審計碩士畢業(yè)論文

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審計碩士畢業(yè)論文范文第1篇

1.美國金融研究生的商學院培養(yǎng)模式及其啟示

2.強化金融研究生金融計算能力培養(yǎng)的課程設(shè)置

3.多維互動式：研究生金融雙語教學模式探究 

4.高等院校金融學應(yīng)用型研究生培養(yǎng)模式初探

5.關(guān)于金融學專業(yè)研究生層次實行雙語教學的探討 

6.校政企研聯(lián)合培養(yǎng)金融碩士模式創(chuàng)新與策略研究——以南京審計學院為例

7.關(guān)于發(fā)展我國金融碩士專業(yè)學位研究生教育的若干思考

8.后金融危機時代的研究生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育研究

9.金融學專業(yè)碩士研究生培養(yǎng)模式改革探索

10.工科院校“金融工程”專業(yè)研究生課程體系研究 

11.我國金融學碩士研究生課程設(shè)置分析

12.“分類協(xié)同型”金融專業(yè)研究生培養(yǎng)模式的探索與實踐

13.在金融危機影響下的研究生就業(yè)問題探索

14.金融碩士研究生就業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查與探析——以蘇州大學金融工程研究中心為例 

15.人民銀行總行金融研究所錄取1982年度碩士研究生

16.美國金融碩士研究生課程體系分析

17.金融危機背景下碩士研究生報考的實證分析與引導機制構(gòu)建

18.金融危機背景下女研究生就業(yè)難的原因及對策研究

19.協(xié)同創(chuàng)新視角下金融學碩士研究生培養(yǎng)模式研究 

20.知識結(jié)構(gòu)·素質(zhì)要求·創(chuàng)新能力——以金融學專業(yè)研究生為例

21.全日制碩士研究生培養(yǎng)模式改革探討——以金融學研究生培養(yǎng)為例

22.金融危機對醫(yī)學研究生就業(yè)與心理健康影響的研究

23.我國金融學碩士研究生課程設(shè)置分析 

24.金融學研究方法論的思考

25.全日制碩士研究生培養(yǎng)模式改革探討——以金融學研究生培養(yǎng)為例 

26.金融學專業(yè)碩士研究生教學改革的建議

27.關(guān)于金融學專業(yè)研究生層次實行雙語教學的探討

28.金融專業(yè)研究生基礎(chǔ)理論課教學改革淺議

29.后金融危機時代研究生就業(yè)分析與探討 

30. 財經(jīng)類研究生“三個自信”現(xiàn)狀的調(diào)查分析及對策--以山東財經(jīng)大學金融學院研究生為例

31.金融危機形勢下研究生就業(yè)情況探析

32.探討當前金融學研究方法及研究生教育存在的缺陷——基于金融學研究生論文特點的分析

33.對金融學研究生教育的探討 

34.在碩士研究生教學中開設(shè)金融計量經(jīng)濟學課程的實踐與思考

35.對金融學研究生教育的探討

36.金融碩士專業(yè)學位研究生培養(yǎng)模式探索與實踐——以浙江工商大學為例

37.金融危機下研究生的就業(yè)問題及其應(yīng)對策略 

38.校企協(xié)同模式下金融專業(yè)學位研究生培養(yǎng)機制研究

39.金融數(shù)學方向碩士研究生培養(yǎng)模式探討 

40.西部地區(qū)研究生就業(yè)競爭力分析

41.談金融學專業(yè)研究生論文寫作 

42.金融學專業(yè)碩士研究生教學改革的建議 

43.金融危機前后中國通脹慣性特征及貨幣政策研究

44.對金融學碩士研究生教育的思考

45.金融學中大數(shù)據(jù)思維的應(yīng)用研究

46.試論金融學研究中大數(shù)據(jù)思維的運用

47.金融危機條件下碩士生的擇業(yè)心理與政策評價——基于高校碩士研究生的問卷調(diào)查

48.地方高校金融工程碩士研究生人才培養(yǎng)需求分析

49.金融碩士專業(yè)學位研究生培養(yǎng)模式探索與實踐--以浙江工商大學為例 

50.協(xié)同創(chuàng)新視角下金融學碩士研究生培養(yǎng)模式研究  

51.金融碩士專業(yè)學位研究生培養(yǎng)模式的改革與探索

52.金融危機對醫(yī)學研究生就業(yè)與心理健康影響的研究

53.在金融危機影響下的研究生就業(yè)問題探索

54.金融危機下研究生創(chuàng)業(yè)的幾點思考

55.金融危機形勢下研究生就業(yè)情況探析

56.論金融危機背景下研究生就業(yè)機制探析

57.高等院校金融學應(yīng)用型研究生培養(yǎng)模式初探

58.對匈牙利銀行改革的考察——劉鴻儒同志在總行金融研究所研究生部的報告(摘要)

