现金流对我国上市公司财务危机的影响实证分析

伴随着近年来我国适度从紧的货币政策和出口形势的恶化,越来越多的企业因现金流短缺而导致企业财务状况恶化。选取了在2006年度和2007年度新增被特别处理特别处理的93家上市公司,并选取相关样本与其配比,通过建立以现金流为基础的回归模型进行实证分析,发现ST企业在陷入财务危机前投资活动净现金流量与其盈利能力负相关,投资活动产生的现金流量占现金流量的主要地位。这表明ST企业陷入财务危机可能与其盲目投资有关,同时提醒更多的企业更多关注主营业务,提高经营现金流量。     

我国上市公司财务危机预测分析

本文以上市公司被ST(特别处理)作为企业陷入财务危机的标志,运用Fisher多元判别分析、logistic回归分析和神经网络方法构建判别分析模型进行实证分析。比较其预测结果发现,神经网络方法的预测准确率明显优于Fisher多元判别分析和Logistic回归分析,因此,神经网络方法更适合于企业财务危机预测。     

上市公司财务危机预警模型的实证分析

我国实行"特别处理"规定以来,每年总会有一些企业由于财务状况异常被证监会予以特别处理(ST或*ST),这不仅危及企业自身的生存和发展,也会给其他利益相关者造成严重的损失.因此,本文运用Logistic回归法构建企业财务危机预警模型,以期能够帮助上市公司预防财务危机的发生.     

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Logistic回归分析的我国民营企业财务危机预警的实证研究

民营企业的经营风险和财务风险十分突出,本文以民营上市企业为具体的研究对象,构建财务指标体系,运用数理统计的回归分析方法,建立适用于民营上市公司的财务指标预警模型,正确地预测企业财务危机,试图为民营上市公司的管理层提供有效的决策依据。     

基于决策树的上市公司财务危机预警

近年来出现危机的公司越来越多,提前预测财务危机具有重要的意义。目前针对财务危机的研究很多,预警模型也多种多样,本文采用了决策树模型,并将决策树模型预测结果与常用的logistic回归模型的预测结果进行了比较,以验证决策树模型在财务危机预警中的作用。     

上市公司财务危机预警Logistic模型实证分析

以我国A股上市公司为研究对象,选择2007年的ST公司和非ST公司共60家作为样本。运用统计方法,选取20个财务指标进行因子分子,建立Logistic模型。实证研究表明该模型具有较高的判别准确率,可以为投资者、债权人和管理者提供判别依据。     

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。     

我国上市公司财务危机成因分析

在日益复杂多变的市场环境下，我国上市公司遭遇财务危机的现象屡屡发生。本文研究了财务危机的涵义，分析了造成我国上市公司财务危机的国家宏观经济环境、经济体制、行业等外部因素，以及公司战略决策、治理机制、财务管理等内部因素，重点从公司盲目扩张的多元化经营、债务比例失衡、一股独大、内部人控制现象和应收账款数额巨大等方面进行了阐述。     

我国上市公司财务危机预警模型的实证研究

本文以我国上市公司指标为研究对象,以25家因财务状况进入特别处理的公司和25家财务正常的上市公司为样本,选取了6个变量指标,通过单变量模型,一元判定模型,Fisher判定模型和logistic模型四种分析方法对公司的财务状况进行实证分析。单边变量立面分析模型和一元判定模型运用单变量对财务危机进行简单预测,误差大,预测能力差,而Fisher模型和logistic模型从多变量进行预测,预测能力明显比单变量强,其中logistic模型预测能力最强。     

我国上市公司财务危机预警问题研究

文章根据我国上市财务危机必要性进行分析,提出财务危机预警分析的方法,帮助上市公司解决在经营生产过程中遇到的财务危机.     

浅析基于现金流量的上市公司财务危机预警

<正>一、基于现金流量建立财务危机预警系统的必要性企业财务困境不仅是市场经济中的普遍现象,也是一个世界性的问题。上市公司存在的经营业绩危机及其所引发的潜在市场风险不容忽视。目前我国财务危机预警指标大多以基本的资产负债表和损益表中的财务比率为依据,但受财务信息失真影响,传统的财务危机预警的各个指标在经过各种人为因素调整之后,传统财务理论中的持续经营假设逐渐松动,企业面临的不确定性日益增大,企业因财务危机导致经营陷入困境甚至宣告破产的例子更是屡见不鲜。因此,寻找新的预警指标,     

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％。     

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.     

基于现金流量的我国制造业上市公司财务预警研究

文章基于现金流量的视角,从偿债能力、获利能力等七个方面设计了财务预警的指标体系,利用Logistic分析方法,构建了我国制造业上市公司财务预警模型。研究结果表明:所构建的模型能够对选取的制造业上市公司财务风险的发生作出较为准确的预测,发生财务风险前三年的预测准确率分别为72.5%、82.5%和70%。     

财务危机预警分析的方法

每个企业都可能发生财务危机。如何建立合理预警机制,提前识别财务危机已成为现代企业财务管理的重要内容。笔者介绍几种常见的定量预警分析模型,包括单变量模型和多变量模型,并针对性地分析各模型的优缺点。     

不良上市公司客户制造财务危机对银行的危害分析

银行中的上市公司客户一般被认为是优质客户。但是,近年来在经济现实中却存在着十分严重的两极分化现象,除了有较大比例的优质公司外,还有一些上市公司问题十分严重,其发生财务危机导致银行贷款出现不良,给银行带来巨大的损失。据统计,建设银行2005年底上市公司客户贷款不良率为4．62％,高于全行平均不良率0．29个百分点,到2007年9月则上升到5．27％,高于全行平均不良率2-1个百分点,不良客户占比为10．25％。这说明即使在股市行情高涨的情况下,少数上市公司的财务反而更加恶化,严重地吞噬着银行的资产。因此,认真研究上市公司发生财务危机的原因。特征以及各类财务危机对商业银行贷款质量的影响就显得十分必要。     

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。     

现金流视角下的财务危机预警体系的构建

由于现金流量指标以真实的现金收付为标准,具有不易被人为调节与粉饰的刚性,因此,本文从现金流的角度选择了能反映企业的偿债能力、财务弹性、获现能力和现金流量结构等方面的关键性现金流指标,以期能较为直接地反映企业整体的财务支付能力、融资能力、应对危机的反应能力,进而对揭示和防范企业潜在财务风险起到预警作用。