改进后的神经网络模型在财务预警中的应用

企业财务预警是以企业财务信息为基础,通过分析一些敏感性财务指标的变化,对企业可能面临的财务危机进行预测。BP神经网络模型是目前在财务预警领域应用较多也是较成功的一种神经网络模型。但BP神经网络模型在应用中也存在明显的缺陷:①描述财务比率的指标过多,如果将这些指标都作为模型输入将导致网络结构过于庞大;另一方面也将导     

BP网络模型在财务危机预警中的应用

本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应.就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上.     

BP网络模型在财务危机预警中的应用

本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应。就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上。     

财务危机预警工具:基于EVA的BP神经网络模型

本文以2003-2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究.实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度.     

利益相关者财务预警系统

财务危机又称为财务困境,其最为严重的情况就是破产。国外破产(或企业经营失败)预测模型的研究已经比较成熟,研究范围较广,具有很高的可操作性和准确性。我国学者从20世纪90年代以来,开始研究上市公司财务困境预警问题,从研究内容来看,包括财务困境预测模型的理论构建、财务预警实证模型、财务困境成本研究、财务预警管理系统研究等。主要集中于对财务预警模型的实证研究,包括对预测变量的研究、分     

财务预警方法评析

进入21世纪,经济全球化日益成为一种趋势。企业因财务危机陷入经营困境,甚至破产的例子更是比比皆是。我国证券市场各相关利益主体对有效、合理地分析财务信息,及早、准确地预测上市公司财务困境的需求越来越强烈。在此背景下,文章选择财务预警问题进行研究,并从国外和国内研究现状分析财务预警方法,以供企业参考。     

房地产上市公司财务预警实证研究

准确预测房地产公司的财务风险并及时预警有助于房地产企业的健康稳定发展.根据房地产企业的现实情况,通过BP神经网络模型和Logistic模型分别对房地产上市公司的财务状况进行了实证研究.结果表明:BP神经网络模型的预测准确率要高于Logistic模型,同时综合使用多种方法预测房地产公司的财务状况更加准确.     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确.     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确。     

高新技术制造企业的财务危机预警研究

作为具有高技术含量和高附加值的高新技术制造企业是制造业的主力军,研究其财务预警对于促进我国经济发展具有重要的意义。通过选取深沪A股高新技术制造企业为样本,充分考虑不同历史时期的财务状况对当前企业财务状况的影响,提出了基于Logistic-BP神经网络的动态财务预警模型。实证结果表明,基于面板数据的动态预警模型能更好地体现财务危机状况,具备良好的预警精度。动态BP神经网络模型的预测性能优于Logistic回归分析模型和传统的BP神经网络模型。     

财务困境预测中BP神经网络模型应用综述

金融危机席卷全球。处于金融市场之中的企业随时面,临着陷入财务困境的可能,财务困境预测模型的建立可以使公司提前预测到困境的发生,从而及早避免投资损失。随着信息技术的发展,人工神经网络预测模型开始兴起,本文重点介绍了BP神经网络模型在财务困境预测中的应用情况,并将BP神经网络模型与传统统计方法进行了比较分析。     

神经网络模型在电建企业财务预警中的运用

随着电力行业的飞速发展,我国电力建设企业水平与实力在稳步提高,然而由于客观环境的复杂多变、竞争日益激烈以及市场的不可预见性等因素的存在,导致我国电建企业势必面临着各种风险,最终综合的体现在财务风险上。因此,通过电建企业财务样本分析,建立定量的财务预警模型,得出5个财务预警因子,利用BP神经网络模型进行财务预警,及早掌握和诊断财务危机信号,促使管理者提高财务风险意识寻找财务危机根源,规避或者化解财务危机。     

财务预警模型在上市公司中的应用

随着我国证券市场和资本市场的快速发展,上市公司的数量日益增长,但发生财务危机进而破产的企业也越来越多.因此,建立财务预警系统对企业的财务运营过程进行跟踪、监控,及早发现财务危机信号,预测企业未来的财务状况,具有非常重要的现实意义.本文主要介绍了国内外有关财务预警系统中模型的研究,并对已有的研究成果进行总结和评述.     

Cox模型在企业财务困境预警中的应用

以我国上市公司为研究对象,借助于上市公司的财务样本数据,采用生存分析半参数模型——Cox模型,对企业财务困境进行预警。研究结果表明:该模型具有可以使用时间序列、无需样本配对、连续预测的特点,能够为企业提供更为有效的财务困境预测。     

财务危机预警工具:基于EVA的BP神经网络模型

本文以2003～2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究。实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度。     

财务危机预警的主成分视角

本文对运用主成分分析方法构建适合我国现状的财务危机预警模型进行探讨性研究。文章收集并筛选我国A股上市公司的财务和非财务数据,然后用两配对样本的检验方法选取指标,最后运用主成分分析的统计方法建立财务预警的Z模型,以判定上市公司是否有发生财务危机的可能。     

现金流视角下的半导体行业财务预警研究

从现金流的角度出发重新审视财务预警研究的样本选择方法和风险界定标准,发现对传统的以企业是否被ST作为财务危机的界定标准有足够的替代作用,以此突破我国细分行业上市公司ST企业数量不足所带来的研究局限性。选用BP神经网络作为验证模型对半导体行业上市公司进行财务预警研究,得出较为可靠的预警信号,并有针对性地提出产业发展建议,为研究者以及企业管理层提供了相关的理论基础与践行模式。     

国有企业财务危机预警模型实证研究

财务危机从根本上威胁着企业的持续性经营和发展,如果不对其进行预测分析很可能给企业和社会带来严重的影响。近年来,我国政府部门频繁出台文件和措施要求企业特别是国有企业要加强对财务危机的管理控制。文章以上海市××区国有企业为研究对象,选取了29家出现财务困境的国有企业和29家财务正常的国有企业为样本,参照国内外学者对上市公司财务危机预警的研究方法,并结合国有企业财务实际,选择13个财务指标为变量,应用Logistic回归分析建立财务危机预警模型。研究表明:所建立的Logistic预测模型对财务危机发生前一年的预测准确率达93.1%。     

上市公司财务危机预警“Z”值区域研究与分析

本文以上市公司作为研究对象,将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,利用奥特曼的Z记分模型作多元判别分析,测试符合我国上市公司实际情况的Z值,并将其作为我国上市公司财务危机预警的指标值。实证结果显示,采用多元判别分析可以得到判别财务危机公司与非财务危机公司的Z值区域,并且可以保证较高的判别精确度。同时也发现,相对于主营业务收入指标,现金流量指标为更好的警兆指标。     

基于现金流量指标及因子分析法的财务预警实证研究

本文针对"ST"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、能够真正避免财务危机的不足,选取能反映企业财务安全的"现金类"指标,采用主成分分析法,通过对上市公司财务危机状况的实证研究,建立了上市公司财务预警模型,从而提供了相对准确预测企业财务危机的工具。