判别指标范文（精选8篇）
判别指标 第1篇
空中交通拥挤判别指标的建立与应用
摘要：空中交通拥挤的判别是交通和安全领域需要深入研究的一个问题.针对国内日益增长的空中交通流量,在参考道路交通拥挤识别的.基础上,综合考虑空中交通的特点,结合国外空中交通流量管理系统的优点,提出并建立了空中交通拥挤判别的指标,对指标进行了分析和计算,扇区拥挤指标的计算中引入了当量航班的概念,充分考虑了管制员的工作负荷;依据拥挤指标对拥挤状态进行了分级,最后给出了该指标的应用示例.该判别指标符合实际,能有效判别空中交通的拥挤状态,并为空中交通安全评估的进一步研究提供了基础.作 者：岳仁田 赵嶷飞 罗云 YUE Ren-tian ZHAO Yi-fei LUO Yun 作者单位：岳仁田,YUE Ren-tian(中国地质大学(北京)工程技术学院,北京,100083;中国民航大学,安全科学与工程学院,天津,300300)
赵嶷飞,ZHAO Yi-fei(中国民航大学,空中交通管理学院,天津,300300)
罗云,LUO Yun(中国地质大学(北京)工程技术学院,北京,100083)
期 刊：中国民航大学学报 ISTIC Journal：JOURNAL OF CIVIL AVIATION UNIVERSITY OF CHINA年，卷(期)：,26(3)分类号：X951关键词：空中交通 拥挤 判别指标 安全评估
判别指标 第2篇
投资回收期也称返本期，是反映投资回收能力的重要指标，分为静态投资回收期和动态投资回收期。
(1)静态投资回收期
判别指标 第3篇
(一) 国外文献
Beaver等 (1982) 采用横截面数据和时间序列结合的综合回归分析方法, 发现现金流量可以在会计盈余的基础上提高对股价的解释力。这是较早利用现金流指标解决此类问题的研究。Stalwart Mc Leay等 (1997) 提供了现金流中增量信息内容的更多证据, 并认为大多数公司应将重点放在对过去现金流量的指数加权平均预测上, 而不是对当前值的观察。Beneish (1999) 建立了一个发现利润操纵行为的模型。并选取了1982~1992年期间发生利润操纵行为的74家公司和2332家非舞弊公司, 组成了匹配样本进行比较, 研究结果证明了舞弊的可能性与某些财务报表变量之间的系统性的关系, 当应收账款出现不正常的增长、毛利率恶化、资产质量下降、销售的快速增长、应计制增加时, 舞弊发生的可能性就会增加。这个结果符合会计数据在发现利润操纵行为方面的有用性。Bell和Carcello (2000) 选用了与Bell等 (1991) 相同的方法, 建立和测试了一个Logistic回归模型, 以评价舞弊财务报告发生的可能性。在该模型中, 重要的风险因素包括:薄弱的内部控制环境、公司快速的发展、盈利能力与同行业不一致、管理层过分强调满足盈利目标、管理层说谎或推诿责任、公司的性质 (上市公司或非上市公司) 、薄弱的内部控制与激进的管理层的相互作用等。Beasley&Carcello (2000) 针对20世纪80年代后期至90年代最容易发生欺诈事件的科技、卫生保健、金融服务等三个行业, 把发生财务欺诈的公司和非财务欺诈的公司与公司治理程度的关系进行了分析, 发现欺诈公司比非欺诈公司的公司治理机制都相对弱些。
(二) 国内文献
刘立国, 杜莹 (2003) 利用多元回归分析考察上市公司治理结构与财务信息舞弊之间的关系, 研究结果认为发生财务舞弊的公司, 其法人股比例更高, 流通股比例更低, 并且其执行董事 (或内部董事) 在董事会中的比例更高。王啸 (2004) 研究了我国A股市场上2002年再融资 (包含配股和增发) 的48家上市公司的现金流以判断是否存在舞弊行为, 发现样本公司经营性现金流净额与控制样本公司相比, 在再融资当年显著下滑, 上市公司很可能在再融资前一年调高了经营性现金流净额。陈理 (2006) 在其硕士论文中考察了1999~2004年深沪两市再融资的554家A股公司的数据后得到上市公司在在融资前后主营业务收入没有明显变化, 但是进一步考察现金流指标发现再融资当年, 单位经营性现金流和利润含现率相对于上一年明显下滑, 下滑幅度显著大于所在行业平均水平。
