上市公司财务危机预警实证研究

本文以2004-2007年上市公司中被特别处理的企业为研究对象,在吸收前人研究成果的基础上,提出了相关的预警指标,并进行了实证研究和实例分析,旨在解决当前财务危机预警指标以及财务信息失真导致的财务预警失效问题.     

基于邻域粗糙集和神经网络的财务预警研究

利用邻域粗糙集对属性进行约简,得到由财务指标和非财务指标构成的预警指标体系。将其作为神经网络的输入变量对我国上市公司财务状况进行预测。实证研究表明,模型能有效剔除冗余信息,避免传统粗糙集模型因数值离散化带来的信息丢失。在大大缩短训练时间的同时,模型的预测精度达91.7%,高于同等条件下神经网络模型、Logistic模型。     

基于EVA的财务危机预警模型构建探讨

EVA指标能全面衡量企业生产经营的真正盈利或创造的价值,对全面准确评价企业经济效益有着重要意义。本文首先探讨了EVA和财务预警的基本理论,然后研究了基于EVA的财务危机预警模型构建问题。     

基于改进遗传算法的财务危机预警参数提取方法研究

本文针对财务危机预擎参数提取方法亟待研究的现状,采用改进的遗传算法进行特征提取,提出了财务危机预警指标的改进遗传智能提取方法,提高了基于神经网络的财务危机预警系统的预测准确率。     

基于现金流的上市公司财务危机预警研究

分析了常用现金流量指标,探讨了建立现金流财务危机预警模型。     

基于状态空间的财务危机动态预警模型在中国的实证研究

本文基于状态空间模型构建财务危机的动态预警系统,应用卡尔曼滤波计算模型的时变参数。并以数据统计为基础,根据上市公司绩效的动态特点,提取公司状态由好向坏转变,危机由轻至重的两个阈值分割点。研究从CCER数据库选取264家上市公司,30个财务指标,时间跨度为1994-2008年、合计2724组年度观测数据作为研究样本进行时序的分析与检验。实证结果表明状态空间模型能够有效刻画企业财务状况随时间序列的累积变异,实现动态预警系统的递归更新和实时预测。     

财务危机预警分析判别模型及其应用

本文以中国实际营运上市公司的财务比率为依据,从１２０个分析研究样本中推导建立起一个财务危机判别分析模型。该模型可直接应用于实际,是银行、投资者和基金经理们作财务危机、信用风险预警分析及企业综合业绩评价的有效工具。     

高技术中小企业财务危机预警指标体系研究

高技术中小企业的快速发展已成为我国经济发展和产业变革的强大推动力量,如何对高技术中小企业的财务风险进行预警和控制,是消除危机、加快其发展进程的关键。本文在前人研究的基础上,将高技术中小企业的特点与财务指标结合起来,构建了一个切实有效的高技术中小企业财务危机预警指标体系。     

上市公司财务危机预警模型研究

本文在分析13个变量的基础上,运用Logistic回归给出了判别上市公司财务危机的一个模型。本文模型包括4个变量：毛利率、其它应收款与总资产的比率、短期借款与总资产的比率、股权集中系数;其中的股权集中系数是公司治理结构的直接表征,也是本文模型异于其他预测模型的首要区别。本方模型的回判准确率为84．52％,而对2000年新增加的“ST”公司的判别准确率则达到了95．45％。     

浅谈金融危机下的财务危机预警与控制

受国际金融危机的影响,我国许多企业也面临着生存与发展的巨大挑战。关注财务危机,应对财务风险,使企业增强自身免疫能力,这是实现企业平稳较快发展的一个重要手段。本文从企业财务危机的识别与原因分析入手,着重探讨通过完善的制度和一系列技术措施对财务危机加以控制,以及企业一旦出现财务危机应如何应对,从而为企业管理者提高应对财务危机的能力进行谋划。     

基于粗糙集理论的钻井风险模糊综合评价研究

钻井风险评价是钻井工程风险管理的重要一环。在分析现有的钻井风险评价方法的基础上,构建了钻井风险评价指标体系,提出了一种基于粗糙集和模糊综合评价的综合评价模型,使得评价结果更加客观、科学、准确,并通过一个算例说明该方法在钻井风险评价中的具体应用。     

基于SD模型的外部环境对房地产企业财务风险影响的实证研究

截止到2013年前2个季度为止,房地产行业一直备受国家宏观调控政策的关注。先后出台的政策使得房地产行业外部环境发生重大变化,房地产企业控制财务风险能力成为企业生产发展的重点。拟从分析房地产企业外部环境为视角,分析房地产企业财务风险成因,将房地产企业外部环境风险量化,运用SD模型构建外部环境与财务分析的互动关系,并得到直观的因果图。根据结果图,增加相关变量,得出主要影响因素。最后提出有关房地产行业的政策建议。     

