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。     

我国上市公司财务风险预警的实证研究——以制造行业为例

本文采用了实证分析方法,从我国上市公司中选择了70家制造企业作为样本(包括35家ST企业和35家非ST企业),选定了5个基础分析指标。随机选取50家配对样本,运用logistic回归模型建立财务预警模型,对其余20家检验样本预测准确达到65%以上,这说明logistic模型在预测公司发生财务困境(亏损)方面是比较有效的。     

上市公司财务预警研究综述

证券市场作为社会主义市场经济的一个重要组成部分,在转变经济体制和经济增长方式方面发挥着重要作用,关注证券市场上市公司的财务状况与上市公司、众多投资者息息相关。本文回顾国外财务预警研究的发展,梳理国内对财务预警模型的直接应用与修正以及学者以我国上市公司数据为基础建立模型进行的预警研究,提出财务预警研究对象与研究方法要与我国证券市场的发展与完善相适应。     

上市公司财务困境模型研究

文章通过对国内外学者在财务困境方面的比较,在界定了财务困境的概念之后,选取了全部沪市的37家ST公司的财务指标作为样本,运用SPSS管理统计软件针对样本进行了T值检验,选择了显著性概率接近于1的指标进行分离和检验进行实证研究,最终构建了一个拟合优度较好的财务困境模型。     

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。     

上市公司财务困境风险的行业差异性研究

在财务困境预测中,行业差别是影响预测结果的一个重要因素。现有的财务预警系统大多没有考虑行业差异对预警指标的干扰,从而使财务预警的准确性和科学性受到了不同程度的削弱。本文选择制造业中样本量最大的两个次级行业机械、设备、仪表行业和石油、化学、塑胶、塑料行业为研究对象,对两个行业各自的样本以及混合样本分别建立了Cox比例风险模型,并将行业差异作为虚拟变量引入混合样本的Cox模型。实证结果表明这两个行业的显著影响因素截然不同,并且虚拟变量的系数显著,说明处于不同行业的上市公司所面临的财务困境风险是不同的,本文中的石油、化学、塑胶、塑料行业的总体财务困境风险是机械、设备、仪表行业的1.857倍。     

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。     

逐步判别分析模型在识别上市公司财务欺诈中的应用

上市公司财务欺诈的识别问题是国内外财务研究的热点.本文从沪深证券市场选取研究样本,并从反映上市公司财务状况及能力的偿债能力、资产管理能力、盈利能力、现金创造能力、费用配比合理性以及增长潜力等6个方面初步选取26个财务指标,通过对指标进行相关性分析和T检验,确立了8个能识别财务欺诈的财务指标.然后,采用多元统计中的逐步判别分析方法,建立了上市公司财务欺诈的判别分析识别模型,并对该模型进行实证检验,效果很好.     

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.     

个性化财务风险预警模型初探

财务风险预警模型作为企业在日常经济活动过程中对于风险进行监控和预防的有效工具,受到越来越多企业的重视.本文在研究了国内外现有风险预警模型的基础上,指出现有模型中存在的不足之处.通过分析企业财务风险的特点以及财务风险预警模型建立的原则,将层次分析法(AHP)与功效系数法相结合运用到企业财务风险模型的建立中.为企业建立个性化,科学化的财务风险预警模型提供了思路.本文还对财务风险预警模型的优点与缺陷进行了评价     

基于Logistic模型A股上市公司财务预警模型研究

财务预警对企业的管理者、投资者、债权人以及管理当局等利益相关体具有重要的现实意义,是理论界和实务界关注的焦点.本文选取2012 ～2014年首次被ST的15家A股上市公司样本数据,并采取一一配对原则选取了15家非ST公司作为配对样本公司,建立了财务预警指标体系,选取具有差异性的财务指标作为预警指标,通过主成分分析提取主成分,消除多重共线性,建立logistic预警模型并进行预警效果检验,实证研究表明建立的预警模型具有较强的预测能力.     

财务失败预警模型研究综述

本文主要论述了国内外有关财务失败预警的相关研究,并分析了这些统计模型的缺陷,最后对我国建立公司财务失败预警模型提出若干建议。     

制药企业财务预警实证研究

公司财务危机的预测研究在国内外都受到高度关注,不但具有较高的学术价值,而且具有巨大的应用价值。以中国的上市制药公司为样本,运用因子分析法确定主成分指标,建立了中国上市公司医药行业的财务预警模型,进而根据预警模型的预测分值来确定上市公司财务状况的评价区域。     

财务失败预警模型研究综述

本文主要论述了国内外有关财务失败预警的相关研究,并分析了这些统计模型的缺陷,最后对我国建立公司财务失败预警模型提出若干建议.     

我国上市公司信用风险预警研究

本文以我国上市公司作为研究样本,构建基于组合预测模型的我国商业银行信用风险管理预警系统。在结合目前国内外各商业银行信用风险预警指标体系的基础上,筛选构建较为合理并适合我国国情的信用风险预警指标体系;进而选择传统数理统计模型Logistic回归模型和人工智能模型RBF神经网络模型建立组合预测预警模型,以求能够组合不同单一模型的优点,解决信用风险预警模型的准确性和稳定性兼顾的问题,仿真结果表明:组合预测模型解决了单一模型应用中精确性和第二类问题处理能力不能同时兼得的问题,达到了预期的效果。     

物流企业财务预警模型研究

我国物流企业在近几年迅猛发展,规模不断扩大、业务不断扩张,伴随着财务活动也趋向活跃,财务稳健的不确定因素也随之增多,所以物流企业的财务预警也受到社会各界的重视。国内外学者对企业的财务预警模型早已有研究,但是针对特殊行业的财务预警模型研究还不是很成熟。本文在前人研究的基础上,采用Altrman的Z值模型,改进Z值模型的个别指标,针对物流行业的特殊性,重新划定的Z值判定区间,并加以实证分析,希望能为物流企业相关利益者提供可用的财务预警模型,改善企业的财务状况,提高企业的效益。     

物流企业财务预警模型研究

我国物流企业在近几年迅猛发展,规模不断扩大、业务不断扩张,伴随着财务活动也趋向活跃,财务稳健的不确定因素也随之增多,所以物流企业的财务预警也受到社会各界的重视。国内外学者对企业的财务预警模型早已有研究,但是针对特殊行业的财务预警模型研究还不是很成熟。本文在前人研究的基础上,采用Altman的Z值模型,改进Z值模型的个别指标,针对物流行业的特殊性,重新划定的Z值判定区间,并加以实证分析,希望能为物流企业相关利益者提供可用的财务预警模型,改善企业的财务状况,提高企业的效益。     

上市公司财务风险预警实证分析——以内蒙古为例

财务风险预警是财务研究领域的重要内容,上市公司进行财务风险预警能够对风险进行监测和及时的规避、消除。本文以内蒙古的上市公司为样本,运用奥特曼Z模型对其进行了财务风险预警的实证分析,并提出了相关建议。     

公司财务危机预警研究的述评

公司财务预警模型的质量关系着公司经营者、投资者、债权人和审计师等各方的利益。文章在总结了财务预警研究的文献后,重点对当前公司财务预警研究中指标的选取和预警模型的建立方法做了系统的阐述,最后指出了现有研究方法的不足和下一步的研究方向。     

财务困境预测的若干问题分析

文章从财务困境的定义、财务困境预测的目的、预测技术选择和样本选择四个方面分析了财务困境预测问题。