企业财务预警指标体系构建

财务预警是以企业的财务报表、经营计划及其他相关会计资料为依据,对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,采用可靠的预警模型对财务危机进行预警,使企业经营者及时洞察企业可能发生的财务危机,并预防财务危机的发生。财务预警模型的实证研究在研究变量方面呈现出以下特点：首先,对财务预警的研究变量缺乏理论指导,以定性方法选取研究变量居多,     

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型预警正确率提升研究 ———引入盈余管理变量的分析

将应计盈余管理变量与真实盈余管理变量引入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型，可以对由盈余管理行为导致的财务信息偏差进行纠正，以减少因财务信息失真造成的预警模型误判。以２０１２—２０１６ 年Ａ 股上市公司为样本进行的实证研究表明：ＳＴ 公司与正常经营公司盈余管理行为存在显著差异；与传统Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型相比，引入盈余管理变量后的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型拟合程度与预警正确率均有所提高，且这一改进对ＳＴ 公司预警正确率提高的程度高于对正常经营公司预警正确率提高的程度。     

财务预警系统研究：行业差异变量模型假说

在竞争日益白热化的现代社会,企业面对的生存环境瞬息万变,可能存在的生存风险和经营中的财务风险越来越大,对相对准确的风险预警的愿望越来越强烈。而现有的财务预警系统大多没有考虑行业差异因素对预警指标的干扰,从而使财务预警的准确性和科学性受到了不同程度的削弱。本文试图在传统的预警模型基础上加入行业差异变量,对现有财务预警模型提出修正建议,以期对现代企业提高应对风险能力有所裨益。     

利用EXCEL建立中小企业财务预警模型

一、中小企业财务预警模型的选择 运用量化的方法对企业财务风险进行预警,常用的模型有单变量预警模型和多变量预警模型。单变量预警模型运用个别财务比率来预测财务危机。美国学者William beaver通过实证研究认为预测财务失败的指标有：现金保障率、资产收益率、资产负债率等。单变量预警模型以分析单个财务比率为基础,从不同角度预测财务危机。但该模型没有界定不同比率对企业整体风险影响的权重,不能很好地反映各比率交替变化的影响。     

基于主成分分析的MLR模型和BP-ANN模型的比较研究

本文分仅使用财务变量和既使用财务变量又使用非财务变量两种情况,使用基于主成分分析的多元线性回归(MLR)模型和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型进行财务危机预警.结果显示,两种情况下的四个模型都可以进行财务危机预警,但预测效果存在差异:既使用财务变量又使用非财务变量的MLR模型和仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果相同,但考虑总体预测准确率后,仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果更好.     

基于主成分分析的MLR模型和BP-ANN模型的比较研究

本文分仅使用财务变量和既使用财务变量又使用非财务变量两种情况,使用基于主成分分析的多元线性回归(MLR)模型和误差反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型进行财务危机预警。结果显示,两种情况下的四个模型都可以进行财务危机预警,但预测效果存在差异:既使用财务变量又使用非财务变量的MLR模型和仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果相同,但考虑总体预测准确率后,仅使用财务变量的BP-ANN模型的预测效果更好。     

利益相关者财务预警系统

财务危机又称为财务困境,其最为严重的情况就是破产。国外破产(或企业经营失败)预测模型的研究已经比较成熟,研究范围较广,具有很高的可操作性和准确性。我国学者从20世纪90年代以来,开始研究上市公司财务困境预警问题,从研究内容来看,包括财务困境预测模型的理论构建、财务预警实证模型、财务困境成本研究、财务预警管理系统研究等。主要集中于对财务预警模型的实证研究,包括对预测变量的研究、分     

企业财务预警的国内外研究综述

本文回顾了国内外财务预警研究的发展历程,预警模型经历了由单一变量到多个变量、由静态模型到动态模型的演变。同时介绍了近几年学者引入的新预警技术,并提出推动财务预警研究完善发展的相关建议。     

基于多级模糊综合评价法的房地产企业财务预警研究

随着国内经济形势的不断变化和国家房地产相关政策的出台,房地产企业在经营中各种不确定因素不断增加,财务风险也与日俱增。房地产企业的财务风险具有模糊性和复杂性,它受到财务和非财务等多种因素的影响。以财务指标为变量建立的预警模型无法全面预测企业的财务风险。为提高财务预警系统的有效性,本文以房地产企业这一微观群体为视角,在以财务指标为主体的财务预警系统基础上,结合房地产企业的特征选取非财务指标,对影响房地产企业财务预警的非财务指标进行分层研究,运用多级模糊综合评价法构建房地产企业的财务预警模型。这将对房地产企业构建财务预警体系大有裨益。     

