上市公司财务危机预警模型的实证研究

以我国上市公司作为研究对象,把因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司出现财务危机的标志,寻找公开的财务数据,运用logistic回归模型作为预测上市公司财务危机的预测模型.研究结果表明,尽管上市公司会计数据的质量不尽如人意,但财务数据对于预测上市公司的财务危机仍然很有帮助.运用得出的回归模型,可以及早捕捉财务危机信号,并提醒利益相关方及时采取措施防范风险.     

上市公司财务危机预警模型的演变

本文回顾了国内外上市公司财务危机预警模型的发展,介绍、分析了各种财务危机预警模型,包括Z值计分模型、人工神经网络预警等,最后指出了运用现有财务危机预警模型应该注意的问题和进一步深入研究的方向。     

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。     

财务危机预警模型研究综述

公司面对复杂多变的市场环境,有可能会因自身内部管理漏洞、宏观环境变化或行业激烈竞争而陷入财务危机之中。合理、有效、准确预测财务危机的发生,可以帮助公司管理者提升公司的抗风险能力。文章将对财务危机预警模型进行研究综述,探讨构建财务危机预警模型的方法,并展望财务危机预警模型的发展趋势。     

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。     

上市公司财务危机预警指标研究

近年来国内外学者从各个角度尝试利用财务数据开发能有效识别、度量和控制财务危机的技术或方法。目前为止国外已开发出若干财务危机评价模型,有的模型在信贷风险评价与管理企业资信评估等实务中已得到广泛应用。而我国对财务危机预警指标仍使用传统的经验范式,因而探索我国企业财务危机预警指标体系对我国经济体制改革深化具有较强理论意义与较紧迫的现实意义。     

上市公司财务危机阶段性特征的实证研究

以2000~2002年的制造业上市公司为样本,选取了处于财务危机中的财务状况正常的公司各54家,采用多元线性回归对公司特别处理前5年的数据分别进行回归。发现不同年份回归模型不完全一致。说明我国上市公司财务危机存在不同的阶段,并有各自不同的表现特征。结果还显示,我国上市公司的财务报表具有预测信息含量。     

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。     

中国上市公司财务危机预警模型及实证

建立有效的财务危机预警模型是学术界面临的一个紧迫的课题。本文通过选取沪深两市2002-2005年被"ST"的55家上市公司作为财务危机样本组,选取与财务危机样本组同行业、资产规模在10%差异之内的55家非财务危机上市公司作为配对样本组。并且以综合反映企业的盈利能力、偿债能力、资产营运能力、成长能力和获取现金能力14个财务指标作为解释变量,首先运用主成分分析法提取公共因子,在此基础上建立因子分析预警模型和Logistic预警模型。经过验证两种模型的测准确度都比较高,因子分析预警模型预测准确度最高为91.67%,Logistic预警模型预测准确度最高为83.33%。     

Logistic财务危机预警模型分析——来自A股上市公司的证据

以2010年~2013年沪深两市A股被ST的102家公司及一一配对的102家公司为研究样本,在5个维度17个预选财务指标的基础上,分别采用了非参数检验和因子分析法,得出成本费用利润率、现金负债总额比率、资本积累率、净利润增长率、总资产利润率、营运资金周转率6个财务指标具有良好的财务危机预警功效。以此建立的Logistic回归模型不仅能提前2年发出预警,而且预测的准确率达到86%。     

基于BP人工神经网络的上市公司财务危机预警研究

在激烈的市场竞争中,企业时刻都遭受着陷入财务危机的威胁。然而企业面对财务危机的威胁不是束手无策,而是可以提前预知的。本文在前人研究成果的基础上,对我国上市公司财务危机预警的理论和模型进行了研究和探讨。     

我国上市公司财务危机预警案例分析

本文结合我国当前上市公司的实际情况,介绍了财务危机预警系统的研究意义及国内外研究现状,论述了我国上市公司财务危机预警系统的原则和内容,并着重阐述了如何从控制现金流量的角度建立短期财务预警系统,从综合评价获利能力和偿债能力等方面构建长期财务预警系统.     

基于决策树的财务危机预警模型研究

提出一种基于改进了的决策树的财务预警模型.该方法通过正规增益标准对企业的财务指标进行排序降维,从而避免了冗余信息的影响,直接生成最小决策树,抽取预警规则.最后以C4.5算法为参照,进行了仿真试验,结果表明,本算法在预警效率和预测精度上都有明显的提高.     

我国上市公司财务危机预警案例分析

本文结合我国当前上市公司的实际情况,介绍了财务危机预警系统的研究意义及国内外研究现状,论述了我国上市公司财务危机预警系统的原则和内容,并着重阐述了如何从控制现金流量的角度建立短期财务顸警系统,从综合评价获利能力和偿债能力等方面构建长期财务预警系统。     

基于BSC的地方高校财务危机预警模型构建及应用

教育改革给地方高校一定财务运作自主权利的同时,也让地方高校承担起自身的财务风险。现有的地方高校财务危机预警模型存在诸多不足,运用平衡记分卡构建了基于平衡计分卡的地方高校财务危机预警模型,并以S高校为例,引入功效系数法应用该模型对该校的财务状况进行了实证分析,发现:基于平衡计分卡的地方高校财务危机预警模型能够根据高校自身的特点和发展战略来选择预警指标,并根据各指标对发展战略的重要性来制定权重。引入功效系数法后,指标的满意值和不允许值可根据高校所处的发展阶段和发展战略来制定,具有很强的适用性。     

国外财务危机预警模型研究的比较分析

企业存在的目的和价值就是用其所拥有或控制的经济资源去创造更大的财富，实现其资产的不断增值。但是企业经营过程中的诸多因素却可能使企业陷入财务危机，甚至走向破产。因而，能否成功预测并化解财务危机，不但关系到企业自身的存续，而且对于企业的各利害关系方都具有重大的意义。本文对现有的各种财务危机预警模型进行了尽可能全面的对比分析和评价，希望能够为建立适用于我国企业的财务危机预警机制提供线索。     

综合类公司财务危机预警模型实证研究

资本市场的需求致使财务危机预警研究一直是一个热点话题。以1998-2004年深沪两市首次被ST的综合类上市公司为研究对象，用同行业且资产规模相近的盈利公司作配对样本，选择32个财务指标对ST公司与盈利公司的T统计量和Z统计量进行分析，探求两者是否存在显著差异。运用Fisher二类线性判别分析和二元逻辑回归，分别建立起上市公司发生财务危机前的3年的预警模型且用回代判定进行预测，得出若干结论。     

人工免疫神经网络在上市公司财务危机预警中的应用

根据我国证券市场和上市公司发展的现状,采用K-L信息量等方法选取财务比率指标和样本,使用人工免疫神经网络,以140家上市公司的财务指标作为建模样本,建立了财务危机预警模型,并使用同期不同的60家公司作为检验样本,对模型进行了检验.实证分析的结果表明,模型取得了91.7%判正率,高于使用BP神经网络对同一样本数据的预测精度87.6%.     

基于现金流的财务危机预警指标体系初探

现金流在企业财务分析评价中起着举足轻重的作用，国外用现金流指标建立的财务危机预警模型取得了很好的预警效果。但由于我国上市公司所处的背景、机制不同，一些国外研究中的现金流预警指标在我国并不具有实用性，因此，借鉴国外成功经验，根据我国的实际情况设置相应的现金流指标体系，从现金流的角度分析我国上市公司财务状况，对建立预测率较高的财务危机预警模型是十分必要的。