上市公司财务困境预警模型--一个基于沪市A股上市公司的实证研究

本文以我国沪市上市公司为研究对象,遴选了2004年度首次亏损的23家上市公司作为财务困境公司样本,同时选取了23家与之有大致相同规模的盈余公司作为正常公司样本。对相关公司的相关财务指标进行调整后,进行Logistic回归,从而建立两个财务困境预警模型,并对之进行实证检验。研究结果表明:采用调整财务数据后建立的财务困境预警模型对未来事件的预测率比采用原始数据建立的财务困境预警模型的预测率要好。     

我国上市公司解除财务困境的财务分析

选取2006年沪深股市成功解除财务困境的30家上市公司作为研究样本,采用杜邦分析法对样本公司进行财务综合分析。分析表明上市公司解除财务困境的关键在于主营业务收入的提高和净利润的提升,上市公司保持较好盈利能力的关键在于提高公司的资产运营效率。     

上市公司财务失败预测的实证研究

本文以沪深两市上市公司为研究对象,以是否因最近两年连续亏损而被实行“退市风险警示”,界定其是否陷入财务困境的标志,运用多元判别分析的方法,采用涵盖上市公司财务状况各个方面的多个变量,利用各上市公司已经审计的财务报表中的财务数据,寻找尽可能准确的预测上市公司财务失败的变量和预测模型。     

浅论上市公司盈余管理

本文运用统计方法 ,选取有效建模变量 ,建立了Logit预测模型对我国上市公司财务困境进行了预测。研究结果表明该模型具有良好的预测精度 ,可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。     

基于公司治理变量的财务困境预测研究

传统的财务困境预测大都基于财务指标。文章在理论分析的基础上,以96家ST上市公司和286家非ST上市公司为研究对象,强调利用公司治理变量构建财务困境预测模型。研究结果表明：公司治理变量不但对公司陷入财务困境具有显著影响,而且具有较好的预测能力。这一方面说明公司治理对公司的财务安全具有重要影响,另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型时,不仅要考虑财务信息,还要考虑公司治理信息,这样才能构建出更为有效的预测模型。     

基于因子分析的我国农业上市公司财务绩效分析

农业是我国的第一产业,农业上市公司是中国证券市场的重要组成部分,因此,对农业上市公司财务绩效的研究也就十分重要。本文利用SPSS19.0通过因子分析法,对我国30家农业上市公司的财务绩效进行了实证分析,并对它们进行了综合排名及评价。     

基于经营业绩观研究我国上市公司财务困境成本计量问题——以制造业为例

选取沪深两市1998-2012年被ST的74家制造业上市公司(A股)样本,以主营业务净利润率为指标结合单样本T检验从经营业绩观视角计量制造业上市公司的财务困境问题,结果表明我国制造业上市公司陷入财务困境后需要承受明显的财务困境成本。     

我国房地产上市公司财务预警研究

文章主要通过建立适合于我国房地产上市公司的财务预警模型来研究房地产企业的财务风险.首先,对财务预警模型的解释变量进行筛选,以我国1998—2010年房地产上市公司为研究对象,选取了48家ST公司和48家财务正常公司为样本,对入选解释变量进行了逐步筛选;其次,对于构建的3个Logistic模型进行分析比较,选取预测率较高的模型;最后,对获得的预警模型进行有效性分析,基于样本公司从前一年至前四年的财务数据进行返回预测检验,表明该模型预测的总准确率分别为:93.8%、89.6%、73.4%、65.6%.     

沪深A股房地产行业上市公司的Z分数模型

本文选择沪深A股市场房地产行业53家上市公司为研究对象,利用这些上市公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型.研究表明:1.公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著的影响;2.公司治理信息不能为财务信息所覆盖.这一方面说明,公司治理结构对公司的财务安全具有重要的影响,因此应进一步完善公司治理结构,在研究和构建财务困境顶测模型的时候,不仅要考虑会计信息,还应考虑公司治理信息等,以构建更为有效的预测模型.     

