Chinese Commodity Website Launches Logistics Integration Project

Yiwubuy,the website of the world’s biggest small commodity market,has launched a logistics integration project,general manager Wang Jianjun announced on October 21 in Yiwu City in east China’s Zhejiang Province.The project,named Logistics Through Train,aims to integrate logistics information resource and build a logistics platform at the Yiwu market so as to provide professional logistics

基于模糊综合评价法的第三方物流企业服务质量评价分析研究

消费者对服务要求的不断提升及激烈的行业竞争都对第三方物流企业服务质量提出了更高要求。文章结合SERVQUAL模型和第三方物流企业的实际,以有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性作为一级指标,17个影响因素作为二级指标,首先邀请物流行业专家进行打分,采用层次分析法构建判断矩阵得出影响因素的权重。其次选取云南省第三方物流企业的个人客户为调查对象,通过调查问卷获取其对各影响因素的评价,利用模糊综合评价法进行分析,得出评价结果靠后的影响因素是提供个性化关怀、设施设备、最优路线、员工素养、顾客和企业之间缺乏信任。因此,研究结果为第三方物流企业服务质量的不断改进提升给予一定的参考,为提升客户满意度给出了建议对策。

基于Logistic方法的上市公司会计舞弊检测研究

中国新型加转轨经济的特征,监管制度等方面的不完善,决定了根据发达国家相对成熟资本市场上市公司财务数据建立的会计舞弊检测模型的不适用。通过采用会计舞弊检测中应用普遍并具有较高预测正确率的logistic回归方法,在对现有文献中预测效果较好的财务指标进行方差分析基础上,选择具有显著性的变量建立舞弊检测模型。基于SPSS13.0平台,选择2002～2006年间被中国证监会出具处罚公告的舞弊上市公司及其与之匹配的非舞弊公司控制样本数据,完成了确定样本规模、回归模型与回归参数选择等实验。结果发现,样本规模对舞弊检测正确率有显著影响,而参数中分类点的变化对正确率无明显影响,参数选择对混合逐步回归模型具有显著影响。最终通过比较实验获得具有八个指标的最佳拟合数据检测模型,该模型与现有会计舞弊检测模型相比具有较高的判定率。

基于Logistic模型的我国上市公司信用风险预警研究

以我国沪深两市A股上市公司为研究对象,选取2010年至2012年首次成为ST的81家公司和对应的81家非ST公司为研究样本,运用20个财务指标进行因子分析,并根据Logistic模型对所得因子进行回归分析,建立预测模型。研究结果表明模型具有良好的预测效果,在上市公司出现信用风险之前的预测准确率在85%以上,可以为投资者、债权人和监管机构等提供较为准确地反映上市公司信用风险状况的信息。

航运上市公司财务预警的Logistic回归分析

针对近两年我国航运上市公司持续亏损的局面,建立企业财务预警模型对其进行财务预警分析.该方法首先通过主成分指标筛选出5个主成分因子;然后通过多元Logistic回归方法构建我国航运上市公司财务预警模型.结果表明,该预警模型的整体预测准确率达到100%,模型的拟合程度较高.

企业财务危机预警:偏最小二乘logistic方法的应用

鉴于现阶段我国上市公司的信用数据具有高维性和高相关性的特点,已有企业财务危机预警研究多采用能够有效降维和消除共线性的主成分logistic模型。然而,这种模型定式在提取主成分时没有考虑解释变量与被解释变量之间的相关性,可能导致与企业财务状况关系密切的解释变量信息的丢失,从而削弱模型的预测能力。考虑到这一缺陷,本文在分析中首次引入偏最小二乘方法,并对我国沪深两市上市公司的经营失败进行了实证研究,结果表明偏最小二乘logistic模型不仅具有较优的拟合度,而且具有较高的企业经营失败预测能力。Bootstrap检验显示模型还具有较强的稳健性,预警效果更为可靠。

Logistic模型在上市公司信用风险评价中的应用

分析了上市公司信用风险的成因,通过对上市公司年报数据的处理,建立了上市公司信用情况的logistic模型,该模型中嵌入的利息保障倍数和存货周转率是上市公司信用的关键决定指标,利用该模型可以对上市公司一年后的信用状况进行评估。

基于主成分的Logistic模型的上市公司信用风险评价分析

针对当前上市公司信用风险管理效果不佳的问题,提出以上市公司违约概率作为信用风险高低的衡量标准,利用我国上市公司的财务数据,结合主成分分析法和Logistic方法构造了上市公司信用风险评估模型。实证研究结果表明,该模型具有可信的识别预测和推广能力,能够为企业信用风险程度的判定提供客观依据。

