基于Cox比例危险模型的制造业财务困境恢复研究

利用生存分析中的Cox比例危险模型,对上市公司陷入财务困境后影响其成功恢复的因素进行实证研究。研究发现:困境公司能否顺利摆脱困境受到财务和公司治理因素的共同影响,财务因素中盈利能力的影响最为显著,而变更管理层对困境公司的恢复也有积极影响;此外,在困境发生后进行资产重组和关联交易的企业更容易恢复。鉴于资产重组和关联交易的目前发展现状,不断完善此类活动的信息披露机制并加强对此类活动的监管显得十分必要。     

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。     

上市公司财务困境预测研究

文章以中国上市公司为研究对象,尝试引入公司治理变量,分别以财务指标和公司治理指标作为解释变量建立模型,运用Logistic回归方法进行财务困境预测,并比较其预测结果.研究发现,公司治理与财务困境显著相关,并且包含公司治理变量的模型明显比仅包含财务变量的模型优越.     

制造业上市公司财务困境预测——基于panel logit模型的实证分析

目前关于财务困境预测的模型大多是局限于横截面数据的静态模型,忽视了公司的财务状况是不断变化的事实。为了揭示公司财务状况的变化过程,利用面板数据建立了panel logit概率模型。在变量的选取上,不仅考虑了财务指标,还考虑了股权集中度、公司治理结构和审计意见等方面的指标。研究结果表明,panel logit模型的判别准确率比较高,可以利用公司当年的数据预测下一年度公司陷入财务困境的可能性。     

基于公司治理信息的财务困境预警实证研究

在分别借助因子分析和单变量检验对公司财务信息和治理信息进行统计处理的基础上，构建并实证检验中国上市公司财务困境预警的两大模型，即仅包含财务信息与融合财务信息和公司治理信息的Logistic回归预警模型。实证结果表明：公司治理信息对公司陷入财务困境具有显著的影响，引入公司治理信息的模型预测能力更强。     

基于神经网络-Logit回归的混合两阶段财务困境预测模型

本文选取沪深两市在2003-2005年被实行退市风险警示的56家上市公司以及随机选取的56家正常公司进行研究,选取10个初始财务指标,在进行T检验的基础上,确定了7个财务指标作为判别模型中使用的解释变量.并利用基于神经网络-Logit回归的混合两阶段模型预测上市公司财务困境,结果显示,模型具有较强的判别能力.     

农村金融困境成因及对策:一个理论分析框架

文章通过建立模型,分别从农村金融的需求和供给两个方面分析了农村金融困境形成的原因,分析发现,信息不足导致金融交易成本过高是形成金融困境的主要原因,最后探讨了摆脱农村金融困境的对策。     

上市公司财务困境预测的Fisher判别分析模型

文章运用统计方法选取有效建模变量,建立了Fisher判别分析预测模型,对我国上市公司财务困境进行了预测。研究结果表明该模型具有良好的预测精度,可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。     

基于贝叶斯网络的上市公司财务困境预测研究

公司财务困境预测一直是国内外公司管理领域重要的研究问题。文章通过分析国内外以往公司财务困境预测研究成果与经验的基础上,选取研究样本,基于相关分析方法筛选出预测指标变量。将预测变量离散化进而学习网络参数,构建了用以预测公司财务困境状况的朴素贝叶斯网络分析模型。实证研究结果表明：作为分类和预测工具,贝叶斯网络模型在财务困境预测研究中具有良好的预测能力与应用前景。     

中国企业盈余管理方法选择与企业价值关系的实证研究——基于沪市A股的数据

目前学术界在研究企业进行盈余管理时,重点是盈余管理的动机和时间两个领域,却较少研究盈余管理方法的使用程度对公司价值的影响。鉴此,以盈余管理的方式即衍生性金融商品和操纵应计项目为条件,探讨盈余管理对公司价值的影响;通过修正的Jones模型做为盈余管理的测量模型,建立实证研究模型,并以2008——2011年的沪市A股上市公司的数据为样本数据。研究发现:中国企业为了规避风险目的进行盈余管理时,利用衍生性金融商品进行盈余管理确实对公司价值有正面的影响,若公司运用操纵性应计项目从事盈余管理时,则对公司价值会有负面影响。     

上市公司财务危机的预警模型

文章以我国2006年沪深交易所的上市公司为研究对象,随机选择了20家财务危机公司(ST公司)和40家财务安全公司为样本,通过对这些公司财务数据的统计分析,借助SAS统计分析软件、基于Logistic回归分析建立了判断企业财务危机的危机预警模型.利用这个模型进行了实证检验,得到了90%的正确率.     

