基于内点法的稀疏逻辑回归财务预警模型

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基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究

基于神经网络与逻辑回归的财务危机预警研究财务危机预警是企业和金融机构在经营过程中最为关注和重要的问题之一。

财务危机预警的目标是通过对企业财务数据的分析和评估，及时发现企业财务困境的迹象，并采取相应的措施来避免或减轻危机的发生。

传统的财务危机预警方法主要是基于统计模型和专家经验，这些方法在一定程度上能够发现财务风险，但存在预测准确性低、无法应对复杂的多变因素等问题。

近年来，随着深度学习和人工智能的快速发展，基于神经网络的财务危机预警方法成为研究热点。

神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的数学模型，具有自主学习和适应能力，能够从大量的数据中学习到规律和模式。

与传统的财务指标分析方法相比，神经网络能够更加准确地发现影响财务危机的因素，提高财务预警的精准度和及时性。

在基于神经网络的财务危机预警研究中，最常使用的是多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）模型。

多层感知机是一种前向反馈神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接受财务指标数据作为输入，隐藏层负责对数据进行处理和特征学习，输出层输出财务危机的预警结果。

在构建多层感知机模型时，需要选择适当的输入变量和模型的参数。

一般来说，财务指标的选择应该覆盖资产负债表、利润表和现金流量表等方面，包括偿债能力、盈利能力、运营能力等多个方面的指标。

模型的参数选择包括隐藏层的层数、每层的神经元个数、学习率等。

这些参数的选择需要依据样本数据和实际情况进行调整，以提高模型的预测准确性。

除了神经网络模型，逻辑回归模型也常被用于财务危机预警研究中。

逻辑回归是一种广义线性模型，常用于进行二分类问题的预测。

在财务危机预警中，可以将财务危机和非财务危机分别作为两个类别，通过逻辑回归模型对企业进行分类。

逻辑回归模型的构建需要选择合适的自变量和建模方法。

自变量的选择同样需要包括多个方面的财务指标，以确保模型能够充分地反映企业的财务状况。

建模方法主要包括变量选择、模型拟合和模型评估等步骤。

上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型

型预测精度的同时提高模型了解释性。关键词：财务预警；１Ｌ正则化；逻辑回归；预测精度中图分类号：２５Ｆ７文献标志码：Ａ
在全球经济一体化的趋势下，我国资本市场的快速发展，上市公司的财务质量受到普遍关注。开展上
市公司财务预警研究可以为企业管理者及其利益相关者提供重要的参考依据，对于企业预防和化解财务危机，提高危机预警管理水平有着重要的意义。上市公司财务预警是指应用一定的模型方法，对反映上市公司财务状况的指标和相关数据进行研究和分析，构建合理有效的预警模型对财务危机进行预报。预警指标变量的选择直接关系到预警模型的建立和预报精度，其维度高且相关陛大，包含了许多冗余信息，不利于建模分析，所以通常需要进行变量选择（或称模型选择）。一般的方法独立于模型的训练过程进行变量选择，通常使用检验筛选、最优子集选择和逐步回归等方法寻找对响应变量最具有解释性的变量子集。财务困境建模可以归结于模式识别、数据挖掘等领域的分类或回归问题，通常使用有监督的学习方法。财务困境预警研究多采用多元统计或人工智能方法。。统计模型主要包括多元线性回归模型（ｕｔｍｌ．ｉ
文章编号：０５０２【０１０ —０２０１０ —５３２１）６０４－６
上市公司财务预警的正则化逻辑回归模型
张恒，宾，秦许金凤
（华东交通大学信息工程学院，江西南昌３０１）３０３摘要：于统计学习理论的正则化技术构建Ｌ（范数约束惩罚）则化的逻辑回归（ｏｉｉＲｇｅｓｎ模型，基１一正Ｌｇｓｃｅｒｓｉ）ｔｏ同比建立了ｌｇｓｃｏｉｉ回归模型和Ｌ（范数约束惩罚）ｔ２二正则化的ｌｇｓｃｏｉｉ回归模型，ｔ结合沪深股市ｓＴ公司和正常公司的Ｔ３－年和Ｔ２－年财务数据进行仿真实验用于上市公司财务预警实证分析。实验结果表明Ｌ１正则化的ｌｇｓｃ归模型的有效性，ｏｉｉ回ｔ并且在保证模

