上市公司财务预警模型的研究评述

本文首先给出了财务预警模型的研究背景和意义,然后对财务危机的含义进行了界定。在系统梳理国内外研究上市公司财务预警模型的基础上,对使用BP人工神经网络模型来进行财务预警的思想及其在Matlab中的编程进行了简要介绍。     

综合类上市公司财务危机预警模型初探

以1998—2004年沪深两市首次被特别处理的A股综合类上市公司为研究对象，通过均值比较、配对样本T检验和Z检验，从9个方面的27个研究变量中选取了9个差异显著的变量，建立了危机前（t-2）年的判别分析模型、逻辑回归模型和人工神经网络模型。各种模型均取得较高的预测效果，尤其是判别分析模型，判正率高达89．29％。     

证券公司失败预警研究综述

2008年美国主要投资银行的基本崩溃,使得美国次贷危机迅速演变为传染遍及主要发达国家的金融危机,进而导致全球经济危机.这一系列危机表明,及早对证券公司(投资银行)的失败进行预警极为重要.本文通过对证券公司失败预警研究成果进行归纳分析,为证券公司失败预警系统的建立完善提供了进一步研究的基础.     

证券公司财务指标失败预警能力研究

2008年的金融危机重创了全球经济,而其间美国贝尔斯登、雷曼兄弟、美林等著名投资银行的失败在全球金融危机中又起到了推波助澜的作用.这就要求我们及早有效地对证券公司(投资银行)的失败进行预警.而证券公司的财务状况都会通过一些敏感性财务指标反映出来,所以找出对证券公司失败有预警能力的指标变得尤为重要.本文将在对主要的一般企业失败预警模型和证券公司失败预警模型所涉及的财务指标进行全面梳理的基础上,结合证券公司的特点设计出一批新的财务指标,然后对这些财务指标的失败预警能力进行实证研究,从而明确对证券公司具有较好失败预警能力的财务指标.     

运用财务失败预警模型对上市公司进行财务分析

财务失败预警模型在我国的运用仅止于理论上的探讨，决策当局、企业管理层及投资者均缺乏主动运用该模型进行相关决策的意识。本文试图以一个上市公司为例，通过运用财务失败预警模型对其进行财务分析，以证如能引起足够重视，可知其早已呈现出财务失败的征兆。一、置身竞争激烈的经济社会，企业随时随地会面临财务失败的威胁。财务失败指一个企业无力偿还到期债务的困难和危机。从资产存量角度看，财务失败表现为企业总资产账面价值低于总负债账面价值，即企业净资产为负数；从现金流量角度看，财务失败表现为企业现金流入小于现金流出，即…     

上市公司财务危机预警研究

基于2003-2005年ST股票和相应的非ST配对股票的样本数据,本文选择包括衡量盈利能力、偿债能力和营运能力的共10个财务指标进行实证分析并建立相应的财务预警模型。实证结果表明,净资产收益率解释变量几乎涵盖其他变量的所有信息,以净资产收益率为解释变量的模型具有最好的判别效果。     

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。     

经营失败的财资误区

再伟大的商业机构,如果在财资目标上误入歧途,后果都不堪设想。     

基于Logistic模型的中小上市公司财务风险预警研究

随着社会主义市场经济的深入发展,中小上市企业有必要建立一套有效的财务危机预警机制.本文建立Logistic回归模型,以2008-2016年40家中小上市公司为样本,对财务指标及非财务指标分析后提取2个因子,得到财务风险预警模型.带回样本数据证明模型综合准确率可达81％,具有较好的预警作用.     

基于贝叶斯网络的上市证券公司风险预警模型研究

上市证券公司的风险预警模型能够为政府监管、证券公司稳健发展以及投资者研判提供依据。以上市证券公司风险管理指标体系为基础,利用贝叶斯网络方法以及支持向量机、随机森林和多项Logit模型分别建立风险预警模型进行比较,并在实证中针对上市证券公司的不平衡数据特征,用 SMOTE抽样对数据进行预处理。最终实证表明：从平均准确率和标准差两个角度比较,SOMTE抽样增加了贝叶斯网络的预测效果,机器学习方法要优于多项Logit模型,贝叶斯网络方法效果最佳。     

