企业财务危机预警模型构建及其思考

财务预警被有关经济学家称为“触按经济脉络的手指”，当前企业因财务危机而经营失败的例子屡见不鲜。本文通过对企业财务危机预警系统主要模型的比较与分析，结合我国实际，提出了构建企业财务危机预警系统雏形的几点思考。     

企业财务危机预警体系研究

笔者以企业财务危机预警体系为研究视角,结合自身的多年财务工作经验和企业发展现状,针对我国企业应如何设计并建立适合自身的财务危机预警机制试提出自己的相关见解。希望能够对我国企业的未来发展略尽绵薄之力。     

运用机器学习强化银行风险预警

<正>商业银行运用机器学习技术,有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系,从而有效防范化解各种潜在的金融风险风险的识别、计量、监测、控制共同构成商业银行风险管理的闭环。风险预警是多种工具和处理机制的组合,是闭环管理中监测环节最主要的手段。前瞻性地发现各种风险隐患的源头,提前强身健体,做好预防,是风险管理的最高境界。在金融数字化转型过程中,商业银行运用机器学习(Machine Learning)技术,有助于构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系,从而有效防范化解各种潜在的金融风险。     

房地产企业财务危机防范策略解析

房地产企业财务危机的存在影响了房地产的可持续发展,是房地产行业发展亟待解决的问题。文章在分析房地产企业财务危机原因的基础上,从财务资金管理、财务规划制定、融资方式选择、全过程财务管理、财务危机预警系统几方面具体分析怎样防范房地产企业财务危机。     

企业财务风险预警与防范

随着日益加剧的市场竞争,企业内部管理系统风险因素增多,当今世界互联网信息的广泛应用,迫使企业必须加强财务风险预警,加强财务监控,及时发现财务管理漏洞和隐患,加大对财务风险预警与防范的研究,这样才能够有效的规避财务风险,降低企业的财务损失.本文从企业财务风险形成的主要原因出发,对企业财务风险预警进行了研究,并就财务风险预警与防范做了详细的分析,目的在于提高企业防范财务风险的能力.     

企业财务风险防范与预警浅析

本文以企业财务风险为研究对象,从财务风险的基本理论入手,研究企业财务风险的防范问题.首先介绍了有关企业财务风险的概念、理论,然后论述了企业财务风险成因,接着提出财务风险防范策略.     

基于COVAR的系统性风险度量与监测体系构建初探

本文基于CoVaR模型,运用2011-2015年我国55家上市金融机构的股票收益率日度数据测算考虑宏观经济因素影响后的单个金融机构对系统性风险的贡献,得出银行金融机构对我国系统性风险贡献最大的结论.然后仿照全球金融稳定图,搭建包括宏观经济风险、外部传染风险、银行信贷风险、货币与金融条件、风险偏好和CoVaR指标的我国系统性风险监测图,为追踪我国系统性风险变化提供基本的建模思路.     

机器学习在商业银行风险预警中的运用

风险预警是商业银行进行风险监测和风险控制的重要工具,机器学习具有提升数据价值、自动分析规律等优势,有助于商业银行构建早发现、早介入、早处置的风险预警体系。本文阐述了当前商业银行风险预警的流程及存在的局限性,基于机器学习的原理、分类和优势,总结了机器学习在商业银行提升风险预警能力中的作用,分析了风险预警机器学习模型的构建流程及应用场景,并进行了未来展望。     

论企业财务风险的预警与防范

在现代企业生产经营过程中,财务风险管理的重要性日益突出。现实中对财务风险预警模型也较多,本文结合企业财务风险通常的表现形式,在预警指标中,重点强调现金流量指标的分析及警示作用,同时运用单一和多元模式对传统指标做了分析,探讨可行的财务风险预警指标设计及防范方法。     

企业财务风险预警与防范策略

自我国进入WTO后,我国经济得到了飞跃的发展,国际经济一体化的步伐越来越快,再加上我国社会体制的不断改革与深入,企业在发展过程中面临着严峻的挑战,存在着一定的风险问题。本文就企业财务风险预警与防范策略进行探讨,以供大家参考。     

宏观审慎视角下的系统性金融风险研究

全球金融危机使监管者认识到仅靠微观审慎监管无法保证金融系统的稳定,必须加强逆周期的宏观审慎监管。本文首先回顾了对系统性金融风险、宏观审慎监管等重要概念的认识和发展;其次比较了美国、欧盟的逆周期宏观审慎政策框架;再次对我国的信贷投放、资本监管和贷款损失拨备的顺周期性进行了实证检验;最后,本文对我国的逆周期宏观审慎监管提出了相关建议。     

系统性金融风险文献综述:现状、发展与展望

防范风险是我国金融业的永恒主题。如何有效应对金融系统的异常波动、缓释国际市场的外部冲击、精准处置重点领域风险,仍将是我国“十四五”期间的重要任务。本文分别基于系统性金融风险的有效测度、传染溢出、驱动因素、前瞻预测,以及其与宏观经济的相互作用关系、风险调控政策与政策的有效性、监管理念发展等不同视角,对272篇国内外顶级(权威)文献进行了全面、深入的梳理与总结,并展望该领域的重点研究方向,从而为我国构建金融风险防控长效机制、完善“双循环”新格局下的金融监管体系提供参考,以牢牢守住不发生系统性金融风险的底线,推动经济社会高质量发展。     

