后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警实证研究：NG体育app下载入口

后经济危机下中国纺织行业上市公司财务警现代科学研究　　随着经济危机在全球范围内渐渐减弱，我国经济企稳向好，其他主要经济体逐步衰退，但纺织行业依然不存在发展压力。首先，在后经济危机时代，纺织行业原材料成本呈现出较慢下跌势头，高价原料购置成本压力开始显出，这影响企业生产的更进一步完全恢复。其次，劳动力成本之后下跌，更进一步增大了企业的运营压力。

最后，由于钢铁价格的大幅下降，再行再加纺织市场竞争的激化，纺织企业的利润比金融危机前又有了有所不同程度的减少。在市场需求下降和成本下跌压力显出的同时，纺织行业的内外销市场需求展现出更为简单，行业统合力度增大。截至2011年12月31日，有数44家纺织行业公司在沪、深两市上海证券交易所交易。白热化本文由毕业论文网http://www.lw54.com收集整理的竞争形势增进了上市公司资源的优化配备，从客观上协助企业提升了竞争力。

在这种环境下，企业自身也不会展开技术的升级和管理的创意，从而不利于企业转型和提高效率等，这些皆不利于纺织行业的内部统合和产业结构的优化升级。　　一、企业财务预警研究的国内外现状　　FitzPatrikc（1932）所研究的单变量倒闭预测模型是最先的财务危机预测研究，他认为经常出现财务困境的公司的财务比率和长时间公司比起有明显的有所不同，从而指出企业的财务比率需要体现企业财务状况，对企业未来具备预测起到。Beave（1966）对美国1954年至1964年间79家告终企业和79家顺利企业的30个财务比率的研究结果表明，具备较好预测性的财务比率为现金流量/负债总额、资产收益率即净收益/资产总额和资产负债率即债务总额/资产总额。1968年Altman明确提出了多元线性判断模型，即运用多种财务指标权重汇总产生的总辨别分值Z值来预测财务危机，其所创建的预测上市公司的Z值模型如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5。

美国学者Ohlson（1980）解决了多元线性判别分析方法对预测变量具有严苛的牵头正态分布拒绝，应用于多元逻辑重返模型Logit模型，假设企业破产的概率为p，倒闭所取1，非倒闭所取0；假设Ln[p/（1-p）]可以用财务比率线性说明；假设Ln[p/（1-p）]=a+bx，根据推论可以得出结论p=exp（a+bx）/[1+exp（a+bx）]，从而计算出来出有企业破产的概率。TAM（1991）最先使用ANN模型展开财务预警研究，通过对人工神经网络的仿真，得出结论神经网络可以应用于财务预警，且具备较高的预测精度。

开题报告 http://www.lw54.com/html/lunwenzhidao/kaitibaogao/ 　　国内的财务预警研究跟上较早，以后20世纪80年代国外的财务预警研究与应用于成果才渐渐被引进国内。陈静（1999）以1998年37家ST公司和27家非ST公司为样本，利用其1995年至1997年的财务报表数据展开了一元判别分析。吴世农、黄世忠（1986）曾讲解企业的倒闭分析指标和预测模型。

周首华、杨济华和王平（1996）糅合Altman的研究创建F分数模型。梁飞媛（2005）较早于使用现金流量指标对机械行业上市公司财务困境展开了预测。

李莉（2004）运用现金流量类指标对制造业上市公司财务困境展开了预测。韩东平、田鲜艳（2006）搭配了现金流量类的16个财务指标，并运用多元统计资料判别分析法对上市公司财务预警展开探究。本文在前人研究成果的基础上，融合现金流指标和传统财务指标，利用因子分析法建构我国纺织行业上市公司财务预警模型。　　二、研究设计　　（一）样本和指标的挑选　　本文将上市公司中的ST类公司定义为财务危机企业，并挑选其第t-1年的横截面数据为样本创建模型。

根据上市公司的年报透露制度，上市公司在第t年否被尤其处置是由其第t-1年财务报告的发布结果所要求的，因此利用第t-1年的财务数据建构预测模型有很高的预测精度，在实际预测中也有相当大的应用于价值。其中，在2011年12月31日前被ST的5家纺织行业上市公司中，由于未找到与之规模差异较小的财务长时间上市公司，故去除ST中冠A和*ST源发，以其余3家ST上市公司作为样本组。同时根据同行业且总资产规模差距20%以内的原则挑选15家非ST公司与其混合作为样本组，以确保预测的准确性以及同组上市公司之间财务数据的可比性。

最后样本数据共计还包括18家上市公司，搭配其各自2010年度的会计报表和注记中的数据。各项财务数据皆来自于上海证券交易所网站和深圳证券交易所网站。代笔论文 http://www.lw54.com 　　（二）财务预警指标设计　　纺织行业所面对的风险是多方面的，在参照前人研究成果的基础上，本文融合纺织企业实际情况，指定还包括债务能力、营运能力、盈利能力、股东利润能力、现金流量能力、发展能力等方面的财务指标作为研究起点建构纺织行业财务指标预警系统，明确如表格1和表格2右图。

其中，现金比率X1最能体现企业必要支付流动负债的能力，现金比率一般指出低于20%为好；营运资金比率X2是取决于公司短期债务能力最标准化的指标，该比率越大指出公司短期债务能力就越强劲，并指出公司有充裕的营运资金，反之，解释公司的短期债务能力不强劲，营运资金过于充裕；权益乘数X3体现资产总额相等于股东权益的倍数，权益乘数越大，代表公司向外融资的财务杠杆倍数也越大，公司将分担较高的债务风险；总资产报酬率X4回应企业还包括净资产和负债在内的全部资产的总体利润能力，借以评价企业运用全部资产的总体利润能力，是评价企业资产运营效益的最重要指标；净资产收益率X5体现股东权益的收益水平，借以取决于公司运用自有资本的效率，该指标值越高解释投资带给的收益越高；现金流量利息确保倍数X6比收益基础的利息确保倍数更加可信，因为实际借以缴纳利息的是现金而非收益；营业收入现金比X7是对主营业务利润率的修正，体现企业主营业务收益取得现金的能力，该指标回避了无法重复使用的坏账损失的影响，因此更为激进，该指标一般来说越高就越好；资本积累率X8反映了企业资本的累积情况，是企业发展衰弱的标志，也是企业扩大再生产的基础，展出了企业的发展潜力。

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