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第一章 导论1

1.1 研究背景1

1.2 研究的价值与意义4

1.3 问题的提出6

1.4 财务困境概念界定及辨析10

1.4.1 财务困境10

1.4.2 财务困境产生的原因15

1.4.3 财务困境与破产18

1.4.4 我国上市公司财务困境的界定19

1.4.5 静态预测与动态预测24

1.5 研究内容与思路25

1.6 研究方法28

1.6.1 实证分析与规范分析相结合28

1.6.2 静态分析与动态分析相结合29

第二章 公司财务困境预测文献述评30

2.1 国外研究综述30

2.1.1 规范性理论研究30

2.1.2 实证性理论研究40

2.2 国内研究综述64

2.3 财务困境预测研究面临的问题69

2.3.1 规范性理论研究与实证性理论研究的割裂69

2.3.2 前瞻与后看70

2.3.3 传统预测模型的静态化与动态预测需要的矛盾70

2.3.4 传统预测模型研究方法的问题71

小结71

第三章 上市公司财务困境预测的分析框架73

3.1 MM定理带来的挑战76

3.2 现代期权定价理论78

3.3 期权理论基础上的财务困境解释和模型设定84

3.4 适用性分析87

小结89

第四章 上市公司财务困境动态预测模型的建立90

4.1 财务困境预测实证检验90

4.1.1 样本洗选90

4.1.2 过程设计91

4.1.3 实证分析92

4.2 模型构建存在的现实问题95

4.2.1 非流通股对模型的影响96

4.2.2 公司资产价值增长率的假设、97

4.3 上市公司财务困境动态预测模型的构建99

4.3.1 总体样本99

4.3.2 子样本划分100

4.3.3 分割点选取101

4.3.4 模型设计102

4.3.5 模型结果102

4.3.6 模型比较与选取107

小结108

第五章 上市公司财务困境静态预测模型实证研究109

5.1 预测指标的确定109

5.1.1 文献回顾110

5.1.2 粗糙集与信息熵113

5.1.3 过程设计115

5.1.4 实证研究116

5.2 样本选取126

5.2.1 样本的选取126

5.2.2 先验概率与分割点的关系128

5.3 Fisher判别模型131

5.3.1 Fisher判别分析原理131

5.3.2 Fisher判别分析模型的建立及预测结果133

5.4 Logistic回归模型的建立及预测结果138

5.4.1 Logistic回归分析原理138

5.4.2 Logistic回归模型的建立及预测结果142

5.5 人工神经网络模型146

5.5.1 人工神经网络模型原理146

5.5.2 人工神经网络模型的建立及预测结果151

5.6 模型比较153

5.6.1 误判率比较153

5.6.2 关键指标比较154

5.6.3 稳定性比较155

小结156

第六章 上市公司财务困境动静态综合预测模型的构建157

6.1 动态模型与静态模型的组合分析157

6.1.1 财务报表运用于财务困境预测的局限性157

6.1.2 股价能够为财务困境预测提供有用信息160

6.1.3 股价与财务指标的综合可以更好地预测财务困境161

6.2 上市公司财务困境动静态综合预测模型的建立164

6.2.1 模型结果164

6.2.2 模型判别效果165

6.3 动静态综合预测模型的优越性分析166

6.3.1 功率曲线166

6.3.2 误判率比较168

小结169

第七章 研究结论与讨论170

7.1 主要结论和创新点170

7.1.1 主要结论170

7.1.2 研究创新点172

7.2 进一步研究的展望和建议173

附录1175

附录2181

附录3235

参考文献299

后记310