59.中國人民銀行總行金融研究所一九八八年攻讀碩士學位研究生入學考試

60.金融危機形勢下研究生擇業(yè)狀況調(diào)查分析——以上海市三所高校的調(diào)查為例

61.金融危機條件下碩士生的擇業(yè)心理與政策評價——基于高校碩士研究生的問卷調(diào)查

62.金融與財務(wù)管理專業(yè)研究生教育課程體系建設(shè)研究

63.金融危機背景下女研究生就業(yè)難的原因及對策研究

64.金融危機背景下碩士研究生報考的實證分析與引導機制構(gòu)建

65.人民銀行總行金融研究所1983年招考研究生試題

66.金融危機籠罩下美國高校研究生資助的理念、策略與價值借鑒

67.金融全球化新時期法學碩士研究生培養(yǎng)模式轉(zhuǎn)型之思考

68.首屆財經(jīng)院校研究生經(jīng)濟理論討論會(金融組)綜述

69.我國金融業(yè)人力資源現(xiàn)狀及需求預測

70.我國金融從業(yè)人員學歷結(jié)構(gòu)及供求狀況研究

71.金融院校發(fā)展現(xiàn)代職業(yè)教育的實踐探索——以長春金融高等?？茖W校為例

72.淺析研究生就業(yè)壓力成因及調(diào)適

73.財經(jīng)院校金融數(shù)學高層次人才培養(yǎng)模式研究

74.金融危機下碩士畢業(yè)生求職狀況調(diào)查

75.中國金融體制改革的艱難探索

76.理工科院?！敖鹑诠こ獭睂I(yè)課程體系設(shè)置研究

77.金融危機背景下的高校畢業(yè)生就業(yè)

78.金融學專業(yè)《計量經(jīng)濟學》雙語課程教學內(nèi)容與方法探討

79.關(guān)于金融學科界定的探討

80.統(tǒng)計在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究——《金融統(tǒng)計學》教材編寫初探

81.基于校企合作的金融專業(yè)碩士培養(yǎng)“雙師”制探索

82.金融學術(shù)碩士與全日制專業(yè)碩士培養(yǎng)模式比較探究

83.東南亞金融風波與港元聯(lián)匯制

84.全球金融危機對畢業(yè)生就業(yè)的影響及對策

85.戰(zhàn)后日本的政策性金融

86.淺談應(yīng)重視金融電教教材建設(shè)

87.加拿大應(yīng)對金融危機促進科技發(fā)展的新舉措

88.衍生金融市場的正面經(jīng)濟效應(yīng)

89.金融危機時醫(yī)學教師的職業(yè)素養(yǎng)培養(yǎng)探討

90.黑龍江省金融人才培養(yǎng)的現(xiàn)狀調(diào)查

91.以科學發(fā)展觀構(gòu)建金融學專業(yè)碩士生創(chuàng)新能力的培養(yǎng)模式

92.構(gòu)建適應(yīng)金融人才差異化需求的課程體系

93.轉(zhuǎn)被動為主動——金融IT人才培養(yǎng)機制當與時俱進

94.金融專業(yè)碩士培養(yǎng)對接新興服務(wù)業(yè)發(fā)展研究

95.新疆與全國金融學課程內(nèi)容及體系差異分析

96.數(shù)理金融研究前沿與公司理財問題探討

97.知難而上 創(chuàng)新突破 積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略應(yīng)對全球金融風暴

98.高層次金融人才培養(yǎng)途徑之淺見

99.呂家進——結(jié)合郵儲實際積極做好農(nóng)村金融創(chuàng)新

100.英語專業(yè)碩士金融翻譯課程教法探索

101.全日制金融專業(yè)學位“雙導師”制

102.一個執(zhí)著金融夢想的人——記80級校友高飛

103.我親歷的中國金融教育歷程

104.在國際金融的研究道路上

105.面試闖關(guān)終結(jié)金融職場“七年之癢”

106.總行金融研究所副所長甘培根談——當前我國的金融體制改革

107.美經(jīng)濟學家認為控制資本并非防范金融危機的良方

108.基于雙導師制培養(yǎng)模式的金融碩士教育研究

109.金融碩士專業(yè)學位與學術(shù)型學位培養(yǎng)模式比較研究

110.金融學碩士研究生科研創(chuàng)新能力培養(yǎng)問題及對策研究     

111.探討當前金融學研究方法及研究生教育存在的缺陷     

112.金融危機影響下高校碩士研究生就業(yè)的問題與對策      

113.金融危機影響下的已婚女研究生壓力源探析  

審計碩士畢業(yè)論文范文第2篇

關(guān)鍵詞：測繪技術(shù)；信息系統(tǒng)管理；分析應(yīng)用研究

一、測繪工程管理信息系統(tǒng)的內(nèi)涵概念

隨著科學技術(shù)水平的不斷升級優(yōu)化，我國的測繪技術(shù)在信息系統(tǒng)辦公管理中的應(yīng)用也越來越廣泛。測繪工程管理信息系統(tǒng)在現(xiàn)代化信息社會發(fā)展中，為企業(yè)實現(xiàn)快速發(fā)展以及科學決策提供了明確的方向指導，能夠及時對企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)展做出詳細的規(guī)劃評估。測繪工程管理信息系統(tǒng)作為一種強大的信息管理服務(wù)系統(tǒng)，在企業(yè)行政辦公系統(tǒng)中實現(xiàn)自動化管理，加快企業(yè)在計算機信息技術(shù)深化管理改革以及企業(yè)決策合理化方面發(fā)揮著巨大的作用。為提升企業(yè)運營效率，促進現(xiàn)代化辦公管理起到了積極的作用，廣泛應(yīng)用于企業(yè)經(jīng)營管理中。

