企业破产模型的比较及应用
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用
F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用随着经济发展和市场竞争的加剧，上市公司面临着诸多风险，如经营风险、市场风险、财务风险等。
财务风险是影响公司健康发展的重要因素之一。
为了及时预警和管理财务风险，可以采用F分数模型进行分析和评估。
本文将介绍F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用。
F分数模型来源于Altman于1968年提出的Z分数模型，是一种经典的企业破产预测模型。
F分数是通过对多个财务指标进行加权组合得到的一个综合评分指标，能够量化地反映出公司的财务状况。
F分数模型的应用可以帮助投资者、银行等利益相关方在投融资决策中及时发现财务风险，并采取相应的措施。
F分数模型主要根据公司的财务比率和财务指标进行计算。
常用的财务指标包括：流动比率、总负债与资产比率、总负债与净利润比率等。
这些财务指标可以通过公司的财务报表获得。
将这些财务指标代入F分数模型的公式中，就可以得到一个具体的F分数。
根据F分数的大小，可以准确地判断公司的财务状况和风险程度。
F分数模型的应用可以提供以下几方面的预警信息。
F分数模型可以及时发现公司的财务问题和风险。
当F分数低于一定的阈值，说明公司的财务状况可能存在问题，存在破产的风险。
F分数模型可以提供财务风险的程度。
不同的F分数对应不同的风险等级，可以帮助投资者、银行等决策者更加准确地评估财务风险的严重程度。
F分数模型可以与其他公司进行对比分析。
通过对比不同公司的F分数，可以了解公司的相对财务状况，找出潜在的投资机会和风险。
F分数模型可以进行长期趋势分析。
通过观察公司的F分数变化，可以判断公司的财务状况是否改善或恶化，及时采取相应的措施。
F分数模型也存在一定的局限性。
F分数模型是一种静态的评估模型，只能反映当前的财务状况，无法预测未来的风险。
F分数模型对财务指标的选择和权重设置较为主观，可能存在一定的主观性和误差性。
F分数模型还存在数据滞后的问题，因为财务报表的发布通常有一定的时间延迟。
z-score模型判别标准-概念解析以及定义
z-score模型判别标准-概述说明以及解释1.引言概述部分的内容编写如下：1.1 概述随着企业风险管理的重要性不断提升，各种风险评估模型应运而生。
其中，Z-score模型作为一种经典的企业违约预测模型，在风险评估领域发挥着重要的作用。
本文将对Z-score模型进行深入介绍，并探讨其应用领域、优缺点以及在实际应用中的价值。
Z-score模型最初由Edward Altman于1968年提出，旨在通过计算企业的财务比率来预测企业的违约概率。
通过Z-score模型，我们可以通过企业的财务数据评估其违约风险水平，为投资者、金融机构和企业提供决策依据。
Z-score模型的核心思想是将多个财务指标进行线性组合，并将组合后的结果转化为标准正态分布。
这种方法使得我们可以将不同企业的财务状况进行比较，从而评估其违约概率。
Z-score模型使用的财务指标包括资产规模、盈利能力、财务稳定性、偿债能力等，这些指标能够综合反映企业的财务状况及其偿债能力。
在实际应用中，Z-score模型主要应用于企业的信用评级、金融机构的风险管理以及投资者的投资决策等方面。
其优点在于使用简单、计算方法明确，可以较为准确地预测企业的违约风险。
然而，Z-score模型也存在一些局限性，比如对特定行业和国家的适应性差、对宏观经济因素的敏感性较强等。
本文将详细介绍Z-score模型的原理和计算方法，进一步讨论其在不同领域的应用情况以及相关优缺点。
通过对Z-score模型的深入研究和分析，我们可以更好地理解和利用这一模型，为企业风险管理和投资决策提供有力的支持。
1.2 文章结构文章结构部分应包括以下内容:文章结构是指本文的整体组织框架和各个部分的安排顺序。
本文旨在探讨Z-score模型的判别标准，为读者提供一种评估数据健康状况的方法。
为了能够系统地介绍Z-score模型及其应用领域、优缺点以及重要性，本文分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要介绍了本文的背景和目的。
财务识别与预警模型在企业破产治理中的应用
·综财务识别与预警模型在企业破产治理中的应用四川民族学院佘明英一、企业破产的财务识别与预警模型（一）企业破产的财务识别一般来讲，存在破产危机的企业在财务方面都有着一定的表现，所以在一定程度上可以说企业的破产危机也可以称之为企业的财务危机。
存在财务危机企业在财务方面的表现一般有：一是企业的财务预测在长时间范围内不精准。
要是企业的财务预测结果在长时间范围内不能和实际的状况相一致或者是发生很大的差距，则可以表明企业的财务危机有可能即将发生。
二是企业的财务过度地依赖贷款。
企业在没有系统而科学的财务管理和预算条件下，过度地依赖或者增大贷款这仅仅表明了这个企业盈利能力缺乏或者企业的资金在周转上遇到了一定的困难。
三是企业进行过度大规模的扩张。
要是同一家企业在同一时间段在不少区域大规模地收购其他的一些企业，而且还涉及各个不同的领域，这可能是因为这个企业由于负担过重而致使其支付能力下降了。
四是企业的财务报表得不到及时的公开。
一般来讲，一个企业出现财务危机的一个征兆就是企业的财务报表得不到及时报送或者是出现公开延迟的现象。
五是过分依靠与之相关联的企业或者公司。
子公司要是完全靠母公司的帮助，那么要是失去了母公司的支持，这家子公司将面临着倒闭的危机。
六是企业某管理阶层的离职、辞职。
