企业财务困境预警模型分析

借鉴国内外已经比较成熟的研究成果,将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,并利用Logit回归建立财务困境预警模型;然后用财务困境企业样本数据进行分析,并与财务正常企业的数据进行比较。分析结论表明,财务指标包含了预测财务困境的有用信息。     

基于四维度指标的上市公司财务困境预测研究

构建了基于财务指标、公司治理结构、审计意见、宏观经济因素四个维度的公司财务困境预测指标体系。选取我国2003-2008年部分ST与非ST配对上市公司研究样本数据,运用Logit模型进行了实证检验。结果表明,四维度财务困境预测指标体系不仅具有较好的理论基础,而且具有比较高的预测准确率。这说明公司治理结构、审计意见、宏观经济因素等非财务指标也是诱发上市公司财务困境的重要方面。     

上市公司财务困境预警的Logit模型实证研究

把传统财务指标与现金流指标结合起来,利用logit方法构建了一个上市公司财务困境预警模型,该模型对预测样本进行实证研究,证明是一种有效、实用的预测方法。     

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%。     

基于Logistic与Fisher的上市公司财务困境判别模型比较研究

以我国股权分置改革后A股制造业公司为研究对象,采用大样本法选取样本,选用财务困境发生前2年内8个季度的财务数据进行分析,对财务困境公司与正常公司的财务指标分别进行Fisher判别分析、线性logistic回归和非线性logistic回归分析。研究结果表明,我国上市公司财务困境发生前2年的季度数据对公司财务困境是否发生具有预测效力;总资产净利润率、营运资金比率和成本费用利润率三个指标对财务困境的预测能力较强;非线性logistic模型的误判率最低,线性logistic模型其次,Fisher模型的误判率最高。     

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。     

财务困境预测:数据挖掘方法的比较与运用

近年来,数据挖掘方法在商业领域的应用方兴未艾。文章尝试将数据挖掘方法引入财务困境预测的问题中,并以上市公司的实际财务数据为出发点,全面比较了逻辑回归、神经网络和决策树等分类算法在上市公司财务困境预测问题上的优劣。结果表明决策树在预测准确率、波动性以及可解释性上具有综合优势。文章还提出了不同程度财务困境的新概念,并对这个问题进行了决策树建模。     

公司治理因素对上市公司财务困境恢复的影响研究

选取生存期为2008-2013年的沪深A股全行业上市公司作为研究样本,运用Cox模型对2438家上市公司2013年的财务数据和公司治理数据进行了分析.研究结果表明,上市公司财务困境恢复受到财务指标和公司治理因素的影响,其中,财务指标中的盈利能力指标和公司治理因素中的董事会和所有者影响最为显著.公司治理因素的引入,大大改善了上市公司财务困境出现和恢复模型的整体效果,特别是董事会和所有者两个层面指标的加入,提高了Cox模型的显著性,增强了方程的整体拟合度;受我国国情制约,高级经理人中的高管持股比例并未对上市公司财务困境的恢复产生显著性影响.     

基于多类Logistic的财务困境预警模型实证研究

将公司的财务状态划分为财务困境、财务健康和财务亚健康三种状态,在财务指标的基础上引入了公司治理等非财务指标作为研究变量,运用多类Logistic回归方法,分别建立了财务变量的财务困境预警模型和引入非财务变量的财务困境预警模型,能为投资者、债权人等进行正确投资决策提供较详细的公司财务状况预测信息。     

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。     

基于三元Logistic的财务困境预警模型实证研究

采用三分法,将公司分为财务困境公司、财务状况不稳定公司和财务状况良好公司三类,运用主成分分析和三元Logistic回归构建了财务困境预警模型.研究结果表明, 基于三元Logistic的的财务困境预警模型预测能力较好,误判成本较低,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司未来财务情况的信息.     

企业信用状况的财务判断方法和模型--基于上市公司财务报告舞弊的实证研究

用68个存在财务报告舞弊和68个正常上市公司为样本,把分析性复核方法与4种模型相结合建立财务报告舞弊识别模型,以此检验财务报告舞弊行为是否会使财务结构出现异常状态。结果显示:舞弊行为确实导致企业的财务结构出现异常状态,4种识别模型都具有一定的有效性,并且发现Logistic回归模型的识别率最高。     

房地产上市公司财务预警实证研究

房地产业已成为我国重要的支柱产业,因此,建立房地产上市公司财务预警方法对政府、投资商、中介公司和广大消费者都具有重要意义。以主成分分析和逻辑回归分析为基础建立分析模型,并用该模型对2002~2005年沪、深两市45家房地产业上市公司进行实证分析,发现模型对房地产上市公司前两年和前四年的财务预警有较高的可信度。     

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。     

股票市场表现、宏观经济环境与公司财务困境

以COX比例风险模型与Logistic离散时间风险模型为分析工具,检验了股票市场表现变量与宏观经济环境变量对中国上市公司财务困境风险的解释力与识别力.实证结果显示股票市场表现变量和宏观经济环境变量都与财务困境风险显著相关.加入这两组变量后,与只包含财务变量模型的回归结果相比,模型的总体解释能力与识别力都有了较大的提高.     

基础产业集团公司财务危机预警模型探讨

文章通过对基础产业集团公司合并报表所反映的财务比率进行实证分析,建立logout数学模型,计算集团公司出现财务危机的概率.模型实例计算结果表明:流动资产、总资产与经营活动现金净流量、总资产、净利润、主营业务收入等三项指标对财务危机的发生有显著性的影响,有较好的预测效果.