试析高校财务风险成因及防范措施

近年,高校财务风险剧增。通过对不同财务风险成因分析,建立财务预警系统、提高创收能力、硬化预算约束来防范财务状况失衡风险;建立贷款监督机制、加强贷款资金管理、制定还款计划来防范债务风险;提出了防范财务风险的措施。     

基于灰色聚类的上市公司财务风险评价

上市公司作为现代企业的重要组织形式,其财务状况的健康与否与国家金融体系的稳定与可持续发展休戚相关。通过将德菲尔法与极小广义方差法结合在一起来构建财务风险评价指标体系,对上市公司财务风险评价问题展开研究。利用变异系数法确定指标权重,提出基于灰色定权聚类的上市公司财务风险评价模型,最后运用该模型对收集的10家上市公司2012年的财务风险做出评价。     

基于功效系数法的商业银行财务风险评价研究

商业银行作为现代金融体系的核心,其财务状况的安全与否直接关系到国家金融体系的安全与稳定发展。利用因子分析法和功效系数法在财务风险综合评价方面的优势克服传统的商业银行财务风险评价的缺陷,在对商业银行财务风险评价指标体系研究的基础上,利用因子分析法这一客观赋权的公司综合财务指标评价方法得出财务风险评价指标的权重,在此基础上运用改进的功效系数法建立评价模型,最后运用该模型对收集的56家商业银行2010年的财务风险状况做出评价。     

融资约束下的研发与长期财务风险

基于融资约束视角,公司投入多大研发才不至于显著增加长期财务风险？采用面板分组回归方法研究中国制造业上市公司资料显示：在不考虑融资约束限制时,研发密度和研发投入增加均会显著减低长期财务风险,研发密度和研发投入与风险呈U型关系,当研发密度超5.75%才会显著增加财务风险。融资约束显著加剧了研发带来的财务风险,研发与风险近似扁平J型关系,当研发强度在3%左右时,对应长期财务风险较低。管理者可参考公司销售收入与资产状况,制定适合自己的研发比例,为创新投资决策提供借鉴。     

融资约束下的研发与长期财务风险

基于融资约束视角,公司投入多大研发才不至于显著增加长期财务风险？采用面板分组回归方法研究中国制造业上市公司资料显示：在不考虑融资约束限制时,研发密度和研发投入增加均会显著减低长期财务风险,研发密度和研发投入与风险呈U型关系,当研发密度超5.75%才会显著增加财务风险。融资约束显著加剧了研发带来的财务风险,研发与风险近似扁平J型关系,当研发强度在3%左右时,对应长期财务风险较低。管理者可参考公司销售收入与资产状况,制定适合自己的研发比例,为创新投资决策提供借鉴。     

基于相容粗糙集的BP神经网络湿地覆被信息提取——以双台子河口湿地为例

BP神经网络因具有自学习、自适应、大规模并行处理等特点而广泛应用于遥感影像分类中,但是该方法训练时容易陷入局部极小值,且收敛速度较慢,针对这些不足提出一种基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法。本文以双台子河口湿地为研究对象,以Landsat-8 OLI影像为数据基础,利用相容粗糙集理论对样本数据集进行预处理,将得到的数据作为新的训练样本,在Matlab软件平台下建立BP神经网络的湿地覆被分类模型,进行湿地覆被信息提取,将分类结果与单纯的BP神经网络以及粗糙集样本属性约简预处理的分类结果进行比较分析。结果表明,基于相容粗糙集的BP神经网络分类方法可以剔除训练样本中的噪声数据,提高网络的训练成功率,缩短网络的收敛时间,分类效果较好,其总体精度达到91.25%,Kappa系数为0.8969,比单纯的BP神经网络分类结果高7.92%和0.0926,比粗糙集样本属性约简预处理方法的分类结果高3.03%和0.0357,是一种有效的湿地覆被分类方法。     

地方政府对区域金融风险防范及监管的有效职能分析

首先分析了我国区域金融风险防范及监管的现状,然后提出区域金融风险的防范与监管离不开依靠地方政府的支持,地方政府监管、监督、协调职能的发挥,能够有效的监管区域性金融机构及整个区域经济的发展,防范与化解区域金融风险。     

基于时序立体数据的财务困境预测实证研究——以我国上市医药公司为例

基于财务困境预测的研究大多局限于截面数据的静态计量,即以T-2,T-3(T代表被特殊处理的年份)的财务指标,运用主成分进行预测,而忽视了公司财务状况的变化过程,因此本文证实了建立基于时序立体数据表的全局主成分分析模型,比经典主成分分析建立的截面模型预测准确度要高。并利用Mann-Whitney U检验对财务指标进行筛选,以我国上市医药公司为研究样本建立预测模型,对其财务状况进行了良好的预测。