1. 研究目的与意义
自1990年11月上海证券交易所成立以来,公司发行上市一直是一种较好的直接融资的方式。
目前,我国无论是三板市场还是场外股权交易与其他国家相比,发展都比较滞缓,相关制度也不够完善,因此上市公司的壳价值非常高,ipo上市也对企业有着重要的意义,在此背景下,无论是股东还是债权人,都不愿意看到公司退市的现象发生。
自2001年,st水仙退市开始,至2016年,a股市场上,退市的公司共88家。
2. 研究内容和预期目标
选取30家st并最终退市的公司,并选取90家同行业、同时期、同规模、未退市的公司作为对比项。
其次,选取财务因素,包括盈利能力、成长能力、营运能力、偿债能力、现金流几方面,以及非财务因素,包括股权结构、董事会结构等,共30个因素。
之后,进行显著性检验,选出10个,最凸显退市公司与未退市公司不同点的指标。
3. 国内外研究现状
国内对于退市机制的研究主要集中于理论方面,包括对我国上市公司退市的现状及原因进行分析(闫瑞霞,2016);对我国退市制度的完善提出的建议(王汀汀,2016;史晓玲,2010),以及从一些财务因素或非财务因素来思考对公司业绩或是退市的影响(张妍妍,2016;杨 旸,2016) 从定量的角度来看,对于预警机制的研究,主要集中于用财务因素来分析企业的财务困境。
william beaver( 1966) 提出了单一比率模型,用单一的因素来预测财务困境。
altman(1968)则使用了多元线性判别模型,并引入部分非财务因素。
4. 计划与进度安排
2022年12月1日--2022年3月20日完成基础材料的收集,并确定写作提纲; 2022年3月21日--2022年4月20日完成论文初稿; 2022年4月21日--2022年6月1日对论文进行修改,最后定稿打印。
撰写方案: 1.交代论文研究的目的和意义; 2.进行相应的名词解释和中外文献论述; 3.阐述相应影响因素的选取 4.进行实证研究(研究设计、描述性统计、回归结果与分析、结果检验等); 5.结论与建议。
5. 参考文献
[1]Beaver W H. Financial ratios as predictors of failure [J]. Journal of Accounting Research ( Supplement) ,1966 ( 41) : 71 - 111.[2] Ohlson J. A. Financial Ratios and the Probablilistic Prediction of Bankruptcy [J] , Journal of Accounting Research. Vol: 4, 1980, P: 109- 131 [3]Foster G.Financial Statement Analysis,Prentice Hall Englewood Cliffs,NJ,1986. [4] Shleifer,Vishny. Large Shareholders and Corporate Control [J]. Journal of Political Economy,1986,( 94) : 461 - 488 [5]Dwyer D,Korablev I. Power and level validation of Moody#8217;s KMV EDF credit measures in North America,Europe and Asia[Z]. White Paper,Moody#8217;s KMV,2007 [6]杨德勇,马若微. 现代期权定价理论框架下的 财务困境解释与实证检验[J]. 财贸经济,2009( 4) : 33 - 37. [7]刘芳. 基于面板 Logistic 模型的上市公司财务困 境实证分析---以装备制造业为例[J]. 经济视角( 下) , 2011( 9) : 80 - 82. [8]杨旸,林辉. 基于离散Hopfield网络的上市公司财务困境预警研究[J]. 华东经济管理,2016,(12):156-162. [9]王汀汀,姜渝. 完善上市公司退市制度的思考[J]. 中国国情国力,2016,(10):57-60. [10]闫瑞霞,路燕娜,高洁飞. 我国上市公司退市的现状及原因分析[J]. 时代金融,2016,(26):137 139. [11]张妍妍. 公司治理对上市公司退市的影响分析--基于中国上市公司研究数据[J]. 经济体制改革,2016,(04):127-132. [12]方重,康杰,简思达. 上市公司退市制度思考[J]. 中国金融,2016,(12):46-48. [13]刘小淇,曾繁荣,周鸿. 基于非财务视角的上市公司财务困境预警研究--基于主成分逻辑回归的方法[J]. 财会通讯,2015,(06):90-93. [14]马若微,张微. 基于Logistic与Fisher的上市公司财务困境判别模型比较研究[J]. 北京工商大学学报(社会科学版),2014,(02):88-95. [15]朱永忠,姚烨,张艳. 基于主成分分析和Logistic回归的上市公司财务困境预警模型的研究[J]. 浙江工业大学学报,2012,(06):692-694 698. [16]蒋楠. 公司治理结构与财务困境相关性实证研究--以2008-2010年上市公司数据为例[J]. 财会通讯,2012,(30):111-113. [17]徐晓,鲍丽敏. ST公司与非ST公司财务困境特征的比较分析[J]. 会计之友,2012,(16):89-92. [18]卢永艳. 上市公司财务困境风险的行业差异性研究[J]. 宏观经济研究,2012,(03):80-84. [20]张妍妍,吴乔. 基于Probit模型的中国上市公司退市风险预警研究[J]. 贵州财经学院学报,2011,(01):46-50. [21]史晓玲,柳强. 试析我国上市公司退市制度[J]. 中国证券期货,2010,(08):46-47. [22]马若微. KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验[J]. 数理统计与管理,2006,(05):593-601.
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。