本文是一篇关于电子信息板块上市公司财务危机程度预测模型的研究论文，旨在通过对财务危机预警模型的深入研究和应用，为相关利益方提供决策支持。以下是对文件提供的内容的知识点详细阐述：
一、上市公司财务危机预警模型研究背景及意义
上市公司财务危机预警模型是管理学与金融学交叉领域中的重要研究课题。财务危机通常指的是企业由于各种原因导致的财务状况失控或遭受重创，进而可能面临破产或其他严重的财务困境。财务危机的预警模型能够为管理者、投资者、监管机构以及债权人等利益相关者提供及时的信息，帮助他们做出更为明智的决策。例如，当企业被证交所施行特别处理，即被列为“特别处理”（ST）或“退市风险警示”（*ST）的行列时，预警模型能够预测企业在面临财务危机时的后续经营发展变化。
二、研究方法
1. 马氏距离和费歇判别法
本文采用的马氏距离费歇判别法是一种多元统计分析方法，它通过计算样本点与总体的马氏距离来判断该样本点属于哪个类别。马氏距离考虑了变量之间的相关性，即协方差结构，在处理多变量数据时比欧几里得距离更为合适。费歇判别法则是一种线性分类方法，通过训练样本数据建立判别模型，用于区分不同类别的数据点。
2. 财务危机程度预测模型的建立
研究者尝试建立基于临界值的财务危机程度预测模型和基于马氏距离的财务危机程度预测模型。前者的预测基础是将财务指标值与预设的临界值比较来判断财务危机程度，而后者则是在得到判别系数后，计算样本的判别函数值与总体的马氏距离，从而预测企业是否会在下一个年度继续保持或改变“带帽”状态。
三、指标体系的建立
在建立模型时，选取了46个反映企业六个财务能力方面的财务指标，包括盈利能力、偿债能力、营运能力、现金流、股东获利能力和发展能力。通过SPSS软件对这些指标进行假设检验，最终筛选出5个主要财务指标构建最终指标体系。这些指标包括营业外收入、管理费用、存货周转率、主营业务收入增长率和有形净值债务率。
四、实证研究
研究中选取了沪深股市电子信息板块2007年及2008年两年均被特别处理的9家上市公司作为样本。利用这些公司的2007年财务数据进行模型建立和测试。数据来源于大智慧软件和搜狐证券频道网站，并对原始数据进行了标准化处理。
通过上述内容，我们可以了解到马氏距离和费歇判别法在财务危机预警模型中的应用，以及如何结合财务指标建立有效的预测模型。此外，本文也强调了模型预测效果的检验和对比分析，这对于进一步完善财务危机预警模型的研究具有重要意义。研究的最终目标在于为利益相关方提供更为准确和有用的决策支持工具。
