《表4 主成分以及贡献率：制造业上市公司财务预警模型的构建及比较——基于ROC曲线分析》

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《制造业上市公司财务预警模型的构建及比较——基于ROC曲线分析》

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进行显著性分析之前，本文采用KolmogorovSmirnov对样本进行正态分布检验，根据其判断结果来选择显著性检验方法。该方法的原理是在置信区间为95%的情况下，若P值<0.05或者Z值>1.36，则认为样本总体不符合正态分布，研究显示大部分指标的P值都小于显著性水平0.05，因此均不符合正态分布，P值和Z值的检验结果一致，本文采用Mann-Whitney U检验和Kolmogorov-Smirnov Z检验来进行显著性检验，在显著性水平0.05的情况下若P值小于0.05，则认为这些变量具有显著性，能够用来区分被ST公司和财务正常公司。由表4可知:符合要求的指标有18个，并且所有变量的M-W U及K-S Z检验结果一致，剔除A1、E1、E2、G1、G2。在接下来的分析中，将会采用剩余财务比率用来建立预警模型。如表3显示。