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.     

关于中国上市公司财务危机预警模型的实证研究——基于2002～2004年新增ST公司

文章以2002～2004年深沪两市首次被ST的118家上市公司作为研究对象,同时选择同行业且资产规模相近的118家盈利公司作为配对样本。以上市公司突然出现重大亏损、连续两年亏损、股东权益低于注册资本或每股净资产低于面值等几种情形作为界定“财务危机”的标准。利用ST公司财务危机前1年的数据,初步选择了20个财务指标,对ST公司与配对样本的均值、标准差、T统计量、Z统计量进行分析,寻找ST公司与非ST公司在财务指标上的差异,并采用主成分分析法的思路进一步筛选财务指标。最后运用二元逻辑回归(Logit),建立起上市公司财务危机前1年的预警模型,且进行了预测。     

基于公司治理因素的财务困境预警实证研究

在对财务困境预警领域已有研究成果进行总结和评价的基础上,选取我国沪、深两市2007、2008年被ST的70家公司,及与其上市时间及主营业务相近的70家非ST公司,提取财务指标及有关治理指标对上市公司财务困境进行预警研究。实证研究结果表明：将公司治理因素引入预警模型能够提高预警的准确程度,财务困境预警研究综合考虑财务指标和治理指标具有积极意义。     

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。     

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。     

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Basu模型的中国上市公司会计稳健性研究

本文以上市公司财务数据为研究样本,并将样本公司分为ST和非ST两类,通过正态分布检验、T检验和K-S检验剔除不显著的财务指标,并运用主成分分析法对财务指标进行进一步筛选,进而运用Basu模型对上市公司会计稳健性与提炼出来的财务指标相关性进行探究。结果表明,中国上市公司中,ST公司与非ST公司对遵循会计稳健性的程度不同,ST公司比非ST公司遵循程度更强;上市公司财务人员对会计稳健性的遵循程度与流动比率呈负相关关系;上市公司财务人员对会计稳健性的遵循程度与利润增长率呈负相关关系。     

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.     

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.     

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。     

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％。     

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。     

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。     

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。     

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。     

上市公司财务危机实证研究

财务危机数量的增多及投资风险急剧增大,使得建立一套科学的上市公司财务风险评价体系显得尤为必要。运用剖面分析和Logistic回归模型对ST公司及配对样本建立模型。剖面分析表明资产收益率判定效果最佳,Logistic回归模型对样本t-1年的判别率达到81．6％。     

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。     

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。     

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。