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.     

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。     

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。     

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。     

双区间删失数据下基于Stochastic EM算法的比例优势模型的估计研究

潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的研究中,后续时间仅考虑发生右删失或区间删失的研究很多,考虑右删失和区间删失同时存在的研究成果相对较少;此外研究方法大多基于Cox模型.本文在后续时间同时存在右删失和区间删失的这类双区间删失数据下建立比例优势模型,利用Stochastic EM算法处理双区间删失数据并进行极大似然估计.通过模拟研究评估了所提方法在有限样本下的优良性,接着利用该方法分析了AIDS数据.     

集成随机森林和支持向量机的商业银行财务困境预测研究

提出了一种基于随机森林和支持向量机的集成模型来预测商业银行财务困境.结果表明,一方面,与多层感知神经网络相比,支持向量机可以更有效地作为集成学习模型的基分类器,虽然多层感知器神经网络在以往的研究中更多地被用于基分类器.另一方面,与现有的bagging、dagging、multiboost、adaboosting、random subspace等集成学习算法相比,该模型的预测性能明显提高.另一个关键发现是,利用银行业、宏观经济状况和国际金融风险变量补充银行层面的脆弱性,可以显著提高模型在商业银行财务困境预测中的表现.     

中国股市上市公司财务的统计分析

本文从财务年报出发 ,分析沪深两地上市公司财务的基本统计特征 ,并讨论上市公司财务分析的多元统计方法     

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-...     

基于子空间多核学习的企业财务困境预测方法

财务指标的异构性是影响企业财务困境预测精度的重要因素,现有多核学习方法能够用于解决异构数据学习问题。本文首先介绍了子空间多核学习财务困境预测理论框架,在此基础上根据子空间学习的最大化方差准则、类别可分性最大化准则、非线性子空间映射原理,提出了三种子空间多核学习方法,分别为最大化方差投影子空间多核学习、类别可分性最大化子空间多核学习、非线性子空间多核学习。利用采集的我国上市公司数据进行实验,对比所提出的方法同现有代表性财务困境预测方法,并对实验结果进行分析。实验结果表明,本文提出的子空间多核学习财务困境预测框架行之有效,该框架下所构造的子空间多核学习预测方法能够有效地提升财务困境预测精度。     

高新技术上市公司财务特征的实证分析

运用SPSS软件对高新技术企业与非高新技术企业进行财务指标的实证比较研究,得出高新技术上市公司区别于非高新技术上市公司的财务特征,以加强高新技术上市公司的财务冶理。     

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.     

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.     

上市公司财务危机动态预测模型研究

预测上市公司财务危机是投资者、债权人及证券市场监管机构所广泛关注的课题.运用现代资本结构理论和期权模型,以企业“资不抵债”作为上市公司陷入财务危机的标志,利用资本市场的信息指标——股价建立起上市公司动态财务危机预测模型,克服了统计预测方法利用财务报表信息预测的时期性和滞后性的缺陷.     

Computing Estimates in the Proportional Odds Model

The semiparametric proportional odds model for survival data is useful when mortality rates of different groups converge over time. However, fitting the model by maximum likelihood proves computationally cumbersome for large datasets because the number of parameters exceeds the number of uncensored observations. We present here an alternative to the standard Newton-Raphson method of maximum likelihood estimation. Our algorithm, an example of a minorization-maximization (MM) algorithm, is guaranteed to converge to the maximum likelihood estimate whenever it exists. For large problems, both the algorithm and its quasi-Newton accelerated counterpart outperform Newton-Raphson by more than two orders of magnitude.     

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。     

比例优势模型在多结局区间截断数据上的应用

探索比例优势模型在临床医学中常见的多结局区间截断数据中的应用.用条件的逻辑回归方法避免讨厌参数的估计,用牛顿-拉普森算法估计回归系数,用＂夹心方差＂估计量作为参数方差的估计.通过随机模型检验模型应用的有效性.     

基于DEA模型的中国家电上市公司效率实证分析

基于规模报酬可变的DEA模型和Malmquist指数方法,利用中国22家家电上市公司2006-2011年间的截面数据和面板数据,从静态视角和动态视角双维度考察了这一时期中国家电上市公司效率状况.研究发现,2006-2011年期间中国家电上市公司技术效率状况不佳,平均值为0.87,技术效率经历了下降后缓慢上升的趋势;中国家电上市公司动态效率较低,平均增长率为2.3%,且动态效率具有明显的波动性,缺乏持续的增长趋势,技术进步是中国家电上市公司动态效率增长主要动力,技术效率对其增长贡献较小.