基于合并报表与母公司报表的财务危机预警效果比较研究

本文选择了2009年至2014年的ST企业,及因欠款未还被提起诉讼、因债务重组低价出售资产、资不抵债和因虚构利润被违规处理的企业作为财务危机样本,运用Logistic回归建立财务危机预警模型,实证对比了合并报表与母公司报表的财务危机预警效果差异。研究结论显示,合并报表的总体预警效果略优于母公司报表;但当母公司采用经营主导型战略时,母公司报表数据的财务预警效果优于合并报表;当母公司采用投资主导型战略时,随着合并报表包含的增量信息增多,其财务危机预警效果较明显的优于母公司报表。论文进一步拓展了合并报表与母公司报表信息有用性的比较研究,丰富了债权人视角下财务危机预警有效性的研究。     

企业财务危机的影响因素及其管理对策

财务危机是企业无法产生足够的现金流量来满足资本所有者的要求而引起的拮据和困难。企业管理失误、利润波动大等都可能招致财务危机的产生。企业管理人员应对防范财务危机采取必要的措施。     

科学发展观与企业财务理念更新——树立科学发展的财务理念

企业要想在竞争激烈的国际市场中占有一席之地，必须更新财务理念，协调包括股东利益的所有利益关系，树立以人为本的、全面、协调的，可持续的财务理念，从而使企业保持一种可持续的稳定和发展。     

基于现金流量的企业财务危机预警研究

在市场机制下,现金作为制约企业经营活动的首要因素,一直是经营者、投资者以及债权人所关注的焦点,现金流量若出现问题将引发企业的财务危机。本文通过分析现金流量的数量性指标与效益性指标,探讨了如何建立现金流量的财务预警系统,以防范和化解市场经营活动中的企业财务危机。     

基于神经网络的企业财务危机预警研究——以制造业上市公司为例

现阶段,激烈的市场竞争与动荡的经济环境给各行各业带来了前所未有的挑战,对于企业的经营者与投资者来说,能够准确预测财务危机并有效地规避财务危机具有重大的现实意义。制造业在我国经济中具有举足轻重的地位,文章以制造业上市公司为例,引入财务指标与非财务指标构建指标体系,运用因子分析对筛选的指标进行降维,使各个指标间不相关,消除多重共线性,以得出的公因子作为神经网络模型的输入层来提升神经网络的拟合效率,以企业被特别处理与没有被特别处理作为神经网络模型的输出层,运用此模型对财务危机进行预测。预测结果显示:该财务危机预警模型预测效果较好,能够帮助制造业上市公司识别潜在的财务危机。除此之外,根据结论得出企业的盈利能力是影响制造业上市公司财务危机的最主要因素。     

负债经营对企业价值的影响

近年来,我国经济体制处于转变的重要阶段,市场经济体制也得到了进一步的完善,为了适应迅速发展的经济市场,越来越多的企业选择了进行负债经营,因此可以说,经济的不断发展和日益激化的竞争促使企业选择进行负债经营。负债经营能够使企业迅速地获得大量资金,从而提高自身的实力,大力促进企业的发展。     

基于改进Logit模型的电力公司财务危机预警研究

文章以中国电力上市公司为研究对象,运用主成分分析方法对预警指标变量进行约简,进而将随机欠抽样不均衡样本处理方法与传统的Logit回归模型相结合,构建了改进的Logit回归模型,即RU-Logit模型,并与其余预警模型进行了性能对比研究。实证结果表明,RU-Logit预警模型不仅具有最高的预测精度,而且具有最为稳定的预测性能。     

基于SVM的医药企业财务危机预警研究

随着经济的快速发展,财务危机预警在企业中发挥着重要的作用。正是由于财务危机预警的重要性,对其的研究也逐渐成为企业重要的活动。根据各行业之间的不同特征建立相应的指标体系和模型成为了研究过程中的一大重点。文章简单介绍了财务危机预警,根据医药企业的特征,构建了医药企业财务预警指标体系;并在此基础上,运用支持向量机(SVM)建立了其财务预警模型,最后对其模型进行测试和实证分析。