信息技术业上市公司财务风险预警定位研究

信息技术业企业具有高风险、高成长、高收益的行业特点,相对其他行业,其财务风险更加突出。文章从上市公司的盈利能力、资产质量、债务风险和经营增长四个方面,选取了信息技术业财务风险预警定位指标,构建信息技术行业财务风险预警指数模型,设计了基于信息技术行业财务风险预警指数模型的风险警度"五级定位体系",并选取沪深两市信息技术业上市公司进行实证分析,为信息技术业上市公司定位财务风险提供指引。     

中小企业板上市公司退市风险预警研究——基于因子分析的Rprop神经网络模型分析

以我国中小企业板上市公司退市风险预警为例,利用弹性反向传播算法(resilient back propagation,Rprop)和因子分析法相结合,建立一种基于因子分析的Rprop神经网络模型。首先利用因子分析法构建包含财务变量和非财务变量的预警体系;其次运用Rprop神经网络模型对我国160家中小企业板上市公司进行退市风险预警实证分析;最后对该模型的有效性进行实证分析,结果表明,该模型对上市公司退市风险预警的准确性比标准的BP神经网络模型和支持向量机模型分别提高2.91%和6.09%。因此,该模型可为投资者决策提供较好的参考依据。     

我国能源上市公司财务风险评价——基于主成分分析法

能源行业是我国的支柱性行业,对能源行业进行财务风险评价非常有必要。文章在对国内外风险评价理论进行系统梳理的基础上,运用主成分分析法对我国能源上市公司进行财务风险评价,选取13个财务指标来评价财务风险是否发生,建立了主成分模型,准确率达95%,验证了该模型可以准确地对能源行业的财务状况作出判断,是能源行业进行财务风险评价的有效手段。这可以很好地检测能源行业财务风险,使得公司可以提前采取风险防范措施。     

基于z值模型的上市公司实证研究

财务预警模型是企业在经营管理活动中发现潜在的经营风险与财务风险的有效预测的重要数量工具。文章先以Altman的z值模型对中国制造企业上市公司的数据进行处理探讨其适用性,再根据中国上市公司的实际情况对众多财务指标进行判别分析而建立一个适合国内上市公司的实用模型,改进后的模型具有更高的预警准确率,对上市公司财务预警有较好的效果。     

多元统计分析在企业财务危机预警中的应用

主要针对我国家电业上市公司,利用其公开披露的年报财务信息和数据,运用聚类分析法、判别分析法和主成份分析法等多元统计分析方法,并借助于SPSS统计分析软件,建立多变量预测模型进行企业财务危机预警的实证分析。利用财务危机预警体系,企业可以预先发现将有可能出现的财务危机。分析研究方法可供国内的上市公司和非上市公司进行财务危机预警分析的参考。     

房地产企业财务危机预警模型研究——基于主成分分析和Fisher判别法

本文以我国上市房地产企业为研究样本,通过主成分分析法和Fisher判别法的组合应用,对构建企业财务危机预警模型进行了实证研究。通过该模型,可以对企业未来1至2年的财务状况进行基本判别,从而有效帮助企业改善财务结构,规避财务风险。     

我国飞机制造业上市公司财务风险评价

文章以我国飞机制造业35家上市公司作为研究对象,从盈利能力、偿债能力、营运能力、成长能力以及现金状况5个方面选取了32个财务指标对2016年各飞机制造业上市公司的财务风险进行评价,利用因子分析法识别影响飞机制造公司财务风险的主要因素,对35家飞机制造业上市公司的财务风险程度进行评分与排序;再通过聚类分析将35家公司按照综合财务风险的大小分为良好、一般、高风险三类。研究结果表明飞机制造业存在较高的财务风险,主要体现在资金需求大、资产负债率高、资产流动性弱等方面,最后提出了相应的应对策略。     

非相关多元化经营的风险分散作用——基于农业上市公司的实证

农业行业自身的特殊性使得我国农业上市公司普遍存在着进入制造业、批发零售业等非相关行业开展经营业务的现象。本文以我国沪深两市A股农业上市公司2013～2016年的数据为样本研究非相关多元化经营的风险分散作用。结果表明:不同程度下的非相关多元化经营对公司风险有不同的影响作用。非相关多元化经营程度处于高水平时,非相关多元化经营会增加农业上市公司的财务风险,降低公司的经营风险。非相关多元化经营程度处于中等水平时,非相关多元化经营对农业上市公司的经营风险、财务风险和系统风险均无显著影响。非相关多元化程度处于低水平时,非相关多元化经营会增加农业上市公司的系统风险,降低公司的财务风险。     

基于功效系数法的施工企业财务风险研究

建筑施工企业财务风险研究在企业发展过程中具有重要的作用,也是财会界一直研究的课题。文章运用改进的功效系数法构建了适用于建筑施工企业的财务预警模型,并选取相关样本,以2012年的年报为资料,运用此模型进行了财务风险预警分析。     

基于现金流量标准的企业财务预警实证研究——以电力行业上市公司为例

随着电力体制的改革,银行利率的上升,电力行业也面临着前所未有的财务风险,自09年以来,不少电力上市公司相继被ST处理。本文通过主成分分析和因子分析,得到反映上市公司经营情况的综合指标,并依据预警指标变量基于Logistic回归分析的方法,构建了财务预警的模型,实证结果表明,模型的准确率为87.2%。