基于多专家灰色综台评价的企业财务危机预警方法

针时财务危机定量预警方法忽视专家的经验知识以及非财务信息的局限性,文章提出基于灰色综合评价的多专家群决策财务危机预警方法.首先,设计了包含两个层次的财务危机预警定性指标体系及其评分标准.然后,根据财务危机预警的特点,构建了财务危机可能性的灰色综合评价模型,具体设置了企业财务危机可能性评价的灰类及其对应的灰数和白化权函数.最后,通过算例说明基于灰色综合评价进行企业财务危机群决策预警的具体过程.     

基于多专家灰色综合评价的企业财务危机预警方法

针对财务危机定量预警方法忽视专家的经验知识以及非财务信息的局限性,文章提出基于灰色综合评价的多专家群决策财务危机预警方法。首先,设计了包含两个层次的财务危机预警定性指标体系及其评分标准。然后,根据财务危机预警的特点,构建了财务危机可能性的灰色综合评价模型,具体设置了企业财务危机可能性评价的灰类及其对应的灰数和白化权函数。最后,通过算例说明基于灰色综合评价进行企业财务危机群决策预警的具体过程。     

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Logistic回归和BP神经网络的财务预警模型比较

国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率.文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎.     

MDA和ANN方法在财务危机预警应用中的比较

财务危机是指企业丧失偿还到期债务能力,包括从资金管理的技术性失败到破产以及处于两者之间的各种情况.而财务危机预警是以现有的财务比率为基础,建立数学模型预警企业财务危机发生的可能性.虽然财务危机预警研究的基础经济理论仍处于探索阶段,但在西方国家,由于市场对其存在巨大的需求,所以无论是学术界还是企业界都在不懈地探索和改进研究方法,以提高预警的准确性.     

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.     

企业运用财务预警模型的适用性

财务预警系统可以减少财务危机的发生和避免财务失败的出现,财务预警模型是其常用的一种方法.本文在运用三个财务预警模型对单个企业进行预警分析之后,提出财务预警模型的适用性是有限的,应该在强有力的财务分析的基础之上,作为一种辅助的方法.     

基于椭圆概率神经网络的企业财务危机预警

在国际经济一体化的大环境下,随着企业竞争的日趋激烈,企业进行财务危机的预警显得尤为重要。基于椭圆概率神经网络的财务危机预警方法是概率神经网络的改进,考虑代表输入变量重要性的变量权值、代表样本有效范围的核宽倒数及代表样本可靠程度的数据权值,利用该方法对企业财务危机进行预测。实证分析结果证明：此方法的优越性有较高的预测准确性,能够为中国资本市场的发展提供很大的帮助。     

运用累积和控制图模型对公司财务危机的动态预测

文章以2002～2005年中国制造业上市公司的季度数据为研究样本,以因财务原因被实施特别处理的公司作为财务危机公司,以最能反映危机公司和正常公司区别的4个财务比率作为研究变量;用动态面板数据的方法估计财务比率的演变过程,最后用累积和控制图构建公司财务危机的动态预测模型。     

财务危机预警模型及其实证研究

财务危机的预测一直是各方关注的焦点。本文合理地选择指标,建立了基于径向基概率神经网络的上市公司财务危机预测模型。实证研究表明:基于RBF的概率神经网络与BP神经网络的预测精度接近,但是其训练速度大大提高,同时减小了BP陷入局部极小的问题。     

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。     

财务危机的预警模型

财务预警方法是指借助企业财务指标体系来判别企业财务状况。本文介绍了一元判定模型、多元判定模型以及基于EVA多元逻辑模型。同时讨论了财务危机预警模型在国内的研究状况及其所遇到的困难。     

最小最大概率分类的财务预警模型

最小最大概率机是一种实现未知样本正确分类概率最大化的分类算法,其在两类样本的均值和协方差矩阵已知的条件下而构建的,对类条件分布不做要求,非常适合于财务危机建模分析.文章提出使用建立最小最大概率分类理论进行财务预警研究,结合沪深股市A股制造业上市公司的财务数据进行实证研究,使用线性和核最小最大概率机算法分别建立T-2和T-3年财务预警模型,实验结果表明最大最小概率分类财务预警模型具有不错的分类效果和适应性.     

基于机器学习的上市公司财务预警模型的构建

文章通过运用多种机器学习方法分别建立时间跨度为5年和6年的上市公司财务风险预警模型,初始选择了29个指标,利用数据挖掘的特征选择方法,最终选取9个有代表性的指标来建立模型。实验表明,最近邻分类、多层感知机、BP神经网络及逻辑回归四类方法建立风险预警模型的性能相当,可以较好地预测上市公司财务危机。     

引入违约距离的修正KMV模型在财务危机预警中的应用

文章主要研究利用理论违约率节点设置解决预期违约率与预期违约距离之间的函数关联不能确定的问题,并进行了基于修正违约距离KMV模型的上市企业财务危机预警验证.结果证实,修正违约距离的KMV模型通过不同违约利率对应的违约成本影响财务危机.上市企业总体上尚未表现出明显的财务危机、正常财务状态之间的位于距离差异,经过变量间最小违约距离差折算的KMV模型获得了对于上市企业财务危机预警的解释精度的提升.     

于功效系数法的企业财务危机预警体系的构建

有效的财务预警对于帮助企业及时发现和消除财务隐患，防止财务危机的发生具有重要的意义。本文在总结国内外财务预警方法的基础上，对功效系数法财务预警体系的构建进行了探讨，希望能够引导企业提高风险意识．加强财务风险管理，保证企业可持续发展。     

我国零售业财务预警系统的构建

我国零售市场体系已初步建立,零售市场经营主体规模不断扩大.但我国零售业上市公司在快速发展的同时财务危机也不断显现,构建一个有效的、符合零售业上市公司财务特点的财务危机预警模型具有很重要的现实意义.文章将以零售业上市公司为研究对象,根据我国零售业各财务指标的具体情况,运用逐步判别法建立一套适合我国零售业财务特点的财务预警模型.     

农村集体经济财务危机预警模型

文章以“收不抵支”作为农村集体经济存在财务危机的标准,选取广东省东莞市2011-2014年各90个村作为研究样本进行分析,运用Fisher逐步判别法建立基于Z-Score模型的财务危机预警,通过计算Z值,验证Z-Score模型的有效性.结果表明,经营收益率、总资产增长率、公益福利支出占总费用比重及股利分配占可支配收入比重4项财务指标在判定村级集体经济的财务风险效果较佳.     

基于粗糙集的企业财务困境预警

本文基于粗糙集理论,以企业财务指标及公司治理等方面的部分指标作为条件属性,以企业是否被特别处理(ST)作为决策属性,建立了财务指标与非财务指标相结合的预警指标体系。     

工业公司财务危机预警模型的构建

近些年,随着竞争的加剧、管理的失误以及信誉的丧失,世界范围内公司出现财务危机的现象频频出现。像美国的世通、韩国的大宇、我国的巨人等曾经的明星公司都几乎是在一夜之间就彻底崩溃的。随着我国加入WTO后市场经济改革的深入,我国公司面临的市场竞争将会不断加剧,加之经济领域自身的复杂性,我国公司发生财务危机乃至破产的现象将会时有发生。因此如何有效预测和避免公司陷入财务危机困境已经成为刻不容缓的课题。尽管学术界对财务危机预警模型进行了较长时期的研究,但迄今为止人们尚无法准确确定财务危机预警模型应包括的财务变量,在建…