财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较-文档资料
财务困难模型分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着市场竞争的加剧和全球经济形势的变化，企业面临着前所未有的财务压力。
财务困难已成为许多企业发展的瓶颈，甚至导致企业破产。
为了帮助企业更好地应对财务困难，本文通过对财务困难模型的分析，探讨企业财务困难的原因、表现及应对策略。
二、财务困难模型概述1. 财务困难模型定义财务困难模型是指对企业财务状况进行系统分析的一种方法，旨在揭示企业财务困难的原因、表现和应对策略。
该模型以财务指标为依据，通过对企业财务数据的深入挖掘，为企业提供财务困境预警和解决方案。
2. 财务困难模型构成财务困难模型主要由以下几个部分构成：（1）财务指标体系：包括偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力等指标。
（2）财务困难原因分析：从内部因素和外部因素两个方面分析企业财务困难的原因。
（3）财务困难表现分析：从财务指标变化、经营状况、市场表现等方面分析企业财务困难的表现。
（4）应对策略：针对企业财务困难的原因和表现，提出相应的解决方案。
三、财务困难原因分析1. 内部因素（1）经营决策失误：企业领导层在经营决策上缺乏远见，导致投资失误、市场定位错误等。
（2）管理不善：企业内部管理混乱，效率低下，成本控制不力。
（3）技术创新不足：企业缺乏技术创新，产品竞争力下降，市场份额减少。
（4）人才流失：企业人才流失严重，导致企业核心竞争力下降。
2. 外部因素（1）市场竞争加剧：市场竞争日益激烈，企业面临巨大的生存压力。
（2）宏观经济波动：宏观经济波动导致市场需求变化，企业难以适应。
（3）政策法规变化：政策法规变化对企业经营产生不利影响。
（4）金融环境变化：金融环境变化导致企业融资困难，资金链断裂。
四、财务困难表现分析1. 财务指标变化（1）偿债能力下降：流动比率、速动比率等指标下降，表明企业短期偿债能力不足。
（2）营运能力下降：应收账款周转率、存货周转率等指标下降，表明企业资产运营效率降低。
（3）盈利能力下降：毛利率、净利率等指标下降，表明企业盈利能力减弱。
经典参考资料中国上市公司财务困境预测模型比较研究
经典参考资料中国上市公司财务困境预测模型比较研究—来自中国上市公司的阅历证据徐广成〔商学院，财务管理，2007000567〕内容摘要财务风险预警是金融范围一个重要的研讨课题。
自上世纪60年代以来，随着企业破产效果的日益严重，各国学者纷繁试图经过定量剖析对企业破产提早作出预测。
近五十年来，从多元判别剖析等线性预测模型，到以神经网络模型为代表的各种非参数预测模型，相关的研讨效果层出不穷。
但是，在国际对公司财务风险预警的研讨才刚刚起步，其主要缘由是1993年7月1日之前我国并没有实施一致的会计准那么，缺乏牢靠的规范的研讨数据。
因此，研讨如何应用国外现有的研讨效果，结合中国的实践对企业破产作出准确的预测，是摆在我们面前迫切需求处置的效果。
中国证券市场历经十三年的开展，规模日益壮大。
面对这么庞大的市场，假设能借助财务风险预警模型对上市公司的财务危机提早作出预测，不论关于监管者、银行、上市公司或许投资者来说，都具有重要的意义。
本文以中国上市公司作为研讨对象，将公司因财务状况异常而被特别处置〔ST〕作为企业堕入财务困境的标志，采用逐渐判别剖析方法挑选自变量，并应用多元判别剖析〔MDA〕、Logistic回归和BP神经网络三种方法停止财务风险预警，比拟其预测结果。
研讨发现，速动比率、营运资本/活动资产、利息保证倍数、总资产周转率、营业支出净利润率、活动资产净利润率和主营业务利润/利润总额等财务目的具有较强的预测才干；比拟三种方法，发现BP神经网络的预测才干最强，Logistic回归模型的预测才干次之，多元判别剖析的预测效果最弱；采用BP神经网络模型可以在上市公司被ST的前3年以87％的准确率预测出企业行将堕入财务困境。
本文共分四章，引言局部引见研讨背景和研讨意义；第一章是国际外财务风险预警研讨概述；第二章引见本文的主要设计，包括研讨样本、财务目的的选取和模型的构建；第三章对实证研讨的结果停止剖析，比拟了多元判别剖析、Logistic回归和BP神经网络三种方法的预测效果；第四章是研讨结论。
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) ＝
１ １＋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 ,
财务困境预测模型比较研究
财务困境预测模型比较研究
摘要
企业财务困境预测作为一个重要的管理课题，近期引起了国内外学者及企业界热议。
本文就目前比较流行的财务困境预测模型（即多元线性回归模型、Logit模型、Cox模型和决策树模型）的研究进行梳理，对各模型特点、特征及其实用性进行讨论。
分别从模型的定义、拟合方法以及优势和劣势等几个方面，对这四种模型进行了详细介绍和对比分析。
