上市公司财务困境预警系统模型及实证研究

文章以因财务状况异常而被特别处理(ST)作为上市公司陷入财务困境的标志,利用Logistic回归模型与因子分析相结合的方法,按不同年份建立我国上市公司财务困境预警系统,并进行实证分析.研究表明,整个预警系统准确率很高,被ST前三年预警模型的第一类错误率均在10%以下,且每个预警模型总正确率均在80%以上.此外,模型具有较强的经济解释能力.该预警系统对上市公司、投资者及研究者具有较大的使用价值和学术价值.     

我国房地产上市公司财务预警研究

文章主要通过建立适合于我国房地产上市公司的财务预警模型来研究房地产企业的财务风险.首先,对财务预警模型的解释变量进行筛选,以我国1998—2010年房地产上市公司为研究对象,选取了48家ST公司和48家财务正常公司为样本,对入选解释变量进行了逐步筛选;其次,对于构建的3个Logistic模型进行分析比较,选取预测率较高的模型;最后,对获得的预警模型进行有效性分析,基于样本公司从前一年至前四年的财务数据进行返回预测检验,表明该模型预测的总准确率分别为:93.8%、89.6%、73.4%、65.6%.     

机器学习算法在房地产企业财务风险预警中的性能比较

基于AdaBoost-SVM的房地产企业财务风险预警模型将支持向量机(SVM)和自适应增强(AdaBoost)算法结合在一起,选取19个财务指标,基于60家房地产上市公司2005—2021年的财务面板数据进行仿真计算以及同类预警模型性能对比分析。结果表明,构建的算法模型在企业财务风险评估预测性能上优于同类4种算法模型,可有效帮助房地产企业提前预警潜在危机,防范财务风险,提升企业的竞争能力。     

制造业上市公司财务预警研究

文章选取我国制造业2014年4月沪深股市的61家ST公司和61家非ST公司为研究样本,运用熵权法,筛选出10个包含信息量多,并能准确预警的指标,通过这10个指标建立"因子分析"模型进行定量分析,得到财务危机预警函数(即为ST与非ST的判别函数),最后将测试组中60家公司的数据回代到预警函数中检验其判别率,判别率达到81.67%,具有较高的的判别正确率,说明文章建立的财务预警系统对于上市公司财务危机的预测与防范起到一定的作用。     

基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别研究

国内上市公司财务舞弊呈恶性发展之势,要推进证券市场的预警与监管,对上市公司财务舞弊行为的识别就变得意义重大。以148个财务舞弊上市公司和配对的非舞弊上市公司为样本,运用神经网络建立了上市公司财务舞弊识别模型。此模型对训练样本和测试样本的识别正确率分别达到74.58%和70%,能有效的识别出上市公司财务舞弊与否。结果表明,该模型可以用于上市公司财务舞弊行为识别,对有舞弊动机的上市公司起到威慑作用。     

上市公司财务困境预警模型--一个基于沪市A股上市公司的实证研究

本文以我国沪市上市公司为研究对象,遴选了2004年度首次亏损的23家上市公司作为财务困境公司样本,同时选取了23家与之有大致相同规模的盈余公司作为正常公司样本。对相关公司的相关财务指标进行调整后,进行Logistic回归,从而建立两个财务困境预警模型,并对之进行实证检验。研究结果表明:采用调整财务数据后建立的财务困境预警模型对未来事件的预测率比采用原始数据建立的财务困境预警模型的预测率要好。     

基于Logistic分析的我国上市公司财务预警区域研究——以北京、上海、江苏为例

针对目前国内财务预警研究忽视区域因素对建模的影响,文章以北京、上海和江苏2004-2005年被ST的所有上市公司为样本,运用SPSS13.0统计分析软件,对三省市上市公司分区域、分行业进行了财务预警研究,分别建立了三省市上市公司的Logistic财务预警模型,预警识别率分别达到了100%、92.9%、100%,实证研究结果表明分区域建立的企业财务预警模型具有较高的判别准确率,有较高的研究     

基于神经网络模型的上市公司财务预警研究

为了对上市公司财务状况进行合理预测,利用神经网络模型进行企业财务预警研究。首先,运用主成分分析等统计方法对初选的财务指标进行筛选,从初始指标中提取了五个因子作为财务预警指标;然后,选取2010至2013年间首次被特殊处理的上市公司作为财务危机样本企业,构建的财务预警模型提前三年的预测准确度近似于90%。研究结果表明,神经网络模型对我国上市公司财务状况预测具有较高的准确度,并且对预警指标进行适当的预处理,会提高模型预测的准确率。     

基于离散Hopfield网络的上市公司财务困境预警研究北大核心CSSCI

上市公司陷入财务困境直接影响投资者收益、管理者决策和股东利益,建立行之有效的财务困境评价模型已成为学术界关注的焦点。文章在阐述模型和构建指标体系的基础上,提出基于离散Hopfield网络模型开展上市公司财务困境评价的步骤,以2013-2015年沪深A股被实施ST的上市公司为实证样本,进行财务困境预警实证研究和稳健性检验。实证结果表明,本模型至少可以提前1年对ST上市公司的财务困境实现全面预警,可以提前6个季度对92%的ST上市公司进行有效预警,故适用于财务困境预警研究且具有稳健性。     

