Z模型在我国上市公司财务风险预警中的适用性研究

近年来,受国际经济增速整体形势下滑的影响,上市公司因财务危机导致经营陷入困境的例子屡见不鲜。基于此,本文在国外相关文献分析的基础上,结合我国上市公司的特点,整理出2012-2016年我国上市公司的财务数据,运用Z-Score模型和ZETA模型完成样本公司财务风险的预警分析,从而判断两种财务风险分析模型我国上市公司财务预警中的适用性。     

基于Z-Score模型的我国房地产业上市公司财务风险的实证分析

在宏观经济紧缩和严厉调控政策的影响下,我国房地产企业已经出现了显著的财务风险.本文运用Z-Score财务风险预警模型,对在深市A股上市的61家房地产企业财务风险进行了实证研究,并在此基础上针对性地提出了房地产企业加强财务管理和风险防范的建议.     

引入非财务因素的中小企业信用风险预警模型实证研究

相当多的研究已证明财务因素能有效预测借款人违约风险,而非财务变量的预警能力仍不明确。为检验非财务变量预警能力,本文建立了三个假设,利用调查数据,建立了Logistic回归模型检验假设,结果表明：1．财务变量提前预警效果明显;2．加入非财务变量后,模型预警能力得到显著提高;3．预警模型分类效果显著优于随机分类。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

低碳经济背景下传统能源类上市企业财务风险影响因素研究

本文选取我国传统能源类上市企业作为研究样本,运用Z-Score模型分析2011-2016年的财务数据,研究表明,低碳经济背景下财务状况处于高风险的传统能源类企业数量明显增加,企业特征变量中的盈利能力和偿债能力对财务风险有显著影响.     

基于现金流量的我国制造业上市公司财务预警研究

文章基于现金流量的视角,从偿债能力、获利能力等七个方面设计了财务预警的指标体系,利用Logistic分析方法,构建了我国制造业上市公司财务预警模型。研究结果表明:所构建的模型能够对选取的制造业上市公司财务风险的发生作出较为准确的预测,发生财务风险前三年的预测准确率分别为72.5%、82.5%和70%。     

企业财务预警模型评析

企业通过构建财务预警模型,能及时掌握企业的有关财务风险的信息,有效地防范和化解财务风险,对保证企业持续、健康、有效地经营具有重要的作用。本文对财务预警模型进行了规范性研究。首先,概述了财务预警的内涵和作用,并根据财务预警模型是否具有自我学习功能划分为静态预警模型和动态预警模型。其次,通过这两大类财务预警模型和各个具体模型的比较评析,发现财务预警模型的局限性,并针对这些局限性,结合我国具体国情,对如何构建切合企业实际的财务预警模型提出了建议和对策。     

支持向量机在上市公司财务预警模型中的应用研究

利用我国上市公司财务数据，采用支持向量机模型对上市公司财务危机预警研究，将其与神经网络模型进行比较，结果表明，无论在分类能力和预测能力上，支持向量机模型的精度和可信度都高于神经网络模型。证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性。     

多变量财务预警模型应用比较研究

财务预警模型作为财务预警的工具在整个财务预警的过程中起到了至关重要的作用。在具体的财务预警过程中,对于如何选择财务预警模型,并没有明确的理论指导。本文从财务危机界定及样本的选取、财务预警模型应用范围、预警指标的选取、预警度及准确度五个方面对常用的五种多元财务预警模型进行比较,希望对多变量财务预警模型的选择应用有所贡献。     

Research on optimization of an enterprise financial risk early warning method based on the DS-RF model

The financial risk early warning process of enterprises faces problems such as uncertainty and complexity. In the big data environment, scholars and enterprises that continue to use traditional evaluation methods will face large challenges. It is essential for an enterprise's sustainable operation to combine artificial intelligence algorithms, dynamically monitor its financial risks, and carry out financial risk early warning processes accurately and effectively. This study proposes an early warning method for corporate financial risks based on the evidence theory-random forest (DS-RF) model. The classic algorithm of machine learning—random forest was introduced into the framework of evidence theory to construct a random forest model with four dimensions: profitability, asset quality, debt risk, and operating growth. While predicting the risk, the credibility of the evidence was determined, and then the D-S synthesis rule was used for information fusion. An example was analyzed, taking JS Reclamation Group as the study subject. The comparison with the early warning results of the random forest algorithm and the traditional model shows that the DS-RF model proposed in this paper has a higher early warning accuracy and the results are presented more comprehensively and systematically, which effectively improves the efficiency of enterprise financial risk early warning and helps managers to make relevant decisions efficiently and scientifically.     

