基于现金流量的上市公司财务危机预警研究
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摘要
一研究背景
随着市场经济的发展,我国企业取得了长足的进步。市场经济作为竞争性的经济,优胜劣汰是它的主旋律。有的企业在竞争中脱颖而出,但也有的企业陷入危机,最后被淘汰出局。陷入危机的企业,表现形式多种多样,其中一种即是财务危机。财务危机(Financial crisis)又称财务困境(Financial distress),财务危机发展到一定的程度就会导致企业破产(Bankruptcy)。企业因财务危机导致破产就不能履行应尽的责任,实际上是一种违约行为,所以财务危机又称为“违约风险”(Default risk)。无论理论上还是实务中,企业陷入财务危机是一个逐步恶化的过程,通常,从正常的财务状况逐渐发展到财务危机,最终导致破产。
企业破产,就被淘汰出市场,从全社会的角度来看是对资源的更有效的利用。但是从投资者、债权人的角度来看,则面临着投资或债权无法收回的现实困境,企业雇员则面临失业的威胁,企业的相关利益方可能由于企业被淘汰而受到损害。所以,对企业的财务健康状况进行有效的评估,对企业的财务风险进行估计,科学地预测企业面临财务困境的可能性,估计企业破产的可能,是非常有必要的。
早在上世纪三十年代,国外就开始对财务危机预警进行研究,取得了比较成熟的研究成果,建立了相关理论,得到了广泛的应用。国内却是从上世纪后期才开始,在这方面的研究尚属起步阶段,研究者对于数据的采集、指标的选取、方法的使用以及最终模型的检验上尚有许多分歧,另外大部分研究结果由于缺乏实际应用,需要实践的进一步检验。本文在借鉴国内外研究成果的基础之上,利用我国上市公司的相关指标,运用一定的统计方法构建预测模型,对适合我国的财务困境预测模型的指标及其构建方法进行有益的探索。
二本文结构及内容
全文主要分为四章,主要内容如下:
第一章,绪论。主要介绍本文的写作背景和意义,以及文章的研究内容和研究方法。
早期研究者只使用传统财务指标作为研究变量,虽然后来的研究者会把现金流量指标纳入模型,但使用现金流量指标作为主要变量、分析其对财务危机预测贡献度的研究者却很少。因此,本文在承接前人研究的基础上,利用SPSS13.0统计软件,使用现金流量指标作为主要研究变量,采用因子分析构建财务危机预警模型,进行实证分析。
第二章,财务危机预警文献综述。主要介绍了财务危机定义,国内外对于财务危机预警的研究成果及现状,介绍、分析、比较了具有代表性的财务危机预警模型。
首先,从不同学者对财务危机(Financial crisis)的不同的解释中,得到企业陷入财务危机,其实就是企业的盈利能力显著下降或丧失,导致企业发生“违约”(Default)的可能性显著升高的状况。实证研究中,国外学者大多以破产企业作为陷入财务危机的研究对象,但国内对于企业财务危机的研究,主要是限于上市公司。而截止到现在,没有任何一家上市公司申请破产。因此,国内学者研究的财务危机公司,主要是被ST(special treat,特别处理)的公司,把ST公司作为进入财务危机的标志。本文沿用国内大多数学者的观点,将被ST公司界定为财务危机公司。
其次,重点分析了财务危机预警模型。自20世纪60年代以来,许多学者利用现代统计原理和方法,借助于先进的计算机手段,作了大量的实证研究工作,提出了许多财务危机预警模型。财务预警模型的种类很多,常见的有以下五类:一元判定模型(Univariate)、多元判定模型(Multiple Discriminant Analysis, MDA)、多元逻辑(Logit)回归模型、多元概率比(Probit)回归模型、人工网络(ANN )模型。本文分析比较了各种模型的实用范围、优缺点等。自Logit模型开创以来,由于其不需严格的假设条件,且预测精度较高等优点,在财务危机预警研究领域一直占据主流地位。本文仍将沿用Logit模型,采用Logistic回归函数进行研究。
第三,对利用现金流量指标作为变量建立危机预警模型进行综述。虽然有的企业具有很好的会计利润,但由于企业资金链断裂,丧失支付能力而导致财务危机。基于此,有些学者认识到,财务预警系统的重点应是现金及其流动,充分挖掘现金流量信息的预测价值应成为未来研究企业财务预警的趋势。并且相关研究指出,利用现金流量指标建立的模型也能得到很好的预测效果。
最后,通过以上的分析,得到如下的启示:本文拟采用现金流指标,运用Logistic回归函数,构建现金流财务危机预警模型,对以前的研究做出补充。
第三章,Logistic回归模型的构建和检验。介绍了本文研究的数据来源、样本选取方法,指标的筛选和模型的构建及检验等。
本文按照一定的标准,选取了2007年被特别处理的60家ST公司作为财务危机公司;同时,按照1比1的配对原则,选取了60家非ST公司作为对照样本。两组样本共计120个,作为研究对象。将其中的80家(40家ST公司,40家非ST公司)作为建模样本,40家(20家ST公司,20家非ST公司)作为检验样本。
在财务指标方面,本文从偿债能力、获现能力、现金结构和发展能力等方面来反映企业财务状况。为使指标更具普遍性和代表性,引入了资本累计率和主营业务收入增长率两个传统的财务指标。具体包含四大类共28个指标。采用非参数方法对其进行显著性检验,测定指标间的相关度,采用因子分析法提取主成分因子,然后按逐步向后回归法中的似然比检验(Backwald:Likelihood Ratio)向后逐步剔除变量,从而完成指标的筛选。
在进行逻辑回归之后得到包含经营净现金流动负债比率、净资产获现率、每股现金净流量等指标的预测模型。并对模型进行了回代检验和独立样本验证。从回代检验的效果看,模型在危机发生前三年、前两年的总体正确率分别为70%和76.25%;从独立检验的效果看,模型在危机发生前三年、前两年的总体正确率分别为67.5%和77.5%。从统计效果看,具有一定的实用性。
第四章,研究结论和对策建议,对全文进行总结。
根据本文的研究,可以得到如下结论:现金流量表披露的信息中包含有公司财务健康状况的信息,可以建立针对上市公司财务困境预测模型,能对其他学者的研究起到补充作用;距离危机时间越近,获现能力越重要;利用现金流量指标建立的模型,财务危机发生的T—2年、T—3年都具有预测能力。
本文在如下方面,需要改进:指标单调,不能全面反映企业的真实状况;相对中国的上市公司,样本量小;配对样本1:1进行配对的设置缺少理论依据;不分行业进行财务危机预测,可能导致预测准确度下降。
最后,从财务的角度介绍了解除财务困境的对策。
三、本文的主要贡献
本文在前人研究的基础上,利用成熟的Logistic回归模型,采用现金流量指标作为研究变量,对财务困境预测模型的研究进行了探讨,建立了相应的财务危机预测模型。研究中,本文对以下几个方面进行了修正和创新:
1、本文采用现金流量指标体系为主,对传统财务指标模型起到补充作用。
2、本文采用的财务指标体系,26个来源于现金流量表,包括了现今对现金流量表分析的主要财务指标,现金流量指标系统全面。通过对财务指标的分布检验,发现大部分指标不服从正态分布,在进行显著性检验时,不能像以前的很多研究,采用T检验法。因此,本文采用非参数检验方法Mann-whitney-wilcoxon代替T检验。
3、由于指标不服从正态分布,不能满足普通模型服从正态分布、等方差的假设,因此选用多元Logistic回归方程,该方程不要求严格的假设条件。
4、样本公司选择2007年被ST的上市公司,进行对比的样本也选择同一年的,排除了不同年份宏观经济的影响。
5、为了解决因子间存在的多重共线性问题,本文采用因子分析方法,对国内外相关研究中存在的这一不足进行了改进。
四、本文的研究意义
企业发生财务危机是一个渐进的过程,在此过程中,会有一些指标异于经营正常的公司。如果能够利用财务数据,建立预测企业发生财务危机的模型,势必对各利益相关者具有重大的现实意义。
1、对于管理当局,可以及早发现企业经营存在的问题,找出解决办法,避免企业经营进一步恶化。
2、对于股票投资者,可以预见企业发生财务危机的可能性,从而做出理智的决策,减少企业价值下跌导致的损失,降低投资风险。
3、对于政府,可以向广大的投资者做出必要的事前警示,避免很多事后监管带来的弊端;同时,对于可能陷于困境的公司提供及时的援助,避免其陷入财务困境。
4.、对于债权人,可以评估企业发生财务危机的可能性,根据评估结果对企业做出适当的信用评级,保护自己的合法利益。
With the development of the market economy, economic efficiency has been improved, as a competitive economy , it is the main theme of the survival of the fittest. Some enterprises have come to the fore in the competition, some enterprises are in crisis, the last being eliminated. One of the performances of the crisis enterprises is the financial crisis. Financial crisis , also known as the financial distress, it will lead to enterprise bankruptcy if the financial crisis has developed to a certain extent.
