亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于Logistic回歸模型的種業(yè)企業(yè)財務風險預警模型構(gòu)建

        2023-02-16 12:50:34
        鄉(xiāng)村科技 2023年22期
        關(guān)鍵詞:貢獻率種業(yè)企業(yè)財務

        王 旭 于 洋

        哈爾濱師范大學,黑龍江 哈爾濱 150025

        0 引言

        國以農(nóng)為本,農(nóng)以種為先,種業(yè)是國家戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性核心產(chǎn)業(yè)。近年來,我國高度重視種業(yè)發(fā)展,出臺了多項政策促進種質(zhì)資源庫建立,保護新品種知識產(chǎn)權(quán)并鼓勵種業(yè)商業(yè)化。隨著我國政策的不斷完善,我國種業(yè)企業(yè)迅速發(fā)展壯大。但我國多數(shù)種業(yè)企業(yè)在發(fā)展過程中面臨嚴峻的財務風險。如何有效識別與防范種子企業(yè)的市場風險,使其實現(xiàn)健康發(fā)展,成為加快推進種業(yè)振興急需解決的問題。

        1 國內(nèi)外文獻述評

        國外部分學者對財務風險預警進行研究。國外學者Altman[1]將多元判定引進財務預警中,建立了Zscore 模型,創(chuàng)新性地選取盈利能力、杠桿、流動性、償債能力和收入活動作為變量,通過線性關(guān)系計算破產(chǎn)指數(shù),判斷破產(chǎn)風險。Blum[2]為了提升財務風險預警的專業(yè)性和準確性,嘗試在模型中添加現(xiàn)金流量指標。Zmijewski[3]在前人研究的基礎(chǔ)上構(gòu)建了多元概率比(Probit)風險預警判定模型。但該模型對數(shù)據(jù)要求比較嚴格,因此并沒有得到廣泛應用。

        目前,我國較多學者對種子企業(yè)財務風險進行了研究。楊文[4]從我國種子企業(yè)發(fā)展的角度出發(fā),對我國種子企業(yè)財務戰(zhàn)略管理及財務風險防范過程中存在的主要問題進行分析,綜合指出有效應對我國種子企業(yè)現(xiàn)存財務管理問題的解決方案。劉艷[5]就新形勢下種子企業(yè)面臨的諸多風險進行深入的分析,從風險管理和內(nèi)部控制的角度提出相應的防范和控制措施。劉永?。?]對目前我國農(nóng)產(chǎn)品的種業(yè)企業(yè)內(nèi)控管理與財政風險防范所存在的問題進行了分析,并在此基礎(chǔ)上提出了相應的解決措施,具有一定的可行性與合理性。丁志嵐[7]依據(jù)內(nèi)部控制理論,結(jié)合實際工作,分析了中小種業(yè)企業(yè)面臨的財務風險,提出了防范財務風險的對策,并對種業(yè)企業(yè)的內(nèi)控指標體系提出了構(gòu)想。然而,關(guān)于種業(yè)企業(yè)財務預警的實證研究并不是很多?;诖?筆者在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上,選取20 家種業(yè)上市公司和16 家新三板掛牌企業(yè)為研究對象,從營運能力、盈利能力和發(fā)展能力3個維度選取12個財務指標,構(gòu)建種業(yè)企業(yè)財務預警模型。

        2 研究設(shè)計

        2.1 指標選取

        在前人研究的基礎(chǔ)上,筆者從營運能力、盈利能力和發(fā)展能力3 個維度選取12 個指標,構(gòu)建種業(yè)企業(yè)財務風險預警模型。其中,營運能力的代表性指標包括存貨周轉(zhuǎn)率(x10)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(x6)和應收賬款周轉(zhuǎn)率(x7);盈利能力的代表指標包括總資產(chǎn)報酬率(x1)、成本費用利潤率(x2)、營業(yè)利潤率(x3)、凈資產(chǎn)收益率(x4)、毛利率(x5)及每股收益(x12);發(fā)展能力的代表指標包括營業(yè)總收入增長率(x8)、總資產(chǎn)增長率(x9)及凈利潤增長率(x11)。

        2.2 研究對象與數(shù)據(jù)來源

        選取36家種業(yè)企業(yè)作為研究對象,其中20家來自A 股上市企業(yè),16 家為新三板掛牌企業(yè)。相關(guān)指標數(shù)據(jù)均來源于各企業(yè)2022年年報。

