財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警的Logistic實(shí)證研究

楊蕾 肖敏麗

摘要：文章對(duì)財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警指標(biāo)分別進(jìn)行了非參數(shù)檢驗(yàn)、多重共線性檢驗(yàn)，并最終構(gòu)建了Logistic的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警模型。

關(guān)鍵詞：非參數(shù)檢驗(yàn) 多重共線性檢驗(yàn) Logistic

1 Mann-Whitney U非參數(shù)檢驗(yàn)

A1：資產(chǎn)負(fù)債率， A2：流動(dòng)負(fù)債與經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈現(xiàn)金流比，A3：速動(dòng)比率，B1：總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，B2：應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率，B3：存貨周轉(zhuǎn)率，C1：凈資產(chǎn)收益率，C2：每股收益， C3：主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率，D1：主營(yíng)業(yè)務(wù)收入增長(zhǎng)率，D2：凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率，D3：固定資產(chǎn)投資擴(kuò)張率，E1：每股經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流量，E2：現(xiàn)金股利支付率，F(xiàn)1：總資產(chǎn)，G1：獨(dú)立董事比例，G2：董事會(huì)規(guī)模，G3：董事會(huì)會(huì)議次數(shù)，G4：董事長(zhǎng)與總經(jīng)理兼任情況，G5：國(guó)有股比重，G6：第一大股東持股比例，G7：Herfindahl-5指數(shù)，G8：管理層持股比例，G9：管理層薪酬（高管前三名薪酬總額）。

3 LOGISTIC模型建立

為82個(gè)訓(xùn)練樣本中的ST公司賦值為1，非ST公司賦值為0，并運(yùn)用SPSS進(jìn)行分析，構(gòu)建LOGISTIC模型?；貧w結(jié)果如下：

表3表明，總正確率為87.8%，預(yù)測(cè)精度較高。表4可看出，擬合百分比分別為43.60%、64.10%。模型很好地?cái)M合了樣本數(shù)據(jù)實(shí)際情況。表5除B2、C1、C3外，其他變量P值在5%的顯著性水平下均顯著，但因變量在Logistic回歸前，均已通過(guò)Mann-Whitney U非參數(shù)檢驗(yàn)，且評(píng)價(jià)Logistic模型優(yōu)劣不能僅僅只看回歸系數(shù)是否顯著，因此認(rèn)為，此11個(gè)變量基本上對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行了較好的擬合。

參考文獻(xiàn)：

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[2]尚洪濤.基于Fisher判別法的房地產(chǎn)上市公司ST危機(jī)預(yù)警研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理研究，2011.