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基于Logistic模型的上市公司财务预警研究
作者：周玉晶 尤华
来源：《金融经济·学术版》2014年第10期
摘要： 本文以我国中小板制造业上市公司2014年1-6月份首次因财务状况异常而被特别处理的8家公司以及与其配对的8家财务状况正常公司为研究样本，并使用二项分类Logistic回归分析，构建了被特别处理前三年的财务危机预警模型，实证研究结果表明该模型具有较强的预测能力。
关键词： 财务危机预警；中小板制造业上市公司；Logistic回归分析
随着经济的快速发展，同行业公司间的竞争日益激烈，其的财务状况对其发展有着举足轻重的影响。上市公司作为本行业优秀的代表，建立有效的财务危机预警体系是十分重要的。上市公司财务状况的好坏直接关系到投资者、企业自身、债权人以及国家的利益，建立合理有效的财务危机预警模型不仅能够帮助这些利益相关者提早预测并规避风险，而且能将损失降到最低点。作为在深圳证券交易所上市的中小板企业，其大多数处于生命周期的成长期，高成长和高收益是这类企业显著的特征，而制造业又是我国的主体产业。因此，本文研究在中小板上市的制造业公司的财务状况并对其进行财务危机预警是很有意义的。
一、研究设计
1、研究样本的选取
本文以2014 年的中小板制造业A股上市公司为研究对象，将因财务状况异常而被特殊处理的上市公司界定为ST或ST公司，即财务危机公司。实证数据来源于新浪财经网和国泰安数据库。
①财务状况异常样本组。由于2014年中小板制造业上市公司还未全面摘帽戴帽，因此本文选取在2014年前半年即1-6月份首次被ST或ST的中小板制造业上市公司共9家作为财务状况异常样本组，剔除其中因“其他状况异常”而被ST的1家公司外，共8家上市公司。
②财务状况正常样本组。本文在选取正常样本组时遵循1：1配对，且与财务状况异常公司所在的上市板块相同、子行业相同以及资产规模差异不超过5%为原则，共选取了8家财务状况正常的公司。则参与实证分析的样本共计16家公司，详见表1。
基于Logistic回归模型的信用风险预测研究
随着金融业的不断发展，个人贷款等信用类业务已经成为金融机构的重要收入来源。然而，信用风险却一直是这些业务的难题之一。因此，如何准确评估个人信用风险，成为了金融机构必须面对的挑战，也成为了许多学者关注的焦点。Logistic回归模型是一种简单、有效的预测模型，它已经被广泛应用于金融信用风险预测的研究中。
Logistic回归模型是一种分类模型，适用于输出变量为二元结果（0或1）的情况下。在金融领域中，我们将是否能够按时偿还贷款视为二元结果，并使用各种影响变量来预测个人是否能够按时偿还贷款。例如，个人的职业、收入、征信记录和负债情况等因素都会影响其还款能力。我们可以将这些因素统称为“特征”，并使用它们来训练Logistic回归模型。
Logistic回归模型是一种非常基础的模型，但是在金融领域中，它已经被广泛地使用。这是因为Logistic回归模型可以很好地处理金融领域非线性、非正态、非对称等特征，而且很容易实现、解释和验证。例如，在一个实际的信用卡客户数据中，我们可以使用各种特征来训练Logistic回归模型，来预测不良账户概率。在这个模型中，特征可以是客户的性别、年龄、收入、教育程度、家庭情况、就业情况、是否有担保人等。尽管这些特征没有明确的数学公式和规律，但是它们都可以对客户的信用风险产生重要影响。
但是，Logistic回归模型也有自身的缺陷。例如，它假设各特征之间是独立的，但是在现实生活中，这些特征之间往往是相互关联的。此外，它仅适用于二元分类问题，无法处理多元分类问题。在金融领域，这种限制可能会影响到我们对信用风险的准确评估。
对于金融机构来说，评估个人信用风险是非常重要的。过度风险可能导致机构的资产负债表严重失衡，从而陷入危机。因此，在评估信用风险时，机构应该采用合适的方法，例如Logistic回归模型，并结合其它方法来提高预测精度。此外，机构还应该根据实际情况和风险承受能力，采取相应的措施来控制信用风险。例如，对高风险客户可以采取更严格的审查和管理，或者对高风险投资进行更加谨慎的管理。
基于Logistic回归的税务稽查选案模型研究
