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[期刊] 统计与决策
[作者]
乔卓,薛锋,万军
[期刊] 经济研究
[作者]
吴世农 卢贤义
本文以我国上市公司为研究对象 ,选取了 70家处于财务困境的公司和 70家财务正常的公司为样本 ,首先应用剖面分析和单变量判定分析 ,研究财务困境出现前 5年内各年这二类公司 2 1个财务指标的差异 ,最后选定 6个为预测指标 ,应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法 ,分别建立三种预测财务困境的模型。研究结果表明 :(1 )在财务困境发生前 2年或 1年 ,有 1 6个财务指标的信息时效性较强 ,其中净资产报酬率的判别成功率较高 ;(2 )三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测 ,在财务困境发生前 4年的误判率在 2 8%以内 ;(3)相对同...
关键词：
财务困境 财务指标 预测模型
[期刊] 工业技术经济
[作者]
彭大庆 陈良华 陈春苗
本文利用数学方法对静态的财务指标进行动态调整,结合因子分析和Logistic回归分析,建立了上市公司财务困境的动态预测模型。结果表明,动态预测模型的预测精度远高于静态预测模型,因此可以预期其在财务困境预测领域应该具有广阔的应用空间。
[期刊] 华东经济管理
[作者]
乔卓 薛锋 柯孔林
本文运用统计方法 ,选取有效建模变量 ,建立了Logit预测模型对我国上市公司财务困境进行了预测。研究结果表明该模型具有良好的预测精度 ,可以作为证券投资者和分析人员使用的一种有效的财务困境预测工具。
关键词：
上市公司 财务困境 预测 Logit模型
[期刊] 南开管理评论
[作者]
马若微
本文以中国上市公司作为研究对象,采用粗糙集理论(RS)客观选出预测模型指标体系,以因财务状况异常而被列为特别处理公司(ST公司)作为界定上市公司的财务困境标志,采用人工神经网络(ANN)寻找最佳的利用公开财务数据预测中国上市公司财务困境的模型。我们的研究结果表明,总资产报酬率等18个包括现金流量类指标的财务指标有较强的区分财务困境公司和财务健康公司的能力;行业类型和资产规模对于上市公司财务困境预测具有至关重要的作用;运用ANN建立的神经网络模型有较强和较稳定的预测能力。
关键词：
财务困境 粗糙集 人工神经网络
[期刊] 商业研究
[作者]
朱永明 徐璐铭
本文以2014年首次被ST的31家上市公司和对应的31家非ST公司为研究样本,引入企业社会责任指标重新构建企业财务困境预测的Logistic回归模型,通过对样本的检验表明预测模型的准确度得到显著提高;研究显示企业履行社会责任情况与财务困境发展概率成反比,且企业的成长能力与其发生财务困境的概率正相关,所以企业的成长速度也应适当。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘国常 阮先桃
以被特别处理作为上市公司陷入财务困境的标志 ,本文对多元判别分析和多元逻辑回归分析进行了比较 ,发现多元逻辑回归分析总体上要优于多元判别分析。在此基础上 ,利用泰勒展开式的结论 ,在逻辑回归模型中引入变量的二次幂项和交叉项 ,结果发现预测模型的准确性和稳定性都得到了提高。
[期刊] 商业研究
[作者]
朱永明 邵庚云
本文采取Cox生存模型进行财务困境预测,选取我国制造业40家ST上市公司和260家非ST上市公司进行实证研究,在训练好的模型基础上进行预测,得出企业出现财务困境的影响因素和程度,并选取10家上市公司进行危机时点预测,实证结论与实际情况相符。Cox模型对上市公司具有危机预警的应用指导意义。
[期刊] 河北经贸大学学报
[作者]
袁卫秋
以2005年上半年沪深两市中首次被ST的52家公司和52家非ST公司为研究对象,同时利用这些上市公司的会计信息和公司治理信息来构建财务困境预测模型。研究结果表明(:1)公司治理特征对公司陷入财务困境具有显著的影响(;2)公司治理信息不能为财务信息所覆盖。这一方面说明,公司治理结构对公司的财务安全具有重要的影响,因此当前应进一步完善公司治理结构;另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型的时候,不仅要考虑会计信息,还应考虑公司治理信息等,以构建出更为有效的预测模型。
关键词：
上市公司 财务困境 预测模型
[期刊] 财会通讯(学术版)
[作者]
徐勇
本文以沪深两市制造业上市公司为研究对象,通过Fisher判别分析法和Logistic回归分析法,用财务指标研究我国制造业上市公司财务困境的预测模型。考虑到财务比率指标行业性差异,选择制造业上市公司作为样本,使研究结果更具针对性。
[期刊] 当代财经
[作者]
胡援成 程建伟
基于可变精度粗糙集模型对上市公司财务困境预测进行的研究表明,可变精度粗糙集模型对ST公司的预测准确度达到了85%,对正常公司的预测准确度达到了65%,总的预测准确度达到了75%;而将ST公司误判为正常公司的错误率为15%,将正常公司误判为ST公司的错误率为35%,平均误判率为25%。因此总体而言,可变精度粗糙集模型具有较好的预测能力。
关键词：
财务困境 可变精度粗糙集模型 预测能力
[期刊] 财会月刊
[作者]
李力 冯涛
财务困境预测是现代金融领域的一个重要研究方向，人工智能技术的发展为该类研究提供了更多方法。鉴于单一预测模型的缺陷与低准确率，本文首先运用基于分类的神经网络模糊推理系统、马氏距离判别法和贝叶斯网络构建组合预测模型。然后，以我国制造业类上市公司为研究对象进行财务困境预测实证研究。研究结果表明，该组合预测模型克服了单一预测模型的一些缺陷，对ＳＴ公司的预测准确率明显高于其他几种模型，具有较好的预测性能。
[期刊] 工业技术经济
[作者]
刘益平 仇冬芳
本文运用支持向量机技术,以我国上市公司为研究样本,建立了一种新型的财务困境预警模型。通过对该模型的反复调整,得到了较高的预测精度和较好的推广能力。与其它财务困境预警模型相比,我们所建立的支持向量机模型在对上市公司财务困境预警方面具有便于使用、预测精度高等特点,具有广阔的实际应用前景。
关键词：
支持向量机 上市公司 财务预警
[期刊] 财会通讯
[作者]
朱丽莉
一、引言随着我国资本市场快速发展,上市公司已经成为国民经济发展的重要组成部分,对上市企业的直接或间接投资也已成为投资者的重要投资渠道。上市公司的财务运行状况不仅关系到公司的发展能力,也逐渐成为投资者进行投资决策的重要参考因素。随着我国上市公司退市制度的健全,能否及时有效地监测上市公司财务状况,以便预测财务风险并及时采取有效的措施防范,逐渐成为上市公司管理层、投资者、债权人十分关注的问题。对上市公司管理层而言,可以根据财务预警系统提供的相关信息,随时发现企业财务运行的各种预警及恶化信号,从而可以及
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