Logistic回归模型在上市公司财务预警中的应用

Logistic回归模型在上市公司财务预警中的应用龙松向丽苹（华中科技大学武昌分校，湖北，武汉，430064）摘要：该文以我国A股市场上因“财务状况异常”而被特别处理的制造类上市公司为研究对象，首先利用非参数检验方法对财务危机公司和非财务危机公司的27个财务指标的显著性差异进行了检验，其次利用单变量逻辑回归分析进一步筛选出对模型预测有显著贡献的9个财务指标，然后又利用因子分析方法再次精简变量并避免多重共线性的影响，最终选择3个因子变量作为Logistic模型的自变量，构建了我国制造类上市公司财务危机发生前三年的预警模型，并对所建模型的有效性进行了检验。

关键词：Logistic回归；财务预警中图分类号：O212.4 文献标识码：A文章编号：一、国内外有关研究及其评价自20世纪60年代以来，就有许多学者对财务危机预警问题进行深入的探索，提出了许多财务危机预警模型。

这些模型按构建方法的不同可以分为统计类预警模型和非统计类预警模型两大类。

统计类财务危机预警模型主要包括一元判别模型、多元线性判别模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、生存分析法等。

财务危机预警的非统计方法包括递归划分算法、人工智能、神经网络等，其中较有代表性的是神经网络分析方法。

企业财务风险的实证研究在我国才刚刚起步，尽管资本市场的结构特征与成熟程度不同，国内学者也做出了可贵的探索。

1986年，吴世农、卢贤义1曾介绍企业的破产分析指标和预测模型，引领了我国在这领域的研究。

总的说来，国内外学者对财务危机预警模型大致可以分为：单变量判定模型、多变量判定模型、多元逻辑回归模型。

以上三种模型也代表了财务预警研究方法不断发展和完善的阶段性过程；他们的共同点是都运用了会计数据和财务比率，而从各自的前提假设、适用范围上看，三种模型又各有特点。

通过比较分析可以看出，采用多元逻辑回归模型的效果相对于其它两种模型更具科学性。

第一，Logistic回归对于变量的分布没有具体要求，适用的范围更加广泛第二，具体公司数据带入模型之后得到的是一个概率值，在实际使用中简单方便。

基于Logistic回归分析高校财务风险预警论文

基于Logistic回归分析的高校财务风险预警研究【摘要】文章选取了70所高校作为研究样本和1所高校作为预测样本，在现代财务风险理论的指导下，通过对高校财务风险成因的分析并参考以前的研究成果，选择16个财务指标，筛选出拟进入模型的6个变量，利用logistic回归分析方法建立财务风险预测模型，并进行检验。

通过财务预警模型的构建为高校的财务风险提供有效的预警信号，有利于各利益相关者做出正确的决策，为防范风险提供重要参考。

【关键词】财务风险； logistic回归分析；预警模型一、文献回顾风险预警及控制实施是一种复杂和综合性的管理活动，其理论和实践涉及自然科学、社会科学、工程技术、系统科学、管理科学等多种学科，是一门新的应用经济学理论。

最早研究财务风险预警的论文首推beaver（1966），其选取了几个财务变量针对158个研究样本做出预测，并利用单变量统计模型构建出预警模型。

接下来的学者包括altlnan（1968）、blum（1974）等用多变量分析模型来建立财务风险预警模型。

而后的ohlson（1950）、zmijewski（1954）开始采用logistic模型构建财务预警模型。

由于受证券市场发展的影响，国内对财务风险预警的研究起步较晚。

陈静（1999）使用了27家st公司与同行业、同规模的非st公司作为研究样本。

研究发现：资产负债率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。

其中资产负债率和流动比率在宣布st前一年的误判率最低，而在宣布前两年、前三年时，总资产收益率的误判率较低。

张玲（2000）选取深、沪两市14个行业的120家上市公司作为样本，认为二分类线性判定模型具有超前四年的预测结果。

吴世农、卢贤义（2001）建立了单变量判定模型和线性判定模型、线性概率模型、logistic回归等三种多变量判定模型，比较各种模型在财务困境预测中的效率，认为logistic回归模型在三种多变量模型中预测的准确性最高。

基于Logit模型的上市公司财务预警分析

基于Logit模型的上市公司财务预警分析【摘要】本文基于Logit模型对上市公司财务预警进行分析。

首先介绍了Logit模型的原理和在财务预警中的应用。

然后详细描述了选择的特征及数据收集方法，并进行模型建立与分析。

结果表明，Logit模型在财务预警中具有一定的预测效果。

在结果讨论中，对模型的优缺点进行了深入分析。

本文总结了基于Logit模型的上市公司财务预警分析的启示，并提出了未来研究方向。

通过本研究，可以为投资者和监管机构提供更准确的预警信息，有助于提高上市公司财务风险识别的准确性和及时性。

【关键词】Logit模型、上市公司、财务预警、特征、数据收集、模型建立、分析、结果讨论、启示、未来研究方向、结论总结。

1. 引言1.1 背景介绍上市公司是指在证券交易所上市交易的公司，其财务状况对投资者、政府监管机构以及社会公众具有重要意义。

由于市场环境的变化和公司经营风险的存在，上市公司面临着财务预警的挑战。

财务预警是指通过对公司财务指标的监测和分析，及时识别并预警潜在的财务风险，从而帮助公司及早制定应对措施，防范可能的经营风险。

本文旨在通过对Logit模型的原理、应用以及基于该模型的上市公司财务预警分析进行深入探讨，希望可以为公司管理者、投资者和监管机构提供有效的参考，帮助它们更好地了解和预防财务风险，保障市场的稳定和健康发展。