新能源汽车企业财务绩效评价

新能源汽车发展浪潮已经来临,国家对新能源汽车产业的发展给予高度重视,所以本文选取了18个财务指标为研究变量,剔除数据不全和ST公司,以新能源汽车企业92家上市公司为研究样本,利用因子分析法,以2010至2014年财务报表数据的平均值为基础,对新能源汽车上市公司的财务绩效进行实证研究,得出新能源汽车上市公司的财务绩效情况,并针对存在的问题提出解决对策。     

上市公司财务困境预测模型再研究

本文以2005年上半年沪深两市中首次被ST的52家公司和52家非ST公司为研究对象,同时利用这些公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型。研究结果表明：（1）公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著的影响;（2）同时利用了会计信息和公司治理信息构建的模型显著优越于仅仅利用会计信息构建的模型。这一方面说明,公司治理结构对公司的财务安全具有重要的影响,因此当前应进一步完善公司治理结构;另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型的时候,不仅要考虑会计信息,还应考虑公司治理信息等．以构建出更为有效的预测模型。     

基于面板数据的我国制造业上市公司财务危机预警研究

以制造业上市公司为研究对象,基于Panel logit模型理论,考虑财务比率在时间序列上的趋势性和历史数据对结果的影响,构建了财务危机预警模型,分析了上市公司陷入财务危机的影响因素。实证结果表明:偿债因子、盈利因子、营运因子、资本运用因子和资本结构因子均与上市公司陷入财务危机负相关。     

政府控制、政府干预与管理者自利——基于财务困境视角的经验研究

本文以中国上市公司为样本,研究政府控制、政府干预对财务困境公司管理者自利行为的影响。研究发现,政府干预程度较低的地区,发生财务困境时管理者明显节制了自身的自利行为;但在政府干预较严重的地区,财务困境公司在职消费的倾向加重。在非政府控制的公司中,发生财务困境时管理者没有收敛其自利行为;与之相比,政府为实际控制人的财务困境公司在职消费与超常薪酬显著降低。上述结果表明,制度环境层面上的政府干预干扰了公司外部治理机制,从而加重了困境公司管理者代理问题,而在政府控制的困境公司,管理者则面临着较强的制度规范和行政约束。     

基于数据挖掘的上市公司财务困境预警研究

以2007年被ST的30家上市公司和配对产生的30家正常经营上市公司为样本,以它们2002-2004年的财务指标为样本数据,运用基于数据挖掘的BP神经网络方法构建了上市公司财务困境预警模型。经实证表明,该模型具有良好的预测效果,研究结论对上市公司、投资者和债权人采取有效措施防范风险具有重要借鉴意义。     

财务困境、股权结构与管理者变更——基于中国上市公司的实证研究

在理论分析的基础上,本文实证检验了我国2000~2008年上市财务困境公司的股权结构变化与管理者变更情况及原因。研究发现:陷入财务困境后,我国上市公司的股权结构发生了显著的变化,公司管理者变更频率显著高于非财务困境公司,而股权结构与管理者的变更显著受到公司治理结构本身的影响。最后,本文认为,正确应对国有股"一股独大"问题、重视股权制衡机制的作用以及充分发挥董事会的治理职能对我国财务困境公司而言具有现实的借鉴意义。     

基于数据挖掘的上市公司财务舞弊识别研究

国内上市公司财务舞弊呈恶性发展之势,要推进证券市场的预警与监管,对上市公司财务舞弊行为的识别就变得意义重大。以148个财务舞弊上市公司和配对的非舞弊上市公司为样本,运用神经网络建立了上市公司财务舞弊识别模型。此模型对训练样本和测试样本的识别正确率分别达到74.58%和70%,能有效的识别出上市公司财务舞弊与否。结果表明,该模型可以用于上市公司财务舞弊行为识别,对有舞弊动机的上市公司起到威慑作用。