以主成分分析法构建企业财务危机预警模型

财务危机预警模型的建立,对企业预防和化解财务危机,提高其危机预警管理水平有着重要的意义.目前国内外学者对财务危机预警模型的研究主要集中在多元回归分析模型、多元判别分析模型、神经网络预警模型等模型的构建上,本文将采用主成分分析法,利用上市公司财务数据,构建财务危机预警模型.     

制造业上市公司财务危机预警指标预处理研究

本文以中国制造业上市公司为研究对象,选取ST公司在财务危机发生前1~5年的财务指标数据,同时通过随机抽样选取相应的非ST公司为对比样本,通过实证分析,对29个财务危机预警指标进行预处理研究,并建立Logistic回归模型对制造业上市公司进行了超前1～5年的财务危机预测.通过对比,分析了各财务预警指标在财务危机爆发前不同年份的作用,找出了5个对于财务危机爆发前3～5年尤其具有重要影响的预警指标.这些预警指标和相应的预警模型能够为投资者、金融机构以及证券市场监管层对企业的财务状况进行分析和预测提供决策参考.     

农林牧渔行业财务困境预警的实证研究

本文以沪深两市A股中农林牧渔行业的上市公司为研究对象,根据其财务报表数据,采用生存分析中的时间依存Cox模型对其进行财务预警的实证研究.经分析得出,净资产收益率、净利润率、主营业务收入增长率和资产负债率这些指标对上市公司陷入财务危机具有较强的预警能力.     

支持向量机在上市公司财务预警模型中的应用研究

利用我国上市公司财务数据,采用支持向量机模型对上市公司财务危机预警研究,将其与神经网络模型进行比较,结果表明,无论在分类能力和预测能力上,支持向量机模型的精度和可信度都高于神经网络模型。证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性。     

基于Logistic模型的中小上市公司财务风险预警研究

随着社会主义市场经济的深入发展,中小上市企业有必要建立一套有效的财务危机预警机制.本文建立Logistic回归模型,以2008-2016年40家中小上市公司为样本,对财务指标及非财务指标分析后提取2个因子,得到财务风险预警模型.带回样本数据证明模型综合准确率可达81％,具有较好的预警作用.     

财务危机预警模型及其在信贷风险管理中的应用

财务危机(Financal Crisis)也称作财务困境(Financial Distress),一个企业由于财务危机导致破产是商业银行信贷资产的直接损失,并由此构成银行的信贷风险.财务状况的好坏不仅具有先兆,而且可以进行预测分析.本文在综合介绍国内外对财务危机预警模型所进行的理论和实证研究的基础上,介绍了两个适用于我国实际情况的预警分析模型.在分析我国商业银行信贷风险管理中引入定量化预警分析模型必要性的同时,通过选取上市公司的样本数据对模型进行实证检验,指出该模型可以应用于我国银行业的信贷风险管理.在此基础上,本文还对商业银行信贷管理使用财务危机预警模型时应注意的几个问题进行了讨论.     

基于可拓关联的制造业上市公司财务危机指数构建及驱动要素分析

正目前国内制造业面临转型升级的关键时期,每年都会有相当数量的制造业上市公司在内外压力下发生财务危机。据WIND资讯库统计,截至2015年在被实施ST(Special Treatment)处理的上市公司中,制造业上市公司占比将近80%。鉴于制造业上市公司重要地位和目前困境,更应该深思在未来发展中制造如何在逆境中及时应对危机和挑战,这也使其财务危机预警理念愈发重要。学者们对制造业上市公司财务危机预警模型逐渐展开了多方面探讨[1-2],试图构建最优的预警方法。然而,现有对其预警方法多数基于财务数据对企业被实施ST历史     

上市公司财务预警模型的研究评述

本文首先给出了财务预警模型的研究背景和意义,然后对财务危机的含义进行了界定。在系统梳理国内外研究上市公司财务预警模型的基础上,对使用BP人工神经网络模型来进行财务预警的思想及其在Matlab中的编程进行了简要介绍。     

上市公司财务危机预警的实证研究

我国企业必须建立财务预警系统,以此帮助企业地预测、防范财务危机。本文选取了我国沪两市上市公司2008-2009年的80家ST公司和845家非ST公司作为研究样本,以2006--2007年的财务指标作为模型研究的变量,对上市公司财务危机进行预警研究。本文选择了8个财务指标作为建立模型的变量,然后采用统计中的贝叶斯判别分析方法,建立了上市公司财务危机的判别分析识别模型,模型预测效果良好,具有实际应用价值。     

基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究

行业的特殊性让农业上市公司面临的财务风险呈现突发性、不确定性和普遍性等特征。本文以我国农业板块的37家上市公司为研究对象,构建了包含流动比率、资产负债率、总资产周转率、资产留存收益率、每股经营现金流量、每股净资产等在内的财务预警指标体系,基于灰色预测GM(1,1)模型与BP神经网络模型建立了农业上市公司财务预警模型。实证研究结果表明:该财务预警模型能够有效的实现对农业上市公司财务危机动态预警,因此能对其利益相关者提供科学有效的参考。     

