"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.     

“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。     

企业资产风险预警系统研究

国内外专家研究提出的财务风险预警模型越来越多,比较著名的有Beaver的单变量判定模型;Altm an运用多元变量分析法建成的Z-Score模型;Coats和Fant利用类神经网络理论构建的财务预警模型;我国周首华等人的F分数模型等等。这些模型有一个共性,就是都以证券市场的上市公司会计报表为依据进行研究,研究的结论也是通过上市公司进行验证。利用这些模型只能判断某企业是否具有风险以及风险的大小,但是不能直观地反映企业风险形成的根本原因,以及风险量变积累的过程。如果企业内部管理者仅通过上述财务风险预警模型进行风险预警尚欠稳妥,应在此基…     

Z-Score模型在上市公司财务风险分析中的应用研究——湖北及中部地区的数据

本文选取2003￣2005年度湖北省及我国中部地区其他省上市公司全部A股作为样本,运用Z-Score模型对上市公司财务风险进行了分析。认为只有在此基础上进一步测算其长、短期偿债能力指标,才能更好地把握公司的财务风险。     

上市公司财务预警方法与模型评析

对上市公司财务预警进行研究,通过上市公司财务预警问题研究现状、方法及模型的评析,并针对我国上市公司财务预警的启示提出相关建议,目的是在公司危机发生之前向公司管理层发出财务预警信号,为上市公司防范财务风险,加强内部控制提供参考依据。     

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     

上市公司财务预警与股权结构的实证分析

借鉴现有研究成果,以财务理论为基础,选取2003-2007年中国上市公司财务年报较为全面的财务指标,利用模型对所选解释变量进行逐步回归,构建出财务预警模型,通过数据测试来筛选具有解释力的预警指标。建立上市公司财务预警的模型,运用该模型对公司进行了预测,结果表明所设计的预警模式有效。     

制造业上市公司财务预警研究

本文以2006年深沪两市新增制造业ST上市公司为研究样本,同时选取相应的制造业盈利公司配对,通过定量和定性分析建立预警指标体系,运用fisher二类线性判别法建立财务预警模型,对制造业上市公司财务预警进行了分析,以期为上市公司财务预警分析提供参考。     

公司治理与财务危机预警

为了提高财务危机预警模型的准确率和稳健性,在利用我国上市公司财务教据的基础上,加入公司治理信息变量,采用主成分分析和Logistic回归构建了预警模型.实证结果显示,加入公司治理信息后建立的预警模型的预测能力要比仅使用财务指标而建立的预警模型更为理想.     

引入公司治理信息的上市公司财务危机预警分析机制构建

传统的财务危机预警大多通过财务指标建立模型进行预测,财务指标从理论上并没有深入剖析企业陷入财务危机的深层次原因,因此还需要引进非财务信息纳入财务危机预警机制。文章通过公司治理结构与上市公司财务危机关系的分析,运用公司治理来完善财务预警机制,最终引入公司治理信息构建上市公司财务危机预警分析机制。     

中小型上市公司信用级别的划分——基于SAS的聚类分析和判别分析

在Z-Score和ZETA模型基础上,选取六项财务变量对143家中小型上市公司进行聚类分析,得到中小型上市公司信用级别的分类,再通过判别分析得到不同信用级别的二次型判别模型,依据该模型可以对中小型上市公司进行级别的判定。     

引入股权结构指标的财务预警实证研究——以农业上市公司为例

为了对财务预警进行实证研究,本文引入股权结构非财务指标,以60家农业上市公司为研究对象,采用因子分析法选取财务指标以建立Logistic财务预警模型,对样本公司进行检验以判定财务预警模型的有效性。     

基于时间序列上市公司的财务预警实证研究——以我国制造业上市公司为例

本文以我国制造业上市公司为研究对象,利用其被ST前三年的季度时间序列数据建立财务预警模型,以期能反映上市公司财务变化的动态累积效应。研究表明：基于时间序列数据建立的logistic财务预警模型预测效果优于基于截面数据的财务预警模型;预警方法上logistic逻辑回归较fisher多元判别更佳;模型实证结果显示,公司盈利能力、每股收益和总经理持股比例对公司财务困境有显著影响。     

财务困境上市公司财务报告舞弊预警模型研究

本文选择2004～2012年间被证监会处罚的48家处于财务困境中的财务报告舞弊上市公司和48家正常公司为样本,以舞弊前三年到舞弊年度为研究区间,利用配对样本T检验和Wilcoxon符号秩检验在选取的31个财务指标中筛选存在显著差异的指标,通过Logistic回归技术构建基于财务困境的上市公司财务报告舞弊预警模型.模型对舞弊公司预警的有效性高达91.7％,综合有效性达到88.5％,取得了显著的预警效果.     

有色金属上市公司Zeta财务预警模型分析

Zeta模型是财务困境预警模型的一种,通过对我国有色金属行业上市公司Zeta值的分析,对我国有色金属上市公司建立财务预警模型提出意见和建议.     

上市公司财务预警模型分析

本文以四川省上市公司为样本,利用主成分分析法建立了四川省上市公司的财务预警模型,实际检验结果显示该预警模型具有较好的预警效果。     

基于KMV模型的信贷违约风险探析

本文采用KMV模型,结合相关的财务特征指标,对我国上市公司的信用状况进行实证检验.检验结果表明,KMV模型能在上市公司财务困境发生前三年对上市公司的违约风险进行预警,在我国具有较好的适用性.根据实证检验结果,提出将不同预警模型相结合,层次递进建立我国信贷风险预警机制的建议.     

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型预警正确率提升研究 ———引入盈余管理变量的分析

将应计盈余管理变量与真实盈余管理变量引入Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型，可以对由盈余管理行为导致的财务信息偏差进行纠正，以减少因财务信息失真造成的预警模型误判。以２０１２—２０１６ 年Ａ 股上市公司为样本进行的实证研究表明：ＳＴ 公司与正常经营公司盈余管理行为存在显著差异；与传统Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型相比，引入盈余管理变量后的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ 财务预警模型拟合程度与预警正确率均有所提高，且这一改进对ＳＴ 公司预警正确率提高的程度高于对正常经营公司预警正确率提高的程度。     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确.     

Z-SCORE财务预警模型在上市公司应用的实证研究

本文选取2008年被宣布特别处理公司中的57家ST公司及与其同行业、资产总额基本相等对应的57家非ST公司为研究样本,利用Z-SCORE财务预警模型分析了ST公司被宣布特别处理前四年及非ST公司的相对应年度财务数据。结果发现:Z-SCORE模型在我国证券市场发展的现阶段,虽然还不能直接用于对我国上市公司的财务预警,但如果结合Z值的波动性分析,该模型还是能起到较好的财务预警作用。