财务管理模型财务困境的预测模型研究
财务困境研究
摘要：在竞争激烈的市场经济机制下，企业所有的运营情况都将受到各利益方的密切关注，企业财务问题是围绕企业运营情况中永恒的核心问题。
企业在日常经营过程中并不是一帆风顺，企业常常由于各种原因陷入财务困境，从而为企业造成种种不利的影响。
如何根据企业日常经营情况进行企业财务分析、识别企业财务困境、建立可行的财务困境预警机制是各公司财务管理者急需面对的主要课题。
本文运用国内外研究者相关研究成果,结合多项调查，揭示企业财务困境主要表现形式，剖析企业财务困境形成的主要原因，并从国内外学者的研究现状中进行思考，建立起企业财务困境的预测模型及防范办法。
目的是建立有效的企业财务困境预测防范机制，降低企业陷入财务困境的风险，避免企业因财务困境而产生的各种负面影响，提高企业综合竞争能力。
关键词：财务困境，多元线性判别模型，预测，防范Abstract:In the highly competitive market economy, enterprises of all operating conditions will be closely watched of all stakeholders, corporate finance business operations around the situation in question is the core issue in the eternal. Business in the ordinary course of business was not always smooth, businesses often fall into financial difficulties due to various reasons, thus causing all sorts of negative business impact. How to carry out its daily business operation of financial analysis, identifying financial distress, the establishment of a viable financial distress early warning mechanism is the company's financial managers need to face the key issues. In this paper, researchers at home and abroad related research, combined with a number of surveys. Reveals the main form of financial distress, financial distress analysis of the formation of the main reasons, and from the research scholars to think the status quo and establish corporate financial distress prediction model and preventive measures. Aim is to establish an effective prevention mechanism in financial distress prediction, and reduce the risk of financial distress, to avoid the company because of financial difficulties resulting from negative impacts, and improving overall competitiveness.Key words:financial distress, prediction, prevention在市场经济条件下，由各种原因导致财务困境的企业并不鲜见。
上市公司财务困境动态预测模型的实证研究
［ 关键词］ 财务困境 预测 动态 因 子分析 Ｌｇ ｉ回归分析 ｏ￣ｃ ｉ ［ 中图分类号］Ｆ２ ． ［ ２４７ 文献标识码］Ａ
ｌ 研 究现 状
财务 困境是一个 动态持续过 程 ，包括 从资金 管理技
术失败到破产 以及处于两者之间的各种状况 。从 ２ ｏ世纪
按照国内财务 困境预 测研究 的通 常做 法 ，本 文界定 因 “ 财务状况异常”而被特别处理的深沪两市 Ａ股 ｓ 类 ｒ
上市公 司 （ 包括 ＊ｓ 上 市公司 ，以下 同） 为陷入 财务 困 ｒ
３ 年代开始西方学者就对企业 财务 困境 预测问题 进行研 Ｏ 究 ，陆续提出了很多企业 财务 困境预测 的分析模 型。影 响较大 的主要有 Ｂａ ｒ（９６ ｅ ｅ １６）的单变量分 析模 型 ，Ａ ｖ ｈ
ｍ ｎ（９８ ａ ￣６ ）Ｚ计 分 判别 模 型 ，Ｏ ｌ ｎ （９０ 的 Ｌｇ ｔ ｈ ｏ １８ ） ｓ ｏｉｉ ｓｃ
个财务指标 ，比较 了 Ｆｈｒ ｉ ｅ线性 判定分 析 、多 元线 性 回 ｓ
归分析 和 Ｌｇ ｔ ｏｉ ｉ ｓｃ回归分 析三 种方 法 ，发 现 Ｌｇ ｔ ｏｉ ｉ 型 ｓｃ模
的预 测效果最 好 。杨保 安等 （０１ ２０ ）则将 神经 网络分 析
方法运用到银行财务 困境预测 的分析 中 ，最后 的测 试结 果与实际情况基本一致 。 纵观国内有关财务 困境预测 的研究 ，可以发现 多是 静 态分析 ，只是利用 １ 时点 的财务数 据来对 上市 公司 个 进行 横截面预测 ，很少 从动态角度对财务 困境进行预 测。 如前所 述 ，财务 困境是一 个动态 持续过程 ，而财务 数据 在 时问上是滞后 的，不 能体现动 态性 ，所 以有必要 对静 态 财务 数据进 行调整 ，引入调整后 的动态 财务数 据 ，构
企业财务困境的模型研究
企业财务困境的模型研究一、引言企业财务困境对企业生存和发展产生了巨大影响，了解和研究企业财务困境的模型对企业管理者和决策者具有重要意义。
本文将探讨几种常见的财务困境模型，包括经典的财务压力模型、财务危机传染模型以及财务恶性循环模型，以期为企业提供解决财务困境的有效工具和策略。
二、财务压力模型财务压力模型是企业财务困境研究的基础。
该模型认为企业财务困境常常源自财务压力，即企业面临的负债累积和资金短缺等问题。
财务压力模型通过考察企业的财务指标，特别是负债率、债务分布以及现金流状况等因素，来预测企业的财务困境。
三、财务危机传染模型财务危机传染模型认为企业财务困境具有传染性，即一家企业的财务困境可能会对其他相关企业产生连锁反应。
财务危机传染模型主要考察企业间的债务关系、供应链关系以及市场关系等因素，以揭示企业财务困境传染的动力学过程和路径。
四、财务恶性循环模型财务恶性循环模型是对企业财务困境进一步深入研究的模型。
该模型认为企业财务困境常常形成恶性循环，即财务困境导致经营困难，进而影响企业的再融资能力和信誉，难以摆脱困境。
财务恶性循环模型通过考察企业的资产负债表、收益表以及现金流量表等财务指标，以揭示企业财务困境形成恶性循环的原因和机制。
五、应对策略对于企业财务困境，及时采取有效的应对策略至关重要。
根据以上研究模型的启示，我们可以提出以下几种应对策略：1.加强财务风险管理。
企业应制定合理的负债策略，控制负债率和债务结构，同时增加流动性储备，以应对可能出现的财务压力。
2.建立稳固供应链关系。
加强供应链合作伙伴之间的互信与合作，建立供应链风险管理机制，以减少财务危机的传染性。
3.注重企业形象和声誉管理。
积极树立企业形象，提升企业信誉度，以增强企业的抵御外部负面影响的能力。
4.持续改进内部财务管理。
加强内部财务管理，提高财务透明度和预警机制，及时发现和解决潜在的财务问题，从而避免财务恶性循环的产生。
六、结论通过对企业财务困境的模型研究，我们可以更好地了解财务困境的成因和传播机理，并提出相应的解决策略。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究财务困境是企业经营过程中普遍存在的一种经济现象，也是公司经营中必须关注的重要指标。
为了识别可能面临财务困境的公司，研究者们发展了各种预测模型。
其中，基于Z-Score模型的财务困境预测研究得到了广泛的应用。
Z-Score模型最早由美国学者爱德华·阿特斯在20世纪60年代提出。
该模型将企业的财务指标分别计算得到加权分数，最终将这些分数加权求和得到一个Z值。
Z值越低，代表企业面临财务困境的可能性越大。
该模型主要基于企业财务数据来预测其未来是否会陷入财务困境。
