基于判别分析法的上市公司财务危机预测模型的研究

SPSS操作方法：判别分析例题

为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 5

贝叶斯判别的SPSS操作方法： 1. 建立数据文件 2．单击Analyze→ Classify→ Discriminant，打开Discriminant Analysis 判别分析对话框如图1所示：图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。。选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。图2 Define Range对话框 4、选择分析方法 Enter independent together 所有变量全部参与判别分析（系统默认）。本例选择此项。 Use stepwise method 采用逐步判别法自动筛选变量。

上市公司财务预测与价值评估模型整理

《公司财务预测与价值评估模型》 --龙听整理---------------------------------------------- 风险资产的定价- 资本资产定价模型 Capital Asset Pricing Model CAPM 模型是对风险和收益如何定价和度量的均衡理论, 根本作用在于确认期望收益和风险之间的关系, 揭示市场是否存在非正常收益 . 一个资产的预期回报率与衡量该资产风险的一个尺度――贝塔值相联系。要点是掌握在资本资产定价模型下的金融市场均衡是一种竞争均衡，及在金融市场均衡时，如何测定证券组合或组合中的单个证券的风险以及风险和收益的关系。第一节无风险借贷及其对投资组合有效集的影响? 第二节标准的资本资产定价模型－－资本市场均衡及均衡时证券风险与收益的关系? 第三节特征线模型－－证券收益率与均衡时市场收益率的关系、阿尔发系数?第四节资本资产定价模型的检验与扩展 1964－1966年夏普（William E sharp）林内特、莫辛分别独立提出，CAPM 实质上要解决的是，假定所有投资者都运用前一章的马氏证券组合选择

方法，在有效边界上寻求有效组合，从而在所有的投资者都厌恶风险的情况，最终每个人都投资于一个有效组合，那么将如何测定组合中每单个证券的风险，以及风险与投资者们的预期和要求的收益率之间是什么关系。可见，该模型是建立在一定理想化假设下，研究风险的合理测定和定价问题。并认为每种证券的收益率只与市场收益率和无风险收益率有关。 William Sharpe, (1934-)资本资产定价模型（CAPM) 第一节无风险借贷对有马科维兹有效集的影响一、无风险资产的定义二、允许无风险贷款下的投资组合三、允许无风险借入下的投资组合四、允许同时进行无风险借贷——无风险借入和贷出对有效集的影响一、无风险资产的定义 ? 在单一投资期的情况下，无风险资产的回报率是确定的 ? 无风险资产的标准差为零

判别分析-四种方法

第六章判别分析 §6.1 什么是判别分析判别分析是判别样品所属类型的一种统计方法，其应用之广可与回归分析媲美。在生产、科研和日常生活中经常需要根据观测到的数据资料，对所研究的对象进行分类。例如在经济学中，根据人均国民收入、人均工农业产值、人均消费水平等多种指标来判定一个国家的经济发展程度所属类型；在市场预测中，根据以往调查所得的种种指标，判别下季度产品是畅销、平常或滞销；在地质勘探中，根据岩石标本的多种特性来判别地层的地质年代，由采样分析出的多种成份来判别此地是有矿或无矿，是铜矿或铁矿等；在油田开发中，根据钻井的电测或化验数据，判别是否遇到油层、水层、干层或油水混合层；在农林害虫预报中，根据以往的虫情、多种气象因子来判别一个月后的虫情是大发生、中发生或正常；在体育运动中，判别某游泳运动员的“苗子”是适合练蛙泳、仰泳、还是自由泳等；在医疗诊断中，根据某人多种体验指标（如体温、血压、白血球等）来判别此人是有病还是无病。总之，在实际问题中需要判别的问题几乎到处可见。判别分析与聚类分析不同。判别分析是在已知研究对象分成若干类型（或组别）并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类。对于聚类分析来说，一批给定样品要划分的类型事先并不知道，正需要通过聚类分析来给以确定类型的。正因为如此，判别分析和聚类分析往往联合起来使用，例如判别分析是要求先知道各类总体情况才能判断新样品的归类，当总体分类不清楚时，可先用聚类分析对原来的一批样品进行分类，然后再用判别分析建立判别式以对新样品进行判别。判别分析内容很丰富，方法很多。判别分析按判别的组数来区分，有两组判别分析和多组判别分析；按区分不同总体的所用的数学模型来分，有线性判别和非线性判别；按判别时所处理的变量方法不同，有逐步判别和序贯判别等。判别分析可以从不同角度提出的问题，因此有不同的判别准则，如马氏距离最小准则、Fisher 准则、平均损失最小准则、最小平方准则、最大似然准则、最大概率准则等等，按判别准则的不同又提出多种判别方法。本章仅介绍四种常用的判别方法即距离判别法、Fisher 判别法、Bayes 判别法和逐步判别法。 §6.2 距离判别法基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心即分组（类）的均值，判别准则是对任给的一次观测，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。距离判别法，对各类（或总体）的分布，并无特定的要求。 1 两个总体的距离判别法设有两个总体（或称两类）G 1、G 2，从第一个总体中抽取n 1个样品，从第二个总体中抽取n 2个样品，每个样品测量p 个指标如下页表。今任取一个样品，实测指标值为),,(1'=p x x X ，问X 应判归为哪一类？首先计算X 到G 1、G 2总体的距离，分别记为),(1G X D 和),(2G X D ，按距离最近准则

