非财务视角下的财务困境预警--对中国上市公司的实证研究

以2002年～2003年被认定为财务状况异常的98家ST公司为财务困境样本,另选取98家财务健康公司与其配对.对赢利性、财务杠杆、流动性和营运能力等方面的14个财务变量提取公因子,将所得因子作为控制变量,运用Logistic回归分别检验股权结构、公司治理、市场信息等方面的10个非财务变量对财务困境的解释力,并应用jackknife method检验模型的分类预测能力.结果显示,年度累积超额收益率与审计师意见的预警效果较好,其他非财务变量均不显著,纳入了非财务因素的模型预测力更强.最后时实证结果进行了讨论,并得出几点启示.     

财务困境预测中BP神经网络模型应用综述

金融危机席卷全球,处于金融市场之中的企业随时面临着陷入财务困境的可能,财务困境预测模型的建立可以使公司提前预测到困境的发生,从而及早避免投资损失.随着信息技术的发展,人工神经网络预测模型开始兴起,本文重点介绍了BP神经网络模型在财务困境预测中的应用情况,并将BP神经网络模型与传统统计方法进行了比较分析.     

概率神经网络在财务预警实证中的应用

建立切合企业实际的财务预警系统,具有降低企业经营风险、投资风险以及防范金融危机的积极作用.在充分考察财务困境研究领域现状的基础上,建立一套适合于我国企业的财务状况识别指标体系.本文将概率神经网络(PNN)应用在财务困境研究领域,建立了财务预警模型.结果表明,该预警模型具有较高的预测准确率和良好的操作性.其短期(一年期)和中期(三年期)预测准确率分别为87.5%和81.25%.     

基于滚动时间窗口支持向量机的财务困境预测动态建模

该文从财务困境概念漂移的全新视角,提出了基于滚动时间窗口支持向量机(suppon vector machine,SVM)的财务困境预测动态建模新方法.设计了面向概念漂移进行财务困境预测动态建模的思路框架,分为宽度固定的滚动时间窗口 SVM 和宽度可变的滚动时间窗口 SVM 分别展开算法设计.以中国上市公司为对象,通过模拟时间推移过程,对 2000 至 2008 期间被 ST 的上市公司及其配对公司共692个样本展开实证研究.结果表明:基于滚动时间窗口 SVM 的财务困境预测动态建模方法能够有效地适应财务困境的概念漂移现象,对未来企业财务困境的预测效果明显优于静态 SVM 模型.通过比较分析,认为适应性可变时间窗口 SVM 动态建模方法具有较好的应用推广性.     

EVA的财务预警实证研究

本文以我国上市公司为研究对象,选取了65家处于财务困境的公司和75家财务正常的公司为样本,在传统财务指标的基础上引入EVA,运用Logistic回归分析方法,构建了财务困境模型。研究结果表明,相对于传统的财务指标,EVA对企业的财务困境具有较强的判别能力,模型具有超前3年的预测能力。     

财务比率分析法对上市公司负债筹资风险预测的修正——基于中国资本市场的实证分析

上市公司负债筹资风险预测是一个具有探索性、前沿性的课题,依其成因界定其含义,并分为4种类型,分别通过主成分分析和逻辑回归分析构建负债筹资风险预测模型,这两种模型的预测结果都较为准确.但由于定量分析方法的局限性,使得两种模型预测的结果出现差异,运用财务比率分析法对预测结果进行修正,能使预测结果更为准确.     

考虑投入产出效率的中小企业财务困境预测方法

中小企业在国家和区域经济发展中具有非常重要的作用.本文首先根据中小企业的经营特点,提出了一套财务困境预测的指标体系,然后提出了一种基于数据包络分析和支持向量机的中小企业财务困境集成预测方法.所提出指标体系的主要特点是,在一般企业财务困境预测指标体系的基础上,增加了企业的效率指标.应用安徽省某融资服务机构的70家中小企业历史样本数据,实证分析了本文提出方法的合理性和优越性.     

