高科技企业财务预警模型的构建

文章将在高科技企业财务危机的特征和相关研究的基础上,构建BP神经网络和主成分分析的高科技企业财务危机预警复合模型,并用该模型对搜集到的各上市高科技公司的所有财务指标进行降维处理和仿真预测。方法,采用非参数显著性检验来剔除部分检验不显著的指标,然后采用主成分分析对样本指标进行第二次降维,将二次降维后的部分样本代入MATLAB中建立的BP神经网络中求出财务危机预警的变量。显然,这一方法既可用于财务预警,也可进行教学的仿真预测训练。因而,对其驻足研究是必要的。     

商业银行不良贷款的催收与管理

在我国商业银行,有问题贷款比重加大,在相当程度上影响着商业银行安全性、流动性、效益性目标的实现。商业银行必须加强不良贷款的催收与管理。我国商业银行不良贷款的形成,主要有内部、外部、体制和制度等原因。不良贷款的预警信号包括企业在银行的账户反映出的预警信号、财务报表所反映的预警信号、企业人事管理及与银行关系方面的预警信号、企业经营管理方面的预警信号。不良贷款催收与管理的途径主要有发出催收通知、不良贷款的转化、不良贷款的重组、不良贷款的清收、不良贷款的核销等。     

国际资本流动“突然中断”的预警指标体系研究

作为一种新的外部危机形式,国际资本流动"突然中断"在新兴市场国家频繁发生,对经济造成了沉重打击。构建"突然中断"的预警系统,对于完善已有的危机预警体系具有重要的现实意义。文章在"突然中断"理论研究的基础上选择合适的预警指标,采用Probit模型和KLR信号法构建了预警指标体系,并进行了预警能力的考察。结果表明,单项指标与综合指标均具有良好的预警能力。与货币危机的预警指标体系相比,文章结果突出了国际金融市场指标和资本账户结构指标的重要作用,说明"突然中断"是一种与国际投资者行为密切相关的特殊危机形式。     

“Z计分模型”对我国制造业信用风险的预警能力分析

文章运用美国Altman提出的＂Z计分模型＂,选取我国制造业上市公司样本为研究对象,计算样本公司的实际Z值,并进一步分析该模型在我国信用风险判别中的预警能力和可靠性。实证结果显示,该模型在我国的预警能力较弱,特别是股票价格水平明显影响模型的判别能力。     

银行危机与货币危机共生性关系的实证研究

1 997— 1 998年的亚洲金融风暴中 ,银行危机与货币危机的同时爆发 ,即共生性危机的发生引发国际社会与学术界对这种现象的重新思考 :这种共生性现象是否确实具有普遍性 ?从理论的角度来看 ,银行危机与货币危机之间的确存在着一定的联系 ,但到目前为止 ,很少有研究从实证的角度来证明这种联系的确存在。正是基于此 ,本文从实证的角度出发 ,旨在揭示出银行危机与货币危机之间的确存在着相互影响 ,换言之 ,共生性危机的发生是具有显著性的。具体来说 ,本文以 1 975— 2 0 0 0年期间 53个国家危机的发生情况为研究对象 ,分别运用频率分布、信号法 ,以及概率回归模型来分析两种危机的共生性 ,并得到非常一致的结论 :在新兴市场国家中 ,银行危机与货币危机之间的确存在着明显的相互关系 ,同时银行危机更趋向于作为货币危机即将发生的同步或预警指标 ,而反之则不然。     

我国上市科技型企业财务危机预警模型研究——基于logistic回归模型的实证分析

文章以100家上市科技型企业作为研究样本,采用SPSS统计分析软件中的Logistic回归分析,建立了我国上市科技型企业财务危机预警的Logistic回归模型。模型的综合预测正确率在违约前两年达到83%,违约前3年达到81%;实证研究表明,模型对预测样本的预测正确率还是令人满意的。     