结果表明，多元线性回归模型在建模准确性方面具有优势，Logit模型具有改变变量指标的灵活性，Cox模型在考虑时间因素方面有更好的表现，而决策树模型在处理复杂问题以及解释结果方面有更大的作用。
从而提出了不同预测模型应用在企业财务困境预测过程中综合参考的建议，以便为企业的财务风险控制提供建议。
关键词：企业财务困境；财务困境预测；多元线性回归模型；Logit 模型；Cox模型；决策树模型
1绪论
企业财务困境预测是检测企业长期经营的风险，及时调整经营方式，有效防范财务风险的一项重要管理课题。
财务困境预测模型综述
财务困境预测模型综述【摘要】财务困境预测一直是财务界的研究热点。
文章梳理了相关财务困境预测模型的发展脉络，对传统的和现代的财务困境预测模型进行了系统的评述，并对未来财务困境预测的研究作了展望。
【关键词】财务管理；财务困境；预测模型一、引言财务困境预测是财务管理活动的重要环节，目的是找出财务困境的作用机理，以预测公司的财务状况。
财务困境预测模型的研究一直是财务困境研究的重点内容。
目前，单变量模型、多元线性判别分析、LOGIT模型、人工神经网络、支持向量机等已成功应用于财务困境的研究。
二、财务困境的定义关于财务困境（或财务危机），由于其引致变量的复杂性，对其定义还没有一个普遍的共识，大多数学者都是从自身研究取样的角度，来定义财务困境的相关内涵。
早期对财务困境的定义即为企业破产（Fitzpatrick，Winakor，smith，Foulke，Merwin），随着研究的进展，Beaver（1966）在研究财务困境模型时加入了拖欠债务的公司和拖欠优先股股利的公司，丰富了财务困境的内涵。
Amy Hing-Ling lau（1987）将企业财务状况划分成不同的阶段，将取消或减少股利到破产清算划分为困境期。
在国内，财务困境公司一般是被ST的公司（陈静，1999；吴世农、卢贤义，2001等）。
彭韶兵、邢精平（2005）把从资金管理技术性失败到大规模重组作为财务困境的阶段。
吴星泽（2011）在加入了利益相关者的前提下，将危机力量导致的支付能力不足视为财务困境。
虽然该定义考虑了利益相关者，但仍局限在现金流层面考虑财务困境。
笔者认为，企业出现下列事项就应当视为发生财务困境：税息折旧及摊销前利润（EBITDA）小于利息费用、存量破产、流量破产、债务违约、财务异常和其他异常等。
三、预测变量的选择（一）变量的分类财务类指标是最常用的一类衡量财务困境的指标，它是将财务指标作为预测模型的解释变量进行预测（Fitzpatrick，Altamn，Olhson，Odom et al.）。
上市公司财务困境预测模型比较研究
支持 向量机 （ ｕ ｐｒ Ｖ ｃｏ Ｍ ｃ ｉ ，Ｓ Ｍ） 是 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ａ ｈ ｅ Ｖ ｒ ｎ 在统 计学 习理论 的基础 上 发 展起 来 的 一种 新 的机 器
学 习方法 。它基 于 结 构 风 险最 小 化原 则 ，尽 量 提 高 学 习机 的泛 化 能力 ，具 有 良好 的推 广性 能 和 较 好 的 分类精 确性 。另 外 ，支 持 向量 机 算 法 是一 个 凸 优 化 问题 ，局部最 优 解 一定 是 全局 最优 解 ，这 些 特 点都 是包括 神经元 网络在 内 的其他 算法所 不具备 的 。
Ｃｏ ｐ ｒ ｔｖ ｕ ｉ Ｍ ｏ ｅｓ ｏ ｎａ ｃａ ｓｒ ｓ ｅ ｉ ｔｏ ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ Ｌｉｔ ｄ Ｆｉｍ ｓ ｍ ａ ａ ｉ ｅ Ｓｔ ｄｙ ｏ ｌ ｄ ｌ ｆＦｉ ｎ ｉｌＤｉｔ ｅ ｓ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｒ
ＹＡＮＧ Ｊａ ｈ ｉ ｉｎ ｕ ，ＣＨＥ ｈ ｗ ｎ Ｎ Ｃ ｉｅ
一
传 统 的 统 计 模 型 包 括 多 元 判 别 分 析 模 型 （ Ａ）和对 数 回归 模 型 （ ｏｉｉ Ｒ ｇｅｓ ｎ 等 ， ＭＤ Ｌ ｇｓｃ ｅｒ ｉ ） ｔ ｓｏ 其 中以 ＭＤ Ａ和对 数 回归模 型应 用最 为广泛 。统计 模 型最 大的优 点在 于具 有 明显 的解 释 性 ，而 存 在 的缺 陷是过 于严格 的 前提 条 件 ，如 两 者都 对 变 量之 问多 重共线性 敏感 ，且 Ｍ Ａ要 求数据 服从 多元正 态分 布 Ｄ 和 同协方 差等 ，当样本 数 据 不满 足这 些条 件 时分 类
（ ｃ ｏ ｌｏ ｕ ｉｅ ｓＡｄ ｎｓｒｔ ｎ，Ｓ ｕｈ Ｃ ｉａＵｎｖｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｈ ｏ ｆＢ ｓｎ ｓ ｍｉｉｔ ｉ ａｏ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ４ ｙ Ｔ ａ ｇｈ ｕ５１６ ０，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
财务困境预测模型
