基于因子分析的纺织行业上市公司财务绩效评价研究

本文利用SPSS16.0计算分析软件,采用因子分析法,以纺织行业上市公司2010年的年报数据为样本,选取了盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力和股东获利能力等方面的财务指标,通过建立财务绩效评价模型,得出了纺织行业上市公司的财务绩效的综合评价得分,并对企业改进其财务绩效提出了建议。     

企业成长性主成分分析——以环保行业上市公司为例

本文以我国环保行业上市公司为研究对象,用定性定量相结合的方式从获利能力、财务风险、营运能力、增长水平等方面选取相关的财务指标,运用主成分分析法对环保行业上市公司的成长性进行实证研究。研究表明,获利能力和财务风险是影响企业成长性的重要的因素。     

遗传算法优化上市公司财务预警的实证研究

<正>一引言企业进行预测、防范、控制和处理财务危机,迫切需要建立一个有效的财务困境预测系统,以便对公司的未来财务状况进行分析和预测,及时将企业财务困境扼杀在萌芽状态。本文针对我国目前上市公司的具体情况,利用我国上市公司近几年的数据资料,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,构建了基于财务指标和引入非财务信息的财务危机预警模型,旨在财务危机模型系统的实证研究方法上有所创新,提高模型预测的准确度和建模速度,同时扩大模型的适用性。     

基于经济增加值的上市公司成长能力分析

本文以我国上市公司为研究对象,选取了49家公司作为样本,对上市公司的成长能力进行了实证研究。结果发现,上市公司的成长能力低下,并从企业偿债能力、获利能力和发展能力方面进行了原因分析,从政府、产业和企业三个层面上提出了相应的建议。     

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     

股票投资中利用计算机软件盈利模式研究

所谓股市中的盈利模式就是股市中一种赚钱方法。股市中盈利模式就是股市中一种胜算概率很大的投资和投机方法。本文首先对几种股票公式进行了详细的技术分析,然后对上海和深圳上市的全部企业的财务和管理各种数据,构建了一套较完整的特色财务数据库,通过对企业成长模型分析,研究企业成长性指标变化规律,利用计算机软件实现了适合长短线投资的分析决策系统。利用该短线盈利模式,在有关股票账户进行100次实战训练,取得了81次盈利的好成绩,初步验证盈利可能性大于80%。     

我国高额现金持有上市公司的财务特征分析

现金持有作为一种财务决策,在我国上市公司中起到十分重要的作用。为研究高额现金持有上市公司的财务特征,文章通过选取我国2008年—2010年的上市公司为样本,通过对高额现金持有上市公司的界定,运用回归分析法,从财务方面设置获利能力与财务杠杆两个变量,对我国高额现金持有上市公司的财务特征进行分析。结果表明,我国高额现金持有上市公司具有较低的负债水平和较高的获利能力。     

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。     

基于XGBoost的上市公司财务舞弊预测模型研究

研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘，并应用于上市公司财务舞弊识别和预测。研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测。研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率，在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型，更适合我国上市公司财务舞弊预测。研究创新:基于2000～2020年中国上市公司数据集为观测样本，通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法，解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题，甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量；首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中，有效提高了上市公司财务舞弊准确率。研究价值:本文将XGBoost集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域，有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用，为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考。     

基于时间序列上市公司的财务预警实证研究——以我国制造业上市公司为例

本文以我国制造业上市公司为研究对象,利用其被ST前三年的季度时间序列数据建立财务预警模型,以期能反映上市公司财务变化的动态累积效应。研究表明：基于时间序列数据建立的logistic财务预警模型预测效果优于基于截面数据的财务预警模型;预警方法上logistic逻辑回归较fisher多元判别更佳;模型实证结果显示,公司盈利能力、每股收益和总经理持股比例对公司财务困境有显著影响。     

EVA视角的上市公司财务预警实证研究

本文以我国A股上市公司为研究对象,选取了65家处于财务困境的公司和75家财务正常的公司为样本,在传统财务指标的基础上引入EVA,运用主成分分析法构建了财务困境模型。结果表明,相对于传统的财务指标,EVA对企业的财务困境具有较强的判别能力,模型具有超前的预测能力。     

