我国上市公司财务舞弊决定因素分析——基于logit分析的证据

选取了在沪深两市上市的40家财务报告舞弊公司和59家正常公司财务报告为样本,选取了24个指标作为解释变量,建立财务舞弊定量识别模型。用Forward-Wald变量进入方法,消除变量间的共线性。在多重共线性不显著的情况下,对符合条件的财务数据进行logistic回归。结果表明,费用资本化率低、管理层持股比例高、独立董事人数少及没有出具标准无保留意见的上市公司舞弊的可能性更大。该模型识别正确率达93.9%,预测效果显著。     

基于logistic模型的上市公司信用风险评价的实证研究

本文利用2010年股票市场上6家ST公司以及4家已经上市并正常运行的公司财务报表的数据为研究素材,利用因子分析,为评价上市公司的信用风险建立了logistic模型,并利用实证验证了模型的适用性。     

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。     

上市公司信息披露质量影响因素的实证分析——以深圳主板上市公司为例

本文以2013年深圳主板信息披露考评的480家上市公司作为研究对象,分析公司的基本因素、财务因素、治理因素和审计因素对信息披露质量的影响。首先做了信息披露质量与各个变量的相关分析,然后建立了多项有序logistic回归模型,得出结论:公司所属行业、公司规模、每股收益、是否ST公司、董事总规模及审计意见对上市公司信息披露考评结果有显著影响。     

ST公司高级管理人员更换之相关因素实证研究

本文以上市公司中的特殊群体——ST公司为研究对象,以76家ST公司更换经理人员为研究样本,通过Logit回归模型,分析了ST公司高级管理人员更换与公司业绩、股权结构、审计意见类型及公司已上市年限之间的关系。研究结果显示,ST公司高层管理人员更换与公司净资产收益率正相关与每股经营现金净流量和国有股所占比重负相关,与审计意见类型和公司已上市年限无关。最后,本文对如何强化和完善ST公司高层管理人员约束机制提出初步建议。     

基于上市公司财务困境恢复的实证研究

基于2013年度深沪两市A股上市公司财务数据,通过对沪深两市2013年35家上市公司进行实证研究,并且针对股权分置改革之后对上市公司的股权价值的进行讨论。选取13个财务指标进行分析,选取5个为主要的解释变量,建立logistic回归模型。在查阅相关文献的基础上,重点阐述了上市公司财务困境的相关理论部分,在此基础上利用因子分析法研究财务困境恢复的问题,在对上市公司财务困境作了理论分析之后,对各家上市公司进行财务困境进行排名。研究表明,信用风险总体水平对ST公司的财务困境恢复具有显著的积极作用。信用风险质量高的企业更有利于帮助困境公司恢复。研究上市公司财务困境恢复的问题,便于我们了解自身的财务状况以及同行业其他公司的财务能力,从而制定适宜的财务战略,改善财务状况,提高经济效率,实现公司的可持续发展。     

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。     

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。     

广东上市公司的财务困境预警系统研究

财务困境的发生是一个循序渐进的过程,它的可预测性敦促人们不断地探究,以求建立一套科学的财务困境预警系统。本文以广东省上市公司为研究对象,选取了该省上市公司中所有27家ST公司和与其配对的27家非ST公司为样本,采用Logistic回归模型方法进行研究,建立了预测精度比较高的预警模型。结果表明该模型对检验样本的判别结果与实际结果接近,较高的判别率进一步证明了我们根据Logistic回归分析方法建立的预警模型的实用性和准确性。     

基于支持向量机的上市公司财务危机预警实证研究

本文以在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌交易的87家ST上市公司及102家非ST上市公司为样本,采用公开发布的2003年至2006年的上市公司财务报表中的相关数据,运用支持向量机模型进行了实证研究。研究表明,在小样本数据条件下,与其他预警模型相比,支持向量机模型在预测上市公司是否会发生财务危机方面预测精确度远远高于其他方法,具有其他方法所不具有的优越性。     