一家企业管理阶层人员的辞职，特别是高层管理人员的辞职很有可能会引起这家企业集体辞职的轩然大波，这是一家企业隐存安全危机的重要而明显的标志之一。
很显然，并不是每一项辞职都表明着企业财务危机的出现，要考虑到不少辞职是因为大企业内部争权夺利的原因所致。
（二）企业破产的预警模型所谓的企业财务预警系统也就是借助于对企业财务报表以及与之相联系的经营资料的分析和研究，通过相对应的数据化管理方式以及及时有效的财务数据，从而把企业所面临的安全隐患或者危险情况提前告知给企业经营者与相关利益负责人，而且经过对企业发生财务危机的原因和企业财务运营系统中所隐含的安全问题加以分析，以便可以提前做好相关的规避措施，譬如科学和合理的财务分析系统。
破产指数分析模型(PD)
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
汇总
6
1.23 or Less None
70% 30% 100%
3 0 2.1
风险评级: 风险评级 初始范围: 初始范围 销售规模: 销售规模
Moderate Risk 20-35%
Limited
破产指数 Probability of Default:
26-35%
0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
汇总6Βιβλιοθήκη poorer than industry average poorer than industry average poorer than industry average poorer than industry average in line with industry average or N/A in line with industry average or N/A in line with industry average or N/A in line with industry average or N/A in line with industry average or N/A in line with industry average or N/A
破产指数分析模型（ 模型 模型） 破产指数分析模型（PD模型）
V 1.0 201008
步骤 1:
商户全称: 商户全称 商户账号: 商户账号 商户所属行业类别 财务情况 财务情况纵向比较（本企业以前年度） 财务情况纵向比较（本企业以前年度） 财务情况横向比较（行业比较） 财务情况横向比较（行业比较） 资金来源
步骤 2:
财务情况纵向比较（本企业以前年度） 财务情况纵向比较（本企业以前年度）
Z-score模型
纽约大学斯特恩商学院教授爱德华·阿特曼（Edward Altman）在1968年就对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型。
Z－score模型是以多变量的统计方法为基础，以破产企业为样本，通过大量的实验，对企业的运行状况、破产与否进行分析、判别的系统。
Z-score模型在美国、澳大利亚、巴西、加拿大、英国、法国、德国、爱尔兰、日本和荷兰得到了广泛的应用。
模型A公开上市交易的制造业公司的破产指数模型：Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 0.99X5X1 = 流动资本 / 总资产 = （流动资产—流动负债） / 总资产这一指标反映流动性和规模的特点。
流动资本=流动资产-流动负债，流动资本越多，说明不能偿债的风险越小，并可反映短期偿债能力。
X2 = 留存收益 / 总资产 = （股东权益合计—股本） / 总资产这一指标衡量企业积累的利润，反映企业的经营年限。
X3 = 息税前收益 / 总资产 = （利润总额 + 财务费用） / 总资产这一指标衡量企业在不考虑税收和融资影响，其资产的生产能力的情况，是衡量企业利用债权人和所有者权益总额取得盈利的指标。
该比率越高，表明企业的资产利用效果越好，经营管理水平越高。
X4 = 优先股和普通股市值 / 总负债= （股票市值 * 股票总数） / 总负债这一指标衡量企业的价值在资不抵债前可下降的程度，反映股东所提供的资本与债权人提供的资本的相对关系，反映企业基本财务结构是否稳定。
比率高，是低风险低报酬的财务结构，同时这一指标也反映债权人投入的资本受股东资本的保障程度。
X5 = 销售额 / 总资产这一指标衡量企业产生销售额的能力。
表明企业资产利用的效果。
指标越高，表明资产的利用率越高，说明企业在增加收入方面有良好的效果。
判断准则：Z<1.8,破产区；1.8≤Z<2.99,灰色区；2.99<Z,安全区Edward Altman对该模型的解释是：Z-score 越小，企业失败的可能性越大，Z-score小于1.8的企业很可能破产。
F分数模型与Z计分模型的比较分析
F分数模型与Z计分模型的比较分析Revised by Petrel at 2021F分数模型与Z计分模型的比较分析作者：刘学兵，袁智慧来源：中华励志网更新：2011-8-14 【字体：小大】∷学习＆工作＆生活的加油站＆减压舱∷【摘要】财务危机的客观存在，使得任何企业都必须关注自身的财务状况，加强财务预警体系建设。
在众多的财务预警研究成果中，Z计分模型被广泛应用，但也存在一定缺陷。
F分数模型对Z计分模型进行了改进和修正。
文章运用比较分析法，并以ST轻骑为例，对两种模型进行了理论和检验效果对比，得出了相应结论。
【关键词】财务危机；财务预警；比较分析一、研究背景财务风险是每一个企业都必须面对的客观现实。
伴随着全球经济一体化，企业面对的竞争压力不断增加，财务风险也进一步加大。
因此，如何防范和化解风险，在激烈的市场竞争中求得生存和发展，已成为现代企业急需解决的问题。
