文化與旅游服務(wù)業(yè)財務(wù)危機預(yù)警
——基于logistic回歸模型

楊夢玲, 毛惠媛, 汪 敏

(沈陽大學(xué) 商學(xué)院, 遼寧 沈陽 110041)

文化與旅游服務(wù)行業(yè)存在的前期資本投入較大、經(jīng)營周期普遍較短、風(fēng)控意識及能力較為薄弱等問題大大增加了行業(yè)風(fēng)險,導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)危機頻發(fā)的情況越來越多,所以,有必要構(gòu)建文化與旅游服務(wù)業(yè)的財務(wù)危機預(yù)警模型。財務(wù)危機預(yù)警以企業(yè)財務(wù)會計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過建立敏感財務(wù)指標(biāo)并觀察其變化,可以對企業(yè)可能出現(xiàn)的財務(wù)危機實時監(jiān)測,并預(yù)測企業(yè)的財務(wù)危機。目前,國內(nèi)外學(xué)者對文化與旅游服務(wù)業(yè)進行財務(wù)預(yù)警分析研究的不是很多,但事實上,行業(yè)財務(wù)危機預(yù)警研究對促進行業(yè)發(fā)展至關(guān)重要。因此,本文將針對文化與旅游服務(wù)行業(yè)構(gòu)建財務(wù)危機預(yù)警模型,以發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營管理過程中存在的潛在風(fēng)險和危機,使經(jīng)營者能夠在財務(wù)危機爆發(fā)前有所警惕,規(guī)避風(fēng)險。

一、 文獻綜述

Beaver研究了30個財務(wù)指標(biāo),發(fā)現(xiàn)越接近破產(chǎn)的企業(yè),預(yù)測準(zhǔn)確率越高,破產(chǎn)前一年的預(yù)測準(zhǔn)確率最高[1]。Altman首次運用多元線性判別法,以預(yù)警準(zhǔn)確率為標(biāo)準(zhǔn)選取了5個變量,根據(jù)預(yù)警準(zhǔn)確率賦予不同的權(quán)重,通過加權(quán)計算得出綜合得分Z值[2]。Martin使用Logistic模型研究了銀行破產(chǎn)情況,結(jié)果表明:Logistic模型的檢測能力非常強,預(yù)判準(zhǔn)確率在85%以上[3]。Odom等利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把樣本劃分為訓(xùn)練的樣本和空白的樣本,并用Z評分模型中的5個財務(wù)指標(biāo)作為解釋變量,實證結(jié)論為:判別正確率遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)統(tǒng)計模型[4]。陳靜發(fā)表了國內(nèi)第一篇關(guān)于財務(wù)預(yù)警的文章,她的研究表明:流動比率和債務(wù)比率的誤判性最小[5]。……