基于Logistic与Fisher的上市公司财务困境判别模型比较研究

以我国股权分置改革后A股制造业公司为研究对象,采用大样本法选取样本,选用财务困境发生前2年内8个季度的财务数据进行分析,对财务困境公司与正常公司的财务指标分别进行Fisher判别分析、线性logistic回归和非线性logistic回归分析。研究结果表明,我国上市公司财务困境发生前2年的季度数据对公司财务困境是否发生具有预测效力;总资产净利润率、营运资金比率和成本费用利润率三个指标对财务困境的预测能力较强;非线性logistic模型的误判率最低,线性logistic模型其次,Fisher模型的误判率最高。     

财务困境预测:数据挖掘方法的比较与运用

近年来,数据挖掘方法在商业领域的应用方兴未艾。文章尝试将数据挖掘方法引入财务困境预测的问题中,并以上市公司的实际财务数据为出发点,全面比较了逻辑回归、神经网络和决策树等分类算法在上市公司财务困境预测问题上的优劣。结果表明决策树在预测准确率、波动性以及可解释性上具有综合优势。文章还提出了不同程度财务困境的新概念,并对这个问题进行了决策树建模。     

公司治理因素对上市公司财务困境恢复的影响研究

选取生存期为2008-2013年的沪深A股全行业上市公司作为研究样本,运用Cox模型对2438家上市公司2013年的财务数据和公司治理数据进行了分析.研究结果表明,上市公司财务困境恢复受到财务指标和公司治理因素的影响,其中,财务指标中的盈利能力指标和公司治理因素中的董事会和所有者影响最为显著.公司治理因素的引入,大大改善了上市公司财务困境出现和恢复模型的整体效果,特别是董事会和所有者两个层面指标的加入,提高了Cox模型的显著性,增强了方程的整体拟合度;受我国国情制约,高级经理人中的高管持股比例并未对上市公司财务困境的恢复产生显著性影响.     

基于Logit模型的中国预亏上市公司财务困境预测

使用Logit模型对中国45家预亏的上市公司财务困境进行预测分析。另外还选入了相同数目的业绩正常的公司进行比较。实证研究表明，Logit模型在预测亏损前的上市公司财务困境方面具有较高的准确率。     

基于四维度指标的上市公司财务困境预测研究

构建了基于财务指标、公司治理结构、审计意见、宏观经济因素四个维度的公司财务困境预测指标体系。选取我国2003-2008年部分ST与非ST配对上市公司研究样本数据,运用Logit模型进行了实证检验。结果表明,四维度财务困境预测指标体系不仅具有较好的理论基础,而且具有比较高的预测准确率。这说明公司治理结构、审计意见、宏观经济因素等非财务指标也是诱发上市公司财务困境的重要方面。     

企业财务困境预警模型分析

借鉴国内外已经比较成熟的研究成果,将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志,采用主成分分析方法确定模型变量,并利用Logit回归建立财务困境预警模型;然后用财务困境企业样本数据进行分析,并与财务正常企业的数据进行比较。分析结论表明,财务指标包含了预测财务困境的有用信息。     

基于公司财务状况结构的财务困境预测

由资产负债表所反映的资产结构、负债结构和权益结构等组成的财务状况结构是公司是否陷入财务困境的动因。以2004-2009年间因财务状况异常而被特别处理的上市公司为研究样本,对财务状况结构和公司财务困境之间的关系进行实证研究,结果表明财务状况结构对财务困境的发生具有较好的预测作用,模型的总体预测精度达到91%。其中,银行借款比例和现金比例这两个结构变量是影响财务困境发生的最重要因素。     

基于三元Logistic的财务困境预警模型实证研究

采用三分法,将公司分为财务困境公司、财务状况不稳定公司和财务状况良好公司三类,运用主成分分析和三元Logistic回归构建了财务困境预警模型.研究结果表明, 基于三元Logistic的的财务困境预警模型预测能力较好,误判成本较低,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司未来财务情况的信息.     

