基于F分数模型的美邦服饰财务风险预警研究

随着信息技术的高速发展,电商崛起对传统服装行业造成了冲击。同时近年来我国外部经济环境的不确定性增加,企业如何识别并减轻财务风险,成为广大经营者关注的焦点。美邦服饰作为我国服装行业曾经的佼佼者,近几年企业业绩表现不佳。论文基于F分数模型,对美邦服饰进行财务风险预警研究,分析其存在的财务风险,并提供一定的建议。     

基于现金流量视角的财务风险预警模型分析——以ST上市公司为例

基于现金流建立财务预警模型,对企业尤其是上市公司是十分必要的。文章以ST上市公司为例,对基于现金流量的F分数预警模型的有效性进行验证分析。选取了以利润指标为基础的Z模型和以现金流量财务指标为基础的F模型进行比较,采用6家ST公司作为样本,并对获得的2007年到2012年财务数据对F模型的预测结果进行分析,证明了F模型预警的有效性。     

基于F分数模型的上市公司财务危机预警系统研究

随着经济一体化,经营全球化的发展,企业面临着很大的风险性和复杂性.作为企业改革先锋的上市公司,同样存在着潜在的危机.一旦财务危机无法化解,就会被戴上"S T"的帽子,以失败告终.为了有效化解财务危机,亟待建立适合我国上市公司的财务危机预警系统.提早发现上市公司陷入财务危机的征兆,采取相应措施,进行危机管理,可以大大提高上市公司的抗风险能力,同时也能够保护企业相关利益者的利益.本文从财务预警模型中选取F分数模型进行解析,然后,通过实证分析13家上市公司F值并行比较,得到F分数模型的现实意义.最后,提到了F分数模型在应用时应该注意的问题,并且提出完善预警结果的措施.     

上市公司财务风险识别与预警分析

企业迅猛发展背后可能存在很大的财务风险,而财务风险如果不加以控制往往会导致企业破产,本文以无锡尚德为例,首先通过相关指标对企业财务能力进行分析,初步识别公司存在的财务风险,运用Z分数模型和F分数模型综合分析,进一步探究无锡尚德发生财务危机的可能性,并提出了相应的建议。     

财务危机预警分析的Z分数模型和F分数模型应用研究——以亚星客车为例

文章阐述了财务危机预警分析中的Z分数模型和F分数模型,并以典型上市公司为对象,分别运用两种模型进行了实证研究,结果表明两种模型都具有较强的预测效果。     

上市公司财务舞弊风险识别与治理对策研究--以瑞幸咖啡为例

近年来上市公司财务舞弊事件频发,严重影响了我国资本市场的稳定发展,这不符合我国上市公司高质量发展的目标要求,因此对上市公司财务舞弊风险识别与治理对策的研究显得尤为重要。文章以瑞幸咖啡为例,结合瑞幸咖啡所处环境、行业财务指标及自身财务指标,运用舞弊三角模型与灰色关联度模型对瑞幸咖啡财务舞弊的诱因风险与结果风险分别进行了识别,并针对瑞幸咖啡财务舞弊风险提出了相关治理对策。通过对瑞幸咖啡财务舞弊风险识别与治理对策的研究,可以为资本市场上其他上市公司预防并有效地监督财务舞弊行为提供借鉴。     

基于平衡计分卡的企业预警模型探索

当前,企业预警系统主要是基于财务指标体系的预警系统,其实质是通过对财务报表及相关经营资料的分析,监控其实际财务状况偏离预警线的强弱程度,并发出预警信号以采取有效措施控制财务风险。平衡计分卡虽然是业绩评价系统,但对企业预警模型的构建也有一定的启示。现以财务指标为基础,在平衡计分卡的框架下,构建企业财务与非财务、定量与定性相结合的长效企业预警模型。     

