創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[文獻(xiàn)綜述]

1、畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）文獻(xiàn)綜述題目：創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究一、前言部分創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)，是指專門協(xié)助高成長(zhǎng)的新興創(chuàng)新公司特別是高科技公司籌資并進(jìn)行資本運(yùn)作的市場(chǎng)，有的也稱為二板市場(chǎng)、另類股票市場(chǎng)、增長(zhǎng)型股票市場(chǎng)等。它與大型成熟上市公司的主板市場(chǎng)不同，是一個(gè)前瞻性市場(chǎng)，注重于公司的發(fā)展前景與增長(zhǎng)潛力。推出的主要目的是促進(jìn)自主創(chuàng)新企業(yè)及其他成長(zhǎng)型企業(yè)的發(fā)展，是落實(shí)自主創(chuàng)新國(guó)家戰(zhàn)略及支持處于成長(zhǎng)期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)的的重要平臺(tái)。但與此同時(shí)，我們也必須認(rèn)識(shí)

2、到，創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)功能的充分發(fā)揮離不開有效的市場(chǎng)監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)防范。財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為一種危機(jī)信號(hào)，影響著企業(yè)的生存、發(fā)展和獲利能力，必須盡早加以防范和控制。認(rèn)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而防范和控制風(fēng)險(xiǎn)，是我們?cè)诿鎸?duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)能夠從容應(yīng)對(duì)的最好方法。國(guó)外關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究無論是理論還是實(shí)證方面早已引起足夠重視，并得了較為成熟的預(yù)警模型。而國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究起步較晚，主要是對(duì)國(guó)外預(yù)警模型借鑒及對(duì)模型有效性驗(yàn)證的實(shí)證研究，目前在研究上多是采用多變量模型

3、、多元回歸模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。多變量模型除了Z計(jì)分法模型以外，還有日本開發(fā)銀行的多變量預(yù)測(cè)模型，中國(guó)臺(tái)灣陳肇榮的多元預(yù)測(cè)模型，以及中國(guó)學(xué)者周首華、楊濟(jì)華F分?jǐn)?shù)模型等。但是，這幾種模型在實(shí)際中的應(yīng)用并不廣泛。就目前為止，Z計(jì)分法模型仍然占據(jù)著主導(dǎo)地位。企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，作為一個(gè)行之有效的診斷工具，其靈敏度越高，就能越早的發(fā)現(xiàn)問題并告知企業(yè)經(jīng)營(yíng)者，就能越有效地防范與解決問題，回避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。本文就是要分析創(chuàng)業(yè)板上市公司的現(xiàn)狀及問題，利用Z

4、計(jì)分模型分析我國(guó)創(chuàng)業(yè)板的財(cái)務(wù)指標(biāo)，從而進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，看是否有財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，再進(jìn)一步提出解決創(chuàng)業(yè)板上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在問題的對(duì)策，促進(jìn)創(chuàng)業(yè)板公司的長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。二、主題部分（一）國(guó)外關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究（一）國(guó)外關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究47家破產(chǎn)公司和非破產(chǎn)公司為樣本，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行判別，發(fā)現(xiàn)該模型的準(zhǔn)確率達(dá)到91％，明顯高于其他判別方法。該模型沒有嚴(yán)格的假設(shè)條件，具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)、糾錯(cuò)能力，因此應(yīng)用較廣。但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在

5、工作時(shí)具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，因此要想得到一個(gè)較好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，需要反復(fù)地去進(jìn)行調(diào)試，非常耗費(fèi)人力和時(shí)間，使其應(yīng)用受到了一定的限制。TakeshiJingu(2009)在文中提到了中國(guó)創(chuàng)業(yè)板的重要作用，更表示在創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)建立財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型是當(dāng)務(wù)之急。而Scott(2010)也表明了要建立適合的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。（二）國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究（二）國(guó)內(nèi)關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究我國(guó)關(guān)于財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究相對(duì)于國(guó)外來說起步較晚，吳世農(nóng)等人(19

6、86)在《中國(guó)經(jīng)濟(jì)問題》發(fā)表了一篇文章，首次在我國(guó)介紹了企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。之后我國(guó)學(xué)者才真正的開始對(duì)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究，并且也取得了一定的成績(jī)。1、單變量模型在單變量模型研究方面，陳靜(1999)以滬、深兩市27家ST公司19951997年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行單變量預(yù)警研究，結(jié)果表明資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)比率、總資產(chǎn)收益率、營(yíng)運(yùn)資本比率對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)失敗反映較為敏感。2、多變量模型在多變量研究方面，周首華等(1996)借鑒Altman的研究成果

7、，在Z模型的基礎(chǔ)上引入現(xiàn)金流量指標(biāo)，選用19771990年的62家公司，另外配對(duì)的3l家非破產(chǎn)公司，建立了F分?jǐn)?shù)模型，其準(zhǔn)確率高達(dá)70％，但他們的研究對(duì)象不是中國(guó)的證券市場(chǎng)。衛(wèi)建國(guó)、唐紅(2002)通過Z模型在上市公司的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)Z模型在我國(guó)上市公司財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)中具有一定適用性，但其臨界值不能生搬硬套原模型的數(shù)據(jù)，需要根據(jù)我國(guó)的實(shí)際情況進(jìn)行修正，而且不同行業(yè)其臨界值有所不同。3、多元邏輯回歸模型陳曉紅（2007）運(yùn)用多元邏輯回歸模型，