企业财务困境预警及对策研究

为了有效地预警企业财务困境,论文以156家上市公司为研究样本,运用逐步判别分析方法从33个财务比率指标中筛选出6个变量,构建了一个六变量财务困境判别模型。经检验,新建模型对企业财务困境的预测正确率达到93.59%,且具有一定的超前预测能力。企业可以应用该模型及早预警财务困境,及时采取措施防范和应对财务困境。     

上市公司财务预警实证研究

利用数学模型对企业进行财务预警,并以此来反应财务风险及采取相对应的化解措施就成为企业利益相关者日渐关注的问题。上市公司的财务预警判别问题是国内外财务研究的热点,建立过多种财务预警模型。本文以2012年33家上市公司公开披露的财务数据作为检验数据来源,采用多元统计中的逐步判别法确立出3个判别分析变量,运用逐步判别法来确定具体的筛选指标,从而得出相应的财务预警检验模型。     

基于现金流量标准的企业财务预警实证研究——以电力行业上市公司为例

随着电力体制的改革，银行利率的上升，电力行业也面临着前所未有的财务风险，自09年以来，不少电力上市公司相继被ST处理。本文通过主成分分析和因子分析，得到反映上市公司经营情况的综合指标，并依据预警指标变量基于Logistic回归分析的方法，构建了财务预警的模型，实证结果表明，模型的准确率为87．2％。     

我国上市公司财务危机的判断与预警

准确识别与判断上市公司财务危机对于投资者具有特殊重要的意义,本文以相关财务理论为依据,将因子分析与选择性模型相结合,利用我国上市公司的实际数据,通过对比分析筛选出对财务危机有显著影响的财务变量,构建了判别上市公司财务危机的因子分析Logit模型.以此为基础,本文进一步引入非财务变量,提出了判别上市公司财务危机的改进模型,并依据该模型讨论了上市公司财务危机的预警问题及数量界面.     

基于z值模型的上市公司实证研究

财务预警模型是企业在经营管理活动中发现潜在的经营风险与财务风险的有效预测的重要数量工具。文章先以Altman的z值模型对中国制造企业上市公司的数据进行处理探讨其适用性,再根据中国上市公司的实际情况对众多财务指标进行判别分析而建立一个适合国内上市公司的实用模型,改进后的模型具有更高的预警准确率,对上市公司财务预警有较好的效果。     

上市公司财务预警的面板logit模型

本文利用1989—2012年上市公司财务数据建立面板logit回归模型，对上市公司下一年亏损情况进行预测。研究结果表明，上市公司财务预警的面板10出模型在预测上市公司是否会亏损方面具有较高的准确率，可为投资者提供一定的参考。     

制造业上市公司财务危机预警模型

本文以我国制造业上市公司为研究对象,选取了181家发生财务危机的公司和181家财务正常的公司为样本,以财务危机发生前三年财务指标为基础,首先运用正态性检验、T检验以及非参数检验筛选出预警能力较强的财务指标,然后运用主成分分析方法构建了财务危机预警模型,最后进行了回代检验和测试样本检验.研究结果显示,预警模型对检验样本的预测正确率为76.60％,能够给投资者、债权人和监管机构等相关各方提供预测财务危机的有用信息.     

基于二项Logistic回归的上市公司财务预警实证研究

在本文研究中,通过以2015年上半年12家因为连续亏损3年被特别处理(被ST)的上市公司和12家财务运行正常(未被ST)的上市公司为样本,运用独立样本T检验方法筛选指标,并基于二项Logistic回归分析方法,通过SPSS统计软件建立了上市公司被ST前三年的logistic财务预警模型。该实证研究表明,模型整体预警识别率高达91.67%,这说明该模型的预测准确度较高。     

我国化工类上市公司财务预警研究

应用财务危机预警判别分析模型,并以沪深股市16家化工类上市公司为样本,对财务危机预警进行实证研究。结果表明,该模型在评价化工上市公司财务危机方面具有较高的准确性,可以引导管理层、投资者、债权人、上市公司监管部门等依据模型对上市公司财务风险进行评估,对可能的财务危机进行预警,对预测财务健康的公司有很强的适用性。     

基于Logistic模型的企业财务预警研究——以房地产企业为例

针对当前房地产市场严厉的监控措施,建立有效的财务预警系统,预测企业是否会陷入财务困境是房地产企业长远发展的重中之重。本文选取沪深两市首次被ST前一年的数据,运用因子分析法对所选择的30家房地产公司,建立最新形势下我国房地产企业Logistic财务预警模型,并对模型的预测能力进行检验,所构建的模型能对房地产上市公司的财务状况是否异常做出86.7%的预测准确率,具备较强的财务预警判别能力,因而具有一定的可行性和实用价值。     

上市公司财务危机预警问题及对策

随着市场经济环境日益国际化,上市公司面临的资金环境也更为复杂化,财务风险因素持续增加。结合企业经营发展过程中实际财务情况和客观环境,揭示出上市公司财务危机预警存在的问题,如公司治理结构不健全且风险意识缺乏,财务预警指标的选择狭窄,财务预警模型缺乏实用性和排警措施不够重视。企业应该树立风险防范意识,拓宽预警模型变量选择范围,根据实际情况完善财务预警模型以及建立预警对策库。     

