基于面板logit模型的上市公司财务困境预测

目前关于财务困境预测的研究大多是局限于截面数据的静态计量和统计模型,忽视了公司的财务状况是不断变化的事实.为了揭示公司财务状况的变化过程,利用面板数据建立了panel logit概率模型.研究结果表明,panel logit模型在预测准确度方面优于普通的logit模型.     

上市公司财务预警的BP神经网络模型的建立及其应用

将BP神经网络方法应用于上市公司的财务预警上,构建了上市公司财务预警模型,不仅能发现企业是否存在风险和企业经营是否偏离轨道,向经营者提出警示,以便及时采取相应管理对策,而且还为广大的投资者和银行在内的债权人判定上市公司质量和经营业绩提供科学的手段和可靠的依据.实例分析表明该模型有效、可行,为上市公司财务预警提供了新的途径.     

基于时间相依Cox回归的动态财务预警模型及实证

本文以中小企业为研究对象,从偿债能力、盈利能力等财务因素,加之公司治理、宏观环境等非财务因素出发,利用共线性检验和时间相依Cox回归构建动态财务预警模型,并与经典的Cox模型、logit模型进行对比分析。本研究的特色有二:一是通过时间相依Cox回归模型,构建随时间而变化的预警指标数据与财务危机之间的函数关系。利用偏似然估计、Breslow估计量分别拟合回归系数和基准危险强度,构建财务预警模型,预测企业在未来一段时间内每个时间点上的财务危机概率。相比于基于传统Cox模型的预警研究仅用一期的截面数据建模,本研究考虑了预警指标的动态变化对财务风险的影响,涵盖了更多的历史信息,达到提高预警精度的目的。二是考虑第一类错误“危机企业判为正常”与第二类错误“正常企业判为危机”给投资者造成的损失差异,衡量预警的“错误成本”,以错误成本最低为目标,反推出财务正常和财务危机之间的预警阈值,实现了对财务危机发生与否的提前预警功能。经过实证,本研究的财务预警模型精度较高,尤其对财务危机企业的正确识别率达到75%。相较于传统的Cox回归、logit模型,危机企业的正确识别率更高、错误成本更低。盈利能力、公司治理水平是对企业财务风险影响最为显著的因素。     

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-...     

基于KMV模型的我国上市公司信用风险研究

在KM V框架的基础上对股权价值计算方法进行了改进,通过改进后的方法,计算出1999年至2006年各年所有上市公司的违约距离、理论违约率、企业价值、股权价值等指标数据.从分析的结果来看,上市公司规模对信用风险有一定影响,上市公司规模越大,信用风险越小,公司规模越小,信用风险越大.从违约风险的变化情况看,2003—2006年上市公司的违约距离呈下降态势,说明近年来上市公司的违约风险加大.对比沪深300上市公司股改前和股改后信用状况,发现股改前后信用状况有显著不同,股改后上市公司的违约风险变大.通过违约距离的敏感性分析,认为股权价值波动率对违约距离最敏感.     

基于比例优势模型的上市公司财务困境预测研究

在激烈的市场竞争中,现代企业非常关注风险管理,注重防范与控制风险,而风险管理的关键是预测与控制财务风险。生存分析模型能动态地预测风险事件发生的概率,本文精比例优势模型应用干我国上市公司财务困境预测,根据边际似然与ALASSO变量选择程序,确定了影响财务风险的主要因素,获得模型参数估计,考察了比例优势模型财务困境预测判断能力,比较了Cox模型和比例优势模型这两种生存模型的财务风险预测效果。结果表明,比例优势模型能展现企业财务困境的发展过程,具有较好的财务困境预测能力。     

基于KMV模型的农业上市公司信用风险测度研究

通过构建改进后的KMV模型,设定三种不同违约情境,对2010-2012年我国农业上市公司的信用风险进行测度与比较研究,并确定其隶属的风险类型,以揭示现阶段农业上市公司的信用状况.研究结果表明:不同农业上市公司的资产价值均高于股权价值,其未来发展具有较好的价值增值空间;农业上市公司的资产价值波动率总体呈下降趋势;农业上市公司信用状况相对较差,且风险类型主要集中于"∩"型和↘型".由此得出农业上市公司未来的发展,应在推进"股权分置"改革、建立可量化的风险管理机制、实现风险管理与业务流程融合等方面采取措施,从而有效降低我国农业上市公司的信用风险.     