其中，Z-Score模型将财务指标分为五大类，包括流动性、负债与资产比率、利润率、营业规模和市场价值等。
通过计算每个指标的加权得分，然后汇总求和得到Z值，再根据不同的Z值范围分类判定企业是否面临财务困境。
研究表明，Z-Score模型是一种非常有效的预测财务困境的方法。
尤其是在面临金融危机等经济周期性变化时，该模型的预测效果更加准确。
此外，以Z-Score方法进行分析，还能够发现企业潜在的财务问题，从而提供决策者一个相对清晰的全面情况。
然而，该模型也存在一些局限性。
首先是数据收集的不便，企业财务数据并不总是能够很方便地获取。
其次是该模型忽略了非财务因素的影响。
企业的经营环境、市场地位、经营者决策等因素同样会影响企业的财务状况。
最后，当企业经营环境发生变化时，可能需要调整加权因素，以应对新情况的发展。
综上所述，Z-Score模型是一种有效的预测企业财务困境的方法。
该模型基于企业财务指标进行计算，为决策者提供了一些宝贵的预警指标，让企业能够尽早发现并应对潜在的财务问题。
但是，决策者在使用该模型时，还需要考虑到其他各种因素的影响，以做出更加全面的决策。
财务困境预测模型比较研究
财务困境预测模型比较研究
摘要
企业财务困境预测作为一个重要的管理课题，近期引起了国内外学者及企业界热议。
本文就目前比较流行的财务困境预测模型（即多元线性回归模型、Logit模型、Cox模型和决策树模型）的研究进行梳理，对各模型特点、特征及其实用性进行讨论。
分别从模型的定义、拟合方法以及优势和劣势等几个方面，对这四种模型进行了详细介绍和对比分析。
结果表明，多元线性回归模型在建模准确性方面具有优势，Logit模型具有改变变量指标的灵活性，Cox模型在考虑时间因素方面有更好的表现，而决策树模型在处理复杂问题以及解释结果方面有更大的作用。
从而提出了不同预测模型应用在企业财务困境预测过程中综合参考的建议，以便为企业的财务风险控制提供建议。
关键词：企业财务困境；财务困境预测；多元线性回归模型；Logit 模型；Cox模型；决策树模型
1绪论
企业财务困境预测是检测企业长期经营的风险，及时调整经营方式，有效防范财务风险的一项重要管理课题。
财务困境预测模型综述
财务困境预测模型综述【摘要】财务困境预测一直是财务界的研究热点。
文章梳理了相关财务困境预测模型的发展脉络，对传统的和现代的财务困境预测模型进行了系统的评述，并对未来财务困境预测的研究作了展望。
【关键词】财务管理；财务困境；预测模型一、引言财务困境预测是财务管理活动的重要环节，目的是找出财务困境的作用机理，以预测公司的财务状况。
财务困境预测模型的研究一直是财务困境研究的重点内容。
目前，单变量模型、多元线性判别分析、LOGIT模型、人工神经网络、支持向量机等已成功应用于财务困境的研究。
二、财务困境的定义关于财务困境（或财务危机），由于其引致变量的复杂性，对其定义还没有一个普遍的共识，大多数学者都是从自身研究取样的角度，来定义财务困境的相关内涵。
早期对财务困境的定义即为企业破产（Fitzpatrick，Winakor，smith，Foulke，Merwin），随着研究的进展，Beaver（1966）在研究财务困境模型时加入了拖欠债务的公司和拖欠优先股股利的公司，丰富了财务困境的内涵。
Amy Hing-Ling lau（1987）将企业财务状况划分成不同的阶段，将取消或减少股利到破产清算划分为困境期。
在国内，财务困境公司一般是被ST的公司（陈静，1999；吴世农、卢贤义，2001等）。
彭韶兵、邢精平（2005）把从资金管理技术性失败到大规模重组作为财务困境的阶段。
吴星泽（2011）在加入了利益相关者的前提下，将危机力量导致的支付能力不足视为财务困境。
虽然该定义考虑了利益相关者，但仍局限在现金流层面考虑财务困境。
笔者认为，企业出现下列事项就应当视为发生财务困境：税息折旧及摊销前利润（EBITDA）小于利息费用、存量破产、流量破产、债务违约、财务异常和其他异常等。
三、预测变量的选择（一）变量的分类财务类指标是最常用的一类衡量财务困境的指标，它是将财务指标作为预测模型的解释变量进行预测（Fitzpatrick，Altamn，Olhson，Odom et al.）。
上市公司财务困境预测模型比较研究
