文档介绍：:..*能是非线性的。为服务于对两分类定性因变g的多元非线性分析,选取对财务危机杏较好判別分类效果的LogisticM归分析。本文通过两种方法来检验代表利益相关者行为的指标对企业危机的解释作川:一足以截距模型作为标准,通过计算-2LL值,比较在加入其他自变堂后新的模型与数裾的拟合水平是否有显著提高,即这些变量是否象模型假设的那样提供了对W变量变化的解释。_2LL报告值越大,意味着回归方程的似然值越小,说明模型的拟合程度越差,行为指标对危机事件的解释作川较差;反之,报告值越小,意味着回归?y程的似然值越接近1,标志模型的拟合程度越好,说明指标对危机事件有较好的解释作川。二足根据构建的Logistic模型回判样本数据,判别正确率高则说明变fi冇解释作用,由此来判定相关利益人足否采取了正确行动。(1)为了与代表各利益相关者行为桁标所构建的模型进行比较,本文首先以咎通财务比率为变虽检验样木数裾组间差异是否显著,并检验Logistic模型对样木数裾的分类效果。构述了一个色含I川项财务比率的logistic模型:P= " -(1&7884^012 1-+Il6430/7,£(>-)1+e 一一判断fligistic模型对样本数据有很好的判别效果。(2)对均值差异选用非参数检验,并进行数据分析。(3)分别将代表相关利益行为的各项指标纳入Logistic模型,为财务危机前1一3年的样木数据分别构建3个模型,对模型的似然值、卡方值及显著性水T进行整现。表2 logistic•模型的似然值与卡方值管理人员行为银行行为供应商行为-2IL值卡方值显著性-211值卡方值显著性-2LL值卡方值显著性危机前i年106661&(4)结合-2LL值、卡方值,进行显著性判断。如危机发生前一年,加入代表管理人员行为的五项指标后,-,,;加入代表银行行为的三项指标后,,模型不显著;加入代表供{、V:商行为的指标后,,。(5)以50%为分割点,计算各模型对样木企业的判别准确率,然P依据数裾进行分析。参考文献:[J].经济研究,2004,08:57-.(1)变景选择。选取性别、年龄、家庭收入等13项指标作为解释变量,变量统计性描述为:类别变至名称说明影响假设被解释变运居民点整理慝懕Y是=1;否=0性别A男=1;女=2—个人特征变茔年齡文230岁以下=1;30〜40岁=2;41〜50岁=3;51〜60岁=4;60岁以上=5一文化程度r3小学及以下=1:初中二2:高中中专^3;大专二4;大学及以上二5+职此A种地。1;手工业打逄3:赋闲在家=4;个体户5:机关事业=6;打工=7;其他=8+家庭经济状况家庭收入