我国制造业上市公司财务危机预警研究

本文以2008-2010年被"特别处理"(ST和*ST)的34家制造业上市公司和68家健康公司为研究样本,选取了资产负债率、应收账款周转率、销售净利率、主营业务收入增长率、现金流量比率、每股收益等25个财务预警初始指标,运用正态性检验、T检验、非参数检验以及相关性分析,筛选出了财务预警能力较强的财务指标;基于logistic回归分析法,构建了T-2年、T-3年和T-4年的制造企业上市公司财务预警模型,采用样本外检验法检验了所建模型的有效性,解释分析了模型结果。结果表明模型具有较高的预测能力,尤其在发生财务危机的前两年,准确度更是高达90%以上。     

Z—score模型在我国上市公司财务预警中适用性的探讨——基于交通运输设备制造业的实证分析

经济全球化下，跨国企业的涌入抢占了我国企业部分原有市场，使我国企业特别是上市公司极易陷入财务危机．不仅给企业利益相关者带来损失，更会制约资本市场的稳定发展。因此．企业应尽早发现财务危机并避免可能发生的不良后果，而财务危机预警系统的核心为财务预警模型。本文根据Z—SCOre模型在交通运输设备制造业财务预警中的实证分析结果．对该模型进行了改进，以使其更适用于我国上市公司。     

上市公司财务预警的面板logit模型

本文利用1989-2012年上市公司财务数据建立面板logit回归模型,对上市公司下一年亏损情况进行预测。研究结果表明,上市公司财务预警的面板logit模型在预测上市公司是否会亏损方面具有较高的准确率,可为投资者提供一定的参考。     

上市公司债务信用风险评估——基于不同Merton模型有效性的研究

本文以我国2019年上市公司作为样本,主要研究Merton模型中的违约距离变量对公司信用风险是否具有显著的解释能力与预测能力,通过比较财务模型、拓展的Merton违约距离模型和Merton Na?ve模型以及混合模型对信用风险的解释能力与预测效果,发现：（1）两种采取不同假设条件和计算方法的Merton模型的预测能力与解释能力无明显差异;（2）Merton违约距离变量在预测企业信用评级方面具有显著性,但是拓展的Merton违约距离模型和Merton Na?ve模型的解释能力和预测表现却并不理想,违约距离变量所包含的信息量十分有限;（3）结合财务信息和违约距离变量的混合模型的解释能力相对于财务模型有所提高,但其预测能力与财务模型一致,说明违约距离变量在信用风险预测时并未起到作用,财务会计变量对评估中国上市公司的信用评级发挥着不可替代的作用。     

上市公司财务预警研究——以ST云网为例

随着上市公司所面临市场风险的增加,对上市公司进行财务预警显得越来越有必要。本文通过分析对我国上市公司财务预警的不足做出了评析,并给出了相应的解决方案,以*ST云网这一企业为案例运用Z分模型分析其过去经济发展情况,验证了Z分模型在中国市场运用的有效性和解决问题方案的实际作用,也对这一企业将来的发展作出了预测。     

上市公司财务预警模型研究综述

基于目前我国上市公司财务预警体系研究还不成熟,对国内外学者关于上市公司财务预警的研究文献进行综述。主要从财务预警的定义、财务预警指标的选择及模型的构建三个方面展开,在此基础上总结前人研究的成果及不足,以指导我国上市公司财务预警模型的构建。     

房地产企业财务风险预警问题研究

本文在对国内外相关研究进行综述的基础上，结合我国房地产市场现状，选取了适用于该研究的60家在深、沪两市上市的房地产公司的财务数据，确定将Z-SCORE模型作为我国房地产上市公司财务风险预警模型。根据选定的Z模型，对60家上市公司2012年的财务险状况进行了计算并排名，并对我国房地产上市公司财务风险预警管理提出了简单的意见。     

基于Logit模型的上市公司财务预警分析

随机选取沪深两市被ST的20家上市公司的年报数据作为目标样本,采用SPSS19.0的Logit回归模型建立的方法技术确定模型常量及变量权重,并另随机选取236家上市公司财务数据作为检测样本,以识别Logit模型对上市公司财务预警的准确度。     

基于机器学习方法的上市公司财务预警模型对比研究

当前我国上市公司信息披露仍存在着许多不规范的现象,个别上市公司在面临财务危机时,粉饰其财务风险,进行财务造假.本文利用上市超过3年的A股共3002家上市公司的财务数据,通过对ST、*ST和10家2019年退市的公司样本分析,根据不同的时间窗口,构建了财务预警因子库,共96个因子.分别采用机器学习中的逻辑斯蒂回归、支持向量机、决策树模型对因子数据进行训练.将数据集分为训练集和测试集,用训练集训练模型,并将模型应用在测试集中进行预测.结果如下:(1)三种模型均有较好的预测能力,其准确率都在94%以上;(2)决策树模型的预测效果最佳,支持向量机模型次之,逻辑斯蒂回归模型的预测效果最差;(3)三种模型都存在将较多的财务预警公司预测为正常公司的情况.本文通过将三种模型进行对比分析,以寻找更加优质的财务预警模型,来更好地帮助企业识别财务风险.