科技广场
科技廣場
과기엄장
SCIENCE TECHNOLOGY PLAZA
2014年
9期
170-176
,共7页
财务困境%预警%传统财务指标%EVA指标%董事会治理指标
財務睏境%預警%傳統財務指標%EVA指標%董事會治理指標
재무곤경%예경%전통재무지표%EVA지표%동사회치리지표
Financial Distress%Warning%Traditional Financial Indicators%EVA Index%Board Governance In-dicators
本文以2012年公布的我国沪深两市A股公司中的38家ST公司(包含*ST公司)为研究对象,运用Logistic回归方法,分别加入所选的传统财务指标、EVA类指标以及董事会治理变量后,一共建立了三个预警模型。结果显示,三次回归的模型判断准确率分别为81.6%、84.2%和89.5%,表明同时将EVA和董事会治理变量引入财务风险预警模型中是可行并有效的。
本文以2012年公佈的我國滬深兩市A股公司中的38傢ST公司(包含*ST公司)為研究對象,運用Logistic迴歸方法,分彆加入所選的傳統財務指標、EVA類指標以及董事會治理變量後,一共建立瞭三箇預警模型。結果顯示,三次迴歸的模型判斷準確率分彆為81.6%、84.2%和89.5%,錶明同時將EVA和董事會治理變量引入財務風險預警模型中是可行併有效的。
본문이2012년공포적아국호심량시A고공사중적38가ST공사(포함*ST공사)위연구대상,운용Logistic회귀방법,분별가입소선적전통재무지표、EVA류지표이급동사회치리변량후,일공건립료삼개예경모형。결과현시,삼차회귀적모형판단준학솔분별위81.6%、84.2%화89.5%,표명동시장EVA화동사회치리변량인입재무풍험예경모형중시가행병유효적。
By taking the 38 ST companies(including*ST companies)in China's Shanghai and Shenzhen stock exchange markets in 2012 as the object, and by using logistic regression methods, this paper establishes three early warning models after adding in proper order the variables of the selected traditional financial indicators, EVA cate-gories of indicators and Board Governance. The results show that the percent of accuracy of three regression mod-els was 81.6%, 84.2%and 89.5%respectively, which indicates that it is feasible and effective to add the EVA vari-ables and board governance variables into financial risk early warning model at the same time.