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有关于预警机械制造产业财务情况预警经济学

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1009-4202(2013)03-000-02
摘要 自从上个世纪60年始,就有外的相关学者对于企业的相关财务状况

源于:大专毕业论文范文www.udooo.com

的相关预警工作进行了大量的探索和研究,并且有着“Z计分法”的诞生,但是在40年的不断发展中Z函数的相关应用和扩展已经非常的普遍。但是,因为企业的国别、地域、行业、规模等的不同使得Z函数在我国的相关企业的实际应用是不符合我国企业的发展情形的。
关键词 机械制造业 财务状况预警 经济学分析

一、相关企业的样本选取以及变量选取

财务状况的相关预警预测对于企业的生存和发展有着非常重要的作用。直到2002年的年底,在深圳和上海两个城市的A股市场中有着一百零五家ST公司,我们见面过在深圳的相关A股市场中进行机械制造产业的相关企业作为实际的研究资料,对其分别通过机械制造相关产业的相关ST作为其抽取的相关样本,并且对于机械制造产业中的ST企业中抽取十家,再将实际的机械制造相关产业中非ST的相关企业作为样本,并依据一定的比例间隔对于十家非ST相关公司进行随机抽取并作为其对照样本组。除此之外,在进行五家相关机械制造产业的相关公司进行随意抽取并将其作为测试样本,依照这样的原则在深圳市的A股交易市场的二十五家已经上市的机械制造产业中的相关企业作为此次进行研究的相关样本,并且对他们分别计算出每股的实际收益、以及股东实际权益的相关比率和净资产的实际收益率以及总资产实际周转率和主营业务的实际利润率、企业的总资产的实际增长率。详细的相关情况请见表一:
为了分析对于上面情况所叙述的相关财务比率是不是能够真正有效的进行ST公司同非ST公司有效的区别,我们对于上述的20家相关的上市公司的实际的相关估计样本通过相关统计软件来进行6个相关财务比率的T检验。经过对于T检验所得出的结果的分析和了解,我们获得以下的相关结论:在每一股的实际收益以及主要经营项目业务的实际利润率进行双尾T的相关检验的实际显著性的概率都大于百分十零点零五。可以认为对于每股收益以及其主要经营项目业务的实际利润率都不能对于ST公司以及非ST公司进行良好的有效的区分。企业的净资产的实际收益率、总资产的实际周转率、股东权益的实际比率以及总资产的实际增长率的相关双尾T的实际检验的相关显著性的相关概率都小于百分之零点零五。这四项相关比率都能够对于机械制造产业的非ST公司以及ST公司进行良好的区分。以下将选用净资产的实际收益率(Y3)、总资产的实际周转率(Y2)、股东权益实际比率(Y1)以及总资产的实际增长率(Y4)这四项指标来将其作为研究的实际有效的相关财务变量并建立起实际的机械制造产业的相关财务状况的相关预警预测模型。
模型的建立
在对于20家相关企业的十几样本组的某年所进行上报的相关财务比率数据进行统计软件的相关统计之后进行了分析,对于其主要的成分特征值以及贡献率进行了相关对比。得出Z1的实际运营能力的特征值是1.91,其贡献率是40.8%。累计贡献率是38.08%;Z2的发展能力其特征值是0.97,贡献率是19.2%,累计贡献率是57.0%;Z3的盈利能力其特征值是1.12,贡献率是19.4%,累计贡献率是77.4;Z4的偿债能力其特征值是1.30,贡献率是21.6%,累计贡献率是100%。我们将其累计贡献率取为100%,也就是说这四项主要的相关成分所包括的原有的相关变量信息的100%。这四项财务的原始比率对于这四个的主要的成分的实际因子负荷量以及因子得分系数的相关矩阵见以下表3和表4。
依照上述的情况进行分析,我们能够得到在机械制造相关产业的实际ST公司的相关财务状况的实际预警预测模型应该如下所示:
RS=0.408*Z1+0.192*Z2+0.194*Z3+0.216*Z4
当RS大于等于0.07,就表明了该企业是一种非财务状况下预警的相关企业,当RS的值大于0.07,就表明该企业是财务状况的相关预警企业。
模型的实际检验
为了对于相关模型进行预警作用的实际检验,我们将其他的机械制造相关产业的相关测试样本组里面的6家企业(其中3家是机械制造相关产业的实际非ST公司和2家是机械制造相关产业的相关ST公司)中的以上四项实际的财务比率运用预警模型进行相关计算并得到了相关的RS预测分值。其结果如下:
通过检测的相关结果显示,在机械制造相关产业中的ST公司其RS值都小于0.7,其检测的结果与实际情况一直,而三家非ST机械制造相关产业的企业的实际RS值都大于0.07,这就进一步说明了这三家企业并不是财务状况的相关预警企业,从而同实际情况达到一致。
模型局限性
1.预警预测的财务状况的前提是该企业对于其自身发布的相关财务数据具有真实可信的特点,但是由于现在的企业的相关会计信息出现着频繁的失真现象,因此有一些相关企业不能够对于自身的实际财务数据进行真实性的反应。这样就会使得上面所涉及的模型里面的相关财务指标不能够真实完全对于企业的实际经营业绩进行反映。因此,在对于企业的预警预测财务状况进行良好的模型规划之后,还要对于企业的实际会计管理进行加强,保证企业的会计信息的准确性,保证在企业进行财务数据的发布的时候,能够是企业的真实财务发展运营状况,从而保证企业在其进行相关统计和分析的时候,不会偏离公司的正常经营发展状况。以便于有效的提高企业的综合运营水平,加强企业的综合竞争力。
2.从相关行业的方向来说,这项模型是通过机械制造相关产业作为实际分析和计算的样本而得到的,因为在不同的企业中的产业的实际财务比率都有着自己的特点,造成不同产业之间存在着差异,所以对于不是机械制造相关产业的企业在运用该模型进行相关研判的时候一定要在事先进行修正。要根据自己所在公司的经营状况,市场经济发展情景以及自身的各项因素等进行详细的了解和对比,找出适合自己所在企业的预警预测财务状况的相关模型,从而真正的帮助企业建立起良好的财务预警预测系统。
3.根据本文中所设定的模型并没有对于非财务指标的相关因素的有关影响进行考虑。所以模型的实际应用还会受到不用的企业的评价标准自身主观性、条件差异性等的限制,从而难以对于企业全面满足。所以在进行预警模型的了解和分析的前提下,还应该对于非财务相关指标的干扰因素以及一些有经验的相关分析人员的实际直觉来进行定性的评价以及分析。
总结:财务状况的相关预警预测对于企业的生存和发展有着非常重要的作用。在对于企业的预警预测财务状况进行良好的模型规划之后,还要对于企业的实际会计管理进行加强,保证企业的会计信息的准确性,保证在企业进行财务数据的发布的时候,能够是企业的真实财务发展运营状况,从而保证企业在其进行相关统计和分析的时候,不会偏离公司的正常经营发展状况。本文通过对于上海和深圳的20家上市企业进行财务比率的统计和分析,得出在机械制造相关产业中的财务预警预测的相关模型。从而有效的实现对于机械制造相关产业的财务状况实际的预警的经济学研究和分析。
参考文献:
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