距离判别法及其应用

距离判别法及其应用一、什么是距离判别（一）定义距离判别分析方法是判别样品所属类别的一应用性很强的多因素决策方法，根据已掌握的、历史上每个类别的若干样本数据信息，总结出客观事物分类的规律性，建立判别准则，当遇到新的样本点，只需根据总结得出的判别公式和判别准则，就能判别该样本点所属的类别。距离判别分析的基本思想是：样本和哪个总体的距离最近，就判它属于哪个总体。（二）作用判别个体所属类型。例如在经济学中，可根据各国的人均国人民收入、人均工农业产值和人均消费水平等多种指标来判定一个国家经济发展程度的怕属类型医学上根据口才的体温、白血球数目以及其他病理指标来判断患者所患何病等。二、距离判别分析原理（一）欧氏距离欧氏距离（Euclidean distance ）是一个通常采用的距离定义，最多的应用是对距离的测度。大多情况下，人们谈到距离的时候，都会很自然的想到欧氏距离。从数学的角度来讲，它是在m 维空间中两个点之间的真实距离。在二维空间中其公式为： 2 21221)()(y y x x d -+-=

推广到n 维空间其公式为： 2 1) (1 i n i i y x d -=∑= （二）马氏距离在判别分析中，考虑到欧氏距离没有考虑总体分布的分散性信息，印度统计学家马哈诺必斯（Mahalanobis ）于1936年提出了马氏距离的概念。设总体T m X X X G },...,,{21=为m 维总体（考察m 个指标），样本 T m i x x x X },...,,{21=。令μ=E(i X )(i=1,2, …，m)，则总体均值向量为 T m },,{21μμμμ???=。总体G 的协方差矩阵为： ]))([()(T G G E G COV μμ--==∑。设X ，Y 是从总体G 中抽取的两个样本，则X 与Y 之间的平方马氏距离为： )()(),(12Y X Y X Y X d T -∑-=- 样本X 与总体G 的马氏距离的平方定义为： )()(),(12μμ-∑-=-X X G X d T 1．两总体距离判别。设有两总体1G 和2G 的均值分别为1μ和2μ，协方差矩阵分别为1∑和2∑（1∑，2∑>0），1?m X 是一个新样本，判断其属于哪个总体。定义1?m X 到1G 和2G 的距离为),(12 G X d 和),(22 G X d ，则按如下判别规则进行判断： 1G X ∈，若),(12G X d ≤),(22G X d 2G X ∈，若),(22G X d ﹤),(12G X d (1)当1∑=2∑时，该判别式可进行如下简化： ),(12G X d -),(22G X d =)()(111μμ-∑--X X T -)()(212μμ-∑--X X T

SPSS操作方法：判别分析例题

实验指导之二判别分析的SPSS软件的基本操作 [实验例题]为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为三种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 x5：人均集体所有制职工标准工资

