我国财务风险预警模型研究文献综述
财务风险预警是借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法,对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,以发现企业在经营管理活动中潜在的财务风险,并在危机发生之前向企业经营者发出警告,督促企业管理当局采取有效措施,避免潜在的风险演变成损失的一种预警方式。
才开始。吴世农、黄世忠(1986)曾撰文《中国经济问题》介绍企业破产的财务分析指标及预测模型:国家自然科学基金委员会管理科学组先后支持佘廉等人从事企业预警研究,并于1999年出版了企业预警管理丛书,之后我国学者真正开始了对财务预警的研究,并取得了一定的成果。第1页
型。分别以公司被st的前一年、前两年、前三年的财务数据为
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基础,运用判别分析法做了实证研究。在单变量分析中,发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个指标中,流动比率和负债比率误判率最低。型:同。x3=(税后净收益+折旧)/平均总负债,它是一个现金流量变量,是衡量企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务能力的重要指标。x5=(税后净收益+利息+折旧)/平均总资产,测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力(其中的 第2页
利息是指企业利息收入去利息支出后的余额)。相对于z分数模型,它可以更准确地预测出企业是否存在财务风险。
家公司进行模型进行检验,发现模型具有超前四年的预测结果。此外,采用mda建模的学者还有黄岩和李元旭(2001)、尹侠等(2001)、向德伟(2002)、卫建国等(2002)、杨淑娥和徐伟刚(2003)、唐振宇等(2004)以及贲友红(2005)。
好程度设定风险警戒线,以此对分析对象进行风险定位与决
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策。吴世农、卢贤义(2001)选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本,首先应用剖面分析和单变量判定分析研究财务困境出现前5年内这两类公司每一年的21个财务指标的差异,最后选定6个财务指标作为预警指标,应用fisher线性判定分析、多元线性回归分析和logistic回归分析三种方法分别建立了三种预警模型,并指出应用引入二次项和交叉项进行建模;陈晓和陈治鸿(2000)、宋力和李晶(2004)对财务数据进行调整后建模;张鸣和程涛(2005)、梁琪(2005)、张扬(2005)通过利用主成分分析法对logistic方法进行降维、解决共线性问题后进行了建 第3页
模;顾银宽(2005)则基于jackknife检验进行了建模,均提高了模型预测的准确率。指标超过传统预测方法,较好地解决了大规模样本集应用问题。模式,利用不断重复的训练过程,使本身能够透过经验的积累达到学习的效果。性映射能力,其学习经验的能力强:学者杨保安等(2001)将bp神经网络分析方法运用到银行财
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务预警的分析中,构建了非线形财务预警模型。回归分析法基础上,探索应用人工神经网络法进行财务危机预警的研究。结果表明,人工神经网络法的预测准确率高于前两种方法的预测准确率。谢纪刚(2004)等人使用分类集成的方法进行财务危机预警研究,结果发现该方法的预测准确率 第4页
可达到86%。并使用76家制造业上市公司作为检验样本,建立了制造业上市公司财务危机预警模型。其研究结果表明,与没有区分行业的通用财务危机预警模型相比,分行业的bp神经网络财务危机预警模型的预测准确率较高,能为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供更可靠的依据。的算法,通过以我国上市公司财务数据为基础进行的实证分析表明,这种模型具有预测精度高、学习和泛化能力强、适应性广的优点,为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径。张林(2004)采用cbr技术构建了企业财务预警系统,为企业财务危机的警度测控、警兆辨识以及防警排警等
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提供了新的思路。分析。对此进行的实证研究表明,混合模型比单个方法模型相有着更高的准确型。如:徐勇(2007)以沪深两市制造业上市公司为样本,通过fisher线性判定分析法和logistic回归分析法对我国制造业上市公司财务危机预警模型进行研究。该 第5页
研究考虑到了财务指标行业性差异,选择制造业上市公司作为样本,可使研究结果更具针对性。络模型等非统计智能模型,从单一模型的研究到混合模型及其比较研究,从以财务指标为基础的研究到引入非财务指标的研究,财务危机预警模型的研究受到了国内实务界和学术界的高度重视且取得了重大进展。测精度。当前对财务危机预警模型的研究大多数偏重用财务指标来构建模型,而非财务因素指标不仅在数据上收集困难而且不易测评。②国内学者对这些模型的研究都是通过实证研究得到的,缺乏理论的指导,研究者在选择变量的时候也受到自身价值判断的影响。③在国内现有的财务预警研究中,指标的选择往往基于一般的财务理论、风险理论和
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管理理论,有时甚至取决于研究者的直观判断以及资料的可获得性,众多研究者还没有找到令人信服的财务风险和预警理论来支撑所建立的预警模型,由此造成了各种财务预警模型的预警结论不一致。引进更有效的预测变量,而且国内研究对现金流量指标的重视程度也不够,这些都是我们未来需要进一步研究的方向。 第6页第7页
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