基于Logit模型的上市公司财务困境预测研究

• 作者: 郭小敏
• 来源期刊: 经贸实践
• 关键词: 财务困境 预测模型 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 热点透视
• 页码范围: 54-55
• 页数: 2页
• 字数: 3682字
• 语种: 中文

摘要

本文以33家2016年首次被特别处理的沪深两市A股非金融行业上市公司及其配对公司为研究样本,运用Clementine数据挖掘工具,以上市公司是否被"特殊处理"作为陷入财务困境与否的判断标准,通过涵盖尽可能多的财务指标与非财务指标,构建出适合我国国情的上市公司财务困境预测模型,并根据Logit预测模型的回归结果,挑选出那些能对上市公司是否陷入财务困境产生显著影响的主要指标.本研究对利益相关者科学预测财务困境、有效规避投资风险具有重要的启示意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭小敏	山东财经大学会计学院	1	1	1.0	1.0