1. 研究目的与意义
作为一家汇聚众多太阳能科技领域高级人才，研究、开发、利用太阳能资源的高科技民营企业，上海超日太阳能科技股份有限公司自成立以来，发展态势迅猛，并于2010年11月18日成功在深圳交易所挂牌上市。
但受多种内外部环境的影响,公司目前正面临着日益严重地财务风险。
2012年12月，超日太阳由于连续两年亏损，依据《深圳证券交易所公司债券上市规则》①,超日太阳所发行的#8220;11超日债#8221;被交易所进行了特别处理，成为ST股，而在2013年超日公司因连续三年亏损被深圳证券交易所暂停上市。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：1.阐述目前理论界普遍存在的两种关于财务分析概念点并提出笔者对财务风险概念的个人看法。
2.简述财务风险对企业发展的影响及财务风险预警模型建立的必要性。
3.针对上海超日太阳的#8220;十一日超日债#8221;在2012年被深圳证券交易所特别处理为#8220;ST股#8221;在2013年又被列为#8220;*ST#8221;股暂停上市问题，从上海超日的财务报表入手，建立超日太阳财务风险预警模型，分析上海超日公司2010-2013年度4年的财务状况。
3. 国内外研究现状
国内研究现状：陈静1999年在《会计研究》上发表的《上市公司财务恶化预测的实证分析》中对样本进行了单变量分析和多元判别分析，选取了资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率作为单变量判定分析指标进行研究，发现在这4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低：在多元判别分析中，选取了负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率等财务指标，构建了 Fisher 判别分析模型，得出判别方程。
史富莲,石亚玲(2007) 在我国房地产业上市公司中对Altman提出的非制造业上市公司财务失败Z3模型进行了实证研究,结果表明,Z3值模型在房地产业上市公司财务风险预警方面有着不错的预测效果。
史家龙(2008)选取了沪深两市2007-2008年248家样本公司,先通过T检验法与主成分分析法对指标进行蹄选,之后运用Hsher和Logistic方法构建预警模型,最后采用Matlab构建了神经网络模型对其进行修正,结果显示该修正模型对ST公司与非ST公司判别的准确率均超过了 90%,预警效果良好国外研究现状：1. 单变量预警研究William Beaver1966年在《Supplement to Journal of Accounting Research 》上发表的《Financial Ratios as Predictors of Failure》中第一次将统计方法运用到企业财务危机研究的单变量模型中，通过对1954～1964年期间的大量失败企业和成功企业比较研究，对14种财务比率进行取舍，最终得出结论，认为债务保障率能够最好地判定企业的财务状况（误判率最低）；其次是资产负债率，且离失败日越近，误判率越低。
4. 计划与进度安排
2022年11月份选题，2022年12月-2022年2月份广泛收集、整理、阅读有关文献及数据资料，2022年12月份撰写、提交、修改开题报告2022年3月初-4月30日完成初稿，详细修改三至五次，并填写中期报告表，提交英翻中材料，2022年5月中旬定稿，并填写任务总结表，2022年6月中旬论文答辩。
5. 参考文献
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