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。     

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.     

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。     

基于中报数据的上市公司财务预警模型构建与检验

国内外学者关于财务预警模型的研究大都以上市公司年报数据为样本数据。在我国,由于上市公司年报公告的时间与当年有关机构宣布ST公司名单的时间比较接近,而距下年有关机构宣布ST公司名单的时间则比较远,因此,用ST前一年的年报数据来预测当年或下年的警情,都具有较大的局限性。实证研究结果表明,采用上市公司中报数据构建的财务预警模型,不仅具有很高的预警准确率,而且比基于年报数据的模型更具有较强的预警时效性。     

基于股权结构的财务危机预警模型构建

本文试图将公司股权结构变量引入到财务危机预警的研究中,首先运用Logistic回归分析对引入模型的变量进行了筛选,然后将筛选得到的变量进行主成分分析得到五个综合的变量,最后通过对五个综合的变量进行Fisher判别分析建立了一个上市公司的财务危机预警模型。本文选取的样本全部为上市工业企业,以期建立一个行业预警模型提高预警能力。结果表明,模型的预测能力较强。     

基于人工神经网络的建筑类上市公司财务预警模型构建

以113家A股上市的建筑公司为研究样本,从财务和非财务的角度出发,借助SPSS与Pyt hon等软件,采取主成分分析法对初步选取的财务预警指标进行降维,使用优化后的财务指标体系构建适合建筑业的人工神经网络财务预警模型。选取2013—2020年各公司的17项相关指标共计808组数据,分别完成进行模型的构建与验证。检测结果显示：基于人工神经网络的建筑业上市公司财务风险预警模型,具有较好的预测结果,对财务风险预警结果较为准确,可为建筑类公司防范财务风险提供参考。     

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。     

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。     

我国上市公司财务预警的实证分析——基于修正的Z-score模型

财务风险是指未能达到财务目标的可能性,是企业理财过程中客观存在的,企业无法完全消除财务风险.重要的是,企业如何合理评估和控制财务风险,并进一步掌握市场机遇、避免或降低因风险导致的损失.本文拟对“Z-score”模型预警体系进行修正,以30家ST公司和30家非ST公司为样本,根据修正后的“Z-score”模型进行实证分析,由此得出新的“Z-score”财务预警模型和判别标准,最后利用36家创业板上市公司2010年的财务数据,对研究的结论进行验证.     

基于随机效应logistic模型的中小企业财务失败预警研究

logistic模型是研究企业财务失败和信用违约的主流方法,但它不能很好地控制模型之外的因素对违约事件的影响。针对这一问题,本文引入截面数据的随机效应logistic模型,并对2005-2010年我国沪深两市中小上市企业的财务失败风险进行实证检验。结果表明,随机效应logistic模型相比logistic模型具有更高的样本内判别效果和样本外预测效果,而且在财务指标基础上加入公司治理指标能进一步提升模型的预警能力。研究结论对中小企业信用风险评估等具有一定的参考价值。     

上市公司财务预警模型分析

本文以四川省上市公司为样本,利用主成分分析法建立了四川省上市公司的财务预警模型,实际检验结果显示该预警模型具有较好的预警效果。     

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。     

非财务视角下的财务困境预警--对中国上市公司的实证研究

以2002年～2003年被认定为财务状况异常的98家ST公司为财务困境样本,另选取98家财务健康公司与其配对.对赢利性、财务杠杆、流动性和营运能力等方面的14个财务变量提取公因子,将所得因子作为控制变量,运用Logistic回归分别检验股权结构、公司治理、市场信息等方面的10个非财务变量对财务困境的解释力,并应用jackknife method检验模型的分类预测能力.结果显示,年度累积超额收益率与审计师意见的预警效果较好,其他非财务变量均不显著,纳入了非财务因素的模型预测力更强.最后时实证结果进行了讨论,并得出几点启示.     

用主成分分析法构建我国上市公司财务预警模型

本文以我国的上市公司为样本,运用主成分分析确定主成分指标,建立了我国上市公司的财务预警模型。进一步根据预警模型的预测分值来确定上市公司财务状况的评价区域,对所构建的财务预警模型进行了预警效果检验,表明财务预警模型正确率为84.25%。     

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。     

HRM成本陷阱预警模型构建

本文针对企业容易忽视的HRM成本问题，从HRM成本角度分析企业引入科学的HRM系统行为，通过引入成本陷阱概念，确定了陷阱因子Φ和Φ′作为临界值和是否引入HRM系统的判别标准，以此构建了HRM成本陷阱预警模型。论文设计了3种具体算例，说明了模型的应用价值。据此，论文最后提出了HRM质量提升的具体对策。     

基于战略转换的企业战略风险预警模型研究

将粗糙集理论与神经网络相结合,构建了基于战略转换的企业战略风险预警模型。该模型首先运用基于信息熵与MDV函数的模糊聚类算法进行连续属性离散化,然后采用粗糙集理论约简出重要指标体系,最后采用BP神经网络进行学习和训练,进而对检验样本的风险等级进行判断。实证分析表明：基于MDV函数与信息熵的模糊聚类算法能够有效改善离散化效果;添加动量因子的改进BP算法提高了网络学习效率,且该预警模型对检验样本的总体预测精度较高,是一种有效和实用的战略风险预警工具。     

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.     

财务危机预警模型评析

企业财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一.企业应构建财务预警机制,及时沟通企业有关财务危机预警的信息,有效地防范和化解财务危机.本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析,旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴.