基于数据挖掘的上市公司财务困境预测

上市公司财务风险的预测对企业和投资者的意义重大,本文以中国上市公司为研究对象,以上市公司被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志,在沪深股市中选取19家财务困境公司和38家正常公司作为样本,应用Clementine软件,利用财务指标建立Logit回归模型,以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析,并在独立的预测样本集上进行比较,实验结果表明统计模型能有效地进行财务困境预测。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

非财务视角下财务困境预警模型研究

以2003年-2005年被认定为财务状况异常的117家ST公司为财务困境样本,另选取117家财务健康公司与其配对对赢利性、长期偿债能力、短期偿债能力、营运能力等方面的12个财务变量提取公因子,将所得因子作为控制变量,运用Logistic回归分别检验股权结构、公司治理等方面的15个非财务变量对财务困境的解释力,年度累积超额收益率与审计师意见和独立董事人数的预警效果较好.     

非财务视角下财务困境预警模型研究

以2003年一2005年被认定为财务状况异常的117家ST公司为财务困境样本,另选取117家财务健康公司与其配对对赢利性、长期偿债能力、短期偿债能力、营运能力等方面的12个财务变量提取公因子,将所得因子作为控制变量,运用Logistic回归分别检验股权结构、公司治理等方面的15个非财务变量对财务困境的解释力,年度累积超额收益率与审计师意见和独立董事人数的预警效果较好。     

财务困境预警模型与银行信贷风险的识别与防范

当前商业银行信贷风险管理主要采用的是6C法和五级分类法,这类方法具有主观性、短期性和单一性等缺点,不能为银行提供及时准确的决策信息。鉴于此,本文在企业财务困境预警模型的基础上建立了商业银行对企业的财务预警模型—Logit模型,该模型以企业的现金流量好坏作为信贷评级依据,以各类财务指标作为预警指标。研究结果表明:在企业发生财务困境的前一两年,该模型具有很好的预测效果,能够有效地为商业银行识别出有问题的企业,从而降低商业银行的不良贷款的形成。     

数据挖掘技术在上市公司财务困境预测中的应用

本文在系统研究了国内外关于财务困境预测方面的理论和方法的基础上,以我国的沪深两市上市公司为研究对象,将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,利用Clementine软件进行Logistic回归,并在此基础上构建了财务困境预测模型.     

基于Logit模型的战略性新兴产业企业财务风险影响因素研究

进入21世纪以来,我国不断优化产业结构,扶持和培育引领国民经济发展的骨干企业。为占领世界经济发展的战略高地,我国制定了战略性新兴产业发展规划。在经济发展的新常态下,我国一些战略性新兴企业出现了严重的库存过剩,以至于企业陷入财务危机。为揭示企业发生财务危机的原因,本文从沪深两市选取757家上市公司,以10个指标为解释变量,建立Logit模型进行研究。同时,本文以Logit模型的回归结果为依据,重点分析、比较了国有企业和民营企业在面对财务危机时的财务举措。实证结果发现,我国战略性新兴企业的固定资产比率和资产负债率对其财务风险有着显著影响,而企业的经营和盈利能力并不是导致其财务危机的主要因素。此外,在面对财务危机时,无论国有企业还是民营营业都会显著地降低资产负债率,国有企业还会显著地降低其固定资产比率,而提高自身的经营和盈利能力并不是战略性新兴企业走出财务困境的首要选择。     

财务困境预测模型的实证分析与改进——基于中国上市公司的研究

本文利用2010—2012年沪深两市中被ST的47家公司和47家非ST公司的财务指标,根据中国资本市场的实际状况,构建了一个系数与变量修正后的Z-score模型;然后建立一个以现金流量为基础的财务预警统计模型,共同构建财务困境预测模型组合.实证研究表明:整个预测系统的准确率较高,ST公司在T-2年前被成功预测的概率为82.98%,配合现金流财务预警模型,准确率进一步提升.所以该预测模型组合具有较大的使用和研究价值.     

