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1、企业财务危机预警指标筛选探究_因子分析论文导读:：选择合适的财务指标来描述预警模型对提高预测的精度至关重要。运用显著性分析和因子分析法，对企业财务危机预警的备选指标进行筛选，并选择了76家上市公司为样本进行实证研究。通过两次筛选，最终得到由7个预警指标组成的全面互斥的财务危机预警指标体系，为进一步的财务危机预警评价提供参考。论文关键词：显著性分析，因子分析，财务危机，预警，指标筛选 一、引 言企业财务危机预警问题的研究很早就引起了各方面的关注，国内外学者取得了丰富的成果。如Fitzpatrick1和Beaver2提出单变量模型，美国学者Altman构建Z-score模型3，我国学者李
2、秉祥提出组合预警模型4；李益骐运用Logistic回归分析作为主要建模方法5,李腊生将因子分析与选择性模型相结合，构建了判别上市公司财务危机的因子分析Logit模型6，郭德仁构建了基于模糊聚类和模糊模式识别模型7，周辉仁提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型8。可见国内外学者对财务危机预警的研究主要集中在运用数学方法构建财务预警模型上二、显著性分析与因子（一）显著性一般来讲，财务危机和财务健康之间应该具有显著差别，因此进入预警模型的指标至少能有效显著的区分这两种状态，这是入针对同一财务指标变量而言，当两组样本具备方差齐性（即当两组样本不具备方差齐性（即）这样在可接受的显著性水平上
3、就可以筛选出能显著（二）因子分因子分析最早是由心理学家Karl Pearson 和Charles Speamen在1904年提出的，在多元统计分析中，因子分析是一种很有效的降维和信息浓缩技术。这种方法是从变量的相关矩阵出发，将一个维的随机向量X分解成低于个且有代表性的公因子和一个特殊的维向量因子分析，使其公因子数取得最佳的个数，从而使对维随机向量的研究转化成对较少个数的公因子的研究。即用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原来观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。该三、财务危机预警指标根据敏感性、先兆性、关联性、可操作性和互斥性的原则，本文在借鉴国内外学者的实证研究成果并结合我国上市公司实际情况的基础上，从表内信息和表外信息两个角度六个方面构建了一套包括25个指标的财务危机预警的指标体系，作为研究中使用的初始变量9，如表1所示。表内信息指标主要包括反映企业盈利能力、经表1 上市公司财务危机预警