1.2 研究意义上市公司财务预警是财务管理领域的重要课题，对于投资者、管理者和监管部门具有重要意义。

基于Logit模型的上市公司财务预警分析能够帮助相关方及时发现财务风险，提升决策效率，减少潜在风险。

研究意义主要体现在以下几个方面：基于Logit模型的上市公司财务预警分析可以提高公司的风险管理水平，帮助公司更好地应对市场竞争和不确定性因素，有效降低经营风险。

该研究可以为投资者提供更为准确的投资建议和决策依据，降低投资风险，提高投资收益率。

基于Logit模型的上市公司财务预警分析还可以为监管部门提供科学的监管指导，帮助监管部门更好地监督和规范市场行为，维护市场秩序。

财务风险识别与分析的主要方法

财务风险识别与分析的主要方法一、引言财务风险识别与分析是企业管理中非常重要的一项工作，它可以帮助企业及时发现和评估财务风险，为企业的决策提供参考依据。

本文将介绍财务风险识别与分析的主要方法，包括财务比率分析、财务预警模型、财务风险评估等。

二、财务比率分析财务比率分析是一种常用的财务风险识别与分析方法，通过对企业的财务数据进行比较和分析，可以评估企业的财务状况和风险水平。

常用的财务比率包括偿债能力比率、运营能力比率、盈利能力比率等。

1. 偿债能力比率偿债能力比率反映了企业偿还债务的能力，常用的指标包括流动比率、速动比率、负债比率等。

流动比率是指企业流动资产与流动负债的比率，流动比率越高，企业偿债能力越强。

2. 运营能力比率运营能力比率反映了企业的运营状况，常用的指标包括应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率等。

