上市公司财务危机预警研究

由于市场竞争非常残酷,企业发展可能陷入财务危机,而财务危机的发生并非突然,是一个逐步、渐进的过程。因此,财务危机不但具有先兆,而且是可以预测的。本文选取我国沪深两市2005年至2007年23家ST上市公司,同时选取了23家非ST公司作为对比样本作为研究对象,进行财务危机预警研究。结果发现：资产负债对财务危机不显著,总资产周转率与财务危机显著。     

上市公司财务预警问题研究——基于证券市场财务数据的研究

本文借鉴Altman财务预警研究思想,选取了A股市场58家ST公司及58家非ST公司作为研究样本,建立财务危机预警模型进行了有效性检验。结果表明：多元判别模型在上市公司财务危机出现前一年的预测准确率达到95％,并且具有提前三年预测出上市公司财务危机的能力。同时还发现,随着财务危机企业ST戴帽年的临近,财务危机企业与非财务危机企业各预警变量值间的差异明显扩大。     

制造业上市公司财务危机阶段性预警的实证分析

财务危机的形成具有阶段性特征,有必要根据所选取指标表现出的差异性来判断不同的财务危机阶段,从而对财务危机进行阶段性预警。本文选取了我国2010~2012年首次因财务状况异常而被*ST的43家制造业上市公司作为财务危机组样本,按照1∶1原则以同期43家非ST公司作为配对组样本,运用财务和非财务指标进行阶段性分析。研究发现:在财务危机爆发前五年,两组公司显著性差异指标在各年是不一样的,随着时间的推移,显著性差异指标个数呈现出一个逐渐增多的趋势;同一预警变量在不同阶段模型中的系数也表现出很大差异。     

财务危机预警在我国上市公司的实证研究

本文以我国上市公司为研究对象，将沪深两个证券交易所上市的ST公司界定为发生财务危机的公司。选取了40家ST公司和非ST公司共80家公司为样本，对我国上市公司财务危机预警问题进行了实证研究。     

基于Fisher判别法的企业财务危机预警研究

主要介绍了使有Fisher线性模型对财务危机企业的判别方法,选取了沪深两市A股市场上2006、2007年被进行特别处理的12家ST商业公司作为财务困境公司研究样本,其中4家公司作为检验样本;选取42家非ST商业公司作为比对样本,其中9家公司作为检验样本。通过检验结果知,使用Fisher线性判别法可以对企业目前的财务状况做出基本判断。     

公司治理与财务危机GMDH识别模型

本文以2011年1至4月沪深两市12家首次被ST或*ST和12家非ST或*ST上市公司作为研究样本,利用GMDH模型识别上市公司财务危机。研究表明:公司治理中股权制衡制度、法人股比例、独立董事比例和监事会议次数对财务危机识别有重要作用,特别是监事会议次数与财务危机显著正相关。     

利用EVA进行企业财务危机预警实证分析

利用EVA指标在财务危机预警过程中优于传统财务危机预警指标的特点。尝试将这一指标应用到上市公司财务危机预警中。本文选取在特定年份发生财务危机的上市公司40家。按其财务危机发生的严重程度不同分为2组：“ST”(其他的“特别处理”)组和“*ST”(“退市风险警”)组。从其发生财务危机的前2年和前3年的数据进行处理和分析。判断上市公司财务危机预警发出信号的年份。得出研究结论。研究表明基于EVA值判断上市公司财务危机发出的信号的准确率明显上升。     

Z-score财务预警模型在上市公司应用的实证研究

市场经济下的企业,作为一个经济实体,一旦成立就面临残酷的市场竞争并始终处于生存、发展、危机和破产的矛盾之中。每一个企业在其经营中,随时都必须考虑财务风险,因此,财务危机预测己经成为企业财务管理的重要内容。文章中的实证研究采用了Altman于2000年修正的Z-score模型(即Z3模型)作为研究工具,分别选取了20家非ST公司和20家ST公司作为研究样本。研究发现:Z3模型在判别我国上市公司运营状况时有一定偏差,主要因为我国上市公司Z值偏低,使原临界值明显偏高;假设检验的结果更加证明了这一结论,同时提出了适用于我国的新临界值。     

上市公司典型财务危机预警模型比较研究

本文以我国沪深两市2005年90家上市公司作为研究对象，以其被ST前一年的截面数据建立一套财务指标体系，应用Logistic回归和BP神经网络方法建立财务危机预警模型，进行了实证研究。     

中小企业财务危机预警模型设计及实证研究

科学的财务危机预警模型对提升企业财务风险管理水平具有重要意义。基于国内外现有财务预警模型,选取80家非金融中小型上市公司为研究对象,经过变量筛选、Wilcoxon秩和非参数检验、KMO检验、公共因子计算、载荷系数计算等步骤,采用Logistic方法建立了两种不同的中小型企业财务危机预警回归模型,并对80家上市公司进行实证分析。研究结果表明:针对ST和非ST两类企业,综合Logistic回归模型比纯财务指标Logistic回归模型的财务危机预警准确率提高了18.182%和10.145%。     

基于Fisher判别法的房地产上市公司ST危机预警研究

本文选取沪深两市A股房地产2009年和2010年的15家ST公司和45家非ST公司作为研究样本,在现有的29个财务指标基础上加入了8个非财务指标为研究变量,使用费舍尔(Fisher,下同)判别法建立了ST发生前两年和前三年的危机预警模型.实证结果表明,在Fisher判别法下加入非财务指标可以显著提高ST危机预警的准确率.     

