基于Logistic模型新能源上市類企業(yè)風險

商業(yè)銀行是金融體系的重要組成部分，信貸風險管理是商業(yè)銀行價值管理的核心問題。但是目前我國商業(yè)銀行信貸風險管理體系不完善，銀行有大量的呆賬壞賬。為了提供貸款資產(chǎn)質量，銀行要嚴格貸前審批，加強貸款風險識別。

信用評價一直是學術界和金融界所關注的熱點研究課題,為解決中小企業(yè)融資中出現(xiàn)的信息不對稱問題,中小企業(yè)信用評價引起了越來越多的關注.介紹了logistic回歸模型,并在此基礎上建立了適用于中小型企業(yè)的logistic回歸信用評價模型.為了驗證模型的合理性,選取了80家企業(yè)作為實驗樣本進行實證研究,對所選取的12個財務指標進行主成分分析并提取了4類主成分,這樣降低了指標之間的相關性.根據(jù)wald檢驗篩選出的2類主成分建立了信用評價模型,該模型對實驗樣本的判別準確率達到96.3%,而對測試樣本的判別準確率達到80%.同時roc曲線檢驗結果表明,曲線所圍面積為0.991.因此,所提出的信用評價模型具有良好的預測效果.

文章分析了影響房地產(chǎn)上市公司經(jīng)濟效益的風險因素,根據(jù)房地產(chǎn)經(jīng)濟效益風險指標建立原則,構建反映房地產(chǎn)上市公司經(jīng)濟效益的指標體系。運用主成分方法確定房地產(chǎn)上市公司經(jīng)濟效益風險主成分模型,在此基礎之上,利用logistic統(tǒng)計方法,對2009年房地產(chǎn)上市公司經(jīng)濟效益進行了風險評價,揭示出房地產(chǎn)上市公司經(jīng)濟效益存在的風險。

基于logistic模型的房地產(chǎn)行業(yè)信用風險研究——本文運用logistic模型對房地產(chǎn)行業(yè)的信貸違約風險進行評估和預測，并對模型的擬合優(yōu)度進行了檢驗，論證了該模型的實用性和準確性，得出房地產(chǎn)行業(yè)具有特殊的信貸風險特征的結論，并指出除財務指標外，宏觀經(jīng)濟指...

本文采用財務比率和相關財務指標對企業(yè)金融風險進行評價,根據(jù)樣本數(shù)據(jù)先利用主成分法降維思想把財務指標綜合成反映企業(yè)總體金融風險狀況的綜合指標,并以此為基礎利用逐步回歸篩選重要主成分變量,建立一個logistic金融風險評價概率模型,然后利用模型對樣本企業(yè)進行計算,結果顯示:當前中小微企業(yè)金融風險狀況總體上仍需提高；短期償債能力、贏利能力和長期償債能力對企業(yè)綜合金融風險狀況影響最大,運營能力其次,發(fā)展能力和資產(chǎn)運用能力最弱。文章最后從企業(yè)和政府的角度給出了相應的政策建議。

隨著新能源并網(wǎng)規(guī)模的增加,新能源電力系統(tǒng)面臨的風險更加復雜,風險事件發(fā)生造成的危害和損失也越來越嚴重。為此,從電力系統(tǒng)風險管理的角度出發(fā),提出一個包含資源風險、技術風險、需求側風險和電網(wǎng)側風險的新能源電力系統(tǒng)風險評價指標體系。進而將模糊集合、物元模型和可拓分析理論相結合,提出一種基于模糊物元可拓的風險評價模型。該模型用模糊集合的方式將物元特征量值模糊化,使其可以更方便對新能源電力系統(tǒng)中風險的不確定性進行描述,同時兼顧了主客觀因素。算例的結果表明了該模型的有效性,同時也為新能源電力系統(tǒng)風險評價提出一個新的思路。

建筑業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),并對其他產(chǎn)業(yè)具有很強的拉動作用.而伴隨著建設工程行業(yè)市場機制的不斷發(fā)展和完善,具備一定規(guī)模的企業(yè)在競爭中將會發(fā)揮越來越重要的作用.在\"經(jīng)濟新常態(tài)\"下,上市建筑公司如何適應新階段經(jīng)濟發(fā)展要求、優(yōu)化驅動要素、調整產(chǎn)業(yè)結構和發(fā)展方式、引進先進技術設備及管理理念,成為時下最具重要的問題.本文基于2014-2016年20家上市建筑公司的財務數(shù)據(jù),利用財務指標分析和數(shù)據(jù)包絡分析(dea)的方法,對20家上市建筑公司的經(jīng)營狀況、技術和規(guī)模效率進行了實證分析,并提出了相關的建議,對提升建筑類上市公司效率具有重要的借鑒意義.

