對(duì)上市公司虧損的財(cái)務(wù)預(yù)警信號(hào)的研究(doc16)-財(cái)務(wù)綜合-資料下載頁(yè)
2025-08-09 17:38本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】獲利能力指標(biāo)對(duì)每股收益的影響較大。通過(guò)多變量分析建。自1998年推出上市公告預(yù)虧制度以來(lái)，虧損企業(yè)頻頻出現(xiàn)。在2020年，發(fā)布中報(bào)的公司共有721家，其中，滬市388. 家，深市333家，虧損中報(bào)62家。自科龍電器2020年12月22日公。1蔣屏，1958年出生，教授，碩導(dǎo)。范昕，1976年出生，碩士研究生。呈現(xiàn)出迅速壯大的勢(shì)頭。截至2020年2月28日，滬深兩市共有86. 企業(yè)、乃至股市、宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利的影響。既損害投資者的利益，現(xiàn)，進(jìn)而危及國(guó)民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展。目前國(guó)內(nèi)無(wú)論在理論和實(shí)踐方面的研究。因此我們?cè)噲D利用單變量模型和多變量模型對(duì)上市公司虧損。希望能夠借此給廣大的投資者和企業(yè)管理人員提供一定的。房地產(chǎn)行業(yè)更是虧損企業(yè)的聚集區(qū)。電碳和ST中紡機(jī)。所涉及的財(cái)務(wù)比率趨勢(shì)惡化時(shí)，通常是企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)危機(jī)的先兆。取其虧損前三年至虧損年度的數(shù)據(jù)，用SPSS進(jìn)行線性回歸分析。相關(guān)性較高，而其它比率的相關(guān)性較低。
【正文】 企業(yè)的得分，但是相對(duì)的幅度較小。 從上面的 3 次檢驗(yàn)中我們可以得到這樣一個(gè)結(jié)論，模型中得分高的企業(yè)在未來(lái)虧損的可能性小，得分低的企業(yè)在未來(lái)虧損的可能性大。 截止點(diǎn)（ Cutoff Point） 從檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，此模型可以將虧損和贏利企業(yè)區(qū)分。而且，企業(yè)的得分越高，再未來(lái)的一年虧損的可能性越小，得分越低，第二年虧損的可能性越大。由圖（ 3）可以看出， 是一個(gè)比較模糊的區(qū)域 (Gray Area)，在此區(qū)域虧損企業(yè)與贏利企業(yè)的得分差距較小。虧損企業(yè)的最高得分為 ，而贏利企業(yè)的最低得分為 ，取其中值 作為模型的判定截止點(diǎn)。 此資料來(lái)自 企業(yè) (), 大量管理資料下載 683 本文根據(jù)單變量和多變量模型對(duì)機(jī)械行業(yè)的虧損企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)分析，得到了兩個(gè)結(jié)論： (1)根據(jù)單變量模型分析，企業(yè)的盈利能力較低通常是導(dǎo)致企業(yè)虧損的直接原因。在盈利指標(biāo)中，應(yīng)對(duì)權(quán)益收益率和總資產(chǎn)報(bào)酬率這兩個(gè)指標(biāo)特別重視，當(dāng)這兩個(gè)指標(biāo)較低時(shí)，企業(yè)在未來(lái)虧損的可能性較大。 (2)對(duì)企業(yè)未來(lái)虧損的可能性可以用以下方程來(lái) 判定： L=*ROA+*E/A+*EBIT/*WC/*ATR 模型的截止點(diǎn)是 時(shí)，企業(yè)得分高于截止點(diǎn)時(shí)，企業(yè)一般不會(huì)出現(xiàn)虧損，小于截止點(diǎn)時(shí)，企業(yè)就有可能出現(xiàn)虧損。企業(yè)的得分越高，企業(yè)未來(lái)虧損的可能性越小，得分越低，虧損的可能性越大。 (3)本文研究的主要樣本是機(jī)械行業(yè)的上市公司，由于行業(yè)間的差異，運(yùn)用此模型到其他行業(yè)的公司可能并不適用，但對(duì)其它行業(yè)分析虧損仍有借鑒作用。 參考文獻(xiàn) 1 吳世農(nóng) .《現(xiàn)代財(cái)務(wù)理論與方法》課程大綱 . 2020 年 8 月在全國(guó) MBA院?！?財(cái)務(wù)管理》師資培訓(xùn)研討會(huì)上使用 此資料來(lái)自 企業(yè) (), 大量管理資料下載 684 2 于俊年 .《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》 .對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)出版社， 2020 年 6 月第 1 版 3 張保法 .《經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)》 .經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社， 2020 年 1 月第 4 版 The Study 0n Signals of the Corporations’ Financial Distress Jiang Ping Fan Xin (International Business Management, University of International Business amp。 Economics, 100029) Abstract With randomly collected financial data of 4 public panies in mechanic industry, Univariate model was employed to get the conclusion that the profitability ratio is the most influencing factor to the EPS. When utilizing the multivariate analysis to develop the discriminating function, the cutoff point was established to predict the possibility of corporate financial loss. Keywords Public Company, Predicting Signal, Univariate analysis, Multivariate analysis 此資料來(lái)自 企業(yè) (), 大量管理資料下載 685
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