企業(yè)財務(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)?，因為這種方法就是研究類別歸屬問題。 ２．各種統(tǒng)計方法建立財務(wù)預(yù)警模型的比較。判別分析方法的核心就是根據(jù)距離的遠近來判斷樣品的歸屬，通常形成一個線性判定函數(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務(wù)指標(biāo)進行綜合、降維，然后給各綜合指標(biāo)賦予一定的權(quán)值再進行綜合分析，形成一個判分式，根據(jù)財務(wù)正常企業(yè)和財務(wù)失敗企業(yè)各自得分情況形成判定區(qū)間，計算出待判企業(yè)的得分，據(jù)此加以判斷。 利用主成分分析方法建立財務(wù)預(yù)警模型有一個明顯的缺陷：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務(wù)指標(biāo)作為解釋變量，以財務(wù)狀況作為被解釋變量，將財務(wù)狀況分為正常和失敗，分別?。昂停?，利用樣本資料建立回歸方程，把待判企業(yè)財務(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)生財務(wù)失敗的可能性。簡單線性概率模型有四個缺陷：①殘差不滿足正態(tài)分布，而是二項分布；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方法進行估計，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用。 根據(jù)有關(guān)學(xué)者對多種統(tǒng)計模型判別準(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９６％。ｌｏｇｉｔ預(yù)測模型近年來也被廣泛地運用，其預(yù)測精度也相對較高。我國學(xué)者吳世農(nóng)、盧賢義建立的財務(wù)預(yù)警模型具有樣本新、容量大的特點，他們在２００１年對經(jīng)過嚴(yán)格檢驗的同一套樣本指標(biāo)分別用判別分析方法和ｌｏｇｉｔ方法進行財務(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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