我国上市公司财务失败的预警模型分析

阐述了上市公司财务失败预警分析的研究意义;在对国内外财务预警模型进行分析的基础上,选用了logistic回归方法来建立我国上市公司财务失败的预警模型;最后结合实例对所建立的模型进行了检验,发现该模型有着较高的识别率,在一定程度上实现了对上市公司财务失败的预警作用.     

基于SVM的上市公司财务危机预警模型研究

现阶段,部分上市公司由于商品市场供求失衡、政策失调及通货膨胀等各种原因,导致投资决策失误,进而发生财务异常、亏损等不良现象,因此深入研究分析上市公司财务危机并构建有效的预警模型,成为各大上市公司利益相关人员的需求。文章首先论述了SVM（支持向量机）的相关内容,然后以SVM为基础分析了上市公司财务危机预警模型。     

旅游业上市公司财务预警模型及特征

以我国旅游业A股32家上市公司2008至2010年数据为样本,选取15个财务指标,使用主成分分析法,构建了我国旅游业上市公司的财务预警模型。该模型具有全面性、有效性、可操作性和一定适用性,能够有效地评价公司经营业绩与财务状况,有助于公司利益相关者进行决策,增强旅游业的抵抗风险能力。     

我国上市公司财务预警实证研究——基于Z-score模型的探析

建立顸警系统对企业财务运营进行预测预报,是十分必要而重要的。以我国上市公司中的79．家企业为样本,采用实证分析方法,可以建立基于Z-score模型的上市公司财务线性判别预警模型。研究表明,该模型适用于多种行业,具有较高的准确率,会对我国企业的财务危机预测、防范发挥一定作用。     

我国上市公司财务风险预警的实证分析

随着市场竞争的日益激烈,财务状况的恶化愈来愈威胁我国上市公司的生存与发展。建立上市公司的财务风险预警系统,在公司面临财务风险的时候发出预警信号,从而使管理者可以及时采取措施,化解财务风险,避免财务失败。     

基于LASSO-LARS的上市公司财务危机预警模型研究

目前,我国企业面临较大的竞争压力与风险。财务风险是影响企业经营的重要因素,故企业需要建立财务危机预警机制,对未来可能发生的风险进行管理和控制。文章从沪深A股市场中选取共80家ST与非ST上市公司的财务指标数据作为样本,运用机器学习LASSO-LARS算法提取样本中的特别变量,并求得特别变量的系数,最终形成上市公司财务危机预警模型,为上市公司决策者提供决策方向。     

我国上市公司财务预警方法探讨

上市公司建立财务预警机制,不仅可以避免或减少财务危机对企业的破坏,而且可以帮助投资者、银行等相关利益者避免风险,促使证管当局加强监管,进而推动我国资本市场健康有序地发展。财务预警方法主要是通过建立财务预警模型来进行的,具体可分为单变量预测模型法和多变量预测模型法两类。虽然两类方法使用了不同的研究方式,具有不同的侧重点,但两者可以同时运用,相互补充,以提高预测的准确性。     

我国上市公司财务预警的实证研究

本结合我国当前的实际情况。论述了建立财务预警系统的重要性和必要性，并以我国上市公司为研究对象，选取了41家处于财务困境和39家同行业、同规模财务正常的公司为样本，运用Logistic回归，建立财务预警的预测模型。     

我国上市公司财务预警的实证研究

本结合我国当前的实际情况，论述了建立财务预警系统的重要性和必要性，并以我国上市公司为研究对象，选取了41家处于财务困境和39家同行业、同规模财务正常的公司为样本，运用Logisdc回归，建立财务预警的预测模型。     

A股上市公司ST风险预警——基于KMV模型的大样本经验实证

针对中国上市公司股权结构的特殊性,修正KMV模型中股权市值计算和违约点设定方法,以2010—2011年所有A股上市公司为样本,运用修正的KMV模型对ST公司和非ST公司信用风险进行评价和预测,建立合适的财务困境预警线。大样本下的实证研究表明,修正后的KMV模型至少可以提前两年对上市公司的财务困境进行有效预警。     