贝叶斯判别的SPSS操作方法： 1. 建立数据文件 2．单击Analyze→Classify→Discriminant，打开Discriminant Analysis判别分析对话框如图1所示：图1 Discriminant Analysis判别分析对话框 3．从对话框左侧的变量列表中选中进行判别分析的有关变量x1~x9进入Independents 框，作为判别分析的基础数据变量。从对话框左侧的变量列表中选分组变量Group进入Grouping Variable 框，并点击Define Range...钮，在打开的Discriminant Analysis: Define Range 对话框中，定义判别原始数据的类别数，由于原始数据分为3类，则在Minimum（最小值）处输入1，在Maximum（最大值）处输入3（见图2）。。选择后点击Continue按钮返回Discriminant Analysis主对话框。图2 Define Range对话框 4、选择分析方法

多个总体距离判别法(DOC)

多个总体距离判别法及其应用课程名：年级：专业：姓名：学号：

目录一、摘要 (1) 二、引言 (1) 三、原理 (1) 3.1定义 (1) 3.2思想 (1) 3.3判别分析过程 (1) 四、具体应用 (3) 4.1判别分析在医学上的应用 (3) 4.2距离判别法在居民生活水平方面的应用 (9) 4.3判别分析软件的使用 (12) 五、参考文献 (14) 六、附录 (15)

一、摘要近年来随着信息化社会的进行，数据分析对我们来说日趋重要，为了对数据的分类进行判别，本文介绍了数据分类判别的一种方法：距离判别法。本文从多个总体距离判别法理论出发并结合例题详细介绍了多个总体距离判别法的在医学领域以及居民生活水平方面的应用，同时也简单介绍了spss 软件一般判别法的具体操作。关键词：距离判别法判别分析一般判别分析二、引言随着科技的发展，判别分析在经济，医学等很多领域以及气候分类，农业区划，土地类型划分等有着重要的应用，本文从多个总体距离判别分析理论出发，介绍了多个总体距离判别法在医学以及人民生活方面的应用，并介绍了spss 一般判别分析的应用。三、原理 3.1 定义距离判别法：距离判别分析方法是判别样品所属类别的一应用性很强的多因素决方法，其中包括两个样本总体距离判别法，多个样本距离判别法。多个总体距离判别法：多个总体距离判别法是距离判别法的一种，是两个总体距离判别法的推广，具有多个总体，将待测样本归为多个样本中的一类。 3.2 思想计算待测样本与各总体之间的距离，将待测样本归为与其距离最进的一类。 3.3 判别分析过程对于k 个总体k 21G G G ?，，，假设其均值分别为：k 21u u u ，，，?，协方差阵

财务管理模型财务困境的预测模型研究

财务管理模型财务困境的预测模型研究 Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】

判别分析的基本原理讲课稿

判别分析的基本原理

判别分析的基本原理和模型一、判别分析概述（一）什么是判别分析判别分析是多元统计中用于判别样品所属类型的一种统计分析方法，是一种在已知研究对象用某种方法已经分成若干类的情况下，确定新的样品属于哪一类的多元统计分析方法。判别分析方法处理问题时，通常要给出用来衡量新样品与各已知组别的接近程度的指标，即判别函数，同时也指定一种判别准则，借以判定新样品的归属。所谓判别准则是用于衡量新样品与各已知组别接近程度的理论依据和方法准则。常用的有，距离准则、Fisher 准则、贝叶斯准则等。判别准则可以是统计性的，如决定新样品所属类别时用到数理统计的显著性检验，也可以是确定性的，如决定样品归属时，只考虑判别函数值的大小。判别函数是指基于一定的判别准则计算出的用于衡量新样品与各已知组别接近程度的函数式或描述指标。（二）判别分析的种类按照判别组数划分有两组判别分析和多组判别分析；按照区分不同总体的所用数学模型来分有线性判别分析和非线性判别分析；按照处理变量的方法不同有逐步判别、序贯判别等；按照判别准则来分有距离准则、费舍准则与贝叶斯判别准则。二、判别分析方法（一）距离判别法１．基本思想：首先根据已知分类的数据，分别计算各类的重心，即分组（类）均值，距离判别准则是对于任给一新样品的观测值，若它与第i 类的重心距离最近，就认为它来自第i 类。因此，距离判别法又称为最邻近方法（nearest neighbor method ）。距离判别法对各类总体的分布没有特定的要求，适用于任意分布的资料。２．两组距离判别两组距离判别的基本原理。设有两组总体B A G G 和，相应抽出样品个数为21,n n ， n n n =+)(21，每个样品观测p 个指标得观测数据如下，

