调整财务指标能否提升财务预警模型的预测能力——基于盈余管理视角的研究

现有财务预警模型大多是以公司财务数据真实性为前提,在使用财务指标时没有考虑这些指标由于盈余管理而导致的"失真"问题,利用这些被"管理"过的财务指标所建立模型的预测有效性和准确性势必大受影响。对可能受盈余管理手段影响的财务指标进行调整后再进行财务危机预警做实证研究,并对比未经调整而建立的财务危机预警模型的预测准确率,来检验运用调整后的财务指标建立的预警模型是否会提高模型的预测准确性,结果表明,利用调整后财务指标所建立的模型可以有效提高财务危机预警的效果,且企业盈余管理程度越严重,使用调整后指标建立模型的效果越好。     

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.     

基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型研究

审计意见类型及其预测结果受到企业各利益相关方的高度关注.同时选用财务指标和非财务指标为变量,构建了基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型.将领域粗糙集作为BP神经网络的前置系统,在保持分类能力不变的前提下进行指标约简,提取关键指标,再将约简的指标体系作为神经网络模型的输入变量.以2013-2015年沪深A股176家公司数据作为研究样本,采用三种模型进行审计意见预测对比分析,结果表明:本模型预测准确率达到97.06％,与单纯利用神经网络建模或单纯利用财务指标建模的预测效果相比具有更好的预测效果.     

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。     

基于灰色预测模型GM(1,1)的人力资源需求预测研究

文章使用灰色预测模型GM(1,1)对A企业人员数量进行预测,通过对A企业人员数据累加处理后的标准光滑性检验和验证准指数规律,发现A企业人员数据满足GM(1,1)预测模型,应用MATLAB软件进行数学计算,建立A企业人力资源需求预测模型,预测结果与精度检验表明模型符合二级精度,可以做中长期预测。     

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。     

灰色动态模型在人口总量预测中的应用

在介绍灰色动态模型原理与模型检验的数学理论的基础上考察灰色动态模型在人口总量预测中的应用,结合实际建立人口总量预测模型,经模拟预测残差检验和后验差检验均为“很好”,说明该模型具有一定的应用价值。     

基于判别分析的个人信用评分模型研究与实证分析

在国际上,个人信用评分是个人信贷风险防范的重要环节,而目前我国还没有制订出一套规范的个人信用评分指标体系和方法。文章利用真实的个人消费信贷数据,选择合适的字段作为指标变量并进行赋值,对假设条件的检验分析后,建立了个人信用评分的多元线性判别模型并进行了检验。实证研究表明:该模型具有较好的稳健性,且具有一定的判别预测能力,但仅用训练集计算的分类正确率还不能真正地反映模型的预测能力。     

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。     

基于互联网搜索信息的预测模型研究--以余额宝产品需求为例

基于百度指数，以余额宝资产规模为例，运用ARIMA模型构建引入互联网搜索量的市场需求预测模型，同时建立不含互联网搜索量的预测模型，并将二者进行对比研究，发现包含互联网搜索量数据的预测模型的预测准确度更高，说明互联网搜索量数据包含一些在传统模型中未能考虑到的因素，该变量的引入有利于提高模型的预测准确度，为产品或服务的市场决策提供更加精确的预测结果。     

现金流量预警指标视角下的BP神经网络模型实证检验研究——来自2007—2012年沪深两市ST公司的数据分析

文章针对现金流量指标的国内外研究动态,从财务危机预警角度构建现金流量预警指标体系;并选取2007年-2012年沪、深两市A股79家ST公司及79家非ST公司作为训练样本,用样本公司被ST前1年、2年、3年的数据对指标进行筛选,将BP神经网络模型预警结果与样本的实际结果进行比较。研究结果表明：BP神经网络模型t-1年、t-2年、t-3年的预测精度依次下降,但t-3年财务预警模型对训练样本的预测精度仍能达到79．22％,对检验样本的预测精度也能达到78％。     