从文献综述中可以看到, 已有的相关研究基本都是利用报表数据结合相应的数学方法对舞弊样本分析, 通过考察舞弊报告与非舞弊公司财务报告之间的不同点, 或舞弊报告自身的特点建立判断模型, 进而用于对未来数据的判别。但是, 随着研究的深入, 发现在应计制条件下, 舞弊企业的资产负债表并不存在明显的数据判断特征。而一些解释程度很好的判断模型都要添加一些财务数据以外的哑变量 (如企业规模, 审计意见, 股东身份, 持股比例等) , 这些研究都是利用公司治理结构的相关变量补充舞弊公司财务数据的不足, 进而找到舞弊公司的判别特点。一般说来, 权责发生制下利润表所提供的净利润比现金净流量表数据能更好地反映企业的经营业绩。但是, 在考虑财务信息真实性时, 结果就不是如此了。对一个希望掩盖真实情况的企业来讲, 利用应计制下收入、支出与现实情况的脱节, 以及财务处理的主观性因素, 企业可以很容易操纵自己的账面数值。而现金流量表所提供的现金流量信息是在收付实现制基础上产生的, 且可由信用度较高的第三方机构——银行所提供的原始凭证和相关数据予以证实, 可见现金指标的真实性是较高的, 不易有人为造假的空间 (余江涛, 2003) 。但是, 利用现金流指标对财务舞弊判别的研究却很少。本文通过分析, 借鉴他人研究结果, 建立对舞弊样本和非舞弊样本的分类现金流量指标, 通过聚类分析中的判别分析法对指标的解释效果作出验证。并进一步建立相应的判别函数, 希望能对财务舞弊分析, 或对财务报表审计研究作出贡献。
二、研究设计
(一) 研究方法
判别分析法是一种有效的对个案进行分类分析的聚类分析方法。与其它聚类分析法不同的是, 它事先已经给定了组别的特征, 根据一批分类明确的样本在若干指标上的观察值, 建立一个判别函数和判别准则, 并根据回代判别的准确率评估其实用性。判别分析法的优点是使用限制少, 只要保证判别变量之间没有显著的相关关系就可以, 且其数学原理并不复杂。判别分析法的弊端是, 如果使用的方法不同, 得到的分类结果也会千差万别, 因此判别分析法一般常被用来进行探索性分析。但本文是为了验证设计的指标是否能对公司的舞弊行为作出标识以及标识的程度, 所以分类的方法并不会对验证结果产生影响。
(二) 指标体系
本文的指标体系, 是建立在国内外企业财务报告舞弊模型的研究基础之上, 并结合对已有财务舞案例分析得到建立指标为依据。通过初步的筛选, 一共选择了以下8个指标作为分类的依据指标。 (1) A1。A1=经营活动现金净流量/ (经营活动现金净流量+投资活动现金净流量+筹资活动现金净流量) , 用于判断投资及筹资活动产生的现金流。由于上市公司不是投资公司, 其主业下的经营活动才是最主要的活动, 而企业报表中整体的现金流是包含经营、投资与筹资三种情况的现金流, 为了能够更好地解释企业的经营获利能力, 需要知道企业总现金流内究竟有多少是由企业的生产经营活动产生的。在设计指标时对分母取绝对值是为了避免数值正负不一致时对指标的影响。 (2) A2。A2=销售商品, 提供劳务所收到的现金/期末存货, 用于判断企业有无故意在期末改变存货量以影响现金流, 如为增加资产数额不减少已经售出的存货, 或者为了增加销售收入而将企业的存货视为已销售。这种行为很有可能导致企业期末资产保持一个较高的水平, 或者收入虚增。又很可能导致企业流动比例等指标与实际值偏离。但这些做法并不会产生现金流的变化, 如果企业采用上述方法人为调整报表, 那么在本指标体系内就会使经营产生的现金流与存货之间的比值出现重大波动。 (3) A3。A3=销售商品提供劳务所收入的现金/主营业务收入净额, 该指标利用现金流指标的特性判断企业正常收入中现金比例。在现实中企业提供产品和服务最终是为了得到现金流入。而在大多数调整收入的舞弊案例中, 调整收入的目的是为了调整利润指标, 但这些账面调整都是无法产生现金流的, 因此可以利用这二者之间的差额考察企业财务报告质量。朱鸣霞、张春景 (2005) 的研究证明主营业务盈利质量可通过对现金流量表中销售现金比率分析进行说明。借鉴相似的研究思路, 利用收入净额与其所产生的现金流入之间的比率系数来描述企业销售收入的盈利质量。 (4) A4。A4= (经营活动现金净流量+投资活动现金净流量+筹资活动现金净流量) /期末总资产。该指标用于检验企业资产产生现金的能力, 也就是所谓的资产质量指标。该指标越大表明企业资产产生的现金净流量越好, 即企业质量越好。已有的研究经常采用经营活动现金净流量/期末总资产计算, 在本文分析中将此指标中原有的分子改为“所有项目现金净流量之和”作为评价企业资产质量的指标, 以期得到更完整的解释结果。 (5) A5。A5= (经营活动现金净流量-资本支出) /年末总资产, 其中:资本支出=购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金, 分子的值越大, 表明企业可以自由使用的现金越多, 表明企业内部产生现金的能力越强, 企业对外融资的要求越低, 财务状况就越健康。分母采用总资产是为了防止企业之间规模的差别会使经营活动的现金流与资本支出的数额相差很大, 排除了企业规模不同的影响, 更适合企业之间以及本企业不同历史时期的比较。 (6) A6。A6= (经营活动现金净流量+所得税付现+现金利息支出) /现金利息支出。该指标属于偿债能力分析指标, 计算的是每1元利息有多少元的经营所得现金来偿付。一般情况下, 该指标值应该是越大越好, 表明企业抗债务风险能力较好。在以前的研究中发现, 处于债务危机的企业要比其他企业更倾向舞弊。 (7) A7。A7现金流量充足率=当期经营活动现金净流量/ (当期负债现金偿还额+当期投资活动现金流出量+当期经营活动现金流出量+现金股利支付额+当期负债现金偿还额) 。该指标综合反映企业在持续经营的基础上收益质量的高低。及时偿还到期的债务是企业维持良好信誉的基本条件, 这同时也是企业保持后续融资能力以及避免破产清算的必然措施。企业竞争力的增强有赖于生产规模的扩大和先进技术的引进, 因此企业必须保证有适量的资金注入到生产资本和人力资本上。此外, 股利分配的稳定增长则有利于增强权益资本的稳定性。已有的研究证明, 当企业的收益质量发生恶化或剧烈变动时, 企业的管理者有可能为了持续经营或平滑利润而人为操纵财务数据, 因此将其作为判断指标。 (8) A8。A8= (净利润-经营活动净现金流量) /总资产。净利润的产生主要是由于经营活动的缘故, 而经营活动现金净流量是衡量一个企业经营活动现金产生结果, 利用这个指标考察企业净利润中不是现金的部分。企业在生产经营中总会产生无法实现的销售或支出, 因此净利润与经营活动净现金流量存在差额是可以理解的。但是, 如果这个差额过大, 就说明企业的净利润质量不高, 存在很大风险。这很有可能成为企业舞弊的诱因或者就是企业舞弊的证据。黄世忠, 黄京菁 (2004) 提出的财务预警信号中就利用现金流指标与企业销售和成本之间的背离程度判别企业财务报表舞弊, 其计算结果也证明了该指标在财务预警中的有效性。
(三) 样本选取
本文选择2004年涉及舞弊, 并受到中国证监会以及上海、深圳两个证券交易市场处罚的上市公司年报作为舞弊公司样本。在处罚违规事件中选择了虚构利润、虚列资产、推迟披露、虚假陈述、重大遗漏这五种原因作为选择依据。另外, 上市公司数据无法获得的企业也不进入样本。根据已有的研究表述, 受到特殊交易处理的公司由于诸多的原因, 其财务报表数据波动较大, 不适宜进行分析, 因此排除特殊交易公司。根据统计显示, 从1992~2006年的14年内, 由于年报出现信息真实性、及时性失真, 受到上述机构处罚的上市公司共有132家。在2004年的年报中出现违背证监会及交易机构规定而受到处理的上市公司共97家, 其中受深圳交易所处罚41家, 受上海交易所处罚41家, 受证监会处罚14家。根据样本选择原则, 选出适合样本共27家, 如 (表1) 所示。这些上市公司分布在农、林、牧、渔业, 制造业, 信息技术业, 房地产业, 传播与文化产业, 综合类这6个行业内。对于控制样本的选择, 采用CSRC行业分类中同行业并从未受到以上机构处罚或通报批评的上市公司。有研究指出行业经济特征决定行业内公司的基本业绩表现, 同行业可比公司的财务业绩在一定时间范围内不会出现太大的差异。因此应将控制样本所在行业与对应的欺诈样本保持一致。此外, 排除特殊交易公司和数据不完整的上市公司, 一共选出436家上市公司作为控制样本 (由于篇幅所限不列出所选公司) 。
三、实证分析
(一) 计算原理
本文采用SPSS11.5自带的判别分析功能模块 (Discriminant analyze) 对数据分析。SPSS通过判别分析, 自动建立的判别函数 (组) 为:
Fisher's linear discriminant functions
a 95.2%of original grouped cases correctly classified.