上市公司财务预警问题研究——基于证券市场财务数据的研究

本文借鉴Altman财务预警研究思想,选取了A股市场58家ST公司及58家非ST公司作为研究样本,建立财务危机预警模型进行了有效性检验。结果表明：多元判别模型在上市公司财务危机出现前一年的预测准确率达到95％,并且具有提前三年预测出上市公司财务危机的能力。同时还发现,随着财务危机企业ST戴帽年的临近,财务危机企业与非财务危机企业各预警变量值间的差异明显扩大。     

上市公司负债融资的财务问题研究

债务融资所拥有的财务杠杆的正面效应,吸引着广大企业将其作为融资的重要方法。然而上市公司负债融资存在的种种问题已经成为众多公司良好发展路上的巨大瓶颈,因此,本文主要重视对负债融资的财务问题的研究,发掘企业深层次中存在的影响企业经营的风险因素,并在此基础上建立合理的应对负债融资问题的有效机制,以此促进企业优质发展。     

基于Logit模型的A股上市公司财务困境预警研究

本文采用2008到2010年的财务数据,选取有代表性的财务指标,对A股上市公司中面临财务困境的47家公司和没有面临财务困境的47家公司利用Logit模型进行估计和预测分析。分析结果表明,Logit模型的预测是有效的,具有良好的精度,是一种有效的财务困境分析和预测工具。     

企业财务可持续增长模型改进及实证应用

在财务可持续增长的研究领域,最为经典的是希金斯的财务可持续增长模型。希金斯认为企业流动资产受通货膨胀影响,固定资产不受其影响,负债和所有者权益全部受通货膨胀影响,得出了含通货膨胀的财务可持续增长模型。但并未对负债进一步细分来研究其受通胀的影响,文章以希金斯含通货膨胀的财务可持续增长模型为基础,对负债进行细分并考虑其受通胀的影响,改进了企业财务可持续增长模型;通过举例验证,探究了各项指标与财务可持续增长率的关系及其对财务可持续增长率的影响程度;并且利用SPSS18.0统计软件对内蒙古能源型上市公司2007年以来的财务可持续增长状况进行了实证分析,发现内蒙古能源型上市公司这些年都未实现财务可持续增长,其间大部分公司都存在严重过度增长情况;最后结合内蒙古能源型上市公司现状及改进的财务可持续增长模型提出了企业实现财务可持续增长的建议。     

政府补助对财务困境上市公司获利能力的影响

本文选取2007～2011年139家ST公司为样本,运用面板数据实证检验了政府补助对ST上市公司获利能力的短期影响。结果表明:政府补助在1%的显著水平上对公司的每股收益具有正相关性,但与每股净资产无显著关系。由此说明政府补助在短期内并没有提升财务困境上市公司的获利能力,同时也没能真正提升其股东权益。     

五粮液获利能力分析

本文通过比较的分析方法对五粮液2012-2017年获利能力进行了分析,分析发现五粮液获利能力存在不足。影响五粮液获利能力的因素主要有三个:一是公司非酒类业务毛利率低,拉低了公司整体获利能力;二是公司销售费用奇高,远远高于其他白酒类上市公司;三是公司货币资金收益率低。     

苏宁与美的：哪一个更美丽？——洞悉两家公司悬殊市值背后的秘密

公司价值是公司资产状况和获利能力的概况，也是市场对公司的综合评价值。反映公司价值的指标，从企业内部分析多采用净资产和获利能力；从外部看则体现为公司的市场均衡价格，如股价。由于影响股价的因素很复杂，投资者和财务分析人员更倾向于使用市盈率作为评估股票投资价值的指标。市盈率被用来衡量一家上市公司的股票价格与其当前业绩的一致性程度，     

国有上市公司财务危机综合预警实证研究

本文采用多分类方法将样本公司分为财务危机公司、财务状况不稳定公司和财务健康公司,再利用2005~2010年的国有上市公司数据,运用主成分分析、因子分析和多项Logistic回归构建了综合财务危机预警模型。模型综合考量了财务指标、公司治理和金融生态环境三方面变量对于公司财务风险的影响,使综合预警取得了满意的预测精度。     

上市公司财务预警方法与模型评析

对上市公司财务预警进行研究,通过上市公司财务预警问题研究现状、方法及模型的评析,并针对我国上市公司财务预警的启示提出相关建议,目的是在公司危机发生之前向公司管理层发出财务预警信号,为上市公司防范财务风险,加强内部控制提供参考依据。