财务管理模型我国上市公司财务困境预测模型研究

我国上市公司财务困境的预测模型研究内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。一、财务困境预测模型研究的基本问题财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。 (一)财务困境的定义关于财务困境的定义，有不同的观点。Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。Ross等人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务”，即技术破产。在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。 (二)预测变量的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。

平稳时间序列的模型

目录摘要 (1) 第一章绪论 (2) 1.1 时间序列模型的发展及其作用 (2) 1.2 什么是时间序列模型 (2) 1.3 本文研究的主要方法和手段 (2) 1.4 本文主要研究思路及内容安排 (2) 第二章 ARMA模型 (4) 2.1 ARMA模型的基本原理 (4) 2.2 样本自协方差函数、自相关函数和偏相关函数 (4) 2.3 ARMA模型识别方法 (5) 2.4 模型参数估计 (6) 第三章实例分析 (7) 3.1 题目 (7) 3.2 问题分析 (7) 3.3 问题求解 (8) 3.3.1数据的观测 (8) 3.3.2数据处理 (8) 3.3.3求解自相关和偏相关函数 (8) 3.4 模型的识别及求解 (9) 3.5 结论 (11) 参考文献 (12) 附录 (12) 评阅书 (15)

《随机过程》课程设计任务书

摘要 ARMA模型是研究时间序列的重要方法，由自回归模型（简称AR模型）与滑动平均模型（简称MA模型）为基础“混合”构成。ARMA模型广泛应用在经济、工程等各个领域得益于其在具体预测方面的优势。在许多方面用该模型所作出的预测比其他传统经济计量方法更加精确。平稳时间序列模型主要有自回归模型(AR)、滑动平均模型(MA)和自回归滑动平均模型(ARMA)等，这些线性模型考虑因素较简单。自回归滑动平均模型(ARMA)计算简单，易于实时更新数据。本文描述了ARMA模型的原理、自相关函数和偏相关函数的计算过程、模型的识别方法以及ARMA模型的计算过程。并给出一组平稳时间序列的数据，对数据进行分析和处理，求出自相关系数和偏相关，并利用MATLAB软件画出自相关系数和偏相关图形，有图可知它们都是拖尾的，因此可以确定是) ARMA模 p , (q 型。接下来就是确定) ARMA的阶数，本文采用了AIC准则确定模型的阶数， p , (q 在实际问题中，为使线性模型简单起见，通常p与q的数值被取得较小，却需都不为零。确定阶数后，就用我们学过的求解方法解出未知的参数，这样我们就得到了混合模型的表达式。关键字：) ARMA模型，自相关函数，偏相关函数 p , (q

上市公司财务预警模型设计与分析

上市公司财务预警模型设计与分析财务预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。财务预警中的数学模型就是财务预警模型，它是指借助企业财务指标和非财务指标体系，识别企业财务状况的判别模型。财务预警模型的设计可以有两种，一种是单变量模型，这就是传统的财务指标分析。对这些指标的分析，能够揭示企业某一方面或几个方面是否存在问题。通过对这些指标的长期观察和分析，能够从一定程度上发现企业是否存在财务危机。但是，这种分析方法有其弊端，这些单个比率都只反映企业风险程度的一个方面，并且当它们彼此不完全一致时，指标的预警作用可能被抵消，因此其有效性受到一定的限制。因此，构建多变量模型就成为必然选择。在多变量模型的构建方法上，可以有多元线性判定模型、LOGIT 模型、神经网路模型等。结合我们计量课程所学和我们本篇课程论文样本的选取实际情况，我们将选择LOGIT 模型来构建我们的这篇文章。一、理论方法应变量y 是0～1二元变量，其定义如下： i y =1,该公司为财务困境公司；i y =0，该公司为财务健康公司。通过对n 个样本公司的回归分析，1 k i i ij j j y F αξβ==+ +∑ ，可以确定每个解释变量的系数。从而可以确定每个公司的*i y ，*i y 不是观测值，而是每个公司的期望值。 Logit 模型采用的是Logistic 概率分布函数,具体公式为 1 1i i z p e -= +，其中1 k i ij j j Z F αβ ==+∑ ，对于给定的Fij ，Pi 是第i 个企业财务困境的概率。因为这个概率是 Logistic 概率分布函数曲线下从-∞到Zi 之间的面积,所以指标Zi 的值越大,第i 个公司财务状况陷入困境的概率越大。上式经过数学整理可得 1i i p Ln p =-1 k i ij j j Z F αβ==+∑，根据样本数据使用最大似然估计法估计出各参数值α,β,可求得第i 个公司陷入财务困境的概率。根据配对选取样本的特点，一般假设先验概率为0.5，可以判断Z 值大于0.5的公司存在财务危机的可能性比较大，而小于0.5的公司一般认为是财务健康的。二、解释变量设计根据财务指标对公司的财务状况进行预警，一般将财务指标分类为以下几类：盈利能力指标，包括资产净利润率、资产报酬率、净资产报酬率、销售净利率、主营业务利润率、每股收益，根据对指标的分析，一般认为净资产报酬率对盈利能力最具有综合性；变现能力比率，包括流动比率、速动比率、超速动比率；负债比率，有资产负债率、产权比率、有形净值债务率等；资产管理能力指标，有总资产周转率、存货周转率、应收帐款周转率、固定资产周转率等，可选择总资产周转率进入分析；成长能力指标有总资产增长率、主营业务收入增长率、留成利润比、留存收益总资产比、每股净资产等；现金指标，有现金流动负债比、现金债务总额比、销售现金比、全部资产现金回收率等，还有其他的一些指标，如主营业务

上市公司财务分析研究汇总版整理版

上市公司财务分析研究文献综述上市公司公之于众的财务报表及相关的会计信息是用以沟通、传递企业财务状况和经营业绩的重要工具，故其规范性和真实度直接影响人们对企业财务状况和经营成果的分析和判断。每个投资者都深刻的明白财务报表的重要性，但是分析数据却需要很多专业知识，很多人望而却步。而分析上市公司财务报表的目的概括来说就是：通过财务报表挖掘出具有长期持续竞争力的企业，保持盈利能力持续增长的企业，便于投资者和潜在的投资者在进行财务分析的时候可以充分掌握信息，做出正确的决策。一、全面了解上市公司对外公开披露的信息，总体掌握上市公司的财务状况若要掌握上市公司的财务状况就要依靠全面阅读财务报表及其报表附注。财务报表包括资产负债表、损益表和现金流量表、附表及报表附注和财务状况说明书。阅读完以上各种报表后，仅仅对公司的资产规模、盈利和亏损情况有了大致了解。更需要注意的是报表附注，仔细研究公司的会计政策、会计评估，以及会计政策、会计评估变更原因的说明，看变更对财务状况、经营业绩是否产生影响。报表附注往往包含大量有用的信息，这些信息有助于更好地理解分析财务报表，尤其更应注意或有事项、资产负债表日后事项、重要资产转让、关联方式关系及交易等的说明。孤立的报表数字没有实际意义，只有联系报表附注中所揭示的相关信息进行深入剖析，才能真正了解企业的实际状况。二、上市公司财务分析的基本内容上市公司财务分析的基本内容主要包括盈利能力、偿债能力和营运能力分析。首先，盈利能力是现代企业财务分析的核心内容，通常是指企业在一定会计期间内赚取利润的能力。反映上市公司盈利能力的指标有：每股收益、每股净资产、净资产权益率、市盈率、销售利润率、资产报酬率、成本费用利润率等。其次，偿债能力是指企业偿还各种债务的能力，是衡量企业财务管理水平的核心内容。反映偿债能力的指标分为短期和长期偿债能力指标。反映短期偿债能力的指标有：流动比率、速动比率；反映长期偿债能力的指标有：资产负债率、负债权益比率、股东权益比率、获取利息倍数等。最后，营运能力反映企业使用经济资源或资本的效率及其有效性。反映营运能力的指标有：营运资金周转率、存货周转率、应收账款周转率。三、财务报表分析的局限性首先，财务报表本身有自己的局限性。财务报表严格按照会计准则、会计制度及其他相关法规编制而成，是会计的产物。只能说明财务报表的编制是合乎规范的，并不能保证它能准确反映公司的实际生产经营情况。其主要表现一是使用历史成本来计量资产，折旧净值往往不能代表其现行的市价；二是假设币值不变原则，不按通货膨胀率调整，也会在一定程度上造成资产价值不实，会计核算以货币计量为基本前提，而货币稳定是货币计量假设的内容之一；三是谨慎原则要求预计损失而不预计收益，有可能夸大费用，从而少计收益和资产；四是按照年度编制，只提供了短期信息，有可能导致忽略了反映公司潜力的有关信息。其次，会计信息的质量。根据真实的财务报表才有可能得出正确的分析结论。一是报表中的数据是分类汇总性数据，只是提供有限数量的财务信息，并不能直接反映公司财务状况的详细情况。二是会计信息披露不及时《公开发行股票信息披露实施细则（试行）》中规定：股份有限公司应当在每个会计年度中不少于两

平稳时间序列预测法

7 平稳时间序列预测法 7.1 概述 7.2 时间序列的自相关分析 7.3 单位根检验和协整检验 7.4 ARMA模型的建模回总目录 7.1 概述时间序列取自某一个随机过程，则称：一、平稳时间序列过程是平稳的――随机过程的随机特征不随时间变化而变化过程是非平稳的――随机过程的随机特征随时间变化而变化回总目录回本章目录宽平稳时间序列的定义：设时间序列，对于任意的t,k和m，满足：则称宽平稳。回总目录

回本章目录 Box-Jenkins方法是一种理论较为完善的统计预测方法。他们的工作为实际工作者提供了对时间序列进行分析、预测，以及对ARMA模型识别、估计和诊断的系统方法。使ARMA模型的建立有了一套完整、正规、结构化的建模方法，并且具有统计上的完善性和牢固的理论基础。 ARMA模型是描述平稳随机序列的最常用的一种模型；回总目录回本章目录 ARMA模型三种基本形式：自回归模型（AR：Auto-regressive）；移动平均模型（MA：Moving-Average）；混合模型（ARMA：Auto-regressive Moving-Average）。回总目录回本章目录如果时间序列满足其中是独立同分布的随机变量序列,且满足：

则称时间序列服从p阶自回归模型。二、自回归模型回总目录回本章目录自回归模型的平稳条件：滞后算子多项式的根均在单位圆外，即的根大于1。回总目录回本章目录如果时间序列满足则称时间序列服从q阶移动平均模型。或者记为。平稳条件：任何条件下都平稳。

三、移动平均模型MA(q) 回总目录回本章目录四、ARMA(p,q)模型如果时间序列满足：则称时间序列服从(p,q)阶自回归移动平均模型。或者记为：回总目录回本章目录 q=0，模型即为AR(p)； p=0，模型即为MA(q)。 ARMA(p,q)模型特殊情况：回总目录回本章目录例题分析设，其中A与B 为两个独立的零均值随机变量，方差为1；

