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[期刊] 统计与决策
[作者]
李长山
在企业运营过程中,其财务风险预警模型的构建十分重要,同时对管理者的管理方针以及财务工作人员具有重要影响力。因此,文章选取的样本为制造业上市公司,在总结以往预警模型构建的基础上,运用Logistic回归法构建企业财务风险预警模型,并分析其判别效果。结果表明,上市公司通过建立预警模型能够有效防范财务风险。
关键词：
Logistic回归 财务风险 预警模型
[期刊] 金融发展研究
[作者]
罗晓光 刘飞虎
商业银行的稳定健康直接关系到金融体系的稳定和国家经济的发展乃至国家安全。本文在对商业银行财务风险进行深入分析的基础上,通过比较"经营稳健的商业银行"和"经营出现财务风险的商业银行"在资本充足性、信用、盈利能力、流动性和发展能力五个方面存在显著性差异的指标,采用Logistic回归法构建了一个多指标综合监控的银行财务风险测度模型,以期能够有效地识别风险,通过事前控制确保商业银行的健康稳定发展,平抑经济波动,为实现国民经济的良性循环奠定基础,最终促进我国国民经济沿着良好的态势发展。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨贵军 周亚梦 孙玲莉
研究目标:Benford律是财务数据质量检测的一种常用方法,通过将Benford律引入财务风险预警Logistic模型,增加代表财务数据质量的有效变量,提高预警模型的预测准确性。研究方法:运用Benford律检验财务数据质量,构造Benford因子,将其与财务变量相结合建立财务风险预警Benford-Logistic模型,以2000～2017年中国A股上市公司为样本,利用Lasso方法对解释变量进行筛选,确定最优模型,验证增加Benford因子能否提高Logistic模型的预测准确性。研究发现:Benford因子能够反映企业财务数据质量,与公司是否ST存在一定的相关性;增加Benford因子可以提高财务风险预警Logistic模型的预测正确率。研究创新:将Benford律引入财务预警Logistic模型,提出Benford因子的一种构造方法,建立企业财务风险预警Benford-Logistic模型。研究价值:提高了财务风险预警Logistic模型的预测准确性,为企业财务风险预警提供了一种有效的建模方法,研究成果可推广到风险评估与违约预测等领域。
[期刊] 上海经济研究
[作者]
潘泽清
在防范化解重大风险中,非金融企业债务风险是一个应特别予以关注的问题。该文以Logistic回归构建企业债务违约风险预警模型。在样本选择上,该文一改以往采用上市公司中的ST公司作为债务违约样本的做法;而是先直接以2016年、2017年在中国债券市场发行债券并违约的企业作为债务违约样本,然后,利用一对一配对法选择正常公司样本,构建更严格的债务违约预警模型。实证结果发现,销售净利率、总资产增长率、资产负债率、流动负债比率4个财务指标可以作为企业债务违约风险预警指标。而且,从2011年到2016年,在这4个财务指标中,有3个财务指标导致企业债务违约概率不断提高,导致我国企业债务违约风险越来越大。债务违约风险的提高是各个方面综合作用的结果,在去杠杆中,应综合平衡各个方面的因素。
[期刊] 财会月刊
[作者]
王庆华 杨杏
本文以在深圳证券交易所上市并发行公司债的制造业企业为研究样本,以企业主体信用评级为财务风险水平的衡量标准,将企业财务风险进行多等级划分,运用多分类Logistic回归分析探讨企业财务风险的影响因素。研究结果表明,企业偿债能力、盈利能力、现金流量情况及发展能力显著影响企业财务风险的大小,相对而言,企业的资金周转情况对企业财务风险的影响则并不明显。
[期刊] 财会通讯
[作者]
陈芳 吴杰
构建科学、合理的财务危机预警模型对提升企业财务风险管理水平有重要影响。在对国内外财务预警模型的基础上,选取中小企业上市公司为研究样本,经过变量筛选、Wilcoxon秩和非参数检验、因子分析等步骤,分别构建了纯财务指标Logistic回归模型和综合Logistic回归模型。与纯财务指标Logistic回归模型相比,综合Logistic回归模型对ST企业、非ST企业的财务危机预警能力分别提升12.50%、6.25%。结果表明,综合Logistic回归模型判别效果更好。
[期刊] 财会通讯
[作者]
陈芳 吴杰
构建科学、合理的财务危机预警模型对提升企业财务风险管理水平有重要影响。在对国内外财务预警模型的基础上,选取中小企业上市公司为研究样本,经过变量筛选、Wilcoxon秩和非参数检验、因子分析等步骤,分别构建了纯财务指标Logistic回归模型和综合Logistic回归模型。与纯财务指标Logistic回归模型相比,综合Logistic回归模型对ST企业、非ST企业的财务危机预警能力分别提升12.50%、6.25%。结果表明,综合Logistic回归模型判别效果更好。
[期刊] 管理现代化
[作者]
宋宇 秦学志 李鸿禧
