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[期刊] 统计与决策
[作者]
李乃文 李慧
过去的大多数研究都采用平衡数据构建静态模型用于财务困境预测，既未考虑样本类别不平衡对预测结果的影响，也未考虑数据流随时间变化而引起的概念漂移问题，研究具有一定的局限性。文章从类不平衡与动态数据流两个角度出发，对企业财务困境进行了全面分析，以ADASVM模型为基础，提出了一种新的动态集成模型MS-ADASVM-ITW。引入了带有信息保持期的时间权重函数，以解决动态预测面临的概念漂移问题；同时提出了一种混合采样方法与模型进行耦合，提高了数据不平衡的分类性能。选取1081家沪深股市的上市公司进行实证分析，首先将新模型与常规模型同时进行50次重复实验，结果证明新模型性能优于常规模型。进一步选取了不同的过/欠采样方式进行组合，确定了适合财务困境预测的最优采样组合Tomek Link算法+Border-line SMOTE算法。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
任婷婷 鲁统宇 崔俊
研究目标:构建动态不平衡财务预警模型以同时处理概念漂移和数据分布不平衡问题。研究方法:在改进AdaBoost算法的基础上,以代价敏感支持向量机为基分类器构建ADA-CSSVM-TW模型,并利用我国2010～2020年制造业公司数据进行分析。研究发现:ADA-CSSVM-TW模型可显著提高预测准确率,性能良好,模型稳健。研究创新:将代价敏感支持向量机作为改进AdaBoost算法的基分类器,建立动态不平衡预警模型。研究价值:对我国上市公司有效防范财务困境具有重要的理论价值和现实意义。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏世振,薛跃,陈传明
传统的企业财务困境预测模型变量选择方法存在如下不足:数学模型的选择与变量选择相关性极大;变量选择与样本选择相关;变量的数目受到限制,未能充分反映企业财务的全部信息;对非线性响应考虑不够。对于具有非线性响应的财务预测模型来说,变量选择极大地影响到所建模型的好坏。使用正交设计和神经网络可以解决非线性响应问题,得到更合理的模型及结果。
关键词：
变量选择 财务困境 正交设计 神经网络
[期刊] 统计与决策
[作者]
马超群 何文
文章借助上市公司提前三年的财务比率数据,采用不同的样本比例和分界点,及其不同样本观测期对基于Cox的财务困境时点预测模型的判别能力和稳定性进行了分析。结果表明,该模型不但能提供80%以上的判别精度,而且具有估计公司未来存活时间的能力,可提供困境发生的时点预测,具有"判断"和"化解"风险的双重功能,是其他预警模型所无法实现的,是一种更为直观、动态和精确的财务困境预测方法。
关键词：
财务困境 生存分析 Cox模型 时点预测
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
鲜文铎 向锐
混合Logit模型是离散选择模型的最新发展,它放宽了传统标准Logit模型的两个主要限制——个体选择偏好的同质性和不相关备选方案的独立性,在模型的设定上具有较高的灵活性,但其参数估计比较复杂,需采用极大化模拟似然估计法。本文以我国A股上市公司为样本,以财务状况异常而被ST作为公司发生财务困境的标志,建立了财务困境预测的混合Logit模型。研究结果表明,混合Logit模型无论是在模型拟合度还是预测准确度方面均优于标准Logit模型。
关键词：
财务困境 预测 混合Logit 模拟
[期刊] 证券市场导报
[作者]
袁卫秋
本文以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影响；(2)公司治理信息不能为财务信息所覆盖。一方面,说明公司治理结构对公司的财务安全具有重要影响,另一方面也说明今后在研究和构建财务困境预测模型时,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。
[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] 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]
董景荣 陈军
文章对企业财务困境预测研究领域中的统计类判别模型进行了综述;分析了经典统计类财务困境预测模型的特点;从财务困境的界定、数据的非稳定性、非随机取样、财务困境的动态性、变量的选择等五个方面对经典统计类财务困境预测模型存在的一些理论误区进行了系统深入地剖析和理论评价;对今后企业财务困境预测研究的方向和趋势进行了展望。
关键词：
财务困境 预测 统计判别模型 理论误区
[期刊] 会计之友
[作者]
夏宁 宋学良
财务困境预测一直是财务界的研究热点。文章梳理了相关财务困境预测模型的发展脉络,对传统的和现代的财务困境预测模型进行了系统的评述,并对未来财务困境预测的研究作了展望。
关键词：
财务管理 财务困境 预测模型
[期刊] 会计之友
[作者]
王剑 黄锦春
对财务困境的预测是多年来一直热烈探讨的话题,各种预测方法层出不穷。针对财务困境这一稀有事件,文章没有采用传统的公司配对方法,而是在大样本中使用稀有事件Logit模型进行分析。结果表明,资产负债率、固定资产周转率、总资产净利率、营业净利率、净利润增长率和营业收入增长率对财务困境有较强的预测作用。同时稀有事件Logit模型的预测准确率比普通Logit模型高,是一种有效的预测企业财务困境的方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆志明 何建敏 姜丽莉
预测企业财务困境,对于政府部门监控上市公司质量,企业自我防范,有重要作用。本文应用我国上市公司财务报表数据,采用生存分析中COX模型对我国上市公司进行财务困境预测研究。实证结果显示,通过判定的位置,模型可以较好地预测财务困境的发生。
关键词：
生存分析 COX 财务困境 预测
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
马喜德
财务困境预测是金融领域一个倍受关注的研究课题,运用定量分析提前对企业(特别是上市公司)陷入财务危机进行预警,对于债权人、投资者以及监管部门来说都有极其重要的意义。通过研究我国A股上市公司,以公司因财务状况异常而被特别处理(ST)作为企业陷入财务困境的标志,利用BP神经网络模型提前三年进行财务困境预测,结果发现,预测准确率可以达到87%。
关键词：
上市公司 财务困境 神经网络
[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
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