西北地区上市公司财务危机预警模型研究——以制造业为例

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随着全球经济的发展,各国越来越注重对企业自身的健康可持续发展。自1932年以来,国外学者就陆续展开了对上市公司或非上市企业的财务危机预警模型的研究,从单变量预警模型发展到目前的具有人工智能且判别率更高的预警模型。虽然我国的财务危机预警模型的研究晚于国外,但研究成果也能够达到先进水平。对于企业,特别是上市公司的财务危机预警研究,许多专家和学者从不同角度对此类问题进行了深度研究。其中从某一行业特点着手研究,建立属于该行业的财务预警模型,也成为了该行业财务危机预警的重要手段之一。且制造业在所有上市公司中占有大部分份额,行业特点明显,研究成果较成熟。因此,本文在行业研究的基础上,基于西北地区的现实意义,建立了西北地区制造业上市公司的财务危机预警模型,对于财务危机做到早发现早预防早解决,从根本上解决西北地区制造业上市公司的发展瓶颈,成为带动西北地区发展的坚实动力。   本文首先对国内外学者对企业财务危机预警的研究进行了详细的综述,并将各种预警模型进行了优劣势比较分析;其次,将初选的指标变量通过一定的技术分析后,筛选出来预警指标变量,建立了包含财务指标和非财务指标的预警指标体系;随后,本文选取了西北地区63家制造业上市公司四期的预警指标变量,先对BP神经网络和灰色预测效果进行有效性检验,通过检验的模型即成为西北地区制造业上市公司财务危机预警模型。最后,运用灰色预测系统预测西北地区63家制造业上市公司下期预警指标变量,代入到经过检验的BP神经网络模型里,来对下期财务情况进行危机预警,并与当期信息进行比对,完成对该模型的预警和预测效果的实际检验。研究得出以下重要结论:(1)运用西北地区制造业上市公司的财务报表数据建立的BP神经网络财务危机预警模型是可行的;(2)通过灰色系统理论进行预测西北地区制造业上市公司财务危机是有效的,且效果比较满意,可以作为西北地区制造业上市公司进行财务危机预警、财务危机防范的重要手段之一。
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