基于支持向量机的现金流时间序列预测分析

准确合理地预测现金流量是决策者面临的重要课题之一。文章通过采用支持向量机进行建模和仿真,利用滑动窗技术,对一汽轿车的现金流量预测进行了实证研究。研究结果表明,支持向量机模型在小样本条件下具有较好的预测效果。模型的拟合和预测效果与滑动窗发送器的尺寸和具体的权重函数选择有关。     

基于现金流量的房地产上市公司财务预警

对于房地产行业来说,现金流量的状况极大地影响着公司财务风险的大小,基于现金流量的财务预警研究对房地产行业有着重大意义。本文最初选择了反映房地产上市公司现金流量状况的21个财务指标,后经过层层筛选优化,最终基于每股经营活动现金净流量等3个指标建立了Logistic回归财务预警模型。从研究样本组财务危机发生前1年的模型判断结果来看,判断准确率高达83.3%,误判率16.7%;从预测样本组财务状况预测结果来看,模型判断准确性为85.8%,预测效果较理想。     

ST公司现金流量特征分析——基于2003—2010年首次ST公司

现金流量作为企业财务质量重要的显示信号,如何通过挖掘上市公司现金流量表中现金流量的特征分类信息,来识别和预测上市公司的质量具有重要研究意义.文章以2003-2010年深沪两市首次被ST的210家上市公司作为研究对象,同时选择同行业且成立日期相近的210家非ST类公司作为配对样本.通过U检验和描述统计方法,比较两组样本公司在首次ST前5年现金流量表中各类现金流量及其组合占比差异,发现公司被ST前5年的现金流量特征,从而能够更好地发挥现金流量的财务预警作用.     

基于财务比率的自由现金流量预测模型研究

本文构建了一个适用于企业价值估计的基于财务比率的自由现金流量预测模型.笔者根据自由现金流量的财务本质,通过重构自由现金流量表达式,将其表示成各相应财务比率及销售收入的运算关系式,然后根据计量经济学相关原理和方法,构建一个对下一期的自由现金流量进行预测的预测模型,并用汽车制造业上市公司的面板数据(1996-2006)对该预测模型进行了检验.结果表明,模型本身以及解释变量都具有很高的显著性和较强的预测能力.同时该模型还证明,除了滞后一期的财务比率自身之外,其滞后一期的一阶差分同样具有显著的预测能力,是预测自由现金流量不可或缺的解释变量.     

中小上市企业财务危机预警研究——基于RS—Logistic回归的实证检验

中小企业在国民经济与社会发展中发挥着重要的作用,然而由于其风险抵御能力相对较弱等因素,针对其开展财务危机预警研究就显得尤为重要。以2005—2015年中小板上市企业为研究样本,困境样本筛选时不是单纯考虑ST或*ST,而是将"在连续两年内只发生过一次年度末亏损,但在该期间内各季度的净利润率平均值小于零"作为另一个困境样本匹配标准。结合财务、现金流量以及公司治理指标,用粗糙熵方法对初选指标进行特征选择进而构建预警指标体系,在此基础上建立Logistic预警模型,并采用十折交叉验证方法进行稳健性检验。结果显示:与传统Logistic模型预警准确率相比,RS—Logistic模型预警准确率更高;在指标体系中融入公司治理变量可以对模型预测效果起到正向促进作用。     

我国农业上市公司的财务预警实证研究

本文选取农业板块上市公司作为实证研究对象,探讨具体行业财务预警分析的必要性;基于沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量分析、Z模型、Zeta模型、F模型以及F'分数模型的财务预警效果.结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且加入行业修正值及现金流量指标的F'分数模型的预测准确性在各时点均为最高.本文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,并指明了后续研究方向.     

基于现金流量视角的财务风险预警模型分析——以ST上市公司为例

基于现金流建立财务预警模型,对企业尤其是上市公司是十分必要的。文章以ST上市公司为例,对基于现金流量的F分数预警模型的有效性进行验证分析。选取了以利润指标为基础的Z模型和以现金流量财务指标为基础的F模型进行比较,采用6家ST公司作为样本,并对获得的2007年到2012年财务数据对F模型的预测结果进行分析,证明了F模型预警的有效性。     

企业财务风险预警模型研究——基于制造业数据

企业财务风险预警模型包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力和现金流量五方面指标。经过验证，采用制造业数据、运用Logistic回归分析法和主成分分析法构建的企业财务风险预警模型预测准确率达到90%以上。     

上市公司财务危机预警模型构建

本文以2005年发生ST的A股上市公司为研究对象,采用行业和总股本规模作为选择配对样本的标准,构建了上市公司财务危机预警模型。预警指标除选择常用的财务指标外还引入了现金流量指标,并运用费雪(Fisher)判别准则,通过实证研究建立线性判别函数,以期为预测上市公司财务危机提供参考。     

化工类上市公司财务危机预警研究——基于BP人工神经网络模型

文章结合我国化工行业特点,将传统的财务指标与现金流量信息相结合,构建一个包含偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力及现金流量的预警指标体系。以沪深两市上市的化工类公司为样本,并采用陷入财务危机前四年的数据,进行BP神经网络系统分析,提高模型的纵向长期预测能力。实证结果表明:将化工业的复杂性与人工神经网络分析的广泛适用性进行有效结合,实行多时段预警,充分展示了神经网络模型的超前预测能力,具有较强的优越性。     

