【作　　者】
杨 华

【作者单位】
淄博职业学院 山东淄博 255314

【摘　　要】

      【摘要】 本文分仅使用财务变量和既使用财务变量又使用非财务变量两种情况，使用基于主成分分析的多元线性回归（MLR）模型和误差反向传播人工神经网络（BP-ANN）模型进行财务危机预警。结果显示，两种情况下的四个模型都可以进行财务危机预警，但预测效果存在差异：既使用财务变量又使用非财务变量的MLR模型和仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果相同，但考虑总体预测准确率后，仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果更好。
　　【关键词】 财务危机预警   主成分分析   MLR模型   BP-ANN模型

      一、研究样本设计
　　Ohlson（1980）的研究表明，根据企业破产后的信息建立模型会高估模型的预测能力。考虑我国的年报披露制度，本文选取上市公司被特别处理的前两年作为研究期间。
　　由于我国上市公司被特别处理是从1998年开始的，而且研究中需要使用现金流量和成长能力这两个变量，故本文选取2001 ~ 2006年的196家被特别处理的上市公司作为财务危机公司。
　　按照与财务危机公司上市时间相同或相近、行业门类相同或相近的原则，本文还选取了196家非财务危机公司作为配对样本。这样，研究样本就由196家财务危机公司和196家非财务危机公司共同构成。