其中:k为判别函数组中判别函数的个数, 即判别数-1和判别变量数两个值之中的较小者;dik为第k个判别函数所求得的第i个个案的值;P为判别变量的数目;bjk为第k个判别函数的第j个系数;Xij为第j个判别变量在第i个个案中的取值。这些判别函数是各个独立判别变量的线性组合。程序自动选择第一个判别函数, 以尽可能多地区别各个类, 然后在选择和第一个判别函数独立的第二个判别函数, 尽可能多地提供判断能力。程序将按照这种方式, 提供剩下的判别函数。判别函数的个数为k。
(二) Fisher判断分析
将经过Excel处理过的数据输入SPSS11.5, 选择“Analyze-classify-discriminant”功能项, 所有输入数据 (共463个个案) 全部进入分析过程。 (表2) 是采用Fisher方法, 得到的Fisher线性判别函数, 每一组都有一组相应的系数。因此, 非舞弊组 (RESULT=0) 的Fisher判别函数为:F1=7.872×A1+0.211×A2+33.155×A3+2.979×A4-12.139×A5+0.010×A6-10.132×A7+16.323×A8-20.219;舞弊组 (RESULT=1) 的Fisher判别函数为:F2=-2.043×A1+0.321×A2+31.229×A3-5.827×A4-5.415×A5+0.041×A6-27.615×A7-20.065×A8-19.660。在观察值分组的时候, 将每一个观察值带入2个组的Fisher判别函数, 以函数的大小来作比较, 函数值最大者, 表明该函数值属于该组。之后的验证环节, 利用这两个Fisher判别函数对2005年受到处罚的违规上市公司回代, 以检验设计的指标和对应的改判别函数的效果。 (表3) 是分类结果矩阵。可以看出, 在对非舞弊上市公司的判别方面, 指标的效果很明显, 达到了97.5%。但对舞弊公司的验证, 效果就不是很理想, 只达到了70.4%。虽然模型的整体判别能力达到了95.2%, 但是在以后的研究中还需要对指标判别舞弊公司效果较低的情况作进一步的分析。
四、结论
虚词用法巧判别 第4篇
一、位置推断法
一些虚词在句中所处的位置不同，其意义和用法就会有所不同，我们可以根据虚词在句首、句中、句尾的不同位置来进行推断。如“也”用于句末时，表示各种语气：判断、肯定、疑问、感叹等。如：
勿从俱死也。(《鸿门宴》)——表祈使语气。
使小人在侧，臣之罪也。(2004年高考湖北卷)——表判断语气。
“也”用于句中，则表示停顿，起舒缓语气作用。如：
师道之不传也久矣。(《师说》)
而“乎”在句末一般都是语气词，可表揣测、疑问、感叹语气等。如：
王之好乐甚，则齐其庶几乎。(《庄暴见孟子》)——表揣测语气，可译为“吧”。
用于句中则相当于“于”，可以翻译为“在”“对”“给”“比”“同”等。如：
而申乎知己。(2008年高考福建卷)——跟、同
生乎吾前，其闻道也固先乎吾。《师说》——比。
“夫”处于句首，一般为发语词。如：
夫人之相与，俯仰一世。(《兰亭集序》)
用于句中且放在动词的后面，一般为指示代词，译为“那”。如：
以俟夫观人风者得焉。(《捕蛇者说》)
用于句末则常为语气词。如：
一人飞升，仙及鸡犬，信夫!(《促织》)
二、搭配推断法
虚词前后搭配对象的词性不同，所表示的用法也有一定的规律，可以依此来推断它们的用法。
如“以”搭配的对象是名词(代词)或名词性短语，它们共同构成的短语修饰后面的动词，通常表动作、行为所凭借的工具、时间、原因、方法等，可知“以”为介词。如：
问以谣俗，民所疾苦。(2008年高考北京卷)——用、拿。
以母表解，服除，为工部侍郎。(2008年高考安徽卷)——因、由于。
如果“以”搭配的对象是动词或动宾性短语，可以断定“以”不是介词，而是连词，用法与“而”有较多的相同点，可以表示并列、承接、目的、因果等各种关系。如：
