探索主成分分析法构建公立医院财务风险预警模型

目的:对公立医院财务风险预警模型中采用主成分分析法进行构建的作用及效果进行分析研究.方法:采用主成分分析法对公立医院的相关财务风险指标进行处理,并构建出财务预警的综合评价模型,通过样本医院相关数据对这一模型加以验证评价.结果:财务风险预警模型的准确度较高,存在实际应用价值.结论:以主成分分析法进行公立医院的财务风险预警模型构建,对于准确判断公立医院的财务状况,有效识别医院中潜在的财务风险有较好的帮助.     

行业与区域的企业财务危机预警模型比较研究

本文运用多元判别模型、Logit模型、主成分模型,对不同行业和地区的企业进行财务危机预警研究,进而分析判别准确率的差异.同时,对预警模型的指标选择和不同类型危机的预警判别进行了比较分析.本文研究生成的预警模型可以提供给商业银行进行风险度量使用.     

以主成分分析法构建企业财务危机预警模型

财务危机预警模型的建立,对企业预防和化解财务危机,提高其危机预警管理水平有着重要的意义.目前国内外学者对财务危机预警模型的研究主要集中在多元回归分析模型、多元判别分析模型、神经网络预警模型等模型的构建上,本文将采用主成分分析法,利用上市公司财务数据,构建财务危机预警模型.     

Z-score模型最优分割点的确定方法比较——基于违约风险预测能力的分析

Z-score模型在对企业进行财务困境和违约风险判别方面具有重要的应用价值,最优分割点的确定方法对于提高模型的违约风险判别能力至关重要.本文以医药生物行业上市公司为样本,运用Fisher逐步判别法从15类财务比率中筛选出判别能力较强的7个指标构建了Z-score模型,并尝试采用加权平均法和考虑先验概率及误判成本的ZETAc模型法分别确定最优分割点.研究发现,ZETAc模型法预测企业违约风险的能力明显优于加权平均法.     

企业财务预警模型评析

企业通过构建财务预警模型,能及时掌握企业的有关财务风险的信息,有效地防范和化解财务风险,对保证企业持续、健康、有效地经营具有重要的作用。本文对财务预警模型进行了规范性研究。首先,概述了财务预警的内涵和作用,并根据财务预警模型是否具有自我学习功能划分为静态预警模型和动态预警模型。其次,通过这两大类财务预警模型和各个具体模型的比较评析,发现财务预警模型的局限性,并针对这些局限性,结合我国具体国情,对如何构建切合企业实际的财务预警模型提出了建议和对策。     

多极模糊综合评判法在企业财务风险预警中的运用

一、序言国内外的大量实例表明,陷入经营危机的企业几乎毫无例外地都是以出现财务危机为征兆。企业要进行有效的财务管理,必须了解奉献的来源和特征,正确预测、衡量财务风险,进行适当的控制和防范,降低财务风险给企业带来的损失。最早提出财务预警的学者是比佛(Beaver,1966),他首创以单变量分析法建立了财务危机预测模型。几乎同时,A ltman(1968)提出多变量财务模型预测公司危机,使用判别式分析,他实证研究用五个财务比率的判别式预测了公司破产。目前国内在这方面的研究也主要集中在比佛提出的单变量分析和奥特兰的“Z分数模型”多变量分析方法,我国学者周首华等在1996年对Z分数模型加以改造,提出了财务预警的新模型—F分数模型。但当前的研究一般是利用历史数据采用预警指标等级界限划分多元统计分析等方法从企业外部构造企业财务危机的预警模型。而从企业财务管理角度来说,应从企业内部建立与企业经营特征相适应的预警模型。本文以通信企业为例,采用多因素层次分析法,对影响通信企业财务风险因素指标进行分层研究,建立通信企业的财务预警指标体系并运用模糊综合评判法的方法建立了评价模型,对其进行财务风险预警实证分析。二、财务风险预警评价模型...     

基于Z-Score模型的我国房地产业上市公司财务风险的实证分析

在宏观经济紧缩和严厉调控政策的影响下,我国房地产企业已经出现了显著的财务风险.本文运用Z-Score财务风险预警模型,对在深市A股上市的61家房地产企业财务风险进行了实证研究,并在此基础上针对性地提出了房地产企业加强财务管理和风险防范的建议.     

