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      公司財務困境范文精選

      前言:在撰寫公司財務困境的過程中,我們可以學習和借鑒他人的優秀作品,小編整理了5篇優秀范文,希望能夠為您的寫作提供參考和借鑒。

      上市公司財務困境預警模型

      摘要:隨著資本市場的不斷發展與完善,客觀上要求加強上市公司財務危機預警理論與模型方面的研究。憑借科學的預警模型,上市公司可以及時預防和化解財務危機并提高危機預警管理的科學性,投資者可以獲得財務風險的警示。探討如何借鑒吸收現有財務困境預警理論與方法的有益成果、克服其的不足,并對財務困境特征識別及財務困境控制進行了分析。

      關鍵詞:上市公司;財務困境;預警模型;判別分析

      1上市公司財務困境的界定及表現

      1.1上市公司財務困境的界定

      我們認為:如果上市公司由于下列原因而被特別處理的,我們將其視為財務困境公司:最近兩個會計年度審計結果顯示的凈利潤為負值;最近一個會計年度的審計結果顯示其股東權益低于注冊資本;最近一個會計年度經審計的股東權益扣除注冊會計師、有關部門不予確認的部分,低于注冊資本;最近一份經審計的財務報告對上年度利潤進行調整,導致連續兩個會計年度虧損。因為上述原因而被特別處理的上市公司基本表現為嚴重虧損、償債能力不夠而且持續經營能力不足,符合財務困境的基本內涵。

      1.2上市公司財務困境的類型劃分

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      上市公司財務困境

      內容提要:本文以我國上市公司為研究對象,選取了70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本,首先應用剖面分析和單變量判定分析,研究財務困境出現前5年內各年這二類公司21個財務指標的差異,最后選定6個為預測指標,應用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法,分別建立三種預測財務困境的模型。研究結果表明:(1)在財務困境發生前2年或1年,有16個財務指標的信息時效性較強,其中凈資產報酬率的判別成功率較高;(2)三種模型均能在財務困境發生前做出相對準確的預測,在財務困境發生前4年的誤判率在28%以內;(3)相對同一信息集而言,Logistic預測模型的誤判率最低,財務困境發生前1年的誤判率僅為6.47%。

      一、財務困境預測模型研究的基本問題

      財務困境(Financialdistress)又稱“財務危機”(Financialcrisis),最嚴重的財務困境是“企業破產”(Bankruptcy)。企業因財務困境導致破產實際上是一種違約行為,所以財務困境又可稱為“違約風險”(Defaultrisk)。事實上,企業陷入財務困境是一個逐步的過程,通常從財務正常漸漸發展到財務危機。實踐中,大多數企業的財務困境都是由財務狀況正常到逐步惡化,最終導致財務困境或破產的。因此,企業的財務困境不但具有先兆,而且是可預測的。正確地預測企業財務困境,對于保護投資者和債權人的利益、對于經營者防范財務危機、對于政府管理部門監控上市公司質量和證券市場風險,都具有重要的現實意義。縱觀財務困境判定和預測模型的研究,涉及到三個基本問題:一是財務困境的定義;二是預測變量或判定指標的選擇;三是計量方法的選擇。

      (一)財務困境的定義

      關于財務困境的定義,有不同的觀點。Carmiehael(1972)認為財務困境是企業履行義務時受阻,具體表現為流動性不足、權益不足、債務拖欠及資金不足四種形式。Ross等人(1999;2000)則認為可從四個方面定義企業的財務困境:第一,企業失敗,即企業清算后仍無力支付債權人的債務;第二,法定破產,即企業和債權人向法院申請企業破產;第三,技術破產,即企業無法按期履行債務合約付息還本;第四,會計破產,即企業的賬面凈資產出現負數,資不抵債。從防范財務困境的角度看,“財務困境是指一個企業處于經營性現金流量不足以抵償現有到期債務”,即技術破產。

      在Beaver(1966)的研究中,79家“財務困境公司”包括59家破產公司、16家拖欠優先股股利公司和3家拖欠債務的公司,由此可見,Beaver把破產、拖欠優先股股利、拖欠債務界定為財務困境。Altman(1968)定義的財務困境是“進入法定破產的企業”。Deakin(1972)則認為財務困境公司“僅包括已經經歷破產、無力償債或為債權人利益而已經進行清算的公司”。

