本文選題：太陽能光伏企業(yè) + 財務風險�。� 參考：《東華理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著全球環(huán)境污染加劇,化石能源的日益枯竭,世界各國開始轉(zhuǎn)向發(fā)展新能源行業(yè),其中,太陽能以其清潔無污染、分布廣、易獲得的特點受到了廣泛青睞,太陽能光伏產(chǎn)業(yè)可以說是未來發(fā)展?jié)摿o限。得益于國家政策對于太陽能光伏企業(yè)的大力支持,2013-2015年我國太陽能新增裝機容量居于世界首位,我國太陽能光伏企業(yè)發(fā)展?jié)摿薮�。但�?在光伏行業(yè)飛速發(fā)展的大環(huán)境下,很多太陽能光伏企業(yè)面臨著巨大的財務風險。從外部來看,各種資本競相進入太陽能光伏市場,希望分得光伏市場的“一杯羹”,這給現(xiàn)存的太陽能光伏企業(yè)帶來了一定程度的沖擊。從內(nèi)部來看,太陽能企業(yè)自身存在管理不善、盈利能力弱、現(xiàn)金流短缺等問題,如何有效防范企業(yè)發(fā)展管理水平低下、核心技術(shù)薄弱、成本控制能力較弱及建設不完善等問題,以達到有效應對財務風險,建立健全企業(yè)財務風險預警系統(tǒng)的目的對于企業(yè)未來發(fā)展來說是至關(guān)重要的。本文以我國太陽能光伏企業(yè)財務風險預警研究為切入點,立足實際,以探求太陽能光伏企業(yè)財務風險預警的方法及模型為目的。首先,在總結(jié)相關(guān)理論文獻研究的基礎(chǔ)之上,綜合分析比較學者們在實證研究中所使用的研究方法模型,最終選取了最適合的Logistic回歸模型作為太陽能光伏企業(yè)財務風險預警模型。其次,在定性分析中,主要分析了影響我國光伏企業(yè)財務風險的影響因素,在實證研究部分,論文以滬深兩市45家太陽能光伏企業(yè)上市公司為研究樣本,選取了2012-2015年共四年的包括財務指標及非財務指標共21個指標數(shù)據(jù)作為研究變量,運用SPSS20.0軟件進行主成分的提取,再將主成分進行顯著性差異檢驗及偏相關(guān)分析最終得出建立Logistic模型所需要的自變量,論文基于實證分析所建立的Logistic回歸模型得出的結(jié)論有:建立的模型對樣本的檢測效果及預測效果較好,運用建立的模型基本可以預測企業(yè)發(fā)生財務危機的概率;選取的各項財務指標與非財務指標與企業(yè)發(fā)生財務危機的概率成反比,是符合實際意義的。同時,提出了針對模型優(yōu)化的一些政策建議。最后,是研究結(jié)論部分,指出了本文研究的不足以及未來的展望。
[Abstract]:On the basis of summarizing the research methods and models of the solar PV enterprises , the paper selects the most suitable logistic regression model as the research variable , and then selects the most suitable logistic regression model as the research variable .

【學位授予單位】：東華理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F426.61;F406.7

【參考文獻】

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本文編號：1808325