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我國上市公司退市風險預警研究

發(fā)布時間:2017-10-14 15:02

  本文關鍵詞:我國上市公司退市風險預警研究


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【摘要】:我國資本市場退市制度始于1993年頒布的《公司法》。從2001年4月首家退市公司PT水仙開始,每年我國退市公司比例從未超過1%。資本市場中退市公司數量遠遠小于績差公司數量,這主要是由于我國退市標準較寬松而造成的退市標準有效性低。資本市場缺乏良好的退市風險識別機制,導致上市公司自身經營狀況惡化,進而擾亂了資本市場的秩序。因此建立上市公司退市風險預警模型對資本市場、上市公司以及利益相關者都非常有必要。本文首先回顧了上市公司退市風險成因、退市風險預警指標及預警方法的相關文獻,并對上市公司退市、退市標準、退市風險、退市風險預警等相關概念進行了界定。在理論分析的基礎上得出了上市公司退市風險的成因分為外部因素及內部因素。其中外部因素為證券市場系統(tǒng)風險,包括經濟環(huán)境不景氣、行業(yè)問題以及不可抗力,難以進行控制。內部因素為上市公司非系統(tǒng)風險,主要包括償債能力不佳、營運能力不佳,核心競爭力不足,現(xiàn)金流斷裂以及股權結構不佳等。通過對我國上市公司退市標準進行分析,總結出了我國上市公司退市標準中存在的不足以及建立退市風險預警的必要。實證研究部分,在理論分析的基礎上選取了滬深兩市2011-2013年80家退市風險警示(*ST)的上市公司以及80家按照同行業(yè)、同規(guī)模、同時期配對原則確定的財務狀況良好的上市公司作為實證研究樣本。選取了涵蓋現(xiàn)金流量能力、盈利能力、償債能力、成長能力、營運能力、股權結構的23個預警指標。采用K-S正態(tài)性檢驗、獨立樣本T檢驗、非參數Mann-Whitney U檢驗確定指標顯著性。采用因子分析進行降維,得到了以16個顯著性指標表示的五個因子變量,分別命名為償債能力與現(xiàn)金流量因子、盈利能力因子、股權結構因子、現(xiàn)金流量與營運能力因子、成長能力因子。由此構建了以logistic回歸為基礎的我國上市公司退市風險預警模型,通過檢驗模型的準確度達到86.7%,很好地實現(xiàn)了為上市公司提供退市風險預警的預期目標。在本文的研究中仍舊存在不足,例如,未在研究中加入代表行業(yè)特征的行業(yè)變量,有待在后續(xù)研究中進一步完善。
【關鍵詞】:退市風險 退市風險預警 logistic回歸
【學位授予單位】:東北大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2014
【分類號】:F832.51
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-19
  • 1.1 研究背景10-11
  • 1.2 研究目的與研究意義11-12
  • 1.2.1 研究目的11
  • 1.2.2 研究意義11-12
  • 1.3 文獻綜述12-15
  • 1.3.1 關于上市公司退市風險成因12-13
  • 1.3.2 關于上市公司退市風險預警方法及指標選取13-15
  • 1.3.3 小結15
  • 1.4 研究思路與研究方法15-16
  • 1.4.1 研究思路15-16
  • 1.4.2 研究方法16
  • 1.5 研究內容與研究框架16-18
  • 1.6 本文創(chuàng)新點18-19
  • 第2章 相關概念與理論基礎19-24
  • 2.1 相關概念界定19-20
  • 2.2 理論基礎20-22
  • 2.2.1 證券市場風險理論20-21
  • 2.2.2 委托代理理論21-22
  • 2.3 本章小結22-24
  • 第3章 我國上市公司退市風險成因及退市標準分析24-34
  • 3.1 我國上市公司退市風險成因分析24-28
  • 3.1.1 外部因素分析24-25
  • 3.1.2 內部因素分析25-28
  • 3.2 我國上市公司退市標準現(xiàn)狀28-30
  • 3.3 我國上市公司退市標準評價30-32
  • 3.3.1 非數量標準缺乏可操作性30-31
  • 3.3.2 連續(xù)虧損標準易被規(guī)避31
  • 3.3.3 數量標準不夠全面31-32
  • 3.4 本章小結32-34
  • 第4章 研究設計34-54
  • 4.1 理論分析與研究假設34-36
  • 4.2 樣本選取及數據來源36-37
  • 4.2.1 樣本選取標準36
  • 4.2.2 數據來源36-37
  • 4.3 預警指標的選取37-42
  • 4.4 預警指標的篩選42-54
  • 4.4.1 描述性統(tǒng)計分析42-44
  • 4.4.2 顯著性檢驗44-48
  • 4.4.3 因子分析48-54
  • 第5章 預警模型的建立54-58
  • 5.1 模型的構建54-55
  • 5.2 模型的檢驗55-57
  • 5.3 本章小結57-58
  • 第6章 結論與展望58-60
  • 6.1 研究結論58
  • 6.2 不足與展望58-60
  • 6.2.1 不足58-59
  • 6.2.2 展望59-60
  • 參考文獻60-63
  • 致謝63-64
  • 附錄64

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本文編號:1031681

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