我國上市公司失敗預警研究——基于參數(shù)差別方法與非參數(shù)密度判別方法的比較研究.pdf

1、規(guī)模日益龐大的上市公司群體對于促進我國建立并完善現(xiàn)代企業(yè)制度、實現(xiàn)資源優(yōu)化配置以及深化經(jīng)濟體制改革等方面發(fā)揮著重要作用。隨著國際金融市場聯(lián)系日益密切,以及我國證券市場的逐步深化和金融活動的拓展,上市公司面臨著越來越多的競爭和市場的不確定性,因而發(fā)生財務失敗的可能性增加。上市公司的財務失敗不僅危及到自身的生存和發(fā)展,關系到投資者、債權人等各相關方的利益,而且會影響到整個市場的投資價值和市場信心。因此,對上市公司的失敗進行預警研究,具有重大

2、意義。
　　 縱觀目前的企業(yè)財務失敗預警研究,大多是運用參數(shù)判別分析方法,而非參數(shù)密度估計在實際應用特別是經(jīng)濟領域的應用較少,后者雖然并沒有艱深的概念或數(shù)學基礎,但卻有很好的性質(zhì)。本文將非參數(shù)密度估計中理論基礎發(fā)展較為完善、應用較為簡便的k-最近鄰法運用到上市公司失敗判別中來,與應用廣泛的參數(shù)判別方法進行比較研究。
　　 本文以我國上市公司為研究對象,將上市公司失敗定義為被ST,選取了2000年-2009年251家被ST

3、的失敗公司和按一定準則與其——配對的251家健康上市公司,分別構建了跨行業(yè)、制造業(yè)和非制造業(yè)三個研究樣本組,通過對企業(yè)失敗預警研究文獻所常使用的變量進行統(tǒng)計并對我國上市公司失敗原因及特征進行分析,選取了能反映上市公司多方面特征的一系列指標變量,同時對于每一個研究樣本和每一組考慮使用的變量組合分別運用Logit方法、多元判別分析和k.最近鄰判別法建立模型,進行比較分析。
　　 通過運用上述多個研究方法對多個研究樣本組進行建模并比較