我国逆周期超额资本释放机制研究

逆周期超额资本释放机制的良好与否与这一宏观审慎工具的作用效果息息相关,因此建立良好的逆周期超额资本释放机制具有非常重要的意义。文章提出一种基于KLR危机预警模型筛选理想预警指标并评估危机发生概率的方法,进而以理想预警指标为核心建立逆周期资本释放机制。同时,运用我国1980~2013年的数据进行实证分析后得出我国2~5年后发生银行危机的概率约为46.97%,没有必要进行逆周期超额资本的释放。     

数据挖掘在财务危机预警的应用研究

面对日益激烈的市场竞争,传统的财务危机预警模型不能较早发现企业的危机信号,因此建立基于数据挖掘的企业财务危机预警系统将是一件很有意义的事情。文章经研究论证后将决策树算法运用到企业财务危机预警中,非常有初创性地提出了从项目投资管理的角度判断财务危机预警信号,通过决策树算法进行预测,从而判断是否触发预警信号并记录出发原因和所属类型。     

电子商务环境下的企业财务危机预警研究

本文通过对国内外财务危机预警模型的比较,运用二值多元logistic回归方法构建了电子商务环境下企业财务危机的预警模型。测试结果表明,模型对估计样本的准确判别率为92．2％,对控制样本的准确判别率为81．25％,说明了该模型具有较好的预警能力,且预警效果具有一定的稳定性。     

基于选择抽样的银行危机先行指标研究

文章在基于选择的抽样方法下,以前一期的各经济金融变量作为解释变量,采用Logit模型对银行危机的先行指标进行了经验分析。文章分别采用了加权与非加权的最大似然估计法,得到以下结果:实际GDP增长率、人均实际GDP以及实际利率的上升会降低银行危机的发生概率,而国内信贷与GDP之比、通货膨胀率以及广义货币与外汇储备比值的上升则会提高银行危机的发生概率,但政府财政盈余与GDP之比以及存款保险制度则对银行危机的发生概率没有显著影响。此外,非加权最大似然估计法的适用性比加权最大似然估计法更强,模型的拟合优度检验和预测准确率都表明,模型中统计上显著的以上6个变量是很好的银行危机先行指标。     

制药企业财务预警实证研究

公司财务危机的预测研究在国内外都受到高度关注,不但具有较高的学术价值,而且具有巨大的应用价值。以中国的上市制药公司为样本,运用因子分析法确定主成分指标,建立了中国上市公司医药行业的财务预警模型,进而根据预警模型的预测分值来确定上市公司财务状况的评价区域。     

基于公司治理的上市公司BP神经网络财务预警模型研究

文章在传统的BP神经网络财务预警模型中加入了公司治理因素,选取了2004-2006年间的48家ST公司为样本,并配对了60家同期、同行业、规模类似的公司,通过显著性检验对变量指标进行筛选,经过对样本的训练和学习,实证研究结果证明,加入公司治理因素的BP神经网络财务预警模型的预测效果较好.     

构建符合国情的我国金融危机预警指标体系

该文着重关注中国特殊制度因素,在阐述预警指标预警机制的基础上,选用国际上比较成熟的KLR信号分析法,以和中国有相似背景的亚洲国家和地区为样本,对一系列预警指标进行了实证分析,筛选出有效的预警指标。结合中国的实际情况,系统地分析了这些指标在我国所体现出来的金融风险状况,构建符合中国国情的金融危机预警指标体系,以期为建立我国金融危机预警机制做准备。     

央行微观调查数据适合作为不良贷款率的预测指标吗——基于MIDAS模型的研究

相比于传统宏观经济指标,央行的微观调查数据是否更加适合作为我国商业银行不良贷款率的预测指标?本文首先提出了利用微观调查数据进行预测的相关理论,接着基于适合解决混频数据预测问题的MIDAS模型进行了实证研究.研究发现:央行微观指标在平均样本外预测误差等多个方面均优于传统的宏观指标,同时人民币名义有效汇率指数、基金及理财投资意愿比例、房价过高难以接受比例等指标尤其适合作为预测指标.本文的结论是:央行的微观调查数据更加适合作为不良贷款率的预测指标.     

