企业财务困境预警模型及改进策略

精确的财务困境预警能使股东、管理层、债权人等利益相关者较好地防范风险的产生。现有的财务困境预警方法主要有统计类方法以及基于人工智能的方法,但这些方法在建模的一些关键环节存在一定的问题。据此,我们若从建模方法、样本选择及变量选择三方面进行拓展,可以较好地改进企业财务困境的预警机制。     

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.     

房地产新政下财务困境企业的财务状况及启示

文章选取2010年一季度沪深A股23家亏损房地产上市公司为财务困境企业样本,选择净利润增长率、净资产收益率、资产负债率、净利润现金含量四个指标,采用比较分析法分析房地产新政前后财务困境企业的财务变动状况,结果显示:房地产新政下,财务困境企业的盈利能力弱、偿债压力大、收益质量差、发展前景堪忧.文章还得出了财务困境企业摆脱困境的三点启示.     

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.     

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.     

两种财务困境程度判别模型的构建与比较

我国证券市场上每年都有不少企业陷入财务困境,而且长期以来这一问题一直都未得到有效解决.文章从我国A股市场上以随机抽样方式选取了900家上市企业作为研究样本,构建了一套能全面反映企业财务状况、评价企业经营业绩的多指标的财务评价体系,运用因子分析和聚类分析对企业的财务困境程度进行分类,并运用单因素多因变量方差分析检验其分类效果；通过分析比较各类别样本的财务状况确定各类别的困境程度,同时归纳出困境企业共有的财务特征.最终得到上市公司财务困境程度划分,加强企业经营风险管控.     

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。     

关于财务能力柔性评价的构想

文章回顾了国外以及国内传统财务能力评价方法,并认为传统财务能力评价方法过于刚性.刚性财务能力评价方法不仅在评价范围和指标设置方面存在欠缺,而且缺乏环境适应性和用户友好性.为了克服这些缺陷,发挥财务能力评价应有的功能,文章提出了开展财务能力柔性评价的构想,并对柔性财务能力评价的内涵、特点以及实施的可能性等问题进行了探讨.     

浅议上市公司财务危机预警系统的指标选择

上市公司财务危机预警系统的指标选择关系到整个预警系统的有效性,文章从评价上市公司业绩的各种指标出发,根据我国上市公司的具体情况选择了一套适合财务危机预警的指标体系,该体系力求能从上市公司的偿债能力、盈利能力、资本营运能力和企业的发展能力四个方面全面、谨慎、灵敏的反映上市公司的财务状况,保证在此之上建立起来的上市公司财务预警系统能够发挥充分的预警能力,保证上市公司的可持续发展。     

财务危机的组合判别研究--基于主成分分析的核Fisher方法

核fisher方法利用核函数将输入空间映射到一个高维的特征空间,然后在此高维空间上建立Fisher判别.本文采用主成分分析方法作为特征提取的手段,以我国部分上市公司的财务数据为样本,利用核Fisher方法进行财务困境预警问题的研究.     

风险投资对中小板上市公司财务困境影响的实证研究

文章立足于上市公司的十大股东中仍然存在着不少风险投资机构的实际情况,选择深交所中小板上市公司为样本,以21个具有代表性的财务报表指标通过实证探讨了风险投资机构对财务困境的影响.     

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。     

后金融危机时代财务困境企业解困的路径选择

后金融危机时代,财务困境企业所面临的困境更加复杂。原材料价格持续上涨、劳动力成本上升、融资成本居高不下、自主创新能力不足等困难导致不少财务困境企业的财务状况更加恶化甚至走向破产。行业协会在促进企业解除财务困境过程中能发挥"协同、引领、集群"的作用。基于以上分析,文章对促进行业协会引领财务困境企业走出困境提出若干思考:帮助财务困境企业进行管理创新;促进行业质优企业对财务困境企业的帮扶作用;推动财务困境企业与高校、科研院所建立技术创新战略联盟;协助财务困境企业降低融资成本。     

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。     

基于多专家灰色综台评价的企业财务危机预警方法

针时财务危机定量预警方法忽视专家的经验知识以及非财务信息的局限性,文章提出基于灰色综合评价的多专家群决策财务危机预警方法.首先,设计了包含两个层次的财务危机预警定性指标体系及其评分标准.然后,根据财务危机预警的特点,构建了财务危机可能性的灰色综合评价模型,具体设置了企业财务危机可能性评价的灰类及其对应的灰数和白化权函数.最后,通过算例说明基于灰色综合评价进行企业财务危机群决策预警的具体过程.     

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。     

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.     

财务困境预警建模方法研究述评

在对国外财务困境预警模型及建模方法进行总结分类的基础上,本文选取了混沌模型、累积总和模型、自组织映射、生存分析、多维标度五种典型新方法和多元判别分析、多元逻辑回归分析、人工神经网络三种主流方法进行重点评述,并比较分析了各个方法的优势和局限性,对未来的研究方向进行了展望。     

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。     

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。