传媒行业上市公司z―score模型分析

传媒行业上市公司Z―Score模型分析传媒行业上市公司Z―Score模型分析摘要：财务风险的防范对企业的持续稳定发展有着重大的影响，本文以32家传媒行业上市公司为研究样本，运用“Z-Score”模型对我国传媒行业上市公司的财务风险进行实证分析，并根据对Z值均值、Z值分布结果、变量指数均值的分析结果及行业发展特点提出建议，以期能够为我国传媒行业上市公司在防范财务风险方面提供些许借鉴。关键词：财务风险“Z-Score”模型上市公司传媒行业几年我国传媒行业发展迅猛，产业内部的产值规模及组成结构都产生了较大的变化，随着传媒行业发展环境的不断优化，科技含量不断提高，新媒体迅速成长，传统媒体正逐步寻求通过结构调整达到与新媒体融合发展。机遇与挑战并存，传媒行业在发展过程中更要注重财务风险的控制，在有效降低企业财务风险的基础上，抓住良好的发展机遇，以发展成为跨媒体、跨行业、跨地区的“大传媒”产业。一、财务风险分析模型――“Z-Score”模型 “Z-Score”模型就是一种多变量预测财务风险的模型，即运用反映企业资产流动性、累计获利能力、投资价值等多种财务指标加权汇总产生的总判别分（即Z值）对财务风险量化分析。 Z值判别函数表达式如下：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5 Z值为判别函数值，反映财务风险的大小。Z值越小，企业财务风险越大，破产可能性越大。Edward I Altman教授的研究结果表明，如果Z值小于1.81，则企业财务危机严重，如果Z 值在1.81-2.99 之间，则企业财务状况处于“灰色地带”，即财务状况不明晰，企业可能会出现破产情况，应重视财务风险的控制。如果Z值大于2.99，则表明企业财务状况良好，企业财务风险较低。 X1为营运资本/资产总额，反映了企业资产的流动性。X1值越大，说明企业资产流动性越好。企业的营运资本的持续减少，会导致企业资金周转不灵，企业容易陷入短期偿债危机。

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上市公司财务分析报告范文导语：财务分务分析是企图了解一个企业经营业绩和财务状况的真实面目，从晦涩的会计程序中将会计数据背后的经济涵义挖掘出来，为投资者和债权人提供决策基础。下面小编为您推荐一篇公司财务分析报告，欢迎阅读! 一、公司背景(一)、公司简介1、公司基本情况证券代码:300016 证券简称:北陆药业公司名称:北京北陆药业股份有限公司公司英文名称:beijingbeilupharmaceuticalco。，ltd。交易所:深圳公司注册国家:中国城市:北京市工商登记号:110000004222500 注册地址:北京市昌平区科技园区白浮泉路10号办公地址:北京市昌平区科技园区白浮泉路10号注册资本:15274、9104万元法人代表:王代雪董事会秘书:刘宁上市日期:2009-10-30 招股时间:2009-09-28 2、公司主营业务及经营范围公司主营业务:药品生产以及药品经销，目前主要产品包括对比剂系列产品、降糖类药物和抗焦虑类中药等。经营范围:许可经营项目:生产、销售片剂、颗粒剂、胶囊剂、小容量注射剂、大容量注射剂、原料药(钆喷酸葡胺、碘海醇、格列美脲、瑞格列奈)。上市公司财务分析报告。一般经营项目:自有房屋的物业管理(含写字间出租);法律、行政法规、国务院决定禁止的，不得经营;法律、行政法规、国务院决定规定应经许可的，经审批机关批准并经工商行政管理机关登记注册后方可经营;法律、行政法规、国务院决定未规定许可的，自主选择经营项目开展经营活动。3、公司产品对比剂产品:枸橼酸铁铵泡腾颗粒(复锐明?)——口服磁共振用铁对比剂、碘海醇注射液(双北?)——

非离子型碘对比剂、钆喷酸葡胺注射液口服降糖药产品:格列美脲片(迪北?) 抗焦虑抑郁产品:九味镇心颗粒(二)、股权分布简介1992年，公司前身北京市北陆医药化工公司成立，2001年变更为股份有限公司，2008年被科技部认定为高新技术企业，2009年10月在创业板上市，公司实际控制人也是公司创始人王代雪先生目前持有公司23、13%的股权。公司控股公司中的新先锋主要是负责药品经销业务，易佳联主要是负责网络服务和软件业务，公司也利用它来完成主营业务对比剂在医院进行学术营销，推广和售后服务的一个技术平台。公司参股的中技经投资顾问公司主要从事生物技术、信息技术、能源等各类投资，目前未利润贡献。(三)、企业文化及理念1、企业理念企业愿景:百年北陆核心口号:尽显关爱企业使命:创就价值人生核心价值观:务实、稳定、创新企业精神:共创、共进、共赢经营理念:细分市场、最大份额2、企业文化北陆用真心真情关爱患者，http://.net/by/52436.html给患者带来健康、幸福和快乐; 北陆用真心真情爱护员工，提高员工的生活，实现员工的价值; 北陆用真心真情服务客户，满足客户的需求，实现客户的价值; 北陆用真心真情奉献社会，爱心亲善，造福众生。二、环境分析(一)、宏观环境1、从人口、收入、医疗体制来看中国仍然处于人口老龄化的进程中，人口数量的增长和年龄结构的改变长期影响疾病谱;2003年人均gdp已经超过1000美元，中国进入新一轮消费升级阶段，医疗保健等在消费结构中的比例将保持持续上升，在这个长期过程中可能会受到经济回落对消费的短期冲击，但随着全民医保的建立，政府在医疗保健方面

