从现金流角度构建财务困境预测模型

随着中国证券市场的发展,上市公司也日益增多。为了保护自己的利益,投资者及债权人必然要关注公司的财务健康状况。因此,及时有效地预测那些将会陷入财务困境的公司对他们来说具有重要的意义。文中以上市公司1999年度可公开获得的财务数据为基础,运用因子分析方法,推导出一个基于现金流量的财务困境预测模型。该模型能够根据上市公司1999年度的财务数据预测出那些将在2001年初被ST处理的上市公司。结果表明模型的预测准确性最高可达80%。     

我国上市公司财务危机预警实证研究——基于主成分分析模型、线性判别模型和逻辑回归模型的比较分析

以我国上市公司为研究对象,根据行业分类和总资产规模(相差在5%以内)选取了2001~2002年被ST的公司和正常公司各28家作为训练样本,2004年被ST的公司和正常公司各28家作为检验样本,运用3种独立的建模方法,分别建立了我国上市公司的主成分分析预警模型、线性判别预警模型和逻辑回归预警模型。通过模型比较发现,逻辑回归模型的效果要优于另外两种模型,具有较高的判别准确率。实证研究表明,这种预警模型适用于各个行业,对中国企业的财务危机的预测与防范能起到一定的作用。     

关于中国上市公司财务危机预警模型的实证研究——基于2002～2004年新增ST公司

文章以2002～2004年深沪两市首次被ST的118家上市公司作为研究对象,同时选择同行业且资产规模相近的118家盈利公司作为配对样本。以上市公司突然出现重大亏损、连续两年亏损、股东权益低于注册资本或每股净资产低于面值等几种情形作为界定“财务危机”的标准。利用ST公司财务危机前1年的数据,初步选择了20个财务指标,对ST公司与配对样本的均值、标准差、T统计量、Z统计量进行分析,寻找ST公司与非ST公司在财务指标上的差异,并采用主成分分析法的思路进一步筛选财务指标。最后运用二元逻辑回归(Logit),建立起上市公司财务危机前1年的预警模型,且进行了预测。     

公司治理、财务特征与违规处罚预测

本文选取2001-2005年受到中国证监会及深圳、上海证券交易所公开谴责的上市公司为样本,从财务特征、公司治理两个方面.建立上市公司是否会遭受到公开谴责的预测模型.以帮助投资者识别各种违规行为.结果表明.总资产周转率越高.总资产收益率越大.独立董事比例越大,审计报告类型为标准无保留,上市公司受到公开谴责的可能性越低;总资产收益率与总资产周转率的乘积对上市公司是否会遭受到公开谴责也有一定解释作用.预测模型具有良好的识别效果.     

神经网络模型在上市公司财务困境预测中的应用

选取有效分析指标,建立神经网络预测模型,对中国上市公司的财务困境进行预测,研究结果表明该模型预测精度较高,可以作为投资者和证券分析人员使用的一种有效预测工具.     

基于公司现金流信息的财务困境预测实证分析

从财务困境的定义、产生的原因及其早期信号等方面探讨企业财务困境相关问题。使用因子分析法浓缩财务指标,把现金流信息引入到企业财务困境预测中,最后在已有研究的基础上以我国上市的ST公司和非ST公司作为研究样本,使用Logistic回归分析的方法构建引入现金流信息的财务困境预测模型,证明把现金流信息引入到传统财务困境的预测中具有较高的预测精度。     

基于Basu模型的中国上市公司会计稳健性研究

本文以上市公司财务数据为研究样本,并将样本公司分为ST和非ST两类,通过正态分布检验、T检验和K-S检验剔除不显著的财务指标,并运用主成分分析法对财务指标进行进一步筛选,进而运用Basu模型对上市公司会计稳健性与提炼出来的财务指标相关性进行探究。结果表明,中国上市公司中,ST公司与非ST公司对遵循会计稳健性的程度不同,ST公司比非ST公司遵循程度更强;上市公司财务人员对会计稳健性的遵循程度与流动比率呈负相关关系;上市公司财务人员对会计稳健性的遵循程度与利润增长率呈负相关关系。     

Z计分模型在信息技术上市公司财务危机预警中的分析研究

采用Z计分模型,对信息技术上市公司的财务危机进行预警,共选取了14家信息技术上市公司,7家被ST的,对应7家非ST的信息技术上市公司。分析被ST当年的数据和被ST前三年的Z值变化,检验Z计分模型对我国上市的信息技术公司危机预警的作用,进一步分析了影响Z计分模型对信息技术公司的危机预警效果的原因,为建立信息技术公司的财务危机预警系统提供了依据。     

基于GMDH神经网络法的中小板上市公司ST分类预测研究

预测上市公司的上市状态对投资者与其他利益相关者至关重要.选取2019年1月1日至3月31日我国中小板116家上市公司的86个财务指标数据,运用GMDH神经网络法对ST公司和非ST公司进行分类预测,预测正确率达到78.26％.进一步采用1:1配对原则(43家ST公司和43家非ST公司)对中小板上市公司进行ST分类预测,预测正确率大幅提高,达到88.24％.由此发现,基于GMDH神经网络法的中小板上市公司ST分类预测具有较好的预测表现.     

