航空公司财务预警实证研究

本文对航空公司财务风险预警进行了研究,选取偿债能力、盈利能力、发展能力及现金流量等方面财务指标,对Z计分模型进行修正,并运用修正的模型对航空公司财务危机进行了实证检验。结果表明,模型预测准确度较高。     

利用EXCEL建立中小企业财务预警模型

一、中小企业财务预警模型的选择 运用量化的方法对企业财务风险进行预警,常用的模型有单变量预警模型和多变量预警模型。单变量预警模型运用个别财务比率来预测财务危机。美国学者William beaver通过实证研究认为预测财务失败的指标有：现金保障率、资产收益率、资产负债率等。单变量预警模型以分析单个财务比率为基础,从不同角度预测财务危机。但该模型没有界定不同比率对企业整体风险影响的权重,不能很好地反映各比率交替变化的影响。     

短期偿债能力财务风险预警探析

一、概述1968年埃德沃德·阿尔特曼提出了Z-score模型。他对财务风险预警模型的研究,主要采用的是财务比率分析方法。其中的财务比率之一是描述偿债能力的比率。尽管实践中Altman-Z模型的预测精度近年来有所下降,但是该模型在预测财务困境和破产方面仍然起     

基于Logistic回归分析的高校财务风险预警研究

文章选取了70所高校作为研究样本和1所高校作为预测样本,在现代财务风险理论的指导下,通过对高校财务风险成因的分析并参考以前的研究成果,选择16个财务指标,筛选出拟进入模型的6个变量,利用Logistic回归分析方法建立财务风险预测模型,并进行检验。通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供有效的预警信号,有利于各利益相关者做出正确的决策,为防范风险提供重要参考。     

基于改进灰色关联理论的上市公司财务风险预警研究

建立了财务风险预警指标,使用改进的GM(1,1)模型对上市公司财务风险进行实证研究。应用结果表明,改进灰色关联理论在财务风险预警中能够提高准确度,加快收敛速度,为财务风险预警提供了新的研究方法。     

基于蚁群算法的财务风险预警模型构建——以纳斯达克上市公司A企业为例

企业财务风险预警研究一直是一个非常重要的课题传统的研究多是从企业基本面开展的,难以对企业的财务风险作出具体的量化分析。随着信息技术与人工智能的提出,从量化的角度对财务风险进行研究成为可能。本文运用企业财务风险评价理论,在分析企业财务指标的基础上,从理论和实证两个方面,提出了企业财务风险分析和预测的指标体系,据此构建了一种基于蚁群算法的财务风险预警模型,结合实际案例对上市公司的财务风险预警进行了研究。研究结果表明,基于蚁群算法的财务风险预警模型有效、可行,有助于企业财务风险的预警管理,提高财务管理水平。     

安徽海螺水泥股份有限公司财务预警分析

本文主要借助安徽海螺水泥股份有限公司近四年财务报告、经营计划等相关资料,通过应用Beaver单变量财务预警模型和Altman多变量财务预警模型,将理论分析与财务预警定量预测相结合,揭示其可能面临的经营困难和财务风险,以供决策者参考。     

制造业上市公司财务预警模型构建

针对制造业短期财务预警模型缺乏的现状,本文以2014年数据为模型样本,尝试以Logistic和Fisher构建短期财务预警模型。在此基础上,以2016年公布的2015年1867家制造业上市公司数据为检验样本,对模型预警能力进行检验。旨在为对企业管理、短期投资、或相关利益者有效辨别财务困境提供有效模型。     

浅谈事业单位财务风险预警

本文从当前事业单位财务风险这一热点问题出发,研究了当前事业单位财务风险的主要表现形式与产生原因,在此基础上对事业单位财务风险的预警措施进行了研究。     

一种基于灰色神经网络的企业财务风险预警模型

建立科学的企业财务预警机制和系统是防范和化解企业经营风险的重要保障,传统的预测与分析方法存在工作量大、预测精度不高等问题。本文将智能计算引入财务风险预测,运用灰色系统理论,提出了一种企业财务风险预测模型,以企业历史财务数据为基础实现对企业财务风险分析和预警。实证研究表明,与传统的方法相比较,该方法具有计算精度高、收敛速度快等优点,有助于实现企业财务风险的预警管理,提高防范财务风险的能力,为企业可持续发展提供保障。     

