BP神经网络财务危机预警实证研究

财务危机预警具有重要的经济研究价值。在考虑中国现行会计信息供给状况基础上,构建了包含偿债能力、资产管理能力、盈利能力、成长性、现金流量以及会计信息披露质量的六大类预警指标体系。以沪、深两市上市公司为样本,比较了经秩和检验前后,BP神经网络模型的预警效果。结果显示：BP神经网络模型在中国上市公司财务危机预警中具有良好的应用价值,特别是经秩和检验以后,模型判别准确率显著提高,具有很强的优越性。     

上市公司财务危机预警实证研究

通过采用样本分析等方法对中国证券市场上市公司的财务危机预警进行实证研究,首先对国内外财务预警的发展历程和研究成果进行了评述,对上市公司财务预警的相关理论及方法作了总结和分析.然后结合中国上市公司的现状和特点,设计了样本A,对样本分别从行业和规模方面进行了分析.选取了37个财务指标,并按照财务指标的特性分为6个组,根据t检验的p值大小在37个财务指标中筛选出若干指标,作为预测模型的初始输入变量.运用Logistic回归分析作为主要建模方法,数据收集的时间延至样本公司可能出现财务危机的前五年或财务恶化的前三年.在此基础上,通过实证研究检验出若干预警能力强的财务指标,建立了一套动态财务危机预警模型.最后,通过有效性检验,得出了2007年上市公司有54家出现财务危机,模型的总判别率为80.30%,并在此基础上指出了模型的实际运用情况.     

中国海外上市公司的PCA-SVM财务危机预警研究

在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法的基础上融入主成分分析(Principal Compo-nent Analysis,PCA)方法,可构建PCA-SVM财务危机预警模型。以我国海外上市公司为研究对象,运用PCA提取出对财务危机具有显著影响的特征指标,进而通过训练集在不同核函数下对SVM进行训练,最后运用测试集对经过训练得到的SVM财务危机预警模型进行性能验证与评价。实证研究结果表明,PCA-SVM财务危机预警模型在线性、多项式、径向基和sigmoid四种核函数下都具有良好的预测能力,而径向基核函数下的PCA-SVM财务危机预警模型具有更加优越的学习能力与泛化推广能力。     

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。     

基于突变级数法的创业板上市公司成长态势研究

在系统介绍突变级数法的基础上,利用突变级数法对首批28家创业板上市公司在2010年1月1日至2013年12月31日的8个半年周期里成长态势进行研究,发现:创业板上市公司成长指数均值处于0.8左右,基本呈现"两头小、中间大"的一般规律;首批28家创业板上市公司主要集中于电子信息、现代服务和生物医药三大行业,占比高达88%;行业异质性对创业板上市公司成长指数没有明显影响;创业板指数涨幅趋势与创业板上市公司成长指数变动轨迹基本一致,可以运用创业板指数预测创业板上市公司成长态势。     

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。     

创业板上市公司财务绩效评价

以中国创业板上市公司为研究对象,选取11项财务指标,运用主因子分析法,借助SPSS软件,从偿债能力指标、营运能力指标和盈利能力三方面对中国创业板上市公司的财务绩效进行评价.创业板上市公司在管理和控制风险的同时应更多地关注投资收益.     

企业规模扩张中的财务危机预警研究——以上市公司为例

针对企业规模扩张中存在的财务问题,以上市公司为研究对象,选择上市公司中的部分ST公司和非ST公司为样本,利用15个财务指标,从ST样本公司和非ST样本公司连续三年财务指标之间的差异,找出可能引发财务危机的因素,应用多元逻辑回归模型(Logisitic模型),进行财务预警,结果表明所设计的财务危机预警是有效的。     

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。     

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。     

财务危机预警判别模型在金融企业信贷风险管理中的应用

企业由于财务危机而导致的破产是金融企业信贷资产的风险来源。金融企业通过恰当的预警分析模型和相应的定量化指标是可以预测企业的财务危机进而避免直接损失。本文重点论述了几个适合我国国情的预警分析模型 ,并以几家公司 2 0 0 1年度报告为依据进行实证检验 ,同时在文后提出了金融企业在使用财务危机预警模型时应注意的几个要点     