财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：•1、财务困境的定义；•2、预测变量或判定指标的选择；•3、计量方法的选择。
[编辑]财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。
1、财务指标信息类模型Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。
尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。
Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。
Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。
但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。
2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。
我国上市公司财务困境的预测模型研究
我国上市公司财务困境的预测模型研究引言在经济发展的过程中，上市公司扮演着重要的角色。
然而，在经济不稳定的时期，许多上市公司陷入了财务困境，给经济带来了一定的压力。
因此，预测上市公司财务困境成为了一个重要的研究领域。
本文将重点探讨我国上市公司财务困境的预测模型研究。
1. 财务困境的定义在开始研究之前，我们首先需要对财务困境进行明确定义。
财务困境是指公司面临严重的财务问题，可能导致其无法按时偿还债务或者继续运营的状态。
常见的财务困境指标包括债务水平、流动性问题、利润下降等。
2. 财务困境预测模型的背景财务困境预测模型的研究背景主要有以下几个方面：•经济不稳定因素：经济周期波动、利率变化等因素都会对公司的经营状况产生重要影响，从而可能导致财务困境的发生。
•公司特征因素：不同行业、不同规模的公司面临的风险和机遇不同，因此财务困境的预测模型需要考虑公司的特征因素。
•监管政策因素：监管政策对上市公司的经营活动起到了重要的调控作用，因此财务困境预测模型需要考虑监管政策因素。
在上述背景下，建立财务困境预测模型可以帮助投资者、管理者等利益相关者更好地理解和应对财务困境。
3. 财务困境预测模型的方法3.1 基于财务指标的模型基于财务指标的模型是应用最广泛的预测财务困境的方法之一。
该方法通过分析公司的财务数据，如利润表、资产负债表和现金流量表等，来预测财务困境的可能性。
基于财务指标的模型主要包括以下几种方法：•评分卡模型：通过构建评分卡，根据公司的财务指标给予不同权重和分数，从而计算出财务困境的可能性。
•多元判别分析模型：将财务指标作为自变量，财务困境作为因变量，通过建立判别函数来判断公司是否面临财务困境。
3.2 基于市场数据的模型除了基于财务指标的模型外，还可以基于市场数据来预测财务困境。
市场数据包括股票价格、交易量、市盈率等信息，可以反映市场对公司的看法和预期。
基于市场数据的模型主要包括以下几种方法：•破产模型：通过分析股票价格的变动和交易量的波动，来预测公司是否面临破产风险。
两种财务危机预警模型比较及预测分析
两种财务危机预警模型比较及预测分析两种财务危机预警模型比较及预测分析作者：王艳沙威来源：《财会通讯》2013年第11期建立一套有效的财务危机预警系统，对企业的财务和经营状况进行预警和监督，为管理层提供决策支持，是十分必要的，而企业要建立财务危机预警系统的关键是选择合适的财务预警模型。
在众多的财务危机预警模型中，运用比较广泛的是Z计分模型和F分数模型。
一、两种财务危机预警模型概述（一）Z计分模型 Z计分模型Altman以美国公司作为研究样本建立的：Altman先后提出过两个模型，一个适用于上市公司，一个适用于非上市公司。
本文只研究适用于上市公司的模型，即：（二）F分数模型F分数模型是周首华、王平和杨济华（1996）在Altman研究的基础上，考虑了现金流量对企业破产的影响，对Z记分模型进行改造而建立的。
模型如下：（三）两种模型比较分析Z计分模型强调企业的经营绩效和资产的利用效率，模型中的系数是根据统计结果得到的各指标的权重。
从现有的实证结果来看，该模型对企业财务危机具有良好的预警功能，但模型对企业出现困境的前几年预测效果较为准确，预测期越短，预测能力越强。
因此，该模型比较适合企业短期风险的判断，对企业破产前一年的财务风险判别准确率很高。
同时，模型没有考虑较为客观的现金流量指标，往往不能准确地反映企业实际的偿债能力。
F分数模型增加了现金流量指标，使得预测具有可靠性，它比Z计分模型更具适用性。
在现实情况下，企业一旦陷入偿债危机，就有为了增加现金流、提高偿债能力、摆脱困境，而不惜损害长期经济效益，如果企业不能尽快解决经营上的困境，企业最终会面临破产。
此外，F 模型没有考虑到不同行业之间指标差异，财务模型的具体运用上仍需改进。
二、两种模型在财务危机预测中的检验及应用（一）样本选取及数据来源本文选取2008～2010年通信及相关设备制造业8家ST公司及相对应的41家非ST公司共49家企业作为研究样本，样本数据来自国泰安数据库（CSMAR）。
