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关于财务危机论文范文资料 与基于改进Logit模型电力公司财务危机预警有关论文参考文献

版权:原创标记原创 主题:财务危机范文 科目:本科论文 2024-02-24

《基于改进Logit模型电力公司财务危机预警》:这是一篇与财务危机论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

【摘 要】 文章以中国电力上市公司为研究对象,运用主成分分析方法对预警指标变量进行约简,进而将随机欠抽样不均衡样本处理方法与传统的Logit回归模型相结合,构建了改进的Logit回归模型,即RU-Logit模型,并与其余预警模型进行了性能对比研究.实证结果表明,RU-Logit预警模型不仅具有最高的预测精度,而且具有最为稳定的预测性能.

【关键词】 电力上市公司; 财务危机预警; PCA; RU; Logit

【中图分类号】 F272 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2017)02-0095-04

一、引言

财务危机一直是企业、投资者乃至政府管理部门重点关注的危机之一.因为企业一旦发生财务危机,不仅会威胁到企业自身的生存与发展,而且会使投资者蒙受损失,甚至对国民经济的稳定发展产生较大影响.因此,只有对企业的财务危机进行预警研究,才能提前识别风险,从而引导企业、投资者和政府管理部门采取防范措施,有效地控制风险,最终降低甚至消除财务危机的影响[ 1 ].

目前,研究学者主要采用单变量模型、判别分析(Discriminate Analysis,DA)模型、Logit回归模型以及人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型等方法进行财务危机预警研究[ 2-5 ].单变量模型仅依据单个指标进行财务危机判断,但众所周知,诱发财务危机的因素通常不止一个,而是由众多因素共同作用,因此,单变量模型并不适用于企业的财务危机预警;判别分析模型尽管能够克服单变量模型的缺陷,但解释变量服从正态分布的要求过于苛刻,现实中的样本变量很难满足;人工神经网络模型具有智能识别财务危机的功能,也被大量学者运用于财务危机的预警研究中,但却存在运算复杂、对小样本预测精度低以及无法进行模型内部结构分析等诸多缺陷.与上述预警模型相比,Logit回归模型构造简单,能够对小样本进行准确预测,且无严格的前提假设条件,因而被众多学者运用于财务危机预警研究中并取得了良好的预测效果[ 6-8 ].基于此,本文将运用Logit回归模型对企业财务危机进行预警研究.

值得注意的是,随着国际金融危机的不断扩散与蔓延,经济环境日趋复杂化,从而导致企业爆发财务危机的因子指标变量增加且日益复杂化.如果直接基于众多复杂的因子指标变量建立Logit回归模型进行预警研究,很可能导致预警模型出现“维数灾难”(Curse of Dimensionality),从而削弱模型的预警性能.而主成分分析方法(Principal Components Analysis,PCA)能够对众多复杂的指标变量进行快速降维处理,在克服“维数灾难”的同时,保证模型的预警效果[ 9 ].因此,本文首先引入PCA方法对财务危机指标变量进行降维处理,其次运用Logit回归模型进行预警研究.

不可忽视的是,就实际的企业样本而言,往往发生财务危机的企业样本较未发生财务危机的企业样本更少,由少数和多数两类样本所构成的样本集被称为不均衡样本集.当对不均衡样本集进行Logit回归建模时,很容易使判别规则倾向于将更多的待判别样本预测为多数类样本,即更容易将发生财务危机的样本预测为未发生财务危机的样本,这将导致企业疏于采取相应的防范措施来应对即将发生的财务危机,投资者则将资金错误地投资于即将发生财务危机的企业,政府管理部门也将错误地认为企业未来的财务状况良好而无所作为,最终使企业经营遭遇困境、投资者蒙受资产损失、国民经济遭受冲击[ 10 ].因此,如何对不均衡样本集进行处理,从而使构建的Logit回归模型具有准确的预测效果,是学术与实务界需要解决的重要问题.值得庆幸的是,针对不均衡样本集,已有学者提出运用随机欠抽样(Random Under-Sampling,RU)方法对该样本集中的多数类样本进行删除,进而基于新构建的均衡样本集进行建模分析[ 11 ].基于此,本文将引入RU方法对企业的不均衡样本集进行均衡处理,进而运用Logit回归模型进行预警研究.

此外,电力作为重要的基础性能源之一,不仅与居民的日常生活息息相关,而且对于国民经济的发展具有举足轻重的作用,因而对电力企业的财务危机进行预警研究,有效地控制和防范财务危机,于国于民都具有重要的现实意义.

基于上述分析,本文以中国电力上市公司(指与电力生产与电力供应相关的上市公司)为研究对象,运用PCA方法对预警指标变量进行降维,进而引入RU不均衡样本处理方法与传统的Logit回归模型相结合,构建出改进的Logit回归模型,即RU-Logit模型对训练样本集进行建模,并基于测试样本集运用交叉验证与统计检验方法对构建的模型进行性能测试与评价,从而为电力企业、投资者与政府管理部门进行企业财务危机的防范与控制提供良好的借鉴.

迄今为止,已有学者运用Logit回归模型对企业财务危机预警进行了卓有成效的研究.楊宏峰和陈蔚[ 12 ]、鲜文铎和向锐[ 13 ]、严瑾孟等[ 14 ]、卢永艳和王维国[ 15 ]、余杰和田康乐[ 16 ]、郑玉华和崔晓东[ 6 ]等都以上市公司为研究对象,将研究样本随机划分为训练样本集与测试样本集,并运用Logit方法基于训练样本集进行建模以及基于测试样本集进行模型的测试与评价,结果都证实了Logit方法具有良好的财务危机预警效果.

然而,上述研究文献并未对电力行业上市公司开展财务危机预警研究,也未考虑指标变量存在“维数灾难”问题以及样本存在不均衡问题而分别引入PCA与RU方法,此外,还未发现有文献运用交叉验证方法与统计检验方法对模型的预警性能进行科学地测试与评价.由此可见,本文的创新性是十分明显的.

本文结构如下:第一部分是引言,第二部分是关于改进Logit模型——RU-Logit模型的介绍,第三部分为实证研究部分包括样本指标的选择、训练集与测试集的划分、实证研究结果与分析,第四部分为研究结论.

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结论:基于改进Logit模型电力公司财务危机预警为适合不知如何写财务危机方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于财务危机案例论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。

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