基于Cox的财务困境时点预测模型研究

文章借助上市公司提前三年的财务比率数据,采用不同的样本比例和分界点,及其不同样本观测期对基于Cox的财务困境时点预测模型的判别能力和稳定性进行了分析.结果表明,该模型不但能提供80%以上的判别精度,而且具有估计公司未来存活时间的能力,可提供困境发生的时点预测,具有"判断"和"化解"风险的双重功能,是其他预警模型所无法实现的,是一种更为直观、动态和精确的财务困境预测方法.     

我国上市公司财务困境预测新探

本文采用主成分分析方法确定模型变量,建立多元判别分析(MDA)、Logistic回归和改进型BP神经网络模型进行财务困境预测。结果表明,神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型,而后两者的判别效果接近,神经网络模型更适合于财务困境预测。但三种模型的长期预警能力不够理想,提出建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测新方法。     

财务困境类公司资产结构的价值相关性研究

在价值相关性实证研究中,财务困境类公司往往被视作异端观测而剔除,其资产结构包含着变现与重组等重要的价值相关信息.以中国证券市场2007-2009年ST类公司为样本,实证检验了财务困境类公司资产结构的价值相关性,研究发现:流动资产比率和可担保资产比率与其股价显著正相关;每股净资产与公司股价显著正相关;每股盈余和资本结构则不具有价值相关性.     

基于实物期权理论的公司并购决策模型

本文在国外学者研究的基础上,运用实物期权理论建立了一个适用于现金并购的评价模型。全文将公司价值的不确定性纳入决策考虑,由单期并购发展至两期并购,求出并购的准确临界值,当公司价值大于或等于临界值时,进行并购为最优决策。从而为收购公司和目标公司在做并购决策时提供了依据。     

山东省上市公司资产结构同企业经营业绩的实证分析

由于资产结构与企业的经营发展有很大的关系,因此本文作者对山东省上市公司2000年至2002年的资产结构状况进行了实证研究,通过建立模型进行回归分析,发现山东省上市公司资产结构对企业的经营绩效存在不是很明显的相关关系,作者指出了山东省上市公司资产结构不合理的地方,分析了原因,并提出了改善的意见和建议.     

国有大企业怎样才算走出困境——国家统计局提出三条标志

用三年左右时间,使大多数国有大中型企业走出困境,这是本届政府最重要的奋斗目标之一。国有大中型企业怎样才算走出困境,国家统计局国有大中型企业研究课题组最近提出了三个效益标志。 课题组研究报告认为,大中型国有工业企业是否摆脱困境,关键看企业的经济效益有没有取得根本好转,而根本好转的标志有三个: ——亏损企业所占比重降到20％以下。报告提出两个参照:一是1996年世界最大的500家公司中,亏损面     

论经典统计财务困境预测模型的理论误区

文章对企业财务困境预测研究领域中的统计类判别模型进行了综述;分析了经典统计类财务困境预测模型的特点;从财务困境的界定、数据的非稳定性、非随机取样、财务困境的动态性、变量的选择等五个方面对经典统计类财务困境预测模型存在的一些理论误区进行了系统深入地剖析和理论评价;对今后企业财务困境预测研究的方向和趋势进行了展望。     

宏观经济因素对上市公司投资现金流影响的实证

文章采用自回归滞后分布模型的动态计量方法,建立了基于宏观经济不确定性因素的公司投资现金流(CICF)模型,以研究宏观经济不确定性因素对公司投资现金流影响。实证结果表明宏观经济不确定性会使得公司降低投资现金流水平,同时还发现当期的投资现金流水平与上一期水平相关。     

基于LASSO方法的企业财务困境预测

文章综合考虑企业的财务和非财务因素,利用LASSO方法对企业财务困境预测指标进行筛选,然后使用决策树、随机森林、SVM、最近邻法这四种数据挖掘方法,以及常见的logistic模型,分别建立企业财务困境预测模型.结果表明:不能忽视非财务因素在企业财务困境预测中的作用;并非所有数据挖掘方法都优于常用的logistic模型;LASSO方法能在降维的同时保证企业财务困境预测的准确性,实现模型的精简.