二、測繪工程管理信息系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀

測繪工程信息系統(tǒng)簡稱SMIS。隨著信息技術(shù)的發(fā)展和科學技術(shù)的深化，GPS、RS、GIS越來越多的運用到信息測繪中，加快了測繪工程信息系統(tǒng)不斷向著數(shù)字化、信息化、網(wǎng)絡(luò)化的一體化目標邁進，推動了我國測繪技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。目前，在我國的計算機信息技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展中，測繪工程信息管理系統(tǒng)已經(jīng)滲透到自動化辦公中，實現(xiàn)了安全、智能、高效、標準化、科學化、合理化的辦公處理系統(tǒng)。有效的保障了企業(yè)發(fā)展數(shù)據(jù)的安全性，促進了企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時，信息工程測繪系統(tǒng)在辦公開發(fā)運營上實現(xiàn)了友好快捷方便化，系統(tǒng)的良好運營以及各個系統(tǒng)功能的不斷更新開發(fā)，使得測繪工程管理信息系統(tǒng)更加具有商業(yè)價值和社會發(fā)展價值。

三、測繪工程信息系統(tǒng)的分析與設(shè)計

（一）測繪工程信息系統(tǒng)的設(shè)計原則

在進行測繪工程信息系統(tǒng)的設(shè)計時，首先要對使用企業(yè)進行生產(chǎn)環(huán)節(jié)和經(jīng)營管理環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)調(diào)查研究。嚴格根據(jù)企業(yè)相關(guān)的生產(chǎn)流程進行數(shù)據(jù)設(shè)計和規(guī)范操作。對測繪工程管理信息系統(tǒng)的設(shè)計開發(fā)要針對企業(yè)的規(guī)模、所處的地理位置進行全方位的考察和分析評估，充分收集企業(yè)發(fā)展的相關(guān)資料。在此基礎(chǔ)上進行分工細化模塊設(shè)計，然后制定出詳細的設(shè)計流程和方案以及相關(guān)的維護系統(tǒng)。在生產(chǎn)管理、合同管理、資產(chǎn)管理、查詢系統(tǒng)設(shè)計以及后續(xù)的系統(tǒng)維護中實現(xiàn)有效統(tǒng)一的設(shè)計管理，增強系統(tǒng)在實際運用中的可操作性。

（二）測繪工程信息系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計

在測繪工程信息系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計中要結(jié)合企業(yè)的實際發(fā)展情況，針對任務(wù)登記、技術(shù)考核、任務(wù)分工、質(zhì)量評估、員工考核等等內(nèi)容進行系統(tǒng)化的模塊結(jié)構(gòu)劃分設(shè)計。同時進行市場調(diào)研，針對客戶需求和市場發(fā)展情況設(shè)計資料移交、統(tǒng)計分析模塊，針對用戶結(jié)構(gòu)方面不斷完善用戶管理、歷史記錄以及相關(guān)的人事信息等內(nèi)容。同時，在原有基礎(chǔ)上，測繪工程信息系統(tǒng)可以根據(jù)企業(yè)的發(fā)展特色，不斷適應(yīng)環(huán)境需求的變化，根據(jù)用戶的需求和意見，對原有的信息系統(tǒng)進行升級拓寬，不斷豐富完善測繪工程信息系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)。

（三）測繪工程信息系統(tǒng)的主要功能及流程

測繪信息系統(tǒng)的主要功能流程為任務(wù)登記，也就是對生產(chǎn)經(jīng)營中的項目合同等數(shù)據(jù)信息進行記錄，上級批準后方可下達生產(chǎn)任務(wù)。在質(zhì)量檢測環(huán)節(jié)，通過對產(chǎn)品進行檢測并及時總結(jié)記錄，然后錄入測繪系統(tǒng)，進行審計核查。在經(jīng)過上級領(lǐng)導批準后然后才能將具體的生產(chǎn)日期以及相關(guān)的檢查日期通知到生產(chǎn)經(jīng)營環(huán)節(jié)中，完成任務(wù)下達環(huán)節(jié)。之后的生產(chǎn)安排要根據(jù)具體的人員安排設(shè)置進行合理的明確的任務(wù)分工安排，明確生產(chǎn)與檢查的人員分工，確定職責。通過對合同中所涉及的內(nèi)容，項目經(jīng)理對于設(shè)計的信息技術(shù)內(nèi)容進行細化分工處理，最后以文檔形式進行管理。最終在移交客戶環(huán)節(jié)中，需要將完成情況以及完成的相關(guān)任務(wù)進行數(shù)據(jù)記錄，經(jīng)領(lǐng)導批準然后由檔案管理人員進行資料的移交，最終讓客戶進行檢驗。在達到客戶的滿意度要求后最終實現(xiàn)對檔案記錄的備案管理，錄入企業(yè)的信息系統(tǒng)管理數(shù)據(jù)庫中，為企業(yè)發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。

（四）測繪工程信息系統(tǒng)的目標實現(xiàn)

