基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型

上市公司往往存在粉饰财务数据来美化企业经营状况的动机,这会降低财务风险预警模型预测的准确性。文章利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法,构建Benford和Myer质量因子,引入BP神经网络模型,构造BM-BP神经网络财务风险预警模型;并进一步利用2000—2019年中国A股上市公司数据,评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响,分析新模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示:Benford和Myer质量因子提高了BP神经网络财务风险预警模型预测的准确性;在不同质量因子的比较结果中,包含评选指标Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高的预测准确率和较低的二类误判率,稳定性良好;利用决策树算法筛选指标有效提高了新模型的预测准确性。     

基于可拓模型的高科技上市公司财务风险预警研究

高科技上市公司由于行业特点,其经营业绩容易产生波动,因此建立高科技上市公司风险预警模型一直是国内外学者研究的焦点。根据可拓学的相关理论,选取高科技上市公司的相关财务指标建立高科技上市公司财务风险可拓预警模型,运用现有公开数据对可拓预警模型加以检验,并对下一年度有可能出现风险的公司加以预警,以期望能够为投资者的决策分析和监管部门的监督管理提供理论参考。     

浅议上市公司财务危机预警系统的指标选择

上市公司财务危机预警系统的指标选择关系到整个预警系统的有效性,文章从评价上市公司业绩的各种指标出发,根据我国上市公司的具体情况选择了一套适合财务危机预警的指标体系,该体系力求能从上市公司的偿债能力、盈利能力、资本营运能力和企业的发展能力四个方面全面、谨慎、灵敏的反映上市公司的财务状况,保证在此之上建立起来的上市公司财务预警系统能够发挥充分的预警能力,保证上市公司的可持续发展。     

上市公司财务预警实证研究

财务预警研究具有重大的实际应用价值,但是传统的财务预警研究的预警指标体系设置存在局限性。为了解决这个问题,本文从现金流量的角度通过显著性差异t检验构建预警指标,利用多元逐步回归方法建立预警模型,对上市公司进行实证研究。实证结果表明利用现金流量指标构建模型对上市公司的财务预测非常有用,建议通过分析预警警兆等来完善企业现金流量财务预警系统。     

基于Logistic的房地产上市公司经济效益风险评价研究

文章分析了影响房地产上市公司经济效益的风险因素.根据房地产经济效益风险指标建立原则,构建反映房地产上市公司经济效益的指标体系.运用主成分方法确定房地产上市公司经济效益风险主成分模型.在此基础之上,利用Logistic统计方法,对2009年房地产上市公司经济效益进行了风险评价,揭示出房地产上市公司经济效益存在的风险.     

基于灰色理论和神经网络的公司财务预警模型

通过合理选取财务风险预警指标,基于函数变换的GM（1,1）模型和神经网络建立了动态财务预警模型。实证研究结果表明,该财务预警模型能够有效反映企业财务状况的发展趋势,从而为财务风险预警提供了新的研究方法。     

运用可拓方法对上市公司风险的预警

本文利用可拓学基本理论,实现定性与定量的结合,通过上市公司财务数据的检验,建立了有效的上市公司风险预警模型,能比较准确判断上市公司风险程度,可为各方交易主体的决策提供依据。     

基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警

随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好.本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计.蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法.最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法.     

基于增长偏离度的企业财务预警模型构建

文章首次从企业增长模式的角度进行企业财务预警研究.在实证研究中,对72家上市公司2007～2011年的数据进行Logic回归分析,构建了包含增长偏离度绝对和的财务预警模型,证明了企业实际增长率偏离可持续增长率的程度越大,日后出现财务风险的可能性越大这一假设,并且建立的财务预警模型与现有预警模型相比,具有长期预警的特点.     