以中小板上市的企业为研究对象,利用Cox回归模型筛选出对中小企业财务风险有显著影响的预警指标,并预测企业自上市起每个时刻会发生财务风险的概率,构建中小企业财务危机预警模型。实证表明:模型预测精度较高,财务困境企业正确识别率为89.4%,正常健康企业正确识别率为75.7%,总正确率达到76.4%。
[期刊] 会计之友
[作者]
吴海鹏
文章选取了70所高校作为研究样本和1所高校作为预测样本,在现代财务风险理论的指导下,通过对高校财务风险成因的分析并参考以前的研究成果,选择16个财务指标,筛选出拟进入模型的6个变量,利用Logistic回归分析方法建立财务风险预测模型,并进行检验。通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供有效的预警信号,有利于各利益相关者做出正确的决策,为防范风险提供重要参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
关欣 王征
国内对Logistic回归模型和BP神经网络模型在财务预警方面已有不少实证研究,这些研究大多从预测准确度较高的角度出发,认为两个模型可以借鉴使用,但没有具体讨论模型犯第一类错误(将财务危机误判为财务正常)和第二类错误(将财务正常误判为财务危机)的概率。文章结合Logistic回归模型及BP神经网络模型的原理,选取上市公司财务数据进行实证,研究结果表明BP神经网络模型总体预测准确性较高,犯第一类错误的概率较低,对财务预警分析有一定借鉴作用;Logistic回归模型预测准确度低于BP神经网络模型,且犯第一类错误的概率远高于BP神经网络模型,因此运用该模型进行财务预警时应十分谨慎。
[期刊] 财经理论与实践
[作者]
谢赤 赵亦军 李为章
从现金流风险角度出发,对企业财务困境进行预警研究:首先构建一个基于企业内部环境、宏观经济政策、货币政策及财政政策等因素的CFaR模型,识别出期望现金流及风险现金流;然后以这两个指标作为预警变量,构建一个二元Logistic财务困境预警模型;最后选取27家中国证券市场中代表陷入财务困境的ST公司及配对的财务良好的非ST公司作为样本进行实证研究。结果表明,所构建的CFaR模型能较好地度量两类上市公司的现金流状况,且两类公司的期望现金流和风险现金流水平存在显著的差异;二元Logistic预警模型能较好地实现对上市公司财务风险的预警,对两类公司的预警正确率分别达到85.2%和81.5%。
[期刊] 商业时代
[作者]
宁静鞭
基于我国上市公司的财务报表数据,本文使用"行业优先"的样本选择方法,采用K近邻方法和Logistic回归方法进行财务危机的预警建模研究。实证结果显示两种方法均具有很好的预测效果,但Logistic回归更适合于对短期内的预测,而K近邻方法对于基于事前信息建模的长期预测有很高的精确度。本文的研究为将来更加详尽全面的研究上市公司的财务危机预警模型提供了参考。
[期刊] 会计之友
[作者]
宋鹏 李婷婷
中小企业在国民经济与社会发展中发挥着重要的作用,然而由于其风险抵御能力相对较弱等因素,针对其开展财务危机预警研究就显得尤为重要。以2005—2015年中小板上市企业为研究样本,困境样本筛选时不是单纯考虑ST或*ST,而是将"在连续两年内只发生过一次年度末亏损,但在该期间内各季度的净利润率平均值小于零"作为另一个困境样本匹配标准。结合财务、现金流量以及公司治理指标,用粗糙熵方法对初选指标进行特征选择进而构建预警指标体系,在此基础上建立Logistic预警模型,并采用十折交叉验证方法进行稳健性检验。结果显示:
[期刊] 会计之友
[作者]
宋鹏 李婷婷
中小企业在国民经济与社会发展中发挥着重要的作用,然而由于其风险抵御能力相对较弱等因素,针对其开展财务危机预警研究就显得尤为重要。以2005—2015年中小板上市企业为研究样本,困境样本筛选时不是单纯考虑ST或*ST,而是将"在连续两年内只发生过一次年度末亏损,但在该期间内各季度的净利润率平均值小于零"作为另一个困境样本匹配标准。结合财务、现金流量以及公司治理指标,用粗糙熵方法对初选指标进行特征选择进而构建预警指标体系,在此基础上建立Logistic预警模型,并采用十折交叉验证方法进行稳健性检验。结果显示:与传统Logistic模型预警准确率相比,RS—Logistic模型预警准确率更高;在指标体系中融入公司治理变量可以对模型预测效果起到正向促进作用。
[期刊] 财会月刊
[作者]
龙志 陈湘州
如何有效评估企业财务风险状况是当前风险预警领域的研究重点。本文以2018～2022年我国A股上市公司为例，提出了一种融合熵权TOPSIS-FCM-CNN的企业财务风险预警模型并开展实证研究。结果表明：各项指标对各财务风险等级企业的影响程度不同，其中全部现金回收率指标最为重要；利用RF算法筛选指标有效地提高了模型的预测性能，提升幅度达到4.16%；与其他模型相比，本文提出的模型预测准确率达到92.11%，平均提升了34.31%，充分表明了该模型的可行性和实用价值。
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