纳入EVA及非财务指标的信贷风险综合预警系统模型

在分析现有商业银行信贷风险预警模型缺陷的基础上,提出将经济增加值(EVA)及其相关指标作为价值创造能力模块纳入预警模型中;同时,选取非财务指标构建非财务预警模块,将传统的财务预警模型、价值创造能力模块和非财务指标模块相结合,构建信贷风险综合预警评价模型。     

财务预警研究中非财务指标选择综述与评价

在财务预警中及时发现警兆对有效提高预警效率起着非常重要的作用,而警兆的发现往往依赖于对财务危机预警指标体系的监测。随着国内外学者对财务预警问题研究的不断深入,人们发现非财务指标在财务预警中也起着相当重要的作用。因此,财务预警指标的选择如能全面地考虑财务与非财务两个角度,将使整个预警系统更加科学有效。非财务指标是指不能从企业的财务报表中分析取得、无法用财务数据计算,而只能由企业某些外在特征即非财务信息体现出来的指标。如何构建科学的财务预警非财务指标体系已成为研究者关注的重点问题。本文旨在对财务预警研究中的非财务指标选择进行综述,对国内外学者在这一方面的研究进行比较,探讨财务预警研究中非财务指标选择的规律和趋势。     

基于多级模糊综合评价法的房地产企业财务预警研究

随着国内经济形势的不断变化和国家房地产相关政策的出台,房地产企业在经营中各种不确定因素不断增加,财务风险也与日俱增。房地产企业的财务风险具有模糊性和复杂性,它受到财务和非财务等多种因素的影响。以财务指标为变量建立的预警模型无法全面预测企业的财务风险。为提高财务预警系统的有效性,本文以房地产企业这一微观群体为视角,在以财务指标为主体的财务预警系统基础上,结合房地产企业的特征选取非财务指标,对影响房地产企业财务预警的非财务指标进行分层研究,运用多级模糊综合评价法构建房地产企业的财务预警模型。这将对房地产企业构建财务预警体系大有裨益。     

企业集团财务风险预警指标体系探讨

财务预警以财务指标为基础，企业集团的财务预警也不例外，但是由于企业集团是个复杂的组织体，在设定财务预警指标时，必须充分考虑财务风险、财务危机发生的原因。     

基于财务信息和非财务信息的债券违约预警模型研究——Fisher模型与Logistic模型的实证分析与应用

自2014年我国债券市场发生首例债券违约以来，债券违约事件日益增多。尤其近几年来，无论是发生债券违约的企业、债券违约的只数还是违约总金额，都呈现爆发式增长和蔓延态势。在此背景下，本文使用2014～2020年债券市场全样本数据，基于财务信息构建债券违约预警模型，在Fisher模型与Logistic模型判别效果对比后选择了Logistic模型，并在此基础上加入部分非财务信息指标，以进一步提升模型的预测能力。最终得到基于财务和非财务信息的Logistic模型。研究结论如下：第一，Logistic模型整体判别效果优于Fisher模型。第二，构建的基于财务和非财务信息的Logistic模型具有较好的预测能力，经济含义清晰，具备实际使用价值。第三，财务指标如净资产收益率、资本累积率、刚性负债率、筹资NCF/平均总资产等是债券违约预警模型中的显著指标，这些指标对于预警债券违约具有重要作用。第四，部分非财务指标对于提升模型预警能力有明显效果，非财务信息诸如发债企业所在省份风险情况、行业风险情况、企业所有制形式等为预警债券违约提供了显著的增量信息，也反映了我国债券违约具有所有制、地域和行业的群聚特征。     

基于非财务因素的电子商务企业财务危机预警研究

本文将公司治理结构、审计意见、关联交易等非财务因素引入电子商务企业财务危机预警的研究中，抽取沪深两市A股市场上2006年至2008年被特剐处理的20家电子商务企业作为财务失败样本，另从中国电子商务500强企业名单中抽取20家财务健康企业建立财务和非财务指标体系，通过显著性检验筛选指标，并对其作多重共线性因子分析，利用Logistic回归法建立财务预警模型，比较引入非财务因素前后的预测效果     

引入股权结构指标的财务预警实证研究——以农业上市公司为例

为了对财务预警进行实证研究,本文引入股权结构非财务指标,以60家农业上市公司为研究对象,采用因子分析法选取财务指标以建立Logistic财务预警模型,对样本公司进行检验以判定财务预警模型的有效性。     

财务风险预警模型构建实证分析——基于网络环境下财务风险

财务风险预警模型可以从定量角度客观准确判断企业的财务危机程度,网络的普及对此颇具影响。本文采用实证方法,选取了5个财务指标作为模型变量,构建了一个基于极值原理的Fisher线性判别模型,并对该模型进行了实证检验．结果表明,该模型具有较好的对企业财务状况和风险状况进行评价预警的能力     