As the result of bankruptcy, those related, such as investors, creditor, may be hurt. Therefore, it is necessary to evaluate the financial conditions of the companies for the stakeholders. This paper is one of the efforts of the studies in the field.
Four different chapters constitute the paper.
First chapter is the introduction, which introduces the background, significance, objects and research method.
Former researchers only used the financial index as the variables, some researchers put the cash flow index into the model, but few researchers considered the cash flow index as the main variables to analyze the financial crisis contribution. The paper use cash flow index as the main research variables and prove it using SPSS statistic software.
Second chapter is the literature review, which introduces the definition of financial crisis and the research result of former research and compare the typical financial crisis model.
Third chapter is the Logistic regression model, which introduces the research data resource and the method of sample selection, index selection, the model construction and test.
We set up a standard to select the sample company for testing, 60 ST companies were chosen to be financial crisis companies. We also select 60 none ST companies to be paired companies. A total of 120 samples of the two groups are the research object. Among those companies, 80 companies are the modeling samples (40 ST companies and 40 none ST companies ), 40 companies are the testing samples (20 ST companies and 20 none ST companies ).
In the aspect of financial indicators, we investigate solvency, profitability, cash structure and development ability to reflect the financial position of enterprises. In order to make the indicators to be universal and most representative, we introduce two traditional indicators: cumulative rate of capital and operating income growth. We use the nonparametric test to investigate the relationship of indicators, use the factor analysis to extract the main factors and use the stepwise regression to select the variables.Net operation cash flow to current liabilities, net cash flow to net assets, net cash per share are included in the final model, which were tested by the original samples and another independent samples. The accurate rate from the initial sample is 70% of crisis happened in the first 3 years and 76.25% of crisis happened in the first 2 years. The prediction accurate rate is 67.5% of crisis happened in the first 3 years and 77.5% of crisis happened in the first 2 years. From the view of statistic, the model is practical. Chapter four is the findings and suggestions. According to our research, there are several conclusions: cash flow statement includes the information of healthy financial information; we can set up the model to forecast the financial crisis.
Based on the previous researches, the author modified the research process and made some progress.
1 In this paper, most of the variables are cash flow indicator.
2 T test was replaced by nonparametric method Mann-whitney-wilcoxon in difference test.
3 Logistic Model is chosen to construct the model, it does not require stringent assumptions.
4 In order to eliminate the multicollinearity between the variables,factor analysis is used.
5 All of the samples(ST and none-ST) are from 2007, ruling out the macro-economic impacts of different years.
There are several significances for the study as following:
1 For managers, they would find solutions to avoid further deterioration of the company if problems are detected early.
2 For stock investors, if the possibility of occurrence of financial crisis can be predicted ,they can make a rational decision, reduce the losses of the investment .
3 The government can make the necessary warnings to the investors in advance to avoid regulation after the crisis has happened; At the same time, provide assistance to the company to avoid financial crisis timely.
4 The creditors can assess the possibility of occurrence of financial crisis, according to the results of the assessment, they can take steps to protect their legitimate interests.
