关于财务困境预测问题的探讨

财务困境作为一个前沿的课题,已经得到了长足的发展。本文主要针对财务困境预测的理论依据、预测变量选择以及多分类问题分析探讨。根据对国内外文献梳理,提出后续展望。     

财务困境预测的参数方法与非参数方法及其比较

精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人、监管层等利益相关者有重要意义.在对国内外最新的财务困境预测的研究成果进行总结与评价的基础上,根据各预测方法对总体的分布限制,将预测方法分为参数方法和非参数方法两大类别,比较分析了各类方法的优势和不足.同时,探讨了财务困境预测方法的新思路,发现运用新的人工智能方法以及联合预测方法与财务困境预测研究将是今后的发展趋势.     

上市公司财务困境预测研究

财务困境是一个由财务状况正常到逐步恶化的过程,因此,财务困境是可以预测的。文章主要简单介绍了上市公司财务困境预测的方法模型。     

债务融资对财务困境企业路径选择的影响分析

人们关于建立预测模型对公司出现的财务困境进行事前预测的研究已经很多,而对事后发生财务困境公司的出路,即是进行破产清算还是重组几乎没有研究。将债务融资与财务困境公司的出路结合起来进行研究更是少之又少。因此结合我国现状对企业债务融资对处于财务困境公司是进行破产清算还是重组的出路选择进行研究具有一定的意义,有利于债权人保护自己的合法权益并且可以帮助企业更好的利用债务。     

债务融资对财务困境企业路径选择的影响分析

人们关于建立预测模型对公司出现的财务困境进行事前预测的研究已经很多,而对事后发生财务困境公司的出路,即是进行破产清算还是重组几乎没有研究.将债务融资与财务困境公司的出路结合起来进行研究更是少之又少.因此结合我国现状对企业债务融资对处于财务困境公司是进行破产清算还是重组的出路选择进行研究具有一定的意义,有利于债权人保护自己的合法权益并且可以帮助企业更好的利用债务.     

上市公司发生财务困境的概率预测研究

基于布莱克一斯科尔斯期权定价模型,文章设计了一个财务困境预测模型,这个模型假设在债务到期时公司资产价值小于债务面值公司就会陷入财务困境,公司资产价值遵循维纳过程,基于这个模型我们通过公式变换计算标准化正态随机变量Z来预测了上市公司发生财务困境的概率。通过实证分析,结果显示基于期权定价财务困境预测模型能够很好预测上市公司发生财务困境的概率。     

上市公司财务预警模型的研究

本文首先以沪深证交所2003年和2004年财务困境公司与非财务困境公司为样本,构建判别上市公司财务危机的模型,然后根据T检验的检验结果和以往研究的经验,最终选择流动比率、累积盈余、总资产报酬率和净资产收益率4个主要变量,分别运用单变量和多变量研究方法进行判别分析.研究表明,预测数据与建立模型的数据年度越临近,模型的预测能力越强,而离ST越远模型预测力越差.     

我国上市公司财务困境的预测模型研究

本文以我国上市公司为研究对象 ,选取了 70家处于财务困境的公司和 70家财务正常的公司为样本 ,首先应用剖面分析和单变量判定分析 ,研究财务困境出现前 5年内各年这二类公司 2 1个财务指标的差异 ,最后选定 6个为预测指标 ,应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法 ,分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明 :(1 )在财务困境发生前 2年或 1年 ,有 1 6个财务指标的信息时效性较强 ,其中净资产报酬率的判别成功率较高 ;(2 )三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测 ,在财务困境发生前 4年的误判率在 2 8%以内 ;(3)相对同一信息集而言 ,Logistic预测模型的误判率最低 ,财务困境发生前 1年的误判率仅为 6 .47%     

上市公司财务困境预测模型的再比较

该文将中国上市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,采用主成分分析方法确定模型变量,并利用多元判别分析、Logistic 回归和改进型 BP 神经网络三种方法进行财务困境预测.比较其预测结果发现,BP 神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic 回归模型,而后两者的判别效果接近,可见改进型 BP 神经网络模型更适合于企业财务困境预测.但三种模型的长期预警能力均不够理想,需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式,以提高预测的准确性.     

论企业财务困境的成因与对策

企业在激烈的市场竞争中面临着失败的压力,财务困境的威胁制约着企业的正常经营与发展,情况严重时将导致企业失败。认识企业财务困境及其形成原因,根据财务困境的征兆来判定、预测、规避和摆脱财务困境,具有十分重要的现实意义。     

论企业财务困境的成因与对策

企业在激烈的市场竞争中面临着失败的压力,财务困境的威胁制约着企业的正常经营与发展,情况严重时将导致企业失败.认识企业财务困境及其形成原因,根据财务困境的征兆来判定、预测、规避和摆脱财务困境,具有十分重要的现实意义.     