基于F分数模型的大唐发电财务风险预警

电力企业是以火电为主的高碳型企业,作为保障社会经济活动与人民日常生活的重要单位,在“双碳”背景下,承担着落实国家政策、实现企业转型的重要责任,外部经营环境的骤变势必会对其业务结构造成极大的冲击。因此,以大唐国际发电股份有限公司为例,对其财务风险重新研判,构建风险预警体系意义重大。运用F分数模型对大唐国际发电股份有限公司的财务风险进行研判并构建预警模型,对其财务风险防范、实现转型升级提出建议,以期为行业内其他企业提供借鉴。     

财务预警模型效果实证研究——基于房地产行业的数据

本文选用2008年至2012年房地产行业10家业绩持续表现差的上市公司和10家业绩持续表现好的上市公司,将其财务指标代入常见的财务预警模型,对其预测准确率进行了验证。结果发现：Z值模型和P值概率模型准确率偏低。Zeta、F分数、Z3模型的准确率依次增高。盈余管理对公司的平稳业绩、扭亏为盈有着重要的作用。通过对公司盈余管理因素排除前后对比可知盈余管理对财务预警模型的预警效果是有影响的,而且各种模型的预警效果的影响程度和影响性质是不同的。     

航空公司财务预警实证研究

本文对航空公司财务风险预警进行了研究,选取偿债能力、盈利能力、发展能力及现金流量等方面财务指标,对Z计分模型进行修正,并运用修正的模型对航空公司财务危机进行了实证检验。结果表明,模型预测准确度较高。     

新能源汽车企业财务风险及对策研究

为实现汽车行业绿色可持续发展,国务院在《节能与新能源汽车产业发展规划》中提出：大力发展新能源汽车是解决我国能源、环保问题,促进我国汽车工业可持续发展的一项重要措施。但随着国家新能源汽车补贴的退坡,新能源汽车企业面临融资、投资、营运和盈利四大方面的财务风险,本文针对以上四个方面财务风险展开分析并提出优化建议。     

我国汽车制造业上市公司财务风险评价

汽车制造业是我国国民经济的支柱性产业,其财务风险关乎着公司的可持续发展。本文选取32个汽车制造业上市公司为样本,从五个方面共15项财务指标对2017年汽车制造业上市公司的财务风险进行评价。利用因子分析法识别影响我国汽车制造公司财务风险的主要因素,构建财务风险评价模型,根据因子得分模型进行评分与排序;再通过聚类分析将32家公司按照综合财务风险的大小分为五大类。针对存在的各种风险问题,提出策略,以期使汽车制造业有更长远的发展。     

基于Logistic回归分析的高校财务风险预警研究

文章选取了70所高校作为研究样本和1所高校作为预测样本,在现代财务风险理论的指导下,通过对高校财务风险成因的分析并参考以前的研究成果,选择16个财务指标,筛选出拟进入模型的6个变量,利用Logistic回归分析方法建立财务风险预测模型,并进行检验。通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供有效的预警信号,有利于各利益相关者做出正确的决策,为防范风险提供重要参考。     

我国煤炭行业上市公司财务风险预警研究——基于Z模型理论

煤炭是我国的重要能源和基础原料,煤炭行业在我国国民经济中居于重要地位。然而我国煤炭行业面临煤炭产量快速增加,国内经济增速下滑以及全球经济不景气等诸多挑战,使得煤炭需求疲软,供过于求,煤炭价格大幅下跌,煤炭行业告别了黄金十年,行业拐点显现。本文以煤炭行业上市公司2009年～2012年的财务数据为基础,以Z计分模型为财务风险预警模型,分析煤炭行业各上市公司的财务风险,以及面对风险可能采取的对策,以应对对日益严峻的行业形势。     