实践证明，建立有效的财务危机预警体系，对企业的财务状况进行适时监控和评估，为相关决策提供依据，是十分必要的。
经过多年的探索和实践，企业财务预警理论的研究已取得了丰硕成果。
在众多的财务危机预警方法中，Z 计分模型作为一种多变量判定模型被广泛运用。
然而，Z计分模型是以美国破产法对破产企业的界定，并以美国公司作为样本而创立的，能否适应我国国情同时，Z计分模型中没有考虑现金流量这一重要因素，对预测的准确性是否会产生影响这些都是我国理论工作者值得探讨的问题。
对此，我国的两位学者周首华、杨济华作了进一步研究，创立了F分数模型。
两种模型既有共性，也各有特点。
本文以ST轻骑为例，对这两种模型进行对比分析，以期为进一步的理论研究提供一点启示，或者为企业选用财务预警模型时提供一点参考。
二、两种模型的理论比较（一）Z计分模型Z分数模型由埃德沃特·艾·埃特曼于20世纪60年代末创建。
它是运用多变量模式建立多元线性函数公式即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分来预测企业财务危机的一种方法。
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——财务困境(Financial Distress)又称财务危机(FinancialCrisis)、财务失败(Financial Failure)，财务破产(FinancialBankruptcy)只是财务困境的一种极端表现，是最严重的财务困境状态。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为违约风险(Default Risk) （吴世农和卢贤义，2001）。
自Beaver(1966)使用财务比率来预测企业失败的研究以来，有关企业财务困境预测的研究便成为国内外学者广泛关注的课题。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分(Beaver，Correin McNichols，2011)，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视。
目前，理论界关于企业财务困境预测的研究基本形成了以下三种主流的方法或模型：基于会计信息的传统模型，以Altman (1968) 的Z-Score 模型为代表；基于未定权益分析(Contingent Claims Analysis，CCA)的模型，该模型视权益为公司资产价值的一项看张期权，如Vassalou Xing(2004)的研究；风险模型(Hazard model)，这种模型同时使用会计和市场数据来预测企业的财务困境，以Shumway(2001)的研究为代表。
这些模型的判别能力常通过以下3 个维度来衡量(Agarwal Taffler，2014)：区分失败和非失败企业的能力；不同模型捕获企业失败或破产的增量信息程度；当失败和非失败企业的误分类成本不同时，模型的绩效表现。
现有研究常在这3个维度间进行比较，并得出了一些有争议的结论。
一、基于会计信息的传统模型基于会计信息的传统模型从上市公司公开披露的财务报表中滤取信息来评估企业陷入财务困境的程度。
商业银行的信用风险评估模型
商业银行的信用风险评估模型信用风险是商业银行面临的最重要的风险之一，它直接关系到银行的资产质量和盈利能力。
为了准确评估客户的信用风险，商业银行不断发展和完善各种信用风险评估模型。
本文将介绍商业银行常用的信用风险评估模型及其特点。
一、传统评估模型1. 德鲁瓦模型德鲁瓦模型是最早应用于商业银行信用风险评估的模型之一。
该模型通过评估客户的财务状况、抵押物价值和担保品等因素，对客户进行评分，以确定其信用等级。
这种模型简单直观，但在考虑因素和权重上相对较为死板，不能全面准确地评估客户的信用风险。
2. Altman模型Altman模型是一种常用的企业破产预测模型，在银行信用风险评估中也得到了广泛应用。
该模型通过综合考虑企业的财务指标，如流动比率、资产负债率和盈利能力等，为企业评估其破产概率。
然而，Altman模型仅适用于评估企业的破产风险，对于非企业客户的信用评估作用有限。
二、基于统计方法的评估模型1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种经常用于分类和预测的统计模型，在商业银行信用风险评估中也被广泛应用。
该模型通过考虑多个变量，如个人征信报告、负债水平和还款能力等，来预测客户的违约概率。
Logistic回归模型具有较强的灵活性和可解释性，但需要大量的数据样本来进行训练和验证。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经元工作方式的评估模型，其在商业银行信用风险评估中具有一定的优势。
神经网络模型可以通过学习大量的样本数据，自动识别和利用变量之间的非线性关系，进一步提高评估的准确性。
但神经网络模型需要较高的计算资源和训练时间，同时在应用过程中很难解释模型的结果。
三、基于机器学习的评估模型1. 随机森林模型随机森林模型是一种集成学习方法，在信用风险评估中表现出良好的性能。
该模型通过构建多个决策树，并综合其结果进行评估和预测。
随机森林模型具有较强的适应性和鲁棒性，可以有效地处理大规模数据，并对缺失数据进行处理。
企业经营风险Z-SCORE模型分析
02
企业经营风险概述
经营风险定义及类型
经营风险定义
经营风险是指企业在生产经营过程中 ，由于各种不确定因素的影响而导致 企业实际收益与预期收益发生偏离的 可能性。
经营风险类型
根据风险来源和性质的不同，经营风 险可分为市场风险、技术风险、财务 风险、管理风险等。
