我国房地产上市公司财务风险预警模型的建立与应用

在分析我国房地产上市公司发展特点的基础上,总结了房地产上市公司的财务风险影响因素。选取了适用于该研究的51家房地产上市公司,挑选了包括盈利能力、偿债能力、成长能力等8方面的24个代表性指标,通过相关性分析、数据标准化处理、因子分析、主成分分析、主成分权重确定,最终构建了我国房地产上市公司的财务风险预警模型。根据构建的财务风险预警模型,对51家上市公司2010年的财务风险状况进行了综合计算并排名,并对我国房地产上市公司财务风险预警管理提出了简单的意见。     

基于Logistic回归模型的房地产上市公司财务危机预警研究

近年来房价不断上涨,我国政府采取了一系列紧缩政策来控制房价,对房地产上市公司产生了巨大影响,有部分公司因为资金链断裂而陷入困境。因此,对房地产上市公司的财务预警十分重要。文章采用非参数检验的方法,从反映企业各方面能力的20个财务指标中筛选出能显著区别ST和非ST上市公司的指标,建立Logistic回归模型,利用SPSS软件,对房地产上市公司的财务危机预警进行了研究。研究结果表明,基于Logistic回归模型的财务危机预警模型效果较好,具有良好的预测准确度。     

非财务指标对我国上市公司财务预警的影响

以我国沪深两市被ST的62家工业企业作为研究样本,同时选择相同口径的62家非ST工业企业作为配对样本,采用均值显著性分析、多重共线性分析和回归分析研究了非财务指标对我国上市公司财务预警的影响。研究结果表明,在上市公司ST问题的研究中应综合考虑财务指标与非财务指标,将非财务信息与财务信息有效结合建立预警模型将更好地预警上市公司的财务困境问题。     

非财务指标对我国上市公司财务预警的影响

以我国沪深两市被ST的62家工业企业作为研究样本,同时选择相同口径的62家非ST工业企业作为配对样本,采用均值显著性分析、多重共线性分析和回归分析研究了非财务指标对我国上市公司财务预警的影响。研究结果表明,在上市公司ST问题的研究中应综合考虑财务指标与非财务指标,将非财务信息与财务信息有效结合建立预警模型将更好地预警上市公司的财务困境问题。     

我国部分上市公司两种财务危机预警模型的比较研究

财务危机预警模型是防范财务危机的有效途径之一.采用主成分分析模型和BP算法神经网络仿真模型对我国部分上市公司进行了财务困境预测,以我国上市公司中60家公司的财务指标作为估计样本组,以40家公司作为预测样本组建立了财务危机预警模型.对两种模型的计算分析表明,BP算法神经网络仿真模型的预测准确率明显优于主成分分析模型,具有广泛的适用性.     

支持向量机在上市公司财务预警模型中的应用

利用我国上市公司财务数据,采用支持向量机模型对上市公司财务危机预警研究,将其与神经网络模型进行比较,结果表明,无论在分类能力和预测能力上,支持向量机模型的精度和可信度都高于神经网络模型。证实了该方法用于财务预警的有效性及优越性。     

基于Logistic回归的上市公司财务预警模型构建

通过一定的财务指标,采用我国上市公司的财务数据,基于Logistic回归方法构建上市公司财务危机预警的模型,经过检验,具有一定的实际应用价值。     

企业财务危机及其预警研究

财务危机一直是国内外学术界研究的热门话题，我国有关财务危机的研究较晚，主要是借鉴国外学者的研究成果对我国上市公司的财务危机进行实证分析，但也存在一定的局限性。从我国企业财务危机的成因分析、财务危机预警的功能分析、财务危机预警的方法分析等几个方面进行了阐述，提出了相关的建议。     

主成分法与Logistic分析法在我国服装上市公司财务预警中的比较研究

服装业在现今的市场环境中面临的挑战诸多,而来自财务方面的风险、危机对其的影响尤为值得关注,财务安全问题扼制着其经营发展的命脉.针对于此,本文主要采用实证分析法,以2015年我国服装业35家上市公司为观测对象,选用主成分分析、二项Logistic回归分析等方法研究该行业上市公司的财务预警.构建了主成分预警模型和Logistic预警模型,并对2个模型进行了检验与对比,得出后者在预测正确度上高于前者的结论.研究内容可以为服装业上市公司提供一些财务预警的思路,对判别财务风险恶劣程度并加以管控和防范有一定的指导价值.     

