基于财务要素修正Z模型的财务预警研究--以钢铁行业上市公司为例
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-6页 |
| 第一章 导论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2.1 理论意义 | 第11-12页 |
| 1.1.2.2 现实意义 | 第12页 |
| 1.2 钢铁行业上市公司发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 钢铁行业背景 | 第12-13页 |
| 1.2.2 钢铁行业上市公司财务现状 | 第13页 |
| 1.2.3 影响钢铁行业上市公司发展因素 | 第13页 |
| 1.3 研究创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 研究框架 | 第15-16页 |
| 第二章 财务预警与财务要素 | 第16-25页 |
| 2.1 财务危机和财务预警的相关理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 财务危机概述 | 第16-17页 |
| 2.1.1.1 国外学者的界定 | 第16页 |
| 2.1.1.2 国内学者的界定 | 第16-17页 |
| 2.1.1.3 本文的界定 | 第17页 |
| 2.1.2 财务预警概述 | 第17-18页 |
| 2.2 财务预警研究的文献综述 | 第18-23页 |
| 2.2.1 财务预警研究的国外文献综述 | 第18-21页 |
| 2.2.1.1 专家判别法 | 第18页 |
| 2.2.1.2 统计模型法 | 第18-21页 |
| 2.2.1.3 系统综合判断法 | 第21页 |
| 2.2.2 财务预警研究的国内文献综述 | 第21-23页 |
| 2.2.2.1 单变量模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2.2 多变量判别分析模型 | 第22页 |
| 2.2.2.3 多变量逻辑回归分析 | 第22页 |
| 2.2.2.4 生物及其他智能网络模型 | 第22-23页 |
| 2.3 财务要素 | 第23-25页 |
| 第三章 钢铁行业上市公司财务预警Z模型的构建 | 第25-41页 |
| 3.1 模型的选择 | 第25页 |
| 3.2 研究样本选择 | 第25-26页 |
| 3.3 财务指标变量的构建 | 第26-31页 |
| 3.3.1 指标构建的原则 | 第26-27页 |
| 3.3.2 指标体系的构建 | 第27-30页 |
| 3.3.3 财务指标的计算 | 第30-31页 |
| 3.4 财务预警Z值修正模型的函数构建 | 第31-41页 |
| 3.4.1 样本数据描述性分析 | 第31-32页 |
| 3.4.2 样本数据非参数检验 | 第32-37页 |
| 3.4.2.1 实力状态的非参数检验 | 第34页 |
| 3.4.2.2 风险状态的非参数检验 | 第34-36页 |
| 3.4.2.3 效率状态的非参数检验 | 第36页 |
| 3.4.2.4 质量状态的非参数检验 | 第36-37页 |
| 3.4.2.5 成长状态的非参数检验 | 第37页 |
| 3.4.3 样本数据逐步判别分析 | 第37-41页 |
| 第四章 钢铁行业上市公司财务预警实证分析 | 第41-57页 |
| 4.1 Z值模型判别临界点设定 | 第41-42页 |
| 4.2 初始样本回验 | 第42-43页 |
| 4.3 预警效果的检验 | 第43-44页 |
| 4.4 对比检验 | 第44-56页 |
| 4.4.1 基于五大状态的对比验证 | 第44-52页 |
| 4.4.1.1 非参数检验 | 第44-46页 |
| 4.4.1.2 判别分析 | 第46-48页 |
| 4.4.1.3 初始样本回验 | 第48-51页 |
| 4.4.1.4 预警效果的检验 | 第51-52页 |
| 4.4.2 基于财务要素修正的对比验证 | 第52-56页 |
| 4.4.2.1 非参数检验 | 第52-54页 |
| 4.4.2.2 初始样本回验 | 第54-55页 |
| 4.4.2.3 预警效果的检验 | 第55-56页 |
| 4.5 钢铁行业上市公司整体Z值分析 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-60页 |
| 5.1 研究结果 | 第57-58页 |
| 5.2 研究局限与未来展望 | 第58-60页 |
| 5.2.1 研究局限性 | 第58-59页 |
| 5.2.2 未来展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
