财务指标与违约距离相融合的上市公司财务预警模型

违约距离是基于股票交易数据的信用风险度量指标，运用中国A股上市公司数据研究其在财务预警模型中的作用。研究结果表明，违约距离可提升财务预警模型的拟和优度和预测能力，但提升效果较为有限。     

基于BP神经网络和面板数据的上市公司财务危机预警

在作者前期研究的基础上引入面板数据,以T-2、T-3期财务数据组合的面板数据(panel data)作为研究样本,构建BP神经网络模型对上市公司的财务状况进行预测.实验表明,1)使用面板数据进行的BP神经网络预警分析显示出稳定、连续的预测性能,这正好适合构建具有实际应用价值的中长期预警模型,使模型具有广泛的实践应用价值;2)模型提前3年和4年的预测能力分别为88.46%和75.64%,较之以往同行的研究及作者前期的研究精度均有较大的提高.     

基于面板Logit模型的银行客户贷款违约风险预警研究

采用我国主要银行业金融机构的客户大额授信月度微观面板数据,对银行客户贷款违约风险进行预警.从客户外部因素、客户经营水平、客户交易水平三个维度,建立了包含56个因素的客户贷款违约预警三级指标体系.基于这些指标,构建了银行客户贷款违约风险预警的面板Logit模型;并提出了基于模拟退火算法的面板Logit模型变量选取方法,最终选出24个预警指标.根据这些指标进行银行客户贷款违约预警,达到了较高的预警精度.最后,对我国银行客户风险管理提出了相应的政策建议.     

我国上市公司动态违约概率KMV模型改进

应用KMV模型检验中国上市公司的信用风险,需要对KMV模型做出修正并在此情况下检验模型的有效性。动态违约点的设定是对KMV模型修正的重要内容。本文通过设置动态违约点,对违约距离DD进行描述性统计分析并应用多种检验方法论证违约点参数设定,构建了大样本下违约距离和经验EDF的映射关系,在此基础上检验KMV模型的区分能力。结论表明,(1)均值差比较,均值t检验和秩和检验的结果在5年内具有一致性的结论,即当违约点在DP1时KMV模型的区分能力最强。(2)违约距离判别精度效果最好,而经验EDF的判别精度相比较低。     

银行集中信用违约预警模型

集中信用违约会导致银行遭受重大亏损,甚至面临破产风险.在假定银行开展业务和集中信用违约同时发生的基础上,利用冲击模型构建了一种新的银行集中信用违约预警模型.银行开展业务时,先确定一个合理的预警域.当违约的时间间隔小于预警域时,银行就采取相应的风险防范措施：相反,当违约的时间间隔大于预警域时,银行就不采取任何措施.在其它参数不变的条件下,违约速度上升的越大,真实生存函数与假想生存函数之间的差值也就越大,银行也就能够更好地预警集中信用违约.算例表明：当集中信用违约在时间上随机发生的时候,模型也能够很好地进行预警.     

基于BP神经网络的上市公司财务预警模型

为了进行企业财务危机预警方法精度的比较研究,采用BP人工神经网络工具,以120家上市公司的截面财务指标作为建模样本,并使用同期60家公司作为检验样本建立了财务危机预警模型.经过对样本的反复训练和学习,分别取得了建模样本90.8%和检验样本90%的判正率.与我们采用主成分分析法建立的模型对同一建模样本和检验样本的预测精度分别是90%和81.7%相比有很大的提高.研究结果表明:BP神经网络是一种非线性映射模式,在指标间相关度较高、呈非线性变化,或数据缺漏不全等情况下仍可得到比较满意的结果,因此是一种比较理想的预测方法,具有广泛的适用范围和较高的推广价值.     

基于双正交小波混合核KPCA-SVM财务危机预警研究

目前基于核主成分分析方法(KPCA)以及支持向量机(SVM)的财务危机预警模型中,所使用的核函数基本都是单核函数。混合核函数能够充分利用不同核函数的特征映射能力,在处理非线性关系时较单核函数具有更优越的性能。基于双正交小波在非线性信号处理方面的良好性能,构造了一类新的双正交小波核函数并证明其满足正定核的容许性条件,在此基础上,构造了新的双正交小波混合核函数。提出了基于双正交小波混合核函数的KPCA-SVM财务危机预警模型,并以我国证券市场上市公司为对象进行实证研究。结果表明,所构造的双正交小波混合核函数能够有效改进KPCA的特征提取性能并提高SVM模型的预测精度,显著改善了财务危机预警精度。     

公司债券违约率的结构化模型研究

采用期权定价和违约率函数的结构化处理方法建立估计公司债券违约率的模型，应用美国国内公司的整体数据给出了将模型具体化的处理方法，得到一个带马尔可夫链的违约率函数。根据实证数据的初步检验，该函数的拟合效果比较理想，可用于估计一般性上市公司群体的债券违约率。文中的处理方法具有良好的可行性，只要拥有模型必需的股权价值、债务价值和违约率的数据，就能按照该方法将模型具体化，拟合出违约率函数，并由此来估计公司债券的违约率。     

公司多阶段财务危机动态预警研究

以上市公司的季度数据为研究样本,以指数加权移动平均控制图模型为研究方法,以被实施特别处理和暂停上市为两个财务危机演变状态,建立了一个多阶段动态财务危机预警模型;实证结果表明,该模型对上市财务危机公司具有较好的预测效果,有较大的应用价值.     