基于模糊支持向量机的上市公司财务困境预测

支持向量机(SVM)已经成功地应用于财务困境预测问题的研究,且已证明优于多元线性判别分析(MDA)、逻辑回归(Logistic regression)和神经网络(NN)等方法.然而,传统SVM使用结构风险最小化的原则,这样可能导致错误分类的经验风险升高,特别是当样本点与最优超平面十分接近的时候,这种误分类的经验风险显著升高.另外,传统SVM还存在过拟合问题,所以对数据集中的外点或噪声十分敏感.因此,采用模糊支持向量机(FSVM)算法来改进上述不足.首先,建立一个适当的成员模型用于对整个数据集的模糊处理;然后通过外点侦察方法(ODM)来发现外点,其中ODM集成了模糊C-均值算法(Fuzzy C-mean algorithm)和无监督神经网络中的自组织映射(SOM).最后,为主体集和外点集中的样本点分配不同的权值.还将FSVM应用于上市公司财务困境预测的实证研究,实证结果表明FSVM与传统SVM相比,FSVM 能较好的解决经验风险升高和过度拟合问题,确实降低了外点的影响并提高了分类器的分类准确率.     

基于信息披露文本的上市公司财务困境预测:以中文年报管理层讨论与分析为样本的研究

本文采用文本分析方法研究了中文年报管理层讨论与分析传递的管理层语调能否提供财务困境预测的增量信息、能否提高预测的准确性以及文本内容的信息价值，主要结论为：（1）管理层语调确实为财务困境预测提供了新的信息，能提高财务困境模型的拟合程度和预测能力；（2）管理层语调是对定量财务数据的重要补充，而且这些信息并没有在市场交易价格中得到充分反映；（3）负面语调比净语调具有更高的信息价值；（4）财经文本情感或语调的分析应以基于相关来源财经文本的情感词词典为基础，而直接引入其他领域成熟词典的效果较差。     

财务困境的logit模型研究

财务困境不仅影响公司,还会影响整个社会经济。本文通过构建模型来对财务困境进行及时、有效的预测,避免尽量避免财务困境的发生及防止潜在的损失。     

Application of Design for Six Sigma tools in telecom service improvement

Abstract

Six Sigma is a systematic methodology aiming at operational excellence. Under the general umbrella of Six Sigma, DMAIC and Design for Six Sigma are usually be implemented to improve product and process quality. Facing quality bottlenecks in traditional improvement projects, tools in Design for Six Sigma is an efficient way to achieve better results. In this paper, to meet the high-quality requirement of key clients, a telecom service system improvement project is illustrated by redesigning troubleshooting and service delivery processes in company Shanghai Telecom Co. Ltd. (ST) with the aid of some Design for Six Sigma tools. Company ST improved its service system performance and obtained significant economic benefits from this project implementation. Four key factors that affect the success of Design for Six Sigma tools application in improvement projects are discussed at last.     

Metachoice for strategic analysis

A necessary precursor to strategic choice is the selection of a strategic choice evaluation method — metachoice. Unfortunately, managers are unlikely to find much guidance on how to conduct metachoice analysis in the strategy literature. In light of this problem, a template is presented based on two questions that must be addressed by those engaged in strategic analysis generally and metachoice specifically: (1) what are the organization's strategic goals? (2) how willing are they to monetize their predictions and valuations? Four resulting choice methods are presented and discussed: Discounted Cash Flow Analysis (including variants based on real options), Profitability Analysis, Modified Discounted Cash Flow Analysis and Multi-Goal Analysis.     

市场监管、盈余分布变化与盈余管理——退市监管与再融资监管的比较分析

通过考察第四季度引起的盈余相关指标分布变化,本文比较分析了上市公司针对退市监管和再融资监管采取的盈余管理行为.实证结果表明,相对于基于"相对指标"的再融资监管,上市公司规避基于"绝时指标"退市监管更容易提前操作;相对于"收益性"的再融资监管,上市公司规避"损失性"退市监管的动机更强.本文发现,不论针对哪一种市场监管,前三个季度的盈余相关指标比较接近监管阈值的公司实施了盈余管理行为.     

