一般选择0.5作为分割点,即如果通过模型计算出来的危机概率Pi大于0.5,那么该公司可归入陷入危机的公司;反之,则将该公司视为正常公司。
(3)人工神经网络模型
近年来,学者们开始运用人工神经网络模型构建财务危机预警模型,如BP神经网络模型、小波神经网络模型、遗传神经网络模型等。人工神经网络是指模仿人脑神经网络的结构及运作模式, 由大量神经元互联组成的分散式并行处理系统。它对输入数据的分布、假设条件没有严格的要求,能够有效地处理复杂的非线性问题,其神经元的传递函数为S型函数,输出量为0至1之间的连续值,可以实现从输入到输出的任意非线性映射。
人工神经网络模型具有较好的模式识别能力,通过模型的“输入”、“输出”,辨识出指标体系的结构,能较好地拟合实际数据,容错性也较好,使得企业财务危机动态预警成为可能。
3.4 外贸上市公司财务危机预警模型选择
外贸企业的财务风险比较复杂,是国际环境复杂、汇率波动等多方面原因导致的。基于外贸企业的现状,企业有必要建立科学的、合理的财务危机预警机制,降低风险,防范危机。鉴于各个模型的优缺点,我们就几种财务危机预警模型进行简单评析,以挑选出一两个模型用于本文外贸上市公司的财务危机预警研究
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