基于Cox模型研究财务困境的行业差异性

公司所属行业是陷入财务困境的一个重要的影响因素,本文主要运用Cox模型衡量不同行业的财务困境风险关系。我们以我国A股制造业上市公司为研究对象,选取制造业中样本量最大的两个次级行业:机械、设备、仪表行业以及石油、化学、塑料行业,以"月"作为生存时间基本单位,选取8个财务指标和一个行业虚拟变量进行实证研究。实证结果表明机械、设备、仪表行业陷入财务困境的风险为石油、化学、塑料行业的0.469倍,并且显著影响这两个行业的公司陷入财务困境的财务指标也不相同,表明研究财务困境考虑行业的重要性;稳健性检验表明这些结论具有可靠性。     

具有独立贡献的相依回归模型

考虑相依回归（ＳＵＲ）模型ｙｉ＝Ｘｉβｉ＿ｅｉ，ｉ＝１，２，…，ｍ，Ｅｅｉ＝０，ｉ，ｊ＝１；２，…ｍ，其中ｙｉ和ｅｉ是ｎ×１维随机向量，Ｘｉ是ｎ×ｐｉ已知矩阵，βｉ是ｐｉ×１维参数向量，∑＝（σｉｊ）ｍ×ｍ＞０．文中给出了两个概念：独立贡献和简洁估计．主要结果是如下五种叙述等价：（１）ＳＵＲ模型具有独立贡献；（２）βｉ的ＢＬＵＥ是简洁估计；（３）协方差改进估计是ＢＬＵＥＺ（４）βｉ的ＢＬＵＥ具有形式其中，ｊ＝１，２，…，ｍ；（５）ＰｋＮｉＮｊ＝０，ｉ≠ｊ，ｋ，Ｉ，ｊ＝１，２，…，ｍ     

相依回归模型的参数估计的风险估计

本文给出了相依回归模型的ＯＬＳ估计，ＧＬＳ估计和ＲＧＬＳ估计在二次损失和Ｆｉｓｈｅｒ损失下的风险估计不等式。     

基于极端分位回归模型的原油股市动态相依关系研究

针对国际原油价格对股市波动影响效果,提出极端分位回归的模型检验方法.利用金融时间序列数据,通过加入结构突变,构建分位回归模型分析股票收益问题,根据中国等原油进出口国家股市收益进行实证分析,研究变量之间的相依关系.研究结果表明动态尾部相依普遍存在于国家股市中,国际原油对国家股市的冲击存在明显的异质性,原油可以较好的对冲风险投资.随着石油价格的波动,国家股票收益会因此受到影响,不同国家股市在不同分位点随着石油价格变化的波动出现异质性.     

基于误判代价加权的Logistic财务预警模型研究

1:1样本配比的财务预警模型的系数和概率估计是有偏的,全市场公司的样本数据又高度不平衡.为克服两类样本不平衡给预警模型带来的影响,引入公司误判代价分析,以ST公司误判代价为权重,通过最小化加权的对数似然损失函数,建立误判代价加权的Logistic回归财务预警模型.实证结果表明,误判代价加权的Logistic回归模型具有较好的预警效果,2007年的训练样本上正常公司和ST公司的识别率为89.43%和93.33%,2008年测试样本上两类公司的识别率分别为:92.1%和95.83%.     

半相依线性回归模型的影响分析

本文研究了半相依线性回归模型的影响分析问题.利用"数据删除"法,给出了基于(l)和E(l)的两种近似似然距离的具体计算公式,并且通过实际例子验证了本文的结论.     

KMV模型运用于中国上市公司财务困境预警的实证检验

我国目前关于上市公司财务困境预警的研究大多建立在试误的基础上,缺少经济理论依据;并且经我们证明,按照配对原则设定的分析样本会出现过度抽样等问题,这将会大大高估模型的预警能力。因此本文将基于期权定价理论的KMV模型首次运用到财务困境预警中,引入功率曲线进行对照分析,经过大量的实证研究后得出结论:KMV模型运用到中国上市公司财务困境预警中是完全可行的,而且相对基于大量历史数据得到了Logistic、Fisher等模型,其优势是明显的。     

分块半相依线性回归模型的参数估计

考虑一般的分块半相依线性回归（SUR）模型及其相应的简约模型，给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件．     

相依样本非参数回归模型误差的相合估计

考虑非参数回归模型Y_i=g(X_i) c_i,i=1,2,…,其中误差㈦)为吵混合随机变量序列且具有公共的未知密度f(·),g(x)=E(Y|X=t)为未知回归函数。本文首先基于g(·)的非参数估计l(x)定义残差,然后基于残差构造f(·)的估计l(x),最后在适当条件下建立l(x)的逐点相合性及一致强相合性。     

