基于多级模糊综合评价法的房地产企业财务预警研究

房地产企业的财务风险具有模糊性和复杂性,它受到财务和非财务等多种因素的影响,以财务指标为变量建立的预警模型受人为因素影响,无法全面预测企业的财务风险．为提高财务预警系统的有效性,本文结合房地产行业的特征选取非财务指标,运用多级模糊综合评价法构建房地产企业的财务预警模型．     

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.     

Z计分法和模糊评价法在高校财务预警中应用

为了有效预防、控制高校财务风险,针对高校财务风险预警进行了应用设计研究.提出构建高校财务风险预警系统的思路,从资金偿债能力、资金周转能力、资金运用能力、资金来源及主体连带财务风险角度设计了测算财务风险的指标体系,并确定了各指标预警值.根据设定的指标体系,运用修正的Z计分方法和模糊综合评价法构建了高校财务风险预警模型.     

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。     

事业单位财务风险管理研究

与企业财务风险相比,事业单位的财务风险具有自己的特点,有着不同于企业经营活动财务风险的表现。本文主要分析了事业单位产生财务风险的具体原因,并提出了合理确定风险控制目标;提高财务人员的风险控制能力;建立财务状况预警机制,加强财务风预测;正确处理风险管理与事业发展的关系等风险防范的措施。     

基于主成分分析和Logistic回归的上市公司财务困境预警模型的研究

采用主成分分析与Logistic回归相结合,利用上市公司财务数据,借助SPSS和MATLAB软件,构建了上市公司财务困境预警模型.研究结果表明:该模型具有很好的预测效果,根据训练样本建立的模型,经过检验,其预测结果基本与实际相符,误差水平可以接受.这说明财务预警结果几乎完全符合其所处的财务状态,同时也说明了该模型具有很好的预测准确度和实用推广性.     

基于现金流量的财务预警实证研究——来自上海证券交易所A股数据

文章首先阐述财务风险、财务危机和财务预警理论,指出建立以现金流量为基础的财务预警的优势,接着按照随机原则选取上海证券交易所54家资产规模相近的ST和非ST上市公司为样本,基于2010年的财报数据,运用因子分析法提取公共因子,并在此基础上建立了F预警模型,进而对该模型进行有效性测试。研究结果表明:以现金流量指标为基础的财务预警模型能够对企业的财务危机起到有效的预警作用。     

BP神经网络集成挖掘方法在财务预警中的应用

分析了基于加权的集成预测,研究了一种基于贝叶斯的BP神经网络集成挖掘方法,通过R平台实现算法,成功地应用于上市公司财务预警。各种预测方法实验结果对比得出,集成预测可以提高财务风险预测的准确率。     

基于多层BP神经网络的财务风险预警模型构建

首先筛选引发财务危机相关因素,建立财务风险预警指标体系.分析BP神经网络的隐含层数及结点数对网络分类能力的影响,构建基于多层BP神经网络的财务风险预警模型.进行了M atlab仿真实验,以验证所建模型的可行性、有效性及合理性.     

建立高校财务风险预警模型的判别分析

首先分析高校财务风险预警系统建立的原则.然后对多元判别分析方法给以简要的介绍.最后对72所高校的16个财务指标的相关性进行分析,并选出相关性较弱的6个指标.再用选出的6个指标作判别分析,建立高校财务风险预警模型.据此,可以对各个高校的财务风险程度作出分析,找出高校之间存在的差距,借此对高校财务运行中潜在的风险起到预警预报的作用.     

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。     

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.     

基于动态人工神经网络的投资银行风险预警

投资银行是金融体系的重要组成部分,从可量化监测的角度考察,选取了投资银行风险监测指标中包括市场风险、信用风险、流动性风险、资本风险在内的17个具体监测指标,构建了投资银行风险预警指标评价体系.运用基于数值优化的方法即L-M算法构建了基于前馈神经网络的投资银行风险预警模型.用训练好的BP神经网络模型,对检验样本进行了预测判别,结果显示出神经网络模型对我国投资银行风险具有较强的预测能力.     

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。     

基于宏观经济的财务风险预警模型研究

基于宏观经济环境与企业财务状况存在密切关系的现象,选用2007—2011年样本数据,用因子分析法选取宏观经济变量和财务变量,分别建立基于宏观经济的判别模型、Logistic回归模型和神经网络模型,发现宏观经济数据采用超前财务数据一期时所建的模型最佳,且考虑宏观经济因素的模型预测准确度提高,稳定性增强,因此进行企业财务风险预警时考虑宏观经济因素具有重要意义。     

上市公司财务困境预警的Logit模型实证研究

把传统财务指标与现金流指标结合起来，利用logit方法构建了一个上市公司财务困境预警模型，该模型对预测样本进行实证研究，证明是一种有效、实用的预测方法。     

基于粒子群优化BP神经网络的医患关系风险预警模型

为了提高医患关系风险预警的准确度,提出一种基于粒子群优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的医患关系风险预警模型.首先采用通过粒子群算法优化BP神经网络初始权值和阈值的方法来提高BP神经网络的预测准确度;通过对模型优化前后的对比分析,得出优化后模型预测误差更小的实验结果.仿真结果表明:此方法建立的医患关系风险预警模型收敛速度更快,预测精度更高.     

基于SVM的我国商业银行风险预警研究

以我国上市银行为样本利用SVM构建我国商业银行风险预警模型,在对模型预测准确度进行检验的基础上,对2009年我国上市商业银行的综合风险状况进行了预测。结果表明,采用SVM方法构建的模型具有较高的预测准确率,预测结果对评判银行风险大小具有一定的参考价值。     

基于熵权-灰色模型的电力数据网风险预测

针对当前电力数据网风险预警模型无法有效预测网络风险的现状,提出一种基于熵权-灰色模型的电力数据网风险预测机制,重点解决网络整体风险的预测问题.首先利用灰色模型对电力数据网的风险指标进行预测,确定单项风险指标值;然后采用熵权法得出每一项指标的动态权重;最后根据风险指标值和权重得出网络整体的预测风险值.仿真验证结果表明,该模型可保证动态网络下实时预测的准确度.     

关于企业财务失败预测模型的思考

在研究国外应用广泛的Zeta模型的基础上 ,结合我国实际 ,对财务风险和财务失败进行深入的探讨 ,提出对财务失败的定性分析和定量分析。特别是结合现金流量的概念 ,对Zeta模型开展必要的改造 ,以达到对财务风险进行科学预测的目标。