基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验

国内外学者关于财务预警模型的研究大都以上市公司年报数据为样本数据。在我国，由于上市公司年报公告的时间与当年有关机构宣布ST公司名单的时间比较接近，而距下年有关机构宣布ST公司名单的时间则比较远，因此，用ST前一年的年报数据来预测当年或下年的警情，都具有较大的局限性。实证研究结果表明，采用上市公司中报数据构建的财务预警模型，不仅具有很高的预警准确率，而且比基于年报数据的模型更具有较强的预警时效性。     

我国信息技术类上市公司财务预警研究

<正>财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系,识别企业财务状况的判别模型。建立财务预警模型,可以发现企业运行中存在的问题,及时采取措施,减少企业的损失。关于财务预警模型的研究始于Fitzpatrick(1932),在国内,选取上市公司财务指标建立通用模型的研究较多,但针对具体行业的财务预警模型研究较少。本文针对信息技术类上市公司构建财务预警模型。一、样本公司的选取我国证劵市场上市公司没有因财务问题而被破产清算的,所以选择上市公司中的ST公司作为陷入财务危机的企业。样本按照《上市公司行业分类指导》对行业的分类选择信息技术类上市公司进行研究。选取2012年被特别处理的7家信息技术类上     

信息技术类上市公司财务困境预警研究

正一、概述财务困境预警研究始于20世纪60年代,经过半个世纪的发展,学者们对财务困境预警的研究已经形成了一些有效的方法。在我国财务困境预警研究始于20世纪90年代,近几年的实证结果显示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性。比如陈远志、罗淑贞(2008)以农业类上市公司为研究对象,结果显示Zeta模型、修正的F模型以及分数模型准确程度较高;徐勇(2007)以制造业企业为研究对象,实证分析表明logistic模     

制造业上市公司财务预警研究

本文以2006年深沪两市新增制造业ST上市公司为研究样本,同时选取相应的制造业盈利公司配对,通过定量和定性分析建立预警指标体系,运用fisher二类线性判别法建立财务预警模型,对制造业上市公司财务预警进行了分析,以期为上市公司财务预警分析提供参考。     

上市公司财务预警方法与模型评析

对上市公司财务预警进行研究,通过上市公司财务预警问题研究现状、方法及模型的评析,并针对我国上市公司财务预警的启示提出相关建议,目的是在公司危机发生之前向公司管理层发出财务预警信号,为上市公司防范财务风险,加强内部控制提供参考依据。     

有色金属上市公司Zeta财务预警模型分析

Zeta模型是财务困境预警模型的一种,通过对我国有色金属行业上市公司Zeta值的分析,对我国有色金属上市公司建立财务预警模型提出意见和建议.     

基于多元判别分析探索上市公司财务风险预警模型

上市公司生产经营过程中所面临的财务风险已成为其不能回避的问题。加强上市公司财务风险预警,使上市公司管理层能够采取有效措施改善经营管理,防范财务风险,对于保护上市公司的经营成果和投资者与债权人的权益具有重要的现实意义。现采用了统计方法中的多元判别分析和主成分分析法,建立了上市公司财务风险预警模型,为上市公司财务风险管理和预警提供了一种科学而可行的研究方法。     

上市公司财务预警与股权结构的实证分析

借鉴现有研究成果,以财务理论为基础,选取2003-2007年中国上市公司财务年报较为全面的财务指标,利用模型对所选解释变量进行逐步回归,构建出财务预警模型,通过数据测试来筛选具有解释力的预警指标。建立上市公司财务预警的模型,运用该模型对公司进行了预测,结果表明所设计的预警模式有效。     

引入股权结构指标的财务预警实证研究——以农业上市公司为例

为了对财务预警进行实证研究,本文引入股权结构非财务指标,以60家农业上市公司为研究对象,采用因子分析法选取财务指标以建立Logistic财务预警模型,对样本公司进行检验以判定财务预警模型的有效性。     