经营风险对企业影响
财务状况恶化
01
经营风险可能导致企业资金周转不灵、财务状况恶化，进而影
如资产负债率、产权比率等， 反映企业的长期偿债能力和资 本结构。
现金流量指标
如现金流动负债比率、现金再 投资比率等，反映企业的现金 流量状况和现金保障能力。
流动性指标
如流动比率、速动比率等，反 映企业的短期偿债能力。
盈利能力指标
如销售利润率、净资产收益率 等，反映企业的盈利能力和经 营效率。
股票市场指标
可结合企业内部数据进行分析。
02
模型参数调整优化
针对不同行业和企业的特点，可对Z-SCORE模型的参数进行调整优化
，提高评估准确性。
03
非财务因素纳入考虑
除了财务指标外，还可将非财务因素如市场竞争、政策变化等纳入经营
风险评估体系。
对未来研究的展望
拓展应用领域
将Z-SCORE模型应用于更多领域，如金融、投资等，为相 关决策提供科学依据。
问题原因分析
对识别出的问题进行深入分析，找出问题的根本原因和影响因素 。
改进建议提出
针对识别出的问题和原因，提出具体的改进建议和措施，帮助企 业改善经营状况，降低经营风险。
05
经营风险应对策略制定
预防性策略
完善内部控制体系
建立健全企业内部控制体系，规范业务流程，防范潜在风险。
企业破产预测模型的构建与应用
企业破产预测模型的构建与应用近年来，随着市场竞争的加剧和经济环境的不稳定，企业破产案例频频出现，给经济发展带来了一定的冲击。
为了及时防范和应对企业破产风险，研究人员开始开发破产预测模型，以帮助企业判断经营状况并采取相应措施。
破产预测模型的构建是一个复杂而又关键的过程。
首先，需要选择合适的指标来反映企业的财务状况和运营情况。
这些指标可以包括企业的资产负债率、流动比率、盈利能力、营运能力等。
通过收集并分析这些指标的历史数据，可以寻找出与企业破产相关的特征。
其次，需要建立一个合适的统计模型来预测企业的破产概率。
常用的统计模型包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等。
这些模型的选择取决于数据的特点和研究的需求。
一般来说，逻辑回归模型在数据量较小且特征明显的情况下表现较好，而支持向量机和随机森林模型适用于更大规模的数据集。
除了财务指标，一些非传统的指标也可以用于破产预测模型的构建。
例如，企业的声誉、行业竞争力、管理团队素质等因素也可以影响企业的生存能力。
通过结合传统指标和非传统指标，可以更全面地评估企业的破产风险。
破产预测模型的应用主要体现在以下几个方面。
首先，企业可以利用预测模型来提前发现潜在的危机，并及时采取措施进行调整。
例如，在资金紧张的情况下，企业可以寻求外部融资或进行资产重组以避免破产。
其次，金融机构可以利用破产预测模型来评估企业的信用风险并据此制定贷款政策。
这有助于降低金融机构的坏账风险，促进金融市场的稳定发展。
另外，监管部门可以利用破产预测模型来监控企业的经营状况，及时发现违规行为并采取相应监管措施。
然而，破产预测模型也存在一些限制和挑战。
首先，模型的构建需要大量的数据和时间，而且模型的准确性和稳定性也需要不断的验证和改进。
其次，企业的破产不仅受到内部因素的影响，还受到外部环境的变化和政策的调整。
因此，模型需要不断更新和调整以适应不同环境下的预测需求。
总的来说，企业破产预测模型的构建和应用对于防范和化解企业破产风险具有重要意义。
企业破产预测模型的构建与应用
企业破产预测模型的构建与应用近年来，随着市场经济的发展和全球化竞争的加剧，企业面临破产的风险也越来越大。
对于投资者、银行、供应商等利益相关者来说，准确预测企业的破产风险至关重要。
为此，破产预测模型应运而生，成为企业经营管理和风险控制的重要工具。
一、破产预测模型的构建破产预测模型的构建是一个复杂而细致的过程，需要充分考虑企业的财务数据、经营状况以及宏观环境等因素。
最常用的破产预测模型之一是Logistic回归模型。
该模型通过将企业的财务指标作为自变量，将企业破产与非破产作为因变量，来建立一个预测模型，进而预测企业破产的可能性。
同时，还可以考虑使用决策树、神经网络等机器学习算法构建更为精准的破产预测模型。
在模型构建过程中，需要选取合适的财务指标作为自变量，通常包括资产负债率、流动比率、净利润率等。
这些指标能够反映企业的盈利能力、资金状况和偿债能力，是评估企业健康状况的重要依据。
此外，还需要考虑到不同行业的特点，选取适合不同行业的财务指标。
二、破产预测模型的应用破产预测模型在实际应用中起到了重要的作用。
首先，它可以帮助投资者和金融机构评估企业的风险水平，从而作出明智的投资决策。
通过预测企业的破产可能性，投资者可以避开高风险的企业，选择相对低风险的投资项目。
银行和其他金融机构也可以通过破产预测模型来评估借款企业的信用风险，从而制定更合理的贷款政策。
其次，破产预测模型可以帮助企业自身及时发现存在的问题并采取相应的措施加以改善。
通过分析模型输出结果，企业可以及早发现财务风险的苗头，从而采取必要的财务和经营措施，避免破产的发生。
例如，当模型提示资产负债率超过预警线时，企业可以及时筹措资金，减轻负债压力。
另外，破产预测模型也可以帮助监管机构加强对企业的监管和风险防范。
监管机构可以利用破产预测模型对企业进行监测和评估，及时发现潜在的风险企业并进行相应的监管干预。
这有助于保护金融市场的稳定，减少破产带来的经济风险。
基于大数据的企业破产预测模型研究
基于大数据的企业破产预测模型研究随着社会经济的不断发展，越来越多的企业进入了市场竞争。
在这种大浪淘沙的市场环境下，企业的生死存亡往往取决于他们的经营状况。
但是，对于企业而言，很难预测未来的经营状况，因为市场环境和其他外部因素都是变化无常的。
