财务危机的预警模型

财务预警方法是指借助企业财务指标体系来判别企业财务状况。本文介绍了一元判定模型、多元判定模型以及基于EVA多元逻辑模型。同时讨论了财务危机预警模型在国内的研究状况及其所遇到的困难。     

上市公司财务危机的预警模型

虽然在经济学和研究方法论上受到了很大的挑战,但由于财务危机预警模型有着巨大的市场需求,这种需求不断的推动着这一领域的研究向纵深发展.     

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.     

农村集体经济财务危机预警模型

文章以“收不抵支”作为农村集体经济存在财务危机的标准,选取广东省东莞市2011-2014年各90个村作为研究样本进行分析,运用Fisher逐步判别法建立基于Z-Score模型的财务危机预警,通过计算Z值,验证Z-Score模型的有效性.结果表明,经营收益率、总资产增长率、公益福利支出占总费用比重及股利分配占可支配收入比重4项财务指标在判定村级集体经济的财务风险效果较佳.     

财务危机预警模型效果的比较

本文运用主成分分析筛选出一致的指标,分别构建了Logit回归模型、二分类线性判别模型、主成分分析模型三个预警模型,根据样本的检验结果发现三个模型的判别精度都在85%左右,根据两类错误概率对其进行比较后,得出了三个模型各自的适用范围。     

基于人工神经网络的财务危机预警模型

一、人工神经网络原理 人工神经网络是模仿生物脑的处理特性,经由模拟生物神经系统而发展出的系统,拥有巨大的平行处理、快速修补信息及依经验来辨认结构与处理能力,由于没有传统统计方法在建构模型时的诸多假设限制,因此具备了建构非线性模式的优越性.近来许多研究显示人工神经网络于模型分类、辨认及预测上有强大的能力.本研究将采用类神经网络模式中最被广泛使用的反向传播人工神经网络为实证研究的方法.     

我国上市公司财务危机预警模型研究

文章在分析14个变量的基础上,运用判别分析给出了判别上市公司财务危机的一个模型。通过逐步回归筛选得到4个变量。模型的回判准确率为83.2%,而对2002年的公司判别准确率达到90%。     

财务危机预警模型及其实证研究

财务危机的预测一直是各方关注的焦点。本文合理地选择指标,建立了基于径向基概率神经网络的上市公司财务危机预测模型。实证研究表明:基于RBF的概率神经网络与BP神经网络的预测精度接近,但是其训练速度大大提高,同时减小了BP陷入局部极小的问题。     

上市公司财务危机预警模型的比较研究

虽然国内外对财务危机预警模型的研究日益增多,但各种模型都有着自身的特点所在。所以,只有准确到位地把握各种预警模型在应用中的优缺点,才能在实际应用中找到适合我国上市公司实际情况的财务危机预警模型。     

货币政策、时变预期与融资成本

文章在货币当局与市场主体存在不对称信息条件下,探讨了货币当局实施未预期的宽松性政策时,市场主体预期时变性在这一政策行动影响信贷市场融资成本过程中的机制。首先,我们采用外部融资溢价度量融资成本,提出在经济周期的不同阶段,未预期的宽松性政策通过作用于市场主体预期的时变性特征,进而影响外部融资溢价的非线性效应假说,然后,建立包含货币政策变量的马尔科夫区制转换信贷利差模型和市场主体预期形成模型展开检验。研究显示,未预期的宽松性政策会暴露出经济不良的私有信息,从而使市场主体形成悲观的经济前景预期。而且,在经济衰退阶段,政策行动促使市场主体预期恶化的影响效应较小,会较大幅度地降低外部融资溢价;在经济扩张阶段,政策行动促使市场主体预期恶化的影响效应将会越大,进而较小幅度地降低外部融资溢价,这也就意味着,市场主体预期形成方式的时变性,影响到未预期宽松性政策降低信贷市场融资成本的力度。     

上市公司财务危机的预警分析

本文运用条件异方差模型GARCH(1,1)计算上市公司股票的市场风险价值,把它和传统的财务比率变量作为自变量,用Logit模型对上市公司的财务状况进行预测,得到了很好的预测效果,并且对部分上市公司2004年度的财务风险状况进行了预警。     

支持向量机的上市公司财务危机预警模型

1研究背景中国证券监督管理委员会于1998年3月16日颁布了《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》,要求当上市公司出现财务状况或其他状况异常,导致投资者对该公司前景难以判定,可能损害投资者权益的情形时,证券交易所应对其股票交易实行特别处理(Special treatm     

公司治理与财务危机关系分析

以2008年现金到期债务比指标小于0为依据,选取沪深两市中233家公司为样本并进行配对,利用公司治理信息来构建财务危机模型。研究结果表明：公司治理对财务危机影响的主要因素是外部董事比例、董事持股比例和股权集中度;综合模型判别准确率达到71.9%。     

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.     

基于穷尽CHAID算法的中国上市公司财务危机模型

在后金融危机时期,我国股价持续走低,通过研究上市公司的财务数据构建财务危机预警系统,具有重要的理论与现实意义.文章应用数据挖掘中的穷尽CHAID算法,构建我国上市公司财务危机预警模型.     

运用遗传神经网络模型对我国上市公司财务危机的预测

神经网络已经被广泛运用于公司财务危机状况的预测,然而,神经网络常常存在着收敛于局部最优解、学习时间长等缺陷而影响其预测效果;而遗传算法(Genetic Algorithm)是一种全局寻优搜索算法,能够有效克服上述缺陷。因此,文章提出的将遗传算法和神经网络相结合的遗传神经网络模型(Genetic Neural Networks),既保留了神经网络原有的优点,又克服了上述的缺点。并利用我国上市公司财务数据对公司财务危机状况进行实证分析,结果表明,该模型预测效果令人满意,预测结果明显优于一般神经网络模型。     

上市公司财务危机预测的Logistic回归分析

文章首先对上市公司财务危机的研究现状进行了简要的阐述,在概括地比较了当前几种上市公司财务危机预测的方法后,构建Logistic回归模型,在深入探讨Logistic回归模型对上市公司财务危机预测的作用后,对2003~2005年间有代表性的40家ST公司的财务状况进行分析,比较分析结果的差异,从结果来看,Logistic回归模型在对上市公司财务危机的判断上具有预测率高,关键预测变量选取准确的特点。     

基于价值链分析的环境成本计量模型

文章以环境成本等信息为EMA的基本元素,从环境成本控制流程顺畅运营的角度.对其涉及的价值链分析工具进行有序梳理、阐释或重塑.以营造促进环境管理流程与企业战略目标有效契合的EMA微观环境基础;同时,为解决EMA理论与实务中面临的可能困境.该文发展了一个整合价值链与EMA之精髓基础上的环境成本计量模型.