随着市场经济的发展,我国企业取得了长足的进步。市场经济作为竞争性的经济,优胜劣汰是它的主旋律。有的企业在竞争中脱颖而出,但也有的企业陷入危机,最后被淘汰出局。陷入危机的企业,表现形式多种多样,其中一种即是财务危机。财务危机(Financial crisis)又称财务困境(Financial distress),财务危机发展到一定的程度就会导致企业破产(Bankruptcy)。企业因财务危机导致破产就不能履行应尽的责任,实际上是一种违约行为,所以财务危机又称为“违约风险”(Default risk)。无论理论上还是实务中,企业陷入财务危机是一个逐步恶化的过程,通常,从正常的财务状况逐渐发展到财务危机,最终导致破产。
企业破产,就被淘汰出市场,从全社会的角度来看是对资源的更有效的利用。但是从投资者、债权人的角度来看,则面临着投资或债权无法收回的现实困境,企业雇员则面临失业的威胁,企业的相关利益方可能由于企业被淘汰而受到损害。所以,对企业的财务健康状况进行有效的评估,对企业的财务风险进行估计,科学地预测企业面临财务困境的可能性,估计企业破产的可能,是非常有必要的。
早在上世纪三十年代,国外就开始对财务危机预警进行研究,取得了比较成熟的研究成果,建立了相关理论,得到了广泛的应用。国内却是从上世纪后期才开始,在这方面的研究尚属起步阶段,研究者对于数据的采集、指标的选取、方法的使用以及最终模型的检验上尚有许多分歧,另外大部分研究结果由于缺乏实际应用,需要实践的进一步检验。本文在借鉴国内外研究成果的基础之上,利用我国上市公司的相关指标,运用一定的统计方法构建预测模型,对适合我国的财务困境预测模型的指标及其构建方法进行有益的探索。
二本文结构及内容
全文主要分为四章,主要内容如下:
第一章,绪论。主要介绍本文的写作背景和意义,以及文章的研究内容和研究方法。
早期研究者只使用传统财务指标作为研究变量,虽然后来的研究者会把现金流量指标纳入模型,但使用现金流量指标作为主要变量、分析其对财务危机预测贡献度的研究者却很少。因此,本文在承接前人研究的基础上,利用SPSS13.0统计软件,使用现金流量指标作为主要研究变量,采用因子分析构建财务危机预警模型,进行实证分析。
第二章,财务危机预警文献综述。主要介绍了财务危机定义,国内外对于财务危机预警的研究成果及现状,介绍、分析、比较了具有代表性的财务危机预警模型。
首先,从不同学者对财务危机(Financial crisis)的不同的解释中,得到企业陷入财务危机,其实就是企业的盈利能力显著下降或丧失,导致企业发生“违约”(Default)的可能性显著升高的状况。实证研究中,国外学者大多以破产企业作为陷入财务危机的研究对象,但国内对于企业财务危机的研究,主要是限于上市公司。而截止到现在,没有任何一家上市公司申请破产。因此,国内学者研究的财务危机公司,主要是被ST(special treat,特别处理)的公司,把ST公司作为进入财务危机的标志。本文沿用国内大多数学者的观点,将被ST公司界定为财务危机公司。
其次,重点分析了财务危机预警模型。自20世纪60年代以来,许多学者利用现代统计原理和方法,借助于先进的计算机手段,作了大量的实证研究工作,提出了许多财务危机预警模型。财务预警模型的种类很多,常见的有以下五类:一元判定模型(Univariate)、多元判定模型(Multiple Discriminant Analysis, MDA)、多元逻辑(Logit)回归模型、多元概率比(Probit)回归模型、人工网络(ANN )模型。本文分析比较了各种模型的实用范围、优缺点等。自Logit模型开创以来,由于其不需严格的假设条件,且预测精度较高等优点,在财务危机预警研究领域一直占据主流地位。本文仍将沿用Logit模型,采用Logistic回归函数进行研究。
第三,对利用现金流量指标作为变量建立危机预警模型进行综述。虽然有的企业具有很好的会计利润,但由于企业资金链断裂,丧失支付能力而导致财务危机。基于此,有些学者认识到,财务预警系统的重点应是现金及其流动,充分挖掘现金流量信息的预测价值应成为未来研究企业财务预警的趋势。并且相关研究指出,利用现金流量指标建立的模型也能得到很好的预测效果。
最后,通过以上的分析,得到如下的启示:本文拟采用现金流指标,运用Logistic回归函数,构建现金流财务危机预警模型,对以前的研究做出补充。
第三章,Logistic回归模型的构建和检验。介绍了本文研究的数据来源、样本选取方法,指标的筛选和模型的构建及检验等。
本文按照一定的标准,选取了2007年被特别处理的60家ST公司作为财务危机公司;同时,按照1比1的配对原则,选取了60家非ST公司作为对照样本。两组样本共计120个,作为研究对象。将其中的80家(40家ST公司,40家非ST公司)作为建模样本,40家(20家ST公司,20家非ST公司)作为检验样本。
在财务指标方面,本文从偿债能力、获现能力、现金结构和发展能力等方面来反映企业财务状况。为使指标更具普遍性和代表性,引入了资本累计率和主营业务收入增长率两个传统的财务指标。具体包含四大类共28个指标。采用非参数方法对其进行显著性检验,测定指标间的相关度,采用因子分析法提取主成分因子,然后按逐步向后回归法中的似然比检验(Backwald:Likelihood Ratio)向后逐步剔除变量,从而完成指标的筛选。
在进行逻辑回归之后得到包含经营净现金流动负债比率、净资产获现率、每股现金净流量等指标的预测模型。并对模型进行了回代检验和独立样本验证。从回代检验的效果看,模型在危机发生前三年、前两年的总体正确率分别为70%和76.25%;从独立检验的效果看,模型在危机发生前三年、前两年的总体正确率分别为67.5%和77.5%。从统计效果看,具有一定的实用性。
第四章,研究结论和对策建议,对全文进行总结。
根据本文的研究,可以得到如下结论:现金流量表披露的信息中包含有公司财务健康状况的信息,可以建立针对上市公司财务困境预测模型,能对其他学者的研究起到补充作用;距离危机时间越近,获现能力越重要;利用现金流量指标建立的模型,财务危机发生的T—2年、T—3年都具有预测能力。
本文在如下方面,需要改进:指标单调,不能全面反映企业的真实状况;相对中国的上市公司,样本量小;配对样本1:1进行配对的设置缺少理论依据;不分行业进行财务危机预测,可能导致预测准确度下降。
最后,从财务的角度介绍了解除财务困境的对策。
三、本文的主要贡献
本文在前人研究的基础上,利用成熟的Logistic回归模型,采用现金流量指标作为研究变量,对财务困境预测模型的研究进行了探讨,建立了相应的财务危机预测模型。研究中,本文对以下几个方面进行了修正和创新:
1、本文采用现金流量指标体系为主,对传统财务指标模型起到补充作用。
2、本文采用的财务指标体系,26个来源于现金流量表,包括了现今对现金流量表分析的主要财务指标,现金流量指标系统全面。通过对财务指标的分布检验,发现大部分指标不服从正态分布,在进行显著性检验时,不能像以前的很多研究,采用T检验法。因此,本文采用非参数检验方法Mann-whitney-wilcoxon代替T检验。
3、由于指标不服从正态分布,不能满足普通模型服从正态分布、等方差的假设,因此选用多元Logistic回归方程,该方程不要求严格的假设条件。
4、样本公司选择2007年被ST的上市公司,进行对比的样本也选择同一年的,排除了不同年份宏观经济的影响。
5、为了解决因子间存在的多重共线性问题,本文采用因子分析方法,对国内外相关研究中存在的这一不足进行了改进。
四、本文的研究意义
企业发生财务危机是一个渐进的过程,在此过程中,会有一些指标异于经营正常的公司。如果能够利用财务数据,建立预测企业发生财务危机的模型,势必对各利益相关者具有重大的现实意义。
1、对于管理当局,可以及早发现企业经营存在的问题,找出解决办法,避免企业经营进一步恶化。
2、对于股票投资者,可以预见企业发生财务危机的可能性,从而做出理智的决策,减少企业价值下跌导致的损失,降低投资风险。
3、对于政府,可以向广大的投资者做出必要的事前警示,避免很多事后监管带来的弊端;同时,对于可能陷于困境的公司提供及时的援助,避免其陷入财务困境。
4.、对于债权人,可以评估企业发生财务危机的可能性,根据评估结果对企业做出适当的信用评级,保护自己的合法利益。
With the development of the market economy, economic efficiency has been improved, as a competitive economy , it is the main theme of the survival of the fittest. Some enterprises have come to the fore in the competition, some enterprises are in crisis, the last being eliminated. One of the performances of the crisis enterprises is the financial crisis. Financial crisis , also known as the financial distress, it will lead to enterprise bankruptcy if the financial crisis has developed to a certain extent.
