财务危机预警理论研究述评

财务危机预警属于微观经济预警的范畴,具有重要的研究价值。本文对国外财务危机预警模型的研究进行了综述,对国外财务危机预警模型进行分析比较,并对财务危机预警模型研究的发展趋势进行了展望。     

公司财务危机预警模型研究

公司在运营过程中,由于外部冲击或自身管理不当都会引起公司财务上的问题,过于严重的将形成财务危机,对财务危机的处理不当,将可能导致公司运营困难甚至破产,建立财务危机预警模型,科学的预防财务危机具有重要意义,本文通过我国财务危机预警模型研究现状,浅析我国财务危机预警模型的问题所在及今后的研究方向.     

企业财务危机预警模型的演变与发展

本文介绍、分析了各种财务危机预警模型,并指出了现有财务危机预警模型存在的问题及进一步深入研究的方向。     

财务危机预警模型研究综述

随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,发生财务危机进而破产的企业越来越多。财务危机预警模型作为企业经营的警示灯,为企业避免潜在的风险起到未雨绸缪的作用。因此,建立财务危机预警模型已成为财务管理的重要课题之一。文章通过介绍国内外财务危机预警模型的研究,对已有的研究成果进行总结和评述,从而为我国开展该项研究的方向和趋势提出建议。     

关于企业财务危机预警若干问题的思考

目前企业财务危机预警研究主要集中于建立各种更为准确的财务危机预警模型,关于企业财务危机预警其他方面的研究相对较少。本文从财务危机的含义,财务危机预警所警示的风险种类,多变量财务危机预警模型的使用效果,财务危机预警的应用,财务危机预警的局限性等几个方面对企业财务危机预警研究中的相关问题进行探讨。     

基于非财务指标的财务预警模型初探

国内外学者针对财务危机,提出了不同的财务预警的定量分析模型,笔者通过研究发现单纯定量财务预警模型在预测财务危机方面存在一定的误差,应考虑非财务指标的重要作用,建立一个同时考虑定量指标和定性因素的财务危机的综合预警模型,以实现对财务危机更加准确的预警。     

国内外财务预警研究文献综述

随着经济的发展,经济环境的越发复杂,企业面临的经济风险越来越大,因此建立财务危机预警模型对企业发生财务危机的可能性进行预测具有十分重要的意义。本文通过对国内外研究现状进行综述,可以进一步推动我国对财务危机预警模型的研究。     

国内外财务危机预警研究综述

对于企业来说,财务危机不是突然发生的,而是一个渐进的过程,因此建立财务危机预警模型,对企业发生财务危机的可能性进行预测具有十分重要的意义。国外早在19世纪三十年代就开始进行财务危机预警研究,起步早,发展较为成熟。而我国在财务预警方面的研究起步较晚,相对来说还不成熟。所以对国内外研究现状进行综述,可以进一步推动我国对财务危机预警分析的研究。     

论房地产上市公司财务危机预警体系的完善

随着经济日益发展,市场竞争日趋激烈,完善的财务危机预警体系是房地产上市公司在激烈的市场竞争中处于不败的必要保障。但我国财务危机预警体系研究起步较晚,至今尚未形成完整的财务危机预警体系。我国房地产上市公司主要采用定量分析法来进行财务危机预警。本文在前人研究的基础上,从我国房地产上市公司财务危机预警体系的现状出发,指出仅采用定量分析法来预测公司财务风险的局限性,提出引入非财务指标因素及改进财务预警模型两点建议来完善我国房地产上市公司财务危机预警体系,旨在加强我国房地产上市公司防范财务风险的能力。     

基于Logistic模型的天津市上市公司财务预警实证研究

本文采用实证分析的方法对天津市上市公司进行财务危机预警研究。选择Lo-gistic模型进行预警研究,以被实行特别处理的公司为财务危机公司的样本,按照行业相同、规模相近的原则选取配对样本。再次,结合天津市上市公司的主要特点和财务危机发生的原因,选取24个财务指标和8个非财务指标对财务信息与非财务信息进行量化,并利用U检验和相关性分析对变量指标进行筛选,最终确定用于建立财务预警模型的变量指标。利用筛选出的预警变量指标建立了天津市上市公司财务预警模型并对天津市上市公司2012年的财务状况进行预警分析。最后,总结本文的研究结论和提出相关政策建议。     

