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。     

商业银行经营风险预警模型及其实证研究

通过R型聚类分析筛选指标,建立了商业银行经营风险预警指标体系.综合运用主成分分析和模糊综合评判方法,建立了基于加权平均模糊综合评判的商业银行经营风险预警模型.以曾在1999年7月发生严重危机的汕头市商业银行为例对风险预警模型进行了实例分析和验证.文章的特色与创新一是运用R型聚类分析剔除了相关性强的指标;二是采用主成分分析法的最大方差旋转来确定指标权重,三是采用梯形隶属度函数反映不同程度风险发生的可能性;四是指标体系的建立综合地考虑了资产风险、流动性风险、资本风险和盈利风险.     

基于变量聚类和COX比例风险模型的企业财务预警研究北大核心CSSCI

以沪深两市A股上市的制造企业为样本,运用变量聚类方法,从32个财务与非财务指标中选取11个指标作为财务预警典型指标,在此基础上,建立COX比例风险模型。通过COX比例风险模型实证研究发现:速动比率、股东权益相对年初增长率、资产负债率为危险因素,增加了发生财务困境的危险性;总资产周转率、独立董事比例为保护因素,降低了发生财务困境的危险性。通过COX比例风险模型的判别能力检验,COX模型针对训练样本和测试样本的综合识别准确率均达到80%以上。研究结果证实,COX比例风险模型具有较好的财务预警判别能力。     

基于变量聚类和COX比例风险模型的企业财务预警研究

以沪深两市A股上市的制造企业为样本,运用变量聚类方法,从32个财务与非财务指标中选取11个指标作为财务预警典型指标,在此基础上,建立COX比例风险模型。通过COX比例风险模型实证研究发现:速动比率、股东权益相对年初增长率、资产负债率为危险因素,增加了发生财务困境的危险性;总资产周转率、独立董事比例为保护因素,降低了发生财务困境的危险性。通过COX比例风险模型的判别能力检验,COX模型针对训练样本和测试样本的综合识别准确率均达到80%以上。研究结果证实,COX比例风险模型具有较好的财务预警判别能力。     

时间序列判别分析技术和指数加权移动平均控制图模型在公司财务危机预警中的应用

经典的财务危机预警模型包括判别分析模型、logistic分析模型、神经网络模型、支持向量机模型、分类数模型等,这些经典模型最重要的缺陷是他们都是静态预测模型,都不能描述财务比率变量的时间序列特点;而且这些模型用来预测财务危机的数据都是单期的,没有考虑历史值对结果的影响.用时间序列判别分析的方法估计财务比率的演变过程;用在质量管理中经典的指数加权移动平均控制图模型构建公司财务危机的动态预测模型.实践表明预测效果良好.     

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.     

基于Kalman滤波的企业财务危机动态预警模型

基于Kalman滤波理论,考虑财务比率在时间序列上的趋势性和历史数据对结果的影响,构建了财务危机的动态预警模型。首先对动态系统的状态进行描述,建立目标的状态模型,该模型是以时间序列来描述的,此外还建立了财务危机预警的测量方程,利用状态空间法描述目标的状态和测量。然后对Kal-man滤波理论在财务危机预警中的适用性进行分析,利用Kalman滤波器对财务危机预警模型的状态进行Matlab程序计算。并且应用极大似然估计对模型进行参数辨识。采用英国和爱尔兰180家样本公司,5～10年时间序列的财务数据作实证研究,结果表明,由年度破产概率值输出的基于Kalman滤波的动态模型优于静态预测模型的新方法。     

企业财务危机预警Rough-ANN模型的建立及其应用

基于Rough集理论和ANN(人工神经网络)方法建立了企业财务危机预警的Rough-ANN模型,对企业财务危机指标的约简、财务危机知识的神经网络动态学习与推理、财务危机的预测和评定等功能进行了集成,并就企业财务危机预警问题进行了实证分析.其结果表明,该模型有效、可行,为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径.     

基于惩罚组变量选择的COX财务危机预警模型

随着市场竞争的日益激烈,上市公司生存压力不断增大,如何从繁多的财务指标中选择重要指标,建立有效的财务危机预警模型显得尤为重要。COX模型具有对因变量分布无假设并可以对公司生存时间进行动态预测等优点,因此本文引入COX模型,并加入惩罚组变量选择CMCP方法,对具有分组结构的财务指标进行筛选。本文根据实际的财务危机数据特征设置模拟实验,并将CMCP-COX模型与Lasso-COX模型、逐步COX模型、COX模型和逐步Logistic相比,结果表明在不同的自变量相关性下CMCP-COX模型的指标筛选和预测效果均更优。实证分析中,CMCP-COX模型在测试集上的预测准确率高于80%,尤其在"危机"类别中预测准确率高于90%,其预测准确性和AUC值均优于传统的逐步Logistic回归和其他COX模型,并呈现出了理想的时点预测效果。综合对比认为CMCP-COX模型对于财务危机预测的综合表现较好,更具有现实意义。     

基于流形学习的多核SVM财务预警方法研究

在进行财务困境预测时, 为了客观全面地反映企业的财务状况, 纳入较多的预警指标, 数据集维度将变得很大, 传统方法求解此类问题效果并不理想. 流形学习处理高维数据具有较好的降维效果,多核SVM对于分布不平坦的数据具有很好的分类性能. 基于此, 提出了“流形学习+多核SVM”的混合算法财务预警模型, 该模型适用于具有大量指标集的财务预警. 实验结果表明, 与传统预警方法相对比, 其具有更优的预测性能.     