自由现金流量预测模型研究——基于汽车制造业的面板数据分析

本文构建了适用于企业价值估计的自由现金流量预测模型。模型根据自由现金流量的财务本质,通过将自由现金流量分解成各相应的应计项目,利用并设计相互之间的运算关系,运用计量经济学方法,对下一期的自由现金流量进行预测,并用汽车制造业上市公司的面板数据(1996年至2006年)对该预测模型进行了检验。结果表明模型本身以及解释变量都具有很高的显著性,证明了在销货成本、销售费用、管理费用与销售收入之比保持相对稳定等给定条件下,该模型具有很好的预测能力。     

基于神经网络集成方法的公司盈利预测研究

盈余预测具有引导投资者投资行为的作用,因此受到投资者的广泛重视。然而,国内对公司未来盈利进行预测的研究还相当少。提出了以决策树作为基分类器,采用集成学习方法,利用上市某公司2001至2005年的财务数据对该上市公司在2006年的盈利状况进行预测研究。首先,采用有放回的随机抽样技术分别从训练样本和测试样本中产生50个训练子集和1个测试集;然后利用决策树,采用CHAID算法对50个训练子集分别进行训练,得到50个基决策树分类器;通过采用Bagging方法,构建决策树集成模型。所得到的集成模型在测试集上的分类准确率达到96％以上,通过比较由不同数目的基分类器构成的集成模型和单个分类器的预测准确率,证明了该集成模型的预测准确率高且稳定。     

自由现金流量预测模型研究——基于汽车制造业的面板数据分析

本文构建了适用于企业价值估计的自由现金流量预测模型。模型根据自由现金流量的财务本质,通过将自由现金流量分解成各相应的应计项目,利用并设计相互之间的运算关系,运用计量经济学方法,对下一期的自由现金流量进行预测,并用汽车制造业上市公司的面板数据（1996年至2006年）对该预测模型进行了检验。结果表明模型本身以及解释变量都具有很高的显著性,证明了在销货成本、销售费用、管理费用与销售收入之比保持相对稳定等给定条件下,该模型具有很好的预测能力。     

基于深度学习的上市公司财务风险预警模型研究

本文采用2007年至2016年3513家上市公司的相关财务数据为研究样本,以深度学习为研究工具构建神经网络模型,对企业是否陷入财务危机进行预测。研究结果表明,基于深度学习构建的神经网络模型对所有上市公司是否陷入财务危机的预测准确率可以达到72%以上,且利用的以前的年度数据越多,预测的准确率越高。     

企业价值评估收益法中营运资金预测的改进

在进行企业价值评估时,现金流量折现模型是最常使用的模型之一。在现金流量折现模型中,营运资金的预测是必不可少的环节,现行资产评估准则体系缺乏对营运资金预测方法的相关规定,实务中对营运资金的预测也存在随意性。在分析营运资金预测现存问题的基础上,将营运资金进行分类的管理与统计,利用历史数据,提出了被评估公司营运资金的预测方法模型,并通过实证表明该方法模型是更为合理并有利于实务操作的方法。     

基于股权自由现金流量的可持续股利支付率估算——模型的构建与实证检验

本文基于股权自由现金流量视角,构建了可持续股利支付率估算模型,并以房地产业上市公司为研究样本进行实证检验.结果表明,当样本公司的净资产收益率能够较好地满足股东所要求的最低报酬率时,整体的可持续股利支付率较低,反之则较高.文章建议,公司应通过改善自身的营运能力、盈利能力、发展能力、现金流量能力以及股东获利能力来提高股利支付率与经常性损益在净利润中所占的比重;在再投资回报率能够满足股东报酬率的前提下,可以适当增加股权自由现金流量,加大投资力度,从而达到有利于满足股东利益和公司可持续增长的双重目的.     

基于财务比率的自由现金流量预测模型研究

本文构建了一个适用于企业价值估计的基于财务比率的自由现金流量预测模型。笔者根据自由现金流量的财务本质,通过重构自由现金流量表达式,将其表示成各相应财务比率及销售收入的运算关系式,然后根据计量经济学相关原理和方法,构建一个对下一期的自由现金流量进行预测的预测模型,并用汽车制造业上市公司的面板数据(1996-2006)对该预测模型进行了检验。结果表明,模型本身以及解释变量都具有很高的显著性和较强的预测能力。同时该模型还证明,除了滞后一期的财务比率自身之外,其滞后一期的一阶差分同样具有显著的预测能力,是预测自由现金流量不可或缺的解释变量。     

基于现金流量的福建省中小企业财务预警实证研究

以36家福建中小板上市公司为样本,从偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四个维度,选取以现金流量指标为基础的16个指标,采用因子分析和二元Logistic回归建立了财务预警模型。研究发现,影响福建省中小企业财务状况的因素主要是偿债能力、盈利能力和发展能力,其中主要影响指标包括现金流量债务比、现金流量比率、盈利现金比率、资本积累率、资产购置比率,可为福建省中小企业的管理者预测财务状况提供依据。     

基于正态云实物期权模型的项目投资决策研究

文章引入正态云理论构建正态云实物期权模型并应用于项目投资决策中,就现金流量与投资成本、现金流量波动率、期权价值进行预测,并全面衡量投资不确定性、决策柔性和项目成长价值,通过实例科学分析项目投资开发时机,降低对"里程碑计划"的过度依赖,证明模型的有效性.     

基于Logistic回归模型的上市公司成长性判定

本文从六个方面(偿债能力、营运能力、股东获利能力、现金流量能力、盈利能力和发展能力)选择了三十六个财务指标判定我国上市公司的成长性,同时选用了2006年我国企业成长百强榜中的前十二家上市公司和排名在百强榜外的十二家上市公司作为研究样本,采用Logisfic回归模型对样本进行了实证分析,得出企业成长性综合评价模型,并通过验证以说明该模型具有实际应用价值.