基于Logistic与Fisher的上市公司财务困境判别模型比较研究

以我国股权分置改革后A股制造业公司为研究对象,采用大样本法选取样本,选用财务困境发生前2年内8个季度的财务数据进行分析,对财务困境公司与正常公司的财务指标分别进行Fisher判别分析、线性logistic回归和非线性logistic回归分析。研究结果表明,我国上市公司财务困境发生前2年的季度数据对公司财务困境是否发生具有预测效力;总资产净利润率、营运资金比率和成本费用利润率三个指标对财务困境的预测能力较强;非线性logistic模型的误判率最低,线性logistic模型其次,Fisher模型的误判率最高。

基于logistic模型的上市公司信用风险评价

文章分析了上市公司信用风险的成因,通过对上市公司年报数据的处理,建立了判断上市公司信用状况的logistic模型,该模型中嵌入的利息保障倍数和存货周转率是上市公司信用的关键决定指标,利用该模型可以对上市公司一年后的信用状况进行评估。

基于Logistic模型对上市公司的信用等级评价研究

随着经济的突飞猛进,经济市场上的交易方式开始向信用交易的方式转变,信用风险发生的几率正逐步增大.为了降低信用风险和交易中的风险成本,人们开始对企业信用评级展开研究.通过对几种评价模型的分析,对它们的优缺点进行比较,最终选定Logistic模型对企业信用进行评估.以97家上市公司连续四年的财务数据为研究对象,运用SPSS软件对指标进行相关性分析,并结合Mann-Whitney U检验法进行实证分析,结果表明Logistic模型在信用评级上有较好的预测效果,并表现出了很好的稳定性,具有很强的推广能力.

基于Logistic回归的上市公司亏损逆转识别模型研究

为了建立合理有效的上市公司亏损逆转识别模型,本文分别从亏损历史状态、公司财务状况、股利支付情况及投资者预期因素四个层面选取18个指标作为备选变量,并运用Logistic过程中逐步回归的方法从中选择了7个对因变量影响显著的自变量,然后以2005年度发生亏损的我国127家上市公司为样本,分别对亏损逆转样本组(88家)和非逆转样本组(39家)进行Logistic回归检验,并建立了最终的基于Lo-gistic回归的上市公司亏损逆转识别模型,最后通过检验样本组回代判定,发现该模型对识别亏损公司在亏损后第二年度是否会发生逆转情形具有较高的预测准确性。

农业上市公司IPO募集资金投向变更动因研究——一个Logistic回归模型

研究了农业上市公司IPO募集资金变更的影响因素,通过构建Logistic回归模型,发现该行业中非流通股持股比例越高,公司首发募集资金规模越大,公司越容易变更募集资金投向;公司息税前利润越高,越不容易随意变更募集资金投向。而农业上市公司闲置资金、公司规模和再发行哑变量对募集资金是否变更没有显著影响。实证结果证实了农业上市公司中存在大股东委托代理问题,对于IPO资金的使用存在一定的随意性。

基于固定和产出DEA的上市物流运输企业运营绩效评估研究

随着国民经济和电子商务的高速发展,物流运输业已经成为了商业贸易的重要方式和必需手段,评估物流企业的运营绩效对于提升企业的运营管理水平具有积极的作用.以2022年“中国500强”企业中的16家上市物流运输企业作为研究对象,将市场份额看作固定和产出,运用数据包络分析方法中的一般均衡有效前沿面模型(GEEFDEA)计算并分析了这16家企业2022年的运营效率得分与排名.研究结果显示:我国物流业整体表现良好,平均运营绩效达到0.9949.此外,物流运输企业的运营绩效与成本管理水平、盈利能力、企业规模和市场竞争力这四个因素呈显著正相关性.最后,对表现落后的企业提出相应的改进意见.