制造业上市公司财务失败预警实证研究

采用主成分分析方法．选取沪深股市46家ST制造业公司及与之相对应的46家非ST制造业公司共92家企业作为研究样本．构建了用于预警制造型企业财务失败预警的主成分预警模型,并通过检验确定了预警模型的预警准确率。     

我国物流上市公司财务风险预警实证研究——基于现金流量分析

本文选取我国物流上市公司中代表财务危机的4家ST公司和财务正常的16家非ST公司的14个基于现金流量的财务数据,运用因子分析法和逻辑回归方法对我国物流企业上市公司进行财务预警研究,为我国物流行业的健康、持续、快速发展提供保障。     

高校毕业生就业预警模型研究

高校毕业生就业预警模型具有综合性,其包括人才需求预警、人才供给预警、专业数据预警、就业趋势预警、供求数据系统和就业信息系统等多项数据。而高校毕业生预警系统组成之后,即可定期和不定期地对大学生就业问题进行分析、预测、预报和预警,并进行有效的预控。     

基于主成分和Logistic的上市公司财务危机预警模型研究

应用我国上市公司的财务报表数据,在传统财务预警指标的基础上加入衡量公司盈余管理程度的预警指标,采用主成分分析和Logistic回归构建了上市公司财务危机预警模型.实证结果显示,预警模型的预测能力较为理想,能给投资者、公司管理层和债权人等相关各方提供更为明确的反映公司财务状况的信息.     

高校毕业生就业预警模型研究

高校毕业生就业预警模型具有综合性,其包括人才需求预警、人才供给预警、专业数据预警、就业趋势预警、供求数据系统和就业信息系统等多项数据。而高校毕业生预警系统组成之后,即可定期和不定期地对大学生就业问题进行分析、预测、预报和预警,并进行有效的预控。     

上市公司财务危机预警指标设计

建立财务危机预警指标体系，可以地进行财务危机预警，为各利益集团赢得时间，控制风险，减少损失。     

基于深度置信网络的上市公司信用风险预警模型

我国上市公司信用风险事件频发,一定程度上阻碍了金融体系的稳定发展,信用风险预警势在必行。本文借助深度置信网络,构建上市公司信用风险预警模型和预警指标体系,给出风险预警警戒值,并验证了预警模型的有效性。     

工程进度风险预警模型研究

进度控制是工程建设项目管理中一项重要工作内容.施工中每项工作的持续时间几乎均有不确定性,影响着工程进度控制.本文运用数学方法计算出工程的施工进度风险率,构建了工程进度预警模型,进而实现对工程施工进度主动控制.     

我国高校贷款风险的预警研究

针对高校贷款风险的严重性和现有预警模型的不足,本文以我国31个地区的高校整体情况为研究对象,应用Logistic回归分析和BP神经网络技术两种方法,分别建立了两种预警高校贷款风险的模型。结果表明:Logistic模型对高校贷款风险识别和预警的准确率高达80%左右,总体上好于BP神经网络模型,可以应用于当前我国高校贷款风险的预警。最后,给出结论和政策建议:贷款风险指数操作性强,能够用于我国高校贷款风险的监测;Logistic模型是当前我国高校贷款风险识别和预警的最优模型;高校贷款风险预警指标不宜过于细化,也需适当纳入高校非财务指标;增加对高校的财政拨款,拓宽高校收入来源渠道;严格控制高校基础设施建设盲目扩张。     

财务预警模型的变迁

根据国内外在财务预警模型研究中所运用的单变量判别法、多元线性回归分析、主成分分析、二元Logistic回归分析和神经网络分析等主要建模方法、应用情况和局限性，提出了财务预警模型研究中值得注意的若干问题和今后的发展趋势。