上市公司财务危机预警指标研究

近年来国内外学者从各个角度尝试利用财务数据开发能有效识别、度量和控制财务危机的技术或方法。目前为止国外已开发出若干财务危机评价模型,有的模型在信贷风险评价与管理企业资信评估等实务中已得到广泛应用。而我国对财务危机预警指标仍使用传统的经验范式,因而探索我国企业财务危机预警指标体系对我国经济体制改革深化具有较强理论意义与较紧迫的现实意义。     

上市公司财务危机预警模型的实证研究

以我国上市公司作为研究对象，把因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司出现财务危机的标志，寻找公开的财务数据，运用logistic回归模型作为预测上市公司财务危机的预测模型。研究结果表明，尽管上市公司会计数据的质量不尽如人意，但财务数据对于预测上市公司的财务危机仍然很有帮助。运用得出的回归模型，可以及早捕捉财务危机信号，并提醒利益相关方及时采取措施防范风险。     

上市公司财务危机预警模型的实证研究

以我国上市公司作为研究对象,把因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司出现财务危机的标志,寻找公开的财务数据,运用logistic回归模型作为预测上市公司财务危机的预测模型.研究结果表明,尽管上市公司会计数据的质量不尽如人意,但财务数据对于预测上市公司的财务危机仍然很有帮助.运用得出的回归模型,可以及早捕捉财务危机信号,并提醒利益相关方及时采取措施防范风险.     

上市公司财务危机预警模型的演变

本文回顾了国内外上市公司财务危机预警模型的发展,介绍、分析了各种财务危机预警模型,包括Z值计分模型、人工神经网络预警等,最后指出了运用现有财务危机预警模型应该注意的问题和进一步深入研究的方向。     

人工免疫神经网络在上市公司财务危机预警中的应用

根据我国证券市场和上市公司发展的现状,采用K-L信息量等方法选取财务比率指标和样本,使用人工免疫神经网络,以140家上市公司的财务指标作为建模样本,建立了财务危机预警模型,并使用同期不同的60家公司作为检验样本,对模型进行了检验.实证分析的结果表明,模型取得了91.7%判正率,高于使用BP神经网络对同一样本数据的预测精度87.6%.     

基于现金流的财务危机预警指标体系初探

现金流在企业财务分析评价中起着举足轻重的作用，国外用现金流指标建立的财务危机预警模型取得了很好的预警效果。但由于我国上市公司所处的背景、机制不同，一些国外研究中的现金流预警指标在我国并不具有实用性，因此，借鉴国外成功经验，根据我国的实际情况设置相应的现金流指标体系，从现金流的角度分析我国上市公司财务状况，对建立预测率较高的财务危机预警模型是十分必要的。     

基于决策树的财务危机预警模型研究

提出一种基于改进了的决策树的财务预警模型.该方法通过正规增益标准对企业的财务指标进行排序降维,从而避免了冗余信息的影响,直接生成最小决策树,抽取预警规则.最后以C4.5算法为参照,进行了仿真试验,结果表明,本算法在预警效率和预测精度上都有明显的提高.     

财务危机预警模型研究综述

公司面对复杂多变的市场环境,有可能会因自身内部管理漏洞、宏观环境变化或行业激烈竞争而陷入财务危机之中。合理、有效、准确预测财务危机的发生,可以帮助公司管理者提升公司的抗风险能力。文章将对财务危机预警模型进行研究综述,探讨构建财务危机预警模型的方法,并展望财务危机预警模型的发展趋势。     

BP人工神经网络:金融风险预警新视角

突破传统的风险预警模式，本运用改进的BP神经网络方法建立中国金融风险预警模型，对中国金融风险的现状进行了定量分析，得出初步结论：中国金融运行于高风险区间。     

基于BP神经网络的商品流通规模预警研究

现阶段,通过运用一系列的统计指标和科学方法对商品流通规模进行预警研究,并通过预警系统及时预报警情,为有关部门实施有效调控提供参考,已经成为国民经济持续、稳定和协调发展的必要条件之一。由于影响商品流通规模预警指标的因素具有多样性和复杂性的特点,通过神经网络的方法能较好地描述各个预警指标之间的关系而不需要确定的函数形式,从而可以克服许多传统的经济预警方法对非线性数据的拟合和预测的准确度不高的问题,因此,可以将BP神经网络方法引入商品流通规模预警研究中。     