基于Logistic分析的我国上市公司财务预警区域研究——以北京、上海、江苏为例

针对目前国内财务预警研究忽视区域因素对建模的影响,文章以北京、上海和江苏2004—2005年被ST的所有上市公司为样本,运用SPSS13.0统计分析软件,对三省市上市公司分区域、分行业进行了财务预警研究,分别建立了三省市上市公司的Logistic财务预警模型,预警识别率分别达到了100%、92.9%、100%,实证研究结果表明分区域建立的企业财务预警模型具有较高的判别准确率,有较高的研究价值。

基于高管连锁网络的上市公司财务困境预测研究

上市公司财务困境的预测问题是金融学领域的热点研究问题之一,科学的财务困境预测有利于企业提高预警管理水平。高管连锁网络通过高管在多家公司兼任的方式在企业中形成网络,使企业之间的决策越来越紧密关联,对企业的行为和绩效产生影响,而现有的财务困境预测模型忽视了高管连锁网络的影响。针对具有网络结构的样本数据,本文提出了带样本网络结构的Logistic模型,根据系数是否受网络结构影响将变量分为网络结构变量和非网络结构变量,不同样本对应的网络结构变量系数是不同的,通过拉普拉斯(Laplacian)二次惩罚函数鼓励样本网络中有连接的样本对应的网络结构变量系数具有相似性。蒙特卡洛模拟表明该模型要优于其他方法。最后,本文应用所提方法基于高管连锁网络进行了财务困境预测研究。结果表明,将高管连锁网络信息纳入财务困境预测模型,可以提高模型预测的准确率。

基于Logistic回归模型的房地产上市公司财务危机预警研究

近年来房价不断上涨,我国政府采取了一系列紧缩政策来控制房价,对房地产上市公司产生了巨大影响,有部分公司因为资金链断裂而陷入困境。因此,对房地产上市公司的财务预警十分重要。文章采用非参数检验的方法,从反映企业各方面能力的20个财务指标中筛选出能显著区别ST和非ST上市公司的指标,建立Logistic回归模型,利用SPSS软件,对房地产上市公司的财务危机预警进行了研究。研究结果表明,基于Logistic回归模型的财务危机预警模型效果较好,具有良好的预测准确度。

基于熵权-TOPSIS法的第三方物流企业服务质量提升研究

物流企业服务质量关乎着快递企业的长远发展,是企业提升竞争力的关键因素,只有提升快递企业物流服务质量,才能不断提升企业的竞争力。以ST快递公司为研究对象,设计了快递企业物流服务质量的问卷调查,利用改进后的SERVQUAL模型,并运用熵权-TOPSIS法,对调查问卷的数据进行整理和计算。结果表明:(1)移情性>可靠性>时效性>安全保密性>有形性;(2)这19项评价指标中,Q2包裹整齐有序,易于取件、Q3快递的价格合理、Q4快递可以实时追踪、Q6员工的业务熟练、Q7退货方便快捷、Q10快递及时发货、Q13网点能及时通知取件,这7个评价指标较低,不到0.2。指出了ST快递公司的服务质量相对较低,很有提升的必要。

能力配置对企业数字化转型的影响研究——来自中国上市物流企业的实证分析

企业数字化转型是数字中国建设中的重要组成部分,如何有效配置能力推动数字化转型升级是有待回答的重要问题。本文立足高管和组织层面能力视角,以中国沪深A股上市108家物流企业为样本,运用必要条件分析法与模糊集定性比较分析法,探究高管领导能力(高管社会资本、高管人力资本、高管认知)和组织成长能力(创新能力、吸收能力、适应能力)对企业数字化转型的影响。研究发现:单个能力并非是企业数字化转型的必要条件,但提高吸收能力对高水平数字化转型起到普适的作用;实现高水平数字化转型的充分条件是不同能力的协同匹配,但不要求每个能力均处于高水平状态;存在3条高水平数字化转型组态路径(S1a、S1b、S2)和3条非高水平数字化转型组态路径(NS1、NS2、NS3),且高水平与非高水平的数字化转型路径是非对称关系。

基于熵权TOPSIS法的物流公司财务绩效评价

近年来,电商购物需求推动着我国快递市场迅速发展。我国物流总量虽不断提升,但物流效率仍处于国际较低水平。经济下行时期结束后,国内经济与消费恢复疲软,远没有达到市场预期,电商增速放缓,开启了存量市场争夺,商家纷纷拼低价搞促销,降价传导到快递端。各家快递公司为保持市场份额,不得不采取降价竞争策略。基于此背景,我国物流总费用GDP或将延续下降趋势,物流公司在经营与发展的过程中也将面临诸多新的问题。文章运用熵权TOPSIS法,选取5家物流公司、7项财务指标来构建评价体系,以此来分析2020—2022年间物流公司的经营状况;同时,根据评价结果,提出相应的建议,以期推动物流公司实现更好的发展。