《全流通条件下上市公司_财务危机预警模型的实证研究18172.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《全流通条件下上市公司_财务危机预警模型的实证研究18172.docx（38页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、Evaluation Warning: The document was created with Spire.Doc for .NET.全流通条件下上市公司财务危机预警模型的实证研究课题研究人人：张宪宪、郝力力平、涂涂春辉、王法力、洪洪明、刘刘年财选送单位：航空证证券有限限责任公公司内容提要本文选择了了在20006年年1月至至20006年66月期间间，在220055年年报报公布后后，因财财务状况况异常而而首次被被ST 的533家上市市公司，同同时选取取同行业业（按证证监会行行业代码码分类）、同同规模的的53家家非STT公司作作为配对对样本。本本文从财财务指标标的角度度出发，在在了解我我国上市
2、市公司财财务困难难成因的的基础上上，探讨讨了各财财务因素素之间的的关系以以及它们们对上市市公司发发生财务务困难的的预警作作用。本本文的创创新点在在于，采采用了最最新的公公司财务务数据，改改进了数数据处理理的方式式，在因因子分析析的基础础上利用用二分类类Loggisttic回回归建立立了财务务困难的的预警模模型，该该模型的的预测效效果优于于现有的的研究结结论。同同时，本本文还针针对全流流通之后后新的市市场环境境，将“股票总总市值/负债总总额”指标引引入模型型讨论。本文得到的结论如下。（1）从统统计描述述的角度度，STT公司与与非STT公司在在已获利利息倍数数、销售售净利率率、资产产净利率率、净资
3、资产收益益率、应应收帐款款周转、现现金流动动负债比比等指标标上有明明显差异异，而在在速动比比率、流流动比率率、销售售毛利率率、营业业利润比比重等指指标上差差距不大大，且有有交叉现现象。（2） 从从单变量量分析的的角度，已已获利息息倍数、资资产负债债率、流流动比率率、销售售净利率率、资产产净利率率、总资资产周转转率、存存货周转转率、销销售现金金比率、现现金债务务总额比比、全部部资产现现金回收收率、现现金流动动负债比比等指标标，能在在=0.05的的较小显显著性水水平下与与公司的的财务困困难情况况显著相相关。（3）从多多元回归归的角度度，通过过因子分分析处理理原始数数据，然然后利用用二分类类Logg
4、isttic回回归建立立了财务务困难的的预警模模型1，对现现有数据据的判断断准确率率为944.622%。考虑到到全流通通之后的的市场现现实，本本文认为为股票市市值对上上市公司司的影响响不容忽忽视，“股票总总市值/负债总总额”这一指指标引入入预测模模型。同同样是通通过因子子分析处处理原始始数据，利利用二分分类Loogissticc回归建建立了财财务困难难的预警警模型22，对现现有数据据的判断断准确率率为944.577%。这两个模型型的预测测效果都都超过990%，准准确率基基本一致致，优于于目前的研研究结论论。本文文认为，由于模型2的结果受到了历史数据的局限，股票市值对于财务预警模型的作用尚未得到
5、体现。未来随着全流通市场的进一步规范和成熟，市值考核为指标的股权价值激励政策的逐步推广，股票市值对于财务预警模型的作用继续值得今后进一步深入研究。目 录1、前言332、文献综综述33、样本选选取和研研究方法法 43.1研究究样本443.2研究究数据553.3研究究变量553.4研究究方法664、样本变变量统计计描述65、单变量量研究75.1独立立样本的的均值比比较方法法75.2 TT检验分分析结果果86、多元回回归分析析86.1样本本及数据据96.2 LLogiistiic多元元回归分分析96.2.11多元回回归方法法选择96.2.22用因子分分析对数数据预处处理96.2.33Loggistt
6、ic回回归建立立预警模模型1116.3将股股票市值值因素引引入，建建立预警警模型2137结论1881前言 财财务危机机给企业业和社会会带来了了严重的的影响，适适时、准准确地对对企业财财务危机机进行预预测分析析是市场场竞争机机制的客客观要求求。因此此，利用用相关信信息构建建有效的的财务危危机预警警模型，从从而获得得财务状状况恶化化的上市市公司预预警信号号，对于于投资者者、债权权人、经经营者以以及监管管者等诸诸多方面面无疑都都具有重重要的现现实意义义。财务危机（FFinaanciial criisiss）又称称财务困困境（FFinaanciial disstreess），国国外多数数同类研研究采用
