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[期刊] 财会通讯(学术版)  [作者] 何卫红  郑垂勇  
随着我国资本市场的不断发展,我国学者引进借鉴西方研究方法,对我国企业可能面临的财务困境作了大量理论探讨和实证研究,并取得了丰富的研究成果。研究领域涉及企业是否处于财务困境的判断、财务困境成本计量和测算、财务预警管理系统、困境企业与市场的行为互动关系研究等。本文对国内外财务困境研究的成果进行了总结和评述,并提出了未来该研究领域的发展方向。
[期刊] 统计与决策  [作者] 周利芬  尹光辉  
在对国外财务困境预警模型及建模方法进行总结分类的基础上,本文选取了混沌模型、累积总和模型、自组织映射、生存分析、多维标度五种典型新方法和多元判别分析、多元逻辑回归分析、人工神经网络三种主流方法进行重点评述,并比较分析了各个方法的优势和局限性,对未来的研究方向进行了展望。
[期刊] 会计之友  [作者] 夏秀芳  迟健心  
文章综述了国内外有关财务困境预警研究的三个主要内容:一是财务困境的内涵和界定,二是财务预警研究变量的选取,三是财务困境预警模型的建立;强调财务危机的根本原因是企业无力偿还债务而导致的资金链断裂,财务预警模型应具有前瞻性,预警指标应从引起财务危机根源的资金链角度进行设定,即应充分考虑资金供给对资金需求的保障程度;最后提出了财务预警指标体系构建的重心应放到筹资活动对营业活动资金的保障上,建议从资金供给对资金需求的数量和质量保障角度构建预警指数体系。
[期刊] 当代经济科学  [作者] 谢赤  罗长青  王蓓  
精确的财务困境预测对企业管理层、投资者、债权人、监管层等有着十分重要的意义。本文以支持向量机(SVM)为基础,选取高斯核函数为内积函数,分析惩罚参数和核参数对模型的影响,并通过5-fold cross-vali-dation方法与网格搜索算法选取最优参数,构建财务困境预警的SVM模型。相关的实证结果表明,SVM模型在提前3年的情况下仍能取得较好的预测效果,在预测效率上优于传统的多元判别分析方法。
[期刊] 财会月刊  [作者] 杨轶  张友棠  
本文按照财务预警模型的类型,从财务预警指标选择的角度对具有代表性的国内外相关研究文献进行综述和简评,以期给企业财务预警研究提供一些有益的启示。
[期刊] 财会通讯  [作者] 杨华  
自20世纪30年代,Fitzpa trick首先采用一元判别分析法对公司破产进行预测以来,财务危机预警问题逐步为学者们所重视。Beaver、Altman、Deakin等人开创性的研究推动了财务危机预警探讨的不断深入,使之成为资本结构理论的重要分支。一、传统研究方法综述20世纪90年代前,传统的财务危机预警研究方法占主流地位,主要有以下几种:其一,一元判别分析法。Fitzpa trick(1932)最先使用一元判别分析法(Simple Discriminant Analysis,SDA)研究财务危机问题。他
[期刊] 金融理论与实践  [作者] 李志强  
本文回顾了国内外财务预警研究理论,并在对现有理论梳理和评价的基础上,提出要把财务变量和非财务变量相结合、财务失真和财务失败预警理论研究相结合的财务预警理论等研究观点。
[期刊] 工业技术经济  [作者] 刘益平  仇冬芳  
本文运用支持向量机技术,以我国上市公司为研究样本,建立了一种新型的财务困境预警模型。通过对该模型的反复调整,得到了较高的预测精度和较好的推广能力。与其它财务困境预警模型相比,我们所建立的支持向量机模型在对上市公司财务困境预警方面具有便于使用、预测精度高等特点,具有广阔的实际应用前景。
[期刊] 现代经济探讨  [作者] 吴芃  吴应宇  仲伟俊  张昕  
该文基于对传统会计指标和约束理论(TOC)会计指标的关系研究,得出基于财务报表数据的TOC指标计算方法,并用TOC会计指标结合传统的财务指标,运用Logistic回归方法分别建立包含和不包含TOC会计指标的预警模型,结果表明包含TOC指标可以提高模型的预测准确性。