支持 向量机 （ ｕ ｐｒ Ｖ ｃｏ Ｍ ｃ ｉ ，Ｓ Ｍ） 是 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ａ ｈ ｅ Ｖ ｒ ｎ 在统 计学 习理论 的基础 上 发 展起 来 的 一种 新 的机 器
学 习方法 。它基 于 结 构 风 险最 小 化原 则 ，尽 量 提 高 学 习机 的泛 化 能力 ，具 有 良好 的推 广性 能 和 较 好 的 分类精 确性 。另 外 ，支 持 向量 机 算 法 是一 个 凸 优 化 问题 ，局部最 优 解 一定 是 全局 最优 解 ，这 些 特 点都 是包括 神经元 网络在 内 的其他 算法所 不具备 的 。
Ｃｏ ｐ ｒ ｔｖ ｕ ｉ Ｍ ｏ ｅｓ ｏ ｎａ ｃａ ｓｒ ｓ ｅ ｉ ｔｏ ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ Ｌｉｔ ｄ Ｆｉｍ ｓ ｍ ａ ａ ｉ ｅ Ｓｔ ｄｙ ｏ ｌ ｄ ｌ ｆＦｉ ｎ ｉｌＤｉｔ ｅ ｓ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｒ
ＹＡＮＧ Ｊａ ｈ ｉ ｉｎ ｕ ，ＣＨＥ ｈ ｗ ｎ Ｎ Ｃ ｉｅ
一
传 统 的 统 计 模 型 包 括 多 元 判 别 分 析 模 型 （ Ａ）和对 数 回归 模 型 （ ｏｉｉ Ｒ ｇｅｓ ｎ 等 ， ＭＤ Ｌ ｇｓｃ ｅｒ ｉ ） ｔ ｓｏ 其 中以 ＭＤ Ａ和对 数 回归模 型应 用最 为广泛 。统计 模 型最 大的优 点在 于具 有 明显 的解 释 性 ，而 存 在 的缺 陷是过 于严格 的 前提 条 件 ，如 两 者都 对 变 量之 问多 重共线性 敏感 ，且 Ｍ Ａ要 求数据 服从 多元正 态分 布 Ｄ 和 同协方 差等 ，当样本 数 据 不满 足这 些条 件 时分 类
（ ｃ ｏ ｌｏ ｕ ｉｅ ｓＡｄ ｎｓｒｔ ｎ，Ｓ ｕｈ Ｃ ｉａＵｎｖｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｈ ｏ ｆＢ ｓｎ ｓ ｍｉｉｔ ｉ ａｏ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ４ ｙ Ｔ ａ ｇｈ ｕ５１６ ０，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
财务困境预测模型
财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。
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)。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：•1、财务困境的定义；•2、预测变量或判定指标的选择；•3、计量方法的选择。
[编辑]财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。
1、财务指标信息类模型Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。
尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。
Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。
Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。
但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。
2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究财务困境预测对于企业的经营和投资决策具有重要意义。
Z-Score模型是一种常用的财务困境预测模型，它基于企业的财务指标，通过计算Z-Score值来判断企业是否处于财务困境中。
Z-Score模型最初由美国著名学者Edward Altman在1968年提出，用于预测企业破产的可能性。
该模型包括五个财务指标，分别是经营利润与总资产比率、资产负债率、净营运资本与总资产比率、市价与帐面价值比率和流动资产与总资产比率，通过对这些指标的加权和，计算出Z-Score值，根据Z-Score值的高低来判断企业是否处于财务困境中。