As the result of bankruptcy, those related, such as investors, creditor, may be hurt. Therefore, it is necessary to evaluate the financial conditions of the companies for the stakeholders. This paper is one of the efforts of the studies in the field.
Four different chapters constitute the paper.
First chapter is the introduction, which introduces the background, significance, objects and research method.
Former researchers only used the financial index as the variables, some researchers put the cash flow index into the model, but few researchers considered the cash flow index as the main variables to analyze the financial crisis contribution. The paper use cash flow index as the main research variables and prove it using SPSS statistic software.
Second chapter is the literature review, which introduces the definition of financial crisis and the research result of former research and compare the typical financial crisis model.
Third chapter is the Logistic regression model, which introduces the research data resource and the method of sample selection, index selection, the model construction and test.
We set up a standard to select the sample company for testing, 60 ST companies were chosen to be financial crisis companies. We also select 60 none ST companies to be paired companies. A total of 120 samples of the two groups are the research object. Among those companies, 80 companies are the modeling samples (40 ST companies and 40 none ST companies ), 40 companies are the testing samples (20 ST companies and 20 none ST companies ).
In the aspect of financial indicators, we investigate solvency, profitability, cash structure and development ability to reflect the financial position of enterprises. In order to make the indicators to be universal and most representative, we introduce two traditional indicators: cumulative rate of capital and operating income growth. We use the nonparametric test to investigate the relationship of indicators, use the factor analysis to extract the main factors and use the stepwise regression to select the variables.Net operation cash flow to current liabilities, net cash flow to net assets, net cash per share are included in the final model, which were tested by the original samples and another independent samples. The accurate rate from the initial sample is 70% of crisis happened in the first 3 years and 76.25% of crisis happened in the first 2 years. The prediction accurate rate is 67.5% of crisis happened in the first 3 years and 77.5% of crisis happened in the first 2 years. From the view of statistic, the model is practical. Chapter four is the findings and suggestions. According to our research, there are several conclusions: cash flow statement includes the information of healthy financial information; we can set up the model to forecast the financial crisis.
Based on the previous researches, the author modified the research process and made some progress.
1 In this paper, most of the variables are cash flow indicator.
2 T test was replaced by nonparametric method Mann-whitney-wilcoxon in difference test.
3 Logistic Model is chosen to construct the model, it does not require stringent assumptions.
4 In order to eliminate the multicollinearity between the variables,factor analysis is used.
5 All of the samples(ST and none-ST) are from 2007, ruling out the macro-economic impacts of different years.
There are several significances for the study as following:
1 For managers, they would find solutions to avoid further deterioration of the company if problems are detected early.
2 For stock investors, if the possibility of occurrence of financial crisis can be predicted ,they can make a rational decision, reduce the losses of the investment .
3 The government can make the necessary warnings to the investors in advance to avoid regulation after the crisis has happened; At the same time, provide assistance to the company to avoid financial crisis timely.
4 The creditors can assess the possibility of occurrence of financial crisis, according to the results of the assessment, they can take steps to protect their legitimate interests.
引文
1经济信息联播,中央电视台,2007-10-12.
2中国证券登记结算有限公司,http://www.chinaclear.cn/,2008-9-2.
3姚铮,陈菲莲.上市公司财务危机预警系统研究.中国民商法律网,2004-2-16
1 2001年中国十大证券新闻.银行家,2002(1).
2刘兴详,刘欲晓.退市风险警示制度出台,风险警示标志”*ST”,市场报,2003-04-07.
1 Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting. Selected Studies, 1966, pp: 71-111.
2 Altman, E. I., Financial Ratios, Discriminant analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, No.4, September,1968,pp:589-609.
3 M. J. Gordon, Towards a Theory of Financial Distress, The Journal of Finance , No.2, 1971,pp:347-356.
4 Carmichael D.R.,The Auditor’s Reporting Obligation, Auditing Research Management,January,1972,pp:85-96.
1 Edward. B. Deakin, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting, Vol.10, No.1, 1972,pp:167-179..
2 Stephen. A. Ross, Randolph. W. Westerfield, Jeffrey,公司理财,吴世农,沈艺锋等译北京:机械工业出版社,2000.
3李秉祥,扈文秀,基于期权理论的上市公司财务危机动态预测方法研究,管理评论,2004年第4期,pp:53-56.
4陈新桂财务困境上市公司治理失败的实证研究,财经科学,2007年第4期,pp:59-65..
5陈静,上市公司财务恶化预测的实证分析,会计研究,1999年第四期。pp:31-38.
6陈晓、陈治鸿,企业财务困境研究的理论、方法及其应用,投资研究,2000年第6期,pp:29-33.
7吴世农、卢贤义,我国上市公司财务困境预测模型研究,经济研究,2001年第6期,pp:46-55.
1 Fitzpatrick, P.J. :”A comparison of Rate of Successful Industrial Enterprise with Those of Failed Firms”, Certified Public Accountant, 1932, pp:589-605,656-662.
2 Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Supplement, 1966, pp:71-127.
3陈静,上市公司财务恶化预测的实证分析,《会计研究》,1999年第四期。pp:31-38.
4李心丹等,上证联合研究计划第三期课题报告,中国证券投资者行为研究,2002.
1 Altman, E. I., Financial Ratios, Discriminant analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, No.4, September,1968,pp:589-609.
1 Altman, E. I., Haldeman, R.G, Narayanan,P., ZETA ANALYSIS:A new model to identify bankruptcy risk of corporations, Journal of Banking and Finance, January,1977,pp:29-54.
2张玲,财务危机预警分析判别模型,《数量经济技术经济研究》2000年第3期,pp:49-51.
3高培业、张道奎,企业失败判别模型实证研究,《统计研究》,2000年第10期,pp:46-51
4向德伟,运用”Z计分法”评价上市公司经营风险的实证研究,《会计研究》,2002年第11期,pp:53-57.
5杨淑娥、徐伟刚,上市公司财务预警模型——Y分数模型的实证研究,《中国软科学》,2003年第1期,pp:56-60。
1王学民,《应用多元统计分析》,第二版,上海财经大学出版社,2004年,pp:138-185。
2 Ohlson, J.A.,Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring,1980,pp:109–131.
3李心丹等,上证联合研究计划第三期课题报告,中国证券投资者行为研究,2002
4陈晓、陈治鸿,企业财务困境研究的理论、方法及其应用,《投资研究》,2000年第6期,pp:29-33。
5吴世农、卢贤义,我国上市公司财务困境预测模型研究,《经济研究》,2001年第6期,pp:46-55。
1姜秀华、孙铮,治理弱化与财务危机:一个预测模型,《南开管理评论》,2001年第5期,pp:19–23.
