基于BP-Adaboost的上市公司财务危机预警实证研究

文章提出了将Adaboost算法与BP神经网络相结合的方式构建模型,应用于我国上市公司财务危机预警的研究中,对60家ST和60家非ST的上市公司的财务数据进行实证检验。结果表明,Adaboost算法的引入,提高了神经网络的预测精度,具有较好的实际应用价值。     

2013年中国非金融类上市公司财务安全评估报告

本报告使用“中国非金融类上市公司财务安全总指数（FinancialSecuritylndex，简称FSI总指数）”，根据所有非金融类上市公司上年度年报、当年期中报和三季度报，来对2013年全年和2014年一季度的上市公司财务安全状况进行评估和分析。     

上市公司财务风险预测的实证研究——以广西上市公司为例

本文采用Z计分模型对广西上市公司进行财务风险预测,指出当前广西上市公司总体存在较大的财务风险,但将向风险小的方向变化。实证分析表明,Z计分模型适合于广西上市公司财务风险预测。     

Logit模型对新材料领域上市公司的信用风险评估

文章选取了几家新材料领域中的上市公司,通过对其年报各种财务指标的处理,建立了上市公司信用情况的Logit模型,利用该模型可以对上市公司一年后的信用情况进行预测和评估。文章拓展了logit模型在新材料领域中预测信用风险方面的应用,结论表明新材料领域上市公司的盈利能力是信用风险的最关键因素。     

江浙中小上市公司可持续增长财务评价研究

本文采用实证研究的方法,利用因子分析和聚类分析,对我国江浙中小上市公司2004～2008年的可持续增长进行财务评价,构建了一套适合江浙中小上市公司可持续增长的财务评价模型,通过样本检验,发现这一模型对江浙中小上市公司的可持续增长有一定预测价值。     

我国上市公司赊销战略实证研究

统计分析发现,1990-2009年这20年间,我国非金融类上市公司赊销战略的使用呈现出逐年萎缩的趋势。借助tobit截断数据模型以及interval模型的实证分析发现,最近20年各省连续景气的经济和持续向好的法治秩序、趋向宽松的货币政策以及上市公司年龄和规模的年度均值逐年递增的趋势都是上市公司赊销战略运用持续减少的原因。进一步分析显示,我国上市公司赊销比率逐年萎缩的同时赊购比率则逐年扩张,这意味着我国上市公司正脱变为既掠夺上游企业又挤压下游企业的＂恶霸式＂企业。     

基于PCA-PNN的制造企业财务预警研究

财务预警通过模型的建立可为公司的财务风险规避提供理论基础,评估模型的建立方式与预测准确率密切关联。概率神经网络(PNN)常用于模式分类,为建立以PNN为基础的优化预警模型,以90家制造企业上市公司2016年的31个指标作为样本构建预测模型。实证得出:传统PNN的预测正确率为50.0%,加入主成分分析(PCA)的PCA-PNN的预测正确率为87.5%。     

“阿尔曼”模型在我国上市公司财务预警系统中的应用——基于沪市上市公司2010年 XBRL 文档

阿尔曼模型(Z-Score 模型)是多元线性函数回归模型,是理论界和学术界预测企业财务危机的一个重要的函数模型,本文在系统阐述模型概念及相关理论的基础上,选取沪市 XBRL 文档数据中披露的868家上市公司(剔除了异常数据)作为样本,对上市公司的财务风险进行了实证分析,并且验证了阿尔曼模型在财务风险预测中的应用,同时针对ST、*ST 公司存在的财务风险进行了单独的分析和预测,在分析中总结出各项指标对 Z 值的影响,进而提出预防企业财务风险的对策     

“阿尔曼”模型在我国上市公司财务预警系统中的应压——基于沪市上市公司2010年XBRL文档

阿尔曼模型（Z--Score模型）是多元线性函数回归模型,是理论界和学术界预测企业财务危机的一个重要的函数模型,本文在系统阐述模型概念及相关理论的基础上,选取沪市XBRL文档数据中披露的868家上市公司（剔除了异常数据）作为样本,对上市公司的财务风险进行了实证分析,并且验证了阿尔曼模型在财务风险预测中的应用,同时针对ST、＋ST公司存在的财务风险进行了单独的分析和预测,在分析中总结出各项指标对Z值的影响：进而提出预防企业财务风险的对策。     

