创业板上市公司财务风险预警研究[开题报告]

3.0 文小白 2023-11-09 15 0 69KB 8 页 10文币

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毕业论文（设计）开题报告

题　　目：　　　　创业板上市公司财务风险预警研究

一、选题的背景、意义

（一）背景

改革开放 30 多年来，我国的私营、民营经济从无到有、从小到大、发展迅速。目前

我国民营经济已进入快速发展的阶段，对国家经济的持续、协调发展起着愈来愈明显

的作用，民营企业己成为现阶段我国最具竞争力的经济力量，是人们普遍认同的中

国经济发展动力之源，加快民营企业经济发展已日益成为全社会的共识。但是，由于

民营企业自身的经营规模和管理引起的不利因素，同时，由于民营企业发展的不确

定性，更无法满足主板市场的上市要求在资本市场融资。融资的困难已成为制约我国

民营企业发展的最大障碍，进而阻碍了我国民营企业的发展。进入 21 世纪的中国，

在证券市场上最引人注目的事件莫过于创业板的设立和运营。创业板设立的初衷，是

鼓励和扶持创业企业的发展，但是创业板市场上存在的不仅是机会，也存在很大的

风险。作为创业板市场上市主体之一的民营企业，因为目前的融资障碍，对创业板市

场表现出异乎寻常的热情，竞相提出上市申请。而创业板由于其本身的特殊性又将使

上市企业面临较主板市场更高的风险。我国证券市场仍处于初级阶段，创业板对盈利

要求、营业记录、活跃业务、最低市值的要求均低于主板市场，市场机制的不完善、监

管理念和监管方式的落后，以及上市公司质量欠佳等各方面的不足决定了我国创业

板市场必将面临较大的财务风险。而企业财务风险预警系统，作为一个行之有效的诊

断工具能发现问题并告知企业经营者，使之防范与解决问题，回避财务风险。在这里

我们就是要把财务风险预警模型应用到创业板公司上，使之规避风险，防范危机。

（二）意义

建立创业板市场在中国资本市场具有革命意义的变革。一个着眼于制度创新的创

业板市场的建立，对于构建完善的资本市场、解决民企融资、为风险投资提供有效退

出渠道等方面，将起到不可或缺的作用，但较之其他企业而言，创业板面临着更大

的财务危机与风险。很多企业对于财务风险的认识还不足，财务风险防范意识较低，

没有认识到财务风险的影响，因此对于企业财务风险预警与防范的关注度较低。但国

外的理论研究与实际经验表明，财务风险不容忽视，而建立财务风险预警系统是企

业防范财务风险的重要途径。

目前，企业财务风险预警的研究尚处于探索阶段，理论体系和方法体系都有待

发展和完善。随着财务风险预警理论研究的不断深入和财务风险预警分析方法的不断

科学化，企业在财务管理中必将越来越关注对财务风险预警系统的运用，而越来越

多的企业对这一领域的尝试和探索又必将推进财务风险预警理论的完善。财务风险预

警理论和实际应用相互促进、协调发展，必将推动企业管理的进一步发展，从而增强

我国企业参与竞争和应对挑战的能力。

本文正是试图从上市公司的立场，对其进行在创业板市场上市的风险的研究。建

立财务预警模型来研究创业板，使其能够预防财务危机，让创业板市场在今后朝着

更加规范，健康的方向发展。在严格监管的前提下，为更多的高科技、创新性、成长性

企业提供上市机会和融资服务。

二、相关研究的最新成果及动态

（一）国外关于财务风险预警的研究

国外对于财务风险预警的研究开始于 20 世纪 30 年代，其研究主要集中在财务

预警模型的构建上。如今这些研究成果已经比较成熟，并且在实际中得到广泛应用。

1、一元判定模型的研究

最早用统计的方法进行财务预警研究的当属 Fitzpatrick(1932)进行的单变量研究

他以 19家公司为样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组进行研究，

自此开创了财务危机预警实证研究的先河。之后美国芝加哥大学教授 William

Beaver(1966)进行了较为成熟的单变量预警研究，他以 1954-1964 年间 79 家经营失

败公司和相同数量的正常公司为例，检验了反映不同财务能力的 6 组 30 个变量在公

司破产前 1-5 年的预测能力，结果发现现金流量／总负债预测的准确率最高，其次

是资产负债率，并且离经营失败日越近，预见性就越强。单变量模型虽然比较简单，

但也存在很多问题。

2、多元线性判定模型的研究

美国学者Edward Altman(1968)首先将多元线性判别法引入财务风险危机预警研

究领域，根据行业和资产规模，他选择了 33 家破产公司和 33 家非破产公司作为研

究样本，确定了 5个变量作为判别变量，构建了 Z模型，通过对模型的检验表现出

了较高的预测能力。此后，多变量分析方法被广泛采用。

3、多元逻辑回归模型

Ohlson(1980) 第一个将逻辑回归方法引人财务危机预警领域，他选择了

1970-1976 年间破产的 105家公司和 2058 家非破产公司组成的配对样本，发现公

司规模、资本结构、业绩和当前的融资能力进行财务危机的预测准确率达到

96.12％。逻辑回归分析方法使财务预警得到了重大改进，克服了传统判别分析中

的许多问题。

4、多元概率化回归模型

Ohlson（1980）采用概率化回归方法进行财务预警研究，采用极大似然法，通

过每个样本个体的破产与非破产的联合概率最大来构造模型，其研究思路与多元逻

辑回归相似，不同之处是多元概率化假设样本服从标准正态分布，且寻求破产概率

的方法不同，所以其缺陷类似于多元逻辑方法。

5、人工神经模型

Coats 和Fant(1993)将人工神经网络模型运用于财务风险预警研究。他们以 47 家

破产公司和非破产公司为样本，运用神经网络模型进行判别，发现该模型的准确率

达到91％，明显高于其他判别方法。该模型没有严格的假设条件，具有很强的容错

性和学习、纠错能力，因此应用较广。但由于神经网络系统在工作时具有很强的随机

性，因此要想得到一个较好的神经网络结构，需要反复地去进行调试，非常耗费人

力和时间，使其应用受到了一定的限制。

Takeshi Jingu (2009)在文中提到了中国创业板的重要作用，更表示在创业板市

场建立财务风险预警模型是当务之急，而 Scott(2010)也表明了要建立适合的财务风

险预警模型。

（二）国内关于财务风险预警的研究

我国关于财务风险预警的研究相对于国外来说起步较晚，吴世农等人 (1986)在

《中国经济问题》发表了一篇文章，首次在我国介绍了企业财务风险预警模型。之后我

国学者才真正的开始对财务风险预警的研究，并且也取得了一定的成绩。

1、单变量模型

在单变量模型研究方面，陈静(1999)以沪、深两市 27家ST 公司 1995-1997 年财

务数据为样本进行单变量预警研究，结果表明资产负债率、流动比率、总资产收益率、

营运资本比率对企业财务失败反映较为敏感。

2、多变量模型

在多变量研究方面，周首华等(1996)借鉴 Altman 的研究成果，在 Z模型的基础

上引入现金流量指标，选用 1977-1990年的62 家公司，另外配对的 3l家非破产公司，

建立了 F分数模型，其准确率高达 70％，但他们的研究对象不是中国的证券市场。卫

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摘要：

毕业论文（设计）开题报告题　　目：　　　　创业板上市公司财务风险预警研究一、选题的背景、意义（一）背景改革开放30多年来，我国的私营、民营经济从无到有、从小到大、发展迅速。目前我国民营经济已进入快速发展的阶段，对国家经济的持续、协调发展起着愈来愈明显的作用，民营企业己成为现阶段我国最具竞争力的经济力量，是人们普遍认同的中国经济发展动力之源，加快民营企业经济发展已日益成为全社会的共识。但是，由于民营企业自身的经营规模和管理引起的不利因素，同时，由于民营企业发展的不确定性，更无法满足主板市场的上市要求在资本市场融资。融资的困难已成为制约我国民营企业发展的最大障碍，进而阻碍了我国民营企业的发展。进入...

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