2 Green,W.H.,《计量经济分析》(第4版),清华大学出版社,2001年,pp:811-893。
3 Ohlson, J.A.,Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring,1980,pp:109–131.
1王耀南,《智能信息处理技术》,高等教育出版社,2003年,pp:116-190。
2 Odom M. D. and R. Sharda, A Nerual Network Model forBankruptcy Prediction, In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1990(6):136-138.
3张昕,基于判别分析和神经网络技术的上市公司财务困境预警实证研究,湖南大学学位论文,2001年。
4 Coats P. and L. F. Fant, Recognizing Financial Distress Patterns.Using a Neural Network Tool, Financial Management, 1992(11):142.
5 Altman E.I., Giancarlo Marco, Franco Varetto, Corporate Distress Diagnosis: Comparison Using Linear Discriminate Analysis and Neural Networks,. Journal of Banking and Finance,No.1,1994,pp:505-529.
1杨保安等,BP神经网络在企业财务危机预警之运用,预测,2001年第2期, pp:49-68
2杨淑娥、黄礼,基于BP神经网络的上市公司财务预警模型,《系统工程理论与实践》,2005年1月,pp:12-18。
3李晓锋,徐玖平,上市公司财务预警的BP神经网络模型的建立及其应用,《数学的实践与认识》,2006年第4期,pp:6-10。
1章之旺,现金流量信息含量与财务困境预测,《现代财经》,2004年第8期,pp:26-31。
1 Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Supplement, 1966, pp:71-102.
2 Edward. B. Deakin, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting, Vol.10, No.1, 1972,pp:167-179..
3 M.Blum. Failing Company Discrimininant Analysis. Journal of Accounting Research ,December,1974,pp: 1~25.
4 C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow-It’s Not the Bottom Line. Harvard Business Review, 1984(62),pp: 61~66
5 C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow Data to Predict Financial Distress: Some Extensions .Journal of Accounting Research, 1985(23)pp: 384~401.
1 Gentry, J.A.,, P. Newbold and D.T.Whitford,“Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components”, Journal of Accounting Research, Vol.23, No1, 1985,pp:146-160.
2 Aziz,A., D.C.Emanuel&G.H.Lawson, Bankruptcy prediction—An investigation of cash flow based models, Journal of Management Studies,September,1988,pp:419-437
3 M.E.Zmijewski. Methodological Issues Relate to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 1984, 22(supplement),pp: 59~82
4 Lawson, G.H. Accounting for financial management: some tentative proposals for a new blueprint .In Shone, R.(ED.), Problems of Investment. Oxford :Blackwell, 1971
5 Lawson, G.H., Moller, P. and Sherer.M. On the use of conventional accounting statements in the measurement of corporate debt capacity, taxable earnings and the formulation of dividend policies. Paper presented to the 4th Annual Conference of European Accounting Association in Barcelona.1981
6 Lawson, G.H. Was Woolworth ailing? The Accounting 1982,pp: 12~14
7 Mitchem , G.H. Cash flow reporting and financial distress models. Financial Management,Autumn,1990,pp:55-73.
8赵宇龙,会计盈余与股份行为。上海,上海三联书店,2000。
9陈晓,陈小悦,刘钊。A股盈余报告的有用性研究—来自上海、深圳股市的实证证据.经济研究, 1999年第6期。
10李增泉,实证分析审计意见的信息含量。会计研究, 1999年第8期,pp: 16~22。
1马红,糜仲春,从现金流的角度预测上市公司的财务困境,《价值工程》,2004年第3期,pp:72-74.
2章之旺,现金流量信息含量与财务困境预测,现代财经, 2004年第8期,pp: 26~31。
3章之旺,现金流量在财务困境预测中的信息含量实证研究——来自2003-2004年度ST公司的新证据。中国管理科学, 2004年第12期,pp:23~28。
4周娟、王丽娟,基于现金流量指标的财务危机预警模型分析,财会通讯,2005年第12期,pp:107-109。
1李一智,徐选华编,商务决策数量方法,经济科学出版社,2003年4月,pp:183-192。
1中国注册会计师协会编,会计,经济科学出版社,2008年3月,pp:364-370。
2中国注册会计师协会编,财务成本管理,经济科学出版社,2008年4月,pp:520-526。
[1] Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting. Selected Studies, 1966, pp: 71-111.
[2] Altman, E. I., Financial Ratios, Discriminant analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, No.4, September,1968,pp:589-609.
[3] M. J. Gordon, Towards a Theory of Financial Distress, The Journal of Finance , No.2, 1971,pp:347-356.
[4] Carmichael D.R.,The Auditor’s Reporting Obligation, Auditing Research Management,January,1972,pp:85-96.
[5] Edward. B. Deakin, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting, Vol.10, No.1, 1972,pp:167-179..
[6] Stephen. A. Ross, Randolph. W. Westerfield, Jeffrey,《公司理财》,吴世农,沈艺锋等译北京:机械工业出版社,2000.
[7]李秉祥,扈文秀,基于期权理论的上市公司财务危机动态预测方法研究,《管理评论》,2004年第4期,pp:53-56.
[8]陈新桂财务困境上市公司治理失败的实证研究,财经科学,2007年第4期,pp:59-65..
[9]陈静,上市公司财务恶化预测的实证分析,《会计研究》,1999年第四期。pp:31-38
[10]陈晓、陈治鸿,企业财务困境研究的理论、方法及其应用,《投资研究》,2000年第6期,pp:29-33。
[11]吴世农、卢贤义,我国上市公司财务困境预测模型研究,《经济研究》,2001年第6期,pp:46-55。
[12] Fitzpatrick, P.J. :”A comparison of Rate of Successful Industrial Enterprise with Those of Failed Firms”, Certified Public Accountant, 1932, pp:589-605,656-662
[13] Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Supplement, 1966, pp:71-127.
[14]李心丹等,上证联合研究计划第三期课题报告,中国证券投资者行为研究,2002
[15] Altman, E. I., Haldeman, R.G, Narayanan,P., ZETA ANALYSIS:A new model to identify bankruptcy risk of corporations, Journal of Banking and Finance, January,1977,pp:29-54.
[16] Raman,K.K., Altemative Accounting Measures as Predictors of Municipal Financial Distress, Journal of Accounting ,Auditing&Finance,1982 ,Fall.
[17]张玲,财务危机预警分析判别模型,《数量经济技术经济研究》2000年第3期,pp:49-51.
[18]高培业、张道奎,企业失败判别模型实证研究,《统计研究》,2000年第10期,pp:46-51
[19]向德伟,运用”Z计分法”评价上市公司经营风险的实证研究,《会计研究》,2002年第11期,pp:53-57.
