财务困境预测的研究

1. 财务困境预测的研究

周首华等利用Compustat Pc Plus会计数据库中1990年以来4160家公司，使用Spss-X统计软件建立了F分 数模式(周首华等，1996)。但他们的研究对象却不是中国的证券市场。1999年陈静以1998年27家ST公司和27家非ST公司为对象，使用1995～1997年的财务报表数据，进行了单变量和二类线性判别分析，总体正确率为 92.6%（陈静，1999）。但是由于文章用于检验模型判别正确率的样本就是用于估计模型参数的样本，所以上述的判别正确率有高估的倾向。而且，根据中国上市公司的年报披露制度，上市公司t－1年度的财务报表的公开披露和上市公司在t年是否会被特别处理这两个信息几乎是同时得到的，因此，使用1997年度报表数据来预测1998年上市公司是否会被ST，就预测目的而言没有太多的实际意义。2000年张玲以120家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。2000年陈晓等将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务困境预测。2001年黄岩等则采用了费歇尔判别分析建立了中国工业类上市公司财务困境预测模型，并给出了所研究上市公司的值范围。2001年吴世农等则以140家上市公司为样本比较了费歇尔判别、多元线性回归分析和多元逻辑回归分析的预测效果，发现多元逻辑回归模型的判定能力最好。杨保安（2001）薛锋（2002）探讨了基于BP算法和LM算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用

2. 财务困境预测的多变量判别分析法

（2）（Multivariate Discriminant Approach，MDA）美国财务专家Altman(1968) 首先使用了多元线性判别模型研究公司的破产问题。他根据行业和资产规模，为33家破产公司选择了33家非破产配对公司，确定了资产营运资本率、资产留存收益率、资产报酬率、债务权益市价率和总资产周转率这5个变量作为判别变量，产生了一个总的判别企业财务状况恶化程度的概率值即Z值。之后，Altman等 (1977)又提出了一种能更准确预测企业财务困境的新模型?ZETA模型，由于向企业提供这项服务是有偿的，他们并没详细介绍这一模型的具体操作方法

3. 为什么因素分析法并不能保证财务分析结果的准确性

亲，你好很高兴为你解答：我是你的百度专属一对一解答老师:因素分析法并不能保证财务分析结果的准确性是因为：第一，在因素分析运算程序中，几个主要运算环节都存在多重选择，这就给研究者带来主观选择余地。尽管它是一种客观的数学程序，但仍不能摆脱主观判断，因此在某种程度上来说它还不够严谨。第二，在不同的研究中，用因素分析法也常常得不到相同的因素，因为对因素的判别及命名无法从因素分析程序中直接得到。第三，就数学假设而言，因素分析法假定变量之间应呈线性关系，并假定因素以加成方式组合，但复杂的现象有时可能是直线关系，如因果关系，而更多情况下则可能是曲线关系。因此，这就使人从根本立论上对因素分析法提出了批评；再者，现象有时也可能不是以加成方式组合的。第四，在提取出主因素并转轴后，因素关系较为明显，但却没有统一的标准让研究者有把握地认定得出的因素具有意义。即便是认为某种因素具有意义，也是根据研究者自己的目的分析而得出的，这便造成因素分析法使用的困难。【摘要】
为什么因素分析法并不能保证财务分析结果的准确性【提问】
亲，你好很高兴为你解答：我是你的百度专属一对一解答老师:因素分析法并不能保证财务分析结果的准确性是因为：第一，在因素分析运算程序中，几个主要运算环节都存在多重选择，这就给研究者带来主观选择余地。尽管它是一种客观的数学程序，但仍不能摆脱主观判断，因此在某种程度上来说它还不够严谨。第二，在不同的研究中，用因素分析法也常常得不到相同的因素，因为对因素的判别及命名无法从因素分析程序中直接得到。第三，就数学假设而言，因素分析法假定变量之间应呈线性关系，并假定因素以加成方式组合，但复杂的现象有时可能是直线关系，如因果关系，而更多情况下则可能是曲线关系。因此，这就使人从根本立论上对因素分析法提出了批评；再者，现象有时也可能不是以加成方式组合的。第四，在提取出主因素并转轴后，因素关系较为明显，但却没有统一的标准让研究者有把握地认定得出的因素具有意义。即便是认为某种因素具有意义，也是根据研究者自己的目的分析而得出的，这便造成因素分析法使用的困难。【回答】
优点：第一，因素分析法是一种客观的、科学程度较高的数学推理方法。第二，因素分析法从纷繁复杂、相互影响的现象中发现隐藏于其中起决定性作用的主因素，从而发现财务工作的规律。第三，因素分析法能使简化财务工作的研究，从多种因素中提取富有代表性的少数几个主因素。第四，因素分析法能够使研究结果相互比较。【回答】