        2.3 研究方法

        2.3.1 因子分析法

        在因子分析中,因子可以分為公共因子和特殊因子。因子分析法就是從研究變量內(nèi)部相關(guān)的依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯綜復雜關(guān)系的變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。其基本公式為

        2.3.2 Logistic回歸分析

        Logistic 回歸分析是解決0~1 回歸的問題中相對有效的方法,且不要求樣本必須符合正態(tài)分布,對企業(yè)財務風險的預判更加適用。其基本回歸模型為

        Logistic 函數(shù)本質(zhì)為線性回歸模型與Sigmoid 函數(shù)(以下簡稱Sig函數(shù))的結(jié)合。Sig函數(shù)為

        Sig函數(shù)的導數(shù)為

        將其帶入如式(5)所示的線性回歸函數(shù)得到Logistic函數(shù)如式(6)所示。

        綜上所述,二分類Logistic回歸模型為

        采用最大似然法所得的似然比統(tǒng)計量的概率值對變量進行剔除,公式計算為

        3 種業(yè)企業(yè)財務風險預警指標權(quán)重的計算

        3.1 基于因子分析法下財務風險預警指標權(quán)重的計算

        3.1.1 適應性檢驗

        因子分析首先要進行適應性檢驗。筆者利用KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗和Bartlett 球形度檢驗進行適應性檢驗,結(jié)果如表1 所示。由表1 可知,KMO值=0.617>0.005,Bartlett球形度檢驗的卡方值為228.053,顯著性水平近似值為0.000,說明12個變量之間的相關(guān)程度比較強,所選取的樣本可以進行因子分析。

        表1 KMO檢驗和Bartlett球形度檢驗

        3.1.2 公因子的提取

        提取公因子,分析得出種業(yè)企業(yè)具有代表性的12個財務風險指標的因子提取情況。其提取值大小反映提取后各指標信息的保存完成度,一般提取值大于0.8則視為指標信息保存度較高,滿足后續(xù)分析要求。提取公因子的結(jié)果如表2 所示。主因子特征值及方差貢獻率如表3所示。

        表2 公因子方差

        表3 主因子特征值及方差貢獻率

        由表2 可知,1/2 指標的提取值在80%以上,說明提取效果良好。由表3可知,前5項的因子特征值均大于1,累計方差貢獻率為80.098%,大于80%,說明這5個因子可以很好地解釋大部分原始指標變量,因此提取5個公因子。

        3.1.3 歸納建立因子載荷陣

        由于提取載荷平方和得出的結(jié)果只適用于主成分分析法,所以需要對上述載荷平方和進行旋轉(zhuǎn),以便進行因子分析,旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表4 所示。由表4 可知,總資產(chǎn)報酬率、成本費用利潤率、營業(yè)利潤率、凈資產(chǎn)收益率、毛利率及每股收益在F1中載荷較大,其對評價種業(yè)企業(yè)財務風險預警的貢獻率為39.723%;營業(yè)收入增長率與總資產(chǎn)增長率在F2中載荷較大,其對評價種業(yè)企業(yè)財務風險預警貢獻率為12.378%;應收賬款周轉(zhuǎn)率在F3中載荷較大,其對種業(yè)企業(yè)財務風險預警的貢獻率為10.172%;總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與凈利潤增長率在F4載荷較大,其對種業(yè)企業(yè)財務風險預警的貢獻率為9.115%;存貨周轉(zhuǎn)率在F5中載荷較大,其對種業(yè)企業(yè)財務風險預警的貢獻率為8.71%。

        成分得分系數(shù)矩陣如表5 所示。根據(jù)表5 得到公共因子F與原始變量x之間的關(guān)系,其函數(shù)關(guān)系為

        表5 成分得分系數(shù)矩陣

        根據(jù)各因子在旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻率與總方差貢獻率的比值來確定各公共因子的權(quán)重并計算綜合得分。其綜合得分的計算公式為

