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[期刊] 金融研究  [作者] 张爱民  祝春山  许丹健  
企业财务失败的预测是国内外财务研究的一大难点 ,本文在借鉴奥特曼 (Alt man)的多元Z值判定模型的基础上 ,采用主成分分析方法 ,建立了一种新的预测企业财务失败的模型———主成分预测模型 ,并把沪深两地证券市场的ST公司界定为“财务失败企业” ,选取 40家ST公司及与之相对应的 40家非ST公司共 80家企业作为研究样本 ,对上市公司财务失败的主成分预测模型进行实证检验。
[期刊] 贵州财经学院学报  [作者] 鲜文铎  金延华  
以2000-2004年中国A股上市公司的财务指标为变量,建立财务失败预警分析的Probit模型。经过对20个财务指标的逐步筛选,实证结果发现,总资产净利率、资产负债率和应收账款周转率对上市公司财务失败具有显著的预测作用;模型的总体预测准确率为86.7%。此外,对变量的边际影响及误判成本问题也进行了分析。
[期刊] 山西财经大学学报  [作者] 耿克红  李占省  
通过实证分析,建立了判别分析模型、主成分模型、主成分逻辑回归模型以及基于快速BP算法的ANN仿真模型四种财务失败预测模型,并对它们的预测能力进行了比较。结果表明,这四种方法都可以用来进行财务失败预测,但预测的效果是有差异的,基于快速BP算法的ANN仿真模型是最有效的一种方法。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 张永安  付丽  
本文依据Altman提出的预测企业经营模型的思想,提出一个基于主成分分析方法的上市公司财务评价模型,我们发现,公司的若干财务指标可以用简单的主成分指标代替。而且主成分对于信息的解释能力超过96%,可以利用此模型对于上市公司的财务结构进行分析,为财务分析人员及投资者提供了一个简洁的分析工具。
[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。
[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。
[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] 财经科学  [作者] 乔卓  乔韡韡  
[期刊] 经济经纬  [作者] 胡杨  冯武  
财务失败预警模型在世界范围内的应用已经很广泛了,但其在我国却仍处于研究探索阶段.笔者对目前在实践中最常用的Altman非制造业上市公司财务失败预警模型(Z3模型)在我国上市公司中的应用进行了实证研究,并对其研究过程及结果进行了分析、总结和评价,最后根据其在我国的实际应用中所存在的问题提出了一些修改建议并通过具体的实例研究对修改结果做了进一步的验证。
[期刊] 商业研究  [作者] 金春蕾  郭炜  王宗军  
随着证券市场ST公司数量的增多,利用财务报表数据和数量模型来预测企业财务失败的可能已成为管理当局、股东和债权人所关注的问题。分析国内外财务预警模型的建立,构建财务失败预警模型的关键是独立变量的选择和函数的建立,而现有的理论方法对数据有较强的假设和限制,因此存在诸多弊端。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 周卫华  翟晓风  谭皓威  
研究目标:探讨如何利用大数据和机器学习方法对上市公司财务数据和非财务数据进行分析和挖掘,并应用于上市公司财务舞弊识别和预测。研究方法:提出一种基于机器学习方法的上市公司财务舞弊预测模型Xscore,对上市公司财务舞弊进行预测。研究发现:Xscore模型能够提高模型预测的准确率,在准确率、召回率、AUC指标、KS值、PSI稳定性等方面均优于Fscore模型和Cscore模型,更适合我国上市公司财务舞弊预测。研究创新:基于2000~2020年中国上市公司数据集为观测样本,通过Benford定律、LOF局部异常法、IF无监督学习法,解决了机器学习应用于财务舞弊识别研究时普遍面临的灰色样本问题,甄选兼具领域特性和统计特征的特征变量;首次将XGBoost集成学习方法应用到上市公司财务舞弊预测分析中,有效提高了上市公司财务舞弊准确率。研究价值:本文将XGBoost集成学习方法引入上市公司财务舞弊识别领域,有助于促进人工智能、机器学习在会计学中的研究与应用,为促进上市公司披露高质量的财务信息和维护资本市场秩序提供参考。
[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...
[期刊] 经济理论与经济管理  [作者] 袁云峰  欧阳令南  
在国内,上市公司财务失败预测研究还是一个崭新的课题。对该问题进行全面深入的研究,对于包括政府部门、公司、银行以及个人投资者在内的各种市场主体进行各种投资决策活动,具有十分重要的参考价值。通过对目前应用于该领域的各种预测模型的归纳和评述,提出了综合评价思想在这一领域的应用。最后的实证研究结果证实了综合评价模型在财务失败预测研究的应用价值。
[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。
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