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      上市公司財務困境預測模型

      內容提要:本文以我國上市公司為研究對象,選取了70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本,首先應用剖面分析和單變量判定分析,研究財務困境出現前5年內各年這二類公司21個財務指標的差異,最后選定6個為預測指標,應用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法,分別建立三種預測財務困境的模型。研究結果表明:(1)在財務困境發生前2年或1年,有16個財務指標的信息時效性較強,其中凈資產報酬率的判別成功率較高;(2)三種模型均能在財務困境發生前做出相對準確的預測,在財務困境發生前4年的誤判率在28%以內;(3)相對同一信息集而言,Logistic預測模型的誤判率最低,財務困境發生前1年的誤判率僅為6.47%。

      一、財務困境預測模型研究的基本問題

      財務困境(Financialdistress)又稱“財務危機”(Financialcrisis),最嚴重的財務困境是“企業破產”(Bankruptcy)。企業因財務困境導致破產實際上是一種違約行為,所以財務困境又可稱為“違約風險”(Defaultrisk)。事實上,企業陷入財務困境是一個逐步的過程,通常從財務正常漸漸發展到財務危機。實踐中,大多數企業的財務困境都是由財務狀況正常到逐步惡化,最終導致財務困境或破產的。因此,企業的財務困境不但具有先兆,而且是可預測的。正確地預測企業財務困境,對于保護投資者和債權人的利益、對于經營者防范財務危機、對于政府管理部門監控上市公司質量和證券市場風險,都具有重要的現實意義。縱觀財務困境判定和預測模型的研究,涉及到三個基本問題:一是財務困境的定義;二是預測變量或判定指標的選擇;三是計量方法的選擇。

      (一)財務困境的定義

      關于財務困境的定義,有不同的觀點。Carmiehael(1972)認為財務困境是企業履行義務時受阻,具體表現為流動性不足、權益不足、債務拖欠及資金不足四種形式。Ross等人(1999;2000)則認為可從四個方面定義企業的財務困境:第一,企業失敗,即企業清算后仍無力支付債權人的債務;第二,法定破產,即企業和債權人向法院申請企業破產;第三,技術破產,即企業無法按期履行債務合約付息還本;第四,會計破產,即企業的賬面凈資產出現負數,資不抵債。從防范財務困境的角度看,“財務困境是指一個企業處于經營性現金流量不足以抵償現有到期債務”,即技術破產。

      在Beaver(1966)的研究中,79家“財務困境公司”包括59家破產公司、16家拖欠優先股股利公司和3家拖欠債務的公司,由此可見,Beaver把破產、拖欠優先股股利、拖欠債務界定為財務困境。Altman(1968)定義的財務困境是“進入法定破產的企業”。Deakin(1972)則認為財務困境公司“僅包括已經經歷破產、無力償債或為債權人利益而已經進行清算的公司”。

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      上市公司財務困境預測模型

      內容提要:本文以我國上市公司為研究對象,選取了70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本,首先應用剖面分析和單變量判定分析,研究財務困境出現前5年內各年這二類公司21個財務指標的差異,最后選定6個為預測指標,應用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法,分別建立三種預測財務困境的模型。研究結果表明:(1)在財務困境發生前2年或1年,有16個財務指標的信息時效性較強,其中凈資產報酬率的判別成功率較高;(2)三種模型均能在財務困境發生前做出相對準確的預測,在財務困境發生前4年的誤判率在28%以內;(3)相對同一信息集而言,Logistic預測模型的誤判率最低,財務困境發生前1年的誤判率僅為6.47%。

      一、財務困境預測模型研究的基本問題

      財務困境(Financialdistress)又稱“財務危機”(Financialcrisis),最嚴重的財務困境是“企業破產”(Bankruptcy)。企業因財務困境導致破產實際上是一種違約行為,所以財務困境又可稱為“違約風險”(Defaultrisk)。事實上,企業陷入財務困境是一個逐步的過程,通常從財務正常漸漸發展到財務危機。實踐中,大多數企業的財務困境都是由財務狀況正常到逐步惡化,最終導致財務困境或破產的。因此,企業的財務困境不但具有先兆,而且是可預測的。正確地預測企業財務困境,對于保護投資者和債權人的利益、對于經營者防范財務危機、對于政府管理部門監控上市公司質量和證券市場風險,都具有重要的現實意義。縱觀財務困境判定和預測模型的研究,涉及到三個基本問題:一是財務困境的定義;二是預測變量或判定指標的選擇;三是計量方法的選擇。

