上市公司财务困境预测模型比较研究

文章以我国A股上市公司作为研究对象 ,将公司因财务状况异常而被特别处理 (ST)作为企业陷入财务困境的标志 ,比较了多元判别分析、Logistic同归和BP神经网络三种模型的预测能力。     

高管成群离职行为在财务困境预警中的信息含量实证研究——基于中国2008-2009年制造业新增ST公司的证据

以2008-2009年中国制造业新增ST公司为样本,按同行业原则选取对照样本,根据上市公司公布的财务指标和高管离职率作为预警变量,构建Logistic回归预警模型,比较预警效果.研究发现,制造业上市公司财务困境形成路径清晰;高管离职率对财务困境具有显著预警作用;高管成群离职的首要因素不是报酬偏低,而是对公司的困境预期;公司陷入财务困境的潜在因素是大股东的过度干预.     

内部控制质量与财务困境恢复——基于2007年～2011年沪深A股ST公司数据

笔者以2007年～2011年期间沪深A股ST公司为样本,采用logistic回归模型实证分析内部控制质量与财务困境恢复的关系。研究表明,内部控制总体质量水平对ST公司的财务困境恢复具有显著的积极作用。内部控制中的控制环境、风险评估和来自公司内部的监督相较于其他方面更有利于帮助困境公司恢复。而摘帽ST公司的内部控制质量水平对其是否"再次被ST"具有反向作用,内部控制质量低的摘帽公司再次陷入财务困境的可能性较大。笔者提出继续加强内部控制建设和完善内部控制评价体系等相关策略,从内控角度帮助ST公司尽快摘帽和摆脱财务困境。     

财务困境对CEO薪酬影响的实证分析——基于中国信息行业上市公司的研究

以资产负债率作为财务困境的替代变量,考察了中国信息行业上市公司财务困境与CEO薪酬变动之间的关系。研究表明,陷入财务困境的公司比未陷入财务困境的公司更易影响CEO薪酬变动。为此,探讨了陷入财务困境企业的CEO薪酬激励制度。     

上市公司发生财务困境的概率预测研究

基于布莱克一斯科尔斯期权定价模型,文章设计了一个财务困境预测模型,这个模型假设在债务到期时公司资产价值小于债务面值公司就会陷入财务困境,公司资产价值遵循维纳过程,基于这个模型我们通过公式变换计算标准化正态随机变量Z来预测了上市公司发生财务困境的概率。通过实证分析,结果显示基于期权定价财务困境预测模型能够很好预测上市公司发生财务困境的概率。     

现金流量信息含量与财务困境预测--基于2003年度ST公司的实证研究

本文以2003年度40家ST公司和80家非ST公司为研究样本,考察了现金流量信息在财务困境预测中的信息含量,研究发现：(1)在我国上市公司陷入财务困境前1年,经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产报酬率,而在财务困境前2年,经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产周转率,经营性现金流量的相对信息含量具有一定的稳定性;(2)无论在财务困境前1年还是前2年,经营性现金流量在会计比率的基础上均具有显著的增量信息含量,而在财务困境前2年,投资性现金流量也具有增量信息含量;(3)同时加入经营性现金流量和投资性现金流量可使模型总误判率最低。本文的研究结果为今后财务困境预测研究充分挖掘现金流量的预测价值提供了实证依据。     

上市公司财务困境预测模型的再比较

该文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,并利用多元判别分析、Logistic 回归和改进型 BP 神经网络三种方法进行财务困境预测.比较其预测结果发现,BP 神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic 回归模型,而后两者的判别效果接近,可见改进型 BP 神经网络模型更适合于企业财务困境预测.但三种模型的长期预警能力均不够理想,需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式,以提高预测的准确性.     

上市公司财务困境预测模型的再比较

本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。     

上市公司财务困境与财务破产的比较分析

与任何其他组织一样 ,企业也有一个生死病老的过程 ,如何对普通病症和高危病症予以区分 ,采取不同的预防、诊断和治疗措施 ,无疑将有利于企业的健康发展。本文认为 ,财务困境和财务破产可以作为上市公司两种不同的财务状况 ,应采取不同的预防、诊断和治疗措施。现有文献将财务困境与财务破产不加区别 ,不利于公司财务状况的正确判别和分析 ,进而影响公司财务政策的正确制定。本文在重新界定财务困境和财务破产的概念及其差异的基础上 ,以我国上市公司三年的财务数据为样本 ,对公司财务困境和财务破产进行实证分析。研究结果表明 ,我国上市公司确存在财务困境和财务破产两种不同的财务状况。盈利能力、资产负债率、公司规模同时对陷入财务困境和财务破产的公司有显著影响 ,它们是导致公司陷入财务困境和财务破产状况的重要原因。与国外类似研究不同的是现金流量信息对于我国上市公司的财务困境和财务破产皆没有解释力。     

现金流量信息含量与财务困境预测

本文选取40家ST公司和80家非ST公司作为财务困境与非财务困境样本，考察了现金流量信息在财务困境预测中的信息含量．研究发现：(1)在我国上市公司陷入财务困境前1年，经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产报酬率，而在财务困境前2年，经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产周转率，因此经营性现金流量的相对信息含量具有一定的稳定性；(2)无论在财务困境前1年还是前2年，经营性现金流量在会计比率的基础上均具有显著的增量信息含量，而在财务困境前2年，投资性现金流量也具有增量信息含量，同时加入经营性现金流量和投资性现金流量可使模型总误判率最低。本文的研究结果为今后财务困境预测研究充分挖掘现金流量的预测价值提供了实证依据?     

