检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南昌大学经济管理学院,江西南昌330031 [2]南昌大学共青学院,江西九江332020
出 处:《科技广场》2014年第9期170-176,共7页Science Mosaic
基 金:国家自然基金(编号:71363043);江西省社会科学研究"十一五"规划项目(编号:10GL29);江西省高校人文社会科学研究"十一五"规划项目(编号:GL1153)阶段性成果
摘 要:本文以2012年公布的我国沪深两市A股公司中的38家ST公司(包含*ST公司)为研究对象,运用Logistic回归方法,分别加入所选的传统财务指标、EVA类指标以及董事会治理变量后,一共建立了三个预警模型。结果显示,三次回归的模型判断准确率分别为81.6%、84.2%和89.5%,表明同时将EVA和董事会治理变量引入财务风险预警模型中是可行并有效的。By taking the 38 ST companies(including*ST companies)in China's Shanghai and Shenzhen stock exchange markets in 2012 as the object, and by using logistic regression methods, this paper establishes three early warning models after adding in proper order the variables of the selected traditional financial indicators, EVA cate-gories of indicators and Board Governance. The results show that the percent of accuracy of three regression mod-els was 81.6%, 84.2%and 89.5%respectively, which indicates that it is feasible and effective to add the EVA vari-ables and board governance variables into financial risk early warning model at the same time.
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.31