基于XGboost模型的农业供应链金融信用风险测度研究

随着近年来农业供应链金融的发展,如何测度和控制农业供应链金融企业的信用风险变得愈加重要。选取76家农业上市企业为研究样本,选取了企业基本情况、盈利能力、营运能力、资金周转能力4个一级指标以及14个二级指标构建农业行业上市公司信用风险评估指标体系,对比分析XGboost模型和Logistic模型的信用风险评估结果。实践表明,两个模型都具有良好的预测能力,XGboost模型在性能和预测精度上略优于logistic模型。     

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。     

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。     

我国农业上市公司财务预警模型效果的比较研究

文章基于2003—2005年我国沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块上市公司的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且越接近被ST年份其预测准确率总体上越高,其中加入行业修正值及现金流量指标的分数模型的预测准确性在各时点均最高。文章的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,最后得出结论并指明后续研究方向。     

我国农业上市公司财务预警模型效果的比较研究

文章基于2003—2005年我国沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块上市公司的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且越接近被ST年份其预测准确率总体上越高,其中加入行业修正值及现金流量指标的分数模型的预测准确性在各时点均最高。文章的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,最后得出结论并指明后续研究方向。     

我国农业上市公司财务预警模型效果的比较研究

文章基于2003—2005年我国沪深两市农业上市公司的样本数据,比较了单变量预警分析、Z计分模型、Zeta模型、修正的F模型以及分数模型对我国农业板块上市公司的财务预警效果。结果表明,后三者的预测准确率明显较高,并且越接近被ST年份其预测准确率总体上越高,其中加入行业修正值及现金流量指标的分数模型的预测准确性在各时点均最高。文章的实证结果提示了关注财务预警分析的行业差异性并进行更多深入的具体行业分析的必要性,最后得出结论并指明后续研究方向。     

基于不同指标类型的财务危机预测模型比较——来自我国制造业上市公司的实证研究

本文选取我国证券市场上446家制造业上市公司,以因财务状况异常而被ST作为公司进入财务危机为标志,分别建立了基于财务指标的危机预测模型、基于非财务指标的危机预测模型和基于混合指标的危机预测模型,并对模型的预测结果进行了比较分析。分析发现,财务指标模型对于训练样本预测精度好于非财务指标模型,但模型外推性(稳定性)不如非财务指标模型。财务指标模型和非财务指标模型的互补性较强。混合指标模型兼具了单指标类型模型的优点,对于训练样本和测试样本的预测精度都具较高水平。     

CEO的政治联系、股权性质、市场化程度与公司业绩——基于中国上市公司的实证研究

由于传统"关系"文化的影响以及政府在国民经济中的地位,很多上市公司CEO都具有政治背景。通过使用沪深315家非金融类上市公司1997—2012年的相关数据,对CEO的政治联系、公司所有权性质以及市场化程度对公司业绩的影响进行了实证分析。研究发现:CEO的政治联系总体上扮演着"扶持之手"的角色,能够提高公司业绩,特别是非国有上市公司和市场化程度高地区的上市公司的经营业绩;但是对国有上市公司没有显著影响,对市场化程度低地区的上市公司甚至有显著的负相关性。     

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。     

APT模型对深圳股票市场有效性的实证检验

文章以套利定价理论为基础,从深圳股票市场随机选择了50家上市公司作为数据样本,采用诸如怀特检验、Durbin.Watson检验的分析方法对样本数据进行实证分析.从微观层面上对套利定价模型在深圳股票市场的有效性进行了检验.实证结论表明:股票价格的变动是随机的且不可预测的,即套利定价模型在深圳股票市场是无效的.     

我国农业上市公司财务困境预测的实证研究

文章以我国农业上市公司为研究对象,选取了13家处于财务困境的公司和20家财务正常的财务公司为样本,采用了单变量和多变量的判定分析方法,运用适合农业企业的财务预警模型进行实证研究,并且探索出如何采用适当的方法对农业上市公司财务困境进行正确的预测,最后作出评价并得出结论.