我国上市公司财务风险预警的实证研究——以制造行业为例

本文采用了实证分析方法,从我国上市公司中选择了70家制造企业作为样本(包括35家ST企业和35家非ST企业),选定了5个基础分析指标。随机选取50家配对样本,运用logistic回归模型建立财务预警模型,对其余20家检验样本预测准确达到65%以上,这说明logistic模型在预测公司发生财务困境(亏损)方面是比较有效的。     

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.     

基于二元逻辑回归模型的我国水处理类上市公司财务危机预警系统研究

使用二元逻辑回归模型,通过研究沪深股市76家亏损公司和经营正常公司样本,建立了财务危机预警模型,弥补了现有的ST公司不适合作为亏损类公司研究样本的不足,并对14家水处理业公司和随机选择的14家ST公司进行判别检验,准确率达到82.65%。     

基于可变精度粗糙集模型的上市公司财务困境预测

基于可变精度粗糙集模型对上市公司财务困境预测进行的研究表明,可变精度粗糙集模型对ST公司的预测准确度达到了85%,对正常公司的预测准确度达到了65%,总的预测准确度达到了75%;而将ST公司误判为正常公司的错误率为15%,将正常公司误判为ST公司的错误率为35%,平均误判率为25%.因此总体而言,可变精度粗糙集模型具有较好的预测能力.     

我国上市公司信用风险评估研究——基于Logit模型的分析

国内对Logit模型在信用风险评估应用方面已有不少实证研究,这些研究从总体预测准确率较高角度认为,该模型基本可以借鉴使用,但大多研究没有进一步区分模型误判的第一类错误与第二类错误.本文结合Logit模型的原理、优缺点,分析相关文献,选取我国上市公司财务数据进行实证分析,证实Logit模型在实际运用时犯第一类错误即高信用风险企业误判为低信用风险企业的错误率达到30%左右,而银行最担心的就是犯第一类错误,故我国商业银行在运用Logit模型对上市公司信用风险进行判断时要十分谨慎.     

ST公司的Z值分析

ST公司从其诞生以来一直受到人们的广泛关注 ,从ST产生的原因来看 ,主要是由于公司出现财务状况异常 ,即最近两个会计年度的净利润经审计均为负值或最近一个会计年度的审计结果显示每股净资产低于股票面值。也就是ST是根据单个指标来衡量的 ,但是由于单个指标只能反映企业财务状况的不同侧面 ,不能全面反映企业的全貌 ,文章用一组指标即“Z计分模型”来分析ST公司的财务状况     

基于KMV模型的中小企业信用风险度量研究

信用风险管理是我国商业银行面临的重要问题,本文通过选取中小企业板分属于5个行业的22家非ST公司与5家ST公司进行实证研究,表明KMV模型可以动态反映中小企业信用状况的变化趋势,提前发现信用状况异常,并对商业银行如何管理中小企业的信用风险提出相应的对策建议.     

战略因素对企业海外市场进入模式选择的影响——基于中国家电行业上市公司的实证研究

在全球化背景下,积极参与国际竞争、融入全球产业格局是中国企业发展的必由之路。本文基于沪深两市家电行业19家上市公司,76个样本数据,采用逻辑(Logit)回归模型,对战略因素与企业海外市场进入模式选择之间的相互关系进行了实证分析。实证结果表明,具有全球性企业战略倾向的企业采取低控制程度的概率较高,具有全球协同战略倾向的企业采取高控制程度的概率较高。为此,本文得到应通过技术合作与技术创新促进走出去战略的结论。     

基于logistic模型的制造业上市公司财务危机预警实证研究

为了建立有效的财务危机预警模型,选择了沪深股市2007—2010年各年度首次被ST（包括＊ST）并能够获得选择年度之前四年的财务数据的137家制造业上市公司为样本及与之对应的137家非ST作为研究样本,选择十个公司营运资本类指标作为备选预警指标,非参数检验、聚类分析、逐步回归分析、Person相关系数分析方法从中选择了四个对因变量影响显著的财务指标,并用容许度和方差膨胀因子对四个财务指标进行了多重共线性检验,不存在多重共线的情况下,建立了logistic财务预警模型,最后通过回代,发现这个预测模型具有较高的准确性。     

基于Logit的商业银行信用风险识别模型

信用风险是目前我国金融市场的主要风险之一,如何提高信用风险管理水平是我国银行业所面临的重大课题,因此,从量化分析的角度对其展开研究十分必要。量化研究的方法之一是采用主成分分析方法对上市公司的财务指标进行提取,并在此基础上应用Logit模型对上市公司的财务状况进行预测,判断该企业的违约概率。实证结果证明Logit模型具有较强的信用风险预测能力。     

基于Mixed Logit模型的顾客品牌选择研究

虽然多项分对数模型(Multinomial Logit Model,MNL)已广泛应用到营销研究中,但存在口味问题、跨期间的重复选择和替代形式三个局限。混合分对数模型(Mixed Logit模型)将自变量设置成某种参数分布,则可以消除MNL假设的局限性。笔者采用Mixed Logit模型分析营销变量如何影响顾客的品牌选择及市场份额,发现礼品促销等手段给顾客带来具体利益的促销,影响最大;同时通过模型比较,发现Mixed Logit模型比MNL拟合效果更好。     