其后楚日以削，竟为秦所灭。(《屈原列传》)——表修饰关系。
轶将周广烧城以应访。(2008年高考广东卷)——表目的关系，可译为“用来”。
“于”作为介词，后面与名词、代词组合，表动作引进的时间、范围、对象、原因等，视情况可译为“在”“同”“向”“自”“由于”等。如：
鸡林国行贾售于其国相。(2008年高考浙江卷)——给。
弘大掷宝物于城外。(2008年高考广东卷)——到。
而放在形容词之后，表示比较，一般可译为“比”。如：
冰，水为之，而寒于水。(《劝学》)
“之”放在动词的后面通常做代词，可以代人、代物、代事。如：
因载而与之俱归。(2008年高考福建卷)——代“越石父”。
“而”“且”“以”做连词表并列关系时，它们前后的词语的语性，结构均相同，前后语可互换位置，意思不变。如：
蟹六跪而二螯。(《劝学》)
夫夷以近，则游者众。(《游褒禅山记》)
三、语法推断法
句子一般按(定语)主语——(状语)谓语(补语)——(定语)宾语的顺序来进行排列。通过分析句子的成分可以判断虚词在文中所起的语法作用，从而推断该词的词性及词义。
“之”用在主谓之间作助词，起取消句子独立性的作用，不译。如：
主人疑狗之不吠也。(2007年高考辽宁卷)
用于前置宾语与动词之间，作为宾语前置的标志，译时应省略。如：
将士用命，访何功之有!(2008年高考广东卷)
用于定语和中心语之间形成偏正结构，可译为“的”。如：
不意休能尔，仁者之勇也。(2008年高考安徽卷)
“而”也可根据它所处的语法关系来推断其用法。在连接状语和中心语时，表修饰关系。如：
吾尝终日而思矣。(《劝学》)
在连接主语和谓语时，表似没关系。如：
诸君而有意，瞻马首可也。(《冯婉贞》)
四、语境推断法
词不离句，句不离篇。大多数虚词有多种用法，要准确的判断，必须联系其上下文，结合文意和句子进行具体分析。如“则”“因”“而”“以”都可作为连词，主要是连接两个或两个以上的词、词组或句子表示某种关系，要准确的判断，需从语境上着手。如：
则庸俗人亦从而效之。(2007年高考安徽卷)
其中“而”连接“从”与“效”两个动作，从时间上讲两个动作又有着先后关系，因此可判断“而”表示的是承接关系。
又如：
闻而审，则为福矣。(2007年高考天津卷)
其中“则”用于后面的分句中，表示假设或推断的结果，相当于“那么”“就”，表示假设关系。而2006年高考辽宁试卷中“此则京邑之人也”中“则”是用在判断句中起强调和确认作用。
依据语境，弄清虚词所表达的事件之间的逻辑联系，思想的因果内核，情感的轻重缓急等，进而来推断虚词的意义及用法，是行而有效的方法。
如：①因家庐江浔阳焉
②弘因阵乱突围而出(2008年高考广东卷)
依据前句战乱平定与定居安家间的联系，可判定①中“因”表承接关系，可泽为“于是”“就”，而②则是表动作、行为发生的依据，可译为：“趁此”“趁机”。
实战演练
于外王父段先生废簏中，见一诗，不能忘。于西湖僧经箱中，见书《心经》，蠹且半，如遏簏中诗也。益不能忘。
春日，出螺蛳门，与轿夫戚猫语。猫指荒冢外曰：“此中有人家。段翁来杭州，必出城访其处。归不向人言。段不能步，我舁往。独我与吴轿夫知之。”循冢得木桥，遇九十许人，短褐曝日中。问路焉，告聋。予心动，揖而徐言：“先生真隐者!”答曰：“我无印章。”盖隐者与印章声相近。日晡矣，猫促之。怅然归。
明年冬，何布衣来，谈古刻。言：“吾有宋拓李斯郎邪石。吾得心疾，医不救。城外一翁至，言能活之。两剂而愈。曰：‘为此拓本来也!’入室径携去。”他日，见马太常，述布衣言，太常俯而思，仰而掀髯曰：‘是矣!是矣!吾甥锁成，尝失步入一人家，从灶后湫户出，忽有院宇，满地皆松化石。循读书声，速入室。四壁古锦囊，囊中贮金石文字。案有《谢朓集》，借之，不可。曰：‘写一本赠汝。’越月，往视其书，类虞世南。曰：‘蓄书生乎?’曰：‘无之。’指墙下锄地者：‘是为我书。’出门，遇梅一株，方作华。窃负松化石一由归。若两人所遇其皆是欤?