基于财务信息和非财务信息的债券违约预警模型研究——Fisher模型与Logistic模型的实证分析与应用

自2014年我国债券市场发生首例债券违约以来，债券违约事件日益增多。尤其近几年来，无论是发生债券违约的企业、债券违约的只数还是违约总金额，都呈现爆发式增长和蔓延态势。在此背景下，本文使用2014～2020年债券市场全样本数据，基于财务信息构建债券违约预警模型，在Fisher模型与Logistic模型判别效果对比后选择了Logistic模型，并在此基础上加入部分非财务信息指标，以进一步提升模型的预测能力。最终得到基于财务和非财务信息的Logistic模型。研究结论如下：第一，Logistic模型整体判别效果优于Fisher模型。第二，构建的基于财务和非财务信息的Logistic模型具有较好的预测能力，经济含义清晰，具备实际使用价值。第三，财务指标如净资产收益率、资本累积率、刚性负债率、筹资NCF/平均总资产等是债券违约预警模型中的显著指标，这些指标对于预警债券违约具有重要作用。第四，部分非财务指标对于提升模型预警能力有明显效果，非财务信息诸如发债企业所在省份风险情况、行业风险情况、企业所有制形式等为预警债券违约提供了显著的增量信息，也反映了我国债券违约具有所有制、地域和行业的群聚特征。     

事业单位财务预警模型的实证研究

文章通过介绍事业单位财务预警的现状,分析了事业单位财务预警方面存在的问题,针对现有财务预警模型对财务风险预警效果不明显和模型操作过于复杂的问题,提出了以多变量模型为基础,引入非财务指标建立财务预警模型,将偿债能力、运营能力和发展能力等联系起来,综合分析事业单位的财务风险。在此基础上,以某事业单位2000年至2011年的财务数据作为样本检验模型的有效性,经检验,该模型对一年的预测准确度达到83%,一到三年的预测准确度达到75%。     

数据挖掘在财务风险预警系统中的应用

传统的财务风险预警系统一般是通过财务指标来实现的。也有学者引入了人工神经网络进行财务风险的预测,在进行财务风险预警指标的选取中,仍然是采用财务指标。虽然传统的财：务风险预警系统能够对企业财务风险起到一定的警示作用,但也存在着不足。一是由于财务方面的问题所直接导致,二是传统的财务指标分析都是基于历史数据、基本的回归分析的预测中,     

企业财务危机预警模型比较实证研究

针对财务危机预警模型，梳理了国内外相关文献，根据其公司财务信息的时间序列特征，比较了Z分数模型、Logistic回归模型以及卷积神经网络模型在财务风险预警中的性能，并且根据实验比较，分析证明了卷积神经网络在财务方面的应用相较于传统方法的优越性，最终通过建立现实场景下的数据集进行验证观测性能以及收敛曲线后，给出相关财务危机预警建议。基于此，利用深度学习智能模型，不仅能快速且高效地处理大规模财务数据，还可以保证在测试阶段（即实际应用场景下）不会随着时间推移而改变企业风险预测的结果，可以有效保证预测的稳定性。因此，利用深度学习处理财务风险数据并预警具有实际应用价值。以近3年A股上市公司数据为样本，并通过实证研究证明深度学习智能模型与传统模型之间的性能差异并得出结论。     

我国钢铁上市公司财务风险实证研究

文章运用Altman的Z计分模型,对我国37家钢铁上市公司的财务风险进行了实证研究,发现自2007年至2009年,体现钢铁上市公司财务稳定性的Z值指标正逐年下降,说明钢铁上市公司财务风险逐年上升.文章进一步分析了财务风险上升的原因,并提出了防范财务风险的建议.     

基于SWOT模型的江苏省新能源汽车市场推广策略研究

新能源汽车产业是我国战略性新兴产业之一,江苏省新能源汽车市场发展具有较好的产业基础,部分产品和技术居全国领先水平,创新平台及科技载体建设日趋完善,但同时也存在核心竞争力不强、企业研发投入不足、推广应用成效不明显等问题。本文在利用SWOT模型分析江苏省新能源汽车市场发展现状的基础上,根据分析结果为江苏省新能源汽车市场发展制定合理推广策略。