上市公司的财务预警研究——以格力电器为例_开题报告

（一）国内研究现状

我国财务风险的相关研究是从20世纪80年代末开始的。

蒋亚奇(2014)利用多元Probit财务风险预警模型对我国10家旅游上市公司进行财务风险预警，构建的多元Probit预警模型中层层递进，从宏观分析开始然后进行模型分析最后进行模型应用，证明该模型对财务预警的有效性。

张晓燕(2016)提出了CVFOA-GRNN财务预警模型，即将混沌变步长果蝇算法(CVFOA)加入到GRNN算法神经网络财务预警模型中更好的模拟财务变量，能够极大的提高人工神经网络财务风险预警模型的准确率。

关欣，王征(2016)则对多元逻辑(Logistic)模型与BP算法的人工神经网络模型进行了比较研究，将误判类型分成了两类；将财务危机误判为财务正常或相反情况，在经过研究后发现BP神经网络模型的预测精确度较高，但是Logistic回归模型则预警精准度不够而且容易犯一类错误。

饶勇(2014)则将嫡值法引入到模糊综合评价中，利用嫡值法计算指标权重再进行模糊综合评价来对进行财务风险预警，并对企业预警结果进行分类，判断企业的财务风险程度。

葛新旗、周虹(2015)则利用粗集理论对财务指标进行筛选，再利用遗传支持向量机方法构建财务风险预警模型，与传统的模型构建方法相比，遗传算法的支持向量机方法能够更准确的进行财务预警，同时利用粗集筛选方法使财务风险预警模型更能提高预警准确度。

刘洪锋、周艳海、任伟峰(2015)将Themis模型应用于财务风险预警中，能够通过对报表项目分析，有效的侦查企业的真实经营状况，所以该模型的预警准确率较高，对上市企业提前1年的预警准确度较高，连非上市公司也能够较为准确的进行风险预警。

邹新颖、涂光华(2015)利用信用风险模型及信息融资约束模型构建了财务风险预警模型，企业利用收益留存的内部融资方式风险远远低于债务或股权融资方式，通过假设企业留存收益能够满足企业生产经营的概率，则可以得出外部融资的概率，通过计算得出当企业能够有充足的资金进行扩张生产时企业则拥有良好的经济效益，以此来判定企业的经营状况。

王宗胜、尚娇娇(2015)分别利用Fisher判别和Logistic回归建立了财务预警模型，两个模型均有较好的预测效果，但相比较来说，Logistic模型的预测效果优于Fisher判别模型。徐占东和王雪标(2016)将偏最小二乘法和Logit模型结合，构建了Pls-Logit模型，研究结果表明该模型预警效果明显好于Logit模型。韩江雪(2016)将财务状况分为三类，分别用判别分析法、Ordered Logistic回归和SVM进行了财务预警的建模，SVM预测正确率最高，Ordered Logistic回归模型次之。

（二）国外研究现状

19世纪工业革命时期，法国的亨瑞·法约尔在《一般管理和工业管理》一书中把风险管理思想正式引入企业经营领域。但长期以来并没有形成完整的体系和制度，直到20世纪世纪50年代美国学者莫布雷等首次提出并使用“风险管理”一词，人们才开始系统地展开对企业风险管理的研究，并逐步形成一门学科。

在企业财务风险研究方面，马柯威茨、威廉、米勒先后对财务风险理论进行了深入研究，这三位学者的理论一脉相承。他们提出了证券组合的效率边界风险理论、计算股票系统风险的方法和通过系统风险计算股票预期收益的资本资产定价模型(CAPM)、公司价值与资本结构关系的MM理论等，为以后开展企业财务风险研究奠定了基础。

美国南加州大学的教授Water B.Neigs认为：“财务分析的本质在于搜索与决策有关的财务信息并以分析与解释的一种判断过程”。

美国纽约市大学的Leopld A.Bernstern 认为：“财务分析是一种判断过程，旨在评估企业现在或者过去的财务状况和经营成果，其主要目的在于对未来的状况和经营业绩进行最佳预测。”

二、范文提纲

 一、财务预警系统的相关概述

(一)财务预警系统的定义及性质

(二)财务预警系统的监测对象和职能

 二、上市公司财务预警分析的必要性及可行性

(一)上市公司财务中存在的问题

(二)建立上市公司财务预警系统的必要性

(三)建立上市公司财务预警系统的可行性

三、上市公司财务预警机制构建

(一)上市公司财务预警机制的构建原则

(二)上市公司财务预警机制的构建

四、上市公司财务预警案例分析

(一)格力电器公司简介

(二)格力公司财务预警系统的案例分析

1.盈利能力分析

2.偿债能力分析

3.经营与发展能力分析

五、上市公司财务危机预警问题的治理对策

(一)选取适合的财务预警指标体系

(二)完善相关法律制度

(三)完善信息披露制度

三、参考文献

[1]蒋亚奇.基于多元Probit模型的上市旅游公司的财务预警[J],统计与决策，2014(3)181-183

[2]张晓燕.基于果蝇算法的广义回归神经网络在财务预警中的应用[J].财会月刊，2016(3): 91-94.

[3]关欣，王征.基于Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较[J],统计与决策，2016(3):91-94.

[4]饶勇.基于熵权模糊综合评价法的企业危机预警研究[J].中国管理问题信息化2014(7) : 66-68

[5]葛新旗，周虹.粗集-遗传支持向量机在制造业上市公司财务危机预警中的应用[J].商业研究，2015(6):104-113.

[6]刘洪锋，周艳海，任伟峰.Themis模型及其对企业财务预警体系构建的启示[J].财务与会计，2015(1):67-69.

[7]邹新颖，涂光华.基于信用风险及融资约束模型的财务预警指标构建[J].统计与决策，2015(14):45-48.

[8]王宗胜，尚姣姣.我国制造业上市公司财务困境预警分析[J].统计与决策，2015,(03):174-177.

[9]徐占东，王雪标.一种利用Pls提取因子的财务危机预警模型[J].数学的实践与认识，2016,(02):50-61.

[10]韩江雪，我国制造业上市公司财务预警统计研究[D].北方工业大学，2016.