7、用破产标标准（AAltmman，119688；Ohhlsoon，119711；Pllattt annd pplattt，119900 annd 119944）。但但考虑到到中国的的实际情情况，国国内学者者大都将将特别处处理（SST）的的上市公公司作为为存在财财务危机机的上市市公司（陈陈静，119999；李华华中，220011）。本本文采用用以上学学者的思思路，将将ST公公司作为为研究样样本，并并将“财务危危机”定义为为“因财务务状况异异常而被被特别处处理（SST）”。本文在上市市公司财财务预警警模型的的构建中中，首先先以描述述统计和和单变量量分析对对影响企企业的财财务危机机的因素素做出初初步判
8、断断，在此此基础上上建立多多变量判判断模型型，通过过因子分分析处理理数据，利利用二分分类Loogissticc回归建建立财务务困难的的预警模模型，对对样本企企业做出出综合评评判。同时时，本文文针对全全流通之之后的市市场变化化，对于于股票市市值在财财务预警警中的作作用进行行了积极极的探讨讨。2文献综综述国外关于财财务失败败预测研研究影响响最广泛泛的是威威廉比弗（WWillliann Beeaveer）的的单一变变量模型型和阿尔尔特曼（EEdwaard I .Alttimaan）的的“Z-SScorre”模型。比比弗通过过对19945年年19664年间间79家家失败企企业和对对应的779家成成功企
9、业业的比较较研究表明明，下列列财务比比率对预预测财务务失败是是最有效效的：现现金流量量/债务务总额，净净收益/资产总总额（资资产收益益率），债债务总额额/资产产总额（资资产负债债率）。美国财务专专家阿尔尔特曼（19668）提出的的企业失失败预测测模型是是以营运运资金/资产总总额、留留存收益益/资产产总额、息息税前利利润/资资产总额额、普通通股及优优先股市市价/负负债总额额、销售售总额/资产总总额等五五项财务务比率的的加权平平均数来来测试财财务失败败的。该该模型主主要针对对于上市市公司，样样本包括括了19946年年19665年间间提出破破产申请请的333家公司司和同样样数量的的非破产产公司。通通
10、过计算算，该模模型产生生了一个个总的判判别分，成成为Z值值。Z值值越低，企企业发生生财务失失败的可可能性就就越大。同同时确定定了Z值值实际截截止点用用以判断断。阿尔尔特曼将将各种有有关的比比率合并并成单一一的预测测指数，克克服了单单个比率率内容有有限、无无法全面面揭示企企业财务务状况的的缺点。奥尔逊（OOhlsson，19880）提出一一种loogitt模型。该该模型建建立在累累积概率率函数的的基础上上，而不不需要满满足自变变量服从从多元正正态分布布和两组组协方差差相等的的条件。Logit模型另一个重要优点是在（0，1）上预测一个公司是否发生财务危机的几率。在国内，学学者周首首华等（19996
11、）对阿尔尔特曼的的“Z -scoore”模型进进行了一一定的拓拓展，建建立了“F分数数模式”，F分分数模式式的临界界值是00.02274，此此数值上上下0.07775为所所谓的不不确定区区域，FF分数越越小，则则公司发发生财务务危机的的可能性性越大。陈静（19999）根据119955年至119977年544家样本本企业财财务资料料，分别别进行了了单变量量和多变变量分析析，得出出结论是是在宣布布前一年年预警模模型的成成功率较较高，离离宣布日日越远，则则成功率率越低。吴世农、卢卢贤义（20001）对上市市公司财财务危机机预警研研究成果果表明：（1）我我国上市市公司财财务困境境具有可可预测性性。（2
12、2）在单单变量模模型中，净净资产报报酬率的的判定效效果较好好。（33）多变变量模型型优于单变变量判定定模型。（44）比较较多变量量模型下下的3种种模型，llogiit模型型的判定定准确性性最高。 李炳承（220044）选取取了1005家SST公司司与1005家非非ST公公司的配配对样本本进行均均值和总总样本均均值差异异分析，研研究发现现，财务务征兆主主要表现现为：留留存收益益和营运运资本短短缺、应应收项目目和短期期借款多多、营业业利润低低等。陈晓、陈治治鸿（220000）以770家公公司组成成分析样样本，通通过每大大类财务务指标中中分别选选取一个个指标来来进行检检验，认认为营运运资本与与总资产
13、产比率、负负债权益益比、应应收帐款款周转率率、主营营利润与与总资产产比率、非非主营利利润与总总资产比比率、留留存收益益与总资资产比率率这6个个指标的的财务困困境预测测效果最最好。3样本选选取和研研究方法法3.1研究究样本本文选择了了在20006年年1月至至20006年66月期间间，在220055年年报报公布后后，因财财务状况况异常而而首次被SST 的的53家家上市公公司，为为了更好好地研究究样本的的特征，我我们同时时选取同同行业（按按证监会会行业代代码分类类）、同同规模的的53家家非STT公司作作为配对对样本。在在选取样样本时我我们注意意以下问问题：（1）考虑虑到STT公司是是由于220055