我国财产保险公司偿付能力影响因素分析

公司财务困境预测文献研究探讨保险公司的偿付能力研究属于公司的财务研究理论范畴,偿付能力不足是公司财务困境中的一种表现。财务困境指的是企业因财务运     

现金流量信息含量与财务困境预测

本文选取40家ST公司和80家非ST公司作为财务困境与非财务困境样本，考察了现金流量信息在财务困境预测中的信息含量．研究发现：(1)在我国上市公司陷入财务困境前1年，经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产报酬率，而在财务困境前2年，经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产周转率，因此经营性现金流量的相对信息含量具有一定的稳定性；(2)无论在财务困境前1年还是前2年，经营性现金流量在会计比率的基础上均具有显著的增量信息含量，而在财务困境前2年，投资性现金流量也具有增量信息含量，同时加入经营性现金流量和投资性现金流量可使模型总误判率最低。本文的研究结果为今后财务困境预测研究充分挖掘现金流量的预测价值提供了实证依据?     

上市公司财务困境预测模型的再比较

本文将中国上市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，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。     

现金流量信息含量与财务困境预测--基于2003年度ST公司的实证研究

本文以2003年度40家ST公司和80家非ST公司为研究样本,考察了现金流量信息在财务困境预测中的信息含量,研究发现：(1)在我国上市公司陷入财务困境前1年,经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产报酬率,而在财务困境前2年,经营性现金流量的相对信息含量仅次于资产周转率,经营性现金流量的相对信息含量具有一定的稳定性;(2)无论在财务困境前1年还是前2年,经营性现金流量在会计比率的基础上均具有显著的增量信息含量,而在财务困境前2年,投资性现金流量也具有增量信息含量;(3)同时加入经营性现金流量和投资性现金流量可使模型总误判率最低。本文的研究结果为今后财务困境预测研究充分挖掘现金流量的预测价值提供了实证依据。     

我国高校财务困境预测研究

近年来,随着高校教育体制的改革,高校贷款带来的财务风险问题成为全社会关注的焦点。本文对高校财务风险困境进行预测,分析财务困境状况和形成机制,促使高校有针对性地采取对策,有效控制和转化分解高校财务风险,避免其陷入财务困境。     

上市公司财务困境风险的行业差异性研究

在财务困境预测中,行业差别是影响预测结果的一个重要因素。现有的财务预警系统大多没有考虑行业差异对预警指标的干扰,从而使财务预警的准确性和科学性受到了不同程度的削弱。本文选择制造业中样本量最大的两个次级行业机械、设备、仪表行业和石油、化学、塑胶、塑料行业为研究对象,对两个行业各自的样本以及混合样本分别建立了Cox比例风险模型,并将行业差异作为虚拟变量引入混合样本的Cox模型。实证结果表明这两个行业的显著影响因素截然不同,并且虚拟变量的系数显著,说明处于不同行业的上市公司所面临的财务困境风险是不同的,本文中的石油、化学、塑胶、塑料行业的总体财务困境风险是机械、设备、仪表行业的1.857倍。     

上市公司财务困境预测研究文献综述

简述上市公司财务困境预测研究的重要性，将自20世纪30年代以来国内外的财务困境预测研究文献进行了系统的梳理和总结，提出以往研究中存在的缺陷。并展望研究发展方向。     

基于比例危险和主成分模型的公司财务困境预测

本文首先用主成分方法把众多的具有相关关系的财务比率提炼成9个主成分,这有效地减少了选择样本的工作量和选择的盲目性,并且使每一个财务比率都能在预测中有所体现,同时还消除了回归模型的多重共线性;其次使用比例危险模型的方法估计每一个企业的危险函数,得出其是否会在未来陷入财务困境的结论.     

经济困境、财务困境与公司业绩--基于 A股上市公司的实证研究

文章选择沪深股市全部A股上市公司为研究样本,采用参数检验与非参数检验相结合的方法,考察经济困境、财务困境与公司业绩之间的经验关系.研究发现,在所处行业经历经济困境时,最高财务杠杆的两组公司销售增长率比最低财务杠杆的两组公司要低9%,而主营业务利润增长率则要低3.2%,换言之,当出现行业经济下滑时,选择高财务杠杆的公司将丧失更大的市场份额和利润.在考虑了经济困境的影响之后,文章支持财务困境对公司业绩存在负面影响的结论.