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上市公司財務困境預測方法的比較研究

內容摘要：如何采用適當的方法對公司財務困境進行正確的預測，一直是學術界關注的熱點問題之一。基於國內外已有的財務困境各種預測方法及其結果的差異，本文在分析各種研究方法應用前提的基礎上，采用製造業上市公司1999-2002四年的數據分別運用多元判別分析、邏輯線性回歸模型和人工神經網絡模型對財務狀況處於困境的公司進行預測比較分析。結果表明：盡管各模型的使用有其特定的前提條件，三個主流模型均能較好地在公司發生困境前1年和前2-3年較好地進行預測，其中，多元判別分析法要遜色於邏輯模型，神經網絡模型的預測準確率最高。

關鍵詞：財務困境 主成分分析判別分析 邏輯模型BP網絡模型

一、引言

隨著資本市場的不斷發展與完善，對上市公司財務困境進行預警研究一直是國內外學術界的熱點問題之一。Beaver(1966)最早給出了破產預測模型。從那時起，公司財務困境的預測就成為一個極具吸引力的課題，
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