| 上市公司财务困境预测模型的再比较 |
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| 引用本文： | 胡援成,田满文.上市公司财务困境预测模型的再比较[J].经济学,2005,4(B10):173-188. |
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| 作者姓名： | 胡援成 田满文 |
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| 基金项目： | 本文为国家自然科学基金资助项目“我国企业资本结构与风险控制研究”[项目批准号：70262001]的阶段性研究成果. |
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| 摘 要： | 本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。
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| 关 键 词： | 财务困境 多元判别分析（MDA） Logistic回归 改进型BP神经网络 |
A Comparison of Models for the Prediction of Financial Distress in Chinese Stock Market |
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| Authors: | YUANCHENG Hu MANWEN TIAN |
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