基于Z模型的财务危机预警研究

财务危机预警系统对于企业了解和控制财务危机的发生有重要的指导意义。本文基于Z值模型,根据上市公司披露的财务数据与信息,研究针对上市公司特点的财务危机预警系统。最后通过海尔公司这一具体案例,运用Z值模型检验海尔公司的财务状况,探讨海尔公司发生财务危机的可能性。     

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。     

农业上市公司Z计分财务预警模型应用研究

本文认为,运用Z计分模型对我国农业上市公司进行财务危机预警时,应考虑我国的特殊国情以及农业上市公司的特征,用Z值判断财务危机状况的临界值应相应调整降低。分析结果显示,农业上市公司陷入财务危机判定标准由Z1.8降为Z0.3、极小可能陷入财务危机判定标准由Z2.675降为Z0.7较合适。     

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。     

基于Logistic模型的上市公司财务危机判别分析

本文选取90家ST公司为样本,以传统财务指标为基础,通过因子分析提取指标和降维,利用Logistic回归模型作为判别企业财务状态的工具,构建了上市公司财务危机的判别模型。研究结果表明,该模型具有较高的建模精度和判别能力。     

企业会计信息失真的判别分析预测模型

企业会计信息失真的判别是国内外财务研究的一大难点。本文采用多元统计中的判别分析方法,建立了判则企业会计信息失真的判别模型,井把沪深两地证券市场年报被会计师事务所出具“否定意见”或“拒绝表示意见”的上市公司界定为“会计信息失真企业”,选取44家会计信息失真公司与之相对应的44家非会计信息失真公司共88家企业作为研究样本,对上市公司会计信息失真的判别模型进行实证检验。     

西部地区装备制造业上市公司财务危机预警研究

文章以财务危机预警为出发点,采用Logistic回归模型和灰色系统理论方法,研究构建了财务危机预警判别模型,对上市公司的财务数据进行预测,并利用此模型进行了判别分析,证实预测效果较好,从而为企业的风险管理提供了新的思路和方法.     

上市公司财务危机预测模型比较研究

财务危机预测一直是公司金融领域的研究热点,危机预测模型随着研究的深入在不断地发展变化.多元线性模型、Logistic模型、COX模型、神经模型是当前主流的四种财务危机预测模型.以2003年-2008年制造业上市公司为样本,采用财务比率作为预测变量,通过样本公司财务数据建立了四种财务危机预测模型,利用判别精度和ROC曲线比较不同模型在财务危机发生提前3年的预测效果.研究发现神经网络模型在判别精度和稳定性方面均优于其他模型.多元线性模型、COX模型、Logistic模型预测虽然均具有应用价值,但三类模型在预测精度和稳定性上各有优劣.     

上市公司财务危机预警模型构建

本文以2005年发生ST的A股上市公司为研究对象,采用行业和总股本规模作为选择配对样本的标准,构建了上市公司财务危机预警模型。预警指标除选择常用的财务指标外还引入了现金流量指标,并运用费雪(Fisher)判别准则,通过实证研究建立线性判别函数,以期为预测上市公司财务危机提供参考。     

财务危机预警的Z计分模型实证研究——来自中国电器业上市公司的新证据

文章介绍了财务危机预警的Z计分模型,并以沪深股市38家电器业上市公司为样本,对财务危机预警展开了实证研究.结果表明,Z计分模型在评价电器业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该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.     

基于熵值法的财务危机预警研究

基于熵值法以CAV、CEV指标为基础指标选取合适的指标体系,对我国上市公司进行财务危机预警研究,通过实证研究可知熵值法用于财务危机预警具有一定的可行性。     

“Z-Score”模型在我国中小企业板上市公司财务预警中的应用研究

文章在运用Altman的“Z—Score”模型基础上，有针对性地选取我国中小企业板上市公司作为样本，对上市公司财务风险进行了实证分析，验证了“Z-Score”模型在财务危机预警中的应用。     

财务危机预警的主成分视角

本文对运用主成分分析方法构建适合我国现状的财务危机预警模型进行探讨性研究。文章收集并筛选我国A股上市公司的财务和非财务数据,然后用两配对样本的检验方法选取指标,最后运用主成分分析的统计方法建立财务预警的Z模型,以判定上市公司是否有发生财务危机的可能。     

财务指标与判别分析相结合的投资价值研究

文章通过分析评价公司偿债能力、营运能力和盈利能力的传统财务指标,总结出这些指标在判别公司偿债能力、营运能力、盈利能力等方面的不足;提出了使用判别分析与财务指标相结合的方法来分析公司的财务状况,并对判别分析的基本思想和分类进行了阐述。最后结合判别函数和判别准则利用软件对水泥上市公司的财务数据进行了实证分析,表明财务指标结合判别分析能为投资者进行科学的价值投资决策提供可靠的数据保证和科学的决策依据。     

财务危机预警的主成分视角

本文对运用主成分分析方法构建适合我国现状的财务危机预警模型进行探讨性研究。文章收集并筛选我国A股上市公司的财务和非财务数据,然后用两配对样本的检验方法选取指标,最后运用主成分分析的统计方法建立财务预警的Z模型,以判定上市公司是否有发生财务危机的可能。     

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。     

我国信息技术类上市公司财务预警研究

<正>财务预警模型是指借助企业财务指标和非财务指标体系,识别企业财务状况的判别模型。建立财务预警模型,可以发现企业运行中存在的问题,及时采取措施,减少企业的损失。关于财务预警模型的研究始于Fitzpatrick(1932),在国内,选取上市公司财务指标建立通用模型的研究较多,但针对具体行业的财务预警模型研究较少。本文针对信息技术类上市公司构建财务预警模型。一、样本公司的选取我国证劵市场上市公司没有因财务问题而被破产清算的,所以选择上市公司中的ST公司作为陷入财务危机的企业。样本按照《上市公司行业分类指导》对行业的分类选择信息技术类上市公司进行研究。选取2012年被特别处理的7家信息技术类上     

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。     

我国上市公司财务危机状况的实证分析

文章在界定财务危机内涵的基础上,以沪深两市因“最近两年连续亏损”而被处理的200家公司作为研究对象,从行业分布、危机时间、地区分布等3个方面探讨其中陷入财务危机的一些共性规律,研究显示:各个行业的公司陷入财务危机的程度不同,综合类公司陷入财务危机的可能性最大；上市公司陷入财务危机的时间比较集中,上市后5-10年是其出现财务危机的高峰期；上市公司陷入财务危机与我国上市公司整体的地区分布有关,西北地区和东北地区的上市公司发生财务危机的可能性远远高于其他行政区域.     

企业财务危机识别及防范路径

财务危机又称财务困境。西方学者为了有效地将研究对象量化、客观化,一般以破产作为财务危机的标准展开研究。由于我国以公司破产为标准的研究条件尚不成熟,国内绝大多数学者将上市公司因财务状况异常而被ST作为公司发生财务危机的标志,并对研究样本进行选择。企业发生财务危机的主要表现形式包括：一是从企业运营情况看,表现为产销严重脱节,企业销售额和销售利润明显下降,