基于上市公司财务困境修正Z模型的实证研究

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财务困境又称财务危机,企业陷入财务困境是指企业面临可持续经营的困难。面对我国股市逐渐增加的ST公司,财务困境研究具有重要的现实意义。研究财务困境对企业的管理者、贷款人、股东等利益相关人评价企业的经营情况、信用状况、投资价值等具有较强的借鉴意义。本文的主要目的是基于我国上市公司的财务困境,针对奥特曼Z模型的不足之处进行修正,寻找尽可能准确预测财务困境的模型。 本文通过对国内外财务困境预测模型研究领域经典文献的回顾,在对奥特曼Z模型进行总结和分析的基础上,从研究样本设计、预测变量选择和统计方法选用等方面提出了财务困境预测的研究思路。然后,本文选取我国上市公司中41家财务陷入困境的公司和41家财务正常的公司为样本,应用逐步回归分析法,研究了财务困境出现前2年这两类公司的20个财务指标,从中选定7个指标作为预测变量,主要采用Fisher判别分析和Logistic回归分析两种方法分别建立了财务困境预测模型。 实证研究结果表明这2个模型与奥特曼的Z模型相比均有较好的预测效果,针对我国上市公司财务困境的预测准确度有显著提高。
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