【摘要】：良好的財務(wù)狀況預(yù)示著企業(yè)有較好的發(fā)展?jié)摿洼^大的利潤空間,不利的財務(wù)狀況易導(dǎo)致企業(yè)陷入破產(chǎn)、重組的困境中難以自拔。財務(wù)狀況惡化的風險是客觀存在的,不隨個人主觀意志的改變而改變,但財務(wù)風險的發(fā)生伴隨著各種征兆財務(wù)風險預(yù)警模型,可通過預(yù)警機制事前判別。服務(wù)業(yè)上市公司近年來發(fā)展迅猛,在國民經(jīng)濟中的比重持續(xù)上升,其財務(wù)風險也時有發(fā)生。盡管諸多財務(wù)風險預(yù)警方法應(yīng)運而生,但各有利弊,適用條件嚴格。本文旨在研究適用于服務(wù)業(yè)上市公司的財務(wù)風險預(yù)警方法,引導(dǎo)服務(wù)業(yè)上市公司對財務(wù)風險迅速做出判斷,為服務(wù)業(yè)規(guī)模擴大和良性發(fā)展提供參考。本文主要探究了統(tǒng)計學中的聚類分析法及從物理學中引入的費米分布函數(shù)法在我國服務(wù)業(yè)上市公司財務(wù)風險預(yù)警中的應(yīng)用,并將所取得的研究結(jié)果與預(yù)警領(lǐng)域評價較高的Logistic回歸法進行了對比,最終指出了所探究方法的研究價值和研究局限。首先,通過梳理國內(nèi)外學者研究成果、闡述財務(wù)風險預(yù)警相關(guān)概念和選取所需的樣本、指標等為財務(wù)風險預(yù)警方法的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。其次,本文重點探討了聚類分析法和費米分布函數(shù)法。初始因子載荷矩陣優(yōu)化后得到的初始因子載荷矩陣擬合法和因子分析法獲取的因子指標分別進行聚類分析,發(fā)現(xiàn)前者的預(yù)警效果更佳,同時說明不同的指標選取方法對預(yù)警效果會產(chǎn)生顯著影響;引入物理學中的費米分布函數(shù)并賦予經(jīng)濟學含義后,發(fā)現(xiàn)費米分布函數(shù)法不但可以對企業(yè)財務(wù)風險進行預(yù)警,而且預(yù)警效果比較理想。研究還發(fā)現(xiàn)將通過因子分析法和相關(guān)性分析法獲取的指標應(yīng)用在費米分布函數(shù)法中進行預(yù)警,后者效果更好。最后財務(wù)風險預(yù)警模型,本文利用研究所取得的成果對我國服務(wù)業(yè)上市公司進行了實證檢驗,同時為了深入了解該聚類分析法及費米分布函數(shù)法與同類方法之間的預(yù)警效果異同,本文選擇具有代表性的Logistic回歸法進行了預(yù)警效果的比較分析,并在結(jié)論部分簡述了研究成果和不足之處。
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