应收账款周转率是指企业应收账款与营业收入的比率，应收账款周转率越高，企业的运营效率越好。

3. 盈利能力比率盈利能力比率反映了企业的盈利状况，常用的指标包括净利润率、毛利率、资产收益率等。

净利润率是指企业净利润与营业收入的比率，净利润率越高，企业的盈利能力越强。

三、财务预警模型财务预警模型是一种通过建立数学模型来预测企业财务风险的方法。

常用的财务预警模型包括Logit模型、Probit模型、灰色关联度模型等。

1. Logit模型Logit模型是一种常用的二分类模型，它可以通过建立一个逻辑回归模型来预测企业的财务风险。

该模型可以根据企业的财务数据和其他相关信息，计算出企业面临财务风险的概率。

2. Probit模型Probit模型是一种常用的二分类模型，它和Logit模型类似，通过建立一个概率模型来预测企业的财务风险。

Probit模型使用的是正态分布的累积分布函数，可以计算出企业面临财务风险的概率。

3. 灰色关联度模型灰色关联度模型是一种常用的多指标综合评价模型，它可以通过计算指标之间的关联度，来评估企业的财务风险。

基于Z模型的财务预警分析

基于Z模型的财务预警分析财务预警分析是企业管理中非常重要的一环，可以帮助企业发现并应对潜在的财务风险，从而保障企业的健康发展。

而基于Z模型的财务预警分析方法被广泛运用于企业财务管理之中，可以帮助企业发现财务问题，及时采取应对措施。

本文将介绍基于Z模型的财务预警分析的基本概念和方法，并结合实际案例进行分析，帮助读者更好地理解和运用这一方法。

一、Z模型概述Z模型是一种用于财务预警的方法，通过综合考虑企业的偿债能力、盈利能力和偿债风险，对企业的财务状况进行评估，帮助企业及时发现潜在的财务风险。

Z模型由四个指标构成，分别是营运资金周转率、总资产净利润率、权益比率和流动比率。

通过对这四个指标的分析，可以帮助企业了解自身的财务状况，及时发现并解决财务问题。

1. 营运资金周转率：营运资金周转率反映了企业的经营活动效率和资金使用效率。

通常来说，营运资金周转率越高，说明企业的经营效率越高，资金使用效率越好。

但如果营运资金周转率过低，可能意味着企业的资金周转缓慢，资金使用效率低下，存在着资金占用过多的可能性。

2. 总资产净利润率：总资产净利润率反映了企业资产的盈利能力。

如果总资产净利润率较低，可能意味着企业资产的利用效率不高，盈利能力存在问题。

3. 权益比率：权益比率是企业财务结构的重要指标，反映了企业资产的债务负担情况。

如果权益比率较低，说明企业的债务负担较重，财务风险较高。

4. 流动比率：流动比率是反映企业偿债能力的重要指标，如果流动比率较低，可能意味着企业的偿债能力不足，难以应对突发的资金需求。

以上四个指标共同构成了Z模型，通过这些指标的分析可以帮助企业及时发现财务问题，预警潜在的财务风险。

基于Z模型的财务预警分析方法主要包括以下几个步骤：1. 数据收集和整理：首先需要收集企业相关的财务数据，包括资产负债表、利润表等财务报表，对这些数据进行整理和分析，得到相应的指标值。

2. 指标计算：根据Z模型的四个指标，计算企业的营运资金周转率、总资产净利润率、权益比率和流动比率的数值，进而形成Z值。

基于Lasso方法与Logistic回归的上市公司财务预警分析

基于Lasso方法与Logistic回归的上市公司财务预警分析秦璐;靳雨佳;于卓熙【摘要】一般情况下,上市公司财务数据指标越多,预警效果越好,但由于多种因素影响,财务指标过多会导致变量间具有多重共线性。

本文提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。

首先应用Lasso法对高维数据进行变量选择,达到降低数据维度和消除变量间共线性的目的,再用Logistic回归法实现对上市公司财务状况的预警。

仿真实验结果表明,本文提出的方法能够有效地消除数据的冗余性,提高预警的精确性,为企业经营者提供有效的参考意见。

【期刊名称】《应用数学进展》【年(卷),期】2017(006)004【总页数】12页(P572-582)【关键词】高维数据;Lasso方法;Logistic回归;财务预警【作者】秦璐;靳雨佳;于卓熙【作者单位】[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春;;[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春;;[1]吉林财经大学管理科学与信息工程学院,吉林长春【正文语种】中文【中图分类】F2近几年，我国A股市场中出现的一些上市公司，由于各种财务问题被证券交易所执行特别处理(Special Treatment, ST)。

被特别处理的股票，除了涨跌幅度受限制以外，证监会要求在其股票名称前加上提醒性注释“ST”。

此外，这些上市公司的中期报告必须审计。

如果一个ST企业持续亏损，那么它将面临退市的风险。

因此，利用上市公司财务数据，建立有效、稳定的财务危机预警模型具有重要的现实意义，为企业投资者制定合理的财务制度，锁定财务风险提供有价值的参考。

本文根据上市公司财务数据的特征，将Lasso方法引入到财务危机预警模型中，与Logistic回归进行有机结合，提出一种基于Lasso方法的Logistic回归上市公司财务预警模型。

仿真实验结果证明了本文所提出的方法能够提高预警的准确性，有效地反映上市公司财务危机状况，为上市公司财务预警提出新的方法。

财务困境预警模型分析及比较

来校正线性概率函数的缺点 ,通过转换得 :
Ｐｉ＝Ｆ(
Ｚｉ) ＝
１１＋ｅ－２ｉ
Ｌｏｇｉｔ模型参数的估计运用最大似然估计法,假设企业财务陷
入困境的概率为Ｐ,如果Ｐ＞０．５,则企业财务陷入困境的概率比较
大;如果Ｐ＜０．５,则表示企业财务处于健康状态的概率比较大。
据的收集和分析工作 ;第二 ,多元线性模型建立在统计和数学的基
础上 ,本身就有一个很严格的假设条件 ,即要求样本组内分布为近
似正态分布 ,组内斜方差矩阵相等 ,而在实际判别分析的操作中,
信息系统的开放性、信息的分散性以及数据的共享性极大地改变了以往封闭集中状态下的运行环境。但是 ,信息系统中未经授权的人员有可能通过计算机和网络浏览全部数据文件 , 复制、伪造、销毁企业重要的数据 ,网络开放的环境很难避免非法侵扰 ,信息系统很有可能遭受非法访问甚至黑客或病毒的侵扰。所以要特别注意信息系统的安全。
为了克服多元线性判别方法的局限性, 多元回归判别方法被
引入财务困境预警研究。该判别方法是用来分析选用样本在财务
失败概率区间上的分布以及两类判别错误和分割点的关系, 其目
标是寻求观察对象的财务状况和经营风险。多元回归模型包括多
元逻辑回归( Ｌｏｇｉｔ) 和多元概率比回归( Ｐｒｏｂｉｔ) 。
( 一) 多元逻辑回归模型该方法假设条件发生的概率符合逻
三、加强内部审计在信息与沟通中的监督作用确保内部控制制度的切实执行且执行效果良好, 必须有良好的监督约束机制, 内部审计机构在其间便发挥着重要的内部监督作用。集团公司的内部审计应该根据自身的特点建立风险管理模型 ,选择由集团公司董事会领导下的审计委员会,或由集团公司董事会和总经理领导下的审计委员会模式, 以保证内部审计的独立性与客观性。目前 ,内部审计的重点已经由财务审计变为经营审计和管理审计, 内部审计所提供的信息也是集团公司信息与沟通的重要组成部分。内部审计人员除了要及时、准确地向集团公司管理层报告有关差错防弊、资产保全等信息 ,还要根据已经掌控的信息对信息质量进行评价 ,对信息传递和沟通的有效性发表意见 ,然后针对信息质量、沟通方式以及控制缺陷提出建设性的意见和改进措施, 并协助集团公司信息系统的管理人员更有效地管理和控制各项活动 ,不断对管理信息系统进行完善。内部审计人员还应对集团公司的方针、政策、制度在各部门各单位的履行情况进行审计 ,