摘 要：传统的人工税务稽查选案，具有人为因素大、缺乏科学性和准确度等弊端。建立稽查选案模型、采用计算机自动选案，可以避免上述弊端并提高工作效率。最初选取了9个财务指标，经过筛选，最终使用8个指标建立了税务稽查选案的logistic判别模型，样本回带总准确率达79.6%。
关键词：偷税；稽查选案；logistic回归模型
中图分类号：f231.6 文献标志码：a 文章编号：1673-291x（2012）35-0096-02
引言
税务稽查的工作流程主要包括选案、实施检查、审理和执行等阶段[1]。选案是找出偷漏税疑点最大的被稽查对象的过程，是稽查人员根据纳税企业的各种非财务和财务信息，进行定性和定量分析的结果。传统的人工稽查选案，主要依靠举报材料、稽查人员经验或是上级下派的任务确定稽查对象，具有人为因素多、工作强度大、准确度低等缺点。同时，如今偷逃税方法日益高明，稽查人员日益感到力不从心[2]。建立稽查选案模型、采用计算机自动选案，可以避免传统人工选案的弊端，提高稽查选案工作的客观性、科学性、准确度和工作效率，对于堵塞企业偷漏税行为具有重要作用。
一、样本选取、指标选取和均值差异检验
本文共选择了27家企业2009年上半年和2010年上半年的54组数据作为研究样本，每家企业2组数据，企业类型包括制造业、煤业、发电等行业。54组数据中诚实纳税的数据为47组，被定性为有偷税行为的数据有7组。样本数据来源于某税务局的纳税申报表和企业的财务报表。
选取税务稽查选案指标尚无统一标准，但通常应遵循综合性、规范性、易得性、重要性、稳定性、简洁性等原则[3]，根据上述原则并借鉴参考文献，本文共选择了4类9个财务指标，如表1所示，包括2个税收负担状况指标，2个盈利能力指标，2个营运能力指标，3个偿债能力指标[1-4]。对偷税组和诚实组的9个财务指标进行mann-whitney u均值差异检验（零假设h0：均值相等），用以探查各指标均值差异情况，显著性概率p值分别为：0.027、0.010、0.928、0.078、0.847、0.328、0.847、0.949、0.709，说明税负率、进销项比2个指标在5%的水平上偷税组和诚实组均值差异显著，主营业务费用率指标在10%的水平上均值差异显著。
基于logistic数学模型的种群增长规律
全文共四篇示例，供读者参考
第一篇示例：
种群增长是生物学中一个重要的研究课题，从古至今，人们一直致力于探索各种生物群体的增长规律。logistic数学模型被广泛应用于种群增长的研究中。logistic模型由数学家皮埃尔·弗朗索瓦·热涅提出，用来描述种群在资源有限的情况下的增长趋势。通过logistic模型，我们可以更好地理解种群增长的规律，并预测未来的发展走势。
让我们来了解一下logistic模型的基本原理。在logistic模型中，种群数量随着时间的推移呈现出S形曲线的增长趋势。该模型的基本方程可以表示如下：
dN/dt = rN(1 - N/K)
dN/dt表示种群数量N随时间t的变化率，r是种群固有的增长速率，K是种群的环境容量。在这个方程中，第一项rN表示种群的自然增长，第二项-rN^2/K表示种群数量受到环境资源限制的补偿性减少。当种群数量接近环境容量K时，增长速率趋于零，种群数量稳定在一个平衡值。
通过logistic模型，我们可以得出一些关于种群增长的规律。种群数量不会一直呈指数增长，而是会在某个阈值处趋于稳定。这是因为种群在资源有限的情况下，无法无限地增长下去。种群的增长速率取决于种群固有的增长速率r和环境容量K。当种群数量接近环境容量时，增长速率会减缓，最终趋于零。种群数量的波动会受到环境因素的影响，如自然灾害、疾病传播等，从而影响种群的增长走势。
在实际应用中，logistic模型可以帮助我们更好地管理和预测种群的增长情况。通过对种群数量、环境容量和增长速率等参数的测算，我们可以预测未来种群数量的变化趋势，及时采取控制措施，保护种群的生存和发展。logistic模型还可以用于研究不同因素对种群增长的影响，为生态环境保护和资源管理提供科学依据。
基于logistic数学模型的种群增长规律，为我们深入了解种群发展的机理提供了重要的理论支撑。通过对logistic模型的研究和运用，我们可以更好地预测和管理种群的增长，保护生物多样性，促进生态平衡的稳定。希望未来可以有更多的研究和实践，进一步完善logistic模型，为种群增长的研究和应用提供更为可靠的理论基础。【作者:xxx】
