基于Logit模型的中国预亏上市公司财务困境预测

使用Logit模型对中国45家预亏的上市公司财务困境进行预测分析。另外还选入了相同数目的业绩正常的公司进行比较。实证研究表明，Logit模型在预测亏损前的上市公司财务困境方面具有较高的准确率。     

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。     

基于公司现金流信息的财务困境预测实证分析

从财务困境的定义、产生的原因及其早期信号等方面探讨企业财务困境相关问题。使用因子分析法浓缩财务指标,把现金流信息引入到企业财务困境预测中,最后在已有研究的基础上以我国上市的ST公司和非ST公司作为研究样本,使用Logistic回归分析的方法构建引入现金流信息的财务困境预测模型,证明把现金流信息引入到传统财务困境的预测中具有较高的预测精度。     

基于供应商的非财务指标重要程度实证研究

从供应商角度出发,对供应商所关注的反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度进行了排序研究和分组研究。研究得出结论：不同类的反映供应商利益要求和实现方式信息的非财务指标对供应商的重要程度存在显著的差异;供应商利益要求和实现方式重要性的大小决定着反映供应商利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度和排列顺序。个体因素和企业因素产生了供应商同一类反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标重要程度差异。     

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。     

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。     

基于内部控制的上市公司财务困境研究

从内部控制视角阐述财务困境问题,采用理论与实证相结合的研究方法,分别探讨内部控制整体层面和微观层面财务困境的相关性,藉此建立了基于内部控制指标的财务困境预警模型,以期有助于企业财务困境的预警和控制。     

中国上市公司财务困境模型的研究

该模型从选取基本的财务指标作为解释变量开始,运用费歇（Fish-er）判别分析法,计算出各个财务指标变量的系数,得到判别准则。在假定错判代价相等的惰况下,得到ST公司与非ST公司的分断点。以该分断点为基准点,大于该点则认为公司财务状况基本良好,小于该点则认为公司可能出现了财务困境。     

对上市公司财务指标测评的评价

财务指标的比较分析是财务分析的一种基本方式.运用若山风向标上市公司财务指标测评系统,对上市公司财务指标测评的结果进行动态统计分析,指出财务指标测评分析的局限性,提出了完善上市公司财务报告体系,对财务指标进行组合分析,以及增加非财务测评指标达到提高测评效用性的建议.     

河南上市公司财务困境成因及对策分析

近年来,随着市场竞争的加剧,企业经营和财务风险持续增加,洛阳春都、安彩高科、冰熊股份等河南知名上市公司相继因经营亏损而被证券交易所实施特别处理,陷入财务困境。就这些公司而言,发展环境的特殊性以及公司内部的财务和非财务因素是导致其陷入财务困境的主因。对此,公司可以通过事前股权和资本结构调整、事后脱困能力和方法分析来应对。另外,在市场经济条件下,政府应当做好定位,减少对企业的直接干预,为企业创造良好的外部环境。     

试谈上市公司财务预测管理

随着市场经济和股份公司的不断发展,上市公司财务信息的披露已显得越来越重要,财务预测信息是上市公司财务信息披露的一个重要的、特殊的内容,而我国目前财务预测还不规范,所以上市企业进行全面的财务预测管理十分必要。通过财务预测管理,提前制定一系列的财务预测。能有效地组织与协调企业的全部生产经营活动,优化企业资源配置和管理水平,提高企业经营效益,实现企业长期战略发展。     

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.     

基于组稀疏多核统计学习的财务困境预测

上市公司财务风险预警在财务管理中一直都扮演着关键的角色。来自财务数据的特征是上市公司的各种财务指标,代表着上市公司不同方面的财务现状。这些异构特征给财务风险预警带来了巨大的挑战。当前多核学习方法已经显示出了优于支持向量机方法的预测性能。首先,一个利用预定义的基核进行无监督学习。在此过程中,一个稀疏性约束条件被引入,用于限制基核的线性组合,进而改进学习性能和预测模型的可解译性。通过无监督学习可以得到一个"最优"的线性组合核。最终,这个"最优"组合核用于支持向量机中,进而得到具备稀疏学习能力的多核预测机。通过利用214对ST和非ST公司财务数据进行了仿真实验。实验结果证实,稀疏多核学习方法在全部数据集和不同产业数据集上均优于现有的主流预测方法。     