财务危机预警的Logistic实证研究

财务危机预警的Logistic实证研究【摘要】本文通过Logistic实证研究，旨在构建有效的财务危机预警模型。

首先对财务危机预警模型进行构建和理论分析，然后应用Logistic回归模型进行实证分析。

数据来源与样本选择严谨，实证分析结果表明该模型在财务危机预警方面具有较高的准确性。

结论部分总结了对财务危机预警的启示，并指出了研究的局限性和未来研究方向。

本研究对于提高企业财务危机预警的准确性和效率具有重要的实践意义和指导作用。

【关键词】关键词：财务危机预警、Logistic回归模型、实证研究、数据分析、风险管理、模型优化、研究意义、研究局限性、未来研究方向。

1. 引言1.1 研究背景财务危机是企业经营过程中常见的风险之一，一旦发生财务危机，将给企业带来严重的经济损失甚至导致破产。

财务危机预警成为企业管理者和投资者关注的焦点。

财务危机预警是指通过监测和分析企业财务数据，及时识别出企业潜在的财务风险，从而采取相应的措施避免财务危机的发生。

财务危机预警的研究旨在探讨如何通过有效的监测指标和预警模型来提前预知企业财务危机的可能性，为企业决策提供参考和支持。

在当前经济环境下，企业面临的外部环境变化和市场竞争日益激烈，财务危机预警显得尤为重要。

本研究旨在通过Logistic实证研究，构建财务危机预警模型，利用大量的财务数据和统计方法，对企业财务状况做出准确的预测和分析。

通过对实证分析结果的观察和总结，提供对财务危机预警的启示，同时也对研究的局限性和未来研究方向进行探讨，以期为企业管理者和学术研究者提供参考和借鉴。

1.2 研究目的研究目的是为了探讨财务危机预警的有效性和准确性，帮助企业及时发现风险，采取相应措施，避免财务危机的发生。

通过构建Logistic回归模型，分析影响企业财务状况的关键因素，从而提高预警的准确性和及时性。

本研究旨在为企业提供科学、可靠的财务风险识别和预警工具，帮助企业建立稳健的财务管理体系，提高经营效率和盈利能力。

基于逻辑回归模型的企业财务风险预警

【摘要】通过财务风险预测模型的研究，可以帮助管理层、债权人、股东等利益相关者根据上市公司财务报表、事务所等相关数据推定公司财务风险值，这对于监督企业正常运行以及维护各相关者利益有重要作用。

本文以我国2019—2021年间科创板软件与信息技术服务业的上市公司为研究对象，利用企业财务指标和非财务指标，建立了财务风险预警体系，运用因子分析法进行预测变量降低维度，并进行了数据标准化处理，最后基于逻辑回归方法构建了预测模型并检验模型的精度。

结果显示模型预测准确率为93.5%，达到了令人满意的预测效果。

【关键词】财务风险；非财务指标；逻辑回归模型一、引言软件与信息技术服务业（包括信息软件和新兴技术软件等）是新一代信息技术的灵魂，是数字经济发展的基础，是制造强国、网络强国、数字中国建设的关键支撑。

发展软件与信息技术服务业，对于加快建设现代化产业体系具有重要意义。

工业和信息化部印发了“十四五”软件与信息技术服务业发展规划，规划中显示软件与信息技术服务业规模效应显著增长，业务收入年均增长率达13.8%，全国软件著作权较5年前翻了5倍，收入超千亿企业超过10家，工业互联网平台近100个，连接设备数量超7000万台。