上市公司风险预警模型及应用

如果上市公司发生财务危机，会给投资者、债权人、地方经济和社会带来巨大风险。为了化解风险，必须做到风险的早发现、早释放、早控制、早解决。建立上市公司财务危机预警模型可以做到风险的早发现。本文将建立上市公司风险预警模型，并举例应用，给出上市公司风险产生原因和控制措施。     

财务危机预警的Z计分模型实证研究——以有色金属上市公司为例

财务危机预警一直研究的热点问题,本文着重介绍了Altman的Z计分模型,并采用沪深股市38家有色金属行业上市公司为样本,进行了实证研究.结果表明在有色金属行业Z计分模型对财务失败的预测具有较高的准确性,能够为投资者、管理层、上市公司监管部门、债权人等利益相关者就公司财务失败方面提供判断的依据,具有一定的财务失败预警作用.     

我国上市公司财务危机预警问题研究

文章根据我国上市财务危机必要性进行分析,提出财务危机预警分析的方法,帮助上市公司解决在经营生产过程中遇到的财务危机.     

农林牧渔行业财务困境预警的实证研究

本文以沪深两市A股中农林牧渔行业的上市公司为研究对象，根据其财务报表数据，采用生存分析中的时间依存Cox模型对其进行财务预警的实证研究。经分析得出，净资产收益率、净利润率、主营业务收入增长率和资产负债率这些指标对上市公司陷入财务危机具有较强的预警能力。     

基于COX模型的创业板公司财务危机预警研究

自2009年至今,创业板市场运行已有6年的时间。上市公司数量急剧增加,财务指标初具规模。但随着创业板市场的不断发展壮大,也出现了不少亟待解决的问题。创业板上市公司板高成长的光环渐渐褪去,财报业绩频频变脸,创业板的健康发展和投资者的权益也因此遭受威胁。因此,需建立一个行之有效的创业板上市公司财务危机预警模型非常重要。本文以创业板上市公司为研究对象,运用动态的C ox比例风险模型,建立了创业板上市公司的财务危机预警模型。并对模型精确度进行检验,模型的预测精度超过90%,模型取得了预期的效果。最后,分析该模型的优点并指出其局限性。     

浅议上市公司财务预警模型的建立

随着我国证券市场和资本市场的快速发展,上市公司的数量日益增长,但发生财务危机进而破产的企业也越来越多.因此,建立财务预警模型对企业的财务运营过程进行跟踪、监控,及早发现财务危机信号,预测企业未来的财务状况,具有非常重要的现实意义.     

基于Z计分模型和F分数模型的雨润食品财务状况分析

Z计分模型和F分数模型是广泛应用于财务危机预警的模型,二者结合使用对公司的财务危机具有较强的预测功能。本文基于Z计分模型和F分数模型,选取上市公司雨润食品2011年至2016年的相关财务数据,对雨润食品的财务风险状况进行测量和分析,并简要结合雨润食品财务报表分析以及其他信息探索其形成原因。     

化工类上市公司财务危机预警探讨

本文主要针对化工类上市公司,从介绍财务危机预警的涵义出发,简要介绍其研究现状和基本方法,并针对财务危机预警研究中存在的问题进行主要探讨,最后提出了一些改进性建议。     

企业财务危机预警模型应用的比较研究

企业建立财务危机预警系统的关键是选择合适的预警模型。进行企业财务危机预警应坚持远期监测与近期预警相结合。单变量模型的远期监测效果比较理想,多变量预警模型的近期预警精度比较高。由于多变量模型只能预测财务危机而不能解释财务危机产生的原因,因此通过近期预警一旦发现了财务危机的动向,就应该对其进行修正,加入其他变量,对其进行必要的整合,或与企业的实际情况相结合,运用财务报表分析法查找企业发生危机的原因,以便有针对性地采取有效措施,将危机化解在萌芽阶段。     

财务危机预警模型及其在信贷风险管理中的应用

财务危机（Financial Crisis)与称作财务困境（Financial Distress），一个企业由于财务危机导致破产是商业银行信贷资产的直接损失，并由此构成银行的信贷风险。财务状况的好坏不仅具有先兆，而且可以进行预测分析。本文在综合介绍国内外对财务危机预警模型所进行的理论和实证研究的基础上，介绍了两个适用于我国实际情况的预警分析模型。在分析我国商业银行信贷风险管理中引入定量化预警分析模型必要性的同时，通过选取上市公司的样本数据对模型进行实证检验，指出该模型可以应用于我国银行业的信贷风险管理。在此基础上，本文还对商业银行信贷管理使用财务危机预警模型时应注意的几个问题进行了讨论。