基于神经网络模型的上市公司财务危机预警研究

本文使用人工神经网络(ANN)建立财务危机预警模型,用以测试模型预测上市公司发生财务危机的准确率。模型使用的样本包括110家上市公司的财务指标,其中77家公司作为训练集,33家公司作为测试集。在数据挖掘软件Rapidminer 6.1上构建模型,得到神经网络的总体预测准确率为90.91%。研究表明,人工神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此是一种非常好的预测财务危机的模型,在企业财务危机预警方面有着很好的应用前景。     

基于遗传神经网络的财务危机预警研究

针对基于神经网络的财务危机预警方法模型结构复杂、收敛速度慢且容易陷入局部最小的缺点,提出基于遗传神经网络的财务危机预警方法。首先对神经网络模型的结构和参数进行编码并将其串联,形成一个个体,随机产生N个个体形成初始种群。然后分别进行复制、交叉和变异操作,得到神经网络的结构和初始参数。再通过BP算法对该神经网络进行训练,训练后的神经网络即可实现财务危机预警。测试结果表明,该模型训练速度快、预警精度高。     

引入EVA和非财务指标的财务危机预警研究

传统的财务危机预警大多基于财务指标,但由于我国上市公司“壳资源”非常宝贵,会计数据存在财务包装的可能性,因而只采用财务指标进行预警有一定的局限性。在金融危机的背景下,引入能够超前并敏感的预测公司财务危机的预警指标,建立完善的财务预警模型,预测公司财务状况、防范财务危机成为了一项迫在眉睫的任务。因此,本文将EVA和非财务指标引入到财务危机预警体系,构建一个全面完整的财务危机预警指标体系,并分析引入EVA和非财务指标的优势。     

完善我国上市公司财务危机预警措施

现代市场经济环境下,企业随时都可能遭遇财务危机,导致破产失败.财务危机预警能通过记录财务危机曾经发生的缘由、解决措施、处理结果,及时提出改进建议,提供未来类似情况的解决办法,从而从根本上消除隐患.     

基于收益质量指标的财务危机预警模型构建

本文从财务危机预警的研究现状入手,分析多元判定模型的原理及应用.随着企业业务范围扩大,收益多元化,收益质量的好坏在财务危机预警中显得尤为重要.本文引入收益质量指标,重新构建多元判定模型,以实现对财务危机更加准确的预警.     

基于BP神经网络模型的公司财务危机预警实证研究

以公司为研究对象,选取2005年被ST公司和配对的正常公司各34家作为训练样本,2006年被ST的公司和配对的正常公司各31家作为检验样本,构建了公司发生财务危机前第三年的BP神经网络预警模型,实证研究结果表明,神经网络预警模型是一种有效的财务危机预警模型,有广泛的使用范围和较高的推广价值。     

基于KMV模型探讨我国上市公司财务危机预警

客观评价一个公司财务经营状况的好坏,对其做出财务危机预警,对于投资者、监管机构,甚至企业经营者都格外重要.本文运用KMV模型的思想,在对KMV模型相关假设修正的基础上,通过对配对样本的适用性和具体预警能力的分析,探讨我国上市公司财务危机预警分析的方法.     

制造业上市公司财务危机预警模型

本文以我国制造业上市公司为研究对象,选取了181家发生财务危机的公司和181家财务正常的公司为样本,以财务危机发生前三年财务指标为基础,首先运用正态性检验、T检验以及非参数检验筛选出预警能力较强的财务指标,然后运用主成分分析方法构建了财务危机预警模型,最后进行了回代检验和测试样本检验.研究结果显示,预警模型对检验样本的预测正确率为76.60％,能够给投资者、债权人和监管机构等相关各方提供预测财务危机的有用信息.     

企业财务危机预警趋势研究

在市场条件下,企业经营面临巨大的风险与不确定性,为防止企业出现财务危机,企业财务危机预警受到了广泛关注,但由于财务危机的影响因素众多,财务危机预警的准确性和可靠性还有待提高。在综合了国内外相关研究的成果后从预警指标和预警方法两个方面给出财务预警研究的主要特点和趋势,并对预警指标和方法的进一步研究提出了设想。     

基于现金流量的企业财务预警方法

现金流量在企业财务分析中的作用越来越受到重视,从财务危机的预警理论出发,选取能够反映企业财务安全的现金流量类指标,通过对我国农业上市公司财务危机状况的实证研究,利用主成分分析法,建立农业上市公司财务预警模型——T模型,从而为企业提供一个较为准确的分析企业财务状况和预测企业财务风险的工具。