建筑業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè),并對其他產(chǎn)業(yè)具有很強的拉動作用.而伴隨著建設工程行業(yè)市場機制的不斷發(fā)展和完善,具備一定規(guī)模的企業(yè)在競爭中將會發(fā)揮越來越重要的作用.在'經(jīng)濟新常態(tài)'下,上市建筑公司如何適應新階段經(jīng)濟發(fā)展要求、優(yōu)化驅動要素、調整產(chǎn)業(yè)結構和發(fā)展方式、引進先進技術設備及管理理念,成為時下最具重要的問題.本文基于2014-2016年20家上市建筑公司的財務數(shù)據(jù),利用財務指標分析和數(shù)據(jù)包絡分析(dea)的方法,對20家上市建筑公司的經(jīng)營狀況、技術和規(guī)模效率進行了實證分析,并提出了相關的建議,對提升建筑類上市公司效率具有重要的借鑒意義.

建筑業(yè)是國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，并對其他產(chǎn)業(yè)具有很強的拉動作用。而伴隨著建設工程行業(yè)市場機制的不斷發(fā)展和完善，具備一定規(guī)模的企業(yè)在競爭中將會發(fā)揮越來越重要的作用。在“經(jīng)濟新常態(tài)”下，上市建筑公司如何適應新階段經(jīng)濟發(fā)展要求、優(yōu)化驅動要素、調整產(chǎn)業(yè)結構和發(fā)展方式、引進先進技術設備及管理理念，成為時下最具重要的問題。本文基于2014．2016年20家上市建筑公司的財務數(shù)據(jù)，利用財務指標分析和數(shù)據(jù)包絡分析（dea）的方法，對20家上市建筑公司的經(jīng)營狀況、技術和規(guī)模效率進行了實證分析，并提出了相關的建議，對提升建筑類上市公司效率具有重要的借鑒意義。

財務風險預警是以企業(yè)的財務數(shù)據(jù)為依據(jù),對企業(yè)的財務活動和經(jīng)營管理活動可能會產(chǎn)生的風險進行實時監(jiān)控的體系。企業(yè)的經(jīng)營者需要經(jīng)常性的對財務數(shù)據(jù)及指標進行分析,以至企業(yè)能及時預知并規(guī)避潛在的風險。在經(jīng)濟高速發(fā)展的中國,市場的劇烈競爭和與之不匹配的企業(yè)內部管理,使很多企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)濟危機,為了不在競爭中淘汰,尋求生存,獲取發(fā)展,許多企業(yè)建立了財務風險預警系統(tǒng)。新能源企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展是人類可持續(xù)發(fā)展的關鍵因素之一,全球氣候變暖、環(huán)境的污染、以及傳統(tǒng)能源的日益短缺和不可再生性,時時催促并推進新能源企業(yè)的發(fā)展。相較于其它行業(yè)和傳統(tǒng)能源行業(yè),新能源企業(yè)有其自身特點而導致的財務風險,這些風險也不可忽視地威脅著新能源企業(yè)的發(fā)展。面對這一現(xiàn)象,新能源企業(yè)必須建立財務風險預警系統(tǒng)進行財務風險預警和防范,而財務風險預警指標是財務風險預警系統(tǒng)建立的基礎和前提,具有不可替代的作用。本文正是從這個目的出發(fā),就我國新能源財務風險特殊性進行了分析,而后確立了財務風險預警體系的構建理論,并以此為基礎選取了恰當?shù)闹笜?搭建了財務風險預警指標體系。最后,文章對新能源企業(yè)財務風險預警指標體系應用中實際存在的問題提出了注意事項,以期對新能源企業(yè)規(guī)避財務風險,建立風險預警體系具有一定的借鑒意義。

隨著水電產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展,水電上市企業(yè)的運營風險不斷增加,研究適用于水電企業(yè)的運營風險評價模型已經(jīng)成為亟待解決的問題。因此本文根據(jù)我國水電企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營現(xiàn)狀與風險評價基本要求,引入熵權法和歸一法,構建了改進的貝葉斯風險評價模型用于水電上市企業(yè)運營風險評價。選取三家水電上市企業(yè)的實際數(shù)據(jù)代入模型進行實證分析并根據(jù)計算結果進行比較,計算結果證明改進貝葉斯風險評價模型能夠正確反映水電企業(yè)的運營風險現(xiàn)狀,提高水電企業(yè)運營風險評價的準確性。

在構建企業(yè)財務風險評價指標體系的基礎上,首先,利用spss20.0軟件選取st企業(yè)與非st企業(yè)間存在顯著性差異的12個指標;然后,對24家樣本企業(yè)2015年的指標數(shù)據(jù)提取主成分,通過多元判別分析建立企業(yè)的財務風險評估模型;最后,利用隨機選取的30家房地產(chǎn)企業(yè)2016年的經(jīng)營數(shù)據(jù)對已建模型的有效性進行實證檢驗,發(fā)現(xiàn)此模型對財務風險的預測準確率達到90%,即該模型可以有效地預測企業(yè)的財務風險。同時,該模型對其他房地產(chǎn)企業(yè)財務風險的預測也具有借鑒意義。

