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。     

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.     

基于RS与ANN的上市公司财务困境预测模型的实证研究

本文以中国上市公司作为研究对象,采用粗糙集理论(RS)客观选出预测模型指标体系,以因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司的财务困境标志,采用人工神经网络(ANN)寻找最佳的利用公开财务数据预测中国上市公司财务困境的模型。我们的研究结果表明,总资产报酬率等18个包括现金流量类指标的财务指标有较强的区分财务困境公司和财务健康公司的能力;行业类型和资产规模对于上市公司财务困境预测具有至关重要的作用;运用ANN建立的神经网络模型有较强和较稳定的预测能力。     

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。     

我国上市公司的财务困境成本及其影响因素分析

本文选择1998—2002年间沪深股市40家ST摘帽公司A股为样本,从“经营业绩观”和“权益价值观”两个角度考察我国上市公司是否存在财务困境成本。结果发现:(1)从陷入财务困境之前到解除财务困境之后,基于“经营业绩观”,企业经行业调整之后的平均主营业绩有所增长,但基于“权益价值观”,经过市场调整之后的权益市场价值平均下降了2.04%,表明投资者平均承担2.04%的财务困境成本,说明虽然企业在解除财务困境之后经营业绩较之于陷入财务困境之前有所增长,但这种经营业绩上的增长并未带来权益市场价值的提高。(2)行业因素和企业规模是影响财务困境的重要因素。当财务困境企业所在行业业绩不佳时财务困境成本较高;企业的资产规模与财务困境成本呈显著的正向关系。     

杜邦分析与价值判断——基于A股上市公司的实证研究

作为常用的综合性价值评价工具,杜邦分析通过将资产收益分解为利润率、资产周转率和权益乘数,以期更好地判断公司的价值及其变化。本文以A股上市公司为研究对象,探讨杜邦分析的核心指标和成分指标的信息含量,并对比分析传统与改进的杜邦分析方法在我国证券市场中的适用性。结果发现:在预测公司未来的盈利能力时,净资产收益率较经营净资产收益率有效;在拟合个股当期和预测未来的收益时,结果却相反;但无论是传统的、还是改进的杜邦财务成分指标,均不具有显著的增量信息提供能力。这表明在中国证券市场上,投资者在评价公司的价值时,应更多地关注杜邦分析的核心指标而不是其成分指标。     

股权结构、财务困境成本与困境公司绩效

本文以1997—2003年发生财务困境的105家上市公司为研究样本,以资本支出率度量公司投资水平,以销售增长率与“EBIT/总资产”度量公司绩效,采用单变量与多变量分析方法。研究发现,第一大股东持股比例越大,困境公司的投资与绩效水平越高；股权制衡对困境公司不再具有显著的积极作用；由于预算软约束的存在,国有公司比非国有公司在财务困境期间具有更低的财务困境成本,失去了更少的投资机会、市场份额与利润,从而表现出更高的投资与绩效水平；公司是否被企业集团控制与财务困境成本及困境公司的投资、绩效水平没有显著相关性。     

如何运用现金流量表进行财务分析

现金流量表是反映企业在一定会计期间内现金流入和流出情况的会计报表。通过对现金流量的结构、企业的偿债能力、支付能力、盈利质量、发展能力等主要指标的分析,可以了解企业资产的流动性,判断和评价企业的财务状况,预测企业未来的现金流量,帮助投资者进行正确的理性投资。     

亏损上市公司计提资产减值准备的价值相关性研究

本文对新资产减值会计准则实施后亏损上市公司整体以及具有盈余管理动机的亏损上市公司计提资产减值准备前后的会计盈余价值相关性进行了比较研究,同时还检验了资产减值准备数据本身是否具有增量价值相关性。结果表明：从整体上看,亏损上市公司计提减值准备后增强了会计盈余价值相关性,计提的减值准备数据本身也具有增量价值相关性,同时,文章还发现投资者不能有效识别微利公司的会计盈余质量,而对于巨亏公司与通过转回减值准备方式盈利的公司来说,其会计盈余数据的决策相关性显著低于对比公司,投资者能有效识别其会计盈余质量,这为2007年1月1日起实施的关于已计提的资产减值准备不可转回的会计准则改革提供了实证支持。     

EVA与传统会计指标的比较--中国证券市场的实证分析

采用1999年至2001年沪市456家上市公司的财务与交易数据,对EVA、传统会计指标和剩余收益与公司市场价值间的相关性进行了详细的分析与研究.结果表明尽管EVA与公司的市场价值正相关,但所包含的公司市值的信息很少,在传统会计指标之上,EVA不具有增量信息解释能力;传统会计指标与公司市值显著正相关,且能很好地解释公司的市场价值.相对于EVA,传统会计指标不仅具有增量信息解释能力,而且可以取代EVA;EVA与剩余收益互有增量信息解释能力.     