基于公司财务状况结构的财务困境预测

由资产负债表所反映的资产结构、负债结构和权益结构等组成的财务状况结构是公司是否陷入财务困境的动因。以2004-2009年间因财务状况异常而被特别处理的上市公司为研究样本,对财务状况结构和公司财务困境之间的关系进行实证研究,结果表明财务状况结构对财务困境的发生具有较好的预测作用,模型的总体预测精度达到91%。其中,银行借款比例和现金比例这两个结构变量是影响财务困境发生的最重要因素。     

股权结构变量对企业财务危机影响的实证研究

企业经营管理中客观存在的风险有可能导致企业财务危机的发生,因此有必要建立财务危机预警模型,以便及时地进行财务危机预警分析,及早地发现财务危机信号。为了有效地设计财务危机预警模型解释变量项,以我国125家工业企业上市公司为研究对象,根据我国上市公司的股权结构现状及有关法规,研究了股权结构变量对企业发生财务危机的影响。以因财务状况异常而被特别处理(ST)的公司作为发生财务危机的界定标准,运用Logistic回归分析对选取的上市公司股权结构变量进行了筛选,发现部分股权结构变量对企业的财务危机有着显著的影响。     

东北地区上市公司财务预警研究

在振兴东北老工业基地的背景下,以我国东北地区上市公司为研究对象,从资产健康度、经营健康度、偿债健康度三个方面对其进行统计分析,并结合股权结构变量,运用Logistic回归得出了我国东北地区的财务预警模型,为本地区上市公司提供了一种科学可行的预测财务危机的方法,具有一定的现实意义。     

基于LVQ神经网络模型的企业财务危机预警

LVQ神经网络模型具有很好的模式识别特性，选取148家A股上市公司作为研究样本，构建基于LVQ神经网络的财务危机预警模型，经过训练测试后，该模型具有良好的分类功能。结果表明，利用LVQ网络进行模式识别是合适的。所构建的预警模型能够有效地预测企业的财务危机。     

中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究

越来越多的投资者通过证券市场对上市公司进行投资,上市公司如果出现财务危机而投资者不能及时掌握相关信息,预警危机发生,将会面临巨大的风险,造成经济损失,甚至影响整个社会的稳定。通过参考国内外文献,选取财务、公司治理、总体经济和经营效率51个变量,2002~2005年中国A股上市ST与非ST公司378个样本,利用DEA数据包络分析法、Logit模型和类神经网络模型,并进行拟合优度与假说的检测及实证,确定并构建出本研究中最优的跨期财务危机预警综合模型。     

基于因子分析的上市公司财务危机预警研究的修正

财务危机预警研究的方法有必要改良和修正。可选择因子分析和逻辑回归分析两种计量方法 ,利用因子分析在指标信息处理上的优势以及逻辑回归拟合模型准确度较高的优点 ,将两种方法结合起来应用于预警研究之中。运用新的方法以我国A股机械、设备、仪表类上市公司为样本展开分析 ,可成功拟合出上市公司财务危机预警模型 ,预测精度达到 85 % ,获得较好的预测效果和稳定性。     

饭店类上市公司财务危机预警研究

财务危机预警分析正在成为企业提高管理水平的重要工具。我国上市饭店企业数量减少,经济效益总体差强人意。企业出现危机能够通过财务信息反映出来,将逻辑回归预警模型引入饭店企业管理中,有助于企业建立相应的预警应对机制,及时采取措施,以减少或消除财务危机带给企业的危害,提高上市饭店企业的竞争力。     

Logistic模型在上市公司财务预警中的应用研究

建立财务预警系统,提早发现上市公司陷入财务危机的征兆,采取相应措施,进行危机管理,可以大大提高上市公司的抗风险能力,同时也能够保护企业相关利益者的利益。本文使用定量分析的方法,建立了基于主成分分析的Logistic预警模型判别是否发生财务危机。随后选取了35家陷入财务危机的公司和67家非财务危机公司作为样本,以2002年至2004年间的公开财务报表的数据为计算依据,并利用SPSS统计分析软件进行了实证分析,并获得比较理想的结果。     

基于COX模型的财务危机动态预测方法

企业爆发财务危机是一个动态的演化过程,与财务危机静态预测研究不同的是,文章采用多元时间序列数据表述企业特征,并结合COX模型进行动态预测研究。从多角度采集企业爆发财务危机的影响变量,完成必要的数据预处理后采用Mann-Whitney U检验和多重共线性检验进行变量筛选,并提取财务危机预测的主成分变量以降低变量维度,最后对比分析静态COX模型、动态COX模型和其它模型的预测效果。沪深两市A股上市公司的全样本实证结果表明:动态COX预测模型的综合识别准确率比静态COX预测模型高,且分类识别的第I类准确率和第II类准确率均有所提高,与其它模型相比具有较好的预测效力。动态COX预测模型具有较好的财务危机预判能力。     

论企业财务预警机制的建立

在日益激烈的市场竞争年代,企业如果没有建立可靠的风险预警机制,往往会陷入困境甚至破产的境地。在理论上来说,不同的企业情况各不相同,也不存在一种固定或统一的预警机制,但各企业基本的经营和财务控制指标都是相似的,这些指标反映的信息内容也相似,于是这些财务指标就可以成为企业财务危机预警机制的监控指标,在特定的财务预警模型下发挥相应的作用。