基于Logistic模型A股上市公司财务预警模型研究

财务预警对企业的管理者、投资者、债权人以及管理当局等利益相关体具有重要的现实意义,是理论界和实务界关注的焦点.本文选取2012 ～2014年首次被ST的15家A股上市公司样本数据,并采取一一配对原则选取了15家非ST公司作为配对样本公司,建立了财务预警指标体系,选取具有差异性的财务指标作为预警指标,通过主成分分析提取主成分,消除多重共线性,建立logistic预警模型并进行预警效果检验,实证研究表明建立的预警模型具有较强的预测能力.     

我国上市公司财务风险预警的实证研究——以制造行业为例

本文采用了实证分析方法,从我国上市公司中选择了70家制造企业作为样本(包括35家ST企业和35家非ST企业),选定了5个基础分析指标。随机选取50家配对样本,运用logistic回归模型建立财务预警模型,对其余20家检验样本预测准确达到65%以上,这说明logistic模型在预测公司发生财务困境(亏损)方面是比较有效的。     

国内外企业财务预警模型比较研究

文章首先回顾了国内外学者对财务预警模型的研究,然后从对企业财务状况的界定、样本的选择和数据的来源、预测变量的选择、计量方法的选择等四个影响财务预警模型建立的重要方面,比较了国内外学者在建立财务预警模型上的异同和各自的优缺点,并对这四个方面分别为我国学者的研究提出了建立两阶段预警模型、选择更具有同质性的样本、结合现金流量指标和非财务指标、定量和定性方法的结合等四条改进建议。     

基于判别分析法的上市公司财务困境预警研究

从财务困境的界定、样本的设计、变量的选择、实证方法的应用等方面系统的回顾了相关的主要成果和问题。以我国上市公司为研究对象,选取了2004年到2006年深沪股市A股市场43家ST公司和43家非ST公司为样本,56家上市公司为检验样本。以被ST的前3年为限,9个财务指标作为判别变量,应用判别分析法建立模型。并用检验样本对模型进行检验。     

上市公司财务预警实证研究的动态视角

文章以1998～2000年因"财务状况异常"而被ST的A股上市公司为研究样本,并根据行业和资产规模设计"非ST"配对样本.文章运用Logit回归方法,先从财务指标角度构建财务指标预警模型,然后引入现金管理特征变量和现金管理结果变量,从财务指标和现金流量角度共同构建综合预警模型,并从中长期角度进行预警.结果表明:在前一年的预警中,财务指标模型预警效果比较好,而在前两年、前三年,综合预警模型的效果比较好.     

基于二元逻辑回归模型的我国水处理类上市公司财务危机预警系统研究

使用二元逻辑回归模型,通过研究沪深股市76家亏损公司和经营正常公司样本,建立了财务危机预警模型,弥补了现有的ST公司不适合作为亏损类公司研究样本的不足,并对14家水处理业公司和随机选择的14家ST公司进行判别检验,准确率达到82.65%。     

上市公司财务风险评价模型实证研究——基于中国有色金属业的证据

我国的上市公司若陷入财务风险,会面临被特别处理、暂停上市甚至终止上市的风险。文章以我国有色金属行业的5家ST公司作为研究样本,同时配对选取了20家全国有色金属业优质上市公司作为对照样本,选取6大类33个财务指标,进行双尾T检验。然后进行相关性检验,研究发现有7个指标低度相关。确定最终使用的指标,分析、建立并检验财务风险评价模型。实证检验结果表明,模型对样本公司评价的准确率达100%。     

基于Logistic回归的上市公司亏损逆转识别模型研究

为了建立合理有效的上市公司亏损逆转识别模型,本文分别从亏损历史状态、公司财务状况、股利支付情况及投资者预期因素四个层面选取18个指标作为备选变量,并运用Logistic过程中逐步回归的方法从中选择了7个对因变量影响显著的自变量,然后以2005年度发生亏损的我国127家上市公司为样本,分别对亏损逆转样本组(88家)和非逆转样本组(39家)进行Logistic回归检验,并建立了最终的基于Lo-gistic回归的上市公司亏损逆转识别模型,最后通过检验样本组回代判定,发现该模型对识别亏损公司在亏损后第二年度是否会发生逆转情形具有较高的预测准确性。     

可持续成长模型下的上市公司财务危机预警

本文依据6种财务可持续成长模型提炼预警指标,基于2003～2007年我国A股市场新增ST公司样本及配对样本的前3年数据,对各模型的驱动因素进行综合预处理,分别得到ST前1～3年的预警指标体系。然后,建立预警模型进行回判和外推。结果表明,各种分析方法在ST前3年可获得较高的判断准确性;财务危机与可持续成长驱动指标之间存在着高度的非线性关系;可持续成长模型能够为开发标准化预警指标体系提供依据。     

我国中小上市公司财务失败预警研究——基于财务指标和公司治理指标的综合考察

本文以2005～2009年首次被实施ST的中小上市公司为研究对象,综合利用财务指标和公司治理指标并采用考虑极端值样本的稳健logistic回归构建了财务失败预警模型。研究结果显示,公司治理指标对中小上市公司的财务失败预警具有重要作用,在财务指标基础上加入公司治理指标可以提高财务失败的预测效果,而这种预测效果的提升在排除了含有财务指标极端值样本的情况下表现得更加显著。研究结论对开展中小企业信用风险评估问题具有一定的参考价值。     