企业财务风险预警的思考

财务风险预警是企业财务管理的重要手段,在企业经营管理中,通过构建完善的财务风险预警体系,提前对财务风险因素进行识别、评估并发出预报,能够有效防范重大财务风险事件的发生.本文研究探讨了企业财务风险预警的构建以及财务风险的防范措施,期望对提高企业财务管理水平有所帮助.     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于CFaR模型与Logistic回归的财务困境预警研究

从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究：首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。     

基于因子分析法的城市商业银行财务风险预警体系研究

城市商业银行作为我国金融体系中重要的组成部分,它的稳定和发展对整个国家的金融和经济运行都有非常重要的意义。在借鉴国内外关于城市商业银行财务风险预警研究的基础上,以多家城市商业银行的年报数据为基础,运用科学方法遴选出一套有效的银行财务风险预警指标体系,采用因子分析赋权法确定了各指标的权重,构建了城市商业银行财务风险预警体系的综合度量模型,并对某城市商业银行的财务风险指标进行实证检验和分析。     

基于财务视角的企业核心竞争力评价模型

以评价核心竞争力为目的,将评价核心竞争力的财务绩效单独列出来,结合因子分析法的分类优势和主成分法的降维优势,重新构建了"因子分析一主成分分析"的评价法,并结合雷达图构建企业财务核心竞争力的评价模型进行的实证分析表明,该模型可以为企业经营者和投资者评价企业核心竞争力提供借鉴.     

基于经营决策的财务预警体系构建

以Z计分模型为代表的财务风险预警多元判别模型,是根据上市公司在特定时间段的资料进行统计计算得出的。本文从中小型非上市企业内部决策的实用性角度,提出建立适合企业自身特点的单变量财务预警分析模型,以降低企业的经营与决策风险。     

关于ST风险预警模型文献综述 ——基于股权特征和内部控制视角

纵观国内外研究状况,关于财务风险预警模型的研究主要有两类:传统统计类模型构建和人工智能型模型构建.传统统计类模型包括一元判别模型、多元判别模型、条件概率模型、生存分析模型等.人工智能型模型包括神经网络模型、遗传算法模型、支持向量机模型等.     

风力发电企业财务风险预警指标体系分析

本文主要是对风力发电企业财务风险预警指标体系的构建,文章在进行风险分析的基础上对风力发电企业的财务风险进行了分析,根据指标构建原则,在传统预警指标体系的基础上,构建了风力发电企业财务风险的预警指标体系。在对风力发电企业面临的特殊风险进行研究的基础上,结合我国的风电企业的实际,构造了一套具有自身特点和实用价值的财务风险预警指标体系。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

基于COX模型的上市公司财务困境预警研究

基于上市公司的财务信息,采用COX模型构建了上市公司财务困境预警模型,并实证检验模型的预测效果。在对现有研究成果进行深入剖析的基础上,提出了用于财务困境预警的COX理论模型,并以上市公司的财务信息作为信息源,对上市公司财务困境预警的COX模型进行实证研究,通过交叉比对分析验证模型的预警能力。     

国有企业财务风险预警研究

国有企业在经营和发展的过程中,往往关注自身业绩和价值而忽视了企业财务风险.财务风险预警是现代企业管理的重要内容之一,本文主要针对国有企业的财务风险预警体系进行探讨研究.本身阐述了国有企业财务风险预警体系的内涵与作用,通过分析国有企业当前财务风险管理的现状,并提出构建国有企业财务风险预警体系的措施建议,以促进国有企业降低经营风险和财务风险,避免造成国有企业资产损失.     

企业财务危机困境预测模型研究——主成分分析基础上的Logit模型

本文选取沪深两市在2003-2005年度被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行实证研究,尝试建立主成分分析基础上的 Logit 模型对财务危机进行预测,结果显示,主成分分析基础上的 Logit 模型能够有效预测财务困境。     

基于灰色神经网络的农业上市公司财务预警实证研究

行业的特殊性让农业上市公司面临的财务风险呈现突发性、不确定性和普遍性等特征。本文以我国农业板块的37家上市公司为研究对象,构建了包含流动比率、资产负债率、总资产周转率、资产留存收益率、每股经营现金流量、每股净资产等在内的财务预警指标体系,基于灰色预测GM(1,1)模型与BP神经网络模型建立了农业上市公司财务预警模型。实证研究结果表明:该财务预警模型能够有效的实现对农业上市公司财务危机动态预警,因此能对其利益相关者提供科学有效的参考。