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.     

上市公司财务危机预警的实证研究

以是否被特别处理为财务危机标志,利用我国上市公司近几年的年报财务数据,选取了财务危机和健康企业各50家作为开发样本.首先研究了开发样本财务指标的数据特征和财务危机出现前3年内这两类企业的财务指标的显著性差异,其后利用因子分析法筛选了8个指标作为建立模型的自变量,运用Logistic模型构建了上市公司财务危机预测模型,并对估计样本的40家企业进行了检验.实证分析结果表明:其一,我国上市公司财务比率不服从正态分布;其二,尽管我国资本市场的会计数据质量不尽人意,但财务数据仍具有一定的信息含量;其三,利用开发样本构建的Logistic模型在财务危机发生前1年和前2年有比较高回判准确率,估计样本在财务危机发生前1年和前2年有比较高的预测准确率.     

基于KMV模型的我国中小上市公司信用风险研究

经过提高股权价值波动率精度的KMV模型对我国中小上市公司有很强的识别信用风险状况的能力.中小上市公司违约的可能性大于我国大型企业,信用状况不容乐观,整体信用状况在近3年间表现波澜不惊,到2006年违约风险有增大趋势.通过设定两条信用预警线,来监控中小上市公司的信用危机.资产规模对信用风险有显著影响,2004年之后资产规模与违约风险显著负相关,总资产小于3亿元的小公司抗风险能力最差.股份分置改革引起了中小上市公司信用风险短时间的波动,是2006年中小上市公司违约风险变大的重要原因。     

基于财务状况多分类的上市公司财务危机预警

目前的财务危机预警模型大多局限于二分类研究,而公司陷入财务危机往往会经历一个逐步衰败的过程,简单的二分类有时会掩盖某些上市公司财务状况逐渐变差的事实.为了更准确地判断公司的财务状况,将公司分为财务稳定公司、潜在危机公司、财务危机公司和破产公司四类,运用t-2年的财务数据构建了有序多分类logistic回归模型.实证结果表明,模型的预测能力较好,误判成本较低,能提供更加准确的信息.     

KMV模型关系函数推测及其在中国股市的验证

在中国这样一个缺少足够信用数据的新兴市场，KMV模型直接利用股票市场的数据进行信息管理，具有广阔的应用前景。然而，KMV模型σA和σE的关系是随市场不同而变化的。本利用中国股市的数据，得出了适应中国市场的σA和σE的关系函数，初步实现了运用期权理论对中国上市公司的信用风险进行估测，具有相当的理论和现实意义。     

上市公司远期财务危机预测研究

尽管各界对预测企业远期财务危机有着很大需求,该领域的研究一直被这个问题所困惑:究竟哪些指标含有预测企业远期财务危机的重要信息?本文利用财务报表时间序列数据和贝叶斯统计方法设计出了一个这样的指标,用该指标建立的上市公司财务危机预模型具有较高的远期预测正确率。     

基于文本信息的上市中小企业财务困境预测研究

本文通过网络爬虫获取上市中小企业相关的文本信息,包括以年报为代表的信息披露报告和互联网新闻媒体报道的文本内容,采用词袋方法基于不同特征词词表对这些文本内容进行了量化分析,并以财务变量模型为基础对文本信息量化指标在财务困境预测中的作用进行了实证检验,结果表明由信息披露报告构建的管理层语调变量以及由新闻媒体报道构建的报道倾向变量、负面报道比例变量确实可以提高财务困境模型的拟合度和预测能力,而且在对不同类型文本信息的分析应有不同的侧重点。尽管本文针对的是上市中小企业,但并未考虑市场交易信息,因而可以推广到未上市交易的中小企业。