「开题报告」Z模型在我国上市公司财务预警中运用

作者：jialongit | 发布时间：2021-01-02 10:45:06 收藏本文下载本文

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字体：宋体，四号段落：居中一、立论依据 1.研究意义、预期目标研究意义：2007年一场由美国而起的金融危机席卷全球，大批企业纷纷倒闭，很多上市公司的股票纷纷下跌，2007年至2009年世界范围内每年破产的企业远远高于新设企业，很多的上市公司陷入了财务困境。如何应对特殊情况下的财务风险，如何防范企业有可能出现的财务危机成为大家关注的一个话题。有色金属是国民经济、人民日常生活及国防工业、科学技术发展必不可少的基础材料和重要的战略物资。随着国民经济的持续快速健康发展，以及电子、交通运输、机械制造、建筑装饰等产业的全面进步，对有色金属的需求越来越大。近年来，我国有色金属冶炼及压延加工业取得了辉煌的成就。但是2009年是新世纪以来有色金属工业最困难的一年，有部分的上市公司如*ST中坞（000657），*ST张铜(002075)经营状况急剧恶化。2010 年是继续应对国际金融危机、加快转变发展方式，保持有色金属工业平稳较快发展的一年。有色金属价格走势与2009年不同，主要呈震荡态势。经营风险加大，盈利难度增加。所以本文觉得有必要对有色金属冶炼及压延加工业的上市公司的财务风险进行研究。

预期目标：本文在参照国内外已有研究结论的基础上，从上市公司财务风险的角度出发，结合有色金属冶炼及压延加工行业的现状，运用Z计分模型，来探讨其在该行业的适用性，得出相关的结论，从而为后续的研究提供一些参考，以便建立最适合有色金属冶炼及压延加工业的财务风险预警模型，为增强该行业上市公司的竞争力提供一定的探索性建议。

2.国内外研究现状财务风险是任何一个企业永远关注的主题，随着经济的迅速发展，上市公司的财务风险也越来越复杂化。特别是金融危机后，许多企业因为无法在第一时间内化解危机纷纷破产倒闭。寻找一个具体行业的财务分析预警模型也成为许多企业关注的焦点。目前国内外学者对于财务风险预警的研究已取得了可观的成果，但是由于样本选取，研究方法及绩效评价角度的差异，造成研究结果并不一致。

国内首先是陈静（1999）对我国上市公司财务困境进行预测。通过选取27家ST公司和27家非ST公司作为对比样本进行研究后提出：单变量分析简单有效，多元Z值判定模型的重要性在于它介绍了一种方法技术,使用几个变量综合估计, 获得有关企业财务状况的信息。但是他们又有不同程度上的局限性。尽管如此他们在上市公司的财务风险的预测中仍然发挥着不可小觑的作用，具有重要的实践意义。张玲（2000）选取沪深两市120家上市公司为样本，从偿债能力、盈利能力、资本结构状况和营运状况4个方面15个相关财务比率中筛选出4个变量构建了二分类线性判定模型。她认为该模型具有超前四年的预测效果，而且从第一年到第四年其预测的准确性递减。换言之，二分类线性判定模型可在ST公司戴帽前4年或者ST公司开始出现亏损的前2年就可预知公司的未来前景。高晓鑫(2008)认为“虽然EVA涉及对传统利润指标复杂的调整计算，其实用性遭到国内学者的质疑，而且有关EVA在预测财务困境方面的研究目前在国内不多，但是通过模型验证，EVA对公司财务困境的预测具有相关性，且相对其它财务指标其预测准确程度更高，这说明运用EVA对中国上市公司财务状况进行评价与分析是可行的。” 国外研究比较具有代表性的是Beaver（1966）以单变量分析法和Altman（1986）的Z计分模型。Beaver（1966）以单变量分析法发展出财务危机预警模型，该模型中使用5个财务比率分别作为预警指标变量对79家经营成功的企业和79家经营失败企业进行一元判别预测，最终得出用“现金/总负债”即债务保障率进行预测的效果最好，用“净利润/总资产”的效果次之。并且离经营失败日越近, 误判率越低, 预见性越强。Altman（1986）通过研究得出Z计分模型，他认为企业破产的下限值为1.81，非破产的上限值为2.99，任意落在1.81到2.99范围内的分数都被认为是在忽略区域内，这个区域是因为原始样本存在错误分类两类的重叠而产生的。

无论是Beaver的单变量预测模型还是Altman的多变量模型，尽管每一种预警机制都存在一定的不足和局限，但对财务风险的防范都将起到一定的积极作用。我国很多学者在借鉴前人研究成果的基础上根据我国的国情，对不同的行业和不同的地区的上市公司进行研究，对各种模型进行完善，提出一些具有代表性的意见，对我国上市公司财务风险的防范和预警起到了很好的指导作用。