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——财务困境(Financial Distress)又称财务危机(FinancialCrisis)、财务失败(Financial Failure)，财务破产(FinancialBankruptcy)只是财务困境的一种极端表现，是最严重的财务困境状态。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为违约风险(Default Risk) （吴世农和卢贤义，2001）。
自Beaver(1966)使用财务比率来预测企业失败的研究以来，有关企业财务困境预测的研究便成为国内外学者广泛关注的课题。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分(Beaver，Correin McNichols，2011)，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视。
目前，理论界关于企业财务困境预测的研究基本形成了以下三种主流的方法或模型：基于会计信息的传统模型，以Altman (1968) 的Z-Score 模型为代表；基于未定权益分析(Contingent Claims Analysis，CCA)的模型，该模型视权益为公司资产价值的一项看张期权，如Vassalou Xing(2004)的研究；风险模型(Hazard model)，这种模型同时使用会计和市场数据来预测企业的财务困境，以Shumway(2001)的研究为代表。
这些模型的判别能力常通过以下3 个维度来衡量(Agarwal Taffler，2014)：区分失败和非失败企业的能力；不同模型捕获企业失败或破产的增量信息程度；当失败和非失败企业的误分类成本不同时，模型的绩效表现。
现有研究常在这3个维度间进行比较，并得出了一些有争议的结论。
一、基于会计信息的传统模型基于会计信息的传统模型从上市公司公开披露的财务报表中滤取信息来评估企业陷入财务困境的程度。
(财务知识)财务困境预测模型
财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Default risk)。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：•1、财务困境的定义；•2、预测变量或判定指标的选择；•3、计量方法的选择。
[编辑]财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。
1、财务指标信息类模型Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。
尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。
Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。
Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。
但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。
2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。
企业财务预警模型比较分析(doc 8)
企业财务预警模型比较分析(doc 8)企业财务预警模型的比较分析财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。
本文试图对目前国内外多种财务预警模型进行比较分析，以为构建适合我国企业财务预警模型提供一些思路和方法。
一、财务预警模型的分类简介（一）单变量模型单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或现金流量指标来预测财务危机的方法。
Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ最早研究发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业未来具有预测作用。
Ｂｅａｖｅｒ在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。
另外，日本的田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。
（二）多变量模型多变量模型就是运用多个财务指标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预测。
按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。
１．静态统计模型。
①线性判别模型。
多元线性判别模型是运用多元统计分析方法中的判别分析建立起来的，它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。