予不识锁君，太常、布衣皆不言其姓，吴轿夫言：“仿佛姓王也。”西湖僧之徒取《心经》来，言是王老者写。参互求之，姓王何疑焉!惜不得锄地能书者姓。
桥外大小两树倚依立，一杏，一乌柏。
(龚自珍《记王隐君》)
1、判断下列句中加点的字意义和用法。
(1)见书《心经》，蠹(且)半。_________
(2)曰：“蓄书生(乎)?”_________
(3)太常俯而(思)，仰而掀髯曰。_________
2下列句中加点的字意义和用法，相同的一项是
A．若两人所遇(其)皆是欤?／(其)闻道也同先乎吾
B．予心动，揖(而)徐言／余方心动欲还，(而)大声发于水上
C．问路(焉)，告聋，于是余有叹(焉)
D．西湖僧(之)徒取《心经》来／臣闻求木(之)长者，必同其根本
[答案及解析]
1、(1)副词，相当于“将要”“将近”。
(2)语气助词，表疑问语气，可译为“吗”。
(3)连词，表示修饰关系，即连接状语，不译。
判别指标 第5篇
Fisher型逐步判别法在东海水团判别中的初步应用
2月份对东海区进行了大面水质调查.样品分析方法依据<中华人民共和国标准>GB17378.4-,所得数据应用美国StatSoft公司开发的STATISTICAS软件进行分析.聚类分析结果,东海表层主要水团配置为:黄东海混合水团(HE)、东海表层水团(E)、沿岸冲淡水(C)、黑潮变性水团(EK);底层主要水团配置为:东海表层水团(E)、黑潮变性水团(EK).M为水团间过渡带.应用Fisher型逐步判别法建立判别方程式时,根据计算的`统计量F值对表底层的指标值进行筛选.表层水团入选的指标值有:温度、盐度、溶解氧、总磷、pH值和硝酸氮六个指标;底层水团入选的指标值有:温度、盐度和叶绿素α三个指标.经显著性检验,建立的判别方程式符合聚类分析的要求,选定的指标可以有效判别水样归属.判别式回代验证结果表明,本文建立的判别式的正确率为100%.本次应用过程中没有出现空间站位划分混乱现象,说明冬季该海域水团分布均匀,没有受到上升流的影响.
作 者：洪波 杨红 HONG Bo YANG Hong 作者单位：上海水产大学海洋学院,上海,90 刊 名：海洋渔业 ISTIC PKU英文刊名：MARINE FISHERIES 年，卷(期)： 27(2) 分类号：X830.3 关键词：Fisher型逐步判别法 东海水团 判别判别“五毒虫”中毒症状 第6篇
1、向外疯狂发送垃圾邮件;
2、60秒倒计时重启;
3、向QQ好友发送垃圾信息;
4、打不开杀毒软件;
5、向网络内其他机器攻击;
6、上网速度缓慢.
