财务预警模型综述

财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系来判别企业财务状况的模型。它通常包括以下六类 :一元判定模型 (Univariate)、多元判定模型 (MDA)、多元逻辑 (Logit)回归模型、多元概率比 (Probit)回归模型、人工网络 (ANN)模型和联合预测模型。通过对财务预警模型进行回顾和评述 ,可以拓展财务预警研究的视野 ,便于我们在借鉴前人思路和方法的基础上进行更深入的研究。     

关于上市公司财务预警的实证分析

本文运用国外主流的财务预警模型，以上市公司“三联商社”(原sT郑百文)为研究对象，以各项财务指标为依据，对其进行实证分析。通过分析结果与实-际状况的对比，发现国外主流的单变量与多变量财务预警模型对我国上市公司仍然是有效的。     

基于Logit模型的上市公司财务预警分析

上市公司财务预警对投资者理性投资具有重要的参考价值，采用Logit非线性模型，并考虑到上市公司公开披露信息的可获取性，筛选若干个常用的财务指标，经过严格的实证数据测试，建立了上市公司财务预警的Logit模型，运用该模型对ST公司进行了戴帽预测。     

山东上市公司财务危机预警研究

以1998年ST制度实施后山东省被ST的上市公司为研究对象,配以上市时间相同或相近的省内财务健康公司做控制样本,选取财务指标和非财务指标通过二元Logit回归建立了预测准确率高的模型,体现盈利能力的总资产收益率预测效果最显著。     

财务指标与股票价格定位:一种实证研究

运用回归模型对2001年沪市上市公司年终报告中的主要财务指标与个股股价的定位进行实证分析。发现上市公司的财务指标对其股票的价格定位具有较大影响，并通过回归模型，对上市公司的股价表现做出预测，希望有助于相关理论研究与实务操作。     

论财务预警模型的构建——来自中国证券市场的经验数据

当前,上市公司的财务预警判别问题是国内外财务研究的热点,也取得了不少的成果,并建立了多种财务预警模型。以2009年主板上市公司的年度财务报表作为数据来源,从反映上市公司财务状况的偿债能力、盈利能力、营运能力、持续经营能力等四个方面考虑,初步确定了16个财务预警变量。首先通过单变量的描述性统计对这16个财务指标进行显著性判断;其次,采用多元统计中的逐步判别法确立出3个判别分析变量,从而构建了财务预警模型;最后,通过检验样本对该模型进行实证检验,证明该财务预警模型具有良好的判别效果。     

论财务预警模型的构建——来自中国证券市场的经验数据

当前,上市公司的财务预警判别问题是国内外财务研究的热点,也取得了不少的成果,并建立了多种财务预警模型。以2009年主板上市公司的年度财务报表作为数据来源,从反映上市公司财务状况的偿债能力、盈利能力、营运能力、持续经营能力等四个方面考虑,初步确定了16个财务预警变量。首先通过单变量的描述性统计对这16个财务指标进行显著性判断;其次,采用多元统计中的逐步判别法确立出3个判别分析变量,从而构建了财务预警模型;最后,通过检验样本对该模型进行实证检验,证明该财务预警模型具有良好的判别效果。     

基于Probit模型的上市公司财务失败实证研究

以2000-2004年中国A股上市公司的财务指标为变量,建立财务失败预警分析的Probit模型.经过对20个财务指标的逐步筛选,实证结果发现,总资产净利率、资产负债率和应收账款周转率对上市公司财务失败具有显著的预测作用;模型的总体预测准确率为86.7%.此外,对变量的边际影响及误判成本问题也进行了分析.     

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。     

基于BP神经网络的制造业上市公司财务预警

采用BP神经网络方法,以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本,并使用76家制造业上市公司作为检验样本,建立了制造业上市公司财务预警模型。其研究结果表明与没有区分行业的通用预警模型相比,分行业的BP神经网络财务预警模型的预测精度有了较大提高,为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供了可靠的依据。     

公司治理与财务危机预警——基于终极控制权视角的实证分析

本文在运用主成分分析方法对现金流财务指标进行统计处理的基础上,运用Logistic回归方法构造并实证检验了两大模型,即仅包含财务信息和引入终极控制人特征等公司治理因素的回归预测模型,实证结果表明,基于终极控制人特征的公司治理信息有利于预测上市公司是否可能发生财务困境。     

