电子商务环境下的企业财务危机预警研究

本文通过对国内外财务危机预警模型的比较,运用二值多元logistic回归方法构建了电子商务环境下企业财务危机的预警模型。测试结果表明,模型对估计样本的准确判别率为92．2％,对控制样本的准确判别率为81．25％,说明了该模型具有较好的预警能力,且预警效果具有一定的稳定性。     

China＇s Early Warning Model of Financial Risk and an Empirical Analysis

在系统学习国内外现有金融风险预警模型的基础上,结合我国经济金融运行实情,构建符合中国国情的金融风险预警模型。通过对模型的预测能力进行检验,可以对未来我国金融风险进行全面预警判断和实时预警分析,从而为构建金融风险预警系统提供判别基准。     

我国金融风险预警模型的建立与实证研究

在系统学习国内外现有金融风险预警模型的基础上,结合我国经济金融运行实情,构建符合中国国情的金融风险预警模型。通过对模型的预测能力进行检验,可以对未来我国金融风险进行全面预警判断和实时预警分析,从而为构建金融风险预警系统提供判别基准。     

Z值模型对中国上市公司的适用性研究

以在我国深圳、上海证券交易所挂牌的30家上市公司2002—2004年的财务报表为样本，对国外著名的 Altman 非制造业上市公司财务失败预警模型（Z3模型）在我国非制造业上市公司的适用性进行实证研究，并对其研究过程及结果进行了分析、总结和评价。     

上市公司财务风险预警实证分析——以内蒙古为例

财务风险预警是财务研究领域的重要内容,上市公司进行财务风险预警能够对风险进行监测和及时的规避、消除。本文以内蒙古的上市公司为样本,运用奥特曼Z模型对其进行了财务风险预警的实证分析,并提出了相关建议。     

我国制造业企业短期贷款信用违约判别研究

制造业企业短期贷款在我国所有企业贷款的数量和违约数量几乎都占全部贷款企业的一半,其企业规模和违约的严重程受在所有行业企业贷款中起着举足轻重的作用,因此对我国制造业短期贷款企业的违约状况进行评估以及构建违约判别模型具有重要的应用价值。论文基于全国跨金融机构的贷款企业海量数据库样本,专门针对制造行业的短期贷款企业进行了分规模和分地区样本的违约判别模型的构建与实证探索,对每个样本总体进行了多元判别分析模型、Logistics模型与神经网络模型等的训练样本和测试样本准确率的比较分析,进而确定出了制造业中分规模、分地区各个样本总体的最佳违约判别模型,这些判别模型可用于对企业违约的预测。     

我国上市公司信用风险预警研究

本文以我国上市公司作为研究样本,构建基于组合预测模型的我国商业银行信用风险管理预警系统。在结合目前国内外各商业银行信用风险预警指标体系的基础上,筛选构建较为合理并适合我国国情的信用风险预警指标体系;进而选择传统数理统计模型Logistic回归模型和人工智能模型RBF神经网络模型建立组合预测预警模型,以求能够组合不同单一模型的优点,解决信用风险预警模型的准确性和稳定性兼顾的问题,仿真结果表明:组合预测模型解决了单一模型应用中精确性和第二类问题处理能力不能同时兼得的问题,达到了预期的效果。     

运用“Z-Score”预警模型对我国上市公司进行财务分析

文章在系统阐述的Altman“Z—Score”模型的基础上，有针对性地选取沪市共10家上市公司作为样本，对上市公司财务风险进行了实证分析。并且验证“Z-Score”模型在财务危机预警中的应用。     

物流企业财务预警模型研究

我国物流企业在近几年迅猛发展,规模不断扩大、业务不断扩张,伴随着财务活动也趋向活跃,财务稳健的不确定因素也随之增多,所以物流企业的财务预警也受到社会各界的重视。国内外学者对企业的财务预警模型早已有研究,但是针对特殊行业的财务预警模型研究还不是很成熟。本文在前人研究的基础上,采用Altman的Z值模型,改进Z值模型的个别指标,针对物流行业的特殊性,重新划定的Z值判定区间,并加以实证分析,希望能为物流企业相关利益者提供可用的财务预警模型,改善企业的财务状况,提高企业的效益。     

基于二元逻辑回归模型的我国水处理类上市公司财务危机预警系统研究

使用二元逻辑回归模型,通过研究沪深股市76家亏损公司和经营正常公司样本,建立了财务危机预警模型,弥补了现有的ST公司不适合作为亏损类公司研究样本的不足,并对14家水处理业公司和随机选择的14家ST公司进行判别检验,准确率达到82.65%。     

物流企业财务预警模型研究

我国物流企业在近几年迅猛发展,规模不断扩大、业务不断扩张,伴随着财务活动也趋向活跃,财务稳健的不确定因素也随之增多,所以物流企业的财务预警也受到社会各界的重视。国内外学者对企业的财务预警模型早已有研究,但是针对特殊行业的财务预警模型研究还不是很成熟。本文在前人研究的基础上,采用Altrman的Z值模型,改进Z值模型的个别指标,针对物流行业的特殊性,重新划定的Z值判定区间,并加以实证分析,希望能为物流企业相关利益者提供可用的财务预警模型,改善企业的财务状况,提高企业的效益。     