因此，企业需要一种能够及时预警的体系，来帮助他们在经营风险最小时采取有效措施来避免可能的破产风险。
基于大数据的企业破产预测模型就是一种非常有效的应对措施。
它可以通过对大量数据分析挖掘，发现潜在的风险因素，从而提前预测企业的破产风险。
这对于企业来说是非常重要的，因为它们可以在发现风险时即时采取相应的措施来避免破产的风险。
那么，如何构建一种基于大数据的企业破产预测模型呢？首先，我们需要收集足够的数据，这些数据包括企业的财务数据、经营数据、市场数据、政策数据等。
这些数据都可以从企业内部或外部获取，包括财务报表、市场调查报告、政府统计数据等。
收集到的数据需要经过筛选和加工，以保证数据的质量和可靠性。
接下来，我们需要对这些数据进行分析，利用数据挖掘、机器学习等技术，从中找到相关性，并建立预测模型。
在这个过程中，我们需要对数据进行预处理和特征选择，以减少数据噪声和保留最有价值的特征。
同时，我们需要选择合适的算法来建立模型，包括回归、分类、聚类等。
在建立完模型后，我们需要对其进行验证和改进。
这可以通过测试数据来进行，包括历史数据和未来数据。
这个过程中需要对模型进行评估和调整，以保证模型的预测精度和可靠性。
通过基于大数据的企业破产预测模型，企业可以及时发现潜在的风险因素，并采取有效的措施来避免可能的破产风险。
不仅如此，这种模型还可以帮助企业做好未来的规划和决策，对企业的发展起到积极的推动作用。
但是，需要注意的是，基于大数据的企业破产预测模型并不是万能的，它也有着一定的局限性和不足之处。
例如，数据的质量和可靠性是建立模型的关键，同时数据的收集也需要保护企业的隐私。
另外，模型的建立也需要考虑到企业的特殊情况和经营环境，不能过分依赖模型而忽视企业实际的经营需求和问题。
利用偿债能力评估模型预测企业破产概率分析
利用偿债能力评估模型预测企业破产概率分析1. 引言企业破产是市场经济中的常见现象，对企业、员工、投资者和整个经济体系都有重大影响。
评估企业偿债能力并预测破产概率可以帮助投资者、公司管理者、银行等方面做出更准确的战略和决策。
2. 偿债能力评估模型的概述偿债能力评估模型是通过分析企业的财务数据和财务比率来评估企业的偿债能力和预测破产概率的工具。
常见的偿债能力评估模型包括Altman Z-Score模型、Springate模型和Ohlson O-score模型等。
3. Altman Z-Score模型Altman Z-Score模型是最早用于预测企业破产概率的经典模型之一。
该模型根据企业的财务比率如资产负债比率、流动比率、盈利能力等指标来计算一个综合的评分，评分越低表示企业破产风险越高。
4. Springate模型Springate模型是一种相对简单的财务比率模型，它基于企业的流动比率、净营运资本比率和总资产周转率等指标来评估企业的偿债能力和破产概率。
与Altman Z-Score模型相比，Springate模型更适用于中小型企业。
5. Ohlson O-score模型Ohlson O-score模型是一种基于会计信息的统计模型，它考虑了企业的财务报表中的各种变量和关系，通过建立一个多元线性回归模型来预测企业的破产概率。
这个模型相对复杂，但具有较高的准确性和预测能力。
6. 应用案例以某个制造业公司为例，我们可以通过收集该企业的财务报表，并使用以上提到的偿债能力评估模型来预测其破产概率。
通过计算得出的评分或概率可以帮助投资者和管理者判断该企业的风险水平，做出相应的战略和决策。
7. 偿债能力评估模型的优缺点尽管偿债能力评估模型在预测企业破产概率上有一定的准确性和可靠性，但也存在一些局限性。
例如，这些模型基于财务数据，而财务数据可能受到会计准则和做账方法的影响；另外，这些模型并不能完全预测未来，只能提供一个相对的概率。
F分数模型与Z计分模型的比较分析
【摘要】财务危机的客观存在，使得任何企业都必须关注自身的财务状况，加强财务预警体系建设。
在众多的财务预警研究成果中，Z计分模型被广泛应用，但也存在一定缺陷。
F 分数模型对Z计分模型进行了改进和修正。
文章运用比较分析法，并以ST轻骑为例，对两种模型进行了理论和检验效果对比，得出了相应结论。
【关键词】财务危机；财务预警；比较分析一、研究背景财务风险是每一个企业都必须面对的客观现实。
伴随着全球经济一体化，企业面对的竞争压力不断增加，财务风险也进一步加大。
因此，如何防范和化解风险，在激烈的市场竞争中求得生存和发展，已成为现代企业急需解决的问题。
实践证明，建立有效的财务危机预警体系，对企业的财务状况进行适时监控和评估，为相关决策提供依据，是十分必要的。
经过多年的探索和实践，企业财务预警理论的研究已取得了丰硕成果。
在众多的财务危机预警方法中，Z计分模型作为一种多变量判定模型被广泛运用。
然而，Z计分模型是以美国破产法对破产企业的界定，并以美国公司作为样本而创立的，能否适应我国国情？同时，Z计分模型中没有考虑现金流量这一重要因素，对预测的准确性是否会产生影响？这些都是我国理论工作者值得探讨的问题。
对此，我国的两位学者周首华、杨济华作了进一步研究，创立了F 分数模型。
两种模型既有共性，也各有特点。
本文以ST轻骑为例，对这两种模型进行对比分析，以期为进一步的理论研究提供一点启示，或者为企业选用财务预警模型时提供一点参考。
二、两种模型的理论比较（一）Z计分模型Z分数模型由埃德沃特·艾·埃特曼于20世纪60年代末创建。
它是运用多变量模式建立多元线性函数公式即运用多种财务指标加权汇总产生的总判别分来预测企业财务危机的一种方法。
埃特曼根据美国破产法对破产企业的界定，选取了33家破产企业和同等数量、相同或相近条件的非破产企业作为样本，以五个财务指标作为变量，研究、创立了企业财务危机预警模型，即Z计分模型。
企业破产预测模型构建与应用研究
