引入违约距离的上市公司财务危机预警应用

目前关于上市公司财务危机预警的研究大多数偏重于财务比率指标,忽略了股票价格及波动、企业的经营效率、宏观因素的制约、股权结构等非财务指标的影响。本文尝试区别同类文献研究,在KMV模型的基础上嵌入期权定价模型,通过加入反映上市公司股票价格和波动率的违约距离指标,建立一个相对动态的集财务指标、公司治理指标和违约距离指标于一体的综合财务困境预警模型。在实证基础上检验违约距离指标对于上市公司财务困境预警的适用性及有效性问题。     

我国上市公司非关联资产重组绩效的实证研究

从财务指标和市场反应两方面着手,用统计方法和事件分析法重点分析1997年非关联资产重组对上市公司绩效的影响:重组活动未能有效改善公司的经营绩效,尤其是那些绩优公司的重组活动效果更不理想;相对而言拥有B股的公司其重组绩效优于总体;投资者对上市公司1997年的重组事件反应不强烈,对重组活动整体并不看好.     

基于面板离散选择模型的企业财务预警及其行业适用性

基于制造业上市公司2001~2010年的平衡面板数据,在对财务指标和非财务指标进行筛选的基础上,构建了基于面板Logit模型的财务困境预警模型,并分别检验了非财务指标对财务预警模型的影响、行业差异对财务预警模型的影响以及预警临界点的选择对模型的影响。研究发现:资产负债率是财务困境预警中必须给予高度关注的指标;在非财务指标中,行业类型对模型预警能力的影响最大,应针对不同行业建立不同的财务预警模型,外部审计师出具的加说明段的无保留意见以及保留意见可以作为判断公司陷入财务困境概率的参考依据;在预警过程中可适当降低临界点以减小对财务困境公司的误判率。     

外资并购的股市效应与财务业绩及其关系

采用1995～2003年所有被外资并购上市公司的股市和财务数据,计算并分析了外资并购我国上市公司事件前后,公司投资者在短、长期获得的累积反常收益以及公司财务业绩的变化.短期内,投资者获得的日平均收益为0.132 7%,说明外资并购发生时投资者普遍持有乐观预期;而长期来看,显著为负的累积反常收益表明并购的长期股市效应不理想.股市累积反常收益率的变化趋势与财务指标中的从"净利润/总资产"和"净资产收益率"两个指标的同期吻合度较高;与"主营业务利润/总资产"和"每股受益"两个指标的变化趋势相背离.表明投资者更关注上市公司的整体盈利能力,而不够重视上市公司盈利结构的改变.     

基于决策树的财务预警

实现有效的财务失败预测对于银行、投资者、企业和政府管理机构来说具有重要的意义.本文以上市公司为研究对象,选取了反映上市公司盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力和公司规模的17个财务指标,区别于传统的建模方法,应用决策树技术建立了中国上市公司的财务困境预警系统.实证结果表明本系统具有较好的预测性,在此领域有着良好的应用前景.     

上市公司复合财务系数

在构建上市公司财务评价指标体系的基础上，应用主成分分析方法对各财务指标进行综合，得到复合财务系数，从而为投资者提供了客观、合理的决策依据     

基于UTADIS决策技术的公司信用水平恶化风险辨析

借助于UTADIS决策技术在分类方面的优势,以央企上市公司为样本,从盈利能力、偿债能力和营运能力三个方面选取财务指标,对公司是否存在信用水平恶化风险进行辨析.实证结果表明, UTADIS方法可有效识别公司是否存在信用水平恶化风险;通过进一步分析各财务指标的边际效用值,发现利润率、投入资本回报率、销售净利率、总资产报酬率、流动资产周转率和应收账款周转率等在信用水平恶化风险识别中占比较大;尤其是利润率与投入资本回报率,它们的边际效用最大值之和接近40%,使其成为辨析一个公司信用水平是否存在恶化风险的关键指标.     

上市公司复合财务系数的灰关联算法

在确认上市公司复合财务系数评价指标体系的基础上 ,应用灰色关联度的计算方法对各财务指标进行综合 ,得到一种新复合财务系数计算方法 ,从而为投资者作出投资判断提供了客观、合理的决策依据 .     

多元化战略协同效应——以涉足房地产行业的企业为例

基于战略协同理论,从业务相关性的角度,以零售企业、餐饮、旅游、旅馆企业以及机械、装备、仪表制造企业2000～2010年涉足房地产业务的上市公司为样本,研究主营业务与房地产业务相关性不同的企业进入房地产行业多元化战略的协同效应差异。结果表明:主营业务与房地产业务具有相关性的企业进入房地产行业的多元化战略能够实现协同效应,有利于企业主营业务的发展;而主营业务与房地产业务没有相关性的企业进入房地产行业的多元化战略则损害企业主营业务的发展。     

