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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

在中国经济快速发展的大环境下，中国证券市场获得了良好的发展机遇，但是中国证券市场发展至今不过短短的20多年，证券市场运行机制并不完善，证券市场对风险的规避机制也并不十分有效，a股作为证券市场的重要板块，制造业又是实体经济的重要支柱，制造业a股上市企业的财务健康状况至关重要，因而建立对制造业a股上市公司财务健康状况进行有效判定的机制是必不可少的。建立有效的财务危机预测模型，这对证券市场风险管控有十分重要的意义，制造业上市企业的稳定是整个证券市场稳定的重要前提。

建立有效的财务危机预警模型对制造业企业自身决策同样有着十分重要的意义，企业管理层在进行决策时必须要对自己企业的发展状况有深入的了解，这有助于管理层对企业未来发展进行合理有效规划，建立行之有效的财务预警模型，能够让管理层预判企业发生财务危机的概率，了解企业可能存在的财务危机，及时调整方案解决企业存在的财务危机，促进企业健康发展。我国制造业a股上市企业数量繁多并且发展迅速，作为资源密集型以及劳动力密集型产业，由于近年物价上升，企业原材料以及用工成本急剧上升，制造业企业市场竞争激烈，每年被证监会因为连续亏损而被进行特别处理或者强制退市的企业案例屡见不鲜，其中也有一部分企业借助重组等方式留在a股板块，但是无论如何，这必然会造成企业的损失，这对于以盈利为目标的上市企业显然没有做到利润最大化，是不经济的，而且财务危机并不是突然爆发的，它的发展是逐步的，渐进式的，是可以“事前控制”的，因而通过财务比率指标建立有效的财务危机预警模型是十分具有经济意义和现实意义的。

国内外研究现状

就国外来说，由于外国学者对财务危机预警方面研究起步较早，因而国外有关财务危机预警理论研究更加成熟。国外学者从不同角度运用不同的方法建立了不同的财务危机预警模型，主要包括单变量模型以及多变量模型，其中多变量模型包括多元线性判别模型，多元线性回归模型，logistic回归模型以及bp神经网络模型。1932年，fitzpatrick在《a comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms》中利用一个指标判别企业财务状况，建立单变量模型，；1966年，在《financial ratios as predictors of failure》中，beaver w首次运用财务比率判别企业财务状况是否正常；1968年，altman e在发表的《financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy》一文中选择了22个财务比率数据，采用多元线性判别方法判别企业财务状况，创建了著名的z分数模型，1977年在《zeta analysis, a new model to identify bankruptcy risk of corporations》中对z分数模型进行了改进，提出zeta分析模型。’olhson(1980)在《financial ratios and the probabilistic prediction of bankruptcy》中首次引入逻辑回归方法，突破了自变量必须符合正态分布的限制，利用概率计算出企业财务危机风险程度；之后tam及yang等人提出利用bp神经网络模型构建企业财务危机状况，armando s等国外学者还聚焦于利用数据挖掘等技术提高企业财务危机预警模型的判别度，例如支持向量机在模型构建中的使用。

就国内来说，由于国内证券市场发展时间较短，国内学者对企业财务危机预警的研究目前尚处在初级阶段，研究对象主要为上市公司。国内学者受到国外研究理论的启发，研究方法主要集中于多元线性判别，多元线性回归，多元逻辑回归以及bp神经网络。

2. 研究的基本内容

本文在国内外研究理论的基础上，以2014及2015年首次被证监会st（连续两年亏损） 的33家制造业a股上市公司为研究样本，同时以1:1的配比比例选定33家财务正常企业作为配对样本，选取14个财务比率指标数据，运用logistic回归方法建立了制造业a股上市企业的财务危机预警模型。

同时以2013年首次被st（连续两年亏损）的34家（其中17家财务异常企业，17家财务正常企业）制造业a股上市公司财务数据作为检验样本，检验财务危机预警模型的准确度，期望建立准确度较高的财务危机预警模型，为制造业a股上市企业的财务预警提供有效的模型参考，减少上市企业发生财务危机的概率，促进我国经济健康发展。

在实证分析过程中，为了减少自变量的个数，但同时尽可能的保留更多的财务样本原始数据信息，本文引入因子分析法，将因子分析法融入logistic回归过程中，如此财务危机预警模型既突破了样本指标数据必须符合正态分布的限制，而且最大程度的保留了原始财务数据，财务预测模型的准确度愈高，对制造业a股上市公司的财务状况预测失误率愈加小。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一步：查找文献，12月初--3月初，如期完成

第二步：搜集数据，3月初--3月中旬，如期完成

第三步：构建模型，3月中旬-4月初，如期完成

第四步：整理成文，4月初--4月末，如期完成

4. 参考文献

[1] fitzpatrick w. a comparison of ratios of successful industrial enterprises with those of failed firms[j]. certif. public

acc,1932,6(10): 727–731

[2]beaver w. financial ratios as predictors of failure.[j]. journal of accounting research,1966,4:71-111

[3]altman.e. financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy[j]. the journal of finance,1968,23(4):589-609