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1、1本科畢業(yè)論文外文翻譯本科畢業(yè)論文外文翻譯譯文標(biāo)題:財務(wù)比率,判別分析和企業(yè)破產(chǎn)預(yù)測資料來源:金融學(xué)雜志作者:奧特曼學(xué)者似乎傾向于把消除比率分析作為評價企業(yè)業(yè)績的一種解析方法。理論學(xué)家任意地使經(jīng)驗法則降級,例如公司比率比較,被從業(yè)人員廣泛的使用。自從學(xué)術(shù)界中被尊重的人員發(fā)出對比率分析相關(guān)性的抨擊,是否就意味著比率分析僅局限于“基本特征的世界”?;蛘?,這種方法的意義不被人們所關(guān)注并且被不合理地妨礙了?我們是否可以彌補其差距,而不是去切斷傳
2、統(tǒng)的比率分析和近幾年來廣泛受到學(xué)者關(guān)注的嚴(yán)格統(tǒng)計技術(shù)之間的聯(lián)系?本文的目的是試圖對這個問題比率分析的質(zhì)量作為一個分析技術(shù)進行評估。公司破產(chǎn)的預(yù)測被作為一種解說性的案例來分析。特別地,一系列的金融和經(jīng)濟的比率將在破產(chǎn)預(yù)測調(diào)查范圍內(nèi)的其中一個多元統(tǒng)計方法是采用判別分析法。用于研究的數(shù)據(jù)被限制到制造業(yè)公司。傳統(tǒng)比率分析發(fā)展的簡要的回顧作為研究公司業(yè)績的一項技術(shù)在第一部分被提出來。在第二部分對這一方法的不足之處進行了討論和對多元判別分析介紹,重
3、點圍繞其兼容性在破產(chǎn)預(yù)測方面分析的介紹。判別模型是在第三部分被提出,其中六十六家公司的初始樣本是用來建立一個函數(shù),它能夠在公司之間最有效的去區(qū)分兩個相互排斥的群體:破產(chǎn)和非破產(chǎn)企業(yè)。第四部分審查是從最初的樣本和幾個二級樣本來獲得實證結(jié)果,后者是選擇檢查判別模型作為預(yù)測技術(shù)的可靠性。第五部分介紹了在實際的決策和其潛在的好處各種情況下,對模型的適應(yīng)性提出了建議。最后一部分總結(jié)研究的結(jié)果和結(jié)論,并評估在現(xiàn)代分析背景下傳統(tǒng)的比率分析的作用和意義
4、。I.傳統(tǒng)比率分析檢測公司的經(jīng)營和財務(wù)困難特別容易受到財務(wù)比率分析影響。在發(fā)展公司業(yè)績的定量措施之前,機構(gòu)的建立是為了提供一個定性信息來評估特別的商家的信譽。在二十世紀(jì)三十年代,有關(guān)經(jīng)營失敗征兆的正式研究是很明顯的。當(dāng)時和幾個后來者的研究得出的結(jié)論是失敗的企業(yè)表現(xiàn)出顯著不同的測量比率超過持續(xù)實體。此外,另一項研究關(guān)注大資產(chǎn)規(guī)模的公司比率時,在履行他們的3MDA是一種統(tǒng)計技術(shù),它是對幾個組別進行分類觀察,而這些組別取決于觀察的個體特征。它
5、主要用于分類和或預(yù)測因變量出現(xiàn)質(zhì)的形式,例如,男性或女性,破產(chǎn)或非破產(chǎn)的問題。因此,第一步是要建立明確的組分類。原組的數(shù)量可以是兩個或兩個以上。小組成立后,數(shù)據(jù)收集為小組的對象。MDA然后嘗試“最好的”組與組之間的不同的特點,推導(dǎo)出一個線性組合。如果一個特定的對象,例如一間公司,它可以為所有的公司在分析量化的特性(財務(wù)比率),MDA可以決定的其判別系數(shù)。當(dāng)這些系數(shù)應(yīng)用到實際的比率中,就要對存在相互排斥的集團進行的基礎(chǔ)上的分類。MDA技術(shù)
6、已經(jīng)在考慮有關(guān)企業(yè)的共同特點的整個輪廓,以及這些屬性的互動優(yōu)勢。從另一方面,一項單元數(shù)的研究,可以只考慮小組分配一次使用的測量。MDA的另一個優(yōu)點是減少分析師的空間維度,從不同的獨立變量的數(shù)目來看,即G—I尺寸(S),其中G等于原來的一個先驗群體。本文關(guān)注的是兩個群體,一方面是破產(chǎn)公司組成的,另一方面是其他非破產(chǎn)公司。因此,把分析轉(zhuǎn)化為其最簡單的形式:一個維度。判別函數(shù)的形式Z=V1X1十V2X2十...十VnXn個別變量的值轉(zhuǎn)換到一個
7、單一的判別得分或Z值,然后用來區(qū)分對象V1,V2...VN=判別系數(shù)X1,X2,,...XN=獨立變量MDA計算判別系數(shù),VJ,而自變量XJ實際值其中,J=12,...,N我們有理由相信,利用財務(wù)比率綜合清單去評估一家公司的破產(chǎn)潛力,這些測量將會有很大程度的相關(guān)性和線性相互。在這方面,必須慎重選擇的預(yù)測變量(比率),但也是有優(yōu)勢,它產(chǎn)生了一個相對模型的,而其選定的測量有可能傳達(dá)大量的信息。這個信息很可能表明群體之間的差異,但是否這些差異
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