【企业财务风险评价实证探究的国内外文献综述3400字】

企业财务风险评价实证研究的国内外文献综述目录TOC\o"1-2"\h\u10146企业财务风险评价实证研究的国内外文献综述 1195961.1国外研究现状 146501.1.1国外财务风险管理研究现状 14951.1.2国外财务风险预警研究现状 160721.2国内研究现状 2292511.2.1供给侧结构改革 2280031.2.2财务风险预警模型 21101.3国内外研究述评 33066参考文献 41.1国外研究现状1.1.1国外财务风险管理研究现状Tomasz

Korol（2013）通过对多年来各位学者长期的分析思维和研究方法的广泛研究，形成了一套完善的数据结构，经过实际验证，发现该模型预测企业的财务风险的准确率很高[1]。ZhengM（2014）对中国矿业公司进入海外市场会面临的财务风险进行评估，此次研究使用了层次分析法，在进行研究的同时向政府和行业提出合理有效的建议[2]。JSong（2014）认为，企业未来应该不断加强经营风险管理，这样才能有效地避免不必要的经济损失，而且提高财务风险管理能力是未来企业财务风险管理的一个重点，企业未来要是能想长久健康发展就必须不断逐步提高自身的企业财务经营风险管理能力水平[3]。1.1.2国外财务风险预警研究现状MLahiri（2013）通过预警探索财务风险根源，积极推广Z-score模型[4]。ChouhanVetal.（2014）用5家正常经营的企业和5家已经破产的企业来分析Atman修正的Z模型，以此分析Z模型对常规公司的准确率。发现预测正常公司准确率是55%。预测破产公司的准确率是70%，这说明Atman修正的Z模型准确率更高[5]。P.Wu（2016）通过研究传统财务风险管理和非常规收益分析，构建财务风险预警模型，并证实该模型合理可行[6]。PLuoetal.（2018）利用已经落伍的数据结构，来分析行业数据动态、新的交易风险指标和行业大数据，开发出新的数据框架来预测公司财务运营的风险，为有风险的公司提出新的财务财务风险预警思路[7]。1.2国内研究现状1.2.1供给侧结构改革张五常（2008）认为把供给调控好有利于调动经济活力[8]。贾康（2011）从供给方面入手进行了理论研究，将国外优秀的研究成果和成功经验与我国的实际情况相结合，总结出了一套适合中国的新理论，“供给侧”这个词开始浮现[9]。云小红（2016）认为供大于求在煤炭行业的问题已经存在很长一段时间，煤炭行业应率先进行供给侧改革。[10]郭水文（2016）认为供给和需求是协调的，供给侧改革会对当今的中国有很大帮助。同时他还提出煤炭工业改革最有效的途径是产业结构现代化[11]。牛克洪等（2016）以整个能源行业为例，分析了从供给方面着手进行的改革对行业健康发展的重要意义，并且提出改革中最重要的任务就是去产能[12]。王静（2019）以安徽省煤炭行业发展状况为例，探讨出解决供给和需求的失衡以及利用市场规律解决产能过剩是改革煤炭行业改革的关键[13]。周偎等（2019）从怎样在根本上避免危机的发生的角度出发对马克思经济危机理论进行研究，认为供给侧改革应以科技创新为着力点[14]。徐玉德等（2020）认为金融企业在改革时应该将创新驱动和制度保障二者也相结合，倡导社会各个行业在实施改革中加快建设与现代化相适应的制度[15]。高惺惟（2020）以金融业为切入点，指出供给侧改革需要明确政府与市场的边界，认为政府干预的本质是为实体经济健康快速发展提供服务[16]。1.2.2财务风险预警模型（1）单变量财务风险预警模型吴芃（2006）以A股市场30余家服装行业企业为例进行研究，结果发现，基于净资产回收率的7项财务指标可以准确检测企业财务风险的真实性[17]。冯春林（2016）采用单变量分析法，使用资产负债率和速动比率作为偿付能力的两个指标，对两组上市公司进行对比分析，发现其偿债能力的差异比较大[18]。霍雨佳（2018）用15项财务指标对34家债券公司进行财务风险预警，结果表明，所选指标能将对正常公司和存在风险公司区分开来[19]。（2）多变量财务风险预警模型欧阳歆（2014）发现用改进后的Z模型的对我国上市公司进行预警，结果发现，改进后的Z模型准确率达到94.05%甚至更高，这说明我国的上市公司采用改进后的Z财务风险预警模型将会行之有效[20]。康彩虹等（2018）对目前传统的Z-Score财务风险预警模型采用FOA算法进行了改进优化，用改进后的财务风险预警模型对20家上市公司的整体财务风险进行预警，结果发现改进优化后的模型预测的准确率比传统Z-Score模型预测的准确率更高[21]。吴玉凤（2018）用单变量和多变量计算了每个样本公司的财务指标，并建议公司以三维形式监控其日常经营与整体财务情况[22]。闫春等（2018）使用pls-logit数据模型方法引入应用到七家寿险管理公司财务经营风险评估预警中，利用57家独立寿险管理公司的相关财务数据，建立基于使用pls-logit模型方法的七家寿险管理公司财务经营风险评估预警数据模型，并与之前使用Lasso方法重新建立的7家寿险管理公司财务经营风险评估预警数据模型相进行比较。实证结果分析试验结果表明Pls-Logit比Lasso财务风险预警模型的风险预警结果准确率更高[23]。王玉冬（2018），结合PSO-BP和FOA-BP神经网络模型原理，用果蝇算法和粒子群优化算法构建神经网络预警模型对研究对象进行实证分析，最后分析发现，基于果蝇算法优化的BP神经网络模型适合企业财务风险预警，预测准确率高于PSO-BP神经网络模型[24]。齐芳（2019）选择某大型房地产公司2015-2017年的资产负债率、资产收益率、资产利润率、营运能力和股东权益率为变量，基于Z评分模型构建了房地产公司财务风险预警系统，结果表明Z评分模型适用于大型房地产公司的财务风险预警[25]。（3）神经网络财务风险预警模型杨淑娥等（2005）以80家上市公司为样本，进行了BP人工神经网络财务风险预警模型构建，进行实证研究。结果表明，我国上市公司适合用BP人工神经网络财务风险预警模型进行财务风险预警[26]。曾嵘欣（2018）基于抵押贷款企业来完善一个完整的BP网络系统预警模型，并创建一个可以对信贷风险进行预警的警报系统。将该系统与500家抵押贷款机构原始的BP网络进行比较，发现以信贷企业为研究对象完善的BP的神经网络模型更准确[27]。1.3国内外研究述评关于企业财务风险预警的研究，国外开始的比较早，已在实际企业中广泛应用，研究成果相对成熟，实践能力比较强。对于企业财务风险预警的研究，我国学者对这方面的工作起步相对较晚，大多是借鉴国外理论进行研究或者是对不够完善的模型进行改进。总体来说，国内外在进行财务风险预警模型研究时，选择的研究对象的数量较多，研究对象大多是大型上市公司，而且在供给侧背景下对某个公司或中小型公司的研究较少。由于内外环境的日趋复杂，特别是在供给侧改革背景下企业各项财务指标都发生风险变化，增强企业的财务风险管理方法迫在眉睫，所以本文基于供给侧改革背景下对青岛金王进行财务风险分析与防范对策研究。参考文献[1]Korol.Early