        3.2 基于Logistic 回歸分析法下財務風險預警指標權(quán)重的計算

        3.2.1 財務風險預警模型的建立

        在上述因子分析的結(jié)果上,筆者使用Logistic 回歸的方法得到種子企業(yè)的財務風險預警回歸方程。模型中,設(shè)自變量x為5 個主因子,因變量y為財務風險企業(yè)劃分。將F值小于0 的企業(yè)劃分為財務困境企業(yè),將F值大于0 的企業(yè)劃分為非財務困境企業(yè)。Logistic 回歸對變量有6 種剔除方法,筆者采用最大偏似然估計所得的似然比統(tǒng)計量的概率值對變量進行剔除。通過3 次迭代,得到最終的統(tǒng)計變量F5(見表6)。

        表6 方程中變量

        數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后得到回歸方程為

        式(17)中:F4代表企業(yè)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和凈利潤增長率。由此得到種業(yè)企業(yè)的財務預警模型為

        通過上述Logistic 回歸模型的結(jié)果,對不同企業(yè)進行財務風險預警的判定。在這個模型中,P的取值范圍介于0~1,判別臨界點為0.5。當P值大于0.5 時,表明企業(yè)財務狀況不佳,易出現(xiàn)財務風險;當P值小于0.5 時,表明企業(yè)處于正常運營階段;當P值為0.5 時,表明企業(yè)可能出現(xiàn)財務風險,需及時防范。

        3.2.2 財務風險預測模型檢驗

        預測效果如表7 所示,對于非財務困境企業(yè)預判準確度為100%,即有28 家非財務困境企業(yè);對于財務困境企業(yè)而言,預測有8 家財務困境企業(yè),預測正確的有7 家,預測準確度達87.5%。由此得出,該模型總體預判準確度為97.2%,有較好的參考價值。

        表7 預測效果檢驗

        4 結(jié)論

        筆者選取20家種業(yè)上市公司和16家新三板掛牌企業(yè)為研究對象,從營運能力、盈利能力和發(fā)展能力3個維度選取12個財務指標,構(gòu)建種業(yè)企業(yè)財務預警模型。結(jié)果表明,該模型的預測準確度為97.2%,預測價值較高。

        猜你喜歡
        貢獻率種業(yè)企業(yè)財務
        一種通用的裝備體系貢獻率評估框架
        關(guān)于加強企業(yè)財務內(nèi)部控制的幾點探討
        去杠桿與企業(yè)財務績效
        智富時代(2019年2期)2019-04-18 07:44:42
        關(guān)于企業(yè)財務分析的探討
        關(guān)于裝備體系貢獻率研究的幾點思考
        種業(yè)名企展示
        種業(yè)名企展示
        種業(yè)名企展示
        企業(yè)財務風險的防范
        中國商論(2016年33期)2016-03-01 01:59:41
        В первой половине 2016 года вклад потребления в рост китайской экономики достиг 73,4 процента
        中亞信息(2016年10期)2016-02-13 02:32:45
        欧美老妇多毛xxxxx极瑞视频| 中文字幕久区久久中文字幕 | 国产精品无码久久久久免费AV| 国产大片在线观看三级| 日本免费一区二区三区在线播放| 亚洲国产成人精品无码区在线秒播| 又粗又大又黄又爽的免费视频| 国产成年无码aⅴ片在线观看| 青青草在线免费观看在线| 波多野结衣中文字幕一区二区三区| 精品人妻人人做人人爽| 国产又黄又爽又无遮挡的视频| 风流少妇一区二区三区91| 蜜臀久久99精品久久久久久| 玩弄少妇高潮ⅹxxxyw| 午夜影视啪啪免费体验区入口| 中文字幕亚洲综合久久久| 国产精品久久精品第一页| 欧美性猛交xxxx黑人猛交| 啪啪网站免费观看| 99久久婷婷亚洲综合国产| 久久99国产综合精品| 久久国产36精品色熟妇| 一区二区三区国产精品| 亚洲国产一区二区三区| 国产成人aaaaa级毛片| 日本丰满妇人成熟免费中文字幕| 精品中文字幕久久久人妻| 人人妻人人澡人人爽人人dvd| 无码熟妇人妻av在线影片| 欧美人与动牲交片免费| 国产性虐视频在线观看| 天天做天天爱天天综合网2021| 欧美在线日韩| 日韩精品一区二区三区av| 亚洲熟女综合色一区二区三区| 亚洲精品国偷拍自产在线观看蜜臀| 激情五月婷婷久久综合| 最新国产不卡在线视频| 国産精品久久久久久久| 99久久亚洲国产高清观看|