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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

生存分析相关方法是国内外学术界兴起时间不长的一种新的分析与管理风险的统计方法，越来越多的学者深入讨论并应用这一类方法。生存分析中数据独特、方法灵活的特征，使生存分析方法在实践中避免了众多经典风险分析统计方法的劣势，较好地契合财务风险评价的要求。本文的研究目的就在于将生存分析引入企业财务风险的探究，结合我国国情，建立一个科学有效的模型，从而为企业关于财务风险的评价与预测提供借鉴信息。

探究并建立企业的财务风险分析模型能够在企业对其自身风险进行观察与分析、评价与管理等情形时提供客观的理论支持，在有利于企业提高风险意识的同时，加强企业对风险的控制与管理。通过建立一个合理的企业财务风险分析模型并对其深入研究，能够有效发现对企业财务状况影响重大的因素，从而进一步分析企业自身存在的各项缺陷，这也对企业内部控制制度的整改与完善起到促进作用，使公司的整体经营情况得到相应的改善，防止被特殊处理。

国内外研究现状

国际上现有的对企业财务风险进行分析的统计模型基本可划分为如下几种：多元判别分析模型、条件概率模型以及人工神经网络模型，这些模型有的发展情况各异。edward i.altman早在1968年便建立了基于多元判别分析方法的财务风险分析z-score模型，随后(1977)其又对z-score模型进行修改完善，通过实验增加模型变量从而进一步提出zeta模型，此方法较z-score模型而言，明显提高了上市公司经营状况划分的准确性；james ohlson(1980)应用logit模型对破产与非破产公司的财务风险进行分析与预测，效果良好；tam和kiang(1992)根据网络中的样本得到权重，采取三层bp神经网络建立相应的企业财务风险分析模型。

现如今，我国有关企业财务风险的模型发展滞后、体系不完备。其中，杨淑娥等人(2003)遵循我国证券市场的现实状态，利用主成分分析法，在z-score模型的基础上建立对于我国企业相匹配的y-score模型；陈晓等人(2000)使用特殊处理和非特殊处理上市公司的财务数据建立logit模型，对公司的财务风险进行评价与预估，效果良好；李晓峰等(2006)应用bp神经网络方法建立企业财务风险分析模型，该模型能够评价企业财务风险与经营情况。

2. 研究的基本内容

本文研究生存分析模型在财务风险分析方面的应用，主要探讨如下内容：

1）生存分析方法在财务风险分析方面的背景、研究意义及其国内外发展现状；

2）与生存分析方法相关的理论介绍。

3）实例探究，对财务指标数据进行缺失值、异常值以及多重共线性处理，并利用乘积极限法对模型进行大体估计，再利用主成分筛选后的组合指标建立cox比例风险模型、确定参数。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1）2017年2月—2017年3月，仔细研究相关文献，总结生存分析模型及其优缺点；并将相关的理论知识进行梳理，探究生存分析方法在财务风险分析方面的可行性与适用性；

2）2017年4月，通过不断修正、比较，对财务指标数据进行处理，利用乘积极限法对模型进行大体估计，再利用主成分筛选后的组合指标建立cox比例风险模型、确定参数。通过软件编程得出我国上市公司财务风险的相关结论；

3）2017年5月初，对上市公司财务风险状况做出预测与检验，并完成毕业论文的撰写和修改。

4. 参考文献

[1] 郝志华，丛爱玲．中小企业财务风险的成因及其防范措施探讨[j]．《北方经济》，2012(14)：112-112.

[2] 丁钰鑫．我国上市公司财务风险评价的生存分析模型研究[d]．北京：北京林业大学，2009．

[3] 赵远．基于生存分析的上市公司财务风险预警研究[d]．云南：云南财经大学，2011：2-3．