1、2014年，我國(guó)的制造業(yè)面臨著嚴(yán)峻的形勢(shì)，受勞動(dòng)力供給不足、勞動(dòng)力成本提高等因素的影響，很多制造業(yè)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況都出現(xiàn)了問(wèn)題，不少制造業(yè)企業(yè)都陷入財(cái)務(wù)困境甚至破產(chǎn)。因此，能夠利用制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過(guò)預(yù)測(cè)模型及時(shí)的發(fā)現(xiàn)制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)異常，避免其陷入財(cái)務(wù)困境對(duì)促進(jìn)我國(guó)整個(gè)制造業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。
　　本文首先介紹了財(cái)務(wù)困境及財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的相關(guān)理論，對(duì)財(cái)務(wù)困境概念的界定、財(cái)務(wù)困境的成因、財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)的含義及功能進(jìn)行

2、了詳細(xì)的梳理。理論的介紹是為了指導(dǎo)實(shí)證研究，本文將因?yàn)樨?cái)務(wù)狀況異常而被證監(jiān)會(huì)特別處理的公司定義為財(cái)務(wù)困境公司，為了更全面、更真實(shí)的對(duì)我國(guó) A股制造業(yè)上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)，本文一共選取了171家制造業(yè)公司作為研究樣本，其中包括因財(cái)務(wù)狀況異常而被ST的45家公司，以及126家配對(duì)的財(cái)務(wù)正常公司；然后將研究樣本劃分為兩部分，其中的116家作為訓(xùn)練樣本用于構(gòu)建模型，剩下的55家作為測(cè)試樣本用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。本文在參考其他一些學(xué)者對(duì)財(cái)務(wù)困境影響因

3、素研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合制造業(yè)的特點(diǎn)，一共選取了55個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)，包括48個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)跟7個(gè)非財(cái)務(wù)指標(biāo)，這些指標(biāo)綜合的反映了企業(yè)的償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、現(xiàn)金流量能力、成長(zhǎng)能力、風(fēng)險(xiǎn)水平、治理結(jié)構(gòu)、股權(quán)結(jié)構(gòu)、審計(jì)意見(jiàn)。然后本文對(duì)這55個(gè)指標(biāo)進(jìn)行顯著性差異檢驗(yàn)，通過(guò)T檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn)，剔除了對(duì)被解釋變量影響不顯著的25個(gè)預(yù)測(cè)指標(biāo)，構(gòu)建了比較全面的預(yù)測(cè)指標(biāo)體系；接著為了消除預(yù)測(cè)指標(biāo)之間的共線性，本文使用因子分析中使用最為廣泛的主成分分析法，通過(guò)因子分析

4、一共提取了11個(gè)公共因子，這11個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.552％，包含了原有預(yù)測(cè)指標(biāo)的大部分信息，因子提取比較理想。最后本文使用這11個(gè)因子作為解釋變量，構(gòu)建Logistic回歸預(yù)測(cè)模型。
　　實(shí)證結(jié)果表明，本文構(gòu)建的Logistic回歸預(yù)測(cè)模型回代結(jié)果的預(yù)測(cè)率達(dá)到了90.5%，測(cè)試樣本的預(yù)測(cè)率達(dá)到了81.8%，預(yù)測(cè)結(jié)果比較滿意。因此得出結(jié)論，本文所構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型對(duì)我國(guó) A股制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)困境預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確率，