財(cái)務(wù)分析與風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理知識(shí)分析模型(編輯修改稿)
2025-07-21 00:06 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 通過(guò)綜合考慮，最初選定了五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)即：X1銷(xiāo)售營(yíng)業(yè)現(xiàn)金流入比、X2資產(chǎn)負(fù)債率、X3營(yíng)運(yùn)資金占用率、X4總資產(chǎn)報(bào)酬率和X5總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。 ?。ǘ┻\(yùn)用因子分析法，檢驗(yàn)財(cái)務(wù)指標(biāo)的相關(guān)性 如果上述所選的五個(gè)指標(biāo)之間高度相關(guān)，那么就會(huì)使某些特征重復(fù)計(jì)算，引起夸大的危害，因此在選擇最終變量時(shí)應(yīng)盡量消除變量的高度相關(guān)性。 這個(gè)過(guò)程可以通過(guò)SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件中的因子分析功能，對(duì)五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果表明。因此，可以選擇這五個(gè)指標(biāo)來(lái)構(gòu)建模型。 三、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型的構(gòu)建 本文將采用基于極值原理的Fisher判別法。其基本思想是：把多維問(wèn)題化為一維問(wèn)題，并應(yīng)用線性判別函數(shù)解決判別問(wèn)題。 第一步，在構(gòu)建模型前，需要確定所選的樣本數(shù)據(jù)是否是有效的。運(yùn)用SPSS軟件，對(duì)樣本進(jìn)行判別分析，經(jīng)判別后，有效觀測(cè)量為36。 第二步，檢驗(yàn)五個(gè)指標(biāo)的均值在ST組和非ST組之間是否存在顯著的差異，從而證實(shí)這些變量在構(gòu)造預(yù)測(cè)模型中的代表性。經(jīng)SPSS軟件檢驗(yàn)證實(shí)，五個(gè)指標(biāo)的均值在ST組和非ST組之間確實(shí)存在著顯著差別。 第三步，運(yùn)用SPSS軟件，對(duì)五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行F線性判別，得到： 前一年的線性判別模型為： Y=++++ 前兩年的線性判別模型為： Y=++ 根據(jù)前一年的判別模型，將企業(yè)成為ST前一年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回代代入，得到樣本企業(yè)的Y，Y=，依據(jù)此分界值對(duì)樣本企業(yè)進(jìn)行檢驗(yàn)。若Y值＜，則說(shuō)明該企業(yè)在未來(lái)一年內(nèi)將
醫(yī)療健康相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1