借助遗传神经网络开展上市公司财务危机预警

本文将遗传算法与BP神经网络结合起来,对我国制造业上市公司进行实证分析,结果发现遗传神经网络预测准确度达到91.67%,高于Logistic回归模型的76.67%和BP神经网络预测模型的88.33%,是一种准确度更高、性能更优的预警模型。     

上市公司财务危机预警的Logistic模型

本文从上市公司的财务品质、公司战略和管理者行为等方面选取预警指标,首先对所选指标进行差异性分析,检验出若干预警能力强的变量,然后在此基础上利用估计样本公司进行Logistic回归分析得到财务危机预警模型,最后运用该模型对测试样本进行检验,证实该模型的预测具有较高的准确性。     

基于OWA-FCE的企业财务风险预警研究

探究企业财务风险预警问题,可提前研判企业潜在的财务风险问题,为企业制定应对措施提供参考借鉴。针对企业财务风险问题,首先,本文从偿债能力、营运能力等方面构建了财务风险预警指标体系;然后,根据OWA和FCE模型,构建了企业财务风险预警模型,其中OWA用于确定指标权重,FCE用于企业财务风险指标预警,并得出相关结果。     

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。     

上市公司财务危机预警的Logistic模型

本文从上市公司的财务品质、公司战略和管理者行为等方面选取预警指标,首先对所选指标进行差异性分析,检验出若干预警能力强的变量,然后在此基础上利用估计样本公司进行Logistic回归分析得到财务危机预警模型,最后运用该模型对测试样本进行检验,证实该模型的预测具有较高的准确性.     

企业财务预警模型的分析与比较

企业财务危机成为需要预测并应对的重要风险之一。企业应构建财务预警机制,关注有关财务预警的信息,有效地防范和化解财务危机。文章选取了五个财务预警模型进行比较分析,为企业建立财务预警模型提供借鉴。     

高校财务实证分析与预警——以重庆市高校为例

采用点面结合的方法,通过科学确定关键指标及权重,使高校财务风险的度量和评估有了较为科学的计量依据;首次将层次分析法和功效系数法相结合来研究财务预警模型,对高校财务进行实证分析,为高校的财务预警提供了准确度和可行性;提出了加强政府外部监管与高校管理内部控制相结合的风险控制和防范的建议。     

企业财务风险预警模型研究——基于制造业数据

企业财务风险预警模型包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力和现金流量五方面指标。经过验证，采用制造业数据、运用Logistic回归分析法和主成分分析法构建的企业财务风险预警模型预测准确率达到90%以上。     

制造业上市公司财务风险评估实证研究

以制造业上市公司为对象,对财务风险评估问题进行研究。选择25家ST企业和50家财务状态正常的配对公司为研究样本。通过引入供应链集成指标完善公司财务风险评估指标体系,将初选指标数据进行K-S检验确定是否属于正态分布,再运用T检验及非参数检验进行指标确定。利用筛选出的指标进行主成分分析,确定相应的主成分后构建Logistic模型。该模型判定结果与实际结果基本相符,其对公司财务风险评估的准确度为94.1%,模型具有良好的判别能力,可为公司财务风险评估提供参考。     

关于国内外财务风险预警模型的文献综述

企业为了及时有效地识别和防范财务风险隐患,实现了持续健康发展的目标,建立财务风险预警模型.然而,现有的财务风险预警模型往往效率低下,存在缺陷.首先分析了国内外财务风险预警模型,其次分析了模型的局限性,最后对研究财务风险预警模型提出了合理化建议.