測繪新技術(shù)在自動化軟件辦公中隨著科學技術(shù)水平的不斷提升，現(xiàn)代化程度不斷升級。特別是計算機技術(shù)以及高科技設(shè)備的應(yīng)用為測繪工程提供了強大的技術(shù)基礎(chǔ)。高科技的儀器的投入使用，在數(shù)據(jù)的測量上更加精確，能夠為企業(yè)高層決策提供科學的依據(jù)。同時，測繪工程管理信息系統(tǒng)的不斷更新升級，使得企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中實現(xiàn)了資金、物流、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一化管理。對于企業(yè)的生產(chǎn)發(fā)展信息實現(xiàn)全方位、多層次的覆蓋管理，促進企業(yè)在管理體系上更加靈活。測繪新技術(shù)與傳統(tǒng)的測繪技術(shù)相比，在經(jīng)營管理上更具可操作性，在測繪數(shù)據(jù)以及相關(guān)的數(shù)據(jù)整合優(yōu)化上的結(jié)果上的精確度更高。實現(xiàn)數(shù)據(jù)管理的科學化、規(guī)范化和合理化。

四、測繪工程管理信息系統(tǒng)的發(fā)展前景分析

測繪工程管理信息系統(tǒng)在傳統(tǒng)的管理中，主要是依靠人為主觀性進行管。這種管理模式和方法已經(jīng)不能適應(yīng)現(xiàn)代化科技信息的發(fā)展。在當前經(jīng)濟全球化，信息化飛躍發(fā)展的時代，隨著企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營分工管理的細化，企業(yè)管理所涉及的數(shù)據(jù)信息也越來越細致廣泛。通過測繪工程管理信息系統(tǒng)的應(yīng)用和實施，有利于企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營中實現(xiàn)有效的管理，提升企業(yè)的發(fā)展速度，增強員工的辦公行政工作效率，促進企業(yè)經(jīng)濟效益的良好發(fā)展。與此同時，測繪工程管理信息系統(tǒng)的自動化程度高、對軟硬件系統(tǒng)的配置要求高、依賴性強，隨著企業(yè)管理的深入發(fā)展，測繪工程管理信息系統(tǒng)需要不斷進行技術(shù)升級改進。為滿足中小型企業(yè)和大型企業(yè)的數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計，降低企業(yè)發(fā)展運營成本，實現(xiàn)企業(yè)的自動化管理，增加企業(yè)經(jīng)濟效益做出突出的貢獻。

參考文獻

[1]李榮;測繪工程管理信息系統(tǒng)的分析與設(shè)計[J];化工管理;2015年12月11日版

審計碩士畢業(yè)論文范文第3篇

關(guān)鍵詞:證券公司;失敗預警;研究綜述

Abstract:The failure of main U.S. investment banks in 2008 turned the U.S. subprime crisis into international financial crisis very quickly,which almost damaged all the developed countries' financial systems and further caused global economic crisis. These series crises strongly demonstrate that timely and effective early warning of the failure of securities companies (investment banks)is very important. This paper reviews current research results about early warning of the failure of securities companies and provides a sound basis for further research in this important field.

Key Words:securities company,early warning of failure,research review

中圖分類號:F830文獻標識碼: A文章編號:1674-2265(2009)12-0016-05

一、引言

自2007年美國爆發(fā)次貸危機以來,美國投資銀行業(yè)逐步陷入危機。2008年3月美國第五大投資銀行貝爾斯登因瀕臨破產(chǎn)而被摩根大通收購;2009年9月15日,美國第四大投資銀行雷曼兄弟公司宣布破產(chǎn),而美國銀行則宣布收購第三大投資銀行美林;2009年9月21日,美國第一和第二大投資銀行,高盛和摩根士丹利被美聯(lián)儲批準從投資銀行轉(zhuǎn)型為銀行控股公司。美國主要投資銀行的基本崩潰,使得美國次貸危機迅速演變?yōu)閭魅颈榧爸饕l(fā)達國家的金融危機,進而導致全球經(jīng)濟危機。這一系列危機表明,及早有效地對證券公司(投資銀行)的失敗進行預警極為重要。

就我國而言,2001年到2005年,伴隨著證券市場數(shù)年的低迷,證券公司長期累積的風險先后暴露,證券監(jiān)管部門在短短幾年間對近60家證券公司采取了風險處置措施,以妥善化解行業(yè)危機。這次全面行業(yè)危機的集中爆發(fā),既反映出監(jiān)管的不足,也恰恰說明亟需建立一種有效的金融風險早期預警系統(tǒng),以防患于未然。

本文擬通過對證券公司失敗預警研究成果進行歸納分析,為證券公司失敗預警系統(tǒng)的建立完善提供進一步研究的基礎(chǔ)。從國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀看,對證券公司失敗預警的研究很少,而且對證券公司失敗預警的研究基本上被視為一般公司(非金融類)失敗預警研究在證券行業(yè)的應(yīng)用,其研究方法也基本沿襲了一般公司失敗預警研究。因此,本文在全面梳理證券公司失敗預警的研究現(xiàn)狀時,必須涉及一般公司的失敗預警研究現(xiàn)狀,也須涉及金融類公司的失敗預警研究現(xiàn)狀?；仡櫼话愎竞徒鹑陬惞镜氖☆A警研究,既可以理清失敗預警研究的發(fā)展啟承脈絡(luò)關(guān)系,又可以為證券公司的失敗預警研究提供參考借鑒。