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活动断裂有哪些判别标志？ 第7篇
1）直接标志
在地质及地震地质方面的标志有：①第四系堆积物常见到小褶皱和小断层或被第四系以前的岩层所冲断，②沿断层可见河谷、阶地等地貌单元同时发生水平或垂直位移错断。③沿断层带的断层泥及破碎带多未胶结，断层崖壁可见擦痕和错碎岩粉。④在断层带附近地区有现代地震、地面位移和地形变以及微震发生。⑤沿断裂带地热、地磁及各种气体数值一般偏高，
2）间接标志
判别指标 第8篇
一、行业差异的提出
许多研究都表明:财务数据在很大意义上可以判别企业的违约问题。单纯利用财务数据判别企业是否违约固然有一定的效力, 但是由于许多影响企业违约的因素来自外在环境, 包括所处生命周期、竞争状况、宏观政策等等, 由单纯财务变量所建立的模型, 在短期的预测有效, 长期效果则较差。行业变量与总体经济变量具有显著的预测效果, 可以提高预测正确率。距离违约时间点越近, 总体经济变量的效果越大;不同行业之间财务比率的差异较大, 考虑行业因素所建立的判别模型具有更好的判别效果。
二、基于行业差异分析的思路
不同行业之间企业的财务风险特征是不同的, 虽然使用行业平均值可以在一定程度上消除行业内企业的相对地位, 但却无法处理不同行业之间风险特征不同的干扰;采用所有行业样本所建立的判别模型, 不可能适用于每一个行业。因此, 本文认为, 不同行业间分别采用样本来建立判别模型, 可能可以比较好地处理行业变量的干扰。而且, 因为各个行业的风险特征不同, 不同行业之间显著影响企业违约的变量也可能有所不同, 利用最能影响单一行业的显著变量建立判别模型, 可能会得到比较满意的结果。
三、实证分析与检验
本文选取深沪两市上2006年制造业、信息技术业、批发和零售贸易、房地产业四个行业中所有ST股公司和蓝筹股公司为学习样本来建立模型, 即77家ST股公司作为违约公司和172家蓝筹股公司作为正常公司, 样本在各行业中的分布如表1所示。
对于财务指标的选择, 本文从反映企业的偿债能力、资金周转能力和获利能力三个方面选出32个指标, 按照“严格管制下线性Logit评分模型中信用因子的最优选择”的思路筛选出27个经济含义较大的指标, 并通过因子分析进入分别反映企业的资产、负债、所有者权益、流动性、盈利性、周转性、生产销售能力、偿债能力和企业财务的总体状况的9个因子:流动性因子、负债比重因子、周转能力因子、盈利能力因子、资产规模因子、偿债能力因子、总体财务状况因子、销售变现因子、净资产增长因子。
因子选定后, 本文用Logistic回归方法对四个行业的样本和总体样本分别进行回归分析, 来得到判别企业违约的财务指标。最终得到各判别模型中的参数变量如表2所示。
本文还选择测试样本对所得判别模型进行检验, 证明各个行业判别模型的效果确实优于通用判别模型。
四、实证分析结果分析
通过分析检验, 本文发现, 各个行业中判别企业违约的财务指标有着很大的差异:
对制造业企业违约影响最大的是资产规模因子。也就是说, 企业的资产规模越大, 总资产增长率越高, 企业违约的可能性就越小。这与制造业企业的特性是很符合的。制造业企业的规模经济效应非常大, 以生产加工为主体的制造行业, 企业规模越大, 企业的生产经营效益就会越好, 因而企业违约的可能性就会越低。
和制造业企业一样, 信息技术类企业也必须具有合理的资产负债比率, 才能进行正常经营。这主要是因为, 信息技术业中有一大类企业是信息设备制造业, 这一类企业与制造业企业具有相似的性质。
批发零售贸易业是流动类企业, 这一类企业以商品的流转为经营方式, 存货周转率直接关系到企业的正常生产经营。较慢的存货周转率可能意味着企业的销售路线出现问题或者供销管理出现问题, 对企业的正常运营是有着极大的危害性的。因此周转能力因子对批发零售贸易业的影响很大。
对房地产行业而言, 有一定的存货, 能保证流动负债得以偿还。固定比率意味着企业股东权益中用于固定资产的比例, 是指企业的投资规模。如果投资规模过于小, 会造成企业竞争能力的下降, 不利于企业的正常运营。如果房地产行业的投资规模过高, 而不能与商品房的需求相匹配, 会造成未来存货的大量增加, 这势必给企业的资金流动造成严重影响, 给企业还债和未来有效投资带来不利影响。因此偿债能力因子至关重要。
因此, 不同行业的风险特征存在差异, 这种差异使得每个行业中判别企业违约的财务指标各有不同, 在对企业进行违约判别的时候, 应该考虑不同行业中企业违约判别财务指标的差异。
摘要：本文从行业差异角度分析企业违约财务指标, 并采用实证检验分析认为不同行业判别企业违约的财务指标存在较大差异。
关键词：违约,财务指标,行业差异
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