基于多类Logistic的财务困境预警模型实证研究

将公司的财务状态划分为财务困境、财务健康和财务亚健康三种状态,在财务指标的基础上引入了公司治理等非财务指标作为研究变量,运用多类Logistic回归方法,分别建立了财务变量的财务困境预警模型和引入非财务变量的财务困境预警模型,能为投资者、债权人等进行正确投资决策提供较详细的公司财务状况预测信息。     

基于公司治理因素的财务困境预警实证研究

在对财务困境预警领域已有研究成果进行总结和评价的基础上,选取我国沪、深两市2007、2008年被ST的70家公司,及与其上市时间及主营业务相近的70家非ST公司,提取财务指标及有关治理指标对上市公司财务困境进行预警研究。实证研究结果表明：将公司治理因素引入预警模型能够提高预警的准确程度,财务困境预警研究综合考虑财务指标和治理指标具有积极意义。     

关于中国上市公司财务危机预警模型的实证研究——基于2002～2004年新增ST公司

文章以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。以上市公司突然出现重大亏损、连续两年亏损、股东权益低于注册资本或每股净资产低于面值等几种情形作为界定“财务危机”的标准。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、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的思路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。     

金融资产配置行为与企业经营绩效：来自中国非金融类上市公司的经验证据

金融资产配置是非金融类企业面临的重要经营决策之一,非金融类企业的金融资产配置行为与经营绩效和实物资产投资收益之间的关系一直是金融监管部门、上市公司和投资者关注的重要问题。作者以中国非金融类上市公司2011—2018年期间的相关数据为样本,利用多元回归模型实证研究中国非金融类上市公司金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的影响。研究发现,中国非金融类上市公司当年金融资产配置比例与经营绩效之间、上年金融资产配置比例与本年实物资产投资收益率之间都在总体上呈现出显著的倒"U"型关系;不同产业、不同性质企业的金融资产配置比例将对经营绩效和实物资产投资收益率产生不同影响。第一产业上市公司的金融资产配置比例与经营绩效之间不存在倒"U"型关系;第二产业和第三产业、国有和非国有非金融类上市公司的金融资产配置比例与经营绩效之间的关系都呈现出显著的倒"U"型特征,即只有适度配置金融资产,才能使其经营绩效最大化。上年金融资产配置比例增加将显著提高国有非金融类上市公司本年的实物资产投资收益率,但不会对第一产业和第三产业非金融类上市公司本年的实物资产投资收益率产生显著影响;第二产业和非国有非金融类上市公司的实物资产投资收益率与其上年金融资产配置比例呈倒"U"型关系,上年金融资产配置不足(过度)将使其对本年实物资产投资收益率产生补充效应(挤出效应),适度配置上年金融资产将最大化本年的实物资产投资收益率。中央和地方各级政府以及金融监管部门应该利用市场手段引导非金融类上市公司适度配置金融资产,鼓励他们加大实物资产投资力度,缓解中国目前面临的"脱实向虚"困境;非金融类上市公司应该基于自身产业和产权属性以及金融资产配置行为对经营绩效和实物资产投资收益率的不同影响对其金融资产配置进行科学决策,认识金融资产配置不足(过度)对实物资产投资收益率的补充效应(挤出效应),配置出能使企业经营绩效和实物资产投资收益率最大化的金融资产配置比例;投资者在选择投资对象和构建投资组合过程中,应该深入分析不同产业、不同性质公司的资产配置行为,考察拟投资对象的金融资产配置行为是否满足企业经营绩效和实物资产投资收益率最大化要求,以作出有效的投资决策。文章研究结论补充和丰富了企业资产配置领域的相关研究成果,为中央和地方各级政府制定不同产业政策、金融监管部门引导金融资源流向实体经济、非金融类上市公司规范金融资产配置行为、投资者作出正确投资决策提供了决策依据。     

“营改增”改革、财政压力与环保类上市公司业绩

近年来,中央政府高度重视生态文明建设,关注环保产业的发展。当前,中国地方政府面临较大的财政压力,“营改增”改革后矛盾更加突出。地方政府面临着财政和政绩考核的双重压力,可能会采取压低环保商品的购买价格从而减轻财政负担的做法。基于环保类上市公司2009—2017年的数据,利用固定效应模型及连续型DID方法,研究地方财政压力对环保类上市公司业绩的影响。研究发现:地方财政压力上升对环保类上市公司业绩具有显著的负向影响。同时,“营改增”改革使地方政府财政压力加剧,进而对环保类上市公司的业绩产生显著的负向影响。为促进中国生态环境的可持续发展,中央政府可以强化对地方政府行为的监督和约束,加快建立完善的地方税收体系,加强对环保类企业的扶持力度。     

