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股权融资现金流与增长关系不显著,但超高增长时,股权融资现金流与增长的相关性最为显著,说明深市中小企业板大大促进了上市中小企业的发展。
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研究发现:对于内源融资现金流,超低增长时的相关度高于超高增长时的相关度,而作为外源融资中的第一负债融资方式的短期借款则相反。
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而长期借款融资现金流、民间融资现金流、政府补贴现金流支持中小企业增长的作用不够。
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以雷曼兄弟银行破产和全球最大保险公司AIG严重财务危机为代表的华尔街金融风暴的出现,刺激了人们再次将视野转向企业的绩效管理。
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根据构建的指标体系,采用logistic回归方法形成财务危机发生前一、二、三年的回归方程,以三个回归方程作为预测模型,验证他们预测的准确性和误判性。
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建立基于Jackknife检验的财务危机预警模型,实证研究表明本模型是有效的。
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虽然基于现金流理论的财务危机预警的研究已经比较成熟,以及国内外学者对于BP神经网络模型的研究和运用也有了一定的发展,但二者相结合的研究,几乎没有出现过。
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运用Logistic回归分析,进行模型预测企业出现财务危机的预测准确率达到79.0%,判错率为21.0%。其次,对模型进行改进。
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实证研究结果显示,Z分数模型和F分数模型都能够较好地预测农业上市公司是否会发生财务危机,F分数模式由于加入了现金流量指标,更加适合对我国农业上市公司财务危机的预测。
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文中回顾了国内外上市公司财务危机实证预警模型的研究情况,结合我国上市公司特点,在对比分析后提出运用Logistic多元回归分析方法建立实证模型的思路。
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之后,本文运用Fisher判别、Logistic回归和支持向量机建立多变量财务危机预警模型,并从理论和实证的角度对三个模型进行比较分析。
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论文的第三章在第二章的基础上具体分析了ST公司现金流量的特点,并深入挖掘了ST公司现金流量变化与财务危机之间的前导关系。
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首先通过判别分析对样本进行分组,划分为财务危机组和正常组,然后将主成分因子带入Logistic回归模型进行模型拟合,并形成最终的预警模型。
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二是本研究分别采用多元逻辑回归判别分析技术和神经网络(ANN)技术建立财务危机预警系统,并比较各模型的预测效果。
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文章基于平均策略,使用BP神经网络对贝叶斯判别、费歇尔线性判别和logistic回归判别财务危机的输出新变量进行加权平均再判别,并和单一方法判别的效果比较。
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这几个指标对财务危机公司(ST)和财务安全公司(非ST)具有良好的表征作用。第二,本文建立了财务安全度测评模型。
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相关官员还想直接处理给AIG带来最严重财务危机的业务。
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对于上市公司而言,因财务危机沦为ST板块甚至被迫退市的情况愈演愈烈。
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笔者运用Logistic回归方法尝试着建立了我国上市公司财务危机预警模型,以期能为公司各利益相关者进行相关的预测和决策提供一个有效的工具。
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经过因子分析和Logistic回归,得到两个模型,分别为财务危机显性期识别模型和隐性期预警模型。
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