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。     

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。     

财务危机预警模型的环境因素分析

市场竞争的日益白热化,企业面临的生存环境瞬息万变,潜在的经营风险和财务风险越来越大,要求企业能够及时、准确地预见潜伏的财务危机.而现有的模型大多没有考虑环境因素对财务危机预警的作用,从而使预测的准确性和科学性受到了不同程度的削弱.本文试图在传统的预警模型基础上加入环境变量,对环境因素引发财务危机作定性研究,建立财务危机预警系统的环境综合评分标准,从另一个角度对现有的财务危机预警模型提出了修正意见.     

论财务危机预警研究的两大难题

有效的财务危机预警系统不仅可以预知危机、防范风险，起到未雨绸缪的作用，而且还能及时寻找导致财务危机的根源，使经营者有的放矢，避免企业破产。财务危机预警模型的构建和样本选取两大难题，是制约财务危机预警研究向纵深发展的重要因素。     

基于突变级数法的建筑施工企业财务危机预警实证研究——以10家建筑施工企业上市公司为例

建筑施工企业是我国经济发展的重要支柱产业,对促进我国经济发展具有重要的作用。但当前面临的诸多财务危机,影响了其长远发展。本文在详细分析当前我国建筑施工企业面临的财务危机的基础上,以在上海证券交易所上市的10家建筑施工企业上市公司为例,运用突变级数法,构建财务危机预警评价指标体系,对10家公司面临的财务危机进行分析,以期为我国建筑施工企业的长远发展提供有益借鉴。     

基于现金流量的企业财务预警实证研究——来自我国房地产业上市公司数据

财务危机是威胁企业持续经营的根本性危机,财务预警作为经济运行的晴雨表和企业经营的警示灯,在全球金融危机后其重要性更加凸显。现金是企业的血液,现金流量信息作为企业实体资源和财务状况最直接的反映,对企业财务危机具有较强的财务判别和预警能力。本文以现金流量指标对房地产企业进行实证研究,建立房地产业的现金流财务预警模型并检验其预测财务危机能力,为房地产企业提供可操作的规避财务风险的思路。     

饭店类上市公司财务危机预警研究

财务危机预警分析正在成为企业提高管理水平的重要工具。我国上市饭店企业数量减少,经济效益总体差强人意。企业出现危机能够通过财务信息反映出来,将逻辑回归预警模型引入饭店企业管理中,有助于企业建立相应的预警应对机制,及时采取措施,以减少或消除财务危机带给企业的危害,提高上市饭店企业的竞争力。     

企业规模扩张中的财务危机预警研究——以上市公司为例

针对企业规模扩张中存在的财务问题,以上市公司为研究对象,选择上市公司中的部分ST公司和非ST公司为样本,利用15个财务指标,从ST样本公司和非ST样本公司连续三年财务指标之间的差异,找出可能引发财务危机的因素,应用多元逻辑回归模型(Logisitic模型),进行财务预警,结果表明所设计的财务危机预警是有效的。     

财务危机预警指标体系及指数构建——来自创业板上市公司的证据

运用主成分分析法筛选指标构建财务危机预警指标体系,该体系包含4个因子9个指标。采用突变级数法编制财务危机预警指数,对我国创业板260家上市公司进行了预警。研究结果表明:创业板上市公司盈利状况和现金流量状况相对较好,偿债能力和营运能力欠佳。最终确定财务预警指数参考临界值为0.743。     

基于LVQ神经网络模型的企业财务危机预警

LVQ神经网络模型具有很好的模式识别特性，选取148家A股上市公司作为研究样本，构建基于LVQ神经网络的财务危机预警模型，经过训练测试后，该模型具有良好的分类功能。结果表明，利用LVQ网络进行模式识别是合适的。所构建的预警模型能够有效地预测企业的财务危机。     

辽宁省上市公司财务危机预警实证分析——基于Z值评分模型

借鉴已有的财务危机预警模型,结合中国企业实际,从偿债能力、赢利能力、营运能力、发展能力、资产流动性和收现能力6个方面考虑,设计新的Z值评分模型并进行实证检验,提出在财务预警中需要考虑Z值上限及Z值波动性的思想。最后根据所设计的模型和思想对辽宁省上市公司进行财务危机分析,并提出相关的政策建议。     

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。     

指数测度技术在“江南重工”财务分析中的应用

财务预警可以帮助企业经营者及时发现企业运行中存在的财务危机并适时调控。基于财务预警指数测度技术,以江南重工股份有限公司为对象,计算并分析了其预警结果,结果表明"江南重工"2006年总体财务状况较好,属于无警状态。     

企业财务风险预警指标体系改进的研究

财务预警指标是企业陷入财务危机过程的"晴雨表",是企业财务预警的核心。文章分析了现有预警指标研究中存在的问题,并深度剖析其原因。在此基础上,以筹资、投资和运营这3类资金循环活动的规律为出发点,再将这3类活动中可能面临的不确定因素(筹资结构、支付能力等9大方面)作为基本框架,对现行预警指标体系尝试着进行重新分类,并对现有预警指标进行改进、筛选和补充,使其可以从多个不同角度对企业实施预警监控。以提高财务风险预警的有效性和准确性。     

后金融危机时代中小企业财务危机预警管理

2008年的全球性金融危机给我国中小企业带来了巨大的冲击,绝大多数中小企业陷入了财务困境,甚至破产倒闭。在后金融危机时代,我们应该吸取经验教训,提高中小企业财务危机意识,加强财务危机的预警,防患于未然,因此建立中小企业财务危机预警模型成为刻不容缓的任务之一。文章尝试在传统的基于功效系数法下构建的中小企业财务危机预警模型中加入了关键性的非财务指标,试图通过定量与定性指标的结合,以期增加模型的全面性与准确性。     

粗糙集—遗传优化神经网络构建与企业财务危机预警研究

基于双重混合神经网络技术的财务危机预警研究是未来财务危机预警理论的重要内容,比如粗糙集与遗传算法双重数据挖掘技术做为基于神经网络的财务危机预警系统的前置装置,优化后模型能有效降低模型训练时间和提高系统的预测精度。     

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.     

财务危机预警模型的比较

财务是企业经营的中枢，良好的财务运作是企业发展的基础。企业危机的存在时刻威胁着企业的生存和发展，因此，研究财务危机预警是现代企业不能回避的重要课题。     

社会保障基金投资运营风险预警防范问题研究

在我国社会保障基金管理中,日常监督和中、长期预警监督系统缺损问题比较严重。由于社会保障制度在发展中因刚性增长等因素影响而潜伏着很大的财务危机,这种财务危机会随着社会经济的发展而发展。因而迫切需要加快对社会保障基金管理中财务危机的预警性系统建设。审计具有预警、监督职能,能够在很大程度上起到防范作用。     

旅游饭店上市公司财务危机预警研究

企业财务危机预警分析是提高企业经济效益、增强企业竞争力的有效手段.我国旅游饭店业上市公司主营业务收入普遍不高,整体效益欠佳.饭店业的产品是"服务",顾客及企业员工等"人"的因素非常重要,企业在进行财务危机预警分析时应将财务信息与非财务信息结合起来.平衡记分卡是通过财务、顾客、内部运作流程及员工学习能力四个层面评价企业,并将财务信息的结果性分析和非财务信息的过程性分析结合起来的方法.