[20]杨淑娥、徐伟刚,上市公司财务预警模型——Y分数模型的实证研究,《中国软科学》,2003年第1期,pp:56-60。
[21]王学民,《应用多元统计分析》,第二版,上海财经大学出版社,2004年,pp:138-185。
[22] Ohlson, J.A.,Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring,1980,pp:109–131.
[23]姜秀华、孙铮,治理弱化与财务危机:一个预测模型,《南开管理评论》,2001年第5期,pp:19–23.
[24] Green,W.H.,《计量经济分析》(第4版),清华大学出版社,2001年,pp:811-893。
[25]王耀南,《智能信息处理技术》,高等教育出版社,2003年,pp:116-190。
[26] Odom M. D. and R. Sharda, A Nerual Network Model forBankruptcy Prediction, In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1990(6):136-138.
[27]张昕,基于判别分析和神经网络技术的上市公司财务困境预警实证研究,湖南大学学位论文,2001年。
[28] Coats P. and L. F. Fant, Recognizing Financial Distress Patterns.Using a Neural Network Tool, Financial Management, 1992(11):142.
[29] Altman E.I., Giancarlo Marco, Franco Varetto, Corporate Distress Diagnosis: Comparison Using Linear Discriminate Analysis and Neural Networks,. Journal of Banking and Finance,No.1,1994,pp:505-529.
[30]杨保安等,BP神经网络在企业财务危机预警之运用,预测,2001年第2期, pp:49-68
[31]杨淑娥、黄礼,基于BP神经网络的上市公司财务预警模型,《系统工程理论与实践》,2005年1月,pp:12-18。
[32]李晓锋,徐玖平,上市公司财务预警的BP神经网络模型的建立及其应用,《数学的实践与认识》,2006年第4期,pp:6-10。
[33]章之旺,现金流量信息含量与财务困境预测,《现代财经》,2004年第8期,pp:26-31。
[34] Gentry, J.A.,, P. Newbold and D.T.Whitford,“Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components”, Journal of Accounting Research, Vol.23, No1, 1985.
[35]Aziz,A., D.C.Emanuel&G.H.Lawson, Bankruptcy prediction—An investigation of cash flow based models, Journal of Management Studies,September,1988,pp:419-437
[36] Mitchem,G.H. Cash flow reporting and financial distress models. Financial Management,Autumn,1990,pp:55-73.
[37]马红,糜仲春,从现金流的角度预测上市公司的财务困境,《价值工程》,2004年第3期,pp:72-74.
[38]彭小英,现金流视角的我国上市公司财务危机预警模型实证研究,华东师范大学学位论文,2007年。
[39]国泰安数据库,http://www.gtarsc.com/Components/default.aspx
[40]张文彤,SPSS11.0统计分析教程(高级篇),北京希望电子出版社,2002年6月,pp:190-200。
[41]李一智,徐选华编,商务决策数量方法,经济科学出版社,2003年4月,pp:183-192。
[42]中国注册会计师协会编,会计,经济科学出版社,2008年3月,pp:364-370。
[43]中国注册会计师协会编,财务成本管理,经济科学出版社,2008年4月,pp:520-526.
[44] M.Blum. Failing Company Discrimininant Analysis. Journal of Accounting Research , December,1974,pp: 1~25.
[45] C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow-It’s Not the Bottom Line. Harvard Business Review, 1984(62),pp: 61~66
[46]C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow Data to Predict Financial Distress:Some Extensions.Journal of Accounting Research, 1985(23)pp: 384~401.
[47] M.E.Zmijewski. Methodological Issues Relate to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 1984, 22(supplement),pp: 59~82
[48] Lawson, G.H. Accounting for financial management: some tentative proposals for a new blueprint .In Shone, R.(ED.), Problems of Investment. Oxford :Blackwell, 1971
[49] Lawson, G.H., Moller, P. and Sherer.M. On the use of conventionalaccounting statements in the measurement of corporate debt capacity, taxable earnings and the formulation of dividend policies. Paper presented to the 4th Annual Conference of European Accounting Association in Barcelona.1981
[50] Lawson, G.H. Was Woolworth ailing? The Accounting 1982,pp: 12~14
[51]赵宇龙,会计盈余与股份行为。上海,上海三联书店,2000。
[52]陈晓,陈小悦,刘钊。A股盈余报告的有用性研究—来自上海、深圳股市的实证证据.经济研究, 1999年第6期。
[53]李增泉,实证分析审计意见的信息含量。会计研究, 1999年第8期,pp: 16~22。
[54]孔丽娜,我国上市公司财务危机预警模型的建立及实证研究,暨南大学学位论文,2006年。
[55]曹媛,行业经营业绩评价实证研究,西南财经大学学位论文,2006年。
[56]李继军,我国上市公司财务困境预测模型研究,西南财经大学学位论文,2006年。
[57]章之旺,现金流量在财务困境预测中的信息含量实证研究——来自2003-2004年度ST公司的新证据。中国管理科学, 2004年第12期,pp:23~28。
2中国证券登记结算有限公司,http://www.chinaclear.cn/,2008-9-2.
3姚铮,陈菲莲.上市公司财务危机预警系统研究.中国民商法律网,2004-2-16
1 2001年中国十大证券新闻.银行家,2002(1).
2刘兴详,刘欲晓.退市风险警示制度出台,风险警示标志”*ST”,市场报,2003-04-07.
1 Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting. Selected Studies, 1966, pp: 71-111.
2 Altman, E. I., Financial Ratios, Discriminant analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, No.4, September,1968,pp:589-609.
3 M. J. Gordon, Towards a Theory of Financial Distress, The Journal of Finance , No.2, 1971,pp:347-356.
4 Carmichael D.R.,The Auditor’s Reporting Obligation, Auditing Research Management,January,1972,pp:85-96.
1 Edward. B. Deakin, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting, Vol.10, No.1, 1972,pp:167-179..
2 Stephen. A. Ross, Randolph. W. Westerfield, Jeffrey,公司理财,吴世农,沈艺锋等译北京:机械工业出版社,2000.
3李秉祥,扈文秀,基于期权理论的上市公司财务危机动态预测方法研究,管理评论,2004年第4期,pp:53-56.
4陈新桂财务困境上市公司治理失败的实证研究,财经科学,2007年第4期,pp:59-65..
5陈静,上市公司财务恶化预测的实证分析,会计研究,1999年第四期。pp:31-38.
6陈晓、陈治鸿,企业财务困境研究的理论、方法及其应用,投资研究,2000年第6期,pp:29-33.
7吴世农、卢贤义,我国上市公司财务困境预测模型研究,经济研究,2001年第6期,pp:46-55.
1 Fitzpatrick, P.J. :”A comparison of Rate of Successful Industrial Enterprise with Those of Failed Firms”, Certified Public Accountant, 1932, pp:589-605,656-662.
2 Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Supplement, 1966, pp:71-127.