这种模型以美国Ａｔｌｍａｎ教授的Ｚ模型最具代表性。
②主成分预测模型。
该模型也形成一个线性判定函数式，其形式类似判别分析模型。
不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。
我国学者张爱民、杨淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。
③简单线性概率模型。
该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：ｙ＝ｃ＋β１ｘ１＋β２ｘ２＋…＋βｋｘｋ。
我国上市公司财务困境的预测模型研究
我国上市公司财务困境的预测模型研究一、引言上市公司财务困境问题一直是我国经济领域的重要研究课题之一。
预测上市公司的财务困境对于降低投资风险、保护投资者利益和稳定金融市场具有重要意义。
因此，建立科学有效的预测模型对于我国上市公司财务困境的研究具有重要意义。
二、上市公司财务困境的概念及影响因素上市公司财务困境是指公司面临丧失经营能力、无力偿还债务、面临破产等经营危机的状态。
财务困境的出现往往会对企业的经营、投资和融资能力产生负面影响，甚至危及企业的存续。
财务困境的出现往往受到多种因素的影响，包括公司的盈利能力、资产负债状况、经营稳定性以及市场环境等。
三、相关研究进展在财务困境预测的研究中，学者们提出了许多不同的预测模型。
其中，常用的模型包括多元判别分析模型、Logistic回归模型、神经网络模型等。
这些模型通过分析和建立不同的指标体系，从而预测上市公司的财务困境。
四、建立我国上市公司财务困境的预测模型（一）数据收集与处理首先，需要收集所研究的上市公司的相关财务数据，包括盈利能力、资产负债状况、经营稳定性等指标。
同时，为了确保模型的稳定性和准确性，还需要对数据进行清洗和处理，删除异常值和缺失值。
（二）特征选择与构建指标体系通过分析独立变量与因变量之间的关系，选取与财务困境相关性较高的特征。
可以使用统计方法、经济学理论和专业经验等方法进行特征选择。
在特征选择的基础上，构建合理的指标体系，以更好地预测财务困境。
（三）模型构建与参数估计根据选定的特征和指标体系，建立财务困境预测模型。
常用的模型包括多元判别分析模型、Logistic回归模型、神经网络模型等。
通过分析历史数据，估计模型的参数，并对模型进行验证和调整，以提高预测的准确性和稳定性。
（四）模型评价与优化通过对预测结果的评估和对比，对模型进行进一步的优化。
评价指标可以包括准确率、精确率、召回率等，以评估模型的预测能力。
通过对模型进行优化，可以提高模型的稳定性和预测能力。
财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较-文档资料
财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较一、引言2008年金融危机以来，企业财务困境问题再次成为业界关注的焦点。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视（Beaver 等，2011）。
自Beaver（1966）和Altman（1968）的开创性研究以来，相关实证研究一直聚焦在那些具有最佳预测能力的变量或信息上，并形成了两种主流的方法或模型：一是基于会计信息的传统统计模型（以下简称会计模型）。
二是基于市场信息的未定权益模型（以下简称市场模型）（Bauer and Agawal，2014）。
尽管有关两类模型的文献已相当丰富，但会计模型和市场模型的信息含量仍是目前实证争议的一个主题，市场模型是否对财务困境预测提供有增量信息仍具有不确定性。
现基于中国沪深A股上市公司的数据，运用Shumway（2001）提出的离散时间风险模型技术进行实证分析，以对这一问题提供新的实证依据。
二、文献回顾会计模型的文献认为上市公司公开披露的财务报表中隐含了解释企业财务困境的重要信息，学者们多通过运用各种不同的统计方法从中提取重要的财务变量来评估企业陷入财务困境的程度，Ahman（1968）的Z-Score模型为这类研究的经典代表。
市场模型则基于Black and Scholes（1973）和Merton（1974）的期权定价理论。
迄今为止，最有影响力的市场模型当属Moody’s KMV模型。
因此，使用这类模型的研究常被冠以“Merton模型”“KMV模型”“Merton DD模型”等称谓。
关于这两类模型研究的国外研究状况可见崔毅和蔡玉兰（2014），在此不加详述。
我国学者自90年代初开始对国内企业财务困境预测展开了持续不断地研究，迄今为止已涌现出大量的理论和实证研究成果。
如石晓军和任若恩（2005）研究发现在我国找不到足够的证据支持基于期权方法的Merton模型与基于会计信息的z记分模型之间的一致性，而马若微（2006）的研究显示KMV模型对于中国股市是适用的，它能较早的反映公司的经营业绩与抗破产能力；在引入功率曲线进行优越性分析发现，KMV模型在大部分情况下都有优于Fisher模型和Logistic模型的表现。
财务预测模型的比较与评价
