【摘 要】
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样本选取2011年和2012年我国沪深A股制造业中因财务困境陷入ST的公司和按照1:2比例配比的正常公司作为研究对象,并选取反映企业盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、营运
【机 构】
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合肥工业大学经济学院,合肥工业大学工业信息与经济研究中心,
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样本选取2011年和2012年我国沪深A股制造业中因财务困境陷入ST的公司和按照1:2比例配比的正常公司作为研究对象,并选取反映企业盈利能力、股东获利能力、现金流量能力、营运能力、发展能力、偿债能力的30个财务指标以及股权结构、管理结构、公司所在地的8个定性指标,以2011年的样本作为训练集,2012年样本作为测试集,在主成分分析的基础上构建以Logit模型为基础的传统预警模型和引入TOPSIS法后的二重分类模型。结果表明,引入TOPSIS法后构建的Logit模型能显著提高模型的预警准确度:对ST公司的预警准确度能提高18.5%,对样本总体的预警准确度能提高11.1%,这说明二重分类法可以构建有效的风险预警模型。
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