基于行业差异视角的财务预警模型比较研究

财务指标是构建预警模型的数据基础，往往因行业不同而表现出不同的特征，财务指标的行业差异是否会影响到财务预警模型的预测精度以及对不同模型的影响程度如何，成为财务预警领域一个值得研究的重要问题本文就此作一探讨     

谈企业财务预警系统的构建

2002年以来,陕西鼓风机(集团)有限公司(以下简称"陕鼓")通过修正"Z'模型",并结合企业实际,构建了以综合财务指标为核心的总体财务预警模型和以单项财务指标为基础的单项财务预警模块,从而形成了具有行业特色和企业特色的财务预警体系.     

企业财务预警要素分析及其应用

财务预警研究一直是中西方财务理论界多年来探讨的前沿课题.截止到目前为止,研究方法主要有指数预警法、统计预警法和模型预警法,使用较多的是建立多元线型函数模型.综观学者们建立的财务预警模型,其模型虽有不同,但共同之处均包括三个基本要素,即财务指标、指标系数、破产警度.其中,财务指标是预警前提,指标系数是预警关键,破产警度是预警结果.本文试从应用的角度分析预警要素,讨论企业财务预警方法.     

财务预警中样本数据无量纲化方法的选择

财务预警指标体系包括财务指标和非财务指标,由于各指标之间量纲不同、数量级不同和属性的不同,会影响预警模型的精度。因此要将样本数据无量纲化处理。本文结合各种无量纲化方法的特点和常见统计分析软件,探讨了对财务预警指标进行无量纲化处理方法的选择。     

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     

基于多级模糊综合评价法的房地产企业财务预警研究

随着国内经济形势的不断变化和国家房地产相关政策的出台,房地产企业在经营中各种不确定因素不断增加,财务风险也与日俱增。房地产企业的财务风险具有模糊性和复杂性,它受到财务和非财务等多种因素的影响。以财务指标为变量建立的预警模型无法全面预测企业的财务风险。为提高财务预警系统的有效性,本文以房地产企业这一微观群体为视角,在以财务指标为主体的财务预警系统基础上,结合房地产企业的特征选取非财务指标,对影响房地产企业财务预警的非财务指标进行分层研究,运用多级模糊综合评价法构建房地产企业的财务预警模型。这将对房地产企业构建财务预警体系大有裨益。     

财务预警模型效果实证研究——基于房地产行业的数据

本文选用2008年至2012年房地产行业10家业绩持续表现差的上市公司和10家业绩持续表现好的上市公司,将其财务指标代入常见的财务预警模型,对其预测准确率进行了验证。结果发现：Z值模型和P值概率模型准确率偏低。Zeta、F分数、Z3模型的准确率依次增高。盈余管理对公司的平稳业绩、扭亏为盈有着重要的作用。通过对公司盈余管理因素排除前后对比可知盈余管理对财务预警模型的预警效果是有影响的,而且各种模型的预警效果的影响程度和影响性质是不同的。     

引入股权结构指标的财务预警实证研究——以农业上市公司为例

为了对财务预警进行实证研究,本文引入股权结构非财务指标,以60家农业上市公司为研究对象,采用因子分析法选取财务指标以建立Logistic财务预警模型,对样本公司进行检验以判定财务预警模型的有效性。     

财务预警指标的拓展

财务预警指标选取的质量，直接影响到预警模型的建立和预测结果的准确性。已有的研究指标选取较少考虑非财务指标，由于企业外部环境的变化给企业带来巨大的竞争压力，以及企业财务指标本身存在的局限性，为提高预警准确度，财务预警模型应加入非财务指标。本文从财务预警指标出发，介绍传统财务预警指标，指出其存在的不足，最后从非财务指标的角度对传统指标进行拓展。     

纳入EVA及非财务指标的信贷风险综合预警系统模型

在分析现有商业银行信贷风险预警模型缺陷的基础上,提出将经济增加值(EVA)及其相关指标作为价值创造能力模块纳入预警模型中;同时,选取非财务指标构建非财务预警模块,将传统的财务预警模型、价值创造能力模块和非财务指标模块相结合,构建信贷风险综合预警评价模型。     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确.     

宏观经济背景下的公司财务预警指数设计——以机械制造业为例

基于财务指标构建的财务预警模型虽然不少,但能运用到实际的并不多。财务预警模型的高判别率并未转化为现实中的高预测率,其原因是模型回归分析的有效性比较差。针对以往模型预警的缺陷,本文以机械制造业为例,构建了三级预警指数体系进行警情分析和预报,具有较好的行业针对性,可供企业参考。     

财务困境预警模型分析及比较

财务预警实证研究是以企业现有财务指标为基础，建立数学模型来预测企业陷入财务困境的可能性，为企业内外利益相关者了解、预测企业财务状况提供一种简便有效的分析工具。相应的，财务预警模型就是利用企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务状况的有效工具。     

导致企业财务危机的非财务因素探讨

在对企业财务风险的预测中,人们往往侧重于应用财务指标建立预警模型来进行预警,非财务指标由于其可获取性与可量化性相对较差而被人们忽视.然而众多实例表明非财务因素对导致企业财务危机的发生有着不可忽视的影响.分析财务危机发生的根本原因,从源头因素着手建立适合企业自身的预警系统,才能提高预警的准确率,有效防范财务危机的发生.     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确。     

基于系统结构模型的大数据财务预警指标分析

大数据是当前学术界的研究热点,同时大数据在各行业的具体应用也是当前亟待解决的难题。由于财务指标存在一定滞后和失真,非财务指标难以客观量化,导致企业财务预警模型一直存在诟病,因此将大数据指标合理地引入到企业财务预警模型是必要的。大数据具有高维度低价值含量的特点,在财务预警应用中难以确定指标。通过系统结构模型分析,分析出大数据指标并针对上市制造业企业实证。结果表明,所选择的大数据指标可以起到优化财务预警模型的作用。文章提出的大数据企业财务预警模型提高了企业财务预警效果,同时采用的系统结构模型方法也为其他领域对大数据指标的选择及应用提供了借鉴。     

基于上市公司财务危机的生存分析

文章引用统计分析方法--生存分析方法来建立财务预警模型.与其他研究不同,文中不仅研究了上市公司财务指标在预警模型中的作用,而且引入了公司治理结构方面的指标以及一些影响企业生产经营环境的宏观变量,试图建立一个综合模型,来探索导致企业产生财务危机的真正因素.研究发现:现金流动负债比率、流动资产周转率以及第三大股东持股比例对上市公司是否进入"ST"具有决定性的作用.     

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。     

引入公司治理信息的上市公司财务危机预警分析机制构建

传统的财务危机预警大多通过财务指标建立模型进行预测,财务指标从理论上并没有深入剖析企业陷入财务危机的深层次原因,因此还需要引进非财务信息纳入财务危机预警机制。文章通过公司治理结构与上市公司财务危机关系的分析,运用公司治理来完善财务预警机制,最终引入公司治理信息构建上市公司财务危机预警分析机制。     

公司治理与财务危机预警

为了提高财务危机预警模型的准确率和稳健性,在利用我国上市公司财务教据的基础上,加入公司治理信息变量,采用主成分分析和Logistic回归构建了预警模型.实证结果显示,加入公司治理信息后建立的预警模型的预测能力要比仅使用财务指标而建立的预警模型更为理想.