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。     

金融危机预警研究中的几个误区

阐述了当前金融危机预警研究中存在的几个误区,认为正是这些误区导致当前金融危机预警效果的低效,提出新一代的预警模型必须引入非线性研究范式和非经济的预警指标。     

基于结构方程模型的金融危机预警方法

2008年的金融危机对世界经济产生深远的影响,各国对于金融危机预警模型的研究也十分重视。基于结构方程模型中的MIMIC模型建立金融危机预警系统,并利用中国有关数据进行实证研究。根据模型的修正结果得到影响中国危机强度的5个变量,并通过计算得到＂危机强度＂的得分。由实证研究结果可知,中国金融市场在20世纪90年代波动比较剧烈,而2008年金融危机对中国金融市场的影响相对不大。     

基于单变量分析的我国上市公司两阶段财务预警模型实证研究——以纺织行业为例

我国现有的财务预警研究大部分仅限于对上市公司是否会陷入ST来建立预测模型,缺少对公司陷入ST后财务状况预测的进一步研究。应着眼于为上市公司的外部信息使用者建立ST前和ST后两阶段的预测模型,即把正常公司是否会转为ST公司作为模型预测的第一阶段,把ST公司是否会暂停上市作为模型预测的第二阶段,可选取包括现金流量指标在内的五种财务指标,以纺织行业为例进行分行业的实证研究,建立纺织行业两阶段的单变量预测模型。研究结果表明这些模型在两个阶段都达到了较好的预测效果。     

财务预警指标拓展研究探析

财务预警指标选取的质量,直接影响到预警模型的建立和预测结果的准确性.已有的研究变量选取的随意性较大,灵敏性和时效性较差,较少考虑非财务指标和与财务失真相关的指标.指标的选取应该遵循完整性、最小性、相关性、敏感性等原则,指标体系中除了偿债能力、发展能力、盈利能力等财务指标外,还应包括公司治理、股权结构、企业文化等非财务指标.把财务失败指标和财务失真指标结合起来,构建综合指标预警模型,才是解决财务预警问题的根本之道.     

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。     

城乡收入差距对消费支出的动态效应与区域差异研究

在全球经济遭受金融海啸袭击的大背景下,结合中国＂二元＂经济结构的具体情况,并基于中国城乡居民收入差距不断扩大的现状,对城乡收入差距对消费水平的动态效应及区域差异进行了实证分析。通过基于全国29个省、市、地区的省际面板数据,运用横截面加权的广义最小二乘法（GLS）、广义矩估计（GMM）,对城乡消费水平分别进行静态、动态分析,并进行区域对比,在此基础上提出了提高中国居民消费水平的若干政策建议。     

基于神经网络技术的企业财务危机预警研究

在综合研究的基础上提出了基于财务视角和非财务视角综合的企业财务危机识别系统,将企业划分为财务健康、灰色地带和财务危机三类,摈弃了以往国内相关研究仅仅以"ST"、"PT"公司直接作为财务危机研究对象的做法。运用主成分分析和神经网络技术对我国上市公司2005、2006年度的财务状态进行了实证研究,并利用预警模型和因素分析模型对天目药业(600671)进行了预警实例分析。     

财政分权、税收负担与区域生态环境质量

聚焦当前生态文明建设与财政体制改革等热点问题,构建含有生态环境与财政分权变量的四部门内生增长模型,全面考察财政分权、税收负担以及研发创新等因素的环境影响机制;构建面板模型与门槛模型,针对区域异质性特征展开实证研究。研究结果显示:（1）财政分权与税收负担均导致环境污染加剧,考虑交互效应则两者互相产生负向调节作用,即在一定程度上缓解削弱各自产生的污染效应,环境质量具有滞后加剧效应。（2）西部地区表现出税收改善环境趋势以及创新后发优势;中部地区表现出人力资本和人均GDP环境提升效应;东部沿海地区表现出FDI占比环境提升效应。（3）财政分权与税收负担均产生非线性环境影响,人均GDP与FDI占比具有双重门槛效应。基于以上结论,在财税政策协调互补前提下,针对不同区域的地理、经济异质性特征制定差异化环境提升策略,最终达成环境保护与财政经济的和谐双赢局面。