与此同时，我国软件与信息技术服务业高质量发展仍面临诸多挑战。

少数上市企业因为管理或操作的问题，遭遇了财务困境，甚至因为财务风险而变成ST 公司或PT 公司，严重影响了这些企业的信誉和流通值，同时也给投资者带来了巨大的恐慌和经济损失。

二、财务风险预警概述企业的财务危机是一个从量变到质变、循序渐进的过程，起初某个经营指标出现异常，逐步走向更大的危机。

全面系统地观察企业财务特点，在源头采取防控措施，才能有效避免企业进入无法挽回的境地。

因此，建立系统全面的财务预警机制尤为重要。

综合过往的财务风险预警研究发现，对财务风险预警的研究主要包括2个方面：财务风险预警方法的研究和财务风险指标的研究。

财务风险预警方法又包括定性和定量的分析方法。

基于logistic回归的上市公司财务危机预警模型

基于ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归的上市公司财务危机预警模型作者：党正磊来源：《经济研究导刊》2008年第06期摘要：国内外所有关于财务危机预警问题的研究，主要涉及到两个方面的问题：一是财务危机概念的界定；二是预测变量（判别指标）的选择和预警模型的建立（企业财务危机是一个连续的动态过程，并直接表现为绩效指标的恶化，因此，可通过一定的财务指标来构造企业的财务预警模型）。

运用中国上市公司的财务指标数据及因子分析和Logistic回归等方法构建基于上市公司的财务危机预警的Logistic模型，经过检验，具有一定的实际应用价值。

关键词：因子分析；财务危机预警；ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归中图分类号：F830.9文献标志码：Ａ文章编号：1673－291Ｘ（2008）06－0092－04纵观国内外所有关于财务危机预警问题的研究，主要涉及到两个方面的问题：一是财务危机概念的界定；二是预测变量（判别指标）的选择和预警模型的建立（企业财务危机是一个连续的动态过程，并直接表现为绩效指标的恶化，因此可通过一定的财务指标来构造企业的财务预警模型）。

本文根据我国上市公司公布的财务数据（我国非上市公司的财务数据因为涉及到商业机密以及不容易获得或者暗箱操作较多等原因而不作为分析的依据），坚持定量分析和定性分析相结合的原则，选用Logistic回归分析来构建财务危机预警模型。

结合国内外在该领域的研究成果，对以上两个问题做出了回答。

一、财务危机概念的界定结合前人的分析，并根据我国上市公司的实际情况，我们将上市公司因财务状况异常而被“特别处理”（ST公司）认定为公司发生了“财务危机”。

理由如下：第一，尽管将企业依据《破产法》提出破产申请作为企业陷入财务危机标志是西方学术界的普遍做法，但在我国虽然《企业破产法》早在1986年颁布，1988年11月1日开始试行，但迄今为止，还没有一家上市公司破产的案例，况且在现阶段，上市资格仍然是一种珍贵的“壳”资源，即使上市公司面临破产危险，也会有其他公司将其接收（即所谓的买壳上市），不大可能出现申请破产情况。

Lasso在广义线性模型中的应用基于Logistic回归方法的财务预警模型

Ⅰ
万方数据
Abstract
Abstract
Nowadays, the companies must manage to survive in the increasingly severe situations and take the risk of bankruptcy. An increasing number of companies go bankrupt due to the bad management and thus it is extremely necessary to construct a financial distress early-warning system to help the managers avoid the financial distress or even bankruptcy. By using a method called Lasso which can make the variable selection, this paper constructs a financial distress early-warning system based on Logistic regression. So the paper consists of three parts, where the main result is given in the third part – the construction of the financial distress early-warning model and the first two parts provide the theoretical basis for the third part. In the first part, the main idea of a very popular variable selection method called the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso), is introduced. In the second part, the definitions and properties of the generalized linear models (GLM) including the logistic model, as well as the application of the Lasso in the GLM are discussed. In the third part, first, the comparison of the linear regression models and the logistic models is provided and the applicability of the logistic model in the early-warning system is illustrated. Then, based on the financial data of one year and two years before special treat, the Logistic model is constructed using the Lasso. The prediction results provide that the model which is conducted by data of two years before special treat is more reasonable. Comparing the Logistic regression models based on the lasso penalty and the elastic net penalty, though the elastic net penalty is more suitable for this case in theory, the prediction results for the ruin probabilities of these two modes show that the Logistic regression model based on Lasso penalty is more suitable for the financial distress early-warning model. Key Words: Lasso; elastic net; generalized linear models; logistic regression; the financial distress early-warning model