灰色Verhulst模型背景值优化的建模方法研究

本文对传统灰色Verhulst模型背景值的误差来源进行分析,对模型的背景值进行优化,以期提高模型的模拟预测精度。基于灰色Verhulst模型时间响应式的Logistic函数形式,文章利用Logistic函数拟合模型中的一阶累加生成序列,经过一系列的数学推导,借助反向累加生成的思想,解出了Logistic函数中的三个参数,得到了灰色Verhulst模型背景值的优化公式,并建立了优化的灰色Verhulst模型。最后分别通过算例和应用实例验证本文的优化效果,结果表明,利用优化的背景值公式可以有效地提高传统灰色Verhulst模型的模拟预测精度。     

边界Logistic违约率模型Bayes分析及实证研究

Cramer^[1]指出了一般Logistic违约率模型容易出现的问题并提出了边界Logistic违约率模型.本文采用了不同于Cramer(2004)的Bayes分析方法对边界Logistic模型的后验分布的性质进行了分析,从理论上说明了边界Logistic违约率模型更优越的原因.然后利用中国公司数据展开实证研究,不仅找到了Cramer问题的中国证据,同时还发现Bayes边界Logistic违约率模型不仅能够克服Cramer问题,而且对临界值不敏感,同时预测效率也相对较高.     

边界Logistic违约率模型及实证研究

在前人研究基础上对边界Logistic违约率模型展开进一步研究.首先通过抽样分布性质的研究从理论上说明了为什么边界Logistic违约率模型更优越.然后利用中国公司数据展开实证研究,不仅找到了Cramer问题的中国证据,同时还发现边界Logistic违约率模型不仅能够克服Cramer问题、而且对临界值不敏感、同时预测效率也相对较高.     

Human and Organizational Factors in Reliability Assessment and Management of Offshore Structures

Today, there is a worldwide infrastructure of offshore structure systems that include fixed, floating, and mobile platforms, pipelines, and ships. Background on current and future trends in development of comprehensive programs to help improve the quality and reliability of offshore structure systems are discussed. A combination of proactive, reactive, and interactive risk assessment and management approaches have been developed and applied. Two risk assessment and management instruments are detailed in this article: a qualitative Quality Management Assessment System (QMAS), and a quantitative System Risk Analysis System (SYRAS). Application of QMAS to produce human and organizational performance shaping factors that are used as input to SYRAS is discussed.     

非对称结构下金融市场动态风险测度研究

针对金融市场呈现出的非对称结构,以新兴市场的中国大陆沪市上证综指(SSEC)和成熟市场的标准普尔指数(S&P500)作为代表性的研究对象,运用有偏学生分布(SKST)来刻画金融收益的有偏非对称分布形态;运用APARCH等模型来刻画金融收益条件波动率的非对称波动性,并以此来开展风险测度研究;最后运用返回测试中LRT和DQR来检验风险测度的准确性。实证结果表明:没有哪种金融收益的条件非对称波动模型具有绝对优越的风险测度能力;在标准收益服从的分布上,新兴市场SSEC与成熟市场S&P500市场却又表现出明显的不同,Normal分布并不适合SSEC,但能适合S&P500;ST能够适应SSEC,却不能适应S&P500,而SKST能够适应两种市场;对于S&P500,在99%这样高的置信水平下是Normal优越,而在95%的置信水平下却是SKST优秀,对于SSEC,SKST分布的准确性在两个水平下都是最高。     

Determinants of RFID adoption intention by SMEs: an empirical investigation

Radio frequency identification (RFID) technology has been considered as one of the 10 technologies that will transform firm across industries. However, the adoption and use of the technology has been slower than predicted, mainly because of technological, organisation and environment factors related to RFID. This study develops a conceptual model that explores the role that technological, organisational, environmental and managerial characteristics of small and mid-sized enterprises (SMEs) play in their intention to adopt RFID technology. To test the model, a web-based survey was administered to 453 SME managers from the USA, the UK, Australia and India. Logistic hierarchical regression is used to test the proposed model. Implications for RFID technology research, theory and practice are discussed.     

中国股市ST板块弱有效性检验

本文介绍了市场弱有效性检验方法,并对中国沪深股市的ST板块和股指做了实证检验。我们得到沪深指数和沪深ST板块的组合符合市场弱有效性,而有些个别ST股票未能通过检验。