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企業(yè)財(cái)務(wù)預(yù)警模型比較分析-資料下載頁

2025-06-16 22:01本頁面
  

【正文】 是最適當(dāng)?shù)?,因?yàn)檫@種方法就是研究類別歸屬問題。 2.各種統(tǒng)計(jì)方法建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型的比較。判別分析方法的核心就是根據(jù)距離的遠(yuǎn)近來判斷樣品的歸屬,通常形成一個(gè)線性判定函數(shù)式,據(jù)此判斷待判企業(yè)的歸屬。一般要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布和兩組總體間協(xié)方差矩陣相等。主成分分析方法主要是對多維財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行綜合、降維,然后給各綜合指標(biāo)賦予一定的權(quán)值再進(jìn)行綜合分析,形成一個(gè)判分式,根據(jù)財(cái)務(wù)正常企業(yè)和財(cái)務(wù)失敗企業(yè)各自得分情況形成判定區(qū)間,計(jì)算出待判企業(yè)的得分,據(jù)此加以判斷。 利用主成分分析方法建立財(cái)務(wù)預(yù)警模型有一個(gè)明顯的缺陷:即綜合評分式權(quán)重的確定以及判定區(qū)間的確定都具有較大的主觀性和不準(zhǔn)確性,尤其是后者受樣本數(shù)據(jù)分布的影響很大。簡單線性概率模型就是以各財(cái)務(wù)指標(biāo)作為解釋變量,以財(cái)務(wù)狀況作為被解釋變量,將財(cái)務(wù)狀況分為正常和失敗,分別取0和1,利用樣本資料建立回歸方程,把待判企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入方程,求得的值即為預(yù)測值,代表該企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)失敗的可能性。簡單線性概率模型有四個(gè)缺陷:①殘差不滿足正態(tài)分布,而是二項(xiàng)分布;②具有異方差;③一般樣本決定系數(shù)太小,回歸方程擬合程度低;④難以保證回歸值在[0,1]區(qū)間,因此,用此方法建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型,其預(yù)警判別能力不如其他方法。Logit和probit模型均是為了克服簡單的線性概率模型的缺陷而建立起來的,一般采用最大似然估計(jì)方法進(jìn)行估計(jì),不需要滿足正態(tài)分布和兩組協(xié)方差矩陣相等的條件,得出的結(jié)果直接表示企業(yè)發(fā)生財(cái)務(wù)失敗的可能性大小,操作簡單,結(jié)果明了。此方法目前被廣泛運(yùn)用。 根據(jù)有關(guān)學(xué)者對多種統(tǒng)計(jì)模型判別準(zhǔn)確率的比較研究,得知判別分析方法是20世紀(jì)80年代以前主要的建模方法,其預(yù)測的準(zhǔn)確率一直較高,并且是到目前為止被運(yùn)用的主要方法之一。Altman2000年用判別分析方法建立的預(yù)警模型,其預(yù)測精度仍高達(dá)96%。logit預(yù)測模型近年來也被廣泛地運(yùn)用,其預(yù)測精度也相對較高。我國學(xué)者吳世農(nóng)、盧賢義建立的財(cái)務(wù)預(yù)警模型具有樣本新、容量大的特點(diǎn),他們在2001年對經(jīng)過嚴(yán)格檢驗(yàn)的同一套樣本指標(biāo)分別用判別分析方法和logit方法進(jìn)行財(cái)務(wù)預(yù)測,結(jié)果發(fā)現(xiàn)logit模型的預(yù)測精度(93.6%)要明顯優(yōu)于判別分析方法的預(yù)測精度(89.9%)。7 /
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