上市公司财务分析报告

篇一：企业年度财务分析报告企业年度财务分析报告篇二：上市公司财务报表分析报告江西黑猫炭黑股份有限公司上市公司财务报表分析报告目录第1章：公司概况 ............................................................................. .............................................. 2 第2章财务报表分析 ............................................................................. . (3) 2.1公司财务报表 ............................................................................. . (3) 2.1.1资产负债表 ............................................................................. ............................... 3 2.1.2利润表 ............................................................................. ....................................... 4 2.1.3现金流量表 ............................................................................. ............................... 5 2.2指标分析 ............................................................................. (7) 2.2.1偿债能力分析 ............................................................................. ........................... 7 2.2.2营运能力分析 ............................................................................. ........................... 8 2.2.3获利能力分析 ............................................................................. ........................... 9 2.2.4 发展能力分析 ............................................................................. .......................... 9 2.2.5综合分析（杜邦分析法） ........................................................................... . (10)

判别分析三种方法

作业一：为研究1991年中国城镇居民月平均收入状况，按标准化欧氏平方距离、离差平方和聚类方法将30个省、市、自治区．分为两种类型。试建立判别函数，判定广东、西藏分别属于哪个收入类型。判别指标及原始数据见表9-4。 1991年30个省、市、自治区城镇居民月平均收人数据表单位：元／人 x1：人均生活费收入 x6：人均各种奖金、超额工资(国有+集体) x2：人均国有经济单位职工工资 x7：人均各种津贴(国有+集体) x3：人均来源于国有经济单位标准工资 x8：人均从工作单位得到的其他收入 x4：人均集体所有制工资收入 x9：个体劳动者收入 x5：人均集体所有制职工标准工资

一、距离判别法解：变量个数p＝9，两类总体各有11个样品，即n1＝n2＝11 ，有2个待判样品，假定两总体协差阵相等。由spss可计算出：协方差和平均值

合计x1 123.2881 23.27817 22 22.000 x2 80.4895 22.04796 22 22.000 x3 50.8709 6.14867 22 22.000 x4 10.1450 3.11887 22 22.000 x5 6.0659 2.72297 22 22.000 x6 14.6060 6.73264 22 22.000 x7 15.7215 6.64603 22 22.000 x8 8.7895 3.02700 22 22.000 x9 1.5291 1.31496 22 22.000 知道了均值和协方差可利用matlab计算线性判别函数W（x）的判别系数a和判别常数。程序如下： v=[1.000,0.217,0.299,0.045,-0.054,0.688,0.212,0.121,-0.245;.217,1,.102,-.234,-.211,. 136,-.052,.116,.154;.299,.102,1,-.296,-.062,.091,-.017,-.607,-.034;.045,-.234,-.296,1,. 762,-.172,-.297,.103,-.554;-.054,-.211,-.062,.762,1,-.156,-.342,.022,-.654;.688,.136,.0 91,-.172,-.156,1,.235,.384,-.098;.212,-.052,-.017,-.297,-.342,.235,1,-.040,.424;.121,.1 16,-.607,.103,.022,.384,-.040,1,-.071;-.245,.154,-.034,-.554,-.654,-.098,.424,-.071,1]; >> m1=[139.2664;93.0918;53.9882;11.2073;6.7645;17.9345;17,8327;11.0018;1.6736];m 2=[107.3099;67.8873;47.7536;9.0827;5.3673;11.2775;13.6102;6.5773;1.3845]; >> m=(m1+m2)/2; >> arfa=inv(v)*(m1-m2);

我国上市公司财务困境的预测模型研究

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