遗传算法优化上市公司财务预警的实证研究

<正>一引言企业进行预测、防范、控制和处理财务危机,迫切需要建立一个有效的财务困境预测系统,以便对公司的未来财务状况进行分析和预测,及时将企业财务困境扼杀在萌芽状态。本文针对我国目前上市公司的具体情况,利用我国上市公司近几年的数据资料,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,构建了基于财务指标和引入非财务信息的财务危机预警模型,旨在财务危机模型系统的实证研究方法上有所创新,提高模型预测的准确度和建模速度,同时扩大模型的适用性。     

基于现金流量分析的财务危机预警系统构建

本文首先对现金流量财务指标与财务危机预警之间的关系进行了理论分析,然后选取样本公司2007年的财务数据运用主成分分析法提取公共因子,并在提取主成分因子的基础上建立预警模型,接着对该模型进行了有效性测试,结果表明建立在现金流量财务指标基础上的预警模型能对企业财务危机起到有效的预警作用。     

基于现金流量分析的财务危机预警系统构建

本文首先对现金流量财务指标与财务危机预警之间的关系进行了理论分析,然后选取样本公司2007年的财务数据运用主成分分析法提取公共因子,并在提取主成分因子的基础上建立预警模型,接着对该模型进行了有效性测试,结果表明建立在现金流量财务指标基础上的预警模型能对企业财务危机起到有效的预警作用。     

上市公司财务危机预警模型构建研究

本文以中国沪深两市的A股上市公司资料为基础,利用距离判别分析法建立了一个既可以预测企业财务危机,又可以分析其成因的财务危机预警模型组,包括:预测企业整体危机的模型;预测企业经营效率的模型;预测企业财务结构是否合理的模型;预测企业是否具有成长能力的模型;预测企业偿债能力是否存在问题的模型。运用该模型组可以帮助企业管理者及时发现企业潜在的财务危机并查出产生财务危机的原因,有利于将企业财务危机控制在萌芽状态。企业利害关系人也可以通过该模型来了解企业的风险状况,以便做出正确决策。     

基于粗糙集-神经网络的房地产企业财务状况评价体系研究

在对财务状况评价的机理和关键财务指标分析的基础上,提出了基于粗糙集的财务指标属性约简方法,设计了财务状况评价模型的构建流程和检验标准,建立了基于BP神经网络的财务状况评价模型。利用Matlab软件对146家房地产上市公司的2007-2012年财务数据进行了研究,结果表明,基于BP神经网络的财务状况评价模型可以对房地产公司的财务状况作出评价。在此基础上,结合财务危机成因提出了房地产企业防范财务危机的建议。     

上市公司财务危机预警模型构建研究

本文以中国沪深两市的A股上市公司资料为基础,利用距离判别分析法建立了一个既可以预测企业财务危机,又可以分析其成因的财务危机预警模型组,包括：预测企业整体危机的模型;预测企业经营效率的模型;预测企业财务结构是否合理的模型;预测企业是否具有成长能力的模型;预测企业偿债能力是否存在问题的模型。运用该模型组可以帮助企业管理者及时发现企业潜在的财务危机并查出产生财务危机的原因,有利于将企业财务危机控制在萌芽状态。企业利害关系人也可以通过该模型来了解企业的风险状况,以便做出正确决策。     

上市公司财务危机预警

本文选取在2004-2006年因财务状况异常而被特别处理的上市公司(简称ST公司),同时选取同行业、规模相近的正常公司(简称nst公司)作为配对样本.通过比较两类公司的财务指标均值,以及对t值的分析.总结了危机公司的财务指标特征.力图在分析上市公司财务危机成因的基础上,探讨各财务指标对上市公司发生财务危机的预警作用.     

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。     

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。     

国有上市公司财务危机综合预警实证研究

本文采用多分类方法将样本公司分为财务危机公司、财务状况不稳定公司和财务健康公司,再利用2005~2010年的国有上市公司数据,运用主成分分析、因子分析和多项Logistic回归构建了综合财务危机预警模型。模型综合考量了财务指标、公司治理和金融生态环境三方面变量对于公司财务风险的影响,使综合预警取得了满意的预测精度。     

导致企业财务危机的非财务因素探讨

在对企业财务风险的预测中,人们往往侧重于应用财务指标建立预警模型来进行预警,非财务指标由于其可获取性与可量化性相对较差而被人们忽视.然而众多实例表明非财务因素对导致企业财务危机的发生有着不可忽视的影响.分析财务危机发生的根本原因,从源头因素着手建立适合企业自身的预警系统,才能提高预警的准确率,有效防范财务危机的发生.     