14、年报公公布后，连连续2年年亏损而而导致被被ST的的。在选选择观测测年限时时，取被SST前11年的财财务年度度的财务务指标，即即选择220044年的财财务指标标，对应应的配对对样本取取同期的的财务指指标。（2）为了了使样本本更具有有代表性性，对非非ST公公司的选选取是在在保持同同行业、同同规模的的原则下下选取。（3）非SST的样样本选取取同行业业为第一一选择标标准，即即在资产产规模不不同的情情况下，保保持行业业的一致致性。（4）对SST样本本的选择择时，由由于本文文目的在在于研究究财务信信息对财财务预警警的作用用，因此此剔除了了有以下下几种情情况的公公司：被被注册会会计师出出具无法法表示意意见或
15、否否定意见见的审计计报告；追溯调调整导致致最近两两年连续续亏损；在法定定期限内内未依法法披露定定期报告告；在规规定期限限内未对对存在重重大会计计差错或或虚假财财务会计计报告进进行改正正；主营营业务所所属行业业发生变变化的，行行业归属属不符合合证监会会行业要要求的。3.2研究究数据本文中的数数据均来来自Wiind资资讯金融融终端。首首先从WWindd资讯金金融终端端找出220066年内被被ST的的公司信信息，然然后再根根据同行行业、同同规模的的原则查查找对应应的配对对样本，提提取样本本的财务务数据。数数据是运运用SPPSS113.00进行处处理分析析的。3.3研究究变量根据我国上上市公司司的特点
16、点，本文文分别从从偿债能能力、盈盈利能力力、运营营能力、现现金流量量等4个个方面选选择了119个财财务指标标，作为为构建财财务危机机预警模模型的预预选指标标。表1：财务务指标汇汇总表组别标号指标名称公式偿债能力X1已获利息倍倍数 （利润总额额+利息息费用）/利息费费用X2资产负债率率负债总额/资产总总额X3速动比率（流动资产产-存货货）/流流动负债债X4流动比率流动资产/流动负负债X5长期负债与与营运资资金比率率长期负债/（流动动资产-流动负负债）盈利能力 X6销售净利率率净利润/主主营业务务收入X7资产净利率率净利润/资资产总额额X8净资产收益益率净利润/净净资产X9销售毛利率率（主营收入入
17、-主营营成本）/主营收收入X10营业利润比比重营业利润/利润总总额营运能力X11总资产周转转率主营业务收收入/平平均资产产总额X12存货周转率率主营业务成成本/平平均存货货X13应收帐款周周转率主营业务收收入/平平均应收收帐款X14流动资产周周转率主营业务收收入/平平均流动动资产X15营运资本周周转率（流动资产产-流动动负债）/资产总总额现金流量X16销售现金比比率经营现金流流量净额额/主营营业务收收入X17现金债务总总额比经营现金流流量净额额/负债债总额X18全部资产现现金回收收率经营现金流流量净额额/资产产总额X19现金流动负负债比经营现金流流量净额额/流动动负债3.4研究究方法本文主要对
18、对样本进进行截面面分析和回归分分析。（1）描述述性分析析。（2）单变变量分析析。通过对STT公司的的19个财财务指标标与非SST公司司同期指指标的均均值差异异进行TT值检验验，以证证明它们们的显著著性差异异以及对对区分财财务困难难公司的的作用。（3）多变变量分析析。根据单变量量分析的的结果，选选取STT公司与与非STT公司之间间具有显显著性差差异的财财务指标标变量进进行多元元回归分析析，先通过过因子分分析处理理数据，然然后利用用二分类类Loggisttic回回归建立立财务困困难的预预警模型型并检验验。4样本变变量统计计描述表2：财务务指标基基本统计计量比较较表自变量平均值标准差最大值最小值ST
19、非STST非STST非STST非STX1-5.4559.517.9011.4882.6953.411-38.9981.14X262.98841.46618.07713.744113.44766.44416.2777.84X31.071.710.611.143.846.080.380.40X40.821.270.521.013.415.610.340.21X5-0.2110.402.093.454.8614.699-9.900-9.933X6-49.2247.4988.4885.83-2.07724.755-508.570.30X7-11.7704.7112.8553.68-0.68815.58
20、8-61.2210.10X8-325.617.861866.345.68-1.32221.922-134779.3380.21X915.83324.15511.90015.48839.37791.433-24.3353.33X100.760.800.360.521.792.01-0.444-1.288X110.360.790.190.561.062.810.070.13X123.888.503.8316.17723.777107.6660.260.51X135.2976.8224.96431.66024.4223148.510.601.98X140.691.610.421.251.938.14