基于功效系数法的新能源汽车企业财务风险预警

新能源汽车企业具有资金密集、技术密集和过度依赖政府补助等特点，财务风险高于传统汽车企业，因此有必要构建科学的财务风险预警模型来评估财务风险并发出预警。文章基于因子分析法、序关系分析法和功效系数法构建了新能源汽车企业财务风险预警模型，选取40家新能源汽车上市公司2016—2020年的财务数据进行研究。结果表明，新能源汽车上市公司整体的财务风险处于中警区间，处于巨警、重警、中警、轻警的企业分别有3家、5家、23家和9家。财务风险水平最高的企业是ST猛狮，主要原因是存货、应收账款周转慢，资产负债率高且经营活动产生的现金流难以弥补到期债务。财务风险最低的企业是快克股份，该企业成本费用利用率、资产现金回收率高，盈利风险较低。最后，对所构建的模型可靠性进行检验，模型的预警结果与成熟的Z-score模型的预警结果并无显著差异，同时计算出的非ST公司风险水平要普遍高于ST公司，说明所构建的模型可靠性较强。     

战略因素对企业海外市场进入模式选择的影响——基于中国家电行业上市公司的实证研究北大核心CSSCISSCI

在全球化背景下,积极参与国际竞争、融入全球产业格局是中国企业发展的必由之路。本文基于沪深两市家电行业19家上市公司,76个样本数据,采用逻辑(Logit)回归模型,对战略因素与企业海外市场进入模式选择之间的相互关系进行了实证分析。实证结果表明,具有"全球性企业战略"倾向的企业采取低控制程度的概率较高,具有"全球协同战略"倾向的企业采取高控制程度的概率较高。为此,本文得到应通过技术合作与技术创新促进"走出去"战略的结论。     

基于数据包络分析的企业信用评分方法

文章的主要目的是验证数据包络分析方法(DEA)对企业进行信用评分的可行性与有效性。在实证分析中,文章选用了171家制造业公司作为DEA评分方法的评价对象。6个财务指标通过DEA模型计算得出一个综合财务效率值,这个财务效率值即是基于数据包络分析的企业信用评分。然后用回归分析法,判别分析法以及ST类股公司来论证DEA信用评分的有效性。最后的实证结果表明DEA对企业进行信用评级是可行有效的。     

上市公司财务预警实证研究的动态视角

文章以1998～2000年因"财务状况异常"而被ST的A股上市公司为研究样本,并根据行业和资产规模设计"非ST"配对样本.文章运用Logit回归方法,先从财务指标角度构建财务指标预警模型,然后引入现金管理特征变量和现金管理结果变量,从财务指标和现金流量角度共同构建综合预警模型,并从中长期角度进行预警.结果表明:在前一年的预警中,财务指标模型预警效果比较好,而在前两年、前三年,综合预警模型的效果比较好.     

大股东行为、公司治理与财务危机

本文以深、沪两市在2001-2004年期间连续2年EBITDA小于财务费用的104家上市公司为财务危机样本作为研究对象,从上市公司财务危机角度验证大股东的利益侵占与利益协同理论,并从股权结构安排、高管人员激励与董事会治理三个主要方面来探讨内部治理机制能否降低陷入财务危机的概率。通过构建Logit模型进行计量分析,本文的研究结果表明:大股东持股比例、国有股比例、董事会规模对公司财务危机概率均具有显著的影响,通过合理安排公司治理结构,可以降低公司发生财务危机的概率。     

对我国ST公司财务预警模型实证研究

企业财务预警,就是从财务角度对企业进行预警,它是架构在企业预警理论之上,通过对企业财务报表及相关经营资料的分析,利用及时的财务数据和相应的数据化管理方式,预先告知企业所面临的危险情况,同时分析企业发生财务危机的原因,发现企业财务运营体系隐藏的问题,以提早做好防范措施并提出相应的预警对策的财务分析系统。文章主要是通过对2009年上证的41家ST公司的财务数据了利用F模型和Z模型分别进行数据计算,并在此基础上分析财务预警模型的应用以及在预测方面的准确性进行分析,说明了两种模型在对我国公司的出现财务危机预测方面的准确性,并以此说明在分析我国公司的财务危机仅仅依靠模型是不够的,还需要考虑现金流量,模型的有用性等。     

上市公司财务风险评价模型实证研究——基于中国有色金属业的证据

我国的上市公司若陷入财务风险,会面临被特别处理、暂停上市甚至终止上市的风险。文章以我国有色金属行业的5家ST公司作为研究样本,同时配对选取了20家全国有色金属业优质上市公司作为对照样本,选取6大类33个财务指标,进行双尾T检验。然后进行相关性检验,研究发现有7个指标低度相关。确定最终使用的指标,分析、建立并检验财务风险评价模型。实证检验结果表明,模型对样本公司评价的准确率达100%。     

基于我国上市公司信用状况的KMV模型运用与实证分析

文章对KMV在我国的应用情况进行了研究,设立七种违约点,分别计算出违约距离,最终确立一个最适合我国股市的违约点计算模型.为了提高计算的正确性,在计算股权的市场价值时考虑了非流通股的价值.实证分析表明,ST公司违约距离与非ST公司违约距离差距明显,从而说明KMV模型在我国使用是有效的,并且发现对总资产与流动负债、长期负债之间的回归取得的带截距项的回归方程是最适合我国股市的违约点设置.     

内部控制质量与财务困境恢复——基于2007年～2011年沪深A股ST公司数据

笔者以2007年～2011年期间沪深A股ST公司为样本,采用logistic回归模型实证分析内部控制质量与财务困境恢复的关系。研究表明,内部控制总体质量水平对ST公司的财务困境恢复具有显著的积极作用。内部控制中的控制环境、风险评估和来自公司内部的监督相较于其他方面更有利于帮助困境公司恢复。而摘帽ST公司的内部控制质量水平对其是否"再次被ST"具有反向作用,内部控制质量低的摘帽公司再次陷入财务困境的可能性较大。笔者提出继续加强内部控制建设和完善内部控制评价体系等相关策略,从内控角度帮助ST公司尽快摘帽和摆脱财务困境。