二、一般公司(非金融類)失敗預警研究回顧

(一)國外一般公司失敗預警研究回顧

Beaver(1966)的文章開創(chuàng)了企業(yè)財務(wù)困境預測研究的先河,最早采用了單變量分析法進行企業(yè)財務(wù)失敗預警研究。其后,大量學者在這一領(lǐng)域進行了深入研究,并發(fā)表了諸多研究成果,可以說國外企業(yè)財務(wù)困境預測研究已經(jīng)臻于成熟。

1. 多元統(tǒng)計方法。

(1)多元判別分析。判別分析用統(tǒng)計模型的語言描述為,設(shè)有 個總體,希望建立一個準則,對給定的任意一個樣本 ,依據(jù)這個準則能判斷它是來自哪個總體。

Altman(1968)首次采用多元判別分析對企業(yè)財務(wù)困境預測問題進行研究,選取了于1946―1965年間破產(chǎn)的33家制造業(yè)上市公司,通過行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模及報表年份進行配對選取了33家非破產(chǎn)企業(yè),研究了涵蓋流動性、盈利性、杠桿比率、清償能力和經(jīng)營活動5個方面的22個財務(wù)比率變量,最終建立了

(營運資本/總資產(chǎn))、 (留存收益/總資產(chǎn))、 (息稅前利潤/總資產(chǎn))、 (權(quán)益/負債總額、 (銷售收入/總資產(chǎn))五變量的值模型:

采用樣本數(shù)據(jù)對該模型進行檢驗,結(jié)果表明:在財務(wù)困境前一年該模型具有95%的預測能力,在財務(wù)困境前兩年該模型具有72%的預測能力。這說明該模型具有良好的可靠性。后來,Altman,Haldeman 和Narayanan( 1977) 修正了模型,在原有 5 個財務(wù)指標的基礎(chǔ)上加入了公司規(guī)模與盈余穩(wěn)定性兩個變量,建立了模型。Altman(1995)又進一步拓展了其研究,分別建立了針對非上市制造企業(yè)的 模型和針對非制造企業(yè)的模型。2000年再次對 模型進行了修正,去掉了帶來行業(yè)影響因素的銷售收入/總資產(chǎn),得到了跨行業(yè)的 值模型:

由于多元判別分析方法不僅能夠了解哪些財務(wù)比率最具有判別能力,而且同時考慮多項指標,因此對整體績效衡量較單變量分析更為客觀。在Altman(1968)之后,多元判別分析成為學術(shù)界研究財務(wù)困境預測問題的主流方法。但是應(yīng)當注意的是,多元統(tǒng)計分析是建立在一系列假設(shè)之上的,包括自變量服從多元正態(tài)分布,財務(wù)困境組與非財務(wù)困境組具有相等的方差-協(xié)方差矩陣,發(fā)生財務(wù)困境的先驗概率和誤判成本均為已知等,而事實上,這些假設(shè)常常不成立。

(2)多元條件概率模型。學者們隨后引入了假設(shè)相對寬松的多元條件概率模型Logit分析和Probit分析,克服了多元統(tǒng)計分析面臨的統(tǒng)計假設(shè)問題。Logit模型的目標是提供可以歸為某一類觀察對象的條件概率。它建立在累計概率函數(shù)的基礎(chǔ)上,不需要自變量滿足多元正態(tài)分布和兩組間協(xié)方差相等的條件。

Ohlson(1980)將Logit分析方法應(yīng)用到企業(yè)財務(wù)困境的研究中。Ohlson選擇在1970―1976年間破產(chǎn)的105家公司(破產(chǎn)前在證券交易所上市至少三年)和2058家非破產(chǎn)公司組成的非配對樣本,使用Logit回歸方法,分析了樣本公司在破產(chǎn)概率區(qū)間上的分布以及兩類判別錯誤和分割點的關(guān)系。相比而言,運用Probit方法進行的研究較少,這主要是因為Probit方法計算較為復雜,且預測效果與Logit方法相差不大。Logit方法也存在一些缺陷,比如對多重共線性、極值和數(shù)據(jù)缺失等問題極為敏感(Ooghe,2006),而且一些實證研究對MDA和Logit兩種方法的預測效果進行了比較,并沒有得出Logit方法明顯優(yōu)于MDA方法的結(jié)論。

2. 期權(quán)定價方法。1974年,默頓論述了有關(guān)將期權(quán)定價理論運用于風險貸款和證券估價的思想。其后,許多學者嘗試將期權(quán)定價理論應(yīng)用于信用風險的度量領(lǐng)域,KMV模型正是這樣的一個成功的例子。