基于BSC视角的高校财务危机预警研究

针对目前我国高校财务危机的特点与成因,结合企业财务危机预警研究的相关经验,引入平衡计分卡,从财务、顾客、内部流程以及学习与成长四个层面构建高校财务危机预警指标体系.引入功效系数法确定各指标及高校整体的预警值,发出预警信息,并以G高校为例,进行了预警综合分析.     

基于BP神经网络的商业银行风险预警模型研究

建立一个科学、有效的商业银行风险预警模型,是有效防范、化解商业银行风险的重要措施.本文运用BP神经网络和主成分分析相结合的方法构建了一个商业银行风险预警模型.实证结果表明:该神经网络模型能达到88%的较高准确率.     

我国上市公司财务危机预警的实证分析

本文以我国沪市的上市公司为研究对象，选择了25家财务危机公司和25家财务安全公司为样本，对样本数据分别进行了基本统计量分析、单变量分析和多变量模型分析。研究结果表明：(1)财务危机企业与财务安全企业的财务指标在基本统计量上存在很大差距；(2)单变量分析中，反映盈利能力的财务指标判断正确率较高；(3)多变量模型判断正确率较高。     

山东上市公司财务危机预警研究

以1998年ST制度实施后山东省被ST的上市公司为研究对象,配以上市时间相同或相近的省内财务健康公司做控制样本,选取财务指标和非财务指标通过二元Logit回归建立了预测准确率高的模型,体现盈利能力的总资产收益率预测效果最显著。     

基于BP神经网络的我国农产品市场风险预警研究

本文从影响农产品供给与需求的因素,以及自然、经济、政策与国际环境等影响农产品价格的因素等方面出发构建了我国农产品市场风险预警的指标体系,并以大豆为例,利用BP神经网络对大豆市场风险预警进行了实证分析,网络训练和验证结果表明BP神经网络很好地拟和、预测出了我国大豆市场风险水平,说明基于BP人工神经网络的农产品市场风险预警模型是切实可行的。     

国外财务危机预警模型研究的比较分析

企业存在的目的和价值就是用其所拥有或控制的经济资源去创造更大的财富，实现其资产的不断增值。但是企业经营过程中的诸多因素却可能使企业陷入财务危机，甚至走向破产。因而，能否成功预测并化解财务危机，不但关系到企业自身的存续，而且对于企业的各利害关系方都具有重大的意义。本文对现有的各种财务危机预警模型进行了尽可能全面的对比分析和评价，希望能够为建立适用于我国企业的财务危机预警机制提供线索。     

基于BSC的地方高校财务危机预警模型构建及应用

教育改革给地方高校一定财务运作自主权利的同时,也让地方高校承担起自身的财务风险。现有的地方高校财务危机预警模型存在诸多不足,运用平衡记分卡构建了基于平衡计分卡的地方高校财务危机预警模型,并以S高校为例,引入功效系数法应用该模型对该校的财务状况进行了实证分析,发现:基于平衡计分卡的地方高校财务危机预警模型能够根据高校自身的特点和发展战略来选择预警指标,并根据各指标对发展战略的重要性来制定权重。引入功效系数法后,指标的满意值和不允许值可根据高校所处的发展阶段和发展战略来制定,具有很强的适用性。     

Logistic财务危机预警模型分析——来自A股上市公司的证据

以2010年~2013年沪深两市A股被ST的102家公司及一一配对的102家公司为研究样本,在5个维度17个预选财务指标的基础上,分别采用了非参数检验和因子分析法,得出成本费用利润率、现金负债总额比率、资本积累率、净利润增长率、总资产利润率、营运资金周转率6个财务指标具有良好的财务危机预警功效。以此建立的Logistic回归模型不仅能提前2年发出预警,而且预测的准确率达到86%。