Z-score模型最优分割点的确定方法比较——基于违约风险预测能力的分析

Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优分割点的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要.本文以医药生物行业上市公司为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-score模型,并尝试采用加权平均法和考虑先验概率及误判成本的ZETAc模型法分别确定最优分割点.研究发现,ZETAc模型法预测企业违约风险的能力明显优于加权平均法.     

财务困境预测模型的实证分析与改进——基于中国上市公司的研究

本文利用2010—2012年沪深两市中被ST的47家公司和47家非ST公司的财务指标,根据中国资本市场的实际状况,构建了一个系数与变量修正后的Z-score模型;然后建立一个以现金流量为基础的财务预警统计模型,共同构建财务困境预测模型组合.实证研究表明:整个预测系统的准确率较高,ST公司在T-2年前被成功预测的概率为82.98%,配合现金流财务预警模型,准确率进一步提升.所以该预测模型组合具有较大的使用和研究价值.     

基于因子分析的中小板上市公司财务预警研究

中小企业的财务困境问题一直是理论和实务工作者的聚焦点,中小企业板的创立,为中小板上市公司的研究提供了广泛的信息来源。本文运用因子分析法对所选择的中小板样本公司建立财务预警模型,并对模型的预测能力进行检验,所构建的模型能对中小板上市公司的财务状况是否异常做出85%左右的正确预测率,提供了较强的预警判别能力,具有较强的实践应用和借鉴价值。     

基于数据挖掘的上市公司财务困境预测

上市公司财务风险的预测对企业和投资者的意义重大,本文以中国上市公司为研究对象,以上市公司被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志,在沪深股市中选取19家财务困境公司和38家正常公司作为样本,应用Clementine软件,利用财务指标建立Logit回归模型,以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析,并在独立的预测样本集上进行比较,实验结果表明统计模型能有效地进行财务困境预测。     

上市公司财务困境预测-基于Logit模型的实证研究

本文以2008年经济危机以来的经济环境为背景,以上市公司受到退市风险警示作为其陷入财务困境的标志,在沪深股市中选取19家财务困境公司和57家正常公司作为样本,利用所有者权益比率、现金比率等财务指标建立Logit回归模型,以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析,并针对我国制造业提出了加强信息化水平、淘汰落后产能等政策性建议。     

上市公司财务状况分类研究

如何对众多上市公司的财务状况进行合理分类 ,判别公司的财务处境 ,进而指导公司的财务行为 ,对于公司财务政策的制定具有重要意义。本文突破以往文献将企业财务状况仅仅基于“好”与“坏”标准进行简单分类、即财务困境企业和非财务困境企业的界限 ,在理论上首次将公司的财务状况分为五类 ,即财务闲置、财务充盈、财务均衡、财务困境和财务破产。实证研究表明 ,我国上市公司确存在五种财务状况 ,支持理论假设 ,进一步 ,我们发现 ,中国上市公司普遍存在财务状况不佳的现象 ,隐性财务破产的上市公司多于证券市场上实际披露的数目。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

信贷违约中期预警模型的构建与分析——以医药制造企业为实证

根据新巴塞尔资本协议,基于内部评级法要求的银行客户信用等级评定可以作为测算客户信用风险违约概率的依据,但其有效期不得超过1年;构建预警模型进行中期(2-4年)预警是深化信贷风险管理的客观要求。在对当前国内外财务预警文献梳理的基础上,选择线性判别模型和logit回归模型作为信贷违约预警的基本分析工具,并利用医药制造行业样本公司实际指标数据,对各个模型的中期预测效果进行分析比较,并提出了政策建议。     

基于BP神经网络的上市公司财务危机预警研究

本文将公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,以2007年度沪市近三年首次被ST的非金融类上市公司和配对公司为研究对象,选取了2005年度80家上市公司作为建模的训练样本,并使用同期22家公司作为检验样本,分别建立了Logistic回归模型和BP神经网络模型,进行财务预警模型的实证研究。     

基于会计和治理信息的财务困境预测模型研究

本文以2005年上半年沪深两市中首次被ST的52家公司和52家非ST公司为研究对象，同时利用这些上市公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型。研究结果表明：（1）公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著影响；（2）公司治理信息不能为财务信息所覆盖。一方面，说明公司治理结构对公司的财务安全具有重要影响，另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型时，不仅要考虑会计信息，还应考虑公司治理信息等，以构建出更为有效的预测模型。     

基于BP神经网络的上市公司财务危机预警研究

本文将公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,以2007年度沪市近三年首次被ST的非金融类上市公司和配对公司为研究对象,选取了2005年度80家上市公司作为建模的训练样本,并使用同期22家公司作为检验样本,分别建立了Logistic回归模型和BP神经网络模型,进行财务预警模型的实证研究。     

非财务视角下财务困境预警模型研究

以2003年-2005年被认定为财务状况异常的117家ST公司为财务困境样本,另选取117家财务健康公司与其配对对赢利性、长期偿债能力、短期偿债能力、营运能力等方面的12个财务变量提取公因子,将所得因子作为控制变量,运用Logistic回归分别检验股权结构、公司治理等方面的15个非财务变量对财务困境的解释力,年度累积超额收益率与审计师意见和独立董事人数的预警效果较好.     

基于现金流量指标的企业财务舞弊分析

本文选取2011年非标准审计意见的公司为财务舞弊公司,并对每个财务舞弊公司进行配对,利用财务舞弊公司和非财务舞弊公司年至年现金流量数据,在逻辑回归分析基础上进行模型构建并对模型进行检验,得出舞弊者只要有舞弊机会,且经过积极准备并认为事后被发现的可能性很小时,他们就会舞弊的结论.     

非财务视角下财务困境预警模型研究

以2003年一2005年被认定为财务状况异常的117家ST公司为财务困境样本,另选取117家财务健康公司与其配对对赢利性、长期偿债能力、短期偿债能力、营运能力等方面的12个财务变量提取公因子,将所得因子作为控制变量,运用Logistic回归分别检验股权结构、公司治理等方面的15个非财务变量对财务困境的解释力,年度累积超额收益率与审计师意见和独立董事人数的预警效果较好。     

盈余管理对我国上市公司财务困境影响的实证研究

通过Logistic回归分析应计盈余管理和真实盈余管理对公司财务困境的影响,深化利益相关者对盈余管理经济后果的理解.研究结果表明,应计盈余管理与公司陷入财务困境显著正相关,公司前三年进行正向应计盈余管理程度越大,公司更容易陷入财务困境.而实证结果没有得出真实盈余管理与财务困境显著的相关关系,这并不能说明真实盈余管理对公司陷入财务困境没有显著影响,只是真实盈余管理对公司财务状况的影响是一个长期的过程,短期内两者关系不能很好的得到反映.     

我国上市公司财务困境与公司治理的相关性分析

从1988年Morck,Shleifer和Vishny发现公司治理能够对公司绩效产生深远的影响之后,很多学者便致力于该领域的研究,并且大量的研究发现公司治理会对财务困境的出现产生影响。为了探寻财务困境与公司治理之关系,本文试图通过对比判断财务困境公司与非困境公司在公司治理方面是否存在明显差异,进而分析公司治理对财务困境的影响,最终有针对性地提出避免公司陷入财务困境的治理建议。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

非上市工业企业财务预警模型实证研究

本文运用统计方法，选取有效建模变量，建立了多元判别预测模型对我国非上市工业企业财务困境进行了预测。研究结果表明该模型具有良好的预测精度，可以作为分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。