财务危机预警模型研究

本文把上市公司中的*ST板块界定为有财务危机的企业,选取15家*ST公司作为研究样本,同时选取15家非ST公司作为配对样本,组成一个样本量为30的估计样本组,选取这些公司2007年的20个财务指标作为研究变量,采用主成分分析法建立财务危机预警模型。再选取30家非ST公司作为检验样本组,然后用该样本组对模型的有效性进行检验,得出本文建立的模型可以提前预测财务危机的结论。     

基于Logit模型的上市公司财务危机预警分析——以制造业上市公司为例

本文使用Logit模型构建A股制造业上市公司的财务危机预警模型,将ST公司界定为存在财务危机的上市公司,利用20家ST公司和20家非ST公司的财务数据进行计量分析,建立可靠的预测模型来实现对财务危机的预警。     

基于修正Jones盈余管理模型的财务危机预警研究

文章主要考察修正Jones模型是否能引入财务危机预警领域及盈余管理程度对财务危机预警模型预测效果的影响.文章首先将盈余管理理论引入财务危机预警领域,通过单变量分析,初步证实修正Jones模型用于预警的可行性后,再根据四个来自Jones模型的盈余管理因素驱动变量所构成的指标体系分别运用多元判别和逻辑回归分析法基于2006年至2008年中国A股市场新增,*ST公司样本及配对样本的前三年数据进行实证研究.结果表明,正常公司和危机公司的操纵性应计利润具有显著差异,可以通过引入修正Jones模型来考察企业财务危机的可能性.     

基于BP神经网络的中小企业板上市公司财务危机预警模型构建

本文从智能理论角度,选取了2006年—2010年66家中小企业板上市公司作为样本,构建了一个针对中小企业板上市公司的财务危机预警模型。本文利用因子分析法对初选的17个财务指标进行了优化,得到5个预警因子作为输入变量,构建的BP神经网络财务危机预警模型。     

基于神经网络模型的上市公司财务危机预警研究

本文使用人工神经网络(ANN)建立财务危机预警模型,用以测试模型预测上市公司发生财务危机的准确率。模型使用的样本包括110家上市公司的财务指标,其中77家公司作为训练集,33家公司作为测试集。在数据挖掘软件Rapidminer 6.1上构建模型,得到神经网络的总体预测准确率为90.91%。研究表明,人工神经网络具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力,因此是一种非常好的预测财务危机的模型,在企业财务危机预警方面有着很好的应用前景。     

化工化纤行业上市公司财务危机预警的实证研究

财务危机预警的研究具有重要的现实意义,本文利用Fisher模型,以化工化纤行业被ST的上市公司为研究对象,选取ST公司与财务状况正常的公司的财务数据.在Sppss 17.0软件中,利用K-S检验、T检验和相关分析,筛选出不具备线性关系,但能显著反映财务危机的指标,代入Fisher模型得到变量系数,并将原始财务数据进行回代,从而得到模型判别的准确率.     

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Logistic模型的上市公司财务风险预警研究

财务风险预警是目前理论界和实务界关注的焦点。通过选取2011年沪深交易所上市的50家ST类公司及其配对的50家非ST类公司为样本,建立Logistic预警模型并进行了预警验证,研究发现:Logistic预警模型对上市公司财务风险的预警结果的准确率达到了86%,且离ST的时间越近,结果越准确;此外,模型对非ST类公司的分析结果要比对ST类公司的准确。增强对财务风险预警的管理,企业应加快建立内部控制和财务预警制度,树立内部风险管理的意识,加强相关人员的综合素质,以从源头上有效遏制企业财务危机,提高企业经济效益。     

公司治理因素对企业财务危机发生的影响

文章以我国沪深两市2007~2011年因财务状况异常而被特别处理的133家财务危机公司和133家配对财务正常公司为样本,通过描述性统计研究了公司治理因素对企业财务危机发生的影响.结果显示,发生财务危机的公司在股权结构、董事会和董事会行为以及高管激励等公司内部治理方面都不如财务正常公司.     