财务预警模型的八大研究趋势

关于财务预警的研究，国内外学者曾先后借用过二元Logistic概率模型，提出过单变量预测模型、多变量预测模型，还应用过神经网络分析预警模型等。笔者认为，财务预警模型有以下八大研究趋势：     

财务预警模型及其应用探讨

财务预警作为企业预警体系的一个重要组成部分,对预防企业财务风险乃至企业经营失败具有重要作用。本文在阐述财务预警理论和现有财务预警模型的基础上,论述了如何运用财务预警理论构建适合我国企业的财务预警模型及其需要注意的问题。     

财务预警模型及其应用探讨

财务预警作为企业预警体系的一个重要组成部分，对预防企业财务风险乃至企业经营失败具有重要作用。本文在阐述财务预警理论和现有财务预警模型的基础上，论述了如何运用财务预警理论构建适合我国企业的财务预警模型及其需要注意的问题。     

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。     

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%。     

功效系数法在企业财务预警模型中的应用

本文在指出层次分析法财务预警模型存在缺陷的基础上,提出功效系数法可以解决不同类型变量的转化问题,对建立的财务预警模型可以进行调整,以便更准确地预测企业存在的各种财务风险。     

基于BP神经网络法的高速公路公司财务风险预警研究

分析高速公路公司财务特点,构建其财务风险预警指标体系,从而确定了BP神经网络法的输入变量。进而构建预警模型进行高速公路公司财务风险的预警,以便及早采取措施防范财务风险。     

企业资产风险预警系统研究

国内外专家研究提出的财务风险预警模型越来越多,比较著名的有Beaver的单变量判定模型;Altm an运用多元变量分析法建成的Z-Score模型;Coats和Fant利用类神经网络理论构建的财务预警模型;我国周首华等人的F分数模型等等。这些模型有一个共性,就是都以证券市场的上市公司会计报表为依据进行研究,研究的结论也是通过上市公司进行验证。利用这些模型只能判断某企业是否具有风险以及风险的大小,但是不能直观地反映企业风险形成的根本原因,以及风险量变积累的过程。如果企业内部管理者仅通过上述财务风险预警模型进行风险预警尚欠稳妥,应在此基…     

运用“Z计分法”对我国上市公司进行财务预警分析——以辽宁省上市公司的资料为例

一、理论背景 财务预警分析包括定性分析方法和定量分析方法，其中定量分析法又包括单变量分析和多变量分析两种模式。所谓单变量预警分析方法是指运用单一变量，用个别财务比率来预测财务危机的模型。单变量所运用的预测财务危机的比率，主要有以下几种：债务保障率、资产收益率、资产负债率等。按照这一模式，当企业的财务危机预警模型所涉及的几个财务比率趋于恶化时，通常是企业将要发生财务危机的征兆。因此，企业或投资者在运用单变量分析模式时，应对这些比率进行长期跟踪，注意这些比率变化，及时发现企业的财务危机隐患。但是，不足的是这些指标都只反映企业财务风险的一个方面，并且当他们彼此之间不完全一致时，财务预警的指示作用就会被削弱。     

引入非财务变量的上市公司财务困境预警

本文选取沪深两市A股2010~2013年52家首次ST公司和52家从未被ST公司作为研究样本,引入盈利能力、股东获利能力、营运能力、发展能力、风险水平和偿债能力六个方面的财务变量,以及股权结构、公司治理、重大事项、人力资本4个方面的非财务变量,使用Fisher判别与Logistic回归两种方法建立ST前3年的财务困境预警模型。实证研究表明,加入非财务指标可以提高财务困境预警的准确率,且Logistic回归方法建立的预警模型的预测效果更好。     

基于非财务和财务信息的财务预警实证研究

文章在通过对包括非财务信息和财务信息的52个指标变量进行统计分析的基础上,运用logit回归方法,分别建立基于财务指标变量和引入非财务指标变量的两种模型,实证结果表明引入非财务指标后,预警模型的判别准确率有所提高。说明企业危机不仅仅可以从其财务报表上发现征兆,在一些非财务信息当中同样有迹可循。