相依回归模型的岭型GLS估计及其优良性

本文首先提出了相依回归模型的岭型ＧＬＳ估计，然后讨论了其优良性。     

不平衡数据的企业财务预警模型研究

在股票市场中,由于被评为"ST"的公司数量远远少于普通的公司,所以用于训练财务预警模型的数据有着严重的不平衡性。而一般的分类模型如logistic回归等并不具备处理不平衡数据的能力。本文应用加权L1正则化支持向量机(w-L1SVM)构建一个可以处理不平衡数据的财务预警模型:一方面,w-L1SVM通过对两类样本的损失函数进行加权处理,有效地解决了样本不平衡性带来的预测精度问题;另一方面,w-L1SVM通过引入LASSO罚,使得模型在训练的过程中可以直接进行特征选择。通过数值模拟,本文验证了w-L1SVM在非平衡数据分类问题中的预测和特征选择表现。在实证研究中,本文针对我国股票市场机械、设备、仪表板块中的上市公司构建了一个基于w-L1SVM的财务预警模型,结果显示基于w-L1SVM的财务预警模型可以有效选择重要的财务指标并预测被评为"ST"的公司,并且其预测效果显著优于非加权的传统模型,这充分说明了w-L1SVM在财务预警问题中的适用性。     

基于Lasso+SVM的制造业上市公司财务风险组合预警模型

根据组合预测思想构建了基于Lasso+SVM的制造业上市公司财务风险组合预警模型,包括串联型组合和信息融合型组合两种,并选取22个财务指标建立了财务预警指标体系,对我国86家制造业上市公司的财务状况进行了预测,还与单一风险预警模型预测效果进行了比较,结果发现:财务风险组合预警模型的预测效果明显高于单一预警模型,用第t-...     

因子分析和Logistic回归在农业上市公司财务预警中的联合运用

在普遍采用的盈利能力、偿债能力、经營能力和发展能力四个主要方面财务指标的基础上,新加入了利润质量指标和市场估值两类指标,采用2007-2018年沪深农业上市公司的数据为样本,联合运用因子分析法和二元logistic回归法重新构建农业上市公司财务风险预警模型,结果表明,该模型具有较高的拟合精度和判别能力。     

考虑集团化经营特征的企业财务困境风险预警研究

企业的集团化经营特征将会对财务困境风险产生重要的影响.在分析集团化经营企业财务风险特征的基础上,考虑集团内部交叉持股复杂度、关联交易程度和相互担保程度对集团化经营企业财务状况的影响,使用KMV模型计算集团化经营企业的违约距离,构建了全新的集团化经营企业财务困境预警的评价体系.并运用Logistic回归模型对集团化经营企业财务困境进行预警.实证结果表明该指标体系与模型具有可行性和有效性.     

家电行业并购的财务风险预警研究

通过对家电行业的特点及其并购过程中财务风险的分析,建立了家电行业并购的财务风险评价指标体系,运用层次分析法确定各指标权重,给出了我国家电行业并购财务风险预警的模糊综合评价模型,并通过四川长虹与美菱电器的并购案例进行了实证分析,对并购活动中财务风险防范与控制方面存在的问题进行了分析,明确了财务风险防范与控制的重点.     

基于Cox模型的虚拟响应算法

提供一种求解Cox模型的新方法:基于Cox模型的基本特征构造虚拟响应变量,在此基础上利用最小二乘迭代算法得到基准生存函数和回归系数的估计,并进一步将该算法推广到广义Cox模型,利用局部多项式方法拟合虚拟响应变量,解决了协变量作用形式为非参的情形.     

基于改进的支持向量回归机的金融时序预测

金融市场是一个复杂、演化、非线性的动态变化的系统.金融数据往往带有噪声,非平稳且时常是混沌的.本文基于时序数据的先验知识——近期数据对于预测未来走势提供了更多的信息,对于传统的支持向量机的回归模型做出了一定的改进,即对于近期的数据预测错误施以更严重的惩罚,构建了改进的支持向量回归机模型.使用该改进模型对中国股票市场指数时间序列进行了预测,结果显示,本文改进的模型较之传统的支持向量回归机模型和神经网络模型有较好的预测效果.     

基于EEMD与模糊回归的投资组合选择模型及实证

随着模糊理论的不断发展与其在证券市场的广泛应用,越来越多的学者关注到参数模糊化对投资组合优化具有重要作用。本文利用集合经验模态分解(EEMD)和模糊线性回归相结合的预测方法,构建了基于对称三角模糊数的投资组合模型。并将提出的模型与集合经验模态分解和普通最小二乘结合的方法、单一模糊线性回归方法进行了对比分析,结果表明基于集合经验模态分解和模糊线性回归建立的投资组合模型最优,这对构建最优投资组合具有参考意义。     

不正常航班管理的可拓预警模型

本文从危机管理的角度。采用可拓学的思想和方法，分析导致航班计划运行发生不正常的危机信号的发散性、可扩性、相关性及蕴含性，建立预警模型对相关信息进行收集、监控和分析，为防范危机发生和减少危机损失提供形式化的可拓处理方法。