水上运输行业上市公司财务危机预测

近年来,关于航运业要进行整合的传闻层出不穷,航运龙头上市公司纷纷停牌,更提高了这个传闻的可靠性。基于此,以证监会分类的水上运输业上市公司作为研究对象,选取主营业务利润率、每股经营现金流量、净资产增长率、资产负债率、应收账款周转率、总资产周转率六个财务指标,以企业是否亏损作为财务是否发生危机的标志,运用logistic分析方法进行预测,得出的方程误判率仅为80%,可以很好地对水上运输业上市公司财务危机进行预测。     

信息技术业上市公司财务危机预警研究

本文以上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务危机的标志。为使建立的财务危机预警模型更具有解释力和预测性,在借鉴前人研究成果的基础上并考虑数据资料获取难易程度,初步确定了反映我国信息技术企业盈利能力(每股收益、净资产收益率、总资产收益率、主营业务利润率)、偿债能力(流     

上市公司财务危机的判别分析

本文基于净资产收益率、总资产增长率、流动比率、资产负债率、流动资产周转率和现金流量比率六个财务指标,以是否被ST作为分组变量,在SPSS16.0软件环境下,运用典型判别分析法,对沪、深两市上市公司的财务状况进行研究。结果显示,所构建的财务危机判别模型总的预测正确率高达87.7%,且二次检验结果较为稳定,表明模型对我国上市公司的财务状况具有较好的判别功效。     

我国上市公司财务危机预警模型的实证研究

针对财务危机预警模型研究中经常出现的可能高估模型预测能力的问题,本文采用1:10的比例来对ST公司和非ST公司进行配对研究。研究发现,资产负债率越高,财务危机的可能性越大;总资产报酬率和总资产增长率越高,则企业发生财务危机的可能性越小。     

信息技术业上市公司财务危机预警研究

本文以上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务危机的标志。为使建立的财务危机预警模型更具有解释力和预测性,在借鉴前人研究成果的基础上并考虑数据资料获取难易程度,初步确定了反映我国信息技术企业盈利能力（每股收益、净资产收益率、总资产收益率、主营业务利润率）、偿债能力（流动比率、速动比率、已获利息倍数、     

财务危机预警模型研究评析

财务危机预警是通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用适时财务数据和相应的数据化管理方式，将企业所面临的危险情况预先告知企业经营者和其他利益关系人，并分析企业发生财务危机的原因和企业财务运营体系隐藏的问题，以提早做好防范措施的财务管理活动。相应地，财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务状况的判别模型。目前，国内外学者对上市公司财务危机预警模型的研究已经较为成熟，并且推动了其在企业内的广泛应用。     

基于现金流量的财务危机预警实证研究——以中小板上市公司为例

本文试图以中小板上市公司为例，建立基于现金流量的企业财务危机预警模型。本文从中小板274家企业中，通过定义假设筛选出24家被定义发生了财务危机的企业，并根据配对原则筛选出另外24家非财务危机的企业，各自挑选出12家分成两组，一组为建模组，用来建立模型，一组为测验组，用来进行检验。本文选出11个基于现金流量的财务指标，进行独立样本T检验，筛选出在危机企业和非危机企业之间具有显著性差异的指标8个，再在这8个指标的基础上建立LOGISTIC模型对企业是否发生危机进行预警，最后用测验组对其准判率进行分析得出结论。     

论企业财务危机的扭转

企业的经营危机源于企业的财务危机．危机管理的核心是财务危机对策．本文首先对企业财务危机进行界定．其次分析了企业财务危机的特点及成因．接着阐述了企业财务危机的扭转步骤．最后总结出企业财务危机的扭转措施。     

BP网络模型在财务危机预警中的应用

本文运用因子分析方法和BP网络模型对我国上市公司的财务危机进行了预测,通过分析发现总资产报酬率、现金债务总额比率等12个财务指标对上市公司财务危机有着显著的预示效应。就判别正确率而言,前三年财务数据对上市公司财务危机的预测准确率均在65%以上,其中前两年财务数据的预测准确率均在85%以上。