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。     

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。     

基于遗传算法的上市公司财务危机预测规则发现研究

本文以我国沪深A股上市公司为研究对象,选取制造业公司376家,其中被特别处理的ST公司188家,与其配对的健康公司188家,使用遗传算法和财务比率建立了财务危机IF-THEN判别模型,经检验,提前3年进行危机预测平均准确率为83.89%.     

基于变精度粗集神经网的企业失败风险预测研究

描述粗糙集、变精度粗糙集和神经网的相关概念和应用机理,在此基础上构建基于变精度粗糙集的强耦合粗集神经网络,即变精度粗集神经网模型,并以此作为预测中国上市企业失败风险的研究方法.借助信息熵和T检验等手段对财务指标和非财务指标进行筛选,建立企业失败风险预测评价指标体系.在时间跨度上,选择(t-3)年作为研究起点,避免人为夸大预测精度.将被特别处理(ST)的上市企业作为界定企业失败的标准,以160家ST企业和160家配对非ST企业作为测试样本,利用FUSINTER技术离散化相关数据,运用粗糙集、变精度粗糙集、粗糙集神经网和变精度粗集神经网等模型进行实证研究.分析结果表明,在由78家ST和78家非ST企业组成的检验样本中,变精度粗集神经网的预测准确率要高于其他模型,且所需训练时间更短,生成规则更少,训练的整体效果最为理想,由此可以认为该模型比较适用于对中国上市企业进行失败风险的预测研究.     

上市公司财务预警模型建构及实证分析

本文选取了2004—2007年上海、深圳证券交易所A股市场信息技术类企业中23家财务危机公司和55家财务健康公司作为研究样本,运用多元逻辑回归分析方法,建立了财务危机预警模型,并进行了实证分析,以期为上市公司财务预警分析提供参考。     

基于公司治理的信息披露舞弊预警研究

以2001年～2005年间的192家被认定为信息披露舞弊的A股上市公司及相应的192家配对公司为样本,基于财务指标和治理指标,分别运用Logistic回归分析和混合BP神经网络构建上市公司信息披露舞弊的预警模型.实证结果表明,治理指标有助于提高信息披露舞弊预警模型的有效性,混合BP神经网络模型的预测能力更强.     

基于财务与非财务指标的财务困境预警研究——以制造业上市公司为例

本文以沪深A股市场2005-2009年294家制造业上市公司为样本,以因财务状况异常而被ST作为公司发生财务困境的标志,分别建立了仅包含财务比率指标的单一模型和同时包含财务和非财务指标的综合模型.研究结果表明,加入非财务类指标后的综合模型,无论是在预测能力方面还是在误判成本方面均得到显著优化.     

首批创业板上市公司财务风险分析

本文以中国A股市场营运公司的财务比率为依据，选择110家与首批创业板行业相同、规模相近的上市公司作为分析研究样本，推导建立起一个财务危机判别分析模型，并采用该模型对28家创业板上市公司存在的财务风险进行分析，提出预警信号，供投资者投资决策时参考。     

Z计分模型在我国上市公司财务预警中的适用性探究

本文选取了2010年被宣布特别处理的15家ST公司与其同行业的15家非ST公司作为样本,利用Altman提出的Z计分财务预警模型分析了这30家上市公司2006年至2010年的财务数据。得出结论:Z计分模型可以在一定程度上较好地反映我国上市公司的财务状况,但存在整体值偏低等问题,需结合Z值的趋势进行分析。     

EVA的财务预警实证研究

本文以我国上市公司为研究对象,选取了65家处于财务困境的公司和75家财务正常的公司为样本,在传统财务指标的基础上引入EVA,运用Logistic回归分析方法,构建了财务困境模型。研究结果表明,相对于传统的财务指标,EVA对企业的财务困境具有较强的判别能力,模型具有超前3年的预测能力。     

债务重组方式选择与盈余管理关系的实证研究——基于会计准则变迁背景的分析

基于盈余管理视角,本文讨论了债务重组准则变迁和政府监管对债务重组方式选择的影响.以2005-2008发生债务重组的公司为样本,本文发现公司利用重组方式的选择进行盈余管理,特别是只亏损一年公司的扭亏、*ST公司的撤销星号、ST公司避免暂停上市和暂停上市公司的恢复股票交易,且上市公司还通过将控制关系豁免非控制化以规避对控制关系豁免的监管.建议将债务重组盈余管理的监管细化到重组方式和非控制关系重组上.     