制造业企业财务危机预警研究——以京津冀上市公司为例

文章以京津冀经济圈的制造业上市公司为研究对象,选取了34家发生财务危机的公司和34家财务正常的公司为样本,以财务危机发生前三年财务指标为基础,运用正态性检验、T检验以及非参数检验筛选出预警能力较强的财务指标,然后运用主成分分析方法构建了财务危机预警模型,并进行了回代检验和测试样本检验。最后,通过独立样本T检验,对比2008年两组样本之间在指标上的差异,发现京津冀的企业由于更严格的环保要求而导致企业在偿债能力上的不足。     

基于现金流量的上市公司财务预警系统分析——以信息技术业为例

本文选取我国信息技术行业中代表财务危机的25家ST公司和财务正常的75家非ST公司的财务数据,建立基于现金流的17个财务指标组成财务预警指标体系,运用因子分析法和逻辑回归方法对我国信息技术业上市公司进行财务预警研究,为我国信息技术行业的健康、持续、快速发展提供保障。     

上市公司财务困境模型研究

文章通过对国内外学者在财务困境方面的比较,在界定了财务困境的概念之后,选取了全部沪市的37家ST公司的财务指标作为样本,运用SPSS管理统计软件针对样本进行了T值检验,选择了显著性概率接近于1的指标进行分离和检验进行实证研究,最终构建了一个拟合优度较好的财务困境模型。     

创业板上市公司财务预警研究

为了对退市前的创业板上市公司进行财务预警,本文选取93家创业板公司,包括64家财务健康公司和29家财务困境公司,分别使用两类人工神经网络模型和支持向量机模型,采用现金流量安全与否作为财务困境的标准,从20个财务指标提取10个,建立财务预警系统。研究结果表明,相对于人工神经网络模型,支持向量机模型能够较好地对小样本进行判别预测,是一种比较理想的财务预警模型。     

高管成群离职行为在财务困境预警中的信息含量实证研究——基于中国2008-2009年制造业新增ST公司的证据

以2008-2009年中国制造业新增ST公司为样本,按同行业原则选取对照样本,根据上市公司公布的财务指标和高管离职率作为预警变量,构建Logistic回归预警模型,比较预警效果.研究发现,制造业上市公司财务困境形成路径清晰;高管离职率对财务困境具有显著预警作用;高管成群离职的首要因素不是报酬偏低,而是对公司的困境预期;公司陷入财务困境的潜在因素是大股东的过度干预.     

基于粗糙集与信息熵的上市公司财务困境预警指标的确立

本文以界定因财务状况异常而被列为特别处理公司作为财务困境标志来研究中国上市公司的财务困境预警指标的确立.运用粗糙集和信息熵原理,基于沪深两市所有A股上市公司数据,我们提出了一种客观选择财务困境预警模型指标的方法.并且通过实证分析证明了财务指标作为建立财务困境预警模型基本指标的不可替代作用、分行业分资产规模建立上市公司财务困境预警模型的合理性以及现金流量指标引入预警模型的重要性.     

上市公司被特别处理的分级预警模型分析

引　言自 从中国证监会于 1998年颁布《关于上市公司状况异常期间的股票特别方式的通知》以来 ,沪深证交所已先后对两市的近百家上市公司实行了股票交易的“特别处理”(以下简称ST)。由于上市公司被ST后 ,其股票交易的规则有所改变 ,并且还将面临终止上市的可能 ,这无疑会加大投资者的投资风险。所以 ,如何规避其中的风险 ,做到“先知先觉” ,对于投资者来说具有一定现实意义的。一、本文的研究设计(一 )样本以及变量的选取本文以 2 0 0 2年 11月 30日为基点 ,选取了沪深两市的 45家ST上市公司 (主要是以 2 0 0 2年被ST处理为主 ,2 0 0 1的有7家 ) ,并随即抽取了 45家非ST公司共同组成此次实证分析的样本。在模型自变量的选取中 ,我们以财务指标为主 ,包括了反映企业的流动性、盈利能力、营运能力、成长能力以及获取现金能力 ;同时作为同其他研究的一个重要区别 ,还增加了一项反映审计意见类型的指标。(二 )研究方法本文将采用基于主成分因子的线形回归模型 (以下简称线形模型 )和Logistic回归模型分别对样本数据进行建模 ,并根据模型的判定准确率以及拟合度等因素对两类预警模型作比较分析...     

基于公司治理的上市公司BP神经网络财务预警模型研究

文章在传统的BP神经网络财务预警模型中加入了公司治理因素,选取了2004-2006年间的48家ST公司为样本,并配对了60家同期、同行业、规模类似的公司,通过显著性检验对变量指标进行筛选,经过对样本的训练和学习,实证研究结果证明,加入公司治理因素的BP神经网络财务预警模型的预测效果较好.     

KMV模型对中国上市公司信用风险识别能力的实证研究

KMV模型作为一种结构化信用风险度量和预测工具,在国外成熟市场已被广泛采用。本文选取了66家中国的上市企业作为样本,通过比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险识别能力;同时选取了25家ST企业三年的数据作为样本,通过纵向比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险预警能力。     

沪市上市公司财务危机预测分析

近些年国内外企业所面临的风险日渐复杂,其中企业财务危机是一个非常重要的议题。通过对财务预警问题的研究成果回顾,选取沪市上市公司中20个ST公司和相对应的20个非ST公司的数据,挑选多项指标进行主成分分析并结合Logit模型进行了检验。结果显示,通过数据分析得出的Logit模型方程具有较高的预测成功率,并且使用的财务指标比较简单并且容易获得,因此,这种分析方法对于企业来说非常具有实际应用的价值。