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[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] 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] 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] 商业研究  [作者] 杜兰英  王海波  
财务失败是指公司无力支付到期债务的经济事项。只要公司存在就会有财务风险,当财务风险积聚到一定程度时,如果不能及时采取化解措施或采取的措施不力,公司就会陷入财务失败的困境。国内外学者对有关财务失败预警进行了相关研究,这些统计模型具有不可克服的缺陷,因此在建立上市公司财务失败预警模型时应注意一些相关问题。
[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] 商业研究  [作者] 万希宁  苏秋根  
随着资本市场逐步完善,上市公司退市机制也将逐步建立,因此非常必要建立一个财务失败预警系统。在借鉴奥特曼(Alteman)的多元Z值判定模型的基础上,采用判别分析方法,建立了一种新的预测企业财务失败的模型,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28家ST公司及47家非ST公司共75家企业作为研究样本,对上市公司财务失败预测模型进行实证检验。
[期刊] 当代财经  [作者] 徐宗宇  
1994年我国证鉴会将上市公司年度报告中有关财务预测的规定由强制性披露改为自愿性揭示,这一系统性变化很自然会引起人们对财务预测信息披露是否有用的广泛关注,而财务预测信息的有用性应与财务预测的合理准确性密切相关。为此,本文选择了1993、1994年在上海上市的100家和145家公司,按行业特征、公司规模大小、地区分布等标志适当分组后,以描述统计研究方法,对上市公司编制财务预测及财务预测的准确性做了实证性研究。研究结果表明:我国上市公司财务预测普遍存在预测力求稳健;预测误差较大;不同类型的公司其预测又存在明显差异
[期刊] 现代管理科学  [作者] 肖智  李星  
文章采用支持向量机(SVM)来处理上市公司财务数据,与传统的方法相比较,有较好的范化能力,避免了传统方法的不足,能较客观的对上市公司财务困境进行预测。事实证明本模型是有效的,能为投资人和债权人的决策提供有力的支持。
[期刊] 国际商务研究  [作者] 徐薇华  
如何及时揭示上市公司财务困境的潜在危机,避免投资者的巨大损失,成为目前要解决的重要问题。本文通过对国内外关于财务困境预测研究的现状进行分析,利用上市公司提供的财务报表数据,对企业财务困境的有关问题作些探讨。
[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] 武汉金融  [作者] 李文捷  李文耀  
本文以上市公司被ST(特别处理)作为企业陷入财务危机的标志,运用Fisher多元判别分析、logistic回归分析和神经网络方法构建判别分析模型进行实证分析。比较其预测结果发现,神经网络方法的预测准确率明显优于Fisher多元判别分析和Logistic回归分析,因此,神经网络方法更适合于企业财务危机预测。
[期刊] 现代管理科学  [作者] 叶玲  王亚星  马家庆  
文章在总结我国财务预测信息披露现状及存在的主要问题基础上,分析其背后的根本原因——未建立披露预测性信息的会计准则和完善的民事责任制度。因此,对构建一套完善的预测性信息披露制度提出相关建议:包括建立规范的预测性信息列报披露准则、建立财务预测的更正更新制度以及以安全港规则为核心的发行人和中介机构民事责任制度。
[期刊] 管理现代化  [作者] 王昱  
为降低单分类模型在公司财务困境预测中的不确定性和不稳定性,提出了一种基于有监督聚类的组合分类方法,并用于对我国上市公司财务困境预测。通过在上海和深圳证券交易所554家上市公司实际数据上的实证研究,说明了所提出方法的准确性和优越性。
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