基于KMV模型上市公司违约点的选择

对我国上市公司数据进行混合模型回归得到KMV模型违约点,并与KMV公司提出的经验违约点公式以及流动负债加75%长期负债的违约点进行对比,运用KMV模型评价*ST公司和正常公司的信用风险,并检验模型识别上市公司信用风险的能力。结果表明,利用混合面板回归得到违约点的KMV模型能够更好的识别信用风险差异。     

我国上市公司财务困境预测模型分析——基于我国A股上市公司研究

基于我国A股市场上市的ST公司和相对应的非ST公司,用Logistic回归的进入法和逐步法对上市公司财务困境预测模型进行了比较分析,得出结论:无论是模型的有效性,还是模型的判断准确率方面,Logistic回归的进入法均优于逐步法。     

基于机器学习方法的上市公司财务预警模型对比研究

当前我国上市公司信息披露仍存在着许多不规范的现象,个别上市公司在面临财务危机时,粉饰其财务风险,进行财务造假.本文利用上市超过3年的A股共3002家上市公司的财务数据,通过对ST、*ST和10家2019年退市的公司样本分析,根据不同的时间窗口,构建了财务预警因子库,共96个因子.分别采用机器学习中的逻辑斯蒂回归、支持向量机、决策树模型对因子数据进行训练.将数据集分为训练集和测试集,用训练集训练模型,并将模型应用在测试集中进行预测.结果如下:(1)三种模型均有较好的预测能力,其准确率都在94%以上;(2)决策树模型的预测效果最佳,支持向量机模型次之,逻辑斯蒂回归模型的预测效果最差;(3)三种模型都存在将较多的财务预警公司预测为正常公司的情况.本文通过将三种模型进行对比分析,以寻找更加优质的财务预警模型,来更好地帮助企业识别财务风险.     

财务危机预警模型研究

本文把上市公司中的*ST板块界定为有财务危机的企业,选取15家*ST公司作为研究样本,同时选取15家非ST公司作为配对样本,组成一个样本量为30的估计样本组,选取这些公司2007年的20个财务指标作为研究变量,采用主成分分析法建立财务危机预警模型。再选取30家非ST公司作为检验样本组,然后用该样本组对模型的有效性进行检验,得出本文建立的模型可以提前预测财务危机的结论。     

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。     

我国制造业上市公司财务报告舞弊识别研究

本文选取2000年至2009年7家因财务报告舞弊而受到监管部门处罚或调查的制造业上市公司和7家对应的非财务报告舞弊公司作为研究样本,以11个财务指标作为解释变量,对舞弊样本和非舞弊样本进行描述性统计分析和显著性T检验,建立可以识别制造业上市公司财务报告舞弊的回归模型.结果表明,应收账款周转率和所得税率指标能更好的的识别制造业上市公司舞弊现象.     

基于Logit模型的上市公司财务危机预警分析——以制造业上市公司为例

本文使用Logit模型构建A股制造业上市公司的财务危机预警模型,将ST公司界定为存在财务危机的上市公司,利用20家ST公司和20家非ST公司的财务数据进行计量分析,建立可靠的预测模型来实现对财务危机的预警。     

我国预亏上市房地产公司财务困境实证研究

本文运用Logistic回归对我国预亏的上市房地产公司的财务数据进行分析,试图从实证研究的角度说明上市房地产公司财务危机产生的原因,构建上市公司财务预警模型.研究表明logistic模型在预测亏损前的房地产公司财务因境方面具有较高的准确率.     

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。     

管理会计对上市公司绩效的影响研究

本文选取在上海、深圳证券交易所上市的50家有代表性的上市公司,构建含有哑变量的面板回归模型,通过描述性分析和实证分析就管理会计应用对上市公司绩效的影响进行了分析。结果显示,管理会计的应用能够促进上市公司绩效的上升。从而为上市公司的经营管理提供依据。