21、0.140.28X152.5515.16611.57756.59962.244373.555-27.223-51.660X16-0.0660.070.400.190.940.79-1.500-0.677X17-0.0440.180.240.350.451.99-1.344-0.477X18-2.0115.7511.3448.8426.67734.055-44.775-20.116X19-3.58820.46624.97737.10056.077201.776-134.34-48.774本文首先对对样本的的财务指指标变量量进行基基本统计计量描述述分析，将将样本分分为STT类和非非ST类类，结果果
22、见表22。从表2中我我们可以以看出，ST公司与非ST公司有许多指标存在很大差距，例如X1、X6、X7、X8、X13、X19等指标。ST公司的应收帐款周转率平均值为5.29，而同期非ST公司的应收帐款周转率为76.82，说明与ST公司相比非ST公司的应收帐款变现能力强。ST公司的销售净利率平均值为-49.24，而同期非ST公司的销售净利率为7.49，这表明ST公司与非ST公司之间平均盈利能力相差巨大。ST公司的已获利息倍数平均值为-5.45，而同期非ST公司的已获利息倍数为9.51，说明ST公司的财务负担明显高于非ST公司。同时，有些些财务指指标STT公司与与非STT公司差差距不大大，而且且出现
23、交交叉现象象，如XX3、XX4 、XX9、XX10等等指标。5单变量量研究通过独立样样本的均均值比较较，分析析ST公司司与非SST公司司各单项项财务指指标的差差异规律律。假设：H00：ST公司司与非SST公司司19个财财务指标标同期均均值相等等 HH1：ST公司司与非SST公司司19个财财务指标标同期均均值不相相等5.1独立立样本的的均值比比较方法法应用T检验验，可以以检验独独立的正正态总体体下样本本均值之之间是否否具有显显著性差差异。进进行两个个独立正正态总体体下样本本均值的的比较时时，根据据方差齐齐与不齐齐两种情情况，应应用不同同的统计计量进行行检验。方差不齐时时，统计计量为 （公式式1）
24、式中，和表表示样本本1和样样本2的的均值；和为样本本1和样样本2的的方差，mm和n为为样本11和样本本2的数数据个数数。方差齐时，采采用的统统计量为为 （公式式2）式中，为两两个样本本的标准准差，它它是样本本1的方方差和样样本2的的方差的的加权平平均值的的方根，计计算公式式如下： （公式式3）当两个总体体的均值值差异不不显著时时，该统统计量应应服从自自由度为为m+nn-2的的t分布布。T检验的结结果包括括t值（tt）、自自由度（ddf）、双双尾显著著性检验验（siig. 2-ttailled）、均均值差异异（Meean Diffferrencce）、均均值差异异的标准准误差（SStd. Err
25、rorr Diiffeerennce）和和均值差差异的995%置置信区间间（955% CConffideencee Innterrvall off thhe DDifffereencee）。5.2 TT检验分分析结果果给定显著性性水平为0.05，根据SPPSS13.0运行的结果，对各个财务指标变量的显著性差异的判断情况如下。表3：T检检验结果果汇总表表组别标号指标名称显著性偿债能力X1已获利息倍倍数 X2资产负债率率X3速动比率X4流动比率X5长期负债与与营运资资金比率率盈利能力 X6销售净利率率X7资产净利率率X8净资产收益益率X9销售毛利率率X10营业利润比比重营运能力X11总资产周转转率
26、X12存货周转率率X13应收帐款周周转率X14流动资产周周转率X15营运资本周周转率现金流量X16销售现金比比率X17现金债务总总额比X18全部资产现现金回收收率X19现金流动负负债比从上面的实实证分析析可以看看出，指指标X11（已获获利息倍倍数）、XX2（资资产负债债率）、XX3（速速动比率率）、XX4（流流动比率率）、XX6（销销售净利利率）、XX7（资资产净利利率）、XX9（销销售毛利利率）、XX11（总总资产周周转率）、XX12（存存货周转转率）、XX14（流流动资产产周转率率）、XX16（销销售现金金比率）、XX17（现现金债务务总额比比）、XX18（全全部资产产现金回回收率）、XX
27、19（现现金流动动负债比比）等14个个指标能能在很少少的显著著性水平平下拒绝绝原假设设，而接接受备选选假设。这这就意味味着STT公司与与非STT公司在在ST前前1年的的上述114个指指标具有有明显的的差异。6多元回回归分析析 上上述144个指标标的均值值差异能能明显地地区别出出ST公公司与非非ST公公司的财财务特征征。但是是在实际际操作中中，我们们是需要要预测一一个企业业的财务务状况，仅仅仅区分分财务特特征是不不够的。为为此我们们运用多多元回归归来分析并并检验其其模型的的预测准准确性。6.1样本本及数据据我们仍然选选取上述述53家家ST公公司和非非ST公公司数据据。根据据截面分析析的结果果，我
