文献类型：期刊文章

作　　者：陈文俊[1]

机构地区：[1]湖南经济管理干部学院财会系,湖南长沙410004

出　　处：《系统工程》

年　　份：2005

卷　　号：23

期　　号：6

起止页码：80-84

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、EBSCO、INSPEC、JST、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对奥特曼Z模型的不足之处进行了修正,寻找尽可能准确预测财务困境的模型,并选取我国上市公司中41家财务陷入困境的公司和41家财务正常的公司为样本,应用逐步回归分析法,研究了财务困境出现前2年这两类公司的20个财务指标,从中选定7个指标作为预测变量,主要采用Fisher判别分析和Logistic回归分析两种方法分别建立了财务困境预测模型。实证研究结果表明这2个模型与奥特曼的Z模型相比均有较好的预测效果,针对我国上市公司财务困境的预测准确度有显著提高。

关 键 词：财务困境预测 Z模型  FISHER判别 LOGISTIC回归

分 类 号：F830[金融学类]