基于主成分分析法的我国钢铁行业财务预警模型构建研究

论文摘要

当前,我国钢铁行业受产能过剩、铁矿价格波动、国家环保政策趋紧以及近期中美贸易摩擦等因素影响,经营面临诸多不确定性,引发了潜在的财务风险。因此,探索建立适应国家政策、符合行业特色的财务预警模型对于钢铁行业来说具有重大的理论及现实意义。文章基于主成分分析法,以多因素模型作为基本框架,通过K-S检验、T检验和Mann-Whitney U检验,从42个重要财务指标和1个非财务指标中筛选出13个变量进行主成分分析,构建F计分模型,并通过24家上市钢企近年来的数据对所建立的财务预警模型进行测试,结果显示模型具有良好的可靠性。

论文目录

• 一、引言
• 二、文献综述
• 三、模型构建
•   （一） 建模准备
•     1. 财务危机的衡量标准。
•     2. 建模方法。
•     3. 建模思路。
•     4. 数据选取。
•     5. 模型指标选取。
•   （二） 模型建立过程
•     1. 确定指标值。
•     2. 变量筛选。
•     3. 抽取主成分。
•   （三） 确定主成分表达式
•   （四） 构建财务危机预警模型
•     1. 构建财务危机预警模型。
•     2. 确定F模型的临界值。
• 四、模型检验
• 五、结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王小鹏,赵帅强

关键词: 主成分分析法,钢铁行业,财务风险,预警模型

来源: 商业会计 2019年06期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 冶金工业,工业经济,会计

单位: 西安石油大学经济管理学院

分类号: F426.31;F406.7

页码: 109-113

总页数: 5

文件大小: 1134K

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