企业破产预测模型构建与应用研究随着市场的竞争日趋激烈，企业面临着诸多风险和挑战，包括经营风险、财务风险等。
其中，企业破产是一种极端并且具有严重影响的风险。
因此，构建有效的企业破产预测模型，对于提前发现潜在的破产风险，保障企业的可持续发展具有重要意义。
破产预测模型是通过分析企业的财务数据来预测企业是否会破产的一种方法。
构建一个准确可靠的破产预测模型需要充分考虑各种可能影响破产的因素，并且选取适当的模型方法进行建模和预测。
首先，构建一个有效的企业破产预测模型需要选取合适的特征变量。
财务指标是评估企业财务状况的重要依据，因此，选择与财务状况相关的指标作为预测模型的特征变量是常见的做法。
例如，负债率、流动比率、销售增长率、利润率等指标通常能够反映企业的盈利能力、偿债能力和经营能力等方面的情况。
此外，还可以考虑到其他非财务因素，如行业竞争力、市场供求关系等因素的影响。
其次，选择适当的建模方法也是构建一个有效破产预测模型的关键。
常用的建模方法包括多元线性回归分析、逻辑回归分析、神经网络模型等。
多元线性回归分析是一种广泛应用的方法，通过建立财务指标与破产概率之间的关系方程，来预测企业的破产概率。
逻辑回归分析则是将破产与非破产作为二元变量来建模，通过对特征变量的适当转化，得到预测模型。
神经网络模型是一种可以模拟人脑思维方式的建模方法，通过多层节点和连接的神经元模拟，可以较好地捕捉变量之间的非线性关系。
另外，为了提高预测模型的准确性和稳定性，可以采用模型融合的方法。
模型融合是将多个不同建模方法得到的结果进行组合，以达到更好的预测效果。
常用的模型融合方法包括投票法、加权法、堆叠法等。
其中，堆叠法是一种比较常用的方法，它将多个模型的预测结果作为新的特征变量，再次建立模型进行预测。
在实际应用中，企业破产预测模型可以用于帮助金融机构、投资者和企业自身等方面做出相应的决策。
金融机构可以利用破产预测模型来评估贷款风险，从而减少风险损失。
Z-score模型
模型介绍 Z=1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4+0.99X5
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X1=营运资本/总资产=（流动资产-流动负债）/总资产 X2=留存收益/总资产=（股东权益合计-股本）/总资产 X3=息税前利润/总资产=（税前利润+财务费用）/总资产 X4=优先股和普通股市值/总负债=（股票市值*股票总数） /总负债
模型的改进
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Z-score 模型临界点的改变
首先，不同国家的经济环境， 同一国家不同的发展阶 段， Z 值的判断标准都会不同， Z 值相应的临界点也不 同。
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Z-score 模型各指标权重的改变 与临界点应当适时改变相同， 指标权重也应该随着
内外部环境与条件的变化而调整。例如， 我国会计准则
于 2007 年实现国际趋同， 各项财务指标也发生了变化， 各个指标权重也应做相应的改变。
参考文献：
[1]陈珍静 Z- score模型在我国上市公司财务预警中适用性的探讨[J] 理论研究，2011.4：60-63
[2]刘凤娇 “Z -Score ”模 型 在 企 业 财 务 预 警 分 析 中 应 用 的 研
[J]经济师，2006（5）:223-225 [3]徐健玻. 基于Z-Score模型的宜宾纸业股份有限公司的财务预警分析 [D]. 西南财经大学天府学院:吴辉, 2014. 1-48
zscore模型是一种多变量预测财务风险的模型它不同于常采用的单变量分析法以多变量的统计方法为基础以破产企业为样本通过大量的实验将多个财务指标综合起来加以分析判断从而得出结论对企业的运行状况破产与否进行分析判别的系统
Z-score模型
姓名：潘亮 专业：应用统计 学号：15125284
企业破产预测模型
企业破产预测模型
企业破产预测模型是一种基于数据分析技术的预测模型，旨在帮助企业预测自身是否存在破产风险。
该模型通过收集和分析有关企业的财务数据、市场数据、行业数据等多种数据，构建基于统计学和机器学习算法的预测模型。
通过模型的输出结果，企业能够及早发现破产风险并采取相应的措施进行应对，以避免破产风险的发生。
通过企业破产预测模型可以预测企业破产的时间、概率等信息，并给出可能导致破产的因素，为企业提供更为准确的风险评估和决策支持。
预测模型可以根据企业的具体情况进行定制，提高预测的准确性和实用性。
企业破产预测模型的应用范围广泛，涉及到金融、制造业、零售业等众多行业。
随着大数据和人工智能技术的不断发展，企业破产预测模型的应用前景越来越广泛，预测模型将成为企业管理和决策的重要工具之一。
Z-score模型的构成及计算公式
Z-score模型的构成及计算公式根据Altman，Z得分运用5个常用的商业比率作为破产预测因子，经过一定的加权，最后计算得出公司破产的可能性。
该公式最初的应用对象是制造业企业，后经过一定的调整，也同样适用于服务性企业。
Z得分结果分析如何对Z得分结果进行判断？取决于：•原始的Z得分[针对公共制造企业]：如果Z得分大于等于3.0，则企业不可能破产。
如果Z得分小于等于1.8，则企业很可能破产。
比分在1.8 - 3.0 之间，是灰色区域。
企业Z得分在此范围内的话，则一年内的破产可能性为95%，两年内的破产可能性为70%。
很显然，Z得分越高，企业越不可能破产。
•模型A的Z得分[针对私营制造企业]：主要适用于私营制造企业，而不能应用于其他类型的公司。
如果Z得分大于等于2.90，企业则不可能破产。
