数据挖掘在上市公司财务危机预警中的应用

本文通过对2007-2009年沪深两市新增58家ST上市公司被ST前三年的财务数据及58家配对非ST上市公司财务数据应用因子分析法消除冗余后,依次建立logistic回归模型、C5.0决策树模型和BP神经网络模型,在此基础上分析了模型异同之处,提出了选择模型的方法。     

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。     

KMV模型在我国商业银行信用风险管理中的适用性分析及实证检验

在介绍 KMV 模型、Credit Metrics 模型、Credit Risk+模型和 Credit Portfolio View 模型这四种国际流行的信用风险管理方法的基础上,基于定性和定量分析相结合,对这四种信用风险管理方法进行比较分析,认为 KMV 模型最适合我国目前的国情。以2013年45家 ST 公司和与之配对的45家非 ST 公司以及2014年20家 ST 公司和与之配对的20家非 ST 公司为样本,对样本的违约距离进行实证检验。实证结果表明 KMV 模型基本上能够识别上市公司的信用状况,但是也有一些企业的违约距离不符合实际情况,这也说明该模型在我国商业银行信用风险度量中的识别能力有限,究其原因可能与该模型所要求的一些假设条件在我国尚不能得到有效满足等因素有关。因此,我国商业银行在对债务企业进行信用评价时,综合利用KMV 模型与债务公司的财务数据会使信用风险的度量结果更加可靠。     

用Logistic模型估计企业的违约概率

本文采用Logistic回归模型对企业的违约概率进行分析,选取2007年制造业ST和非ST的上市公司作为初始样本,使用正向逐步选择法根据样本企业2005和2006年的财务数据的平均值来预测2007年企业的违约状况.结果显示,在影响企业违约概率财务数据中.最重要的是企业的盈利能力,其次是偿债能力,营运能力、成长能力和公司规模的影响程度相对较弱.     

基于决策树的财务困境分析

本文以沪市A股上市公司为研究对象,选择因连续两年亏损于2010年被实行特别处理的上市公司为样本撮据2008～2010年的财务数据,运用SAS的Emerprise Miner模块建立了上市公司ST风险预警决策树模型。     

上市公司财务危机预警模型构建研究

为构建财务危机的预警模型,本文以我国证券市场制造业ST公司作为研究样本,选取2011-2015年40个ST公司和非ST公司作为建模样本,并从偿债能力、营运能力、发展能力、获取现金流能力以及营运能力5个方面选取了27个财务指标,先对其进行描述性分析,其次通过相关性分析,从中选取显著性强的6个财务指标作为模型变量进入回归,构建logistics模型并选取了10家ST公司和10家非ST公司结果对模型进行检验,结果证明该模型预测精度较好.     

外资银行进入后中资银行的杜邦模型分析

随着外资银行的进入,中资商业银行已经进入了一个高度竞争的的环境.通过杜邦模型,分析了15家中资商业银行2000至2007年的财务数据,用以研究我国外资银行进入与中资银行经营状况的关系.     

中小上市公司违约风险评估研究——基于修正的KMV模型

国内中小上市公司随着经济下行压力的刺激而加速了其信用风险的暴露,然而目前相对缺乏一套成熟的用于违约风险评估的方法体系。基于KMV模型的优越性及国内中小上市企业的特殊性,本文指出利用GARCH修正后的KMV模型可以有效地为我国中小上市企业违约风险度量提供判断依据。并据此选取30只ST与非ST中小企业板上市公司股票为样本,对其2014~2016年的财务数据和股票交易数据进行实证分析。研究结果表明,修正后的KMV模型适用于度量经济新常态时期中小板上市公司违约风险水平。     

基于BP神经网络的上市公司财务危机预警研究

本文将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,以2007年度沪市近三年首次被ST的非金融类上市公司和配对公司为研究对象,选取了2005年度80家上市公司作为建模的训练样本,并使用同期22家公司作为检验样本,分别建立了Logistic回归模型和BP神经网络模型,进行财务预警模型的实证研究。     

