基于Z-Score模型的有色金属行业上市公司财务预警研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第11-13页 |
| ·文献综述 | 第13-17页 |
| ·国外财务预警模型研究综述 | 第13-14页 |
| ·国内财务预警模型研究综述 | 第14-17页 |
| ·综述小结 | 第17页 |
| ·研究内容及方法 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第18-19页 |
| ·研究创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 财务预警基本理论研究 | 第20-28页 |
| ·财务预警的基本概念 | 第20-21页 |
| ·财务危机概念 | 第20页 |
| ·财务预警的概念 | 第20-21页 |
| ·财务预警理论基础 | 第21-22页 |
| ·财务预警模型概述 | 第22-25页 |
| ·财务预警模型定量分析 | 第22-23页 |
| ·财务预警模型定性分析 | 第23-25页 |
| ·财务预警模型比较 | 第25-28页 |
| ·定量分析模型比较 | 第25-26页 |
| ·定性分析模型比较 | 第26页 |
| ·Z 分数模型选择理由 | 第26-28页 |
| 第3章 有色金属行业概况 | 第28-34页 |
| ·有色金属行业界定及分类 | 第28页 |
| ·有色金属行业界定 | 第28页 |
| ·有色金属行业分类 | 第28页 |
| ·有色金属行业特征 | 第28-30页 |
| ·有色金属行业经济特征 | 第29-30页 |
| ·有色金属行业技术特征 | 第30页 |
| ·有色金属行业风险分析 | 第30-34页 |
| ·宏观风险 | 第30-31页 |
| ·资金流动性风险 | 第31-32页 |
| ·原材料资源风险 | 第32页 |
| ·环保与技术风险 | 第32页 |
| ·相关行业风险 | 第32-34页 |
| 第4章 有色金属行业上市公司 Z 模型构建 | 第34-53页 |
| ·Z-Score 模型简述 | 第34-35页 |
| ·研究样本选择 | 第35-38页 |
| ·行业样本选取 | 第35-37页 |
| ·样本数据来源 | 第37-38页 |
| ·财务指标变量的选取 | 第38-40页 |
| ·指标选取原则 | 第38-39页 |
| ·财务指标筛选 | 第39-40页 |
| ·财务预警 Z 值修正模型的函数构建 | 第40-50页 |
| ·样本数据描述性分析 | 第40-41页 |
| ·样本数据非参数检验分析 | 第41-47页 |
| ·样本数据逐步判别分析 | 第47-50页 |
| ·Z 分数模型判别临界值设定 | 第50-51页 |
| ·样本 Z 值计算 | 第50-51页 |
| ·判别临界值的拟定 | 第51页 |
| ·Z 分数判别函数个性化指标引入建议 | 第51-53页 |
| ·引入盈利能力指标—开采成本销售价格比 | 第52页 |
| ·引入营运能力指标—开采单位操作成本 | 第52页 |
| ·引入发展潜力指标——剩余可采量比 | 第52-53页 |
| 第5章 财务预警 Z-Score 模型检验 | 第53-57页 |
| ·初始样本误判回验 | 第53-54页 |
| ·行业内上市公司随机抽样检验 | 第54-57页 |
| 第6章 结论 | 第57-60页 |
| ·研究结论 | 第57-58页 |
| ·完善行业财务预警模型的建议 | 第58页 |
| ·定性分析与非财务指标的引入 | 第58页 |
| ·现金流量指标的引入 | 第58页 |
| ·个性化财务预警系统的建立 | 第58页 |
| ·研究局限 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 1：有色金属行业上市公司总体样本 | 第65-66页 |
| 附录 2：偿债能力指标变量原始数据 | 第66-68页 |
| 附录 3：盈利能力指标变量原始数据 | 第68-70页 |
| 附录 4：营运能力指标变量原始数据 | 第70-72页 |
| 附录 5：发展能力指标变量原始数据 | 第72-74页 |
| 附录 6：现金流量指标变量原始数据 | 第74-76页 |
| 附录 7：企业规模指标变量原始数据 | 第76-77页 |
