公司治理指标的财务危机预警实证研究——以民营上市公司为例

财务危机不仅仅是由于财务活动引起的,公司治理方面的缺陷更是导致危机发生的源泉。本文以2010年首次被ST的A股民营上市公司为研究对象,运用Logistic回归建立财务危机前两年的预警模型。研究显示,综合指标财务危机预警模型在一定程度上提高了预测准确率。     

上市公司财务危机预警模型构建

本文以2005年发生ST的A股上市公司为研究对象,采用行业和总股本规模作为选择配对样本的标准,构建了上市公司财务危机预警模型。预警指标除选择常用的财务指标外还引入了现金流量指标,并运用费雪(Fisher)判别准则,通过实证研究建立线性判别函数,以期为预测上市公司财务危机提供参考。     

财务危机预警模型中的非财务指标应用研究

财务危机不仅仅是由于财务活动引起的,非财务活动在某些情况下也会导致财务危机的产生。本文拟以2004年～2005年部分首次被ST的A股上市公司为研究对象,结合经过无量纲化处理的财务指标和非财务指标,使用主成分分析法和Logit回归建立财务危机前2年的预警模型。研究显示,引入非财务指标后的财务危机预警模型在一定程度上提高了预测准确率。     

制造业上市公司财务危机阶段性预警的实证分析

财务危机的形成具有阶段性特征,有必要根据所选取指标表现出的差异性来判断不同的财务危机阶段,从而对财务危机进行阶段性预警。本文选取了我国2010~2012年首次因财务状况异常而被*ST的43家制造业上市公司作为财务危机组样本,按照1∶1原则以同期43家非ST公司作为配对组样本,运用财务和非财务指标进行阶段性分析。研究发现:在财务危机爆发前五年,两组公司显著性差异指标在各年是不一样的,随着时间的推移,显著性差异指标个数呈现出一个逐渐增多的趋势;同一预警变量在不同阶段模型中的系数也表现出很大差异。     

上市公司财务危机预警的因素分析——基于沪深股市的实证研究

本文将传统的财务业绩评价指标与EVA融合,并借此分别对ST(危机公司)与非ST(正常公司)进行配对样本的差异性检验、相关性检验,筛选出与上市公司财务危机状况具有显著性关系的财务指标;通过logistic回归分析构建企业财务危机预警模型并通过检验证明,该模型能提供较强的预警鉴别能力。     

上市公司财务预警问题研究——基于证券市场财务数据的研究

本文借鉴Altman财务预警研究思想,选取了A股市场58家ST公司及58家非ST公司作为研究样本,建立财务危机预警模型进行了有效性检验。结果表明：多元判别模型在上市公司财务危机出现前一年的预测准确率达到95％,并且具有提前三年预测出上市公司财务危机的能力。同时还发现,随着财务危机企业ST戴帽年的临近,财务危机企业与非财务危机企业各预警变量值间的差异明显扩大。     

高校财务管理中存在的问题及其对策研究

本文针对“ST”财务困境企业的分界点不能准确判断出企业是否有足够的现金流、能够真正避免财务危机的不足，选取能反映企业财务安全的“现金类”指标，采用主成分分析法，通过对上市公司财务危机状况的实证研究，建立了上市公司财务预警模型，从而提供了相对准确预测企业财务危机的工具。     

上市公司财务危机预警研究

由于市场竞争非常残酷,企业发展可能陷入财务危机,而财务危机的发生并非突然,是一个逐步、渐进的过程。因此,财务危机不但具有先兆,而且是可以预测的。本文选取我国沪深两市2005年至2007年23家ST上市公司,同时选取了23家非ST公司作为对比样本作为研究对象,进行财务危机预警研究。结果发现：资产负债对财务危机不显著,总资产周转率与财务危机显著。     

上市公司财务危机预警研究

由于市场竞争非常残酷,企业发展可能陷入财务危机,而财务危机的发生并非突然,是一个逐步、渐进的过程。因此,财务危机不但具有先兆,而且是可以预测的。本文选取我国沪深两市2005年至2007年23家ST上市公司,同时选取了23家非ST公司作为对比样本作为研究对象,进行财务危机预警研究。结果发现:资产负债对财务危机不显著,总资产周转率与财务危机显著。     