基于DEA和Logit模型的我国上市公司融资效率研究

本文基于1401家上市公司2009-2012年财务数据,运用DEA方法对上市公司的融资效率进行测度,并使用Logit模型对影响上市公司融资效率因素进行分析。研究结果表明：我国上市公司的整体融资效率低,仅1.36%的上市公司达到技术效率相对有效;影响上市公司融资效率的因素中,总资产规模、第2-10大股东持股比例与第一大股东持股比例的比值对融资效率具有促进作用,而第一大股东持股比例、非流通股比例、产权比率、财务费用对融资效率具有抑制作用。最后,本文就改善上市公司融资效率提出对策建议。     

财务困境成本理论与实证研究综述

本文对财务困境成本的存在性、分类、计量以及经验估计等相关理论和实证研究进行综合评述,最后探讨财务困境成本的未来研究方向,指出基于公司财务特征、公司治理和股权结构等多维视角研究财务困境成本的影响因素,并提出构建预期财务困境成本指数具有理论意义和应用价值。     

上市公司财务困境预警模型简评

随着现代市场经济下竞争环境的不断加剧,企业经营中的不确定性越来越多,面临的风险越来越大,尤其是财务风险不断加大。建立健全企业的财务危机预警机制,提前预知企业发生危机的信号,及时的     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于Logistic回归模型的上市公司财务预警实证研究

本文采用实证研究的方法,以我国A股市场2009年因财务原因新被ST的43家上市公司以及与其行业、资产规模相当的43家非ST的上市公司的财务数据为基础,对财务指标进行差异T检验选出预警指标变量,并据预警指标变量基于Logistic回归分析的方法,构建了财务预警的模型,得出回判的正确率是较高的。最后为了进一步检验模型的预测能力,从A股市场中随机抽取200家上市公司(不包括已在模型中使用的上市公司)2004-2008年连续五年的财务数据代入预警模型进行预测,结果可以看到模型的预警能力是很高的,回判率达到近87%,结果比较令人满意。     

财务欺诈影响因素的实证研究——基于A股上市公司的实证研究

上市公司财务舞弊行为的泛滥引发了证券市场的信用危机,通过实证研究的方法识别出财务欺诈公司成为理论研究的热点。本文通过2005年至2006年因财务欺诈被证监会公告的公司为样本构造回归模型,回归结果表明公司的盈利能力、营运能力和公司治理水平是财务欺诈的影响因素。     

盈余管理对我国上市公司财务困境影响的实证研究

通过Logistic回归分析应计盈余管理和真实盈余管理对公司财务困境的影响,深化利益相关者对盈余管理经济后果的理解.研究结果表明,应计盈余管理与公司陷入财务困境显著正相关,公司前三年进行正向应计盈余管理程度越大,公司更容易陷入财务困境.而实证结果没有得出真实盈余管理与财务困境显著的相关关系,这并不能说明真实盈余管理对公司陷入财务困境没有显著影响,只是真实盈余管理对公司财务状况的影响是一个长期的过程,短期内两者关系不能很好的得到反映.     

稀有事件Logitsic模型及其在我国上市公司财务困境预测中的应用研究

我国上市公司一般具有较大的资产规模与较强的盈利能力,发生财务困境的概率较低,数据呈非平衡性。采用传统Logistic回归会受到因变量分布不平衡的影响。本文将西方学者在医学现象研究中普遍使用的稀有事件Logistic回归引入我国上市公司财务困境预测的研究中,根据财务困境发生实际概率确定样本观察单位的权重,构建Relogit回归模型。研究结果表明,Relogit模型预测效果优于传统Logistic模型。     

企业财务危机困境预测模型研究——主成分分析基础上的Logit模型

本文选取沪深两市在2003-2005年度被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行实证研究,尝试建立主成分分析基础上的 Logit 模型对财务危机进行预测,结果显示,主成分分析基础上的 Logit 模型能够有效预测财务困境。