地方财政收支监测预警研究——以1995—2010年山东省数据为研究样本

文章在界定财政收支监测预警含义的基础上,设计构建了财政收支监测预警系统。以1995-2010年山东省数据为研究样本,通过对比分析综合预警指数走势、财政收支综合评测水平走势和GDP增长率走势,对财政收支监测预警模型的科学性和可行性进行了实证检验。经验证,本模型是可行的,这对监测财政运行情况、保持经济平稳健康发展提供了科学的参考依据。     

功效系数法在高校财务风险预警中的应用

随着高校管理体制的改革，对高校财务风险的预警也成为高等教育界关注的问题。本文从实用性出发，采取功效系数法构建高校财务风险预警模型，并结合L大学2002年-2006年财务数据给与实例分析示范，希望结合其他方法使它能够有效识别风险，实现监测预警功能，从而在高校财务管理中发挥作用。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

Are Market‐Based Measures of Global Systemic Importance of Financial Institutions Useful to Regulators and Supervisors?

We analyze whether four market‐based measures of the global systemic importance of financial institutions offer early warning signals during three financial crises. The tests based on the 2007–2008 crisis show that only one measure (?CoVaR) consistently adds predictive power to conventional early warning models. However, the additional predictive power remains small and it is not normally confirmed for the Asian and the 1998 crises. We conclude that it is problematic to identify a market‐based measure of systemic importance that remains valid across crises with different features. The same criticism also applies to several conventional proxies of systemic importance, of which size is the most consistent performer.     

中国金融开放的外源性风险评估与预警机制

本文在构建金融开放的外源性风险指标体系的基础上,提出了评估金融开放外源性风险的“3δ”原理和风险的神经网络预警模型。利用中国金融开放的风险指标数据进行的分析结果显示,中国当前金融开放的风险级别处于安全状态。对26个发展中国家金融开放外源性风险的评估和预警表明,该原理和预警模型对金融开放的外源性风险的评估与预警具有一定的...     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

我国财险公司偿付能力预警机制研究——基于有序响应模型的实证分析

本文通过分析影响财险公司偿付能力的主要因素,认为目前偿付能力预警机制应以公司市场份额、资产认可率、认可资产负债率、流动比率和赔付率五项指标的监测为主,并且运用有序响应模型对其进行预测评估,结果显示,预警机制的建立是有效的,预测的准确率达到85%左右,最后,对偿付能力动态预警机制的动态性进行了说明.     

降费综合方案下企业职工基本养老保险财政风险预警

财政对城镇职工基本养老保险的补贴在逐年迅速递增,财政风险亟待掌握。《降低社会保险费率综合方案》同时调整了养老保险单位缴费率和平均工资计算口径。本文根据该文件并考虑参保人缴费不都连续、缴费工资低于统计工资等等实际情况,构建企业职工基本养老保险收支结余精算模型。对比降费有关三种情形对企业职工基本养老保险财务状况的影响,发现降费综合方案虽然在预测前期少数年份会使财务状况有所恶化,但在预测期的大多数年份都能抑制财务状况恶化的势头。基于该方案的实施,设置低、中、高情景预测基本养老保险未来75年间各年的财政风险,发现在不计财政补贴的情况下,无论何种情景,预测期内都会出现支付缺口,且财政风险随年份推移快速上升。建立财政风险预警机制已刻不容缓。故选择预警指标,设立预警级别,评估各级预警的年份区间。考察延迟退休、全面二孩等因素对关键预警指标和预警年份区间的影响,为缓解财政风险提出政策建议。     

Banking systemic vulnerabilities: A tail-risk dynamic CIMDO approach

This study proposes a novel framework which combines marginal probabilities of default estimated from a structural credit risk model with the consistent information multivariate density optimization (CIMDO) methodology and the generalized dynamic factor model (GDFM) supplemented by a dynamic t-copula. The framework models banks’ default dependence explicitly and captures the time-varying non-linearities and feedback effects typical of financial markets. It measures banking systemic credit risk in the three forms categorized by the European Central Bank: (1) credit risk common to all banks; (2) credit risk in the banking system conditional on distress on a specific bank or combinations of banks; and (3) the buildup of banking system vulnerabilities over time which may unravel disorderly. In addition, the estimates of the common components of the banking sector short-term and conditional forward default measures contain early warning features, and the identification of their drivers is useful for macroprudential policy. Finally, the framework produces robust out-of-sample forecasts of the banking systemic credit risk measures. This paper advances the agenda of making macroprudential policy operational.