公司治理、宏观经济环境与财务失败预警研究——离散时间风险模型的应用

已有的财务失败预警模型大多只考虑财务信息的作用,忽视了公司治理状况、宏观经济环境等非财务因素对财务失败的影响。本文综合利用财务信息、公司治理信息和宏观经济信息,采用生存分析中的离散时间风险模型构建我国上市公司的财务失败动态预警模型,并实证检验和比较离散时间风险模型与logistic模型、probit模型的预警能力。研究结果显示,公司治理信息和宏观经济信息对财务失败具有显著的预警作用,在模型中纳入这些非财务信息有助于提高模型的预测效果。研究结果也表明,离散时间风险模型的样本内判别能力和样本外预测能力都高于logistic模型和probit模型。     

上市公司财务风险预警模型研究

选取适当合理的财务预警指标,构建符合企业实际情况的财务风险预警模式,是提高企业财务风险防范控制能力的关键。文章针对企业财务风险预警模型的构建,首先介绍了财务风险预警模型的概念以及财务风险预警模型建立的具体流程,进而就上市公司财务风险预警模型的构建措施,进行了详细的论述。     

Z值模型在我国农业上市公司财务预警分析中的应用

文章选取了2016~2019年在沪深上市的农业企业为样本,对Altman的Z值模型在农业上市公司财务预警中的适用性进行了实证检验。结果表明:Z值模型对ST企业受到ST处理前一年预测的准确率为100%,前二年预测的准确率为75%;把非ST企业正确判断为财务状况正常企业的比例为78.73%。     

基于SVM的医药企业财务危机预警研究

随着经济的快速发展,财务危机预警在企业中发挥着重要的作用。正是由于财务危机预警的重要性,对其的研究也逐渐成为企业重要的活动。根据各行业之间的不同特征建立相应的指标体系和模型成为了研究过程中的一大重点。文章简单介绍了财务危机预警,根据医药企业的特征,构建了医药企业财务预警指标体系;并在此基础上,运用支持向量机(SVM)建立了其财务预警模型,最后对其模型进行测试和实证分析。     

陕西旅游产业集群财务风险预警的计算机系统设计

旅游集群财务风险预警计算机设计是将财务管理方法、预警决策和计算机工具相结合，建立各种分析、预测、决策模型．对集群财务分析、流动资金管理和控制、投资决策分析、筹资决策分析、销售和利润的预测和管理、成本计算和控制、财务预算等模型组成计算机财务管理系统，以便对集群的偿债能力、盈利能力和抵抗风险能力进行评价，有助于管理者在计算机环境中及时、准确地采用财务分析所需的数据，生成财务报表，提高集群财务管理效率。     

“阿尔曼”模型在我国上市公司财务预警系统中的应用——基于沪市上市公司2010年 XBRL 文档

阿尔曼模型(Z-Score 模型)是多元线性函数回归模型,是理论界和学术界预测企业财务危机的一个重要的函数模型,本文在系统阐述模型概念及相关理论的基础上,选取沪市 XBRL 文档数据中披露的868家上市公司(剔除了异常数据)作为样本,对上市公司的财务风险进行了实证分析,并且验证了阿尔曼模型在财务风险预测中的应用,同时针对ST、*ST 公司存在的财务风险进行了单独的分析和预测,在分析中总结出各项指标对 Z 值的影响,进而提出预防企业财务风险的对策     

基于支持向量机的网络贷款平台等级评价

采用有监督学习方法建立支持向量机模型,对网络贷款平台的等级评价方法进行了研究。由于学习样本少,为了提高模型的泛化能力,采用K-fold交叉验证方法进行模型学习。采用不同的核函数分别建立6种支持向量机模型,选择经过5轮交叉验证后正确率最高的模型作为最终的输出模型。验证结果表明,虽然学习样本数量不多,所建立的支持向量机模型在验证集中预测准确度达80%。     

我国农业上市公司财务困境预测的实证研究

文章以我国农业上市公司为研究对象,选取了13家处于财务困境的公司和20家财务正常的财务公司为样本,采用了单变量和多变量的判定分析方法,运用适合农业企业的财务预警模型进行实证研究,并且探索出如何采用适当的方法对农业上市公司财务困境进行正确的预测,最后作出评价并得出结论.     

我国制造业上市公司财务危机预警实证研究

本文选取沪深两市A股制造业行业的上市公司作为研究对象,在传统财务预警指标基础上,引入公司治理结构、股权结构以及审计意见等非财务预警指标,采用因子分析和Logistic回归建立公司陷入财务危机前两年的财务危机预警模型。实证结果表明,加入审计意见指标建立的综合财务危机预警模型可以提高财务危机预警精度。     

财务风险管理在企业中的应用

本文以某燃气公司为研究对象。首先阐述了财务风险管理的含义,然后对该燃气公司财务风险管理现状进行了深入分析,最后运用财务风险管理理论,结合公司实际情况,从树立提升风险意识、构建完善的内部风险管理机制、加强风险整体预测并建立财务风险预警机制三个角度提出了应对措施。     

我国农业上市公司财务预警模型效果的比较研究

文章基于2003—2005年我国沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块上市公司的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且越接近被ST年份其预测准确率总体上越高,其中加入行业修正值及现金流量指标的分数模型的预测准确性在各时点均最高。文章的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,最后得出结论并指明后续研究方向。