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。     

基于企业现金流量和净利润的财务危机实证研究

针对企业财务危机识别问题,采用实证研究的方法,从权责发生制和收付实现制两个方面考虑企业财务危机,并以企业每股现金流量净额和每股收益同时为负来作为企业财务危机的确认标准,以中国A股1923家上市公司为样本,从14个预选指标中确定每股收益、每股现金流量净额、净资产收益率、流动比率4个强指标,应用BP_Adaboost强分类器对财务危机状况进行分类,其误差率小于5%,说明以此为财务危机确认指标是有效的。     

基于现金流量的企业财务预警实证研究——来自我国房地产业上市公司数据

财务危机是威胁企业持续经营的根本性危机,财务预警作为经济运行的晴雨表和企业经营的警示灯,在全球金融危机后其重要性更加凸显。现金是企业的血液,现金流量信息作为企业实体资源和财务状况最直接的反映,对企业财务危机具有较强的财务判别和预警能力。本文以现金流量指标对房地产企业进行实证研究,建立房地产业的现金流财务预警模型并检验其预测财务危机能力,为房地产企业提供可操作的规避财务风险的思路。     

我国物流上市公司财务风险预警实证研究——基于现金流量分析

选取我国物流上市公司中代表财务危机的4家ST公司和财务正常的16家非ST公司的14个基于现金流量的财务数据,运用因子分析法和逻辑回归方法对我国物流企业上市公司进行财务预警研究,为我国物流行业的健康、持续、快速发展提供保障。     

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。     

基于现金流量的可选消费行业财务预警研究

为了对上市公司可选消费行业出现财务危机的可能性进行更准确的预测,采用logistic回归分析方法做出预警模型.选择非配对样本,以可选消费行业沪市A股公司2003年和2004年的ST公司和正常公司共42家作为分析样本,另外48家作为检验样本.利用主成份分析方法对现金流量指标进行筛选,并运用logistic回归对所得到的主成份进行分析,得到的基于现金流量的财务预警模型,可从获现能力、盈利能力等不同角度全面准确地反映企业的财务状况.     

制造业上市公司财务危机预警模型研究

运用传统财务指标作为参照标准计算制造业上市公司财务预警,预警结果会出现失真,针对这一不足,把EVA（经济增加值）的概念应用到财务预警计算过程,结合粗糙集的分类决策方法和BP神经网络的反向传播、训练的分析方法,提出一种新的财务危机预警模型,通过部分制造业上市公司财务数据的模拟实验,实验得出的预警信息更加真实、可靠。     

基于网络舆情的企业财务危机动态预警

当前我国企业面临的危机呈现复杂化与多样化的特点,财务信息披露质量问题导致基于财务指标的危机预警模型频频失准,而引入的非财务指标依赖于特定样本无法适应新危机的特性.为获取全面而客观的企业信息,提出基于自媒体中60家上市公司的相关评论,获取网民评论纵向数据流,通过情感分析处理形成网络舆情流指标,在此基础上结合财务指标,调节模型时间窗口宽度以连贯地动态反映企业财务状况,建立基于网络舆情的财务危机动态预警模型.实证表明:引入网络舆情指标的财务预警动态模型可获取最佳时间窗口宽度,预测效果显著优于仅包括财务指标的静态预警模型,具有更好的适应性.     

辽宁省上市公司财务危机预警实证分析——基于Z值评分模型

借鉴已有的财务危机预警模型,结合中国企业实际,从偿债能力、赢利能力、营运能力、发展能力、资产流动性和收现能力6个方面考虑,设计新的Z值评分模型并进行实证检验,提出在财务预警中需要考虑Z值上限及Z值波动性的思想。最后根据所设计的模型和思想对辽宁省上市公司进行财务危机分析,并提出相关的政策建议。