上市公司财务危机预警“Z”值区域研究与分析

本文以上市公司作为研究对象,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,利用奥特曼的Z记分模型作多元判别分析,测试符合我国上市公司实际情况的Z值,并将其作为我国上市公司财务危机预警的指标值。实证结果显示,采用多元判别分析可以得到判别财务危机公司与非财务危机公司的Z值区域,并且可以保证较高的判别精确度。同时也发现,相对于主营业务收入指标,现金流量指标为更好的警兆指标。     

引入风险水平的外贸上市公司财务预警研究

本文以我国股票市场上因"财务状况异常"而被特别处理的外贸上市公司为研究对象,引入风险水平指标,运用因子分析、Logistic回归分析相结合的方法构建了我国外贸上市公司财务危机发生前三年的预警模型,并检验了该模型的有效性。     

财务危机预警工具:基于EVA的BP神经网络模型

本文以2003-2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究.实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度.     

我国制造业上市公司财务危机预警研究

文章以制造业上市公司为例,选取2010—2012年首次被ST的公司及其配对公司作为样本,前两年样本用于建模,第三年用于检验,设计从财务和公司治理两个角度出发的财务危机预警指标,并从中筛选出预警能力较强的指标,通过因子分析提取公共因子后构建Logistic回归模型,其回代与预测准确率分别为79.41%和78.57%。     

上市公司财务危机预警

本文选取在2004-2006年因财务状况异常而被特别处理的上市公司(简称ST公司),同时选取同行业、规模相近的正常公司(简称nst公司)作为配对样本.通过比较两类公司的财务指标均值,以及对t值的分析.总结了危机公司的财务指标特征.力图在分析上市公司财务危机成因的基础上,探讨各财务指标对上市公司发生财务危机的预警作用.     

上市公司财务危机预警的因素分析——基于沪深股市的实证研究

本文将传统的财务业绩评价指标与EVA融合，并借此分别对ST（危机公司）与非ST（正常公司）进行配对样本的差异性检验、相关性检验，筛选出与上市公司财务危机状况具有显著性关系的财务指标；通过Logistic回归分析构建企业财务危机预警模型并通过检验证明，该模型能提供较强的预警鉴别能力。     

财务危机预警在我国上市公司的实证研究

本文以我国上市公司为研究对象，将沪深两个证券交易所上市的ST公司界定为发生财务危机的公司。选取了40家ST公司和非ST公司共80家公司为样本，对我国上市公司财务危机预警问题进行了实证研究。     

基于Fisher判别的上市公司财务危机预警

本文以上市公司为研究对象,运用logistic回归对其进行财务危机预警研究,研究结果表明Fisher判别法具有较好的财务危机预警效果,能够在危机发生的前两年做出较为准确的预警。     

企业财务危机预警指标阶段性预处理研究

本文采用Mann-Whitney检验、粗集理论中知识约简方法及财务数据结构下层次化处理的定性手段,对预警指标阶段性信息的差异性与重复性进行预处理。以商业类上市公司为样本,通过采用ANN预警模型进行实证分析。结果发现:在财务危机发生前两年,指标信息差异性对预警准确性有较大的影响;在财务危机发生前第三与第四年,指标信息重复性影响较大。通过不同的预测期相应采用不同的指标预处理方法,可以提高预警效果。     

财务危机预警工具:基于EVA的BP神经网络模型

本文以2003～2005年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象,采用BP神经网络方法构建了整合EVA指标的财务危机预警模型,并进行了实证研究。实证结果表明:整合EVA指标的BP神经网络模型较Logistic模型具有更高的预测精度。     

上市公司财务危机形成原因分析

在激烈的市场竞争中,风险和机遇是并存的。但是,如果上市公司自身披露的经营过程中存在的困难和问题不能引起管理层的足够重视并及时解决,就会不断恶化,积累到一定的程度就会导致财务危机的发生。产生危机前,大多数公司都存在的困难和问题可能就是财务危机形成的主要原因。本文以上市公司产生财务危机前两年的年报中披露的经营中存在的困难和问题为基础,结合其特别处理公告,深入探讨可能导致上市公司陷入财务危机的主要原因。本文的研究样本是2001～2006年沪、深两市的147家因连续两年亏损、每股净资产低于股票面值和被出具非标准审计意见的而被特别处理的ST或*ST公司。