基于层次分析法的财务预警指标权重设置方法

在企业的财务预警机制中,预警指标的选择和指标权重的设置是至关重要的。文章在分析比较指标权重设置方法的基础上,认为层次分析法是其中科学性最高的,并确定了运用层次分析法设置财务预警指标权重的步骤,具有较强的可操作性。     

基于ANN的预警指标预测系统在企业经济运行预警中的应用

预警指标的预测是进行经济预警的前提,在企业经济运行预警中的主要功能是根据历史数据对指定的预警指标进行预测,这一步预测的有效性直接影响到最终预警结果的有效性.本文提出的预警指标顸测系统的原理是根据已经建立的预警指标体系,从本企业历史财务指标数据库中提取数据,通过人工神经网络进行时间序列预测,得到预警指标未来时段的预测结果.     

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.     

雷达图在上市公司财务预警中的应用

本文分析构建了反映上市公司财务状况的财务预警雷达图,并以深、沪两市钢铁行业30家上市公司财务数据为例进行了实证分析.     

主成分分析法在财务预警实证研究中的应用

文章以西安电力集团公司为研究样本,通过对我国企业财务危机状况的实证研究,建立了企业财务预警模型。特别是采用统计方法中的主成分分析法,来确定影响因素中若干指标的权重,可避免人为赋值的弊端,客观的揭示企业在经营方面的问题。     

SCAD惩罚逻辑回归的财务预警模型

作为一种有监督学习算法,逻辑回归(Logistic Regression,LR)已广泛应用于财务危机建模分析,但其潜在地存在过拟合问题。鉴此,提出一种基于平滑削边绝对偏离(Smoothly Clipped Absolute Deviation,SCAD)惩罚逻辑回归的财务预警模型。该模型不仅能很好地解决模型过拟合问题,而且还可以同时实现变量选择和模型系数估计,并提高了模型的解释性。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,同时对比一般的L1正则化和L2正则化逻辑回归模型的预警效果进行实证分析,实验结果表明:SCAD惩罚逻辑回归模型具有较好的分类效果和较强的经济解释能力。     

基于支持向量机的财务预警方法

1支持向量机(SVM)支持向量机(Support Vector M achine,SVM)是建立在结构风险最小化的基础上的,它是统计学习理论的新生力量,这种方法建立在统计学习理论的V C维(Vapnik-ChervonenksD im ension)理论和结构风险最小原理(SR M)(Structural RiskM inim ization Inductive Princip     

一种DEA改进方法在企业营销财务绩效评价中的应用

传统的营销财务绩效的研究大多集中在测评指标的选取上,且评价方法比较单一。本文将一种改进的DEA方法应用到对企业的营销财务绩效的评价上,以我国主营业务为饲料的上市公司为研究对象,对该行业各公司的营销财务绩效作了排序,从而确定行业内营销财务绩效最佳的公司,并以该公司为标杆企业,对行业内其它企业在营销效率上与标杆企业相比存在的不足给出了针对性的管理建议。     

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.     

上市公司财务困境预警的Logistic模型实证研究

本文首先根据单变量检验和因子分析对备用财务比率进行提炼和筛选,然后运用Logistic回归建立一个变量少且效果佳的财务困境预警模型,并以我国上市公司为研究对象,选取120家处于财务困境的公司和120家财务正常的配对公司为研究样本,对上市公司财务困境预警的Lo-gistic模型进行实证检验。     

财务风险预警建模原则及几种预警新模型

随着企业经营风险不断上升,上市公司的财务预警问题受到多方利益相关者的关注.文章提出了建立财务预警模型的原则:选择的样本公司财务特征要尽量与被预测公司的财务特征相同,所处的经济环境类似;确定的预警指标体系必须最能反映两类样本公司财务本质特征,能区分出两类样本公司间财务上的根本差异;构建预警模型要考虑样本数据分布状况;预警模型要与定性分析结合使用.然后创构了理想距离判别,最近距离判别,极小离差主成分判别,以及模糊判别4种新预警模型.     

基于非线性SVM的上市公司财务危机预警模型研究

为了克服传统财务危机预警模型在假设前提、样本容量、泛化能力等方面的缺陷,应用非线性SVM构建了财务危机预警模型.该模型以偿债能力、营运能力、盈利能力、现金能力和成长能力等五方面的15个财务指标作为输入变量,以上市公司是否被特别处理(ST)作为输出变量,实证分析表明:该模型具有100%的训练精度和90%的验证精度,学习和预测能力良好.     

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。     

基于最小二乘支持向量机的高校财务困境预警研究

文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境.然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用LogiSdc、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果.文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值.     

上市公司财务预警实证研究

财务预警研究具有重大的实际应用价值,但是传统的财务预警研究的预警指标体系设置存在局限性。为了解决这个问题,本文从现金流量的角度通过显著性差异t检验构建预警指标,利用多元逐步回归方法建立预警模型,对上市公司进行实证研究。实证结果表明利用现金流量指标构建模型对上市公司的财务预测非常有用,建议通过分析预警警兆等来完善企业现金流量财务预警系统。     

基于多级模糊综合评价法的财务风险预警模型设计

文章对公司财务风险的综合评价采用多级模糊综合评价方法,将模糊综合评价法与层次分析法相结合,能够较好地处理多因素、模糊性及主观判断等问题。对定量指标的处理则引入模糊数学的方法,从而实现定性与定量的结合。通过模型指标的计算得出其值域变化范围,判断出上市公司财务风险在某一时期所处的状态,针对不同的风险等级采取相应的管理对策,进行财务风险的预警。     

基于可拓模型的高科技上市公司财务风险预警研究

高科技上市公司由于行业特点,其经营业绩容易产生波动,因此建立高科技上市公司风险预警模型一直是国内外学者研究的焦点。根据可拓学的相关理论,选取高科技上市公司的相关财务指标建立高科技上市公司财务风险可拓预警模型,运用现有公开数据对可拓预警模型加以检验,并对下一年度有可能出现风险的公司加以预警,以期望能够为投资者的决策分析和监管部门的监督管理提供理论参考。     

基于首末位质量因子的BP神经网络财务风险预警模型

上市公司往往存在粉饰财务数据来美化企业经营状况的动机,这会降低财务风险预警模型预测的准确性。文章利用Benford律和Myer指数两种数据质量评估方法,构建Benford和Myer质量因子,引入BP神经网络模型,构造BM-BP神经网络财务风险预警模型;并进一步利用2000—2019年中国A股上市公司数据,评价数据质量因子对财务风险预警模型预测准确性的影响,分析新模型预测准确性的稳定性。实证分析结果显示:Benford和Myer质量因子提高了BP神经网络财务风险预警模型预测的准确性;在不同质量因子的比较结果中,包含评选指标Benford和Myer质量因子的BP神经网络财务风险预警模型具有较高的预测准确率和较低的二类误判率,稳定性良好;利用决策树算法筛选指标有效提高了新模型的预测准确性。     

基于现金流量的财务危机预警研究

随着现金流量在企业中越来越重要,人们对现金流量信息的重视程度与日俱增。本文以现金流量作为企业财务预警的基础,通过对现金流量数量指标和效益指标的分析,建立现金流量的财务预警模型,并通过多组上市公司数据对该模型的有效性进行了验证。     

财务预警与董事会特征的实证研究

文章建立了基于多元Logit模型的中国上市公司财务预警模型,由此得到各公司财务预警程度,在此基础上对财务预警与董事会之间的关系进行了实证分析.