专利质押贷款风险动态监控预警研究

专利质押贷款为科技型中小企业提供了一种有效的融资方式,但是由于资产规模等问题,专利质押融资风险远高于其它抵押贷款方式,因此需要在贷款后对企业还贷风险进行实时动态监控预警。首先建立了科技型中小企业贷款风险预警指标体系,并依据Kalman滤波理论建立了风险动态预警模型,确定了企业还贷能力由健康到轻度危机再到重度危机的两个分割点,进而检测企业贷款偿还能力从健康-财务波动-财务危机的演变轨迹。实证研究表明,该模型的总体判别准确率较高,预警效果好。      

创业板上市公司财务预警研究

为了对退市前的创业板上市公司进行财务预警,本文选取93家创业板公司,包括64家财务健康公司和29家财务困境公司,分别使用两类人工神经网络模型和支持向量机模型,采用现金流量安全与否作为财务困境的标准,从20个财务指标提取10个,建立财务预警系统。研究结果表明,相对于人工神经网络模型,支持向量机模型能够较好地对小样本进行判别预测,是一种比较理想的财务预警模型。     

基于Z值模型的我国上市公司信用评级研究

文章证实了我国上市公司信用级别与以Z值多元判别模型算出的公司Z值具有较好的相关性,在此基础上,用Z值模型对我国上市公司进行信用评级,并研究发现我国上市公司资信品质的一些特点:整体资信品质良好,但波动性很大;资信品质在公司上市最初2年较稳定,此后将会大幅度下降;信用品质变化与公司行业风险联系紧密.     

基于非参数方法的银行风险早期预警模型实证研究

以非参数模型为主要建模工具,采用亚行开发的VIEWS系统①中内嵌的信号法,该方法在预测货币危机方面已被证明为有效框架,得到了广泛应用。实证分析表明,该方法在预测银行危机方面同样具有良好的表现,预测能力优于其他研究中提出的技术方法。本模型将"银行危机"定义为不良贷款的持续大面积暴露,从时间序列中识别出三次不良贷款增长高峰期作为"危机事件",将危机窗口设定为危机事件前30个月。根据噪信比至少小于1和经济合理性原则筛选出25项先行指标,并以此构建综合预警指标,得出不同时点的危机概率。实证表明,该模型能够以较好的准确性和先行时间预测样本内的三次危机,并在样本外的2009—2010年发出了持续较强的预警信号。其中,金融部门的整体预警表现最好,信贷增速等先行指标的预警能力最为突出。此外,还以线性回归作为辅助手段,并将检验结果与信号法模型作对比分析。     

可持续成长模型下的上市公司财务危机预警

本文依据6种财务可持续成长模型提炼预警指标,基于2003～2007年我国A股市场新增ST公司样本及配对样本的前3年数据,对各模型的驱动因素进行综合预处理,分别得到ST前1～3年的预警指标体系。然后,建立预警模型进行回判和外推。结果表明,各种分析方法在ST前3年可获得较高的判断准确性;财务危机与可持续成长驱动指标之间存在着高度的非线性关系;可持续成长模型能够为开发标准化预警指标体系提供依据。     

基于数据挖掘思想下的中国证券市场内幕信息操纵判别研究

本文以证券市场上发生过内幕信息操纵的案件为样本,并选取同时期同行业相似资产规模的没有或可能没有发生过内幕信息操纵的股票作为基准样本,通过Logistic逐步回归和均值差异检验,发现变量贝塔系数(BETA)和变量累积超常收益率(CAR)能有效地识别出内幕信息操纵的发生,并且变量BETA在识别能力上要优于变量CAR.通过Logistic和BP神经网络两个判别模型的对比分析,肯定了BP神经网络模型更优越的判别能力;同时还发现加入各自变量的交叉项后均能提高两个模型的判别率特别是对内幕信息操纵的正确判别率.     

判别分析法在农村居民家庭人均纯收入分类中的应用

人均纯收入是反映区域经济发展水平的重要指标。我国土地资源和人口资源分布不均匀以及农村二三产业发展的差异性,导致农村居民家庭人均纯收入的不均衡。Fisher判别法和Bayes判别法具有很强的样本分类能力。为全面和系统地研究农村居民家庭人均纯收入的情况,文章利用SPSS软件通过Fisher判别法建立判别函数,对待判样本进行分类,再运用Bayes判别法对样本进行验证。待判组的正确分组率为100%。原始样本分类的正确率为96.43%,证明了联合判别方法的有效性。     

国内外企业财务预警模型比较研究

文章首先回顾了国内外学者对财务预警模型的研究,然后从对企业财务状况的界定、样本的选择和数据的来源、预测变量的选择、计量方法的选择等四个影响财务预警模型建立的重要方面,比较了国内外学者在建立财务预警模型上的异同和各自的优缺点,并对这四个方面分别为我国学者的研究提出了建立两阶段预警模型、选择更具有同质性的样本、结合现金流量指标和非财务指标、定量和定性方法的结合等四条改进建议。     

KMV模型对中国上市公司信用风险识别能力的实证研究

KMV模型作为一种结构化信用风险度量和预测工具,在国外成熟市场已被广泛采用。本文选取了66家中国的上市企业作为样本,通过比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险识别能力;同时选取了25家ST企业三年的数据作为样本,通过纵向比较其违约距离,检验了KMV模型的信用风险预警能力。