3.参考文献 [1]刘晓棠.基于VAR上市公司的财务风险度量指标体系构建和实证分析[D].沈阳:沈阳工业大学,2007.[2]邓沛泉.上市公司财务风险的检测和预警模型的研究[D].广州:暨南大学,2006.[3]李建.基于数据挖掘的上市公司财务风险预警研究[D].西安:西安科技大学,2009.[4]梁眉.上市公司财务风险研究[J].合作经济与科技,2009(1).[5]王敏.我国上市公司财务危机实证研究[J].合作经济与科技,2010(3).[6]谢东.上市公司的财务风险及防范[J].决策&信息,2008(9).[7]付涛.财务风险与研究[J].财政监督,2009(1).[8]王丽.基于“Z-Score”模型的我国上市交通运输企业财务预警研究[D].天津:中国民航大学,2008.[9]赵谨.基于Z-score 模型的水泥业上市公司财务预警研究[J].财会通讯,2009(12).[10]王大伟.基于Z-Score模型的我国机械类上市公司财务预警分析[D].武汉:武汉科技大学,2009.[11]王剑伟.沪深A股房地产行业上市公司的Z分数模型[J].财政金融,2007(1).[12]陈静.上市公司财务恶化预测的实证研究[J].会计研究,1999(4).[13]张玲.财务危机预警分析判别模型[J].数量经济技术经济研究,2000(3).[14]高晓鑫.我国上市公司财务预警研究[D].北京:北京林业大学,2008.[15][美]阿瑟.威廉姆斯.风险管理与保险[M].北京：商业出版社,1990.[16]康晓春.关于企业财务风险预警的探讨[J].冶金财会,2006(11).[17]雷振华.上市公司财务风险预警模型研究[D].长沙:湖南农业大学,2006.[18]丁钰鑫.我国上市公司财务风险评价的生存分析模型研究[D].北京:北京林业大学,2009.[19]孟庆江.有色金属行业经济运行情况分析与思考[J].中国有色金属, 2010(02).[20]有色金属冶炼及压延加工业:业绩喜人,忧患犹存[J].中国城市金融, 2006(09).[21]朱文婷.上市公司财务预警研究[D].武汉:华中科技大学,2007.[22]Beaver W.Financial ratios as predictors of failures in empirical research in accounting [J] Supplement to the Journal of Accounting Research,1967(1),(5):119-149.[23]Robert I.Meter.Fundamentals of Insurance [J].European Economic Review,1986, 14:58-79.[24]A1tman E.I, Financial Ratios.Discriminate Analysis and the Prediction of Bankruptcy, [J].Journal of Finance, 1968,(12): 45-62.二、研究方案 1.主要研究内容（或预期章节安排）

1 前言 2 财务风险的概述 2.1 风险的界定 2.2 财务风险的界定 2.3 上市公司财务风险的成因 2.4 财务风险与财务危机的关系 3 财务风险预警概况 3.1 财务风险预警定义 3.2 财务风险预警的方法 3.3 Z-score模型 4 有色金属冶炼及压延加工业上市公司Z值模型实证分析 4.1 有色技术冶炼及压延加工业行业简介 4.2 样本的选择与财务指标的选取 4.3 实证分析 4.4 结论 5 不足及展望 5.1 本文的不足之处 5.2 展望 2.实施方案和进度计划实施方案：文献研究的重点是通过Z模型来分析其在有色金属冶炼及压延加工业的适用性，从而为该行业寻求更好的财务风险预警机制奠定基础。主要将通过中国期刊网、学位论文数据库和EBSCO等查找相关的文献；

关于有色金属冶炼及压延加工业的一些数据资料主要通过统计年鉴、相关政府部门、统计部门网站获得。

进度安排：

第6学期第19-20周至第7学期第1-5周：在指导教师的指导下，广泛搜集、研究相关文献资料，完成毕业论文选题。

第7学期第6-12周：在导师的指导下，完成外文翻译、文献综述和开题报告撰写；

参加开题答辩，进一步论证选题价值、确立主要研究内容，论证研究方案的合理性和可行性。

第7学期第13-14周：撰写论文详细提纲，交给导师批阅，反复修改，保证论文结构的合理性。

第7学期第15-20周：开始写作毕业论文，完成初稿。

第7学期寒假：结合毕业论文选题开展调查研究。

第8学期第1-2周：在导师的指导下进一步写作、完善毕业论文。

第8学期第3-6周：在导师的指导下，充分利用毕业实习的机会，结合毕业论文内容开展进一步的调查研究，完成论文。第8学期第7周：在导师的指导下，进一步修改、完善毕业论文；

定稿并上交。

第8学期第9-11周：参加毕业论文答辩。