互联网上市公司财务状况研究与风险分析_开题报告

一、国内研究现状

国内的经济预警与防控研究起步总体较晚。随着互联网企业的高数发展，财务研究和风险防控人员使用传统的财务分析方法结合互联网企业财务特点对互联网企业的经营进行风险防控。从２０世纪８０年代开始，财务预警系统的研究与应用经历了一个从宏观经济预警渗透到公司预警、从定性为主到定性与定量相结合、从点预警到状态预警转变的过程。与国外研究相似，我国对财务风险预警的研究也主要集中在建立数学预测模型方面，从定量方面进行实证分析判断，建立判别分析模型或逻辑回归预测模型。

 张玲在2000年创建了估计二类线性判别模型，她以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司的数据进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。吴世农、卢贤义在2001年比较多种模型在财务危机预测中的效果，他们选取了ST样本公司和对应的非ST样本公司各70家，ST样本包括1998到2000年A股市场发生ST的全部公司（剔除非正常的ST公司），收集的样本数据延至公司发生ST前5年，并选用了多种研究方法，建立单变量判定模型以及线性判定模型、线性概率模型和逻辑回归等 3 种多变量判定模型，比较各种模型在财务危机预测中的效率，认为逻辑回归模型在 3 种多变量模型中预测的准确性最高。姜秀华、任强、孙铮在2002年建立了逻辑回归模型。

国外研究现状

国对公司财务分析和风险防控较成熟，大约从1970就相始了财务风险管理、基于风险价值的资产评估、对待风险的个体差异等研究。国外的研究内容主要是公司危机发生后如何应对和摆脱危机的策略问题，但针对互联网企业财务特点进行的危机的成因、发展过程也缺少机制性分析。

 Laitinen在1999年开始研究中小公司预警系统，他们对芬兰的公司和美国的银行的决策者就中小公司失败进行了因素调查，结果表明管理缺乏能力、会计系统的不足和对待员工的态度是 3 个重要的因素。Tam采用人工神经网络模型进行财务预警研究，发现在财务预警领域使用神经网络可以取得良好效果，且具有较高的预测精度。Aziz和Lawom在1988年提出用现金流量信息预测财务危机的模型。Fitzpatrick首次采用单个财务比率模型进行判定，开创了单变量预警方法。他首次发现，出现财务危机的公司其财务比率和正常公司的财务比率相比有显著的不同，从而认为公司的财务比率能够反映公司财务状况，并对公司未来具有预测作用。Beaver则首先运用统计方法建立了单变量财务预警模型，他选取美国10年间资产规模相同的79家经营失败公司和79家正常经营的公司，进行对比研究，使用30个财务比率进行分析，发现具有良好预测性的财务比率依次为现金流量／负债总额、资产收益率和资产负债率。Beaver的研究开创了用统计方法建立财务预警模型的先河。 

B. 范文提纲

一、互联网企业的概念和特点

（一）互联网企业的概念

（二）互联网企业的特征

1. 依赖于互联网平台，服务对象众多

2. 创新能力强，财富积累速度快

3. 注重客户体验，互动性强 

二、互联网企业财务状况风险概述和研究意义

（一）互联网企业财务风险的概念

（二）互联网企业财务风险的特征

1. 财务风险影响因素多样化

2. 特殊领域法律风险风险大

（三）互联网企业进行财务研究和风险分析的意义

三、互联网企业财务风险研究

（一）互联网企业风险分类

1. 盈利模式风险

2. 筹资风险

3. 投资风险

4. 政府监管风险

（二）互联网企业财务风险产生的原因

1. 复杂多变的宏观环境

2. 管理者在财务风险领域的认知缺陷

3. 企业内部财务制度建设存在漏洞

4. 企业内部监管制度不够健全

四、互联网企业财务风险防范措施

（一）确定合理的风险控制目标

1. 确定本企业的规模和行业预警临界值

2. 根据企业和行业特征选取科学预警模型

（二）建立有效的财务管理制度和预警体系

1. 明确企业内部财务关系

2. 建立和完善财务管理系统

3. 建立企业财务风险识别和分散体制

4. 建立财务风险管理制度文化

（三）加强筹资风险的管理

1.控制筹资规模

2.降低筹资利息率和有限股息率

3.优化筹资结构

（四）投资经营多元化，保持良好的财务状况

五、结束语

参考文献

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[3]吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].北京：经济研究，2001(6).

[4]周首华，杨济华，王平.论财务危机的预警分析—F分数模式[J].北京：会计研究，1996 (8-11).

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