BP神经网络在基本养老保险基金支付风险预警中的应用

尝试将BP神经网络引入基本养老保险基金的风险预警中,以期为其提供一种新的预警工具和方法。首先,建立了一套基本养老保险基金风险预警指标体系,构建了基于BP网络的基本养老保险基金风险预警模型;其次,采集1996年至2008年间的上海市各年度基本养老保险基金的历史数据对该模型进行了反复训练和学习,取得了误差率仅为3.86%的预测结果,说明该模型有很好的拟合度;最后,依据国际国内经验对基本养老保险基金的警情指标设置了五个警度输出区间。     

企业知识资本运营风险预测与预警

文章针对企业知识资本具有的不确定性、无形性、无法获得完备信息以及难以对未来风险进行识别等问题,运用灰色理论建立了企业知识资本的系统灰预测模型,并基于模式识别方法构建了对预测值进行风险判别的企业知识资本运营风险预警模型。在此基础上,以上市公司为训练样本,对该模型进行了应用举例。由于该模型所需要的数据量大、计算复杂,提出了企业知识资本运营风险预测与预警信息系统的建设方案。     

新型农村社会养老保险风险预警指标体系的构建

新农保风险预警指标体系能够对新农保制度风险或危机提前发出警报。文章依据新农保制度建立和运行的程序,从制度设计风险、筹资风险、基金保值增值风险、给付风险、管理风险和制度环境风险等六大方面选择指标建立起了新农保风险预警指标体系,通过层次分析法确定出了各指标的权重,并对指标体系的实际运用做了介绍。     

基于神经网络的创新型企业财务危机预警研究

选取48家上市公司为研究对象,采用20个指标,应用神经网络方法,对创新型企业上市公司的财务危机进行预警研究.聚类值输入的神经网络模型整个学习过程相对平稳,波动性小,尤其是后期阶段.整个过程中,最好的预测值为89.04％.对于使用连续值输入的财务预警模型预测准确度要低于聚类值输入的财务预警模型,而且其预测过程中所表现出的稳定性要差得多.     

基于PCA-BP神经网络的上市公司财务预警策略

文章选取80家2008年至2010年沪深两市因为财务危机而被ST的上市企业作为样本,通过分析基于神经网络预警模型的结果,提出上市公司财务风险预警策略。     

基于多级模糊综合评价法的财务风险预警模型设计

文章对公司财务风险的综合评价采用多级模糊综合评价方法,将模糊综合评价法与层次分析法相结合,能够较好地处理多因素、模糊性及主观判断等问题。对定量指标的处理则引入模糊数学的方法,从而实现定性与定量的结合。通过模型指标的计算得出其值域变化范围,判断出上市公司财务风险在某一时期所处的状态,针对不同的风险等级采取相应的管理对策,进行财务风险的预警。     

基于现金流量的财务危机预警研究

随着现金流量在企业中越来越重要,人们对现金流量信息的重视程度与日俱增。本文以现金流量作为企业财务预警的基础,通过对现金流量数量指标和效益指标的分析,建立现金流量的财务预警模型,并通过多组上市公司数据对该模型的有效性进行了验证。     

“丝绸之路经济带”背景下哈萨克斯坦投资风险测度及预警研究

通过建立投资风险突变模型,构建七级投资风险预警表,对哈萨克斯坦国内1995—2014年的投资风险进行测度,研究结果认为:2008年以后哈萨克斯坦投资风险不断上升,其中2008年、2010年、2014年投资风险均达到突变级别。采用GM(1,1)模型和ARMA模型对2015-2017年哈萨克斯坦投资风险指标进行组合预测,并对预测结果进行预警分析,结果显示:2015年、2016年哈萨克斯坦综合投资风险较2014年有所下降,但2017年投资综合风险达到六级预警线以上,存在较大投资风险。     

上市公司财务危机的预警分析

本文运用条件异方差模型GARCH(1,1)计算上市公司股票的市场风险价值,把它和传统的财务比率变量作为自变量,用Logit模型对上市公司的财务状况进行预测,得到了很好的预测效果,并且对部分上市公司2004年度的财务风险状况进行了预警。     

企业集团风险预警研究

本文通过对企业集团风险指标体系建立、筛选与评价方法以及对集团风险预警信号系统和集团风险预警模型建立,对集团所面临的风险进行综合测评.应用预警信号系统和模糊综合评价法对集团进行定量、定性预警.     

中国上市公司财务风险预警模型的的建立

中国证券监督管理委员会于1998年3月16日颁布了<关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知>,要求当上市公司出现财务状况或其他状况异常,导致投资者对该公司前景难以判定,可能损害投资者权益的情形时,证券交易所应对其股票交易实行特别处理(Special treatment,简称ST).因此建立财务风险预警模型是避免财务失败的一个重要武器.