治理弱化与财务危机:一个预测模型

本文首先讨论了治理弱化与财务危机的辨证关系;然后在分析13个变量的基础上,运用Logistic回归给出了判别上市公司财务危机的一个模型。这一模型包括四个变量:毛利率、其它应收款与总资产的比率、短期借款与总资产的比率、股权集中系数。其中,股权集中系数是公司治理结构的直接表征,也是本文模型异于其他预测模型的首要区别。本文模型的回判准确率为84.52%,而对2000年新增加的“ST”公司的判别准确率则达到了95.45%。     

基于股权结构的财务危机预警模型构建

本文试图将公司股权结构变量引入到财务危机预警的研究中,首先运用Logistic回归分析对引入模型的变量进行了筛选,然后将筛选得到的变量进行主成分分析得到五个综合的变量,最后通过对五个综合的变量进行Fisher判别分析建立了一个上市公司的财务危机预警模型。本文选取的样本全部为上市工业企业,以期建立一个行业预警模型提高预警能力。结果表明,模型的预测能力较强。     

Cash flow models: A review

Cash flow management is concerned with the efficient use of the company's cash and short-term investments. Under stable economic conditions, this is a matter of deciding when to transfer assets and how much. The development of models designed to answer these questions is reviewed. More recently, emphasis has been placed on decisions concerned with operating conditions with the object of maintaining a level of cash flow in accordance with unstable conditions, in particular with a high rate of inflation.     

考虑多维效率的上市公司财务困境预警研究

已有的财务困境预警研究一般基于财务指标，或在财务指标基础上引入单一效率指标，而多维效率指标能够更加全面有效地反映不同行业、不同资产规模的上市公司整体状况，从而对上市公司财务困境产生更好的预警效果。本文从经营效率、财务效率、融资效率和人力资本效率这四个维度分别提出相对应的投入产出指标体系，并采用数据包络分析对上市公司各个维度的相对有效性进行评价。在此基础上，将得到的多维效率指标与财务指标相融合，建立上市公司财务困境预警模型。为了验证所提出模型的有效性，采用支持向量机、人工神经网络和决策树这三种常用的财务困境预警技术，并基于不同的财务指标体系对我国上市公司进行实证研究。结果表明，考虑多维效率指标的上市公司财务困境预警模型能够有效提高预测准确度。     

Risk evaluation of investment projects

A survey is given of techniques for evaluation of risk in individual capital investment projects. The paper identifies the four types of relationships affecting project uncertainty: (1) Accounting-type relationships defining cash flow; (2) Statistical relationships among variables in a given time period; (3) Autocorrelation relationships among cash flows over time; and (4) Uncertainty about project life. Two types of decisions also can affect project profitability and uncertainty: (1) Strategy decisions; and (2) Abandonment decisions. Four types of models for risk evaluation are identified: (1) Certainty model; (2) Hillier model; (3) Monte Carlo model; and (4) Decision Tree model. These four types of models are compared and evaluated in terms of how easily they can incorporate the relationships and decisions mentioned above. Computational issues are also discussed. Suggestions are made for further research.     

基于自由现金流量的证券投资组合分析

通过比较中美两国在处理和计算自由现金流量方面的不同,提出自由现金流量的计算方法,并论述了在我国会计准则下如何通过会计调整计算自由现金流量。在获得公司自由现金流量的基础上,通过引入自由现金流量乘数和自由现金流量负债比,结合经营现金流量、市盈率和低财务杠杆指标,构造了基于自由现金流量的证券投资组合,对我国证券市场做出实证分析。同时,对比其他投资策略的实际效果,证明基于自由现金流量的投资策略所具有的优越性。     

金融衍生品投资与企业现金流波动风险研究

为了揭示金融衍生品对企业现金流波动风险的影响机制与效应,以我国沪深A股2015~2018年制造业上市公司为研究对象,运用Heckman两阶段回归模型进行实证研究。研究发现:公司使用金融衍生品降低了现金流波动风险;当经营风险大、信息不对称程度高以及代理冲突严重时,其降低幅度更高,揭示出金融衍生品的主体需求和效应差异。进一步分析发现,外汇衍生品和商品衍生品发挥了降低现金流波动风险的作用,而利率衍生品的效应不显著;金融衍生品加剧了特质风险但对系统性风险无显著作用,并且对公司价值未产生显著影响。     

基于期望违约率模型的上市公司财务困境预警研究

本文以现代资本结构理论和期权理论为依据,以企业"资不抵债"作为上市公司陷入财务困境的标志,运用资本市场的信息指标(股价)和上市公司财务数据建立期望违约率(EDF)模型,应用于公司财务困境的动态预警,克服了统计预测方法的时期性和滞后性的缺陷。     

财务欺诈风险特征筛选框架的建立和应用

本文从金融科技大数据出发,以人工智能的吉布斯随机搜索(Gibbs Sampling)算法为工具,在大数据框架下建立了针对公司财务欺诈风险的特征因子筛选的一般处理方法与特征提取推断原理,并结合上市公司的财务报表数据进行实证分析,结合从2017年1月到2018年12月证监会对上市公司财务报表信息披露违规的数据样本,筛选出刻画财务欺诈的特征因子并进行了验证测试,支持财务欺诈的识别。本文提出的框架和模型方法可以加强和提升对上市公司财务欺诈风险的识别能力,并实现对公司财务在欺诈方面的探测与预测(Detecting and Predicting)功能。