Z-Score值越低，表示企业财务状况越不稳定，可能面临破产的风险。
一般来说，Z-Score值小于1.8表示企业处于高度危险状态，1.8到2.7表示企业处于可能危险状态，2.7到3表示企业状况一般，大于3表示企业财务状况良好。
在进行财务困境预测时，需要先收集企业的财务报表和相关资料，然后计算出各指标的数值，并进行加权和得出Z-Score值。
根据Z-Score值的范围来判断企业的财务状况，从而进行预测。
研究结果表明，Z-Score模型在预测企业财务困境方面具有一定的有效性。
较低的Z-Score值与企业的财务困境相关性较强，较高的Z-Score值则与良好的财务状况相关。
Z-Score模型也存在一定的局限性，比如它只考虑了财务指标因素，忽略了其他影响企业财务状况的因素。
基于Z-Score模型的财务困境预测具有一定的应用价值，但需要综合考虑其他因素，并进行定期修订和更新，才能更准确地预测企业的财务状况。
希望未来有更多的研究能够对财务困境预测进行进一步的探索和优化。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究1. 引言1.1 研究背景通过对Z-Score模型的研究和应用，可以更好地把握企业财务状况的演变趋势，及时预警潜在的财务风险，为企业管理者和投资者提供决策参考。
深入研究基于Z-Score模型的财务困境预测方法具有重要意义，可以有效提升企业的风险管理能力，促进企业的可持续发展。
.1.2 研究目的本研究的目的是探讨基于Z-Score模型的财务困境预测研究。
通过对Z-Score模型原理、应用范围以及在财务困境预测中的作用进行深入研究，我们旨在揭示Z-Score模型在帮助企业及投资者识别财务风险和预测财务困境方面的有效性。
本研究也将探讨Z-Score模型的优缺点，分析其在实际应用中可能遇到的问题和挑战。
通过分析相关研究现状，我们将进一步完善Z-Score模型在财务困境预测中的应用和改进方向，为未来研究提供参考。
本研究旨在为企业管理者、投资者和监管机构提供有益的理论依据和决策支持，促进财务管理和风险控制水平的提升，同时为学术界在财务预测领域的研究提供新的思路和方法。
1.3 研究意义而对于企业和投资者来说，了解Z-Score模型的优缺点以及相关研究现状，有助于他们更准确地评估企业的财务状况，从而做出更明智的决策。
本研究也将探讨Z-Score模型对财务困境预测的有效性，为相关领域的研究提供参考和借鉴。
未来研究方向部分将指明Z-Score 模型在财务困境预测领域有待深入探讨和改进之处，为后续研究提供一定的思路和方向。
结论部分将对整个研究进行总结，并展望未来可能的发展趋势，为学术和实践界提供有益启示。
2. 正文2.1 Z-Score模型原理Z-Score模型是由美国金融学家艾德华·阿尔特曼于1968年提出的一种用于评估公司财务健康状况的指标体系，其原理是通过对公司财务数据进行统计分析和比较，从而得出一个综合评分来评估公司是否处于财务困境之中。
Z-Score模型主要包括五个关键指标，分别为营业利润与总资产比率、资产回报率、净利润与总资产比率、流动资产比率和市值比率。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究【摘要】本研究旨在探讨基于Z-Score模型的财务困境预测方法。
文章首先介绍了Z-Score模型的基本原理和应用背景，然后定义了财务困境的概念并综述了相关研究。
接着详细描述了基于Z-Score模型的财务困境预测方法，并对实证研究结果进行了深入分析。
研究结论总结了预测模型的有效性，同时也指出了研究的局限性。
展望了未来研究的方向，希望进一步完善和扩展基于Z-Score模型的财务困境预测方法，为企业的财务风险管理提供更有效的支持和指导。
通过本研究的深入探讨，为财务领域的研究和实践提供了有益的参考和启示。
【关键词】关键词：Z-Score模型、财务困境、预测、实证研究、结论、局限性、展望。
1. 引言1.1 背景介绍在当今社会，企业经营面临着诸多挑战，其中财务困境是企业面临的一大难题。
财务困境指企业由于经营不善、市场竞争激烈等原因，导致财务状况恶化，甚至出现倒闭的风险。