KMV模型是KMV公司開發(fā)的一種違約預測模型(信用監(jiān)控模型,Credit Monitor Model),運用預期違約頻率來衡量一年內(nèi)借款者的違約概率。違約風險大小是用違約距離(Distance-to-Default)來衡量的。該值越大,說明公司到期能償還債務(wù)的能力越強,該公司信用風險越小;反之,則公司信用風險越大。為計算違約距離,KMV模型采用Black―Scholes―Merton期權(quán)定價模型構(gòu)建了資產(chǎn)市場價值和股權(quán)市值之間的關(guān)系。在計算得出公司違約距離后,將其與相應(yīng)的違約距離數(shù)據(jù)庫相對比,把相同違約距離公司中實際違約公司的百分比作為該公司的預期違約頻率(EDF),從而對公司違約破產(chǎn)概率進行衡量。KMV模型是一種動態(tài)模型,它是一個基于現(xiàn)代公司理財和期權(quán)理論的“結(jié)構(gòu)性模型”,對外界條件的改變能很好地作出反應(yīng)(EDF每季度更新一次),并且可以及時反映股票市場上的信息,具有一定的前瞻性。不過,KMV模型也存在一些缺陷。比如,由于KMV模型主要依靠股票市場數(shù)據(jù)來預測違約率,股票的價格若受投機因素影響很難正確反映公司資產(chǎn)價值及其變化情況,模型的精確性將大打折扣;根據(jù)同樣失敗距離確定失敗頻率必須依賴于一個龐大的公司失敗信息數(shù)據(jù)庫。

3. 其他方法。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展,綜合智能等方法被應(yīng)用到研究中,主要包括:遞歸分類算法(Recursive Partitioning Algorithm)、專家系統(tǒng)(Expert Systems)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)等。但是并沒有證據(jù)表明這些方法的預測效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的多元判別分析和Logit分析(Ooghe,2004)。

(二)國內(nèi)一般公司失敗預警研究回顧

由于我國企業(yè)破產(chǎn)制度不完善,并且會計制度和審計制度建立較晚,國內(nèi)對企業(yè)財務(wù)失敗預警的研究起步比較晚。但近十幾年來,隨著我國證券市場的快速發(fā)展,上市公司的會計實踐和信息披露制度不斷完善,國內(nèi)越來越多的學者開始將國外的研究方法應(yīng)用到國內(nèi)的研究中,得出了許多有價值的結(jié)論。主要的研究按照方法不同介紹如下。

1. 多元統(tǒng)計方法。陳靜(1999)以1998 年27 家ST 公司和27 家非ST 公司為對象,進行了單變量和二類線性判別分析,總體正確率為92.6%,該研究是國內(nèi)第一個以上市公司為樣本判定企業(yè)財務(wù)困境的成果,雖然在方法選擇、樣本構(gòu)造、判別標準等方面有待深入,但其意義卻是重要的。

高培業(yè)、張道奎(2000)選取深圳市非上市企業(yè)作為樣本,運用多元判別分析、Logit分析、Probit分析等多種方法建模,并借鑒Altman設(shè)定待定區(qū)間的做法,提高了模型的預測效率。吳世農(nóng)、盧賢義(2001)則以140 家上市公司為樣本比較了Fisher 判別、多元線性回歸分析和多元Logit 回歸分析的預測效果,發(fā)現(xiàn)多元Logit 回歸模型的判定能力最好。

2. 期權(quán)定價方法。由于有關(guān)公司破產(chǎn)的歷史統(tǒng)計數(shù)據(jù)嚴重缺乏,相應(yīng)數(shù)據(jù)庫還未建立,很難把違約距離轉(zhuǎn)化成預期違約頻率,KMV 模型的建模方式在我國應(yīng)用尚有些困難。而由于宏觀經(jīng)濟的差異,我國直接使用國外的數(shù)據(jù)庫來建立映射關(guān)系顯然也是不合適的。

3. 其它方法。劉洪、何光軍(2004)在用傳統(tǒng)的判別分析方法和Logit方法對公司經(jīng)營失敗建立模型的基礎(chǔ)上,應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對該問題進行了比較研究。另外,有些學者將數(shù)據(jù)挖掘方法(吳俊杰,2006),生存分析中的COX模型(陸志明等,2007),學習矢量量化算法(王靜等,2004)應(yīng)用在我國公司財務(wù)失敗預測模型中,也取得了一定的結(jié)果。

三、金融類公司失敗預警研究回顧

由于金融類公司與非金融類一般公司在資本結(jié)構(gòu)、經(jīng)營方式、風險暴露等方面存在差異,因此對金融類公司失敗的預警研究更要有針對性。金融類公司失敗預警方法中應(yīng)用較為廣泛的主要有以下兩種:一是外部評級機構(gòu)的評級。比如美國聯(lián)邦金融機構(gòu)檢查評議委員會于1979年建立的CAMEL評級系統(tǒng)。二是借鑒非金融類公司的思路和方法對金融類公司失敗預警進行研究(見表1)。對非證券、金融類公司的失敗預警研究,國外文獻比較少。

目前,國內(nèi)對金融類公司失敗預警研究比較少,例如在銀行失敗研究方面,多是對引發(fā)銀行危機原因的分析及應(yīng)對機制的設(shè)計,在主流學術(shù)刊物上基本沒有定量研究的論文。我們在此不作敘述。

四、證券公司失敗預警研究回顧

相比其他金融類公司,證券公司(投資銀行)具有自身行業(yè)的特殊性。目前對證券公司風險預警研究的文獻不多。相對于國外證券業(yè)失敗預警的研究而言,國內(nèi)證券業(yè)失敗預警的研究更顯得滯后。

