财务危机预警的行业视角

一、引言 作为公司经济运行的晴雨表和经营的指示灯,公司财务预警的实证研究不仅具有较高的学术价值,而且有着巨大的应用价值.从识别与预测的角度来看,财务危机是一个渐进的过程,财务危机的发生是有先兆是可以预测的.公司财务危机预测模型可以给利益相关者以预警信息,从而避免或减少损失.     

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。     

引入信用风险变量的企业财务预警模型构建

公司财务危机预警研究,在国内外尤其是在资本市场发达的国家,是一个被广泛关注的课题,财务预警作为经济运行的晴雨表和企业经营状况的指示灯,不仅具有较高的学术价值,而且具有巨大的应用价值.文章在分析和比较国内外学者各种财务预警研究方法的基础上.首先引入国际上非常著名的KMV模型,然后,本文选择财务指标、信用风险的违约距离和预期违约率一起,作为研究变量,进行实证测试.研究结果显示,加入KMV变量后的模型,其预测财务危机的精度最高,显示出信用风险变量在提高预测能力上作用明显.     

制造业上市公司财务危机预警指标预处理研究

本文以中国制造业上市公司为研究对象,选取ST公司在财务危机发生前1~5年的财务指标数据,同时通过随机抽样选取相应的非ST公司为对比样本,通过实证分析,对29个财务危机预警指标进行预处理研究,并建立Logistic回归模型对制造业上市公司进行了超前1～5年的财务危机预测.通过对比,分析了各财务预警指标在财务危机爆发前不同年份的作用,找出了5个对于财务危机爆发前3～5年尤其具有重要影响的预警指标.这些预警指标和相应的预警模型能够为投资者、金融机构以及证券市场监管层对企业的财务状况进行分析和预测提供决策参考.     

财务危机预警的Z计分模型实证研究——以有色金属上市公司为例

财务危机预警一直研究的热点问题,本文着重介绍了Altman的Z计分模型,并采用沪深股市38家有色金属行业上市公司为样本,进行了实证研究.结果表明在有色金属行业Z计分模型对财务失败的预测具有较高的准确性,能够为投资者、管理层、上市公司监管部门、债权人等利益相关者就公司财务失败方面提供判断的依据,具有一定的财务失败预警作用.     

结合股权激励结构变量的财务危机预警实证研究

结合股权激励结构这一非财务指标与财务指标构建财务危机预警模型,突破了以往相似研究中只关注财务指标的局限。股权激励是通过一套包括正式或非正式的、内部的或外部的制度或机制来协调公司与所有利害相关者之间的利益关系,以保证公司决策的科学化,从而最终维护公司各方面的利益。因此,本文将反映股权激励的相关研究变量引入财务危机预警模型中,从而全面反映公司状况,以期提高模型预测的全面性与准确性。     

结合股权激励结构变量的财务危机预警实证研究

结合股权激励结构这一非财务指标与财务指标构建财务危机预警模型,突破了以往相似研究中只关注财务指标的局限。股权激励是通过一套包括正式或非正式的、内部的或外部的制度或机制来协调公司与所有利害相关者之间的利益关系,以保证公司决策的科学化,从而最终维护公司各方面的利益。因此,本文将反映股权激励的相关研究变量引入财务危机预警模型中,从而全面反映公司状况,以期提高模型预测的全面性与准确性。     

基于EVA的财务危机预警模型的有效性研究

防范财务危机,进行财务预警是目前每个企业面临的既现实又紧迫的任务。文章利用EVA指标优于传统财务指标的特点,将EVA指标应用到公司财务危机预警中,构建出具有一定实用价值的财务预警模型,并且对今后的研究提出了建议,以提高财务危机预警模型的有效性。     

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...     