中国A股上市公司财务危机预警模型构建及实证研究

越来越多的投资者通过证券市场对上市公司进行投资,上市公司如果出现财务危机而投资者不能及时掌握相关信息,预警危机发生,将会面临巨大的风险,造成经济损失,甚至影响整个社会的稳定。通过参考国内外文献,选取财务、公司治理、总体经济和经营效率51个变量,2002~2005年中国A股上市ST与非ST公司378个样本,利用DEA数据包络分析法、Logit模型和类神经网络模型,并进行拟合优度与假说的检测及实证,确定并构建出本研究中最优的跨期财务危机预警综合模型。     

饭店类上市公司财务危机预警研究

财务危机预警分析正在成为企业提高管理水平的重要工具。我国上市饭店企业数量减少,经济效益总体差强人意。企业出现危机能够通过财务信息反映出来,将逻辑回归预警模型引入饭店企业管理中,有助于企业建立相应的预警应对机制,及时采取措施,以减少或消除财务危机带给企业的危害,提高上市饭店企业的竞争力。     

对我国上市公司盈余管理的原因分析

近年来,随着我国资本市场与会计市场的发展,作为财务会计揭示的热点问题,盈余管理日益受到中国学者的广泛关注,因此对盈余管理的深入研究具有极强的理论意义与现实意义。本文从公司法人治理结构存在缺陷、国家法规及会计准则体系不够健全、注册会计师审计监督缺乏力度等几方面对我国上市公司盈余管理的原因进行分析。     

我国上市公司MBO绩效研究与思考

从管理层收购的角度对我国上市公司绩效进行了实证分析,采用了以财务会计数据为基础的因子分析法来衡量管理层收购前后的业绩变化,通过对上市公司管理层收购(MBO)绩效的实证分析和与一般企业并购绩效的比较表明:至少在短时期内,整体上看上市公司MBO绩效不显著,且MBO相对一般的企业并购整合风险小。     

基于时间序列的虚构利润类舞弊特征识别与分析

选择我国沪深两市A股上市的虚构利润类舞弊公司和同等数量的正常公司,通过独立样本T检验和Mann－Whit－ney U检验两种方法,对全部样本的财务报表科目在舞弊当年和舞弊前三年的数据进行检验,筛选出存在显著差异的科目并进行相关分析和解释,发现了舞弊公司在报表科目层面体现出的时间序列特征,为审计工作与监管机构提供一定的参考依据。     

基于单变量分析的我国上市公司两阶段财务预警模型实证研究——以纺织行业为例

我国现有的财务预警研究大部分仅限于对上市公司是否会陷入ST来建立预测模型,缺少对公司陷入ST后财务状况预测的进一步研究。应着眼于为上市公司的外部信息使用者建立ST前和ST后两阶段的预测模型,即把正常公司是否会转为ST公司作为模型预测的第一阶段,把ST公司是否会暂停上市作为模型预测的第二阶段,可选取包括现金流量指标在内的五种财务指标,以纺织行业为例进行分行业的实证研究,建立纺织行业两阶段的单变量预测模型。研究结果表明这些模型在两个阶段都达到了较好的预测效果。     

货币政策与会计信息披露质量——基于深交所A股上市公司的经验证据

文章以2010-2015年间深市A股公司年度数据为基础,采用有序逻辑回归实证检验了货币政策对不同上市板块企业会计信息披露质量的影响,并将所有权性质、区域金融发展程度纳入同一框架进行讨论.结果显示:货币政策会影响企业会计信息披露质量,且该影响在各上市板块之间存在差异,影响最大的是中小板非国有企业,银根越紧缩,中小板非国有企业的会计信息披露质量越高,而主板、创业板企业的会计信息披露质量基本不受货币政策的影响;无论在货币宽松期亦或紧缩期,不同板块的所有权性质对会计信息披露质量的影响不同,主板、中小板的非国有企业会计信息披露质量均显著低于同板块的国有企业,而创业板则不然;金融发展程度对不同板块、不同所有权性质的企业会计信息披露质量的影响是,在货币紧缩期,处于金融发展程度高区域的国有企业相较低区域的国有企业,会计信息披露质量更高,而中小板、创业板公司不受区域金融发展的影响.