上市公司财务预警实证研究的动态视角

文章以1998～2000年因"财务状况异常"而被ST的A股上市公司为研究样本,并根据行业和资产规模设计"非ST"配对样本.文章运用Logit回归方法,先从财务指标角度构建财务指标预警模型,然后引入现金管理特征变量和现金管理结果变量,从财务指标和现金流量角度共同构建综合预警模型,并从中长期角度进行预警.结果表明:在前一年的预警中,财务指标模型预警效果比较好,而在前两年、前三年,综合预警模型的效果比较好.     

财务预警的非财务观

主流的财务预警研究方法基本上没有突破使用财务指标进行预警的框架,其研究思路依然停留在财务预警的财务观。通过对财务危机背后的本质原因及其发生机理和财务行为的社会嵌入性的分析,认为财务指标是财务危机发生的征兆而不是原因。在此基础上,提出了以非财务指标为主要预测变量的财务预警研究思路,即财务预警的非财务观。     

基于logistic模型的制造业上市公司财务危机预警实证研究

为了建立有效的财务危机预警模型,选择了沪深股市2007—2010年各年度首次被ST（包括＊ST）并能够获得选择年度之前四年的财务数据的137家制造业上市公司为样本及与之对应的137家非ST作为研究样本,选择十个公司营运资本类指标作为备选预警指标,非参数检验、聚类分析、逐步回归分析、Person相关系数分析方法从中选择了四个对因变量影响显著的财务指标,并用容许度和方差膨胀因子对四个财务指标进行了多重共线性检验,不存在多重共线的情况下,建立了logistic财务预警模型,最后通过回代,发现这个预测模型具有较高的准确性。     

地方政府融资平台债务风险预警模型与实证研究

我国地方政府债务问题正受到广泛关注,而隐藏于融资平台的债务风险将对国家经济安全形成潜在威胁。本文基于对地方政府融资平台债务风险特性的描述,结合融资平台财务指标,构建其债务风险预警指标体系,运用因子分析将其归结为融资平台负债、资产和利润三个方面;进而利用K-均值聚类算法,把融资平台债务风险状态分为四类,并借助BP神经网络建立地方政府融资平台债务"风险阈"预警模型;最后,针对我国地方政府融资平台债务风险实际情况,总结融资平台可持续发展的政策组合。     

基于财务指标预警体系的高校贷款风险研究

随着我国高等教育的改革与发展,巨额贷款成为弥补资金缺口最主要的途径之一,由此产生了巨大风险,评价预测贷款风险可通过构建财务指标预警体系,从偿债能力、资金管理状况及贷款使用情况等方面计算分析,探讨该指标体系存在的不足并提出改进建议.     

基于财务指标预警体系的高校贷款风险研究

随着我国高等教育的改革与发展，巨额贷款成为弥补资金缺口最主要的途径之一，由此产生了巨大风险，评价预测贷款风险可通过构建财务指标预警体系，从偿债能力、资金管理状况及贷款使用情况等方面计算分析，探讨该指标体系存在的不足并提出改进建议。     

基于logistic回归的上市公司财务危机预警模型

国内外所有关于财务危机预警问题的研究,主要涉及到两个方面的问题：一是财务危机概念的界定;二是预测变量（判别指标）的选择和预警模型的建立（企业财务危机是一个连续的动态过程,并直接表现为绩效指标的恶化,因此,可通过一定的财务指标来构造企业的财务预警模型）。运用中国上市公司的财务指标数据及因子分析和Logistic回归等方法构建基于上市公司的财务危机预警的Logistic模型,经过检验,具有一定的实际应用价值。     

我国能源上市企业财务危机预警研究

不同行业的财务指标与非财务指标有着不同的特征,而这些指标是构建财务危机预警模型的基础,因此有必要分行业进行财务危机预警研究。以我国能源行业上市企业为研究对象,对其预警指标进行分析,最终选取了10个能显著反映能源上市企业财务情况的指标,运用Logistic回归法构建预警模型,模型预测准确率达到了90％。     

创业板上市公司财务预警研究

为了对退市前的创业板上市公司进行财务预警,本文选取93家创业板公司,包括64家财务健康公司和29家财务困境公司,分别使用两类人工神经网络模型和支持向量机模型,采用现金流量安全与否作为财务困境的标准,从20个财务指标提取10个,建立财务预警系统。研究结果表明,相对于人工神经网络模型,支持向量机模型能够较好地对小样本进行判别预测,是一种比较理想的财务预警模型。     

企业财务风险程度评价研究

企业财务风险因其自身复杂性、潜在性和主观任意性等特点,使得风险发生的概率及其后果难以预测和进行准确的估计。ZETA模型采用五类财务指标作为变量构建多变量财务预警模型,因预测精确度较高得到了广泛的应用。