基于现金流量的电子电气行业财务预警研究

财务危机是威胁企业持续经营的根本性危机。本文选取我国电子电气行业的上市公司中代表财务危机的5家ST、*ST公司和财务正常的20家非ST公司的12个基于现金流量的财务数据。运用主成份分析法和Logistic回归法对我国上市公司进行财务风险预警研究,为企业提供可操作的规避财务风险的思路。     

制造业上市公司财务预警研究

文章选取我国制造业2014年4月沪深股市的61家ST公司和61家非ST公司为研究样本,运用熵权法,筛选出10个包含信息量多,并能准确预警的指标,通过这10个指标建立"因子分析"模型进行定量分析,得到财务危机预警函数(即为ST与非ST的判别函数),最后将测试组中60家公司的数据回代到预警函数中检验其判别率,判别率达到81.67%,具有较高的的判别正确率,说明文章建立的财务预警系统对于上市公司财务危机的预测与防范起到一定的作用。     

基于离散Hopfield网络的上市公司财务困境预警研究北大核心CSSCI

上市公司陷入财务困境直接影响投资者收益、管理者决策和股东利益,建立行之有效的财务困境评价模型已成为学术界关注的焦点。文章在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于离散Hopfield网络模型开展上市公司财务困境评价的步骤,以2013-2015年沪深A股被实施ST的上市公司为实证样本,进行财务困境预警实证研究和稳健性检验。实证结果表明,本模型至少可以提前1年对ST上市公司的财务困境实现全面预警,可以提前6个季度对92%的ST上市公司进行有效预警,故适用于财务困境预警研究且具有稳健性。     

信息技术类上市公司财务危机预警实证研究

以沪、深A股2008-2012年28家信息技术类上市公司为研究样本,利用ST公司财务危机前3年的数据初步选用21个初始预警变量;从样本的信息显著性和重复性出发,采用因子分析法等方法筛选基础预警指标,最终确定净资产增长率、净利润增长率、技术人员比率等8个指标作为模型初始变量;接着运用Logistic回归分析构建财务危机预警模型。该模型仅针对信息技术类上市公司,对公司发生财务危机前的财务状况的拟合度较高,具有较强的适用性与指导性。     

我国制造业上市公司财务危机预警实证研究

本文选取沪深两市A股制造业行业的上市公司作为研究对象,在传统财务预警指标基础上,引入公司治理结构、股权结构以及审计意见等非财务预警指标,采用因子分析和Logistic回归建立公司陷入财务危机前两年的财务危机预警模型。实证结果表明,加入审计意见指标建立的综合财务危机预警模型可以提高财务危机预警精度。     

基于神经网络模型的上市公司财务预警研究

为了对上市公司财务状况进行合理预测,利用神经网络模型进行企业财务预警研究。首先,运用主成分分析等统计方法对初选的财务指标进行筛选,从初始指标中提取了五个因子作为财务预警指标;然后,选取2010至2013年间首次被特殊处理的上市公司作为财务危机样本企业,构建的财务预警模型提前三年的预测准确度近似于90%。研究结果表明,神经网络模型对我国上市公司财务状况预测具有较高的准确度,并且对预警指标进行适当的预处理,会提高模型预测的准确率。     

SBM效率修正的公司财务预警研究

本文以我国2008～2010年3年首次被ST的56家公司为样本研究对象,采用配对抽样的方法为56家ST样本公司选取56家非ST公司作为配对样本。以发生财务危机的当年作为T年.由于上市公司被特别处理前一年(T-1年)的年报和其是否被特别处理在时间上几乎一致,所以T-1年的数据预警价值不大。本文着眼于T-2年和T-3年的预警研究,重点以T-2年为例,详细阐述了Logistic预警模型及修复的预警模型建立过程。本文首先搜集了112家公司T-2年和T-3年的20项财务指标的数据,通过主成分分析法对财务指标进行筛选,使用Logistic回归对剩下的财务指标建立财务危机预警模型。得到T-2年整体预警准确度为85.7%,T-3年整体预警准确度为68.8%。接下来本文选取合适的投入产出指标计算各公司的SBM效率,并将其作为一项非财务指标重新进行Logistic回归得到修正的预警模型。结果表明修正后的模型T-2年整体预警准确度提高到89.3%,T-3年整体预警准确度提高到71.4%。     

浅谈企业财务风险的防范

财务风险作为一种信号,能够全面综合反映企业的经营状况。这就要求企业经营者进行经常性财务分析,防范财务危机,建立预警分析指标体系,进行适当的财务风险控制。     

试论企业财务风险的防范策略

财务风险作为一种信号,能够全面综合反映企业的经营状况,要求企业经营者进行经常性财务分析,防范财务危机,建立预警分析指标体系,采取切实可行的财务风险策略.     

基于加强企业财务风险管理的探讨

财务风险作为一种信号，能够全面综合反映企业的经营状况，要求企业经营者进行经常性财务分析，防范财务危机，建立预警分析指标体系，进行适当的财务风险决策。     

基于经营业绩观研究我国上市公司财务困境成本计量问题——以制造业为例

选取沪深两市1998-2012年被ST的74家制造业上市公司(A股)样本,以主营业务净利润率为指标结合单样本T检验从经营业绩观视角计量制造业上市公司的财务困境问题,结果表明我国制造业上市公司陷入财务困境后需要承受明显的财务困境成本。     

我国房地产上市公司财务预警研究

文章主要通过建立适合于我国房地产上市公司的财务预警模型来研究房地产企业的财务风险.首先,对财务预警模型的解释变量进行筛选,以我国1998—2010年房地产上市公司为研究对象,选取了48家ST公司和48家财务正常公司为样本,对入选解释变量进行了逐步筛选;其次,对于构建的3个Logistic模型进行分析比较,选取预测率较高的模型;最后,对获得的预警模型进行有效性分析,基于样本公司从前一年至前四年的财务数据进行返回预测检验,表明该模型预测的总准确率分别为:93.8%、89.6%、73.4%、65.6%.     

上市公司财务困境预测模型再研究

本文以2005年上半年沪深两市中首次被ST的52家公司和52家非ST公司为研究对象，同时利用这些公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型。研究结果表明：（1）公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著的影响；（2）同时利用了会计信息和公司治理信息构建的模型显著优越于仅仅利用会计信息构建的模型。这一方面说明，公司治理结构对公司的财务安全具有重要的影响，因此当前应进一步完善公司治理结构；另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型的时候，不仅要考虑会计信息，还应考虑公司治理信息等．以构建出更为有效的预测模型。     

基于公司治理变量的财务困境预测研究

传统的财务困境预测大都基于财务指标。文章在理论分析的基础上,以96家ST上市公司和286家非ST上市公司为研究对象,强调利用公司治理变量构建财务困境预测模型。研究结果表明：公司治理变量不但对公司陷入财务困境具有显著影响,而且具有较好的预测能力。这一方面说明公司治理对公司的财务安全具有重要影响,另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型时,不仅要考虑财务信息,还要考虑公司治理信息,这样才能构建出更为有效的预测模型。     

基于PCA-k-means和PSO-SVM的AI上市公司财务预警

通过探索影响人工智能上市公司市值增长率的财务指标,建立融合主成分分析(PCA)和k-means的PCA-k-means模型,并将指标归类为盈利、效率、负债、成长因子.围绕ST公司和非ST公司的分类建立融合粒子群算法和支持向量机(PSO-SVM)模型,为财务预警工作提供支撑.实验选取了2019年人工智能行业42家非ST公司和8家ST公司的数据.结果表明,营运能力是人工智能上市公司最核心的成长能力,市场投资不仅关注短期利润更注重长期回报,行业投资趋于理性和稳健.     

可转换债券融资对公司绩效影响的实证分析

本文以2008～2010年发行可转换公司债券的上市公司为样本,用秩和检验方法对样本公司净资产收益率、总资产报酬率、每股收益、主营业务利润率、主营收入增长率等主要财务指标进行实证研究。结果表明,发行可转化公司债券后一年内公司的绩效明显提升,第二年有小幅下滑,本文针对这种现象进行具体分析,提出我国上市公司应该合理地采用这种新的融资方式以促进公司发展。     

我国上市公司财务状况行业分析——以汽车行业为例

文章以汽车行业为例,选取14项财务指标从中提取公因子,通过对28家样本公司横向比较,据以分析我国上市公司财务状况,评价其在该行业所处位置,藉此为各公司调整其财务管理目标,改善公司综合财务状况,提升公司行业竞争力提供决策依据.     

我国农业上市公司财务预警模型效果的比较研究

文章基于2003—2005年我国沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块上市公司的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且越接近被ST年份其预测准确率总体上越高,其中加入行业修正值及现金流量指标的分数模型的预测准确性在各时点均最高。文章的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,最后得出结论并指明后续研究方向。     

我国农业上市公司财务预警模型效果的比较研究

文章基于2003—2005年我国沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块上市公司的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且越接近被ST年份其预测准确率总体上越高,其中加入行业修正值及现金流量指标的分数模型的预测准确性在各时点均最高。文章的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,最后得出结论并指明后续研究方向。