基于主成分分析法的我国钢铁行业财务预警模型构建研究
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【摘要】 当前，我国钢铁行业受产能过剩、铁矿价格波动、国家环保政策趋紧以及近期中美贸易摩擦等因素影响，经营面临诸多不确定性，引发了潜在的财务风险。因此，探索建立适应国家政策、符合行业特色的财务预警模型对于钢铁行业来说具有重大的理论及现实意义。文章基于主成分分析法，以多因素模型作为基本框架，通过K-S检验、T检验和Mann-Whitney U检验，从42个重要财务指标和1个非财务指标中筛选出13个变量进行主成分分析，构建F计分模型，并通过24家上市鋼企近年来的数据对所建立的财务预警模型进行测试，结果显示模型具有良好的可靠性。
【关键词】 主成分分析法;钢铁行业;财务风险;预警模型
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1002-5812（2019）06-0109-04
一、引言
钢铁行业在我国国民经济中占据着十分重要的地位。自2011年以来，我国钢铁行业产能过剩问题逐渐突出，低效、低价、低利形势日益严峻。2017年，虽然钢价缓慢回升，但钢铁行业的效益仍然处于工业制造业、冶炼业的较低水平，主营业务利润率仅为4.70%，不及当年全国规模以上工业企业主营业务利润率的6.35%。在国家供给侧结构性改革的持续推进下，2018年1”5月，我国钢铁行业有所回暖，如螺纹钢与上年同期相比利润增幅达49%，热轧钢增幅高达350%。在结构转型、国企改革、提质增效等政策引导下，管理创新成为钢铁行业高质量可持续发展的重要手段。企业财务通则规定，企业应当建立财务风险管理制度和财务预警机制。因此，为了促进我国钢铁行业的健康发展，防范财务风险，在充分结合我国经济运行特点和钢铁行业经营特征的基础上，本文建立了科学有效的财务预警模型，以促进企业管理创新，实现稳健经营和可持续发展的目标。
二、文献综述
有关财务预警理论的基本研究，在国外，自上世纪30年代开始，Fitzpatrick（1932）最早采用单一的财务比率分析法，将19家企业分为破产组和非破产组进行对比研究，构建了预测企业财务危机的一元判定模型。Altman（1968）以33家破产企业和33家经营正常企业的财务数据作为研究支撑，依据误判率孰小的标准得出5个变量作为判别指标，构建了应用最为广泛的Z-Score模型[1]。Ohlson（1...
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