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。     

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%。     

上市公司综合质量的预警

对2008年所有在上海证券交易所的上市公司按照总市值、营业收入和净利润排名,后100名的上市公司作为一类.随机地抽取100名上市公司作为一类.用向前逐步筛选法在13个综合质量指标中选取了每股收益,每股净资产,流动比率和总资产周转率作为自变量,两类公司作为分类园变量,建立了综合质量的概率预警模型.当概率值大于0.5时是综合质量是需要预警的上市公司,反之是不需要预警的上市公司.模型的准确率是79.9%.     

上市公司财务预警模型的研究评述

本文首先给出了财务预警模型的研究背景和意义,然后对财务危机的含义进行了界定。在系统梳理国内外研究上市公司财务预警模型的基础上,对使用BP人工神经网络模型来进行财务预警的思想及其在Matlab中的编程进行了简要介绍。     

财务危机预警的Z计分模型实证研究——以有色金属上市公司为例

财务危机预警一直研究的热点问题,本文着重介绍了Altman的Z计分模型,并采用沪深股市38家有色金属行业上市公司为样本,进行了实证研究.结果表明在有色金属行业Z计分模型对财务失败的预测具有较高的准确性,能够为投资者、管理层、上市公司监管部门、债权人等利益相关者就公司财务失败方面提供判断的依据,具有一定的财务失败预警作用.     

基于主成分法的电子信息制造企业财务预警研究

由于市场竞争的加剧,企业所面临的经营风险、财务风险日益增大.在此环境下,财务预警能够有效地避免和分散这些风险.本文以我国电子信息制造上市公司为研究对象,构建了适应电子信息制造行业的财务预警指标体系,通过主成分法对84家电子信息制造企业进行了财务状况实证研究,创建了适应其特点的财务风险预警模型,并对两年的判别效果进行了验证.实证分析表明:本文构建的财务预警模型对于防范企业财务风险是有效的,主成分法的判别准确率较为理想.     

我国上市公司财务风险预警模型的构建及实证分析

近年来,上市公司的经营状况逐年恶化,客观评价其财务状况成为金融界面临的重大课题。本文应用线性概率模型和Logistic模型,构建中国上市公司财务预警评判指标体系及相应的财务预警数学模型。实证结果显示:(1)我国上市公司的财务数据是有效的,并具有较强的预测能力;(2)线性概率模型和Logistic模型对上市公司的财务失败有很好的预测力,可直接作为商业银行等金融机构、投资者、基金经理们进行财务危机、信用风险定量分析的有效工具;(3)在对上市公司进行财务报表分析时,我们应对流动比率、资产负债率、资产净利率和总资产周转率等指标进行重点关注,以提高判断的效率与针对性。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

论我国企业财务预警机制的构建

近年来多家世界知名的跨国公司因财务失败而走向破产的事件表明,我国企业应当建立有效的财务预警机制,为企业的健康、持续发展提供技术支持.企业构建财务预警机制的方法可以有多种,在技术层面包括应用数据分析模型,如单变量预警模型、多元判定分析模型、多元逻辑回归模型和多元概率比回归模型等,在组织架构层面应建立专门机构负责财务预警的具体运作,并由企业最高决策层直接监管.本文通过对财务预警机制的论述,为我国上市公司构建完善的财务预警机制提供参照.     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

我国上市公司财务风险预警模型的构建及实证分析

近年来，上市公司的经营状况逐年恶化，客观评价其财务状况成为金融界面临的重大课题。本文应用线性概率模型和Logistic模型，构建中国上市公司财务预警评判指标体系及相应的财务预警数学模型。实证结果显示：(1)我国上市公司的财务数据是有效的，并具有较强的预测能力；(2)线性概率模型和Logistic模型对上市公司的财务失败有很好的预测力，可直接作为商业银行等金融机构、投资者、基金经理们进行财务危机、信用风险定量分析的有效工具；(3)在对上市公司进行财务报表分析时，我们应对流动比率、资产负债率、资产净利率和总资产周转率等指标进行重点关注，以提高判断的效率与针对性。     

基于生存分析的我国上市公司财务预警研究

本文运用生存分析模型和上市公司的年报数据建立财务预警模型,并分别从样本内和样本外验证了财务预警模型的预测效果,以期该模型能为企业管理层提供更有效的决策参考依据和财务数据支持,帮助企业及时调整经营战略和化解财务风险。     

基于Logistic回归模型的上市公司财务预警实证研究

本文采用实证研究的方法,以我国A股市场2009年因财务原因新被ST的43家上市公司以及与其行业、资产规模相当的43家非ST的上市公司的财务数据为基础,对财务指标进行差异T检验选出预警指标变量,并据预警指标变量基于Logistic回归分析的方法,构建了财务预警的模型,得出回判的正确率是较高的。最后为了进一步检验模型的预测能力,从A股市场中随机抽取200家上市公司(不包括已在模型中使用的上市公司)2004-2008年连续五年的财务数据代入预警模型进行预测,结果可以看到模型的预警能力是很高的,回判率达到近87%,结果比较令人满意。     

管理层语调视角下的上市公司财务风险预警 ——基于FA-SVM模型的研究

为了解决现有财务风险预警模型中指标大量冗余相关性高、实时分析能力差以及忽略财务文本信息的问题,提出一种管理层语调视角下的财务风险预警模型.选取2016—2020年276家上市公司作为研究样本,从五个维度筛选了财务数据指标后,对企业财务年报中的前瞻性信息进行中文分词处理并根据常用情感词典计算其语调,并加入财务指标,利用因子分析降维,消除指标冗余和其间的相关性,提取出少量共性因子,最后采用支持向量机构建风险预警模型.结果表明,五维指标体系与因子分析所得的共性因子具有较强的一致性,证明了因子分析的经济意义可解释性.同时,结合财务文本信息可以有效提高财务风险预测的准确率,验证了财务文本对风险预警模型的有效性.     

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。     

我国上市公司财务危机预警模型的实证研究

为提供我国上市公司财务危机防范和控制的有效方法,基于30家上市公司近三年的财务数据,采用因子分析和Logistic回归法建立财务预警模型。实证结果表明,盈利能力方面的指标对上市公司财务状况起关键作用。     

基于数据挖掘的上市公司财务困境预测

上市公司财务风险的预测对企业和投资者的意义重大,本文以中国上市公司为研究对象,以上市公司被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志,在沪深股市中选取19家财务困境公司和38家正常公司作为样本,应用Clementine软件,利用财务指标建立Logit回归模型,以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析,并在独立的预测样本集上进行比较,实验结果表明统计模型能有效地进行财务困境预测。     

基于人群搜索算法的上市公司的 Z-Score 模型财务预警研究

针对传统的 Z-Score 财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将 SOA 算法的良好寻优能力和 Z-Score 财务预警模型结合起来,提出一种改进的 Z-Score 财务预警模型,构建出 SOA 算法优化 Z-Score 财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的 Z-Score 财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于 SVM 算法和 AdaBoost 算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了 Z-Score 财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。     

上市公司财务困境预测-基于Logit模型的实证研究

本文以2008年经济危机以来的经济环境为背景,以上市公司受到退市风险警示作为其陷入财务困境的标志,在沪深股市中选取19家财务困境公司和57家正常公司作为样本,利用所有者权益比率、现金比率等财务指标建立Logit回归模型,以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析,并针对我国制造业提出了加强信息化水平、淘汰落后产能等政策性建议。