为了及时预警并有效应对财务困境，许多学者和企业开始关注财务困境预测研究。
本研究旨在探讨基于Z-Score模型的财务困境预测研究，通过对相关理论的梳理和实证研究的探讨，为企业财务管理提供借鉴和指导。
通过研究财务困境预测方法的局限性和未来研究方向的展望，为学术界和实践界提供参考和启示。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于Z-Score模型的财务困境预测研究，探讨如何有效预测企业的财务困境情况并提供预警。
通过分析财务指标的变化趋势，找出导致企业财务困境的关键因素，为企业管理者提供决策支持和风险管理建议。
我们还希望通过本研究拓展Z-Score模型在财务困境预测领域的应用范围，为相关研究提供参考和借鉴。
本研究旨在提高企业对财务风险的认识和应对能力，帮助企业更好地应对外部环境变化和市场竞争，保障企业的可持续发展和稳健经营。
通过深入研究基于Z-Score模型的财务困境预测方法，我们希望为企业管理和风险管理提供新的思路和方法，为企业的未来发展提供有益借鉴。
财务困境问题研究综述下的混合预测模型构想
同 时 给 正 常 公 司 加 以 警 示 ， 时 有 效 的 使 公 司 管 理 者 、 东 及 债 权 预 测 模 型 的 研 究 没 有 得 到 足 够 的 重 视 。 及 股 有 关 财 务 困 境 的 研 究 历 经 了 几 十 年 的 发 展 ，模 型 的 选 择 与 方 法 的 更 新 成 为 了 研 究 的 重 点 。统 计 方 法 的 日益 成 熟 和 非 统 计 方 法 的不
【 关键 词 】 财 务 困境
一
Ｌ ｇｓｃ回归 神 经 网络 混合 预测 模 型 ｏ ｔ ｉｉ
选 用 Ｂ 神 经 网 络 法 构 建 模 型 ， 别 准 确 率 高 达 ９ ％ 。吕 长 江 （ ０４） Ｐ 判 ５ ２０
、
引 言
Ｓ １９ ９ ８年 ３月 １ 日 ． 国 证 券 监 督 管 理 委 员 会 颁 布 了 《 于 上 首 次 在 国 内 使 用 生 存 分 析 方 法 研 究 中 国 上 市 公 司 被 特 殊 处 理 （Ｔ） ６ 我 关 市 公 司 状 况 异 常 期 问 的 股 票 特 别 处 理 方 式 的 通 知 》，要 求 上 海 证 券 的 原 因 ． 指 出 上 市 公 司 陷 入 特 别 处 理 的 情 况 具 有 明 显 的 时 问 特 征 。 交 易 所和 深圳 证 券 交 易 所根 据 证 券 交易 所 股 票 上 市 规 则 的规 定 ， 对 陈 强 （０ ７） 遗 传 算 法 与 神 经 网 络 相 结 合 ， 收 了 遗 传 算 法 擅 长 全 ２０ 把 吸 提 “ 况 异 常” 上市 公 司股 票 交 易实 行 特别 处 理 ， ｓ 状 的 即 Ｔ。被 “ Ｔ” 上 局 寻 优 的 特 点 ． 高 神 经 网 络 的 预 测 精 度 。 Ｓ 的 可 见 ， 国 对 财 务 困 境 的 研 究 起 步 较 晚 ， 近 几 年 发 展 较 快 。 然 我 而 市 公 司 就 是 通 常 所 提 到 的 处 于 财 务 困 境 的 公 司 。 研 究 上 市 公 司 的 财 务 困 境 ． 仅 对 寻 找 “ Ｔ” 司 出 现 财 务 危 机 的 根 由 提 供 统 计 方 法 ， 不 ｓ 公 人 了 解 到 上 市 公 司 的 财 务 状 况 ， 变 投 资 策 略 和 经 营 方 法 ， 免 决 改 避 策失 误 。 特别 处 理 并 不是 对 上 市公 司 的处 罚 ， 只是 对 上 市 公 司 目 而 前所 处 状况 的一 种 客 观揭 示 。 对 上市 公 司 的 财务 困境 进 行 预 测 ， 目 提早 采取 措 施避 免 问 题 的 出现及 恶 化 。 早在 ２ 世 纪 ６ ０ ０年 代 ， 外 就 开 始 了 财 务 困 境 预 警 研 究 ， 大 国 其 致 经 历 了 两 个 阶 段 ：０世 纪 ６ 一 ８ ２ ｏ ０年 代 ， 成 了 一 些 以 统 计 方 法 为 形 而 绝 大 多 数 学 者 仍 将 财 务 困 境 预 测 停 留 在 单 一 模 型 的 建 立 上 ， 合 混
财务困境预测研究综述
财务困境预测研究综述蔡丽君(江苏大学财务处，江苏镇江212013)摘要：对于上市公司的发展和运行而言，时刻把握其财务运行状况十分重要，而在当下瞬息万变的市场环境下，财务困境的评估和预测成为一项十分关键的工作，对于上市公司的财务管理具有不可替代的关键价值。
