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短期償債能力財務風險預警探析
一、概述20世紀90年代中后期，為了推進國有企業改革和農業產業化升級，國家有關部分和各省市批準了一些農業企業上市。然而從農業類上市公司近幾年的發展情況可以看出，其整體經營效益不佳。再加上2008年全球金融危機的負面影響，對外出口訂單驟減，應收賬款回收期加長；對內由于原材料及人工本錢上升，資金支付壓力空前加大；另外銀行銀根緊縮，再籌資困難重重，導致眾多企業面臨資金鏈斷裂的風險，嚴重制約了我國農業上市公司的持續發展，延緩了農業現代化的實現。農業上市公司作為一個有機整體，要想得到良性的發展，就必須擁有長期充足的資金支持，必須具備持續的籌資能力。而籌資活動是企業財務風險的啟動點，籌資風險既是基于資本來源角度的財務風險，又是經營風險和投資風險結果的顯現與集中爆發，所以籌資風險是具有前導性和結果性的雙重性質風險。因此關于籌資風險的科學猜測研究，不論對現階段的農業類上市公司規范籌資行為、優化融資結構，還是對未來即將上市的農業企業都具有重要的理論和現實指導意義。二、籌資風險猜測模型先容所謂籌資風險猜測，就是通過對企業財務報表及經營、投資方面相關資料的分析，利用及時的財務數據和相應數據化治理方式，將企業面臨的風險情況預先告知企業經營者和其他利益關系人。從主流的分析方法來看，單變量模型（國外大部分學者主要利用財務杠桿的高低來丈量企業籌資風險）盡管簡單易行，但作用有限；多元邏輯回回模型（Logit、Probit模型）盡管不需要嚴格的假設條件，但樣本的數目不宜少于200個，否則存在參數估計的有偏性，另外繁雜的計算過程中存在很多的近似處理，不可避免地會影響到其猜測精度；其它以非統計方法作為基礎的模型（以人工神經網絡模型為代表），由于模型難以確認、計算量較大和表述判別力較難等原因，導致在財務領域應用未幾，還有待進一步的發展。因此本文選擇多元線性判別法中最為典型的z分數模型與進指數法對農業上市公司的籌資風險作對比研究：第一，z分數模型。美國學者阿爾曼教授于1968年提出【短期償債能力財務風險預警探析】相關文章：
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