基于LOGISTIC回归下财务风险预警模型的构建

基于LOGISTIC回归下财务风险预警模型的构建摘要：财务预警模型构建对企业的经营营运有着重要的指导意义，对企业财务工作人员与管理者的管理方针有着很强的影响。

文章总结了以往的预警模型的构建，并运用逻辑回归得出了较实用的预警模型。

关键词：财务风险 logistic回归独立样本t检验中图分类号：f275 文献标识码：a文章编号：1004-4914（2013）07-106-02随着市场经济的不断发展，我国的金融市场规则也愈发完善。

不少公司也因为扩张速度过大，经营不善等原因陷入财务困境之中。

不少学者开始研究判别企业的财务风险预警模型。

从最初的单因素判定模型到借鉴z-score方法改进系数与变量得出的改进z分法，再到主成分回归得出判定模型。

同时另外一些学者使用单位概率模型，利用逻辑回归或probit回归，得出概率模型判定企业陷入财务困境中的概率。

一、回归方法的简介与选择回归分析中拟合程度较好的偏最小二乘法与岭回归不太适用于财务预警模型的构建。

因为偏最小二乘法与岭回归虽然对模型的拟合程度较高，但由于各自的方法较为繁琐，其中的个别系数需要人为判断，因此两种方法对财务风险模型的构建不是很成熟。

岭回归的k系数就是人为得到的，k值越大则回归系数比较平稳，但误差也随之增大，因此在较复杂的多变量模型中岭参数的k值确定较难。

本文中采用比较成熟的单位概率模型中的逻辑回归进行构建模型。

它是含定性变量的模型。

由于线性回归中的基本假设之一，就是因变量是随机的。

然后一个企业是否陷入财务困境只有两种情况，显然不是随机的，因而不能直接采取线性模型进行拟合。

由于定义企业陷入财务危机的情况为0，财务状况良好的情况为1，使得y值只有两个可能性，即0与1。

在这种情况下一般的线性模型yi=β0+β1x1不符合一般假设，但yi的均值有着比较特殊的意义，yi是0-1型分布，它有如下的分布律：p（yi=1）=πi，p（yi=0）=1-πi。

因此有y的期望值为，e（yi）=1*πi+0*（1-πi）=πi。

财务危机预警模型国内外研究现状文献综述

财务危机预警模型国内外研究现状文献综述财务预警模型在我国上市公司的适用性比较研究随着我国资本市场的不断发展与完善，对上市公司财务危机及其预警的研究越来越引起重视。

本文旨在探讨财务危机预警模型在我国上市公司中的适用性，并综述国内外研究现状。

一、国外研究现状早在20世纪30年代，西方学者就陆续开始研究企业财务危机预警问题，并提出了各种不同的财务危机预警方法和模型，其中包括定性分析和定量分析。

定性分析方法主要包括标准化调查法、四阶段症状分析法、流程图分析法和管理评分法等。

其中，四阶段症状分析法将企业的财务危机划分为四个阶段，即财务危机的潜伏期、发作期、恶化期和实现期。

管理评分法由美国的Argenti(1977)提出，他提出财务危机成因的模型，并强调管理层在其中的作用。

其模型总分值为一百分，得分一旦大于25分，公司就有可能陷入财务危机，18-25分为灰色区域。

由于定性分析主观性过强，因此国外很多学者开始转向定量分析方法和模型的研究，陆续提出了很多企业财务危机预警定量分析模型，主要有一元判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑模型、人工神经网络模型和多元概率比回归模型。

一元判别法又称为单变量财务危机预警模型，是用单个财务变量对企业的财务状况进行检验。

FitZpatriCk(1932)最早开展单变量财务危机预警模型研究，结果表明预测准确率最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个财务指标。

Beaver(1966)发现现金流量/债务总额、资产收益率、资产负债率三个财务指标的预测准确率是最高的，现金流量/债务总额在企业破产前一年预测准确率高达87%，资产收益率的准确率达到了88%。

