【摘 要】
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本文以沪深两市中105家大数据企业为研究对象,包括12家ST企业和93家非ST企业,设定观测期限为10年(2009年12月-2018年12月),采用Pearson分析和多重共线性检验,从30个财务指标
【基金项目】
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贵州省2020年高校人文社科研究项目“大数据金融助推贵州经济高质量发展的机理与对策研究”(2020DXS021),贵州财经大学2019年度在校学生科研资助项目“贵州省大数据金融精准扶贫绩效研究——以2019年全省47个国家级贫困县为调查对象”(2019ZXSY95)
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本文以沪深两市中105家大数据企业为研究对象,包括12家ST企业和93家非ST企业,设定观测期限为10年(2009年12月-2018年12月),采用Pearson分析和多重共线性检验,从30个财务指标与非财务指标中筛选出19个指标设为财务预警指标,并构建Cox回归模型.实证研究表明:股权集中度11为危险因素,增加了大数据企业发生财务危机的风险,Z指数和每股收益增长率是保护因素,降低了财务危机的风险.通过Cox回归模型的判别能力检验,Cox模型预测总正确率高达88.6%.此外,大数据企业一般在320个月之后
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