高职院校学生综合素质的模糊综合系统分析

本文应用模糊数学理论建立了二级模糊综合评判模型,并应用于学生综合素质评价。首先,根据高职院校的教育特点,建立了一套反映高职学生综合素质的二级指标体系,采用改进的层次分析法来确定指标权重,通过引入隶属函数将定量指标模糊化,并建立了单因素评价矩阵;然后结合实例,阐述了模糊综合评判模型的具体步骤,实现了学生综合素质的定性分析与量化评价。结果表明,该模型合理、可靠,为综合素质的客观评价提供了科学依据。     

基于Theil指数的公司风险投资项目灰色评价方法

针对大企业提升核心竞争力与获得财务回报的投资目标, 从技术产品竞争力、创业团队素质、资源利用程度等五个方面构建了公司风险投资项目评价指标体系. 提出了基于Theil指数的灰色评价方法, 以Theil指数计算各级指标权重, 以此权重为基础进行灰色综合评价. 具体实例的应用表明, 该方法切实可行, 且使评价结果更为客观合理.     

基于主成分分析和归一化RBF神经网络优化的财务综合评价

提出基于主成分分析和归一化RBF神经网络优化相结合的财务综合评价方法,克服传统神经网络财务分析中的评价指标偏少、存在局部极小等不足,为公司财务评价提供新的思路和方法,并利用神经网络模型对我国钢铁业上市公司2007年财务状况进行仿真实验,为分析者决策提供准确、可靠的参考依据。     

基于EVT-POT-SV-GED模型的极值风险度量

针对金融资产收益的异常变化,采用SV-GED模型捕捉收益分布的厚尾性、波动的异方差性等特征,将收益序列转化为标准残差序列,结合SV-GED模型与极值理论拟合标准残差的尾部分布,建立了一种新的度量金融风险的基于EVT-POT-SV-GED的动态、VaR模型.用该模型对上证综指做实证分析,结果表明该模型能够更精确、合理地度量上证综指收益的风险.     

公司的市场地位会影响商业信用规模吗?

本文以2005-2013年沪深A股上市公司为研究对象,实证检验了市场地位对公司商业信用融资的影响,发现市场地位对公司的商业信用规模会产生正向的影响,市场地位越高的公司商业信用规模越大,实证表明市场地位对于所处行业存在激烈竞争和面临融资约束的公司意义更加重大.进一步研究中,发现金融危机后,面临融资约束的公司更乐于凭借较高的市场地位获取商业信用,而无融资约束的公司,市场地位对其商业信用规模的冲击相对较小.本文的研究发现证实了商业信用的市场竞争假说,并且从产业竞争和融资约束两个方面进一步丰富了这一假说的内涵,有助于更全面了解中国金融市场商业信用的存在机理和作用,同时对于如何改善公司的融资环境有所启示.     

模糊优化问题中最优水平值的灰色综合评判方法

模糊优化问题的基本解法是根据最优水平截集的概念,将模糊优化转化为常规优化,再用常规优化方法求解,这种解法的关键是确定最优水平值．本文基于灰色理论,提出了模糊优化问题中最优水平值的灰色多层次综合评判模型,克服了一般综合评判法常常丢失信息的不足．实例表明,该模型计算简便、科学合理、可信性强,是确定模糊优化问题中最优水平值的一条新途.     

上市公司盈余重述价值相关性

以1999~2009年发布盈余重述公告的上市公司为样本,采用价格模型和报酬模型研究了上市公司盈余重述的价值相关性。研究表明,我国上市公司披露的盈余重述信息不具有价值相关性,市场对重述传达的盈余信息的信任度较低,重述没有影响投资者对公司价值的判断,但非核心重述具有显著的负的市场反应。因此,对盈余重述行为应重点关注,加强对上市公司信息披露行为的规范和监管。     

新闻报道倾向性对上市公司股东利益的影响:媒体互动的中介效应

针对近些年上市公司从"被"媒体关注到战略性"媒体倾斜"转变中媒体的公司治理动因分析不足的问题,提出了结合公司治理、信息经济学理论及媒体互动中介效应分析新闻报道倾向性对股东利益影响的内在关联性的新方法.基于中国A股上市公司财务和媒体相关数据,采用单变量多因素耦合方法,分析了倾向性报道对公司股东每股收益、净资产收益率与市净率等因素的经济压力,揭示了上市公司"媒体关联"的真正动机.研究表明:1)高强度的新闻报道倾向性有助于媒体信息中介效应的发挥,从而改善股东的利益及其与上市公司的关系;2)媒体激励作用在积极的、正面的媒体报道倾向样本中更明显;3)上市公司所在地区的高市场化程度会强化两者间的关系.在控制了宏观环境行政处罚变量后,实证结果依然显著.文章加深了对媒体的公司治理效应和关联动机的认知,有助于上市公司价值的实现及其与主要利益相关者关系的改善.