3陈静,上市公司财务恶化预测的实证分析,《会计研究》,1999年第四期。pp:31-38.
4李心丹等,上证联合研究计划第三期课题报告,中国证券投资者行为研究,2002.
1 Altman, E. I., Financial Ratios, Discriminant analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, No.4, September,1968,pp:589-609.
1 Altman, E. I., Haldeman, R.G, Narayanan,P., ZETA ANALYSIS:A new model to identify bankruptcy risk of corporations, Journal of Banking and Finance, January,1977,pp:29-54.
2张玲,财务危机预警分析判别模型,《数量经济技术经济研究》2000年第3期,pp:49-51.
3高培业、张道奎,企业失败判别模型实证研究,《统计研究》,2000年第10期,pp:46-51
4向德伟,运用”Z计分法”评价上市公司经营风险的实证研究,《会计研究》,2002年第11期,pp:53-57.
5杨淑娥、徐伟刚,上市公司财务预警模型——Y分数模型的实证研究,《中国软科学》,2003年第1期,pp:56-60。
1王学民,《应用多元统计分析》,第二版,上海财经大学出版社,2004年,pp:138-185。
2 Ohlson, J.A.,Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring,1980,pp:109–131.
3李心丹等,上证联合研究计划第三期课题报告,中国证券投资者行为研究,2002
4陈晓、陈治鸿,企业财务困境研究的理论、方法及其应用,《投资研究》,2000年第6期,pp:29-33。
5吴世农、卢贤义,我国上市公司财务困境预测模型研究,《经济研究》,2001年第6期,pp:46-55。
1姜秀华、孙铮,治理弱化与财务危机:一个预测模型,《南开管理评论》,2001年第5期,pp:19–23.
2 Green,W.H.,《计量经济分析》(第4版),清华大学出版社,2001年,pp:811-893。
3 Ohlson, J.A.,Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring,1980,pp:109–131.
1王耀南,《智能信息处理技术》,高等教育出版社,2003年,pp:116-190。
2 Odom M. D. and R. Sharda, A Nerual Network Model forBankruptcy Prediction, In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1990(6):136-138.
3张昕,基于判别分析和神经网络技术的上市公司财务困境预警实证研究,湖南大学学位论文,2001年。
4 Coats P. and L. F. Fant, Recognizing Financial Distress Patterns.Using a Neural Network Tool, Financial Management, 1992(11):142.
5 Altman E.I., Giancarlo Marco, Franco Varetto, Corporate Distress Diagnosis: Comparison Using Linear Discriminate Analysis and Neural Networks,. Journal of Banking and Finance,No.1,1994,pp:505-529.
1杨保安等,BP神经网络在企业财务危机预警之运用,预测,2001年第2期, pp:49-68
2杨淑娥、黄礼,基于BP神经网络的上市公司财务预警模型,《系统工程理论与实践》,2005年1月,pp:12-18。
3李晓锋,徐玖平,上市公司财务预警的BP神经网络模型的建立及其应用,《数学的实践与认识》,2006年第4期,pp:6-10。
1章之旺,现金流量信息含量与财务困境预测,《现代财经》,2004年第8期,pp:26-31。
1 Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Supplement, 1966, pp:71-102.
2 Edward. B. Deakin, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting, Vol.10, No.1, 1972,pp:167-179..
3 M.Blum. Failing Company Discrimininant Analysis. Journal of Accounting Research ,December,1974,pp: 1~25.
4 C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow-It’s Not the Bottom Line. Harvard Business Review, 1984(62),pp: 61~66
5 C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow Data to Predict Financial Distress: Some Extensions .Journal of Accounting Research, 1985(23)pp: 384~401.
1 Gentry, J.A.,, P. Newbold and D.T.Whitford,“Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components”, Journal of Accounting Research, Vol.23, No1, 1985,pp:146-160.
2 Aziz,A., D.C.Emanuel&G.H.Lawson, Bankruptcy prediction—An investigation of cash flow based models, Journal of Management Studies,September,1988,pp:419-437
3 M.E.Zmijewski. Methodological Issues Relate to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 1984, 22(supplement),pp: 59~82
4 Lawson, G.H. Accounting for financial management: some tentative proposals for a new blueprint .In Shone, R.(ED.), Problems of Investment. Oxford :Blackwell, 1971
5 Lawson, G.H., Moller, P. and Sherer.M. On the use of conventional accounting statements in the measurement of corporate debt capacity, taxable earnings and the formulation of dividend policies. Paper presented to the 4th Annual Conference of European Accounting Association in Barcelona.1981
6 Lawson, G.H. Was Woolworth ailing? The Accounting 1982,pp: 12~14
7 Mitchem , G.H. Cash flow reporting and financial distress models. Financial Management,Autumn,1990,pp:55-73.
8赵宇龙,会计盈余与股份行为。上海,上海三联书店,2000。
9陈晓,陈小悦,刘钊。A股盈余报告的有用性研究—来自上海、深圳股市的实证证据.经济研究, 1999年第6期。
10李增泉,实证分析审计意见的信息含量。会计研究, 1999年第8期,pp: 16~22。
1马红,糜仲春,从现金流的角度预测上市公司的财务困境,《价值工程》,2004年第3期,pp:72-74.
2章之旺,现金流量信息含量与财务困境预测,现代财经, 2004年第8期,pp: 26~31。
3章之旺,现金流量在财务困境预测中的信息含量实证研究——来自2003-2004年度ST公司的新证据。中国管理科学, 2004年第12期,pp:23~28。
4周娟、王丽娟,基于现金流量指标的财务危机预警模型分析,财会通讯,2005年第12期,pp:107-109。
1李一智,徐选华编,商务决策数量方法,经济科学出版社,2003年4月,pp:183-192。
1中国注册会计师协会编,会计,经济科学出版社,2008年3月,pp:364-370。
2中国注册会计师协会编,财务成本管理,经济科学出版社,2008年4月,pp:520-526。
[1] Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting. Selected Studies, 1966, pp: 71-111.
[2] Altman, E. I., Financial Ratios, Discriminant analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, The Journal of Finance, No.4, September,1968,pp:589-609.
[3] M. J. Gordon, Towards a Theory of Financial Distress, The Journal of Finance , No.2, 1971,pp:347-356.
[4] Carmichael D.R.,The Auditor’s Reporting Obligation, Auditing Research Management,January,1972,pp:85-96.
[5] Edward. B. Deakin, A Discriminant Analysis of Predictors of Business Failure, Journal of Accounting, Vol.10, No.1, 1972,pp:167-179..
[6] Stephen. A. Ross, Randolph. W. Westerfield, Jeffrey,《公司理财》,吴世农,沈艺锋等译北京:机械工业出版社,2000.
[7]李秉祥,扈文秀,基于期权理论的上市公司财务危机动态预测方法研究,《管理评论》,2004年第4期,pp:53-56.