國外證券公司失敗預警的代表性研究是1976年Altman和Loris發(fā)表的論文。文章以1971-1973年美國SIPA條例下破產(chǎn)的40家證券經(jīng)紀商作為研究樣本,選擇能夠代表NASD市場上公司規(guī)模和壽命的125家公司作為健康公司樣本。指標選取包括三個方面的內(nèi)容:一是傳統(tǒng)財務(wù)指標,如盈利性指標、流動性指標、杠桿類指標等。二是能夠代表證券行業(yè)特征的指標,如次級債占股東權(quán)益的比率等。三是壽命、組織形式等非財務(wù)性指標。文章根據(jù)數(shù)據(jù)完整性和可靠性并運用系統(tǒng)選擇技術(shù)對變量的判別能力進行評估后,最終選擇了6個指標:(1)反映盈利能力的凈利潤/總資產(chǎn);(2)反映財務(wù)杠桿水平的(總負債+次級債)/權(quán)益,此處作者將來自于所有者和顧客的次級債看成是證券經(jīng)紀商的負債而非權(quán)益;(3)反映公司總資產(chǎn)結(jié)構(gòu)流動性的總資產(chǎn)/調(diào)整凈資本,調(diào)整凈資本被廣義地定義為流動性強的資產(chǎn)與總負債之差;(4)(期末資本―資本附加)/期初資本,該比率體現(xiàn)了報告期資本的運轉(zhuǎn)和支出對公司資本結(jié)構(gòu)的影響,反映了在沒有新資本注入的情況下公司的信用情況;(5)在一定程度上反映風險的加權(quán)壽命,與公司在證券市場上的經(jīng)營經(jīng)驗相關(guān),SIPC清算的經(jīng)紀商中經(jīng)營時間不長于5年的占了75%,反映出經(jīng)驗的缺乏是公司失敗的一個重要因素;(6)涵蓋10個元素的綜合指標,這10個元素是在NASD工作人員對能預示失敗指標判斷的基礎(chǔ)上選擇的,包括反映盈利能力的指標、對資本短缺和破產(chǎn)較敏感的指標,反映壽命以及報告及時性的指標。作者通過檢驗得出了失敗經(jīng)紀商和非失敗經(jīng)紀商的組內(nèi)協(xié)差陣不相等的結(jié)論,為選擇二次判別函數(shù)形式(

)奠定了理論上的依據(jù)。文章設(shè)定臨界值為-4.385,檢驗結(jié)果顯示二次判別式前一年的正確判別率達到了90.1%,誤判率僅為9.9%。由于使用初始樣本檢驗使檢驗結(jié)果有被高估的偏差,作者通過回代檢驗和交叉檢驗來檢驗模型的可靠性。檢驗得出的結(jié)論為:判別模型用一年前數(shù)據(jù)對證券經(jīng)紀商的失敗正確判別率為86.2%,誤判率為13.8%。作者又利用季度數(shù)據(jù)對模型進行了檢驗,由于季度數(shù)據(jù)的缺失,剔除了稅后凈收入/總資產(chǎn)和綜合指標中的兩個因素,最終選取了5個指標變量。剔除變量后,模型的誤判率只是輕微提高,說明判別模型提前一年對證券經(jīng)紀商的失敗有很好的預測能力。

國內(nèi)最早的對證券公司失敗預警的研究,是合肥工業(yè)大學――國元證券課題組(2005)發(fā)表的《證券公司失敗研究》。該課題組運用Logit 回歸分析模型建立證券公司財務(wù)困境預警系統(tǒng),以2002年以來19家破產(chǎn)或被接管的證券公司為失敗證券公司樣本組A,以進入銀行間同業(yè)拆借市場的正常經(jīng)營的48家證券公司為正常證券公司樣本組B(已剔除有經(jīng)營不利的市場傳聞的證券公司),A組部分證券公司和B組證券公司數(shù)據(jù)來源于銀行間同業(yè)拆借市場公布的財務(wù)報告。模型依據(jù)監(jiān)管部門對證券公司安全性評價提出的7個指標為基礎(chǔ),確定了凈資產(chǎn)、利潤總額、注冊資本、營業(yè)收入(主要是發(fā)行收入、經(jīng)紀收入、自營收入、委托理財收入)、扣除客戶保證金后的負債總額、流動資產(chǎn)、流動負債、客戶保證金、權(quán)益類證券總額、委托資產(chǎn)賬戶購入的權(quán)益類證券期末余額等10個研究變量,以失敗概率P為預測變量,建立了Logit回歸模型。由于選取的變量為資產(chǎn)負債表項目,而非財務(wù)指標,而且變量選取與設(shè)計并沒有反映出證券公司業(yè)務(wù)與風險的特點。最終結(jié)果表明選取的變量對判定證券公司經(jīng)營成敗不存在顯著的差異,未能建立證券公司失敗的預警模型函數(shù)。