基于Logistic模型A股上市公司财务预警模型研究

财务预警对企业的管理者、投资者、债权人以及管理当局等利益相关体具有重要的现实意义,是理论界和实务界关注的焦点.本文选取2012 ～2014年首次被ST的15家A股上市公司样本数据,并采取一一配对原则选取了15家非ST公司作为配对样本公司,建立了财务预警指标体系,选取具有差异性的财务指标作为预警指标,通过主成分分析提取主成分,消除多重共线性,建立logistic预警模型并进行预警效果检验,实证研究表明建立的预警模型具有较强的预测能力.     

基于层次模糊评价法的高校危机管理预警综合评价模型研究

根据危害程度和影响范围，将高校危机事件划分特大型危机事件、重大型危机事件、较重型危机事件和一般型危机事件四种类型，对影响高校危机事件的因素进行分析，建立高校危机管理预警指标体系，运用层次分析法和模糊评价法建立高校危机管理预警综合评价模型。并根据在桂林各主要高校进行高校危机管理的调查研究结果，对高校危机管理预警综合评价模型进行量化分析。     

基于KLR噪音信号法和logistic模型的我国农业经济预警

构建农业预警指标体系与方法框架对农业经济的稳定增长有重大作用.在对以往研究成果总结的基础上,借鉴有关金融理论构建了我国农业危机压力指数(ACPI),并利用该指数对1987-2011年我国的农业危机状况进行判定;采用噪音-信号(KLR)非参数和格点搜索算法(HGS)对农业预警的先行指标进行了判定,并采取了logistic贡献分析.     

利率与银行风险承担行为的实证分析

作为货币政策传导机制中的重要中介指标,利率对银行风险承担的影响形式和路径因各国经济金融制度不同而存在差异。以中国银行业为研究对象,选择16家上市银行为样本,就2002~2013年间利率对其风险承担行为的影响进行实证分析。研究结果表明:不良贷款率而不是风险资产比率更适合衡量银行风险承担行为;利率水平与不良贷款率之间的确存在着显著的反向变化关系;银行风险具有动态性和延续性;银行异质性与利率的交互作用尚没有对银行风险产生显著影响。     

我国省域金融风险动态预警研究*——基于浙江省月度样本数据的分析

我国区域经济发展程度极不平衡使得部分重点省域对国家总体金融安全影响程度显著而突出，关注我国省域金融系统风险并进行提前预警与监管防范对于省域与国家金融安全尤为重要。本文立足金融市场深入扩大对外开放趋势背景下，构建了我国省域金融风险先行预警指标体系和金融风险压力指数，并以浙江省2004年1月-2016年12月样本数据为对象，通过TAR门限自回归模型和Ologit概率模型对省域金融系统风险状况进行了实证预警分析，研究发现：（1）省域先行预警指标统计检验发现，通货膨胀率与出口增长率对省域金融风险水平呈现显著负相关效应，而新增信贷额/工业增加值、固定资产投资增长率、消费增长率与进出口增长率对省域金融风险水平呈现显著正相关效应；（2）动态概率预警模型检验发现，省域上一月份的金融风险压力值对下一月份的金融风险压力值呈现显著负向影响效应，并使下一月份的金融压力风险起到一定程度的“熨平”作用效应；（3）通过统计检验比较发现，动态Ologit概率预警模型无论是从模型整体显著性与拟合优度，还是预测的准确度都明显优于静态概率预警模型；（4）通过近12个月的样本外数据对模型预警的稳健性检验发现，Ologit概率预警模型金融风险预测准确程度在严格区制上为25%，但大类区制预警准确度为50%，相对优于国内外同类型的模型预警效果。     

上市公司财务危机预警模型研究

本文在传统财务预警指标的基础上加入衡量公司盈余管理程度的预警指标,采用主成分分析和Logistic回归构建了上市公司财务危机预警模型.实证结果显示,预警模型的预测能力较为理想,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司财务状况的信息.