warning

models

against

bankruptcy

risk

for

Central

European

and

Latin

Americanenterprises[J].

Economic

Modelling,

2013,

31(1):22-30[2]ZhengM.Minggui

Z

Jiayuan

CStudy

on

Country

Financial

Risk

Assessment

for

Overseas

Mining

Investment[J].Mining

Research

and

Development,

2014.[3]SongJ.Researchonthefinancialriskcontrolofgroupcompany[J].JournalofFinance&EconomicsTheory,2014.[4]M

Lahiri.Measuring

the

Financial

Health

of

Indian

Oil

Corporation,Limited

using

Z-ScoreModel[J]

.available

at

SSRN

2536340,2014.[5]ChouhanV,ChandraB,GoswamiS.PredictingfinancialstabilityofselectBSEcompaniesrevisitingAltmanZscore[J].InternationalLettersofSocialandHumanisticSciences,2014,15(2):92-105.[6]P.Wu,L.Gao,Q.Wang.EarlyWarningSystemforFinance[J].ManaginingtheAsianCentury.Germany:SpringerLink,2016:85-101.[7]LuoP,ChenYG,Chuan-HuaXU.BaiduSearch,RiskPerceptionandFinancialRiskPrediction——APerspectiveofBehavioralFinance[J].FinanceForum,2018.[8]张五常.新制度经济学的现状及其发展趋势[J].当代财经，2008（07）：5-9.[9]贾康.宏观调控应注重理性“供给管理”[J].理论参考，2011（04）：44-45.[10]云小红，张金锁.煤炭行业供给侧结构性改革探索[J].改革与战略.2016（10）：60-63.[11]郭水文.关于当前推进中国煤炭产业供给侧改革的思考[J]．煤炭经济研究.2016（04）：22-27[12]牛克洪，詹敏.煤炭供给侧改革策略分析[J]．煤炭经济研究.2016（04）：33-36.[13]王静.供给侧改革背景下安徽省煤炭企业转型发展研究[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2019，16（05）：26-28+79.[14]周偎，牛俊伟.马克思经济危机理论下供给侧改革新探析[J].湖北经济学院学报（人文社会科学版），2019，16（12）：7-9.[15]徐玉德，张昉.以金融供给侧结构性改革助推经济高质量发展[J/OL].财会刊：1-5.[16]高惺惟.金融供给侧结构性改革的逻辑与路径[J/OL].金融与济，2020（03）：76-83.[17]吴芃，吴应宇，仲伟俊.基于单变量分析的我国上市公司两阶段财务预警模型实证研究--以纺织行业为例[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2006，（02）：18-23+126.[18]冯春琳.我国上市公司财务危机预警模型的实证研究[J].财会通讯，2016，（10）：58．[19]霍雨佳.公司债券违约的财务预警体系-基于单变量分析[J].会计之友，2018，（09）：99-100.[20]欧阳歆.基于Z模型的物联网企业财务风险评价研究[J].会计之友，2014，（04）：70-72.[21]康彩虹，王秋萍，肖燕婷.基于改进FOA算法的上市公司Z-Score模型财务预警[J].2018，27（11）：198-204.[22]吴玉凤.财务预警分析及防范对策研究——以A企业为例[J