我国信息技术类上市公司财务预警研究

<正>财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系,识别企业财务状况的判别模型。建立财务预警模型,可以发现企业运行中存在的问题,及时采取措施,减少企业的损失。关于财务预警模型的研究始于Fitzpatrick(1932),在国内,选取上市公司财务指标建立通用模型的研究较多,但针对具体行业的财务预警模型研究较少。本文针对信息技术类上市公司构建财务预警模型。一、样本公司的选取我国证劵市场上市公司没有因财务问题而被破产清算的,所以选择上市公司中的ST公司作为陷入财务危机的企业。样本按照《上市公司行业分类指导》对行业的分类选择信息技术类上市公司进行研究。选取2012年被特别处理的7家信息技术类上     

财务困境预警模型分析及比较

财务预警实证研究是以企业现有财务指标为基础，建立数学模型来预测企业陷入财务困境的可能性，为企业内外利益相关者了解、预测企业财务状况提供一种简便有效的分析工具。相应的，财务预警模型就是利用企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务状况的有效工具。     

基于系统结构模型的大数据财务预警指标分析

大数据是当前学术界的研究热点,同时大数据在各行业的具体应用也是当前亟待解决的难题。由于财务指标存在一定滞后和失真,非财务指标难以客观量化,导致企业财务预警模型一直存在诟病,因此将大数据指标合理地引入到企业财务预警模型是必要的。大数据具有高维度低价值含量的特点,在财务预警应用中难以确定指标。通过系统结构模型分析,分析出大数据指标并针对上市制造业企业实证。结果表明,所选择的大数据指标可以起到优化财务预警模型的作用。文章提出的大数据企业财务预警模型提高了企业财务预警效果,同时采用的系统结构模型方法也为其他领域对大数据指标的选择及应用提供了借鉴。     

企业转变发展方式下的财务预警分析

本文针对企业转型过程中的突出风险因素进行分析选取,采用非传统财务指标引入财务预警模型,使确定的财务预警模型更具有时效性和针对性。使企业可以定期评价和监测,及时把握企业动态,适时调整战略,对提高企业的适应性和稳定性至关重要。     

基于现金流测量标准的财务预警实证研究

本文突破以传统绩效类指标为预警指标的模式,选取现金流指标并采用判别分析法,对财务危机发生前一年和前两年的制造行业样本数据进行实证研究,建立了以现金流指标为测量标准、针对具体行业的中长期财务预警模型。模型能够从现金流角度判断企业是否存在财务困境,具有较好的预警作用。     

基于非财务和财务信息的财务预警实证研究

文章在通过对包括非财务信息和财务信息的52个指标变量进行统计分析的基础上,运用logit回归方法,分别建立基于财务指标变量和引入非财务指标变量的两种模型,实证结果表明引入非财务指标后,预警模型的判别准确率有所提高。说明企业危机不仅仅可以从其财务报表上发现征兆,在一些非财务信息当中同样有迹可循。     

平衡计分卡视角下的财务预警指标体系的构建

从源头控制企业财务危机的发生，是企业内部建立财务预警体系的关键，然而现阶段使用的财务预警指标仅仅局限于财务比率，对非财务指标涉及很少，这就导致了大多数依靠财务报表数据进行的企业财务预警的失败。基于财务预警的现状，可以借鉴平衡计分卡的多角度、多层面的思想，从财务、顾客、员工、业务流程四个不同的方面对财务预警指标进行整体构建。这四个方面的逻辑关系表现为：企业员工生产能力和业务素质的提高会使企业内部的经营管理得到改善，进而更好地满足顾客需求，使财务目标得以实现。可见，顾客、员工和内部业务指标是财务目标实现的源头指标。因此，利用平衡计分卡的思想对财务预警指标进行设计，可以从源头上控制财务危机的发生。本文拟在财务预警整体指标构建的基础上，具体分析和设计子指标：     

传统财务预警的指标与现金流指标的整合研究

本文选取2004年沪深两市1355家上市公司的数据,采用因子分析方法和logistic回归分析,对传统财务预警指标和现金流指标进行了整合研究。分析比较了传统财务预警指标体系与现金流指标体系在整合前后的不同评价结果,发现整合了现金流指标以后的财务预警指标体系比仅使用传统的财务指标对上市公司进行财务预警效果更为明显。     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确.     

导致企业财务危机的非财务因素探讨

在对企业财务风险的预测中,人们往往侧重于应用财务指标建立预警模型来进行预警,非财务指标由于其可获取性与可量化性相对较差而被人们忽视.然而众多实例表明非财务因素对导致企业财务危机的发生有着不可忽视的影响.分析财务危机发生的根本原因,从源头因素着手建立适合企业自身的预警系统,才能提高预警的准确率,有效防范财务危机的发生.     

上市公司财务预警与股权结构的实证分析

借鉴现有研究成果,以财务理论为基础,选取2003-2007年中国上市公司财务年报较为全面的财务指标,利用模型对所选解释变量进行逐步回归,构建出财务预警模型,通过数据测试来筛选具有解释力的预警指标。建立上市公司财务预警的模型,运用该模型对公司进行了预测,结果表明所设计的预警模式有效。     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确。