引入风险水平的外贸上市公司财务预警研究---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---摘要：本文以我国股票市场上因“财务状况异常”而被特别处理的外贸上市公司为研究对象，引入风险水平指标，运用因子分析、Logistic回归分析相结合的方法构建了我国外贸上市公司财务危机发生前三年的预警模型，并检验了该模型的有效性。关键词：风险水平指标；因子分析；Logistic回归分析；财务预警：F27文献标识码：A：1006-4311（2011）09-0174-021研究设计通过对我国上市公司财务危机状况的分析，并结合我国的实际情况，本文将研究对象界定为股票市场上因“财务状况异常”而被特别处理的ST类外贸上市公司和非ST类外贸上市公司，并由此界定标准来选取样本公司。我国现有9家ST类外贸上市公司中有2家于2008年后被特别处理。为了进行预警分析，将上述公司分成建模样本和检验样本两个子样本，并采集了2009年末和2006年末数据分别用来进行指标的筛选和模型的建立。其中建模样本包括5家ST公司和与之相应的61家非ST公司，其作用是确定预警模型，而检验样本包括4家ST公司和39家非ST公司，主要用来评估预警模型的预警能力。2指标选定及筛选2.1指标初步选定本文广泛考察了在以往的国外和国内相关研究中对最终预测模型有显著贡献的预测变量之后，并结合我国上市公司的实际情况，从企业盈利能力、企业营运能力、企业偿债能力、企业风险水平、企业发展能力五个方面初步选取共32个指标。其中，企业盈利能力包括12个指标，分别是每股收益X1、每股营业收入X2、营业利润率X3、营业毛利率X4、销售净利率X5、资产报酬率X6、总资产净利润率X7、流动资产净利润率X8、固定资产净利润率X9、现金与利润总额比---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---X10、销售收到现金比率X11、每股经营活动现金净流量X12；企业风险水平包括3个指标，分别是财务杠杆系数X13、经营杠杆系数X14、综合杠杠系数X15；企业偿债能力包括7个指标，分别是资产负债率X16、利息保障倍数X17、产权比率X18、流动负债比率X19、流动比率X20、速动比率X21、现金比率X22；企业盈利能力包括4个指标，分别是应收账款周转率X23、存货周转率X24、流动资产周转率X25、总资产周转率X26；企业发展能力包括6个指标，分别是资本积累率X27、总资产增长率X28、营业收入增长率X29、基本每股收益增长率X30、净资产收益率增长率X31、净利润增长率X32。2.2指标筛选2.2.1指标区分度检验。在众多的指标中，为了找出可以对ST公司和非ST公司区分度强的指标，且尽量避免指标问信息重叠，对32个初级指标进行筛选。首先通过SPSS统计软件对外贸上市公司t期，即2009年末数据进行单样本K-S正态分布检验，判断出各财务指标是否属于正态分布，如果是正态分布，则使用两独立样本t检验来检验其区分度：如果非正态分布，则使用两独立样本的曼-惠特尼U检验来检验其区分度，然后剔除区分度不强的16个指标（p≥0．05删除），只剩下16个指标。经剔除后保留的指标为：每股收益X1、每股营业收入X2、营业利润率X3、资产报酬率X6、总资产净利润率X7、流动资产净利润率X8、固定资产净利润率X9、每股经营活动现金净流量X12、经营杠杆系数X14、综合杠杠系数X15、资产负债率X16、流动比率X20、速动比率X21、现金比率X22、资本积累率X27、总资产增长率X28，均能对两类企业进行很好的区分。2.2.2单变量Logistic回归分析。Logistic回归分析不仅可以用来建立预测模型，也可以利用它检查每个自变量（经上步保留指标）和因变量的二元关系，通过拟合单变量回归模型来识别哪些财务指标可以很好的预测因变量，从而提高模型的拟合优度。这里应用Wald统计量，进行单变量Logistic回归检验。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---由表1，根据判别准则，我们选择相伴概率P值小于检验标准0.05的变量作为指标，即：每股收益X1、资产报酬率X6、总资产净利润率X7、流动资产净利润率X8、固定资产净利润率X9、综合杠杠系数X15、资产负债率X16、流动比率X20、速动比率X21、现金比率X22、总资产增长率X28，均能...