金融衍生工具与银行系统性风险

从巴林银行倒闭到中航油、中石化衍生品交易巨亏,重新审视金融衍生工具与系统性风险的关系成为必然。金融衍生工具运用规模和比例呈急剧上升趋势,其初衷为对冲风险,契合金融服务实体经济功能,但由于其交易规则具有复杂性和不透明性,实施效果亟待检验。本文采用金融衍生工具视角,探索了分类金融衍生工具对银行系统性风险的影响及作用机理。结果表明,金融衍生工具会加剧银行系统性风险,包括外汇类和利率类金融衍生工具。金融衍生工具运用总体效果并不理想,且存在情境依赖,作用发挥呈现异质性。在后金融危机时代以及股市处于熊市时,金融衍生工具均加剧了银行系统性风险,在危机前则降低了银行系统性风险,但当处于牛市时则无显著影响。此外,在市场化进程高、机构持股比例高时,金融衍生工具加剧银行系统性风险的作用更为明显。本文从一个新的视角检验了银行系统性风险的影响因素,为探究其成因提供了新解释,也为未来系统性风险防控提供了新思路。     

行为经济学视角下的财务风险成因与防范

除外部宏观因素外,企业的财务风险很大程度源自利益相关者的非理性行为,尤其是管理者和投资者的非理性行为.从行为经济学视角分析,这种非理性行为产生的原因在于行为人在不确定条件下决策时的各种认知偏差.其对企业决策有重要影响,会使决策偏离最优,给企业带来财务风险,损害企业价值.因此,应防范非理性行为的发生,以降低企业财务风险.     

我国金融机构系统性金融风险度量与跨部门风险溢出效应研究

本文采用VaR、MES、CoVaR以及ΔCoVaR四类风险测度方法,对我国A股56家上市金融机构和房地产公司的系统性金融风险展开研究,并结合前沿的风险溢出网络方法,从静态与动态两个研究角度考察了我国金融风险的跨部门传染。研究结果表明,四种风险测度指标均能准确识别出我国金融部门风险集聚的尾部事件,而且金融体系整体上存在较为明显的跨部门风险传染效应。此外,本文研究发现,我国系统性风险溢出水平逐年攀升,且传染中心在“银行钱荒”、“股市熔断机制”等事件中发生了相应改变,其中,在“钱荒事件”中,银行部门等成为了风险传染的发源地;而在“熔断机制”事件中,房地产与证券部门则成为风险传染的网络中心。在此基础上,我们提出了完善我国金融风险防范体系与监管机制的若干建议,使得本文研究对于“防范跨市场、跨产品、跨机构的风险传染”具有重要的学术价值与现实意义。     

中国系统性金融风险的度量——基于实体经济的视角

本文综合考虑机构个体风险、联动和传染效应、波动和不稳定性以及流动性与信用等风险因素,采用主成分分析分位数回归法(PCQR)构造出可以全面反映实体经济运行情况的系统性金融风险指数,并对系统性风险影响实体经济的传导途径进行了探究。实证结果表明,该指数能较为准确、有效地预测未来宏观经济冲击的分布情形。系统性金融风险主要通过信贷这一渠道传导至实体部门,进而对宏观经济产生负面影响。依据本文构建的指数,当前中国的系统性金融风险处于中高位,防范和化解系统性风险,保持信贷的稳健,是当前中国宏观经济调控的重要任务。     

财务危机预警研究:存在问题与框架重构

现有财务危机预警成果没有表现出其能有效地服务于现实的能力,从而使人们产生对财务危机是否可以预警的信任危机。本文围绕财务危机预警的最基本目的——"预",分析了现有预警研究中存在的主要问题,并结合经济所呈现出的一些新的特点,如企业共生现象、金融工具的大量使用,从经济动力学的角度,提出了嵌入利益相关者行为的、以影响企业财务状况的两种基本力量为主要分析对象的财务危机预警框架和面向未来的敏感性分析方法。从理论上讲,新的框架可以把现有框架未予考虑的大量相关信息纳入进来,从而减少"伪危机"和"伪健康"现象,增强财务危机预测的针对性和准确性。     

关于系统性金融风险预警体系的建设--以吉林省吉林市为例

近年来,吉林省吉林市金融行业发展迅速,农村信用合作社和村镇银行等金融机构不断设立。人民银行金融稳定部门对金融机构的监测困难也日益加大。如果不及时的发现、处置风险隐患,就会造成系统性金融风险。故急需建立相应的系统性金融风险预警体系来监测金融机构,杜绝风险发生。本文分析了系统性金融风险的成因、风险传导机制,初步建立系统性金融预警体系。提出了相应的处置意见以及构建建议。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。     

基于房地产市场的我国系统性金融风险测度与预警研究

本文阐释了基于房地产市场的系统性金融风险形成机制,据此建立了分阶段、跨部门的房地产市场的系统性金融风险网络模型,并运用2006-2017年16家上市银行数据,分析和测度了我国房价大幅下跌所引发的系统性金融风险水平和结构,构建了基于房地产市场的系统性金融风险预警指标并进行测算。研究发现:在房价下跌30%的压力情景下,我国金融体系的潜在总损失总体呈级数式上升,年均增长22.70%;基于房地产市场的系统性金融风险值(SR)呈现先上升后波动下降的总体趋势;系统性金融风险(SR)的脆弱性指标(FLI)整体呈现波浪式振荡变化,且与房地产贷款/权益整体呈反向变动,系统性金融风险(SR)的传染性指标(CTI)在2012-2017年呈持续下降趋势,且与金融市场压力指数、金融机构间资产占总资产比重呈现出高度的一致性变化趋势。最后,基于房地产市场的系统性金融风险预警指标(SRWI)值呈收敛式振荡走势,表明基于房地产市场的系统性金融风险总体可控且呈收敛式下降。