上市公司财务危机预警的实证研究

我国企业必须建立财务预警系统,以此帮助企业地预测、防范财务危机。本文选取了我国沪两市上市公司2008-2009年的80家ST公司和845家非ST公司作为研究样本,以2006--2007年的财务指标作为模型研究的变量,对上市公司财务危机进行预警研究。本文选择了8个财务指标作为建立模型的变量,然后采用统计中的贝叶斯判别分析方法,建立了上市公司财务危机的判别分析识别模型,模型预测效果良好,具有实际应用价值。     

基于BP神经网络的上市公司财务危机预警研究

本文将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,以2007年度沪市近三年首次被ST的非金融类上市公司和配对公司为研究对象,选取了2005年度80家上市公司作为建模的训练样本,并使用同期22家公司作为检验样本,分别建立了Logistic回归模型和BP神经网络模型,进行财务预警模型的实证研究。     

Z值模型对中国酿酒业上市公司的适用性研究

本文以Altman-Z值模型为基础模型来设定Z值模型,通过我国酿酒业26家上市公司的财务数据计算得出新的Z值模型,并以此新的Z值模型为基础,对我国酿酒业上市公司自2006-2010年五年的Z值进行计算,从中得出Altman-Z值模型对我国上市公司财务预警作用的适用性。     

Z值模型对中国酿酒业上市公司的适用性研究

本文以Altman-Z值模型为基础模型来设定Z值模型,通过我国酿酒业26家上市公司的财务数据计算得出新的Z值模型,并以此新的Z值模型为基础,对我国酿酒业上市公司自2006-2010年五年的Z值进行计算,从中得出Altman-Z值模型对我国上市公司财务预警作用的适用性。     

企业社会责任与财务绩效相关性实证研究

本文以我国80家化工行业上市企业2013-2015年的财务数据为样本,通过线性回归模型分析了企业社会责任与企业绩效之间的相关性,得出了我国企业社会责任与财务绩效之间呈显著正相关关系的结论.     

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.     

KMV模型的修正及在我国上市公司信用风险度量中的应用

通过对沪深两市30家ST公司和30家非ST公司的信用风险进行评估检验,结果表明,利用修正后的KMV模型能够较好地识别出非ST公司和ST公司之间信用风险的差别,比较准确地把握上市公司信用质量的变化趋势。     

我国上市公司财务危机预警模型的实证研究

为提供我国上市公司财务危机防范和控制的有效方法,基于30家上市公司近三年的财务数据,采用因子分析和Logistic回归法建立财务预警模型。实证结果表明,盈利能力方面的指标对上市公司财务状况起关键作用。     

专利与企业绩效关系研究

本文以58家机械设备制造企业为研究对象,采用2001-2008年的专利授权中的发明专利、实用新型和外观设计专利的数据以及2001-2009年的财务数据对专利与企业绩效的关系进行实证检验。研究结果表明:授权专利数(发明专利、实用新型和外观设计)对企业绩效没有什么显著影响。滞后2年和3年,授权专利数对企业绩效也没有显著相关性。     

甘肃商业银行信用风险的研究

本文利用改进的KMV模型,对甘肃省11家上市公司2010年中期财务数据进行分析,得到各个上市公司的违约距离和违约概率,比较了各公司的信用状况,得出甘肃省商业银行信用风险总体较低的结论,最后提出了控制研究甘肃省商业银行信用风险的几点建议。     

甘肃商业银行信用风险的研究

本文利用改进的KMV模型,对甘肃省11家上市公司2010年中期财务数据进行分析,得到各个上市公司的违约距离和违约概率,比较了各公司的信用状况,得出甘肃省商业银行信用风险总体较低的结论,最后提出了控制研究甘肃省商业银行信用风险的几点建议。