財務風險客觀存在于房地產(chǎn)企業(yè)財務管理工作的各個環(huán)節(jié),是市場競爭的必然產(chǎn)物,如何評價財務風險成為房地產(chǎn)企業(yè)管理理論和實踐工作中急需解決的課題。論文以房地產(chǎn)上市公司為研究對象,構建了房地產(chǎn)上市公司的財務風險評價指標體系,并采用因子分析法建立了房地產(chǎn)上市公司的財務風險綜合評價模型,以期為我國房地產(chǎn)行業(yè)的健康發(fā)展提供理論借鑒和方法指導。

在我國交通系統(tǒng)當中，高速公路占據(jù)了重要的地位。盡管我國高速公路發(fā)展起步較晚，但發(fā)展較快，無論是建設速度還是建設質量都達到了國際領先水準，而這些成果離不開公路企業(yè)的支持。在運營過程中，財務風險是客觀存在的，公路企業(yè)需采取一定舉措對財務風險進行控制，才能創(chuàng)造出一個良好的運營環(huán)境，保障企業(yè)穩(wěn)定發(fā)展?；诖耍疚膶飞鲜衅髽I(yè)財務風險控制進行了分析，并提出了相關策略，以供參考。

[碩士]基于kmv模型的房地產(chǎn)上市公司信用風險度量研究——【學位年度】2011　　【摘要】　　近年來我國房地產(chǎn)市場迅猛發(fā)展，市場過度擴張退稿房地產(chǎn)市場泡沫，我國房地產(chǎn)價格呈現(xiàn)過高、上漲過快的勢頭已成為不爭的事實，房地產(chǎn)企業(yè)也面臨著嚴重的價格調整帶來...

上市公司財務質量是公司對各種資源的管理與利用效率的集中體現(xiàn),是公司財務效果能滿足利益相關方需求的程度,也是公司競爭力的貨幣量化。本文針對建筑業(yè)上市公司的特點,從盈利性、成長性和安全性3個方面提煉建筑業(yè)上市公司財務質量評價指標體系,并借助csmar數(shù)據(jù)庫,運用因子分析對我國建筑業(yè)上市公司2013年財務質量進行分析與評價模型構建。為建筑業(yè)上市公司改善經(jīng)營和調整目標提供借鑒,也為相關投資者提供決策參考。

上市公司財務質量是公司對各種資源的管理與利用效率的集中體現(xiàn),是公司財務效果能滿足利益相關方需求的程度,也是公司競爭力的貨幣量化。本文針對建筑業(yè)上市公司的特點,從盈利性、成長性和安全性3個方面提煉建筑業(yè)上市公司財務質量評價指標體系,并借助csmar數(shù)據(jù)庫,運用因子分析對我國建筑業(yè)上市公司2013年財務質量進行分析與評價模型構建。為建筑業(yè)上市公司改善經(jīng)營和調整目標提供借鑒,也為相關投資者提供決策參考。

本文利用我國62家建筑與房地產(chǎn)上市公司2003年年報數(shù)據(jù)建立關于這些公司2004年發(fā)生對外擔保的logit模型,運用該模型對2004年建筑與房地產(chǎn)上市公司全樣本進行回代檢驗,總正確率達到71.0%;進一步,根據(jù)2004年年報數(shù)據(jù)對2005年這些公司是否發(fā)生對外擔保進行預測,總正確率達到72.6%,這表明以主營業(yè)務利潤率、投資收益率、每股現(xiàn)金流和流動比率等四個變量構建的logit模型具有較強的預測能力。應用該模型有助于政府監(jiān)管部門和銀行等金融機構加強對建筑與房地產(chǎn)上市公司對外擔保風險的預防、監(jiān)督和控制,也有助于中小投資者對建筑與房地產(chǎn)上市公司對外擔保風險進行及時有效規(guī)避。

hyperbola—logistic組合模型在港口地基沉降預測中的應用——從20處現(xiàn)場地基沉降實測資料中選取有代表性的15處資料，對港口地基沉降-時間曲線進行了優(yōu)化的擬合分析．針對港口地基的沉降特性，構建了hyperbola—logistic組合數(shù)學模型．對15處實測資料的擬合表明...

結合信息化工程監(jiān)理企業(yè)的特點,對其在信息化項目監(jiān)理中所面臨的風險因素進行了研究,將風險因素劃分為與業(yè)主方相關的因素、與軟件供應商相關的因素及監(jiān)理方自身的因素,闡明了各主要風險因素指標的內涵,建立起基于主成分分析法的風險因素評價模型,對主要風險因素產(chǎn)生的影響進行了定量評價及排序。

闡述了建筑企業(yè)建立財務風險評價模型的意義,層次分析法的基本原理和具體步驟。在ahp層次分析法的基礎上,合理選擇評價指標,建立建筑企業(yè)財務風險評價模型。風險評價模型能為企業(yè)提高管理水平、防范和化解財務風險提供有益的幫助。在模型建立的基礎上并給出了一個實例分析。

借助解釋結構模型對技術并購的風險因素進行了層級劃分,分析了各個因素之間的相互影響關系.結果表明,目標企業(yè)與并購企業(yè)的相對規(guī)模是決定技術并購成敗的基本風險因素,技術整合能力、技術人員留任率是決定技術并購成敗的直接風險因素.