中小企业财务预警模型的构建

中小企业财务危机引起的原因越来越多,财务预警模型也越来越受到中小企业的重视,本文选取40间ST上市公司和93家公司2014年的年报作为样本,首先利用独立样本T检验剔除出方差不相等显著性大于0．05的指标,然后用相关系数检验再次筛选没有线性关系的指标,     

基于主营视角的财务危机预警模型构建研究——来自我国制造业上市公司的经验证据

自20世纪90年代以来,海内外市场上日益出现回归主业,突出主业,实行"归核化"战略的趋势.文章以2007年度被ST的50家制造业公司和500家正常公司为样本,以上市公司主营业务水平为研究对象,运用2004～2006年年报数据和Logistic回归方法,实证检验了主营业务水平对财务危机的影响.研究发现:主营业务水平在财务危机公司和非财务危机公司间存在着显著的差异;主营业务获利能力越强,成长能力越好,企业越不容易陷入财务危机;主营业务利润在总利润中的比重越大,企业陷入财务危机的可能性就越小;主营业务指标能够较为有效地预测企业是否面临财务危机.数据结果表明,企业只有做精、做强自己的主营业务,才能减少财务危机出现的可能性.     

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。     

基于混合粗糙集与ANN的上市公司财务危机预警研究

利用混合粗糙集ANN数据挖掘技术和相关敏感财务及非财务指标构建财务危机预警模型,对30家ST和90家非ST的A股制造业上市公司的财务数据进行实证检验。结果表明,将混合粗糙集的知识约简理论和神经网络的推理能力相结合构建的混合粗糙ANN预警模型具有较高的财务危机预测准确率和较好的实际应用价值。     

Atman’s Z—score模型对我国上市公司的适用性分析

在当今形势下．企业面临的内外部环境瞬息万变，遭受财务危机的风险和几率越来越大，能提前预测潜在的财务危机对企业的生存和发展有着重要的作用。Atman教授1968年提出的Z—score模型在财务预警方面始终占据着主导地位。本文将通过选取ST公司和非ST公司两组样本，并使用2007年-2010年的相关数据来验证Z—score模型在我国上市公司的适用性。     

国有企业财务危机预警模型实证研究

财务危机从根本上威胁着企业的持续性经营和发展,如果不对其进行预测分析很可能给企业和社会带来严重的影响。近年来,我国政府部门频繁出台文件和措施要求企业特别是国有企业要加强对财务危机的管理控制。文章以上海市××区国有企业为研究对象,选取了29家出现财务困境的国有企业和29家财务正常的国有企业为样本,参照国内外学者对上市公司财务危机预警的研究方法,并结合国有企业财务实际,选择13个财务指标为变量,应用Logistic回归分析建立财务危机预警模型。研究表明:所建立的Logistic预测模型对财务危机发生前一年的预测准确率达93.1%。     

公司治理指标的财务危机预警实证研究——以民营上市公司为例

财务危机不仅仅是由于财务活动引起的,公司治理方面的缺陷更是导致危机发生的源泉。本文以2010年首次被ST的A股民营上市公司为研究对象,运用Logistic回归建立财务危机前两年的预警模型。研究显示,综合指标财务危机预警模型在一定程度上提高了预测准确率。     

非财务信息与财务危机预警——来自我国上市公司的证据

本文从我国上市公司中,选取30家财务危机公司,与30家财务健康公司作为样本。首先对两组公司的13个财务变量,进行均值的t检验和Wilcoxon秩检验。选择合适的财务变量集,再将此财务变量集分别与董事会高管人员持股比例、股权集中度、股票价格变动趋势,及是否更换会计师事务所等,四个非财务变量一起作为解释变量,建立Logistic回归模型。实证研究结果表明,股票价格变动趋势与财务危机风险显著相关,加入非财务变量的预测模型效果更优。     

基于多层感知器的上市公司财务危机预警研究

基于可持续发展理论,对财务危机进行了量化界定,以我国资本市场的200家首次因连亏两年而被*ST的上市公司为研究对象,使用财务与非财务变量,利用多层感知器构建了财务危机预警模型,测试样本的验证准确率达78％,效果较为理想,但也说明想进一步提升财务危机预警的准确率,除考虑公司内部因素的影响外,公司外部的其他因素,尤其是不可控因素也会对公司的财务状况产生影响.