出版社:李清 光明日报出版社 (2011-05出版)
出版日期:2011-5
ISBN:9787511212603
作者:李清
页数:221页
章节摘录
版权页：插图：吴淑琨（2002）通过对国外关于“股权结构与公司绩效”的文献综述后，总结出，“西方关于公司股权结构与公司绩效的研究基本上是按照这样的思路进行的：股权分散导致两权分离，使得股东对经营者的监控动力和能力均随之下降，因此股东要承担经营者可能的“败德行为”和“逆向选择”所带来的风险。相对应的就有理由认为增加内部人持股比例或者增加大股东持股比例（或股权集中度）会引致公司价值的增加。”同时作者以我国上市公司1997～2000年的数据进行了实证分析，结果表明：股权集中度、内部持股比例与公司绩效均呈显著性倒u型相关；第一大股东持股比例与公司绩效正相关；国家股比例、境内法人股与公司绩效呈显著性u型相关，这说明当国家或法人持股比例较低时，与公司绩效负相关，而在持股比例较高时，与公司绩效正相关；流通股比例与公司绩效呈u型关系，即在流通股比例高低的两端，公司绩效均表现出较高水平。杜莹、刘立国（2002）以1998年上市的96家A股为研究对象，以其1999～2001年数据为样本，对股权结构与公司治理效率进行了实证分析，结果表明：国家股比例与公司绩效显著负相关，法人股比例与公司绩效显著正相关，流通股比例与公司绩效不存在显著相关性，这说明国家股东治理效率（公司治理效率可通过公司绩效体现出来）低下，法人股东在公司治理中起到积极作用，分散的流通股东在证券市场浓重的投机气氛下很难在公司治理中有所作为；股权集中度与公司绩效呈显著的倒u型曲线关系，这说明适度集中的股权结构更有利于公司治理机制的发挥，使公司治理效率趋于最大化。
内容概要
李清，男，1966年11月生，黑龙汀逊克县人。1984-1991年就读于吉林大学数学系，获学士和硕士学位；2002年在财政部科研所会计电算化方向进修学习；2005-2009年就读于吉林大学商学院，获数量经济学博士学位。现任吉林大学商学院会计系教授，主要从事会计数据挖掘、会计信息系统、管理信息系统研究。开发过会计进销存管理系统、北京十三陵抽水蓄能电站地下工程监测预报管理系统。在《经济管理》、《数理统计与管理》、《数量经济技术经济研究》、《吉林大学社会科学学报》、《财会通讯》、《中国会计电算化》等杂志上发表论文30余篇。独立编著教材《会计信息系统原理与实验教程》、并列主编教材《ERP实验教程》。
书籍目录
前言／1第一章 财务危机预测研究进展和理论分析／1第一节 财务危机定义／1第二节 国外财务危机预测研究进展／6第三节 国内财务危机预测研究进展／20第四节 财务危机预测的理论基础／25第二章 我国上市公司财务危机成因及防范措施／29第一节 ST制度／29第二节 我国上市公司财务危机形成的直接原因，／37第三节 我国上市公司财务危机形成的根本原因之宏观因素／38第四节 我国上市公司财务危机形成的根本原因之微观因素／43第五节 我国上市公司财务危机发生的防范措施，／63第三章 基于统计方法的财务危机预测模型／79第一节 样本和变量的选取，／79第二节 模型预测准确率的评估方法／86第三节 Fisher线性判别模型／87第四节 线性1ogistic回归模型／92第五节 非线性1ogistic回归模型／98第六节 主成分1ogistic回归模型／101第七节 各统计模型预测结果对比分析／110第四章 基于遗传算法的财务危机预测模型／111第一节 遗传算法原理／111第二节 基于规则积分的预测模型Score-sign／113第三节 基于规则积分的预测模型Score-Sigmoid／124第四节 基于适度指标的规则积分预测模型Score-sign-11／127第五节 基于适度指标和Gauss函数的规则积分预测模型Score-sign／133第六节 遗传模拟逻辑斯蒂模型GA-1ogistic／144第七节 遗传模拟线性判别函数模型G1S／146第八节 IF-THEN判别模型／146第九节 遗传算法各模型预测结果对比分析／148第五章 基于人工神经网络的财务危机预测模型／151第一节 BP神经网络原理／152第二节 BP神经网络学习流程／155第三节 BP神经网络预测模型／157第六章 基于案例推理的财务危机预测模型／167第一节 基于案例推理的预测原理／167第二节 使用遗传算法确定权重的案例推理预测模型／171第三节 1ogistic回归标准化系数绝对值作为权重的案例推理预测模型／175第四节 使用粗糙集属性重要度作为权重的案例推理预测模型／176第五节 其它权重的案例推理预测模型／179第六节 不同权重案例推理模型预测结果对比分析／182第七章 基于粗糙集的财务危机预测模型／183第一节 粗糙集预测原理／183第二节 基于粗糙集的预测模型／190第八章 各种预测模型特点对比分析／196第一节 各类预测模型准确率对比／196第二节 各种预测模型优缺点对比／198结论／202参考文献／206附录／212
编辑推荐
《我国上市公司财务危机预测模型研究:基于统计和人工智能方法构建》：《高校社科文库》是教育部高等学校社会科学发展研究中心组织各高等学校和出版单位共同建立的学术著作出版平台，旨在为推动高校哲学社会科学的繁荣发展，为高校哲学社会科学工作者出版学术著作创造条件。《高校社科文库》将坚持“广泛动员、集中征集、严格评审、精心编校”的工作原则，致力于通过资助优秀学术专著出版、推动学术效果交流推广等形式，让更多的哲学社会科学优秀科研成果和优秀工作者走进交流空间，进入公众视野，发挥应有的影响力和辐射力，为繁荣哲学社会科学作出积极贡献。
作者简介
《我国上市公司财务危机预测模型研究:基于统计和人工智能方法构建》以我国沪深A股上市公司为研究对象，将被特别处理的ST公司视为财务危机公司，采用数据挖掘技术建立了基于统计方法和人工智能方法的财务危机预测模型，包括Fisher判别、线性Loglstic回归、非线性Loglstic回归、主成分Logistic回归、遗传算法、人工神经网络、基于案例推理、粗糙集等模型，并对各模型的预测准确率、优缺点进行了对比。另外书中还回顾了财务危机预测理论以及国外著名的破产预测模型，归纳总结了我国上市公司财务危机成因及防范措施，进行了基于ERP的财务危机预警子系统的系统分析和系统设计。