基于Logistic模型的天津市上市公司财务预警实证研究

本文采用实证分析的方法对天津市上市公司进行财务危机预警研究。选择Lo-gistic模型进行预警研究,以被实行特别处理的公司为财务危机公司的样本,按照行业相同、规模相近的原则选取配对样本。再次,结合天津市上市公司的主要特点和财务危机发生的原因,选取24个财务指标和8个非财务指标对财务信息与非财务信息进行量化,并利用U检验和相关性分析对变量指标进行筛选,最终确定用于建立财务预警模型的变量指标。利用筛选出的预警变量指标建立了天津市上市公司财务预警模型并对天津市上市公司2012年的财务状况进行预警分析。最后,总结本文的研究结论和提出相关政策建议。     

基于支持向量机的上市公司财务危机预警实证研究

本文以在上海证券交易所和深圳证券交易所挂牌交易的87家ST上市公司及102家非ST上市公司为样本,采用公开发布的2003年至2006年的上市公司财务报表中的相关数据,运用支持向量机模型进行了实证研究。研究表明,在小样本数据条件下,与其他预警模型相比,支持向量机模型在预测上市公司是否会发生财务危机方面预测精确度远远高于其他方法,具有其他方法所不具有的优越性。     

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。     

企业财务危机预警研究——~*ST博元退市的启示

文章首先对财务危机的定义及危害作简要概述。其次,对国外主要的财务危机预警模型中的单变量预警模型和Z变量预警模型进行描述和分析,并分别结合*ST博元这一典型上市公司来分析上述两种预警模型在中国企业之间应用的可能性,得出"单变量模型、Z变量模型适应于我国企业,可以作为我国企业预测财务危机的重要手段"这一重要结论。文章的创新之处在于,选择最新一家被上海证券勒令终止上市的*ST博元,即首个因重大信息披露违法而被退市的企业,具有较大的典型性。     

基于Z值模型的上市公司财务预警分析——以北京市为例

如何运用财务预警系统揭示企业面临的财务危机,是国内外财务研究的一大难题。从Z值模型角度,从北京市A股上市公司中选取8家ST、*ST和13家经营良好的公司作为样本,进行实证分析,Z值模型对北京市上市公司财务预警具有一定的有效性,在我国具体运用Z值模型时还应注意我国会计制度与国际惯例的距离,样本指标的畸变,财务报表真实客观性,企业政策等因素。     

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。     

基于贝叶斯判别法的上市公司财务预警模型

本文利用贝叶斯判别法,以我国沪市A股上市公司为研究对象,选取2005和2006的ST公司和正常的公司各70家作为分析样本,建立财务预警模型。经检验,该方法预测的效果较好,可为投资者、债权人和监管机构等提供判别依据。     

广东上市公司的财务困境预警系统研究

财务困境的发生是一个循序渐进的过程,它的可预测性敦促人们不断地探究,以求建立一套科学的财务困境预警系统。本文以广东省上市公司为研究对象,选取了该省上市公司中所有27家ST公司和与其配对的27家非ST公司为样本,采用Logistic回归模型方法进行研究,建立了预测精度比较高的预警模型。结果表明该模型对检验样本的判别结果与实际结果接近,较高的判别率进一步证明了我们根据Logistic回归分析方法建立的预警模型的实用性和准确性。     

企业财务预警模型的比较研究——基于我国制造业上市公司数据的实证分析

采用实证和规范相结合的研究方法,以我国制造业A股上市公司因"财务状况异常"而被特别处理的公司作为研究对象,选择2003-2005年65家财务危机公司,同时采用配对的方法逐年选择65家财务健康公司;初步选定53个变量指标并通过柯尔莫哥洛夫-米诺夫检验、曼-惠特尼-威尔科克森检验逐步判别分析进行筛选,建立和检验了Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型,并对其进行了比较研究。     

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。     

我国汽车制造业财务机预警分析

以2008年我国汽车制造业A股上市公司为研究对象,选取47家作为样本,综合运用因子分析和逻辑回归分析方法,建立混合财务危机预警模型.用2006年、2007年的数据对模型进行回代检验,结果表明所构建的混合财务危机预警模型具有较好的预测功能.