房地产上市公司Logistic预警模型研究

目前,从整个房地产市场来看,随着房贷新政的作用延续,开发商的融资渠道压缩。投资者纷纷立场,购房者购房趋于理性。开发商受资金链压力,建立预警管理体系可提升企业的反应能力。因此,基于我国房地产行业背景,建立针对房地产企业的财务预警系统,非常具有现实意义。论文以我国61家上市房地产公司为研究样本,其中主要包含A股企业以及少部分的B股企业。并根据是否为ST公司分为正常和危机公司两类,基于主成分分析法和Logistic回归分析,利用SPSS经济统计软件,对各上市公司的财务指标数据进行分析来构造财务预警模型,最后再对构建的预警模型进行回判和最优度拟合检验,估计模型预警效果。     

我国农业上市公司的财务预警实证研究

本文选取农业板块上市公司作为实证研究对象,探讨具体行业财务预警分析的必要性;基于沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量分析、Z模型、Zeta模型、F模型以及F'分数模型的财务预警效果.结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且加入行业修正值及现金流量指标的F'分数模型的预测准确性在各时点均为最高.本文的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,并指明了后续研究方向.     

基于改进灰色关联理论的上市公司财务风险预警研究

建立了财务风险预警指标,使用改进的GM(1,1)模型对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,改进灰色关联理论在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。     

制造业上市公司财务预警模型构建

针对制造业短期财务预警模型缺乏的现状,本文以2014年数据为模型样本,尝试以Logistic和Fisher构建短期财务预警模型。在此基础上,以2016年公布的2015年1867家制造业上市公司数据为检验样本,对模型预警能力进行检验。旨在为对企业管理、短期投资、或相关利益者有效辨别财务困境提供有效模型。     

基于AHP模型的大数据企业财务风险预警研究

文章首先分析传统企业与大数据企业的不同,尝试引入大数据指标,建立财务风险预警评价指标体系。其次选取电子信息产业上市公司作为实证研究对象,进一步尝试建立基于AHP的大数据企业财务预警模型。最后通过实证研究对模型的预测效果进行比较分析,探讨大数据企业财务预警模型在量化研究方面的准确性和有效性。     

上市公司财务预警模型分析

本文以四川省上市公司为样本,利用主成分分析法建立了四川省上市公司的财务预警模型,实际检验结果显示该预警模型具有较好的预警效果。     

基于现金流量的房地产上市公司财务预警

对于房地产行业来说,现金流量的状况极大地影响着公司财务风险的大小,基于现金流量的财务预警研究对房地产行业有着重大意义。本文最初选择了反映房地产上市公司现金流量状况的21个财务指标,后经过层层筛选优化,最终基于每股经营活动现金净流量等3个指标建立了Logistic回归财务预警模型。从研究样本组财务危机发生前1年的模型判断结果来看,判断准确率高达83.3%,误判率16.7%;从预测样本组财务状况预测结果来看,模型判断准确性为85.8%,预测效果较理想。     

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。     

传统财务预警的指标与现金流指标的整合研究

本文选取2004年沪深两市1355家上市公司的数据,采用因子分析方法和logistic回归分析,对传统财务预警指标和现金流指标进行了整合研究。分析比较了传统财务预警指标体系与现金流指标体系在整合前后的不同评价结果,发现整合了现金流指标以后的财务预警指标体系比仅使用传统的财务指标对上市公司进行财务预警效果更为明显。     

上市公司财务危机预警的因素分析——基于沪深股市的实证研究

本文将传统的财务业绩评价指标与EVA融合,并借此分别对ST(危机公司)与非ST(正常公司)进行配对样本的差异性检验、相关性检验,筛选出与上市公司财务危机状况具有显著性关系的财务指标;通过logistic回归分析构建企业财务危机预警模型并通过检验证明,该模型能提供较强的预警鉴别能力。     

基于Z-Score模型的我国房地产上市公司财务预警研究

从财务预警的角度研究上市公司,可以及时发现公司的财务状况,从而帮助公司管理者采取有效的风险防范措施.Z-Score模型是目前应用广泛且预测有效性较强的财务预警方法之一,本文利用Z-Score模型对我国房地产上市公司进行财务预警分析.