[期刊] 财会通讯  [作者] 朱丽莉  
一、引言随着我国资本市场快速发展,上市公司已经成为国民经济发展的重要组成部分,对上市企业的直接或间接投资也已成为投资者的重要投资渠道。上市公司的财务运行状况不仅关系到公司的发展能力,也逐渐成为投资者进行投资决策的重要参考因素。随着我国上市公司退市制度的健全,能否及时有效地监测上市公司财务状况,以便预测财务风险并及时采取有效的措施防范,逐渐成为上市公司管理层、投资者、债权人十分关注的问题。对上市公司管理层而言,可以根据财务预警系统提供的相关信息,随时发现企业财务运行的各种预警及恶化信号,从而可以及
[期刊] 物流技术  [作者] 于善甫  
为了有效提高大型物流企业财务预警准确率,提出一种RBF神经网络的大型物流企业财务困境预警模型(PSO-RBFNN)。首先选取商务部直属的75家大型物流企业中的60家作为研究对象,按照其财务状况将其设置为轻警、重警、巨警3种类别,将选取的物流企业划分为训练集与测试集,然后利用训练集对RBF神经网络进行训练建模,并利用粒子群算法优化RBF神经网络的参数,最后建立RBF神经网络的大型物流企业财务预警模型,并通过仿真实验对其预警性能进行检验。
[期刊] 财会通讯  [作者] 武玉青  李忠卫  彭帅  
本文以制造业上市公司为研究对象,在综合考虑上市公司财务信息和非财务信息的基础上,建立Panel logit模型分析了上市公司陷入财务困境的影响因素。研究表明:财务因子和非财物因子均对上市公司是否陷入财务困境具有重要影响,偿债因子、盈利因子、资本运用因子、资本结构因子、股权集中度因子、评价因子均与上市公司陷入财务困境负相关。
[期刊] 统计与决策  [作者] 于谦龙  顾晓敏  
文章借鉴现有的财务困境预警的研究成果,从高校的教研绩效、偿债能力、学生欠费状况、支付能力四方面选择和构造14个财务指标,评价教育部直属高校的财务状况,判定高校是否处于财务困境。然后,选择样本,把样本分为训练组和测试组,分别采用Logistic、最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法建模,评价两种建模方法在训练组和测试组的预警效果。文章研究结论,对高校利益相关方的决策具有一定参考价值。
[期刊] 会计之友  [作者] 任嘉嵩  伍胡星宇  任炜杰  
预测财务困境一直是财务管理中的重要环节,而传统基于卡尔曼滤波的动态预警算法在应对噪声分布不确定问题时难以保证预测结果的准确率,一定程度上降低了该方法的实际价值。针对其缺陷,文章创新性地提出了基于龙伯格观测器理论和线性矩阵不等式技术的预测算法,在噪声分布情况不能有效辨识或辨识误差较大时预测效果更优,同时简化了预测步骤,降低了计算复杂度。文章以沪深两市电力企业为例,结合龙伯格观测器理论设计预警模型,用线性矩阵不等式计算增益,应用数据分析和参数估计对各家电力企业财务状态进行跟踪和预测。同时与传统基于卡尔曼滤波的算法横向对比,更有力地突出类龙柏格预测器的预警效果和实用价值。
[期刊] 经济管理  [作者] 邵希娟  曾海花  
针对我国上市公司财务困境预警模型研究中在指标、预警时点及模型选择方面的不足,本文从影响公司财务困境的各个方面分析并选择构建模型所需指标,选取2005~2009年120家被ST公司和240家财务正常公司为统计样本,运用逐步判别分析法基于2002~2009年的信息构建Z模型并进行比较分析。研究表明:Z模型与传统指标所构建的模型相比,本文构建的模型的判别正确率更高;根据我国上市公司股价的变化,应该选择t—3年作为预警时点并采用基于t—3年数据构建的模型;用另外的样本(96家)检验的结果发现,针对财务困境组,距困境发生的3年前该模型的判别正确率是81.25%。
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