[8]陈新桂财务困境上市公司治理失败的实证研究,财经科学,2007年第4期,pp:59-65..
[9]陈静,上市公司财务恶化预测的实证分析,《会计研究》,1999年第四期。pp:31-38
[10]陈晓、陈治鸿,企业财务困境研究的理论、方法及其应用,《投资研究》,2000年第6期,pp:29-33。
[11]吴世农、卢贤义,我国上市公司财务困境预测模型研究,《经济研究》,2001年第6期,pp:46-55。
[12] Fitzpatrick, P.J. :”A comparison of Rate of Successful Industrial Enterprise with Those of Failed Firms”, Certified Public Accountant, 1932, pp:589-605,656-662
[13] Beaver, W. H., Financial Ratios as Predictors of Failure, Journal of Accounting Research, Supplement, 1966, pp:71-127.
[14]李心丹等,上证联合研究计划第三期课题报告,中国证券投资者行为研究,2002
[15] Altman, E. I., Haldeman, R.G, Narayanan,P., ZETA ANALYSIS:A new model to identify bankruptcy risk of corporations, Journal of Banking and Finance, January,1977,pp:29-54.
[16] Raman,K.K., Altemative Accounting Measures as Predictors of Municipal Financial Distress, Journal of Accounting ,Auditing&Finance,1982 ,Fall.
[17]张玲,财务危机预警分析判别模型,《数量经济技术经济研究》2000年第3期,pp:49-51.
[18]高培业、张道奎,企业失败判别模型实证研究,《统计研究》,2000年第10期,pp:46-51
[19]向德伟,运用”Z计分法”评价上市公司经营风险的实证研究,《会计研究》,2002年第11期,pp:53-57.
[20]杨淑娥、徐伟刚,上市公司财务预警模型——Y分数模型的实证研究,《中国软科学》,2003年第1期,pp:56-60。
[21]王学民,《应用多元统计分析》,第二版,上海财经大学出版社,2004年,pp:138-185。
[22] Ohlson, J.A.,Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy, Journal of Accounting Research, Spring,1980,pp:109–131.
[23]姜秀华、孙铮,治理弱化与财务危机:一个预测模型,《南开管理评论》,2001年第5期,pp:19–23.
[24] Green,W.H.,《计量经济分析》(第4版),清华大学出版社,2001年,pp:811-893。
[25]王耀南,《智能信息处理技术》,高等教育出版社,2003年,pp:116-190。
[26] Odom M. D. and R. Sharda, A Nerual Network Model forBankruptcy Prediction, In Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks, 1990(6):136-138.
[27]张昕,基于判别分析和神经网络技术的上市公司财务困境预警实证研究,湖南大学学位论文,2001年。
[28] Coats P. and L. F. Fant, Recognizing Financial Distress Patterns.Using a Neural Network Tool, Financial Management, 1992(11):142.
[29] Altman E.I., Giancarlo Marco, Franco Varetto, Corporate Distress Diagnosis: Comparison Using Linear Discriminate Analysis and Neural Networks,. Journal of Banking and Finance,No.1,1994,pp:505-529.
[30]杨保安等,BP神经网络在企业财务危机预警之运用,预测,2001年第2期, pp:49-68
[31]杨淑娥、黄礼,基于BP神经网络的上市公司财务预警模型,《系统工程理论与实践》,2005年1月,pp:12-18。
[32]李晓锋,徐玖平,上市公司财务预警的BP神经网络模型的建立及其应用,《数学的实践与认识》,2006年第4期,pp:6-10。
[33]章之旺,现金流量信息含量与财务困境预测,《现代财经》,2004年第8期,pp:26-31。
[34] Gentry, J.A.,, P. Newbold and D.T.Whitford,“Classifying Bankrupt Firms with Funds Flow Components”, Journal of Accounting Research, Vol.23, No1, 1985.
[35]Aziz,A., D.C.Emanuel&G.H.Lawson, Bankruptcy prediction—An investigation of cash flow based models, Journal of Management Studies,September,1988,pp:419-437
[36] Mitchem,G.H. Cash flow reporting and financial distress models. Financial Management,Autumn,1990,pp:55-73.
[37]马红,糜仲春,从现金流的角度预测上市公司的财务困境,《价值工程》,2004年第3期,pp:72-74.
[38]彭小英,现金流视角的我国上市公司财务危机预警模型实证研究,华东师范大学学位论文,2007年。
[39]国泰安数据库,http://www.gtarsc.com/Components/default.aspx
[40]张文彤,SPSS11.0统计分析教程(高级篇),北京希望电子出版社,2002年6月,pp:190-200。
[41]李一智,徐选华编,商务决策数量方法,经济科学出版社,2003年4月,pp:183-192。
[42]中国注册会计师协会编,会计,经济科学出版社,2008年3月,pp:364-370。
[43]中国注册会计师协会编,财务成本管理,经济科学出版社,2008年4月,pp:520-526.
[44] M.Blum. Failing Company Discrimininant Analysis. Journal of Accounting Research , December,1974,pp: 1~25.
[45] C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow-It’s Not the Bottom Line. Harvard Business Review, 1984(62),pp: 61~66
[46]C.J.Casey and N.J.Bartczak. Cash Flow Data to Predict Financial Distress:Some Extensions.Journal of Accounting Research, 1985(23)pp: 384~401.
[47] M.E.Zmijewski. Methodological Issues Relate to the Estimation of Financial Distress Prediction Models. Journal of Accounting Research, 1984, 22(supplement),pp: 59~82
[48] Lawson, G.H. Accounting for financial management: some tentative proposals for a new blueprint .In Shone, R.(ED.), Problems of Investment. Oxford :Blackwell, 1971
[49] Lawson, G.H., Moller, P. and Sherer.M. On the use of conventionalaccounting statements in the measurement of corporate debt capacity, taxable earnings and the formulation of dividend policies. Paper presented to the 4th Annual Conference of European Accounting Association in Barcelona.1981
[50] Lawson, G.H. Was Woolworth ailing? The Accounting 1982,pp: 12~14
[51]赵宇龙,会计盈余与股份行为。上海,上海三联书店,2000。
[52]陈晓,陈小悦,刘钊。A股盈余报告的有用性研究—来自上海、深圳股市的实证证据.经济研究, 1999年第6期。
[53]李增泉,实证分析审计意见的信息含量。会计研究, 1999年第8期,pp: 16~22。
[54]孔丽娜,我国上市公司财务危机预警模型的建立及实证研究,暨南大学学位论文,2006年。
[55]曹媛,行业经营业绩评价实证研究,西南财经大学学位论文,2006年。
[56]李继军,我国上市公司财务困境预测模型研究,西南财经大学学位论文,2006年。
[57]章之旺,现金流量在财务困境预测中的信息含量实证研究——来自2003-2004年度ST公司的新证据。中国管理科学, 2004年第12期,pp:23~28。