隨著我國(guó)資本市場(chǎng)的快速發(fā)展及競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈,上市公司的財(cái)務(wù)質(zhì)量日益受到重視。無(wú)論是上市公司,還是股東、債權(quán)人等利益相關(guān)者,不僅想了解企業(yè)是否處于財(cái)務(wù)困境,而且也更想知道企業(yè)處于何種具體的財(cái)務(wù)狀態(tài)階段,這更有利于企業(yè)的發(fā)展及利益相關(guān)者的決策。本文重點(diǎn)研究上市公司財(cái)務(wù)狀況多分類評(píng)價(jià),并構(gòu)建財(cái)務(wù)狀況多分類預(yù)測(cè)模型,具有積極的意義。 首先,論文對(duì)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行了多分類評(píng)價(jià),將其劃分為財(cái)務(wù)狀況困境、財(cái)務(wù)狀況一般及財(cái)務(wù)狀況良好三種類型。本文運(yùn)用R型層次聚類方法選擇分類變量。研究發(fā)現(xiàn)流動(dòng)比率(甄別)、資產(chǎn)利潤(rùn)率、現(xiàn)金留存收益比三個(gè)指標(biāo)分類特征顯著,可全面概括企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況。接著以分類變量運(yùn)用Q型聚類方法,將2005年及2006年制造業(yè)上市公司的全樣本劃分為前述三類,為構(gòu)建預(yù)測(cè)模型提供了建模樣本和檢驗(yàn)樣本。采用非參數(shù)檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)分類情況,結(jié)果顯示分類有效。運(yùn)用聚類方法對(duì)財(cái)務(wù)狀況分類評(píng)價(jià),比以往的財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)方法更具客觀性,且三分類能為企業(yè)和利益相關(guān)者提供更多的有用信息。 其次,論文從財(cái)務(wù)狀況的結(jié)果和形成原因兩方面入手,找出了預(yù)測(cè)財(cái)務(wù)狀況類別的早期征兆。在財(cái)務(wù)特征早期征兆上,以企業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：167 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖3-1變量聚類樹狀圖

3上市公司財(cái)務(wù)狀況分類研究期張亞杰：我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)研究J163

圖5-4財(cái)務(wù)狀況二分類模型預(yù)測(cè)截圖（t-1）

105圖5-4財(cái)務(wù)狀況二分類模型預(yù)測(cè)截圖（t-1）Figure5-4Screen-captureformodelpredictionoffinancialsituation’stwoclassifications(t-1)財(cái)務(wù)狀況二分類SVM模型參數(shù)....

圖5-3財(cái)務(wù)狀況二分類模型測(cè)試截圖（t-1）

5上市公司財(cái)務(wù)狀況預(yù)測(cè)研究張亞杰：我國(guó)制造業(yè)上市公司財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)研究J1

圖5-6財(cái)務(wù)狀況三分類模型測(cè)試截圖（t-1）

圖5-6財(cái)務(wù)狀況三分類模型測(cè)試截圖（t-1）Figure5-6Screen-captureformodeltestingoffinancialsituation’sthreeclassifications(t-1)圖5-7財(cái)務(wù)狀況三分類模型預(yù)測(cè)截圖（....

本文編號(hào)：3917865