基于Logit模型的建筑与房地产上市公司对外担保预测研究

本文利用我国62家建筑与房地产上市公司2003年年报数据建立关于这些公司2004年发生对外担保的Logit模型,运用该模型对2004年建筑与房地产上市公司全样本进行回代检验,总正确率达到71.0%;进一步,根据2004年年报数据对2005年这些公司是否发生对外担保进行预测,总正确率达到72.6%,这表明以主营业务利润率、投资收益率、每股现金流和流动比率等四个变量构建的Logit模型具有较强的预测能力。应用该模型有助于政府监管部门和银行等金融机构加强对建筑与房地产上市公司对外担保风险的预防、监督和控制,也有助于中小投资者对建筑与房地产上市公司对外担保风险进行及时有效规避。     

基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验

国内外学者关于财务预警模型的研究大都以上市公司年报数据为样本数据。在我国,由于上市公司年报公告的时间与当年有关机构宣布ST公司名单的时间比较接近,而距下年有关机构宣布ST公司名单的时间则比较远,因此,用ST前一年的年报数据来预测当年或下年的警情,都具有较大的局限性。实证研究结果表明,采用上市公司中报数据构建的财务预警模型,不仅具有很高的预警准确率,而且比基于年报数据的模型更具有较强的预警时效性。     

基于BP神经网络的上市公司财务预警研究

文章采用BP神经网络方法,以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本,并使用76家制造业上市公司作为检验样本,建立了制造业上市公司财务预警模型.研究结果表明与没有区分行业的通用预警模型相比,分行业的BP神经网络财务预警模型的预测精度有了较大提高,为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供了可靠的依据.BP神经网络在分析和研究我国上市公司的财务状况方面,具有广泛的应用前景.     

企业财务危机预警:偏最小二乘logistic方法的应用

鉴于现阶段我国上市公司的信用数据具有高维性和高相关性的特点,已有企业财务危机预警研究多采用能够有效降雏和消除共线性的主成分logistic模型.然而,这种模型定式在提取主成分时没有考虑解释变量与被解释变量之间的相关性,可能导致与企业财务状况关系密切的解释变量信息的丢失,从而削弱模型的预测能力.考虑到这一缺陷,本文在分析中首次引入偏最小二乘方法,并对我国沪深两市上市公司的经营失败进行了实证研究,结果表明偏最小二乘logistic模型不仅具有较优的拟合度,而且具有较高的企业经营失败预测能力.Bootstrap检验显示模型还具有较强的稳健性,预警效果更为可靠.     

违约预测的小波结构模型研究

本文针对上市公司违约预测问题,按照行业类型对我国2009年的上市企业进行分层抽样,构建了小波结构模型.小波结构模型通过应用小波变换来分解上市公司日收益序列,进而对低频序列和高频序列分别构建预测模型,再依据预测模型对未来收益进行预测,最后使用小波逆变换重构预测收益序列.通过小波结构模型可以避免时间序列模型进行收益波动预测的累加计算过程.在结合我国上市公司的实际数据对这两种模型的校验中,可以发现小波结构模型比时序结构模型在违约预测上有更好的识别力和准确度.     

上市公司信用风险管理的KMV模型

本文介绍了KMV公司运用期权定价理论开发的基于股票价格的信用风险评价模型,并简单介绍了KMV模型的研究方法以及对上市公司的信用风险进行实证研究的参数设定。最后讨论运用KMV模型分析我国上市公司信用风险的发展前景。     

企业失败预测模型研究——来自台湾的证据

以台湾上市公司公开的财务比率数据,探讨财务比率之间的领先和滞后情况,以期修正过去财务危机文献所忽略的时间落差因素.根据领先变量和滞后变量建构上市公司财务危机预测模型,以期由模型的预测为政府、监督机关、投资人和债权人探讨台湾资本市场发生财务危机提供一个参考.实证结果显示,标准化数据(考虑产业因素)比非标准化数据(未考虑产业因素)更具预测能力,故在进行财务危机方面预测性研究时应将产业因素予以控制或消除;负债比率和营业利益率是两个最早期用于判别的领先指标,若仅以这两个指标预测公司的状况,则在发生危机的前一季,其准确率可以高达 90%; 若加入流动比率、存货周转率、总资产周转率和现金流量比率综合观察,则在危机发生前一季时,可有 95% 的高预测能力.     

基于财务与非财务指标的财务困境预警研究——以制造业上市公司为例

本文以沪深A股市场2005-2009年294家制造业上市公司为样本,以因财务状况异常而被ST作为公司发生财务困境的标志,分别建立了仅包含财务比率指标的单一模型和同时包含财务和非财务指标的综合模型.研究结果表明,加入非财务类指标后的综合模型,无论是在预测能力方面还是在误判成本方面均得到显著优化.     

自愿披露与公司治理--一项基于中国上市公司数据的实证分析

从代理理论及信息经济学角度出发,对自愿信息披露的相关理论基础进行了阐述,在对相关文献进行综述的基础上提出研究假设;构建适用于中国上市公司的自愿披露指标体系,建立了检验中国上市公司自愿信息披露水平与公司治理各因素之间关系的多元回归数学Ё模型,通过相关分析和回归分析,考量了各个变量之间的相关性及模型回归参数的显著性;根据多元回归方程的拟合结果,可以判断出公司治理各要素对中国上市公司自愿披露水平的影响程度,从而揭示出公司治理状况对上市公司自愿信息披露水平的内生约束机制;为提高中国上市公司的自愿信息披露质量提出政策建议,并指出了研究局限性.     

上市公司信用风险评价研究

本文构造了上市公司信用风险评价的Logit模型,并结合T检验和主成分分析法对模型进行了实证分析.结果表明Logit模型具有非常可信的识别、预测及推广能力,是上市公司信用评估的有效工具.