如果Z得分小于低于1.23，企业则很可能破产。
Z 得分在1.23 - 2.90之间的企业，一年内破产的可能性是95%，两年内破产的可能性是70%。
很显然，Z得分越高，企业越不可能破产。
•模型B的Z得分[针对私营一般性公司]：这一版本的Z得分主要是用来预测私营的非制造业企业在1-2年内破产的可能性，所以模型B的Z得分只适用于私营的一般性公司，而不能应用于其他类型的公司。
如果Z得分大于等于2.60，企业则不可能破产；如果Z得分小于等于1.10，企业则很有可能破产。
1.10 - 2.60之间为灰色区域， Z得分在1.23 - 2.90之间的企业，一年内破产的可能性是95%，两年内破产的可能性是70%。
模型B亦说明，对于企业来说，Z得分越高越好。
Z得分的计算公式，需要说明的是，公式针对公共企业与私营企业要作相应的调整和变更。
Altman's Z-ScoreWorking Capital×1.2/Total AssetsRetained Earnings / Total Assets ×1.4EBIT / Total Assets ×3.3Market Value of Equity / Book Value of Total Liabilities ×0.6Sales / Total Asset × 0.999Z-Score(Public MFG COmpanies)Working Capital / Total Assets × 0.717Retained Earnings / Total Assets × 0.847EBIT/Total Assets × 3.107Market Value of Equity / Market Value of Total Liabilities ×0.420Sales / Total Asset ×0.998A-Z'-Score (Privately held MFG companies)Working Capital / Total Assets ×6.56Retained Earnings / Total Assets ×3.26EBIT / Total Assets ×6.72Market Value of Equity / Market Value of Total Liabilities ×1.05 B-Z'-Score(Privately held non-MFG Companies)。
企业破产风险评估模型研究报告
企业破产风险评估模型研究报告1. 引言在现代经济中，企业破产是一种普遍存在的现象。
为了更好地了解和评估企业是否面临破产风险，研究者们提出了各种破产风险评估模型。
本报告旨在探讨和分析不同的企业破产风险评估模型，并提供对企业风险评估的有效方法。
2. 资金流量模型资金流量模型是一种流行的破产风险评估模型，它基于企业的现金流量情况来评估其是否面临破产风险。
该模型通过比较企业的现金流入和现金流出的情况，来判断企业的偿债能力和短期流动性。
3. 重要财务指标模型重要财务指标模型是一种基于企业财务指标来评估破产风险的模型。
这些指标包括企业的盈利能力、偿债能力、流动性和运营效率等方面。
通过对这些指标进行综合分析和评估，可以得出企业是否面临破产的可能性。
4. 统计模型统计模型是一种利用统计学方法来评估企业破产风险的模型。
它通过分析历史数据和市场趋势，建立数学模型来预测企业的未来表现。
常用的统计模型包括Logistic回归模型、神经网络模型等。
5. 人工智能模型随着人工智能技术的发展，人工智能模型也被应用于企业破产风险评估中。
这些模型利用机器学习算法，通过训练大量的数据样本，来预测企业的破产风险。
这种模型能够自动提取和分析大量的数据，提高评估的准确性和效率。
6. 模型评估指标对于企业破产风险评估模型，评估指标是判断其有效性的重要依据。
常用的评估指标包括准确率、召回率、F1分数等。
这些指标能够客观地评估模型的预测能力和准确性。
7. 模型应用案例为了验证各种破产风险评估模型的有效性，我们可以通过实际案例来应用这些模型。
例如，可以选择一些曾经破产的企业，运用不同的评估模型进行预测，并与实际情况进行比较，从而评估模型的准确性和有效性。
8. 模型的局限性虽然破产风险评估模型有很多优点，但它们也存在一定的局限性。
例如，这些模型主要依赖于历史数据和财务指标，对未来的变化和不确定性预测能力有限。
此外，模型中的参数选择和数据处理等方面也可能引入一定的误差。
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企业破产模型的比较及应用
作者：赵巍
来源：《时代金融》2016年第05期
【摘要】自二十世纪六十年代以来，企业破产预测模型提出以来，破产预测不断演变，对于企业破产预测的衡量指标由最初运用会计信息的会计预测模型逐步走向以市场信息为基础的市场预测模型，再到现今比较流行的包含会计信息和市场信息的混合预测模型。
在企业破产预测模型逐渐多元化的趋势下，选择恰当的预测模型显得至关重要。
本文通过对三类破产预测模型进行分析，探究得出新经济形势下在我国进行企业破产预测的有效模式。
【关键词】破产预测单变量判别模型混合模型创新模式
一、企业破产预测模型体系
（一）以会计信息为基础的预测模型
以二十世纪中后期出现的单变量和多变量预测模型为代表，这是一种基于财务指标的比率分析模型。
其中单变量模型由美国经济预测学家威廉比弗提出，模型构建中包括对债务保障率、资产负债率、资产保障率、资产安全率这五种比率对破产风险进行预测，并认为债务保障率的误判率最低，可以最好的判定企业的破产风险与财务状况；其次是资产负债率，且离失败日越近，误判率越低。
