关于上市公司财务失败预警的实证分析

随着资本市场逐步完善,上市公司退市机制也将逐步建立,因此非常必要建立一个财务失败预警系统。在借鉴奥特曼(Alteman)的多元Z值判定模型的基础上,采用判别分析方法,建立了一种新的预测企业财务失败的模型,并把沪深两地证券市场的ST公司界定为“财务失败企业”,选取28家ST公司及47家非ST公司共75家企业作为研究样本,对上市公司财务失败预测模型进行实证检验。     

我国A股制造业上市公司财务风险分析

针对经济危机下我国制造业企业陷入财务危机的现象,选取我国A股制造业共1399家上市公司为样本,运用Z值模型对其财务状况进行研究,并探讨了引发其财务风险的原因和降低财务风险的对策。制造业企业主要可从提升企业资产的流动性和盈利能力两方面入手降低企业的财务风险。     

基于Logit模型上市公司财务危机预警实证研究

本文采取主成分分析方法,将主要因子提取出再运用Logit模型构建预测企业财务失败的模型,并把沪深两地证券市场的ST公司界定为"财务失败企业",选取20家ST公司及与之相对应的20家非ST公司共40家企业作为研究样本,对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。     

基于二项Logistic回归的上市公司财务预警实证研究

在本文研究中,通过以2015年上半年12家因为连续亏损3年被特别处理(被ST)的上市公司和12家财务运行正常(未被ST)的上市公司为样本,运用独立样本T检验方法筛选指标,并基于二项Logistic回归分析方法,通过SPSS统计软件建立了上市公司被ST前三年的logistic财务预警模型。该实证研究表明,模型整体预警识别率高达91.67%,这说明该模型的预测准确度较高。     

上市公司财务预警研究——以ST云网为例

随着上市公司所面临市场风险的增加,对上市公司进行财务预警显得越来越有必要。本文通过分析对我国上市公司财务预警的不足做出了评析,并给出了相应的解决方案,以*ST云网这一企业为案例运用Z分模型分析其过去经济发展情况,验证了Z分模型在中国市场运用的有效性和解决问题方案的实际作用,也对这一企业将来的发展作出了预测。     

创业板上市公司财务风险实证研究

本文使用多元判别法,采用中国A股市场ST和非ST两类企业实际财务比率数据,按照与首批创业板上市公司同行业、规模相近原则,选择112家企业为样本,构建创业板上市公司财务风险分析模型,并利用该模型对首批28家创业板上市公司财务状况进行分析,以供广大投资者决策参考。     

上市公司财务风险预测模型——以安徽省的上市公司为例

随着上市公司的越来越多,上市公司的经营状况也存在越来越多的问题,及时发现上市公司存在的经营风险和财务风险,对其各利益相关者来说都十分必要。主要通过Altman的Z计分模型和中国股票应用软件中常用的Z值计算法分别对安徽省的62家上市公司的财务风险进行了预测,结果发现中国股票应用软件中常用的Z值计算法得到的存在的财务风险的公司明显少于Altman的Z计分模型得到的公司,并且通过比较发现运用中国股票应用软件中常用的Z值计算法分析中国的上市公司的财务风险得到的结论比Z计分模型得到的结论更符合实际。     

企业财务风险分析——以某企业为例

随着当今高速发展的社会市场经济,许多的企业会面临着财务风险,比如现金流断裂等等。因此在目前这种激烈的竞争环境下,非常有必要建立一个良好的预警机制。本文主要对比分析某企业的财务风险,并试图解释其原因。本文利用Z值模型和上市公司年报数据对某些地产企业的财务状况进行分析,分别计算出2家企业从2009年到2013年Z值大小。但由于Altman标准对我国上市公司不具有较好的的适应性,会计信息失真的这种现象经常出现在我国上市公司中,部分公司可能会操纵利润因为怕被暂停上市等等。因此只比较了2家公司Z值变化趋势,并进行了分析。     

上市公司财务预警Z分数模型的改进与应用

Z分数财务预警模型由于简单明了、易于理解,能够从多角度综合反映企业的财务风险,应用较为广泛。但由于其指标的选取不够充分,因而判断的准确率不够理想。本文选取了盈利能力、营运能力、偿债能力、发展能力、现金流量以及表外信息等新的预警指标,以2010年30家ST或*ST上市公司为样本建立了改进的Z分数模型。通过应用可知,改进后的Z模型较原模型具有更高的预警准确率。     

基于Logit模型的上市公司财务预警分析

随机选取沪深两市被ST的20家上市公司的年报数据作为目标样本,采用SPSS19.0的Logit回归模型建立的方法技术确定模型常量及变量权重,并另随机选取236家上市公司财务数据作为检测样本,以识别Logit模型对上市公司财务预警的准确度。     

