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Logit模型的公用商贸上市公司财务预警实证研究

本文在借鉴国内外研究成果的基础之上,以公用商贸上市公司为研究对象,利用我国万联证券上市公司的会计数据,通过运用一定的统计方法,建立Logit财务预测模型,并验证该模型能否有效地预测出企业是否将陷入财务困境。     

公司治理、声誉机制和上市公司违法违规行为分析

本文首先通过建模分析了公司治理结构在约束上市公司违法违规行为中的作用,然后以我国上市公司在2001-2002年间受处罚事件为样本,用Logit模型检验了公司治理和声誉机制对上市公司违法违规行为的约束作用,发现公司第一大股东集中持股有利于约束违法违规行为,但是声誉机制的作用甚微。此外,以CROA为代表的公司业绩指标与上市公司违法违规概率之间存在显著负相关关系。     

上证A股上市公司财务危机评价和度量——基于Logit模型的实证分析

本文选取了上证A股中41家ST或者*ST上市公司和866家正常的上市公司,作为企业研究样本,拟运用主成分分析法综合分析国内上证A股上市公司的多个财务数据指标,将原始财务指标归纳为几个主要成分因子,用这些主成分因子来代表上市公司的综合财务状况,并在此基础上构建Logit回归模型对国内上市公司的综合财务绩效进行合理预测,从而能够对我国上市公司财务危机进行有效的预估。     

有关中国上市公司财务危机预警模型的实证分析——基于2002-2004年新增ST公司

本文以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.在界定了"财务危机"的范围后,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统计量和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Logit建模的投资者交易行为的实证检验

我国的证券投资者究竟为何进行投资交易活动?本文简要回顾了国内外有关影响证券投资者交易行为的成因及作用效果研究的现状,采用Logit模型对3家证券营业部的400位个人投资者的问卷调查数据进行了实证检验,结果表明:投资者投资意愿的强弱与其对市场前景预期值、宏观环境满意度、政策监管满意度、上市公司认同度等因素有着密切的关系,并就如何增强投资者的投资意愿提出一些政策建议.     

基于期权定价理论的中国非上市公司信用风险度量研究

基于期权定价理论的非上市公司模型是由穆迪公司旗下的KMV公司开发的针对非 上市公司信用风险度量和管理的模型.在介绍非上市公司模型的基础上,根据中国的实际情况对模型进行了初步调整和完善,并利用中国上市公司数据和某国有商业银行非上市公司的信贷数据对非上市公司模型在中国的适用性进行了验证,实证结果表明非上市公司模型在中国具有一定的预测能力,但预测准确率低于欧美国家.     

有关中国上市公司财务危机预警模型的实证分——基于2002-2004年新增ST公司

本文以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。在界定了“财务危机”的范围后,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统计量和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。     

Logit模型在商业银行信用风险评估中的应用研究

以不良贷款率作为信用风险衡量标准,尝试构造商业银行信用风险评估的Logit模型,并结合t检验和主成分分析法对模型进行实证分析.结果表明,流动性与偿还能力对信用风险的影响作用最大,其后依次为赢利性指标、资本结构和财务杠杆指标、资产管理效率指标、现金流指标和成长性指标,资本市场表现和资产质量的影响并不显著.进而证明Logit模型具有非常可信的识别、预测及推广能力,是商业银行信用风险评估的有效工具.     

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.