财务困境的预测研究

财务困境预测通用的四种方法为判别分析、逻辑回归、神经网络和支持向量机。实证研究显示,支持向量机和神经网络模型预测的误判率较低,逻辑回归和判别分析模型预测的误判率稍高。     

基于债权人的非财务指标重要程度研究

国内外从未有人从债权人角度进行过非财务指标重要程度排序研究和分组研究,本文从债权人角度出发,对债权人所关注的反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度进行了排序研究和分组研究,研究得出结论：不同类的反映债权人利益要求和实现方式信息的非财务指标对债权人的重要程度存在显著差异;企业因素产生了债权人同一类反映其利益要求和实现方式,信息的非财务指标重要程度差异。     

基于消费者利益要求及其实现方式的非财务指标披露程度实证研究

企业对不同类的反映消费者利益要求和实现方式信息的非财务指标的披露程度存在显著差异。个体因素产生了消费者同一类非财务指标披露程度认识差异,企业因素产生了消费者同一类非财务指标披露程度差异。对消费者所关注的非财务指标信息,企业除应按相关法律法规的规定进行披露外,还应当根据本企业消费者特点和本企业消费者对非财务指标关注的需要以及关注程度的差异对消费者所关注的非财务指标信息对消费者进行充分信息披露,以满足本企业消费者关注相关信息的需要。对不同类别消费者披露程度存在显著差异的非财务指标,企业应当特别需要加强披露。     

基于社区利益要求及其实现方式的非财务指标关注程度实证研究

从社区角度出发,对社区所关注的反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标的关注程度进行排序研究和分组研究,研究得出：社区对不同类的反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标的关注程度存在显著差异;不同类别社区和不同规模社区对反映其利益要求和实现方式信息的同一类非财务指标的关注程度可能存在显著差异。企业应根据本企业利益相关者社区的特点和社区对非财务指标关注的需要以及关注程度的差异,对社区所关注的非财务指标信息与社区进行充分信息沟通,以满足本企业利益相关者社区关注相关信息的需要。     

基于政府利益要求及其实现方式的非财务指标重要程度实证研究

从政府角度出发,对政府所关注的反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度进行排序研究和分组研究,可以发现：不同类的反映政府利益要求和实现方式信息的非财务指标对政府的重要程度存在显著的差异;政府利益要求和实现方式重要性的大小决定着反映政府利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度和排列顺序。反映政府利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度排列顺序同政府所看重的相应利益要求和实现方式的排列先后顺序并不一致。企业因素产生了利益相关者政府间同一类反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标重要程度差异。     

基于社区利益要求及其实现方式的非财务指标重要程度实证研究

国内外从未有人从社区角度进行非财务指标重要程度排序研究和分组研究,本文从社区角度出发,对社区所关注的反映其利益要求和实现方式信息的非财务指标的重要程度进行了排序研究和分组研究。研究得出结论不仅反映社区利益要求和实现方式信息的非财务指标关注程度的排列顺序与其重要程度的排列顺序并不一致,而且反映社区利益要求和实现方式信息的同一类非财务指标可能存在的重要程度显著差异与其可能存在的关注程度显著差异也并不完全一致。     

中国创业板市场上市公司的聚类分析——基于MATLAB的不同财务指标实证研究

创业板市场作为多层次资本市场的重要组成部分,对于完善资本市场结构、促进高科技企业和中小企业融资、提高上市公司治理水平等方面具有重要作用。根据目前中国创业板市场上市公司的偿债能力、经营能力、赢利能力和未来发展潜力,计算了355家上市公司的资产负债率、流动比率、净资产收益率、营业收入增长率、总资产周转率等九项基本财务指标,并通过MATLAB软件进行聚类分析。研究表明,中国创业板市场上市公司的行业、产业分布有明显的不均衡性;中国创业板市场上市公司大致可以分为三类;中国创业板市场上市公司的基本财务指标具有较强的相似性。