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EVA的财务危机预警模型的有效性研究

防范财务危机,进行财务预警是目前每个企业面临的既现实又紧迫的任务。文章利用EVA指标优于传统财务指标的特点,将EVA指标应用到公司财务危机预警中,构建出具有一定实用价值的财务预警模型,并且对今后的研究提出了建议,以提高财务危机预警模型的有效性。     

财务危机预警模型及其在信贷风险管理中的应用

财务危机（Financial Crisis)与称作财务困境（Financial Distress），一个企业由于财务危机导致破产是商业银行信贷资产的直接损失，并由此构成银行的信贷风险。财务状况的好坏不仅具有先兆，而且可以进行预测分析。本文在综合介绍国内外对财务危机预警模型所进行的理论和实证研究的基础上，介绍了两个适用于我国实际情况的预警分析模型。在分析我国商业银行信贷风险管理中引入定量化预警分析模型必要性的同时，通过选取上市公司的样本数据对模型进行实证检验，指出该模型可以应用于我国银行业的信贷风险管理。在此基础上，本文还对商业银行信贷管理使用财务危机预警模型时应注意的几个问题进行了讨论。     

制造业上市公司财务风险预警系统模型的构建

分析企业财务指标,建立财务风险预警系统模型,可以为企业预防财务风险起到一定警示作用。不同行业的财务指标之间不具有可比性,而企业财务指标又具有一定时效性。本文以制造行业上市公司作为样本,选取制造业上市公司最近三年的财务指标数据创建预警系统模型,进行财务风险预警研究。     

Z模型在我国上市公司财务风险预警中的适用性研究

近年来,受国际经济增速整体形势下滑的影响,上市公司因财务危机导致经营陷入困境的例子屡见不鲜。基于此,本文在国外相关文献分析的基础上,结合我国上市公司的特点,整理出2012-2016年我国上市公司的财务数据,运用Z-Score模型和ZETA模型完成样本公司财务风险的预警分析,从而判断两种财务风险分析模型我国上市公司财务预警中的适用性。     

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。     

多变量财务预警模型应用比较研究

财务预警模型作为财务预警的工具在整个财务预警的过程中起到了至关重要的作用。在具体的财务预警过程中,对于如何选择财务预警模型,并没有明确的理论指导。本文从财务危机界定及样本的选取、财务预警模型应用范围、预警指标的选取、预警度及准确度五个方面对常用的五种多元财务预警模型进行比较,希望对多变量财务预警模型的选择应用有所贡献。     

财务危机预警模型及其在信贷风险管理中的应用

财务危机(Financal Crisis)也称作财务困境(Financial Distress),一个企业由于财务危机导致破产是商业银行信贷资产的直接损失,并由此构成银行的信贷风险.财务状况的好坏不仅具有先兆,而且可以进行预测分析.本文在综合介绍国内外对财务危机预警模型所进行的理论和实证研究的基础上,介绍了两个适用于我国实际情况的预警分析模型.在分析我国商业银行信贷风险管理中引入定量化预警分析模型必要性的同时,通过选取上市公司的样本数据对模型进行实证检验,指出该模型可以应用于我国银行业的信贷风险管理.在此基础上,本文还对商业银行信贷管理使用财务危机预警模型时应注意的几个问题进行了讨论.     

基于数据挖掘的上市公司财务困境预测

上市公司财务风险的预测对企业和投资者的意义重大,本文以中国上市公司为研究对象,以上市公司被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志,在沪深股市中选取19家财务困境公司和38家正常公司作为样本,应用Clementine软件,利用财务指标建立Logit回归模型,以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析,并在独立的预测样本集上进行比较,实验结果表明统计模型能有效地进行财务困境预测。     

财务困境预测模型的实证分析与改进——基于中国上市公司的研究

本文利用2010—2012年沪深两市中被ST的47家公司和47家非ST公司的财务指标,根据中国资本市场的实际状况,构建了一个系数与变量修正后的Z-score模型;然后建立一个以现金流量为基础的财务预警统计模型,共同构建财务困境预测模型组合.实证研究表明:整个预测系统的准确率较高,ST公司在T-2年前被成功预测的概率为82.98%,配合现金流财务预警模型,准确率进一步提升.所以该预测模型组合具有较大的使用和研究价值.     

基于改进的杜邦体系和BP神经网络的财务危机预警模型探讨

在传统的基于神经网络的财务危机预警模型基础上,本文以最近几年我国沪深两市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改进的杜邦分析体系指标的财务危机预警模型,并作实证研究。实证结果表明：整合调整后的财务指标的BP神经网络模型较传统指标的BP神经网络预警模型具有更高的预测精度。