我国上市公司财务危机预警的实证分析

本文以我国沪市的上市公司为研究对象，选择了25家财务危机公司和25家财务安全公司为样本，对样本数据分别进行了基本统计量分析、单变量分析和多变量模型分析。研究结果表明：(1)财务危机企业与财务安全企业的财务指标在基本统计量上存在很大差距；(2)单变量分析中，反映盈利能力的财务指标判断正确率较高；(3)多变量模型判断正确率较高。     

基于神经网络模型的财务困境预测实证分析

财务困境预测是金融领域一个倍受关注的研究课题，运用定量分析提前对企业(特别是上市公司)陷入财务危机进行预警，对于债权人、投资者以及监管部门来说都有极其重要的意义。通过研究我国A股上市公司，以公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志，利用BP神经网络模型提前三年进行财务困境预测，结果发现，预测准确率可以达到87％。     

我国创业板上市公司财务风险预警实证研究

本文借鉴国内外研究成果,运用Z评分模型并综合考虑行业、规模因素,选取对应非风险组,运用Logistic回归构建了我国创业板上市公司财务风险预警量化模型,以期有助于投资者、债权人对创业板上市公司财务状况进行预测及投资安全性判断,优化创业板公司财务风险防范,推动创业板市场健康有效运行。     

基于因子—logistic模型的房地产业上市公司财务预警分析

为提供房地产业上市公司财务风险防范和控制的有效方法,基于102家房地产上市公司近三年的财务数据及审计意见,采用因子分析和Logistic回归法建立财务危机预警模型。实证结果表明,审计意见在财务预警中具有信息含量,加入审计意见后的logistic预警模型预测正确率得到提高;对房地产上市公司财务状况起关键作用的是公司的短期偿债能力和收益增长能力。因此,房地产公司运营中在注重收益提高的同时,应提高资产的运营效率和能力,以防止财务危机的发生。     

上市公司巨额亏损预警的Logit模型实证研究

运用Logit非线性回归模型，以1999—2001年连续三年盈利但2002年出现巨额亏损的37家上市公司和与之配对的37家盈利公司为研究样本，进行巨额亏损的预警分析。研究结果表明，由净资产收益率、每股净利润、经营性资产收益率和经济增加值解释的盈利能力因子与由主营业务收入增长率解释的发展能力因子，对巨额亏损有显著的预测能力。     

基于面板logit模型的上市公司财务预警分析

通过选取2008年6月到2011年6月50家ST公司以及50家与之对应的非sT公司的财务数据,采用主成分分析和面板logit模型对上市公司财务预警进行了实证分析,结果表明：模型预测较为准确,能给上市公司投资者,股东提供正确的信息。     

基于现金流量的企业财务风险测控探讨——以农业上市公司为例

以我国农业上市公司为研究对象,从财务风险测控出发,利用主成分分析法建立判断上市公司是否发生财务风险的预警模型--T模型,针对目前以"ST"作为财务困境企业的分界点不能准确判断出企业是否有足够的现金流量以及能否真正避免财务危机这一现状,结合各项现金类指标,可从企业现金流量的角度判断企业是否存在财务困境,能否偿还各类到期利息及债务,为企业提供一个更为准确的预测和控制财务危机的工具.     

企业建立财务预警机制的研究

财务预警机制是企业选择重点检测财务指标,确定财务危机警戒标准,监测和发现财务危机,及时警示有关负责人员,并分析企业发生财务危机的原因、企业财务运行潜在的问题,提出防范措施的一种制度安排。企业应当建立财务预警机制,确定财务危机警戒标准,重点检测经营性净现金流量与到期债务、企业资产与债务的适配性,及时沟通企业有关财务危机预警的信息,提出解决财务危机的措施和方案。     

我国上市公司管理层持股财务绩效的实证研究

上市公司管理层持股是否带来了治理结构的明显纳?关键在于分析其财务绩效的变化.本文以管父理层持股与管理层收购的共性为前提,以深、沪两市中具有代表性的上市公司为样本,采用合成数据截面回归模型,实证研究我国上市公司管理层持股对财务绩效的影响.从总体上看,我国上市公司实行管理层持股及收购对公司各相关财务指标的影响非常微弱,其影响因子不到0.1%.从局部比较而言,实行管理层持股或收购对我国上市公司股东利益的保护相对于公司利润的增长较强.