但各比率判断准确率在不同的情况下会有所差异，为取得良好的预测效果，在实际应用中多使用一组财务比率，而非单一的比率；多变量模型主要指由阿特曼提出的Z-score破产分析预测模型，其将财务比率分析与统计技术相结合，在Z-score模型中，多个变量在统计观察的基础上得到各个变量的加权值，加权值经过综合整理得到判别函数，
Z=V1X1+V2X2+V3X3+V4X4+V5X5，其中X1、X2、X3、X4、X5分别反映资产的流动性与折现能力、累积获利情况、资产的生产效率、偿债能力、企业的总资产周转率，企业破产的可能性与得到的Z值成负相关，判别只需要对照已经给出的判别标准即可，优点是该判别方法经过大量实证检验，可信度高，且其所需数据皆来自企业年报，数据获取比较容易，可信度高，体现出了金融会计人员严谨的从业态度。
但是以会计信息为基础的预测模型也存在着一定的限制与不足：比如由于运用的会计资料更新太慢，对市场的变化不够灵敏；权数未必一直是固定的，必须经常调整；无法计算投资组合的信用风险，因为Z-Score模型主要是针对个别资产的信用风险进行评估，对整个投资组合的信用风险无法衡量。
（二）以市场信息为基础的预测模型
虽然Z-score模型至今在破产预测的实证研究中有广泛的应用，但是有越来越多的研究表明，以市场信息为基础的预测模型在准确性上的表现超过了以会计信息为基础的预测模型，现在使用较为广泛的是布莱克-斯科尔斯-默顿（BSM）模型。
虽然BSM模型主要用于预测企业
违约与股票期权定价，但是该模型的思想内涵依旧在以市场信息为基础的破产预测模型中起到了重大的作用。
BSM型模型将违约定义为一种或有要求权。
如果把违约定义为看涨期权，公司所有者作为期权的购买者，只有在债务到期公司价值大于债务时，才会有能力偿还债务，即执行权力。
默顿结构模型的核心在于公司价值的波动性是公司违约的主要来源，当公司价值下降到一定边界值时，就会违约。
Hillegeist等（2004）比较基于会计信息的预测模型和基于市场信息的预测模型，发现BSM模型比Z-score模型在破产预测模型上更准确。
市场信息由于不受财务主体限制，且信息更新及时，反映的结果比会计信息更为全面，因此其在预测的准确性上的优势的确更为明显。
但是BSM等以市场信息为基础的模型也存在一定的局限性，BSM模型的假定中很重要的一条是标的资产价格服从对数正态分布，但是在实际情况下，通过期权价格反解其波动率，即隐含波动率，会发现隐含波动率明显不是一个常数，因此，该模型无法提供标准化的数据，增加了模型数据处理的难度。
（三）混合模型
经实证研究发现，单独使用以会计信息或市场信息为基础的破产预测模型，都会在一定情况下无法较为准确的预测企业破产，因此，会计信息与市场信息混合使用的破产预测模型已经被一些学者提出。
其中影响力较大的有沙姆韦使用最大似然估计，以多期逻辑回归模型来解释的离散时间风险模型，其中流动比率，资产收益率等会计信息被收录进模型，继续作为预测因子；市场规模，股票超长收益率标准差等市场信息影响因子也被收录进模型中，用来反映企业未来可能发生的变化，通过实证发现这种混合模型优于基于市场信息的预测模型和基于会计信息的预测模型。
在混合模型中，采用NIMTA（收入/市场价值的净资产总额）和TLMAT（总负债除以市场价值和账面负债的总和）用来取代传统的测量指标，这是由于这两个比率包含了能反映一个公司的最新信息的会计和市场信息，可以以更加精确和具有时效性的比率分析指标。
但是混合模型由于需要会计信息与市场信息的结合，这使得信息的获取难度加大，而且部分企业的会计信息存在人为操作的现象，会计信息与市场信息不匹配的现象会导致预测出现较大误差，而且混合模型提出时间较短，验证数据大多基于二十世纪九十年代，现在模型的使用程度还得接受累计精度曲线和接受者操作特征曲线等模型评估测试的进一步检验。
二、企业破产模型在我国的应用
由于中西方现有企业破产预测模型构建样本都是国外企业，且我国目前采取破产审批制度，即对破产是控制的，再加上预测指标选择缺乏了理论依据，所以导致以上三种模型对中国企业判别准确度相对较低。
所以，在对我国企业进行破产模型应用时，应该注意财物指标筛选与国外企业的异同，根据我国国情对财物指标及市场指标进行科学的筛选。
比如我国市场机制相对于欧美等发达国家而言成熟度较低，市场指标所反映的真实性与时效性与市场机制较为完善的国家有一定的区别，而且我国企业更容易受到国家宏观经济政策的影响，因此所考虑的信息除会计信息与市场信息以外，政策的影响也应当进行考虑。
在我国，破产预测模型的应用应该建立在对会计信息进行深化纵向比较，也就是企业内部数据的比较，针对紧邻时期、较长期
间或是环境近似时期间的差异进行适当的分析，可以得出企业在近期发展的变化，把握连续年度发展趋势，从而对企业的成长性盈利能力等会计指标进行把握。
同时，对市场信息的处理还应当加强纵向调研，即准确获取同时期同行业企业的相关指标，与企业相应数据进行比较，在分析中了解近期行业环境以及经济状况，查明整个行业近期走势，从而预测出企业未来发展状况。
三、结语
在新的经济形势下，在我国目前破产机制还不健全的情况下，对于企业破产预测模型的构建应当考虑到我国采取的破产审批制度，对这一政治经济环境加以重视，而且在采取单一信息的分析时，也应该借鉴混合模型中对于行业的分类的处理方式，对我国不同行业间的评价指标差异给予重视。
对于会计信息与市场信息的处理应该结合实际情况，对其影响因子的比重进行控制，而且还要充分重视我国宏观经济政策对企业的影响，保证模型的构建和选取符合我国国情。
参考文献
[1]彭旭.破产预测模型的比较研究.西南财经大学.2013.
[2]江英华.几类风险模型的破产问题研究.中南大学.2008.
作者简介：赵巍（1995-），男，汉族，河北张家口人，四川大学商学院，会计专业（ACCA方向），研究方向：企业破产模型构建、企业融资等。