财务预测模型的比较与评价在企业的经营过程中，财务预测模型的比较与评价是一项非常重要的工作。
通过对不同财务预测模型的比较与评价，企业可以选择适合自身情况的模型，提高财务决策的准确性和可靠性。
本文将从几个方面对财务预测模型进行比较与评价，帮助企业更好地进行财务决策。
我们可以从预测的准确性来评价财务预测模型。
准确性是一个财务预测模型最基本的要求之一，也是企业选择模型的关键因素之一。
因此，在比较和评价财务预测模型时，准确性是我们需要重点关注的指标之一。
第二，模型的适用范围也是比较和评价财务预测模型的重要因素之一。
不同的财务预测模型可能适用于不同的企业情况和行业特点。
因此，在比较和评价财务预测模型时，我们需要考虑模型是否适用于企业的具体情况，是否能够满足企业的需求。
第三，模型的可解释性也是一个需要考虑的因素。
财务预测模型的可解释性指的是模型结果能否被解释和理解。
对于企业而言，财务预测模型的可解释性非常重要，因为只有能够理解和解释模型结果，企业才能更好地制定财务决策和调整经营战略。
第四，模型的稳定性和可靠性也是比较和评价财务预测模型的关键因素之一。
财务预测模型的稳定性指的是在不同情况下，模型的预测结果是否一致和可靠。
对于企业而言，稳定性和可靠性是企业选择财务预测模型的重要考虑因素之一，只有在模型稳定可靠的基础上，企业才能更加准确地预测未来的财务情况，做出正确的财务决策。
第五，模型的易用性也是比较和评价财务预测模型的重要因素之一。
企业在使用财务预测模型时，希望能够使用简便、操作方便。
因此，模型的易用性是企业选择财务预测模型时需要考虑的重要因素之一。
我们还可以从模型的可比性和可复制性来评价财务预测模型。
财务预测模型的可比性指的是不同模型之间的比较是否具有可比性，是否可以进行有效的比较和评价。
财务预测模型的可复制性指的是模型是否可以被其他企业复制和使用。
财务预测模型的可比性和可复制性是企业选择模型时需要考虑的重要因素之一，只有具有可比性和可复制性的模型才能帮助企业进行准确的财务预测和决策。
上市公司财务困境的动态预测模型
上市公司财务困境的动态预测模型上市公司财务困境的动态预测模型引言在经济运行中，上市公司是经济活动的主体之一，财务状况的变化对公司的经营和发展起着重要的作用。
然而，由于市场环境、行业竞争等因素的影响，上市公司有时会遭遇财务困境，这给公司的稳定运营和发展带来了一定的风险。
为了能够及时预测上市公司的财务困境，提前采取应对措施，研究者们提出了许多模型和方法。
本文将介绍一种基于动态预测模型的方法，用于预测上市公司的财务困境。
1. 财务困境的定义和特征财务困境是指上市公司在经营过程中出现了严重的财务问题，公司的现金流入不足以满足支出的需求，从而导致公司难以维持正常的运营和发展。
通常情况下，财务困境的公司具有以下特征：资产负债比率较高，公司负债较多，无法偿还债务；公司盈利能力下降，净利润连续多年下滑；公司现金流量持续为负，无法及时支付经营成本和利息费用；公司市场竞争力下降，市场份额减少。
2. 动态预测模型的原理动态预测模型是一种基于时间序列和统计分析的模型，通过对过去的财务数据进行分析，建立数学模型，预测未来一段时间内公司的财务状况。
该模型主要包括以下几个步骤：2.1 数据收集和处理首先，需要收集上市公司过去一段时间（如三年）的财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
然后，对数据进行处理，选择关键指标，并进行归一化处理，以便于后续的分析。
2.2 特征选择从处理后的数据中，选择与财务困境相关的特征变量。
通常情况下，资产负债比率、净利润率、现金流入流出等指标是与财务困境相关的重要变量。
2.3 模型建立根据选定的特征变量，建立财务困境预测模型。
可以采用统计分析方法，如回归分析、时间序列分析等，建立数学模型，预测公司未来一段时间内的财务状况。
2.4 模型评估和优化建立模型后，需要对其进行评估和优化。
可以采用交叉验证等方法，评估模型的预测准确率，并对模型进行调整和优化，以提高预测准确性。
3. 动态预测模型应用案例3.1 案例背景以某上市公司为例，该公司在过去几年内经历了财务困境，负债率持续上升，净利润下滑等问题。
财务预测与市场趋势
财务预测案例分 析
通过实际案例分析，了解财务预测在不同行业 的应用和效果。
● 02
第2章 市场趋势 分析
市场趋势的分类
长期趋势
中期趋势
短期趋势
市场趋势分析工具
技术分析 强调价格和成交量走势
基本分析 关注经济和公司基本面
市场心理分析 注重投资者情绪和行为
市场趋势预测的难点
市场心理分析
03 投资者情绪和行为
市场趋势的分类
市场趋势可以根据不同期限分为长期趋势、中 期趋势和短期趋势。投资者应选用适合的分析 方法进行预测，以提高投资准确性。
● 03
第3章 财务预测 方法
比率分析
比率分析是通过对公司财务指标进行比较和计 算，揭示公司经营和财务状况的方法。常用的 比率包括财务杠杆比率、盈利能力比率、偿债 能力比率等。
有效风险管理的重要性
增强企业竞争力
规避潜在损失
有效的风险管理提升企业在市场 降低企业面临的潜在损失风险 中的竞争力