大股东减持作为一种支持行为之探析

＂掏空＂和＂支持＂行为对公司来说是两种作用对称的行为。大股东减持作为＂掏空＂行为之一已有研究,作为支持行为还未见研究报道,然而大股东减持是能够作为支持行为的。大股东减持既可能用套现获得的资金直接支持上市公司,也可能是通过引进战略投资机构、优化公司的股权结构提升公司治理效率实现支持。两个案例的分析进一步说明了大股东在公司处于财务困境时减持可能是大股东支持行为之一,但这还有待于对大股东减持与其支持行为关系进行实证研究。     

上市公司财务风险评价模型实证研究——基于中国有色金属业的证据

我国的上市公司若陷入财务风险,会面临被特别处理、暂停上市甚至终止上市的风险。文章以我国有色金属行业的5家ST公司作为研究样本,同时配对选取了20家全国有色金属业优质上市公司作为对照样本,选取6大类33个财务指标,进行双尾T检验。然后进行相关性检验,研究发现有7个指标低度相关。确定最终使用的指标,分析、建立并检验财务风险评价模型。实证检验结果表明,模型对样本公司评价的准确率达100%。     

上市公司对外担保及其财务危机预测

文章在对我国上市公司对外担保现状中存在的问题以及企业担保行为潜在风险进行全面分析的基础上,从实证的角度考察了对外担保对上市公司财务状况的影响作用并构建了Logistic回归财务危机预警模型。文章研究表明:ST与非ST企业对外担保指标之间存在显著性差异,而且对外担保比例越高,企业陷入财务危机的可能性越大,从而证实了企业因担保承担连带赔偿责任增加了企业的财务风险以及陷入财务危机的可能性这一推断;而融合财务信息与对外担保信息的Include模型较之仅包含财务变量的Exclude模型,无论是在模型的拟合优度、模型的解释力,还是模型的回判准确率,均有明显改善,说明包含对外担保信息在内的财务危机预警模型预测效果更好。     

股权结构与财务困境变化趋势关系分析——来自制造行业上市公司的实证研究

本文以制造行业2007年陷入财务困境的戴星公司和摆脱困境的摘星(帽)公司为研究样本.研究发现:改善第一大股东持股比例,第二大股东对第一大股东适度制衡有利于上市公司摘星(帽)走出困境;大股东持股较为稳定的财务困境上市公司更容易摆脱困境,摘星(帽)变为正常公司.     

上市公司财务困境成本与股权结构

本文以沪深两市2004～2006年因财务困境而被ST的上市公司为样本,计量了其财务困境成本,并进一步分析股权结构对财务困境成本的影响。结果表明,我国上市公司的财务困境成本平均为17.27%,且各公司间差异较大。公司的控股股权性质显著影响财务困境成本,国有控股公司的财务困境成本较小,而股权集中度和股权制衡度对财务困境成本不具有显著影响。     

基于粗糙集与信息熵的上市公司财务困境预警指标的确立

本文以界定因财务状况异常而被列为特别处理公司作为财务困境标志来研究中国上市公司的财务困境预警指标的确立.运用粗糙集和信息熵原理,基于沪深两市所有A股上市公司数据,我们提出了一种客观选择财务困境预警模型指标的方法.并且通过实证分析证明了财务指标作为建立财务困境预警模型基本指标的不可替代作用、分行业分资产规模建立上市公司财务困境预警模型的合理性以及现金流量指标引入预警模型的重要性.     

上市公司财务预警模型的研究

本文首先以沪深证交所2003年和2004年财务困境公司与非财务困境公司为样本,构建判别上市公司财务危机的模型,然后根据T检验的检验结果和以往研究的经验,最终选择流动比率、累积盈余、总资产报酬率和净资产收益率4个主要变量,分别运用单变量和多变量研究方法进行判别分析.研究表明,预测数据与建立模型的数据年度越临近,模型的预测能力越强,而离ST越远模型预测力越差.     

基于判别分析法的上市公司财务困境预警研究

从财务困境的界定、样本的设计、变量的选择、实证方法的应用等方面系统的回顾了相关的主要成果和问题。以我国上市公司为研究对象,选取了2004年到2006年深沪股市A股市场43家ST公司和43家非ST公司为样本,56家上市公司为检验样本。以被ST的前3年为限,9个财务指标作为判别变量,应用判别分析法建立模型。并用检验样本对模型进行检验。     

中国上市公司财务危机问题的个案诊断

公司财务危机（Financial distress）一直是众多的企业家、经济学家、管理学家、社会学家以及其他学者关注和研究的一个热点问题。一个公司特别是上市公司的财务状况是企业经营者、证券监管部门以及投资者所关注的重点。尽管导致企业走向困境甚至破产有许多的原因，比如管理、政策、市场、生命周期、行业、地理等，但是最直观的表现就是企业的财务方面出现危机。所以，判断一个公司的运行是否健康，从财务角度进行分析是最便捷也是最有效的方法。 本文采用中国大陆A股上市公司的年报数据作为分析的依据，在1998—2001年每年选取一些正常公司与当年出现财务危机的公司（表现马下一年被ST）进行配对，按照行业类别和规模大小对ST公司配对正常公司，使用这些公司的“面板数据”（paneldata）建立判别模型。（由于我国上市公司几乎没有破产的，所以本文认为被证监会处以ST（Special treatment）的公司即ST公司是存在财务危机的公司。）     

上市公司"掏空"现象透视:以ST猴王为例

近年来,中国证券市场上频繁出现大股东掏空上市公司,侵吞中小股东利益的现象。如济南轻骑、ST康赛、ST猴王、大庆联谊等等。在大股东侵害中小股东权益日益成为公司治理突出问题和主要矛盾的今天,对这_二问题进行探讨非常必要。下面,本文将以ST猴王为例,剖析掏空现象产生的根源、手段和经济后果。