摘要：农业为国民经济之根本，随着中国进入世界贸易组织，农产品贸易竞争越来越激烈，农业类上市公司迎接的问题和挑战也越来越多。首当其冲的便是财务问题，财务问题处理不当就有可能恶化成为财务危机，导致上市公司破产清算，股东利益受损。因此，从众多财务指标的数据变化中，检测出个别具有代表性的财务指标，通过这些具有代表性的财务指标的数据变化，及时作出财务危机判断，对农业类上市公司自身、利益相关者和相关监管部门都具有重要的意义。本文以Logistic回归模型为基础，旨在建立农业类上市公司财务危机预警模型。首先，以沪深交易所2018年在市的41家农业类上市公司为研究对象，选用这41家公司自2007年至2018年的财务数据，遵循指标选取四大原则，初选36个二级指标进行显著性检测。其次，运用非参数U值检验和Pearson相关性检验，挑选出9个二级指标作为自变量进入Logistic回归模型进行回归分析。再次，剔除不符合条件的指标，剩余8个显著性最明显的二级指标，总体归属于偿债能力和营运能力。最后，用SPSS软件对该模型进行准确度检验，准确度高达92.55%，证明该模型预测度高，具有实际应用意义。

关键词：农业上市公司；财务危机预警；Logistic回归分析

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摘要

Abstract

1 绪论-5

1.1 研究背景和意义-5

1.1.1 研究背景-5

1.1.2 研究意义-5

1.2 国内外研究现状-6

1.2.1 国外研究现状-6

1.2.2 国内研究现状-7

1.3 研究内容和研究方法-9

2 财务危机的相关概念和理论基础-10

2.1 财务危机相关概念-10

2.1.1 财务危机的概念-10

2.1.2 财务危机预警的概念-10

2.2 财务危机理论基础-10

2.2.1 内部控制理论-10

2.2.2 企业危机管理理论-11

2.2.3 企业危机生命周期理论-11

3 农业类上市公司财务现状-12

3.1 农业类上市公司的概念界定-12

3.2 农业类上市公司的基本情况-12

3.2.1 农业类上市公司基本信息-12

3.2.2 农业类上市公司地区分布情况-14

3.3 农业类上市公司财务危机现状-15

3.3.1 农业类上市公司第一大股东持股情况-15

3.3.2 农业类上市公司盈利情况-16

3.3.3 农业类上市公司偿债能力-

4 农业类上市公司财务危机预警体系的构建-

4.1 财务指标的选取原则-

4.1.1整体性原则-

4.1.2科学性原则-

4.1.3可行性原则-

4.1.4显著性原则

4.2 选取财务指标数据-

4.2.1 样本数据的选取-

4.2.2 U值非参数检验剔除不显著指标-

4.2.3 Pearson相关系数筛选主要指标-

4.3 财务危机预警模型构建-

4.3.1 Logical模型介绍-

4.3.2 Logical模型构建-

4.3.3 模型效果检验-

4.4 实证结果分析-

结论与建议

参考文献-

谢辞-