創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險預警研究[文獻綜述]

1、畢業(yè)論文（設計）文獻綜述題目：創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險預警研究一、前言部分創(chuàng)業(yè)板市場，是指專門協助高成長的新興創(chuàng)新公司特別是高科技公司籌資并進行資本運作的市場，有的也稱為二板市場、另類股票市場、增長型股票市場等。它與大型成熟上市公司的主板市場不同，是一個前瞻性市場，注重于公司的發(fā)展前景與增長潛力。推出的主要目的是促進自主創(chuàng)新企業(yè)及其他成長型企業(yè)的發(fā)展，是落實自主創(chuàng)新國家戰(zhàn)略及支持處于成長期的創(chuàng)業(yè)企業(yè)的的重要平臺。但與此同時，我們也必須認識

2、到，創(chuàng)業(yè)板市場功能的充分發(fā)揮離不開有效的市場監(jiān)管和風險防范。財務風險作為一種危機信號，影響著企業(yè)的生存、發(fā)展和獲利能力，必須盡早加以防范和控制。認識風險，預測風險，進而防范和控制風險，是我們在面對風險時能夠從容應對的最好方法。國外關于財務風險預警的研究無論是理論還是實證方面早已引起足夠重視，并得了較為成熟的預警模型。而國內關于財務風險預警的研究起步較晚，主要是對國外預警模型借鑒及對模型有效性驗證的實證研究，目前在研究上多是采用多變量模型

3、、多元回歸模型和神經網絡模型。多變量模型除了Z計分法模型以外，還有日本開發(fā)銀行的多變量預測模型，中國臺灣陳肇榮的多元預測模型，以及中國學者周首華、楊濟華F分數模型等。但是，這幾種模型在實際中的應用并不廣泛。就目前為止，Z計分法模型仍然占據著主導地位。企業(yè)財務風險預警系統(tǒng)，作為一個行之有效的診斷工具，其靈敏度越高，就能越早的發(fā)現問題并告知企業(yè)經營者，就能越有效地防范與解決問題，回避財務風險。本文就是要分析創(chuàng)業(yè)板上市公司的現狀及問題，利用Z

4、計分模型分析我國創(chuàng)業(yè)板的財務指標，從而進行財務風險預警，看是否有財務風險，再進一步提出解決創(chuàng)業(yè)板上市公司財務風險存在問題的對策，促進創(chuàng)業(yè)板公司的長期穩(wěn)定發(fā)展。二、主題部分（一）國外關于財務風險預警的研究（一）國外關于財務風險預警的研究47家破產公司和非破產公司為樣本，運用神經網絡模型進行判別，發(fā)現該模型的準確率達到91％，明顯高于其他判別方法。該模型沒有嚴格的假設條件，具有很強的容錯性和學習、糾錯能力，因此應用較廣。但由于神經網絡系統(tǒng)在

5、工作時具有很強的隨機性，因此要想得到一個較好的神經網絡結構，需要反復地去進行調試，非常耗費人力和時間，使其應用受到了一定的限制。TakeshiJingu(2009)在文中提到了中國創(chuàng)業(yè)板的重要作用，更表示在創(chuàng)業(yè)板市場建立財務風險預警模型是當務之急。而Scott(2010)也表明了要建立適合的財務風險預警模型。（二）國內關于財務風險預警的研究（二）國內關于財務風險預警的研究我國關于財務風險預警的研究相對于國外來說起步較晚，吳世農等人(19

6、86)在《中國經濟問題》發(fā)表了一篇文章，首次在我國介紹了企業(yè)財務風險預警模型。之后我國學者才真正的開始對財務風險預警的研究，并且也取得了一定的成績。1、單變量模型在單變量模型研究方面，陳靜(1999)以滬、深兩市27家ST公司19951997年財務數據為樣本進行單變量預警研究，結果表明資產負債率、流動比率、總資產收益率、營運資本比率對企業(yè)財務失敗反映較為敏感。2、多變量模型在多變量研究方面，周首華等(1996)借鑒Altman的研究成果

7、，在Z模型的基礎上引入現金流量指標，選用19771990年的62家公司，另外配對的3l家非破產公司，建立了F分數模型，其準確率高達70％，但他們的研究對象不是中國的證券市場。衛(wèi)建國、唐紅(2002)通過Z模型在上市公司的實證研究發(fā)現Z模型在我國上市公司財務困境預測中具有一定適用性，但其臨界值不能生搬硬套原模型的數據，需要根據我國的實際情況進行修正，而且不同行業(yè)其臨界值有所不同。3、多元邏輯回歸模型陳曉紅（2007）運用多元邏輯回歸模型，