电力行业上市公司财务预警Logit模型实证研究

运用因子分析方法,得到反映上市公司经营状况的综合指标,以此为变量建立Logit财务预警模型。模型及参数均通过Wald检验,预报准确率令人满意,对证券投资及企业经营活动监控具有指导意义。     

上市公司财务预警实证研究—X值模型

针对我国证券市场和上市公司的发展现状,运用Fisher判别分析方法,采用包括现金流量指标在内的涵盖上市公司财务状况各个方面的多个指标,建立上市公司财务预警×值模型。研究结果表明该模型的判别准确率较高,是一种科学、有效的财务困境预警方法。     

基于随机森林模型的上市公司财务失败预警研究

基于2003年1月—2016年5月我国A股连续2年财务亏损的上市公司样本,实证研究了随机森林模型对上市公司财务失败预警的应用。通过与逻辑斯蒂回归模型所得结果比较,证明了随机森林模型的预测精度高于逻辑斯蒂回归模型。     

我国上市公司关联方资产重组类型绩效的实证研究

采用主成分分析法,对上市公司重组前后的财务数据指标进行实证研究。通过对会计指标、变量的选取,建立了财务分析模型,对样本进行了计算处理,分析检验和比较,得出结论:在我国现阶段,从上市公司关联方资产重组类型的财务绩效来看,收购兼并和资产置换类型的重组后绩效较好;资产剥离和股权转让类型的重组后绩效则不尽如人意。     

上市公司财务异常分析与预警管理系统的建立

分析上市公司的财务报表对于及时发现公司财务危机,从而避免陷入财务困境具有重要意义。文章试从上市公司盈利结构、现金流与投资、不合常规的资产或股权交易等三方面分析上市公司财务异常的主要表现,进而提出相关预警管理系统,以增强公司的经营能力和抗风险能力。     

支持向量机（SVM）方法对财务危机的预警

上市公司是证券市场的基石，其行为的规范与否及其财务状况的好坏将直接影响到证券市场的发展和投资者的利益。而在市场经济条件下，每个企业绝对地防止财务失败是不现实的，在特定的条件下，总会有一些企业陷入财务失败的困境，然而人们面对这样的困境不是无能为力的，企业财务失败是可以提前预测的。本论文正是基于这样的思想，在总结国内外有关企业财务失败研究成果的基础上，论述了企业财务失败与破产、企业财务失败与ST的关系。在对企业财务失败预警的含义、功能及特征等进行了必的简单介绍之后便进入实证研究部分。实证研究部分主以我国深、沪两市96年前上市的260家A股公司为研究样本，采用2005年至2007年三年的实际财务数据的均值，运用支持向量机（SVM）方法，随机抽取其中的200家企业的数据建立判别模型，运用自身验证法对模型的稳定性加以分析，又运用外部数据法，使用剩余60家上市公司的数据对模型的预测能力进行了验证。结果表明：通过对21个变量指标进行分析，SVM的准确率很高，其预测的准确率为94％。而后对模型的可行性和有效性进行了验证，正确的判别率达到了91．6667％，结果表明模型是可行的。从而建立了判断上市公司财务危机的数学模型。     

基于模糊物元方法的上市公司财务失败预测

基于财务失败预测概念的模糊性和评价指标的不相容性,以模糊物元分析为基础,将熵值理论与模糊集和贴近度相结合,建立了基于熵权与专家打分法所获权重的组合权重的模糊物元模型预测上市公司的财务失败,并以＊ST夏新为例进行实证研究,研究结果表明,运用模糊物元模型预测上市公司的财务失败,其方法是可行的,为上市公司的财务失败预测提供了一种新方法。     

我国中小企业板上市公司财务风险预警的探讨

分析了中小企业板上市公司的特点和风险,介绍了上市公司常用的财务风险预警方法,利用经济增加值(EVA)指标对中小企业板上市公司的财务风险进行了预警研究。     

基于多元统计方法的财务预警分析

介绍了多元统计方法的分析思想及其研究样本变量的选取,并利用我国一些上市公司的财务年报中的信息和数据,建立了多变量的预测模型对企业的财务预警进行分析.结果显示:通过财务预警分析数据,企生可以发现一些潜在的财务危机,井通过相关政策予以避免.     

基于P-S模型的民营上市公司财务风险预警系统

民营上市公司财务风险预警系统可以帮助探测企业财务风险并防范财务危机。本文创新地将统计学方法和因子分析法,应用于可能-满意度模型,建立了新的民营上市公司财务风险预警系统,并将其应用于14家高风险的民营上市公司财务风险分析,结果表明,该系统使用简单,并具有较好的预警能力。