然而，单变量模型无法全面地反映企业财务状况，因此逐渐被多变量方法所替代。

2、多元线性判别模型是一种用于财务危机预警研究的方法。

Altman(1968)引入了这种方法，通过计算一个总的判别值-Z值来预测企业是否会破产。

该模型使用了息税前利润/资产总额、股票市值/负债总额和销售收入/资产总额三个指标，它们在财务危机预测中表现最好。

财务危机预警模型_Z计分模型的应用分析_陈娟

财务危机预警模型_Z计分模型的应用分析_陈娟随着市场经济的发展，企业的生命周期也越来越短，市场的竞争日益激烈，许多企业陷入了财务危机的险境。

因此，如何及时有效地预警并避免财务危机，成为了许多企业所关注的问题。

财务危机预警模型是在企业财务状况发生异常时，通过对企业财务数据进行分析和评估，发现企业财务危机的可能性，及时采取措施避免财务危机的一种方法。

其中，Z计分模型是财务危机预警模型的一种常用方法。

Z计分模型是由美国学者Altman于1968年提出的，通过对企业财务指标进行综合评估，给予企业一个综合评分，从而判断其财务健康状况。

该模型主要是通过对企业财务数据进行分析，利用线性判别分析的方法，建立起一个数学模型，用于预测企业未来一段时间内的财务状况。

Z计分模型将企业财务指标分为五个方面，分别是流动性、资本结构、盈利能力、财务稳定性和运营效率。

具体来说，流动性包括了流动比率和速动比率；资本结构包括了资产负债率和净资产负债率；盈利能力包括了销售利润率、总资产利润率、资本利润率和营业利润率；财务稳定性包括了应付利息倍数和股东权益比率；运营效率包括了应收账款周转率、存货周转率和总资产周转率。

通过对这些财务指标的权重加权，计算出企业的Z得分，并根据Z得分的高低，判断企业的财务状况。

Z计分模型的应用，在预测企业财务状况方面具有较高的准确性和可靠性。

其优点在于，具有数据量大、判断准确等特点，能够及时发现企业的财务问题，预警企业财务风险，避免财务危机。

此外，Z计分模型适用性广，不仅适用于大型企业，也适用于小型企业和中小企业。

而缺点在于，Z计分模型仅仅是一个数学模型，而企业财务状况的复杂性和多变性，需要在实际操作中根据具体的经济环境和管理决策作出相应的权衡和调整，因此Z计分模型应用时还需结合实际情况进行有效的分析和决策。

综上所述，Z计分模型在财务危机预警领域中发挥着重要的作用，但在使用时需考虑其局限性，应结合企业的实际情况进行有效的分析和决策，以更好地预测企业的财务状况，防范财务风险。

基于KNN和Logistic回归方法的财务预警模型比较

基于KNN和Logistic回归⽅法的财务预警模型⽐较７４商业时代（原名《商业经济研究》）２００８年１３期基于ＫＮＮ和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归⽅法的财务预警模型⽐较着我国经济的发展，利⽤财务预警模型可更好的预测上市公司财务危机的发⽣。

本⽂引⼊了⼀种⾮参数的判别⽅法Ｋ近邻法，为了更好的反映和⽐较预警模型构建的效果，也采⽤了Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归构建模型进⾏对⽐。

样本选取及研究假设（⼀）样本选择本⽂的样本原始资料均来⾃于ＷＩＮＤ数据库，从中选取了２００４￣２００６年度所有被实施ＳＴ的公司财务数据。

参考吴世农、卢贤义（２００１）的研究，本⽂⾸先剔除了由于以下四个⽅⾯原因被实施ＳＴ的公司样本：出现其它异常状况，实施特别处理；在法定期限内未依法披露定期报告；被注册会计师出具⽆法表⽰意见或否定意见的审计报告；在规定期限内未对存在重⼤会计差错或虚假财务会计报告进⾏改正。

在抽取正常公司样本⽐率选择的问题上，考虑到Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数的对称性质以及国外相关⽂献的实践经验，本⽂采⽤１：１配对抽样的⽅法，基于⾏随■宁静鞭（复旦⼤学管理学院上海２００４３３）◆中图分类号：Ｆ２７５⽂献标识码：Ａ业优先抽样原则选择被ＳＴ公司的配对样本构成研究总体。

在进⾏配对样本抽取时，对于未能取得配对样本的ＳＴ公司进⾏了剔除处理，得到的⾏业优先总体为１６８家，２００４年３６家，２００５年４６家，２００６年８６家。

当公司为被实施ＳＴ的公司时，⽤⽰性变量“１”来表⽰，否则则为“０”。

本⽂参考ＡｍｙＨｉｎｇ－Ｌｉｎｇ　Ｌａｕ（１９８７）提出的测试样本选择⽅法，使⽤年份作为区别建模样本和测试样本的原则，将２００４￣２００５年选择出来的配对样本作为建模样本，⽽将２００６年选出的样本作为测试样本。

（⼆）模型预测时段本⽂所研究的财务预警模型的时间跨度为４年，即从公司被ＳＴ起往前追溯三年。

本⽂把公司被ＳＴ这⼀事件的时间定为Ｔ时刻，之前⼀年为第Ｔ－１年，以此类推。

5种企业财务危机预警模型的比较

5种企业财务危机预警模型的比较2011-10-12 10:50:53 清华大学领导力培训大家论坛随着我国市场经济体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。

构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。

近年来，除了沿用传统的经验判别与定性分析方法外。

企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。

财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。

其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。

本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。

一、单变量预警模型单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。

Beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以企业财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。

随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。

并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。

得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。

其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。

“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。