基于Logistic模型的产能过剩行业财务风险研究

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从市场化的角度来说,供给大于需求是再正常不过的事情,市场那只看不见的手会自动调节,但是当供给远远大于需求时便极有可能产生产能过剩问题,对经济发展造成不利影响。产能过剩会带来很多的问题,比如资源的浪费、企业间竞争加剧甚至恶性竞争、就业率下降、库存增加、社会信用降低等等。这些问题会造成经济的不稳定,经济效率的地下。改革开放以后,我国的经济环境良好,各行各业都经过了非常好的一段发展时期。国内一派欣欣向荣的景象,可是从上个世纪90年代逐渐出现了一种与我们想象不太一样的现象,就是产能过剩,一般认为在那个物质不是很充足的时代过剩是一件难以想象的时期,可是因为种种原因确确实实发生了,而且这个问题不断的困扰着我们。近几年,钢铁、煤炭等能源类行业,还有水泥、电解铝等都出现了不同程度的产能过剩,产能利用率严重不足。解决产能过剩是一项大工程,因为涉及的方面非常多,要考虑就业问题、社会稳定问题等等。关闭产能不能一概而论。本文作者认为在整个宏观经济形势不是特别好的情况下,特别是产能过剩行业中,风险是非常高的。风险的识别诊断就显得尤其重要,风险包括了行业风险和微观个案风险,中观风险即行业风险是指某个产能过剩行业在现阶段的风险,这种问题较为复杂,涉及的方面较多。本文落脚点在微观中观层面,重点是微观,本文希望从数据的角度出发,发现产能过剩行业深层次的风险影响因素,并发现之间的数量关系,最终能够简单快速的识别风险,当个案风险累加到一定程度,即某产能过剩行业个案风险持续累加到一定程度,行业风险就会发生。产能过剩在不同的历史时期包括的行业范围也不相同。上个世纪90年代出现过产能过剩,当时比较严重产能过剩的行业是纺织业、彩电、洗衣机、电冰箱等等。98年亚洲金融危机之后,危机的影响继续深化。很多消费品产能利用率非常低,60%以下的就有很多行业,其中比较极端的行业甚至降到了1成以下,资源的浪费程度可想而知。进入到21世纪之后,产能过剩问题开始变得更为严重,从之前的大众消费品蔓延到投资品生产领域,之后固定资产投资持续增长,产能过剩问题开始显现之后政府推出了4万亿投资,4万亿投资使得投资的过剩逐渐掩盖,4万亿投资结束之后投资过剩带来的制造业、能源冶金等为主的产能过剩问题又开始显现。目前,包括钢铁、纺织等越来越多的行业都面临较为严重的产能过剩问题。各个时间段产能过剩的影响因素可能不是完全相同,但是短时间内连续的产能过剩也值得我们去思考产能过剩的原因,本文以风险为分析点,重点分析产能过剩行业财务风险的分析识别,希望通过风险的快速识别使投资者能够及时躲避风险。本文在总结研究产能过剩问题内涵和成因的基础上,对产能过剩的形成原因进行了分类,本文从财务数据的角度出发,希望能够透过现象看本质,深入挖掘财务数据背后隐藏的含义,能够简单快速的通过财务数据发现企业面临的财务风险,本文选取2013或2014年被首次ST警告的20家产能过剩行业公司财务数据,同时选取120家产能过剩行业财务正常公司的财务数据,运用Logistic模型对两类公司进行分析,得到影响公司财务状况的判断指标,从数据角度对产能过剩行业内公司进行风险评估判断。
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