相依违约的违约风险度量研究及其在上市公司中的应用

公司间各种纽带关系形成的相依违约会影响相关公司的违约风险.本文选择适合中国股市的copula函数,构建基于copula的相依违约混合违约风险度量模型.将其应用于交叉持股上市公司,进行考虑相依违约的违约风险度量.并比较未考虑和考虑相依违约两种情况下的违约风险度量结果,以及分析公司间相依违约差异给违约风险度量结果带来的影响.     

全球金融危机根源的系统分析

金融危机根源的系统分析从四大层次循序渐进的剖析危机的根源。从个人层次→企业层次→国家层次→全球历史发展的层次来总体系统分析。     

金融衍生品与金融危机的实证研究

美国金融危机的演进机理中金融衍生品开发与运用过度是重要的原因之一。金融风险形成、积聚及其向金融危机转化的理论逻辑表明,大量金融衍生品的开发与运用迅速地增加了全球的流动性,导致了全球流动性过剩,并在转移和规避局部风险的同时,呈几何级数般地迅猛地积聚风险的总量,最终触发了美国次贷危机的爆发。实证分析结果证实了上述理论论证。     

基于Logit模型的中小企业成长危机预警

中小企业是国民经济发展中的重要力量,然而其成长过程却有较高的不确定性。为了构建稳健且能有效预测中小企业成长危机的预警模型,以2003年沪深中小上市公司为样本,运用Logit regression构建模型,采用2004年的样本公司对模型进行稳健性检测,最终结果表明,Logit模型可以有效预测中小企业成长危机。公司业绩和主营业务是影响中小企业成长性的重要因素。     

论企业危机管理系统的构建

企业危机管理是由企业特定的组织机构，利用多种手段和方法，通过一定的途径、对企业运行中可能出现的危机进行分析、预测，以防止危机的形成、爆发、而企业危机发生后．对危机进行处理、总结和恢复，由此而形成的管理系统就是企业危机管理系统。危机管理系统分为预警、预控、处理、总结和恢复等子系统。     

我国上市公司融资方式选择的时机取向分析

鉴于上市公司融资方式的选择是在一定的价值目标的指引下,对特定的内外部环境做出的反映,将上市公司的融资方式分为增发、配股、可转债、企业债和银行债五大类,运用多元Logistic回归的方法对我国上市公司融资方式选择的时机特征进行实证分析.实证结果表明上市公司具有强烈的权益融资需求,证券市场融资制度的变化是引导上市公司融资方式选择的重要因素,而就微观层面而言,规模大、盈利能力好、融资规模大、负债水平合适、国有股比例高的上市公司倾向于采取权益融资.     

企业财务困境修正Z模型的实证研究

针对奥特曼Z模型的不足之处进行了修正，寻找尽可能准确预测财务困境的模型，并选取我国上市公司中41家财务陷入困境的公司和41家财务正常的公司为样本，应用逐步回归分析法，研究了财务困境出现前2年这两类公司的20个财务指标，从中选定7个指标作为预测变量，主要采用Fisher判别分析和Logistic回归分析两种方法分别建立了财务困境预测模型。实证研究结果表明这2个模型与奥特曼的Z模型相比均有较好的预测效果，针对我国上市公司财务困境的预测准确度有显著提高。     

应用虚拟现实技术建立远程教学系统

远程教学在最近几年有突飞猛进的发展,基于因特网的远程教学系统层出不穷;但是目前推出的远程教学系统及一般网上教学系统,一个重要的缺陷就是无法使用户得到在校园里学习的感受和氛围,由此影响了用户使用这些远程教学系统的兴趣。本文依据虚拟现实的概念和技术,提出一种建立在虚拟校园上的远程教学系统,用户可以在虚拟校园里散步、选择教学楼、选择上某课程的教室、选择实验用具、与同学讨论等,使得用户在这样虚拟学校进行学习活动时,能够更融入虚拟环境所营造出来的学习氛围。本系统利用Virtual Reality、HTML、ASP、CGI及Java等技术实现。     

基于DEA和Logit模型的战略性新兴产业金融支持效率

培育和发展战略性新兴产业是当前促进我国社会、经济可持续发展的重点,而金融支持在培育战略性新兴产业过程中具有基础与核心的关键作用。本文以战略性新兴产业金融支持DEA效率测度结果为基础,构建分析效率影响因素的Logit模型。实证研究表明,战略性新兴产业发展受宏观经济形势影响巨大,与低碳相关的新兴产业发展势头强劲,高端设备制造、新一代信息技术、生物三大产业实现金融支持效率存在难度,金融支持效率的影响因素凸显阶段特性,据此本文提出了相应的对策建议。