保护投资者利益 保障投资者的利益和资产安全
提升企业价值
有效的风险管理有助于提升企业 的价值和形象
● 06
第六章 财务预测 与市场趋势总结
财务预测和市场 趋势分析
财务预测和市场趋势分析是公司经营和投资决 策中重要的工具和手段。合理运用财务预测和 市场趋势分析，可以帮助公司更好地把握机会、 降低风险、获取收益。
定期风险评估
定期评估风险状况，及时调 整风险管理策略
风险应对与应急措施
面对突发风险事件，公司需要迅速制定应对措 施，保障企业的正常运营。灵活的应对策略可 以减少损失，保护利益。
风险监控与反馈
建立有效的风险监控系统对于公司的长期发展 至关重要。通过及时监测和反馈，可以调整风 险管理策略，提高企业的风险抵御能力。
模型行业财务分析报告范文(3篇)
第1篇一、概述随着我国经济的快速发展，模型行业作为制造业的重要组成部分，近年来得到了迅速发展。
本报告旨在通过对模型行业的财务状况进行全面分析，评估其盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力，为投资者、管理层及相关部门提供决策依据。
二、行业背景1. 市场概述：我国模型行业主要包括汽车模型、建筑模型、教育模型、玩具模型等。
近年来，随着消费者需求的不断增长和技术的进步，模型行业市场规模不断扩大。
2. 政策环境：国家对于制造业的扶持政策为模型行业的发展提供了良好的外部环境。
同时，环保、节能、低碳等理念的推广，也使得模型行业在产品设计和生产过程中更加注重环保和可持续发展。
3. 竞争格局：我国模型行业竞争激烈，既有大型企业，也有众多中小企业。
行业集中度较低，但近年来一些企业通过技术创新和品牌建设，逐步提升市场竞争力。
三、财务分析1. 盈利能力分析（1）毛利率分析：近年来，模型行业整体毛利率呈现波动上升趋势。
主要原因是原材料成本相对稳定，而产品售价有所上涨。
（2）净利率分析：净利率方面，行业整体水平较低，但近年来有所提升。
这主要得益于企业成本控制能力的提高和产品结构的优化。
2. 偿债能力分析（1）流动比率分析：近年来，模型行业流动比率呈上升趋势，表明企业短期偿债能力有所增强。
（2）速动比率分析：速动比率也呈现上升趋势，说明企业短期偿债风险较低。
3. 运营能力分析（1）存货周转率分析：存货周转率近年来有所下降，主要原因是企业为满足市场需求，加大了库存量。
（2）应收账款周转率分析：应收账款周转率呈上升趋势，说明企业回款能力有所提高。
4. 成长能力分析（1）营业收入增长率分析：近年来，模型行业营业收入增长率波动较大，但整体呈现上升趋势。
（2）净利润增长率分析：净利润增长率与营业收入增长率趋势基本一致，表明企业盈利能力持续提升。
四、主要财务指标分析1. 盈利能力指标（1）毛利率：近年来，模型行业毛利率波动上升，平均毛利率约为30%。
财务困境预测模型的再比较
财务困境预测模型的再比较This manuscript was revised by the office on December 10, 2020.2004年中国经济学年会论文（金融学）上市公司财务困境预测模型的再比较1胡援成田满文江西财经大学金融学院， 330013摘要：本文将中国上市公司因财务状况异常而被特别处理（ST）作为企业陷入财务困境的标志，采用主成分分析方法确定模型变量，并利用多元判别分析、Logistic回归和改进型BP神经网络三种方法进行财务困境预测。
比较其预测结果发现，BP神经网络模型的预测准确率明显优于多元判别分析和Logistic回归模型，而后两者的判别效果接近，可见改进型BP神经网络模型更适合于企业财务困境预测。
但三种模型的长期预警能力均不够理想，需要建立以定量模型为主、定性分析为辅的上市公司财务困境预测方式，以提高预测的准确性。
关键词：财务困境多元判别分析（MDA） Logistic回归改进型BP神经网络一、研究现状及意义财务危机是企业经营失败的具体体现,研究上市公司陷入财务困境的原因并建立完善有效且可操作的预警模型不仅具有理论意义、更具实际意义。
凭借科学的预警模型，上市公司可以及时预防和化解财务危机并提高危机预警管理的科学性；借贷者（银行）可以避免贷款的高风险；投资者可以获得财务风险的警示；政府监管机构可以更有效、更科学地进行市场监管,维护市场稳健运行。
最早提出企业财务预警分析模型的是Beaver(1966),随后许多学者从事该领域的研究,在研究方法上也不断完善和改进。
其中，具有划时代意义的是Beaver（1966）和 Altman （1968、1977）提出的Z—Score判别模型，以及Martin (1977)和Ohlson（1980）等提出的逻辑/概率回归模型。
Zavgren（1985）等学者使之进一步深化。
Aziz，Emanuel和Lawson （1988、1989）以现金流量模型为基础，提出公司的价值来自经营者、债权人、股东以及政府的现金流现值之和。
财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较
作者： 董雪杰[1];刘媚[2]
作者机构： [1]广东外语外贸大学会计学院,广州510006 [2]广东外语外贸大学经济贸易学院,广州510006