基于DEA方式的我国通信设备制造业运营效率

建立企业运营效率相关的投入产出指标,选取我国通信设备制造业上市公司2013年的截面数据,运用DEA的方法对企业运营效率进行研究。结果表明,我国通信设备制造业上市公司整体效率较佳,DEA有效的企业占整个行业的40%,运营效率投入产出平均综合技术效率、平均纯技术效率、平均规模效率分别为0.924、0.931、0.993。     

基于Logistic模型的上市公司财务预警实证研究

将在沪深两地上市的2004年～2008年被ST的公司界定的财务危机公司,配以股本结构相近的财务健康公司作为对比样本,利用假设检验逐步回归,从86个备选财务指标中选出7个可以用于财务预警的指标,建立了基于Logistic模型的财务预警模型,并利用这一模型对山东省上市公司进行了实证分析.     

基于因子分析的Logistic违约概率模型

选取我国泛北部湾6省（区）360家上市公司的财务数据,采用能反映公司信用特征的52个财务指标作为原始变量,通过因子分析,在提取6个主成分基础上,利用Logistic模型建立了商业银行上市公司贷款客户违约概率函数,经检验该信用风险模型的总体正确率为90.2%,对不违约的预测正确率为94.1%,对违约的预测正确率为86.3%。     

基于PCA-SOM的上市公司综合绩效评价

为摆脱用传统方法评价上市公司财务状况综合绩效的局限,更好地为证券监管机构的监管和广大投资者的风险控制提供决策参考,提出了上市公司综合绩效评价的PCA-SOM（Principal Components Analysis-System Object Model）模型。该模型首先利用主成分分析（PCA：Principal Components Analysis）建立公司财务状况综合评价模型,然后利用自组织网络（SOM：System Object Model）模型对上述模型的有效性进行检验,并采用了2005年房地产业47家房地产上市公司的具体财务数据进行分析,最终给出了中国房地产上市公司财务水平的排名。结果表明,PCA-SOM模刑更好地模拟了实际数据,同时排除了主观因素的干扰,较为客观地评价了上市公司,给出了较为公止的排名,为监管机构提供了参考依据。     

基于GA-SVM的上市公司财务评价模型研究

财务评价是企业财务管理中的重要环节,本文在对传统财务评价方法的不足进行分析的基础上,结合财务管理理论和企业预警理论,采用GA-SVM方法建立上市公司财务评价模型。首先以沪深两市2007~2009年度A股上市公司为研究对象,以因财务状况异常而被列为特别处理的公司（ST公司）作为界定上市公司的财务危机标志,并以上市公司年报财务数据作为输入特征向量,然后将遗传算法与支持向量机相结合,通过实证方法建立上市公司财务评价模型,实证结果验证了该模型的有效性。     

基于GA-SVM的上市公司财务危机预警研究

以财务管理理论和企业预警理论为基础,采用GA-SVM方法建立上市公司财务危机预警模型.首先以沪深两市2007~2009年度A股上市公司为研究对象,以因财务状况异常而被列为特别处理的公司（ST公司）作为界定上市公司的财务危机标志,并以上市公司年报财务数据作为输入特征向量,然后将遗传算法与支持向量机相结合,通过实证方法建立上市公司财务危机预警模型.     

公司财务困境的非参数生存分析模型评价

国内至今没有学者从时间的维度描述过中国上市公司财务困境风险的动态变化过程。运用非参数生存分析方法，对中国上市公司随公司年龄而变化的财务困境风险进行了评价；运用Kaplan-Meier法估计公司财务困境状态的生存曲线与风险率曲线，并对制造业等6个行业的财务困境风险状态的生存率曲线进行了比较与分析，以对上市公司财务困境发生的危险期形成一个总体的认识。     

我国上市公司财务风险预警的实证分析——以陕西省上市公司为例

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,对其各利益相关者主体来说都具有极其重要性的意义。本文在借鉴阿尔曼(Altman)的多元Z值判定模型的基础上,以陕西省部分上市公司为样本,对其财务风险进行了实证检验。