28、们们将有显显著性差差异的114个财财务指标标（已获获利息倍倍数、资资产负债债率、速速动比率率、流动动比率、销销售净利利率、资资产净利利率、销销售毛利利率、总总资产周周转率、存存货周转转率、流流动资产产周转率率、销售售现金比比率、现现金债务务总额比比、全部部资产现现金回收收率、现现金流动动负债比比）作为为输入变变量。6.2 LLogiistiic多元元回归分分析6.2.11多元回回归方法法选择在多元回归归方法的的选择上上，我们们根据数数据的特特点，首首先进行行因子分分析，然然后采用用二分类类Loggisttic多多元回归归法建立立模型并并加以检检验。具体步骤如如下，(1)引入入虚拟变变量Y用用以
29、表示示是否出出现财务务危机。Y取1表示ST公司，Y取0 表示非ST公司。(2)用因因子分析析对数据据预处理理。(3) 用用二分类类Loggisttic多多元回归归建立预预警模型型并检验验。6.2.22用因子分分析对数数据预处处理由于各财务务指标之之间存在在着较多多的相关关关系，信息重重复较多多，直接接用它们们分析现现实问题题，不但但模型复复杂，而而且还会会因为多多重共线线性问题题而引起起极大的的误差。因此，我们首先利用因子分析使变量简化降维，用少数因子代替所有变量去分析整个问题。表4：巴特特利特球球度检验验和KMMO检验验KMO aand Barrtleetts TTesttKMO aand
30、Barrtleetts TTestt0.63Bartllettts TesstApproox. Chii-Sqquarre1444.27df91Sig.0.00由上表可知知，巴特特利特球球度检验验统计量量的观测测值为114444.277，相应应的概率率P值小小于显著著性水平平0.005，则则应拒绝绝原假设设，认为为相关系系数矩阵阵与单位位矩阵有有显著性性差异。同同时，KKMO值值大于00.6，原有变量适合因子分析。表5：因子子解释原原有变量量总方差差的情况况Totall Vaariaancee ExxplaaineedInitiial EiggenvvaluuesRotattionn Suum
31、s of Squuareed LLoaddinggsTotall% of VarriannceCumullatiive %Totall% of VarriannceCumullatiive %14.7934.20034.2003.8127.19927.19923.4424.55558.7552.6618.98846.17732.1615.45574.2002.5718.39964.56641.168.2782.4882.5117.92282.48850.715.0687.53360.513.6591.18870.392.7693.94480.372.6496.57790.191.3597.93
32、3100.100.7298.655110.090.6699.322120.050.3599.666130.040.2899.944140.010.06100.000从表5中可可以看出出，前44个因子子的特征征根大于于1，累累计方差差贡献率率为822.488%，即即前4个个变量解解释了原原有变量量总方差差的822.488%。在在因子旋旋转后，累累计方差差比没有有改变，没没有影响响原有变变量的共共同度。总总体上，原原有变量量的信息息丢失较较少，因因子分析析效果理理想。表6：旋转转后的因因子载荷荷矩阵Rotatted Commponnentt Maatriix(aa)CompoonenntF 1F
33、2F 3F 4X10.220.610.290.34X2-0.055-0.444-0.144-0.711X3-0.0990.19-0.1220.93X4-0.1440.10-0.0550.93X60.040.830.180.17X70.220.840.230.30X90.060.74-0.2770.03X110.190.140.810.11X12-0.044-0.0440.84-0.100X140.170.150.94-0.055X160.910.08-0.011-0.100X170.970.090.13-0.055X180.970.130.10-0.011X190.960.120.15-0.0
34、22由表 6可可知，现现金指标标（X116、XX17、XX18、XX19）在在第一个个因子上上有较高高的载荷荷，第一一个因子子F1可以以成为现现金指标标因子；盈利能能力指标标（X66、X77、X99）在第第二个因因子上有有较高的的载荷，第第二个因因子F22可以称称为盈利利指标因因子；营营运能力力指标（X11、X12、X14）在第三个因子上有较高的载荷，第三个因子F3可以称为营运指标因子；偿债能力指标（X3、X4）在第四个因子上有较高的载荷，第四个因子F4可以称为偿债指标因子。表7：因子子得分系系数矩阵阵Compoonennt SScorre CCoeffficciennt MMatrrixCo