出版物刊名： 北方经贸
页码： 99-102页
年卷期： 2016年 第8期
主题词： 财务困境 会计模型 市场模型 信息量 离散时间风险模型
摘要：基于会计模型与市场模型的信息含量考虑,本研究采用离散时间风险模型技术实证比较了Merton DD模型与各Z值模型对企业财务困境的预测能力。
结果表明,违约距离和各Z值指标都涵盖了有关企业财务困境的重要信息,但违约距离的信息含量则较弱。
总体上,财务信息对预测企业财务困境具有不可替代的作用,会计比率作为一种分析技术,其作用应被加强而不是被弱化。
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财务困境预测：会计模型与市场模型信息量比较
一、引言
2008年金融危机以来，企业财务困境问题再次成为业界关注的焦点。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视（Beaver 等，2011）。
自Beaver（1966）和Altman（1968）的开创性研究以来，相关实证研究一直聚焦在那些具有最佳预测能力的变量或信息上，并形成了两种主流的方法或模型：一是基于会计信息的传统统计模型（以下简称会计模型）。
二是基于市场信息的未定权益模型（以下简称市场模型）（Bauer and Agawal，2014）。
尽管有关两类模型的文献已相当丰富，但会计模型和市场模型的信息含量仍是目前实证争议的一个主题，市场模型是否对财务困境预测提供有增量信息仍具有不确定性。
现基于中国沪深A股上市公司的数据，运用Shumway（2001）提出的离散时间风险模型技术进行实证分析，以对这一问题提供新的实证依据。
二、文献回顾
会计模型的文献认为上市公司公开披露的财务报表中隐含
了解释企业财务困境的重要信息，学者们多通过运用各种不同的统计方法从中提取重要的财务变量来评估企业陷入财务困境的
程度，Ahman（1968）的Z-Score模型为这类研究的经典代表。
市场模型则基于Black and Scholes（1973）和Merton（1974）的期权定价理论。
迄今为止，最有影响力的市场模型当属Moody’s KMV模型。
因此，使用这类模型的研究常被冠以“Merton模型”“KMV模型”“Merton DD模型”等称谓。
关于这两类模型研究的国外研究状况可见崔毅和蔡玉兰（2014），在此不加详述。
我国学者自90年代初开始对国内企业财务困境预测展开了持续不断地研究，迄今为止已涌现出大量的理论和实证研究成果。
如石晓军和任若恩（2005）研究发现在我国找不到足够的证据支持基于期权方法的Merton模型与基于会计信息的z记分模型之间的一致性，而马若微（2006）的研究显示KMV模型对于中国股市是适用的，它能较早的反映公司的经营业绩与抗破产能力；在引入功率曲线进行优越性分析发现，KMV模型在大部分情况下都有优于Fisher模型和Logistic模型的表现。
但刘国光等（2005）发现Merton模型并不是违约风险的最佳度量，仅仅依靠违约距离难以准确地预测中国上市公司的失败，将其和财务指标同纳入模型中时，违约距离对模型的预测能力也没有实质性地提高（潘彬、凌飞，2012）。
孔德营和李晓峰（2012）专门比较了Merton模型和Logistic模型的预测效果，发现Merton模型对违约风险预测的准确性仅有31.26%。
除了孔德营和李晓峰（2012）的研究外，上述研究多是建立
在小样本观测数的基础上，采用截面数据进行分析，未能体现出企业陷入财务困境的动态性。
孔德营和李晓峰（2012）的研究样本虽然多达一万多个公司年度观测数，实证也发现两类模型间的一致性较差，但并未指出两类模型间是否具有增量互补效应。
另外，在模型的估计上，也未对变量的标准误进行调整。
Petersen （2009）和Thompson（2011）均指出，在使用金融类面板数据集时，需要对模型中变量的标准误进行Cluster调整，以避免标准误被低估而致使一些可能不显著的变量也是显著的。
本研究旨在采用离散时间风险模型分析方法比较两类模型的信息含量，样本公司观测数据跨度最长达19年（1996年-2014年），合计17 753个公司年度观测数。
相比国内已有的研究，本文在样本选择上跨年较久，观测数众多，基本达到现有研究所采用样本的最大量。
在方法上，采用了代表现有研究最高水平的建模技术――离散时间风险模型（Campbell，2011），并根据Petersen（2009）和Thompson（2011）的建议，对模型中变量的标准误进行Cluster调整。
拟通过这种考虑了时间因素的模型估计方法，基于大样本数据分析会计模型与市场模型的相对信息含量和增量信息含量，以为国内这方面的研究提供新的证据。
三、离散时间风险模型
离散时间风险模型（Discrete time hazard model，简称DTHM）本属于生存分析或持续期分析的范畴，是一种包含了时间序列数据的技术方法，特别适用于分析那些由二元的、时间序列
和截面观测值所组成的数据，如破产数据（Hillegeist等，2004）DTHM与logit模型紧密相关，其函数形式如下：。