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.     

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。     

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。     

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。     

基于logit模型的上市公司财务困境预警分析

本文首先介绍了当前国内外学者对财务预警模型的研究状况,在此基础上选择利用Logit模型作为本文所要研究的财务困境预警模型,并选取企业的各项财务指标和非财务指标。本文利用2013年~2015年上市公司的年度财务指标,根据是否为ST公司进行划分,构造虚拟变量,运用计量经济学Eviews软件分别对所选数据进行多元共线性分析和Logit回归分析。研究表明,从短期来看,利用Logit回归模型对上市公司财务困境的预测性较为准确。     

基于改进型神经网络的财务预警实证研究

传统的神经网络财务预警模型存在缺陷,无法解释变量间的因果关系,使训练时间增加、训练精度下降。改进后的神经网络预警模型运用了统计方法、神经网络、粗糙集和模糊技术,能够得到优于传统神经网络模型的预测结果,弥补了传统神经网络模型解释性差的缺陷,实证研究结果也证实了该模型的有效性。     

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。     

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。     

财务预警模型中的样本配比分析及其对策研究

上市公司财务预警模型受到不同配对比例的下采样影响较大,2007—2008年上市公司财务数据的分析结果表明：配对比例过高,ST公司的识别率太低;配对比例过低,模型识别结果变异太大,结果不可靠;而现代统计学中针对不平衡数据的统计方法SMOTO方法和Bagging算法均能较好地克服样本比例不均衡的影响,上述数据的实证研究结果显示：基于上述两种方法的财务预警模型在测试集上对正常公司和ST公司都取得了较好的稳定识别率。     

香港创业板上市公司财务预警实证分析

选择了吴世农、卢贤义(2001)提出的两个模型,进行适用性实证检验,结果表明存在的误判率较高,模型拟合系数偏差等问题.结合企业经营业绩评价综合指数法的有益经验,构造了适合香港创业板上市公司的财务预警综合指数法,建议对香港创业板上市公司进行财务预警的最好方法是在综合指数法的基础上,辅以定性方法分析,以便对公司的财务状况作全面综合的评价.     

公司财务预警判别模型:问题与改进

公司财务预警判别模型是近年来财会界讨论的一个重要课题。本分析了当前研究中存在的一些问题，提出了自己的研究方案，得出了公司财务警情的Fisher判别模型。该模型交互验证的准确率达90％以上，理应对公司的财务预警有所帮助。     

商贸企业财务危机预警模型的构建及实证分析

当前我国商贸企业参与全球化竞争的进程正在加速。其在激烈竞争环境下的财务危机管理尤为重要。商贸企生的财务危机一般具有积累性、突发性、复杂多样性、现金流量对预警的敏感性等基本特性。构建商贸企业财务危机预警模型并通过实证分析加以修正。对提高企业财务管理水平及商贸行业的整体管理水平都是一种有益的探索。本文从我国淞、沪两交易所上市公司中抽取的40家CT商贸企生和40家非ST商贸企业作为研究样本。选择多元判别分析研究方法。通过选元建立多变量判别模型。并通过实证分析。提出了对商贸企业财务危机预警模型的构建设想。同时得出了判别值Z的对财务危机预警判别经验临界区域。该模型具有全面性、有效性和可行性．但也具有财务数据取值真实性不够和财务比例正态分布假设前提局限性等缺陷。     

浅谈我国企业财务预警模型的应用

使用财务预警模型进行财务风险预测是财务风险管理的重要内容之一.继美国学者比弗提出了单变量失败预警模型后,中外许多学者开始研究多变量预测模型,并已设计出相应模型.我国企业应该结合自己企业的情况,选择合适的财务预警模型进行预警.     

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。     

基于现金流指标的财务预警分析——来自制造业的经验证据

基于现金流指标,探讨如何把握现金流指标来进行财务危机预警,以我国制造业上市公司为研究对象,选取了41家处于财务危机的公司和41家财务正常的配对公司为研究样本,建立上市公司财务危机预警的Logistic回归模型,并对所建立的模型进行实证检验。     

企业运用财务预警模型的适用性

企业财务预警模型是判断企业财务状况的重要手段之一,本文主要介绍财务预警模型的几种形式,并结合实例对财务预警模型在实际的企业财务工作中的应用进行简单分析。     

我国上市公司财务预警应用实证分析

改革开放以来,随着我国市场开放度不断加大,使得国内外市场竞争日益加剧,企业内部管理机制不断出现新的问题。2008年的全球金融危机,更是给不少上市公司带来了严重的经营危机。而陷入经营危机的上市公司几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆。因此,建立有效的财务预警已成为我国当前急需解决的问题,对我国上市公司的生存和发展意义重大。本文以财务预警的基本理论为指导,运用了实证分析,将财务预警应用到实际企业中去,说明财务预警对上市公司的重要性。     

论企业财务预警体系和风险管控

财务风险预警是企业财务管理的重要组成部分,是否能够有效进行财务风险预警已经成为企业能否稳健发展的关键因素。防范财务风险,使企业管理者能够在财务危机到来之前察觉危机并采取措施消除风险源,必须建立财务预警体系,并且提供相关保障措施使其得到有效实施,这些工作已经成为当前亟待解决的一个现实问题,具有重要意义。本文主要运用财务管理、会计学和管理学以及一些数理统计的有关知识,通过归纳总结、对比分析等研究方法,对企业财务风险的概念、成因,财务预警体系的理论进行研究分析,并借鉴国内外学者的研究结果,改善存在的问题,提出财务预警体系构建指标的选取,以及各模型之间的比较分析,以期为企业的财务风险预警提供分析资源。