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[期刊] 会计研究
[作者]
钱苹 罗玫
本文以1994-2011年沪深两市财务造假上市公司为观察样本,首次全面综合地检验了国内外研究中表征财务造假和盈余质量问题的特征指标和西方资本市场常用的财务造假预测模型中的变量,建立了适合中国市场的更为可靠并且实用性强的财务造假预测模型。通过筛选检验大量的变量,本文发现其他应收款、是否亏损、经营应计项、现金销售率、股票换手率波动率、股权集中度、机构投资者持股比率、是否再融资和股市周期是鉴别中国上市公司造假的关键变量,用这些指标建立的综合模型不仅具有简单易懂的实用性,而且在辨别国内造假公司的能力方面显著优于西方常用的Mscore和Fscore模型。本文的研究结果为资本市场投资者、分析师、审计师和相...
关键词：
财务造假 预测模型 阀值
[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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
吴勤,周国强
[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] 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。
关键词：
上市公司 财务失败预测 主成分分析
[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] 审计与经济研究
[作者]
胡锦明 吕峻
财务危机预测一直是公司金融领域的研究热点,危机预测模型随着研究的深入在不断地发展变化。多元线性模型、Logistic模型、COX模型、神经模型是当前主流的四种财务危机预测模型。以2003年—2008年制造业上市公司为样本,采用财务比率作为预测变量,通过样本公司财务数据建立了四种财务危机预测模型,利用判别精度和ROC曲线比较不同模型在财务危机发生提前3年的预测效果。研究发现神经网络模型在判别精度和稳定性方面均优于其他模型。多元线性模型、COX模型、Logistic模型预测虽然均具有应用价值,但三类模型在预测精度和稳定性上各有优劣。
关键词：
财务危机 预测模型 模型比较 财务指标
[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。
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