截至2006年10月,我國共有58家證券公司進入風險處置程序,這為進一步的研究提供了較為充足的數(shù)據(jù)資料。李濤(2008)將證券公司財務(wù)困境定義為證券公司破產(chǎn)或被監(jiān)管機構(gòu)采取風險處置措施。依據(jù)這一定義,作者得到了9家在2004―2006年間陷入財務(wù)困境的證券公司,同時,根據(jù)資產(chǎn)規(guī)模匹配原則,按1:1的比例選取了9家正常經(jīng)營的證券公司,其中剔除了雖不符合上述財務(wù)困境的定義但是公布重組的證券公司。實證研究結(jié)果表明,在財務(wù)困境前1年多元判別模型和Logit模型都有較好的預測能力,財務(wù)困境前2年,其綜合誤判率均較財務(wù)困境前1年有顯著的上升,基本上不能有效地對證券公司財務(wù)困境進行預測。由于作者只選擇了18家證券公司,樣本數(shù)量偏小,代表性不高,實證結(jié)果缺乏大樣本數(shù)據(jù)的支持和檢驗,可能存在一定的偏差。

王曉燕(2009)也將證券公司進入風險處置程序界定為財務(wù)失敗,按資產(chǎn)規(guī)模配對的原則,共選取了24家健康的證券公司作為配對樣本。作者最初設(shè)計了36個財務(wù)指標作為研究變量,然后利用非參數(shù)檢驗、相關(guān)性檢驗、逐步判別分析等方法對變量進行了篩選,最終選擇5個變量建立了線性判別模型、二次判別模型和Logit模型?；卮鷻z驗和交叉檢驗的結(jié)果表明,由5個變量構(gòu)成的線性判別模型判別效果最好,回代檢驗和交叉檢驗的正確率均在85%以上。二次判別模型和Logit模型的判別效果略有下降。該論文的方法和結(jié)論有待進一步驗證和優(yōu)化。

五、結(jié)論

從國內(nèi)外研究現(xiàn)狀看,證券公司(投資銀行)失敗預警研究在研究方法、研究模型和模型變量選擇等方面基本沿襲了一般公司(非金融類)失敗預警研究,或者借鑒了非證券、金融類公司的失敗預警研究。主流的研究方法有兩種。其一是以實證為基礎(chǔ)的多元統(tǒng)計方法,其中又以多元判別分析方法和Logit回歸分析方法運用較為普遍,該類方法多是根據(jù)公司歷史財務(wù)數(shù)據(jù)和其他公司特性指標來構(gòu)造模型;其二是以KMV為代表,基于理論模型、并結(jié)合實證方法(即根據(jù)失敗距離,借助實際數(shù)據(jù)庫映射出失敗頻率)的期權(quán)定價方法。由于大量證券公司并不是公開上市公司,這使得在證券公司失敗預警研究中運用期權(quán)定價方法存在困難。

從應(yīng)用有效性來看,證券公司失敗預警研究在全球范圍內(nèi)仍然任重道遠,亟待出現(xiàn)突破性研究成果。2008年美國具有系統(tǒng)重要性的諸家投資銀行幾乎是在毫無預警的情況下發(fā)生崩潰的。這為證券公司失敗預警研究提出了一個極具挑戰(zhàn)性的課題:為什么過去的證券公司失敗預警研究無法預警此次諸家投資銀行的失敗?這一系列危機確定無疑地表明,證券公司失敗預警研究極為重要;而過去的證券公司失敗預警研究一定存在某種局限性。

未來的證券公司失敗預警研究必須努力突破這種局限性。在研究方法上,應(yīng)對現(xiàn)有的各種方法進行對比分析,選擇適合證券公司的失敗預警模型以提高預測的準確性。今后的研究可以嘗試加入更多的外部因素(如宏觀因素)作為區(qū)分失敗與否的另一邊界,在多維空間中設(shè)定多維的閾值進行判別分類。在變量的選取上,仍然需要根據(jù)證券公司行業(yè)特征和風險特點,因地制宜地設(shè)計相應(yīng)的變量指標。鑒于宏觀經(jīng)濟的周期波動對證券市場的周期波動具有決定性影響,進而對證券公司的經(jīng)營狀況有決定性影響,所以加入反映經(jīng)濟周期的宏觀經(jīng)濟變量可能顯著提高預警模型的有效性;同時,金融創(chuàng)新層出不窮,過度運用金融創(chuàng)新工具在獲取收益、規(guī)避風險的同時更可能帶來新的、未知的風險,所以未來的研究中也應(yīng)考慮加入能夠反映金融創(chuàng)新相關(guān)風險的變量。

參考文獻:

[1]A. Aziz,D. C. Emanuel,G. H.Lawson,1988, “Bank-

ruptcy Prediction:An Investigation of Cash Flow Based Model”,Journal of Management Studies, 25,419-437.

[2]D. Martin,1977,“Early warning of bank failure:A logit regression approach”,Journal of Banking and Finance, 1, 249-276.

[3]Edward I. Altman,1968,“Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy”, Journal of Finance, 23,589-609.

[4]Edward I. Altman,1976,“A Financial Early Warning System for Over-the-Counter Broker-Dealers”,Journal of Finance, 31,1201-1217.

[5]陳靜.上市公司財務(wù)惡化預測的實證分析[J].會計研究,1999,(4).

[6]合肥工業(yè)大學――國元證券課題組.證券公司失敗研究,上海證券交易所第十三期聯(lián)合研究計劃項目,2005.