基于Logistic模型的我国上市公司信用风险预警研究

以我国沪深两市A股上市公司为研究对象,选取2010年至2012年首次成为ST的81家公司和对应的81家非ST公司为研究样本,运用20个财务指标进行因子分析,并根据Logistic模型对所得因子进行回归分析,建立预测模型。研究结果表明模型具有良好的预测效果,在上市公司出现信用风险之前的预测准确率在85%以上,可以为投资者、债权人和监管机构等提供较为准确地反映上市公司信用风险状况的信息。     

基于人群搜索算法的上市公司的 Z-Score 模型财务预警研究

针对传统的 Z-Score 财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将 SOA 算法的良好寻优能力和 Z-Score 财务预警模型结合起来,提出一种改进的 Z-Score 财务预警模型,构建出 SOA 算法优化 Z-Score 财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的 Z-Score 财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于 SVM 算法和 AdaBoost 算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了 Z-Score 财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。     

基于上市公司财务指标的贷款定价研究

企业的财务指标对于商业银行确定贷款定价具有重要的作用。本文以我国沪市上市公司2002-2004年的贷款利率信息和相应的公司财务信息为研究对象,通过实证分析得出了如下结论:1．企业的财务指标对贷款定价的影响是显著的;2．影响短期贷款和长期贷款的财务指标的差异较大。     

基于独立性的上市公司独立董事制度研究

独立性是独立董事制度的灵魂,没有独立性,独立董事作为监督者的作用将不复存在.独立性包括形式上的独立和实质上的独立两个方面.形式上,除担任董事外,独立董事与公司不能有其他形式的联系.只有形式独立是不够的,还必须保证实质独立,独立董事应以第三者立场发表意见,不受重要股东,公司经理层及其他利益相关者的影响,客观公正的行使职责.我国上市公司引入独立董事制度虽然有十多个年头,但是独立董事独立性的缺失使得这一制度实施的实际效果并不是很理想.     

上市公司反恶意并购研究

股权分置改革带来的市场全流通格局和管理层新颁布的《上市公司收购管理办法》开启了市场化并购的大门，同时也为恶意重组与并购黑手开启了机会之窗。上市公司构建一个有效的反恶意并购机制已经是当下必须面对和不可回避的重大实践课题，这对我国正处于转型期的资本市场来说具有重大战略意义，因此，市场参与各方特别是上市公司要高度关注市场化并购到来可能带来的不利影响，立足于未雨绸缪，通过改变公司治理的思想观念、调整和修改公司章程内容、储备反恶意并购手段、政府创造宽松环境，以全力构建起有效的反恶意并购机制。     

基于价值创造的A股上市公司投资价值研究

创造价值是上市公司的根本目的及其具备投资价值的基础.本文采用资本成本收益分析法对1997-2006年十年间我国A股市场上市公司的资本成本和股东要求的资本回报率进行了实证分析,结果表明整体而言,此期间上市公司股东要求的资本回报率平均高于同期银行存款利率与五年期国债利率平均值,但低于银行贷款利率平均值,上市公司创造价值能力低,整体上投资价值不大.文章分析了我国A股市场上市公司资本回报率低的原因,指出增强企业资本成本意识,加速债券市场发展,提高上市公司的整体质量进而提升其创造价值的能力,是提高我国A股市场上市公司投资价值的根本途径.     

基于相依违约的上市公司担保风险度量研究

本文运用基于相依违约的混合模型度量上市公司担保风险,并进行了实证研究.结果表明:此模型能很好的预测上市公司对外担保的违约概率,可对上市公司信用进行评级;在敏感性分析中,违约概率对波动率、无风险利率和相依结构比较敏感,这能为风险管理提供一定的参考.     

上市公司财务欺诈问题的研究

目前,对于财务欺诈的研究,集中在成因理论和制度防范上,大多采用规范分析的方法。本文从财务欺诈的成因分析入手,结合我国证券市场己披露案例的研究,我国证券市场的现状,深入分析了财务欺诈的成因。主要有外部环境制度上的缺失因素,也存在企业内部治理结构缺陷的影响。尤其在我国特殊的市场体制下,财务欺诈更是有它自身形成的诱因,阐述了从独立审计的角度,建立应对财务欺诈的防范体系的对策。