对上市公司"触网"行为的实证反思

上市公司"触网",曾是中国证券市场上令人关注的话题.那么,市场对上市公司"触网"反应之强究竟达到何种程度呢?上市公司"触网"对其经营业绩究竟有无实质性影响呢?首先,本文采用超额收益法,对我国股票市场1999年68家上市公司"触网"公告的反应进行研究.研究结果表明,市场在"触网"公告日前后具有显著正反应.继而,本文采用以财务指标为基础的因子分析法,综合评价68家上市公司"触网"前后业绩的变化,研究未发现"触网"公司整体上在"触网"前一年、当年及次年的业绩有显著变化.最后,本文采用聚类分析法,依据2000年因子得分将68家"触网"后的上市公司分为三类,揭示出三类公司的不同特征,并注意到"触网"第二年,增长型企业类占到了"触网"公司的大多数.     

上市公司治理因素与财务困境关系的实证研究

对中国上市公司治理因素与财务困境的关系进行了实证研究。以1998~2005年被ST(special treatm ent)的公司及其配对样本共计528家作为研究样本,通过使用二元Log istic回归分析方法,发现大股东持股比例、H-10股权集中指数、股权制衡度、国家股比例、最终控制人类型、独立董事持股比例以及审计意见与公司发生财务困境的可能性显著负相关,管理者代理成本显著提高了公司陷入财务困境的危险性。而高管持股比例、董事会规模以及CEO的双职合一对困境发生的概率无显著影响。     

我国房地产企业负债水平及其影响因素研究

本文首先分析了我国房地产企业资本结构的现状,揭示了房地产企业资本结构的基本特点,在此理论分析的基础上,笔者选择了沪、深两市证券交易所74家A股(剔除了ST和PT的公司)房地产上市公司作为样本,以2007年年报财务数据为原始资料,对我国房地产企业的负债水平进行了实证检验.     

三元财务困境预警模型的样本分类探讨

财务困境预测是评判上市公司未来经营走势的重要理论.本文对三元财务困境预警模型的样本分类提出了一些新的看法,通过多因素方差分析提取若干对经营成败具有显著影响的财务指标,并依据各财务指标与经营成败之间的相关性大小,建立函数关系式,最后根据函数值大小将非ST公司分为两类,从而将全部上市公司分为3类.     

食品饮料行业资本结构选择偏好与企业绩效——基于产品生命周期理论的实证分析

根据产品生命周期的相关理论,在成熟期,企业应选择债务与权益资本并重的融资结构.该文将资本结构选择偏好划分为激进型和保守型两种类型.以我国的食品饮料行业上市公司中的46家公司2003-2004年的财务数据为样本,以资产负债率的变化量作为资本结构变化的度量指标,以规模、资产流动性,成长性、现金流量等公司特征作为控制变量,针对资产负债率高于行业均值和低于行业均值的两个子样本,分别构建了两组多元线性回归模型,对我国食品饮料行业上市公司的资本结构选择偏好与企业绩效的关系进行实证分析.     

上市公司财务绩效评价与对策研究——基于辽宁省上市公司的数据

本文选取辽宁省上市公司的财务指标数据,在分析财务绩效现状的基础上,运用多元统计中的因子分析方法,对45家上市公司的财务绩效进行综合评价并进行排序.最后,针对目前存在的问题,提出提高辽宁上市公司财务绩效的对策.     

中国上市公司治理评价与指数分析——基于2006年1249家公司

本文以中国上市公司公开信息为依据,基于2006年的样本,从中国公司治理指数及其所涉及的6个维度:控股股东治理指数、董事会治理指数、监事会治理指数、经理层治理指数、信息披露指数、利益相关者治理指数进行分析,总结了中国上市公司的治理特征。本文统计数据显示,2006年公司治理整体状况较前两年有一定的改善。决定公司治理质量的各个要素之间的差异较大,信息披露的质量相对较好,监事会治理评价则最低,董事会治理在专门委员会建设、董事激励等方面需要改善。国有控股上市公司的治理在合规性方面好于民营上市公司。近3年来上市公司的整体治理水平呈现提高的趋势。公司治理前100家公司的主要财务指标显著好于其他上市公司。     

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.     

我国沪深两市“ST”公司被并购潜力分析

随着市场经济体制改革的深化,并购已成为我国企业实现战略扩张的重要方式,但并购中的非效率、资源整合高难度问题并不鲜见。目前对并购的研究文献主要集中在,目标企业特征分析、整合模式等方面,而关于如何在事前选择有潜力并购对象的研究并不多。本文的创新之处在于,选取沪深两市"ST"(特别处理)上市公司作为样本,构建"ST"公司被并购潜力预测模型,对未来年度被并购潜力最大的"ST"公司进行预测。