基于Logistic模型的上市公司财务风险预警研究

财务风险预警是目前理论界和实务界关注的焦点。通过选取2011年沪深交易所上市的50家ST类公司及其配对的50家非ST类公司为样本,建立Logistic预警模型并进行了预警验证,研究发现:Logistic预警模型对上市公司财务风险的预警结果的准确率达到了86%,且离ST的时间越近,结果越准确;此外,模型对非ST类公司的分析结果要比对ST类公司的准确。增强对财务风险预警的管理,企业应加快建立内部控制和财务预警制度,树立内部风险管理的意识,加强相关人员的综合素质,以从源头上有效遏制企业财务危机,提高企业经济效益。     

基于Cox生存模型的上市公司财务困境预测研究

本文采取Cox生存模型进行财务困境预测,选取我国制造业40家ST上市公司和260家非ST上市公司进行实证研究,在训练好的模型基础上进行预测,得出企业出现财务困境的影响因素和程度,并选取10家上市公司进行危机时点预测,实证结论与实际情况相符。 Cox模型对上市公司具有危机预警的应用指导意义。     

我国制造业上市公司财务危机预警研究

本文以2008-2010年被"特别处理"(ST和*ST)的34家制造业上市公司和68家健康公司为研究样本,选取了资产负债率、应收账款周转率、销售净利率、主营业务收入增长率、现金流量比率、每股收益等25个财务预警初始指标,运用正态性检验、T检验、非参数检验以及相关性分析,筛选出了财务预警能力较强的财务指标;基于logistic回归分析法,构建了T-2年、T-3年和T-4年的制造企业上市公司财务预警模型,采用样本外检验法检验了所建模型的有效性,解释分析了模型结果。结果表明模型具有较高的预测能力,尤其在发生财务危机的前两年,准确度更是高达90%以上。     

上市非制造业企业信用风险计量方法研究

本文首先以上市非制造业企业为研究对象,以41家ST公司和41家正常公司为样本,用逐步判别法对Altman的Z"评分模型进行修正,建立了适用于我国上市非制造业企业的评分模型。其次,运用测试样本对模型的判别能力进行检验,结果表明,该模型具有很强的预测能力。     

2004年～2008年我国中药上市企业财务风险的实证研究

控制财务风险对企业的稳定发展影响重大,本文利用Z值模型和上市公司年报数据对我国27家中药上市企业的财务状况进行分析,指出企业应当根据自身特点,采取针对性的策略,避免财务风险。2004年～2008年,27家中药上市企业Z值平均值为4.45,表明虽然整体财务状况情况良好,但企业间的差异较大。本文认为,从保持企业资产的流动性,增加企业的留存收益,加强企业资产的获利能力,扩大企业的主营业务收入,这四方面入手,可有效降低企业财务风险。     

Z值预警模型在房地产业上市公司的运用——来自武昌鱼公司的实证

财务预警是依据企业报表资料，计算分析财务指标的变化，揭示企业面临的经营困难和财务危机，警示企业尽快采取有效措施来优化财务状况，走出破产边缘。本文从定量角度，运用Z值预警模型和武昌鱼公司的年报资料．实证研究财务预警在房地产业上市公司中的运用。     

光伏产业财务风险预警分析——基于Z计分模型的研究

从财务风险预警的角度出发,针对光伏产业,选取14家较典型的光伏产业公司为样本运用Z计分模型进行分析,试图通过分析结果预先告知企业所面临的财务风险情况,同时分析企业发生财务危机的原因,并为企业提供防范措施以应对财务风险提出建议。     

基于纺织服装行业ST公司的财务风险研究与控制

本文以12家沪深上市的服装纺织行业公司(其中6家为ST上市公司)的2011年的年度财务报表提供的数据为样本,运用层次分析法,根据各个财务指标对企业风险的影响程度对服装纺织行业企业的财务指标进行权重的赋予,在此基础上,建立功效系数的模型进行实证分析来评估12家企业的财务风险现状。结果表明,偿债和营运能力都比较低是该行业普遍存在的问题。建议纺织行业的ST公司及早树立风险意识,在提高自身盈利能力和发展能力的同时,也要注重克服行业普遍存在的不足。     

基于Z分数模型的房地产上市公司财务预警研究

通过运用Z分数模型对我国20家房地产上市公司的2013年企业年报和股价数据所进行的实证分析表明,现阶段我国房地产上市公司面临着严重的财务困境,房地产行业财务失败的可能性很大,财务风险极高,企业融资难度加大,面临着资金链断裂的危机。其原因主要是受宏观经济政策及房地产价格调控的不利影响,且流动负债率过高。房地产行业应充分加强企业内部控制,对外拓展新的融资渠道,并积极促销,加快财务汇款,从而避免企业陷入财务困境甚至破产的危机之中,实现企业价值的极大化。     

我国上市公司财务预警分析

Z值分析虽不是最完美的财务预警模型,但也是最具有研究意义预警方法之一,文章通过对财务预警理念的阐述,利用Z值模型对一家上市公司的财务进行具体研究分析,探讨分析企业将面临的财务风险,最后给出建议。