35、mpoonenntF1F 2F 3F 4X10.000.200.060.04X2-0.011-0.044-0.033-0.266X30.04-0.133-0.0440.44X40.02-0.1880.000.46X6-0.0990.400.00-0.133X7-0.0220.340.02-0.055X9-0.0550.42-0.199-0.199X110.00-0.0550.320.06X12-0.077-0.0770.37-0.022X14-0.033-0.0110.38-0.033X160.26-0.044-0.0770.00X170.27-0.066-0.0220.03X180.27-0
36、.055-0.0330.04X190.27-0.055-0.0110.04 根根据表77的结果果，我们们可以写写出以下下因子得得分函数数：F1=-00.011X2+0.004X33+0.02XX4-00.099X6-0.002X77-0.05XX9-00.077X122-0.03XX14+0.226X116 +0.27XX17+0.227X118+00.277X199F2=0.20XX1-00.044X2-0.113X33-0.18XX4+00.400X6+0.334X77+0.42XX9-00.055X111-0.07XX12 -0.01XX14-0.004X116-00.066X177-0
37、.05XX18-0.005X119F3=0.06XX1-00.033X2-0.004X33+0.02XX7-00.199X9+0.332X111+00.377X122+0.38XX14-0.007X116 -0.02XX17-0.003X118-00.011X199F4=0.04X11-0.26X22+0.444X3+0.466X4-0.133X6-0.055X7-0.199X9+0.006X111-0.02X122 -0.03X144+0.003X177+0.004X188+0.004X1996.2.33 Loggisttic回回归建立立预警模模型1将因子分析析得到的的4个因子子与因变变量Y
38、作作为引入入变量，利用二二分类LLogiistiic回归归建立预预警模型型并预测测。二元逻辑回回归拟合合的方程程为： （公式式4）其中，PP是上市市公司发发生财务务危机的的概率；是影响财务务危机的的第i个个因素，ii=1，22，m；a，（i=1，22，m）是是待估参参数。运行SSPPS133.0，得到的结果如下：表8：模型型估计及及系数检检验Variaablees iin tthe Equuatiion BS.E.WalddfSig.Exp(BB)Step 1(aa)F1-2.4000.818.7110.000.09F2-11.0033.599.4410.000.00F3-7.6442.648
39、.3710.000.00F4-3.5221.1010.29910.000.03Consttantt1.550.853.3010.074.70从表8的结结果可以以看出，所有系数均通过了检验，可建立如下Logistic回归方程： （模型1）表9：模型型总体检检验Modell SuummaaryStep-2 Loog llikeelihhooddCox & Snnelll R SquuareeNagellkerrke R SSquaare120.8440.690.92表9输出了了模型的的似然值值（-22 Loog）和和两个伪伪决定系系数Coox & Snnelll R Squuaree和Naagel
40、lkerrke R SSquaare，后后两者从从不同角角度反映映了当前前模型中中自变量量的变异异占因变变量总变变异的比比例。我我们看到到，这两两个伪决决定系数数分别达达到0.69和和0.992，说说明模型型1中自变变量对因因变量的的解释程程度良好好。以0.500为概率率最佳分分割点进进行预测测，P大于00.500判断为为ST公公司。表10：模模型1预预测结果果Classsifiicattionn Taablee(a)ObserrveddPrediicteedYPerceentaage Corrrecct0（非STT）1（ST）Step 1Y0（非STT）40393.0221（ST）24896Overaall Perrcenntagge94.622从表10的的预测结结果来看看，模型型1的整体体预测效效果为994.662%,其中SST公司司的预测测准确率率为933.022%，非非ST公公司的预预测准确确率为996.0