      (一)財務困境的定義

      關于財務困境的定義,有不同的觀點。Carmiehael(1972)認為財務困境是企業履行義務時受阻,具體表現為流動性不足、權益不足、債務拖欠及資金不足四種形式。Ross等人(1999;2000)則認為可從四個方面定義企業的財務困境:第一,企業失敗,即企業清算后仍無力支付債權人的債務;第二,法定破產,即企業和債權人向法院申請企業破產;第三,技術破產,即企業無法按期履行債務合約付息還本;第四,會計破產,即企業的賬面凈資產出現負數,資不抵債。從防范財務困境的角度看,“財務困境是指一個企業處于經營性現金流量不足以抵償現有到期債務”,即技術破產。

      在Beaver(1966)的研究中,79家“財務困境公司”包括59家破產公司、16家拖欠優先股股利公司和3家拖欠債務的公司,由此可見,Beaver把破產、拖欠優先股股利、拖欠債務界定為財務困境。Altman(1968)定義的財務困境是“進入法定破產的企業”。Deakin(1972)則認為財務困境公司“僅包括已經經歷破產、無力償債或為債權人利益而已經進行清算的公司”。

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      上市公司財務困境預測模型

      內容提要:本文以我國上市公司為研究對象,選取了70家處于財務困境的公司和70家財務正常的公司為樣本,首先應用剖面分析和單變量判定分析,研究財務困境出現前5年內各年這二類公司21個財務指標的差異,最后選定6個為預測指標,應用Fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和Logistic回歸分析三種方法,分別建立三種預測財務困境的模型。研究結果表明:(1)在財務困境發生前2年或1年,有16個財務指標的信息時效性較強,其中凈資產報酬率的判別成功率較高;(2)三種模型均能在財務困境發生前做出相對準確的預測,在財務困境發生前4年的誤判率在28%以內;(3)相對同一信息集而言,Logistic預測模型的誤判率最低,財務困境發生前1年的誤判率僅為6.47%。

      一、財務困境預測模型研究的基本問題

      財務困境(Financialdistress)又稱“財務危機”(Financialcrisis),最嚴重的財務困境是“企業破產”(Bankruptcy)。企業因財務困境導致破產實際上是一種違約行為,所以財務困境又可稱為“違約風險”(Defaultrisk)。事實上,企業陷入財務困境是一個逐步的過程,通常從財務正常漸漸發展到財務危機。實踐中,大多數企業的財務困境都是由財務狀況正常到逐步惡化,最終導致財務困境或破產的。因此,企業的財務困境不但具有先兆,而且是可預測的。正確地預測企業財務困境,對于保護投資者和債權人的利益、對于經營者防范財務危機、對于政府管理部門監控上市公司質量和證券市場風險,都具有重要的現實意義。縱觀財務困境判定和預測模型的研究,涉及到三個基本問題:一是財務困境的定義;二是預測變量或判定指標的選擇;三是計量方法的選擇。

      (一)財務困境的定義

      關于財務困境的定義,有不同的觀點。Carmiehael(1972)認為財務困境是企業履行義務時受阻,具體表現為流動性不足、權益不足、債務拖欠及資金不足四種形式。Ross等人(1999;2000)則認為可從四個方面定義企業的財務困境:第一,企業失敗,即企業清算后仍無力支付債權人的債務;第二,法定破產,即企業和債權人向法院申請企業破產;第三,技術破產,即企業無法按期履行債務合約付息還本;第四,會計破產,即企業的賬面凈資產出現負數,資不抵債。從防范財務困境的角度看,“財務困境是指一個企業處于經營性現金流量不足以抵償現有到期債務”,即技術破產。

      在Beaver(1966)的研究中,79家“財務困境公司”包括59家破產公司、16家拖欠優先股股利公司和3家拖欠債務的公司,由此可見,Beaver把破產、拖欠優先股股利、拖欠債務界定為財務困境。Altman(1968)定義的財務困境是“進入法定破產的企業”。Deakin(1972)則認為財務困境公司“僅包括已經經歷破產、無力償債或為債權人利益而已經進行清算的公司”。

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