基于启发式算法的支持向量机选股模型

发行流通股的上市公司财务数据是高维、复杂的,在利用财务指标对股票进行投资选择时往往难以全面考虑。为了从样本股的大量财务指标中提取出低维、有效的特征信息来构成支持向量机(SVM)的训练集,提出了一种启发式算法(HA)对原始财务数据进行预处理,在保存原始数据特征信息的同时提高了训练精度和训练效率。实证结果中,基于该启发式算法的支持向量机选股模型(HA-SVM)最终构造的股票组合的年收益显著高于同期基准组合的年收益。另外,进一步将被广泛使用于降维和数据特征提取的主成分分析法(PCA)与该启发式算法进行对比分析,结果表明,HA-SVM模型的训练准确率、预测准确率以及所选股票组合的年收益情况均显著高于PCA-SVM模型。     

基于仿真优化的集装箱港口大门作业调度研究

提出基于仿真优化的集装箱港口大门通道作业的调度优化方法.首先,建立了大门作业的离散事件仿真模型和调度优化数学模型;其次,设计了启发式Tabu搜索算法和仿真模型相结合的仿真优化方法;然后,结合仿真自动化方法和在线数据库实现了仿真优化系统;最后,用实例验证并分析了本方法的有效性及效率问题.结果表明了本方法对在线、实时作业调度优化问题的适用性.     

基于HLA的协同仿真运行研究

对应基于HLA的多领域建模，提出基于HLA的协同仿真运行。对HLA的标准MOM交互类进行扩充，增加有关仿真运行暂停、继续，仿真撤销，仿真结束的交互类；定义用于仿真运行启动的CORBA接口；对仿真运行管理器增加判断参与仿真联邦执行的所有成员是否正常加入的功能，并管理三个仿真联邦同步点，以保证协同仿真运行。     

基于HLA编队协同作战仿真研究

简要介绍了基于HIA的协同仿真平台（COSIM）的两种开发机制：COSIM开发机制和非COSIM开发机制。基于该平台构建了编队协同作战仿真系统，介绍了系统的体系结构及各节点的功能，完成了各个联邦成员的对象类和交互类设计，研究了非COSIM机制下的系统开发过程．开发过程表明：该机制在较大程度上封装了HLA／RTI的开发细节，能降低系统的开发难度，使开发过程变得简单。通过仿真实验验证了所构建仿真系统的可行性和正确性。所构建的仿真系统为编队协同作战能力（CEC）系统应用到水下防御领域的概念论证提供了依据，且为相关理论的研究提供了试验平台。     

基于脆性的复杂系统研究

针对开放的复杂系统进行研究,首次提出并论证了脆性是复杂系统的一个基本特性．以子系统之间的脆性联系为出发点,建立了研究复杂系统脆性的理论基础．根据脆性的定义、特点,定义了复杂系统的脆性基元、子系统间的脆性联系函数、脆性联系熵和脆性正交的概念,同时将非合作博弈的理论和方法引入到复杂系统的脆性的研究中．并以道路交通系统为例,进行了脆性分析。     

基于Simulink的XCP仿真研究

针对NS-2仿真消耗大量运算时间,占用大量存储空间的缺点,利用Simulink构建XCP 的连续模型,并在此基础上构建多个XCP连接竞争一条瓶颈链路的仿真场景.对比实验表明,该模型能够真实再现XCP的收敛特性,并且运算时间在秒级,存储空间在KB级.     

基于STAGE的单舰防空反导仿真实现

单舰防空反导是现代海战中舰艇作战使用研究的重点和难点,也是舰艇战斗力形成的关键。在对舰艇防空反导仿真进行深入研究的基础上,提出了运用STAGE构建单舰防空反导仿真系统的基本框架,并详细描述了系统仿真模型的构建以及运用STAGE的实现方法。     

连续对策上的计策理论

引进连续对策上的计策的概念，分别研究一个局中人中另一个局中人的概率和识破这个局中人的计策的概率，给出局中人的判断的准确性的一种度量。     

多频点下最佳切换带设置的研究

为了能最大化网络容量、最优化链路质量、最小化网络建设及运行维护成本,以导频信号强度和链路质量为切换控制策略,对最佳切换带的设计方法及评估要素、所涉及的网络单元或功能、与网络规划和网络优化的相互关系等问题进行了分析讨论。最后,在适度考虑终端移动速度分布模型的基础上,通过仿真分析给出了不同条件下切换算法各参数的推荐值。     

基于HLA的多领域建模研究

针对目前缺乏一种具有标准性、开放性、可扩充性，支持分布式仿真，基于商用仿真软件的多领域建模方法，提出基于HLA的多领域建模。首先提出将一个模型的输出变量映射到另一个模型输入变量的原则和实现方法，然后提出HLA应用层程序框架，以支持将各领域仿真软件开发的模型方便、准确地实现成为联邦成员，同时给出了商用仿真软件参与多领域建模所必须提供的与HLA应用层程序框架接口的五个方法。     

基于动态方差的指数期货到期日波动效应

基于有关文献中关于到期日效应的诊断方法,指出其中波动效应诊断方法中存在的缺陷。在此基础上,提出基于动态方差的诊断方法。与传统波动效应检验方法相比,基于动态方差的诊断方法能够根据金融数据的特征,充分利用研究时段中各个异常波动的信息,分析到期日与比较日(非到期日)之间出现异常波动的差异,进而动态地诊断波动效应。