本文重点围 绕上市公司的财务困境评估以及预测问题，在梳理海内外研究人员研究成果的前提下，总结了上市公司财务困境的 概念和缓解问题的多种方法，并基于此创建更为合理、高效的危机预测研究模型，将其运用在实际环境下，有望发挥 更突出的效果。
关键词：财务困境；预测模型；财务风险中图分类号：F275 文献识别码：A文章编号=2096 —3157(2020)34—0058—03一、 财务困境的概念财务困境（Financial Distress)即为财务危机（Financial crisis)，任其发展的话将会带来破产的不利结果。
不管是理 论层面或者在实践层面，财务困境的概念都有很大的分歧，海内外研究人员具备不同的观点倾向性。
财务预警模型中 的失败样本通常选取S T公司，即Special Treatment的英文 首字母缩写，直译为“特别处理”，S T股是指境内上市公司经 营连续两年亏损，被进行退市风险警示的股票，在一些财务 危机的阐述和研究中，人们往往运用较为常规的表达，即“无 法偿付到期债务”，也就是由于上市公司的财务状态和运营 能力下降，导致无法及时偿还债务。
公司只有保持持续获利 能力，才能将自身的生存和发展延续下去。
在公司的运营过 程中，一方面，从外部市场得到所要求的资源；另一方面，是 对外部市场提供产品以及服务,并赚取自身的利润和差价。
公司从市场中得到的货币最低不能少于购买资源而付出的 货币，否则将难以维持自身的稳定运营，出现入不敷出的情 况。
因此，公司生存发展的威胁因素可总结为两个方面:其 一为长时间的亏损问题，它属于公司经营中止的内在因素；其二为无法及时偿还债务的问题，这是公司经营终止的直接 因素。
(财务知识)财务困境预测模型
财务困境预测模型概述财务困境预测模型研究的基本问题——财务困境财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产” (Bankruptcy)。
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)。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：•1、财务困境的定义；•2、预测变量或判定指标的选择；•3、计量方法的选择。
[编辑]财务困境预测模型分类预测变量或判定指标的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。
1、财务指标信息类模型Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。
尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。
Harmer (1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。
Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。
但是，自Z模型 (1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。
2、现金流量信息类模型现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究随着市场经济的发展，企业面临的财务风险与日俱增。
如何快速识别财务困境，及时采取措施防范风险，是每一家企业所需解决的难题。
今天，我们将介绍一种有效的财务困境预测模型——Z-Score模型，并分析其应用。
Z-Score模型是由美国哥伦比亚大学的Altman于1968年提出的一种经典的财务指标模型，用于预测企业破产的可能性。
该模型通过将企业的财务数据纳入模型中，计算出一种称为Z-Score的综合指标，进而评估企业当前的财务状况。
Z-Score模型的预测准确率较高，被广泛应用于企业的财务预警和评估中。
Z-Score模型的核心指标是Z-Score值，该值越大，意味着企业越健康；反之，该值越小，意味着企业财务困境的可能性越大。
根据Z-Score值的高低，可以将企业分为以下几类：- Z-Score ＞ 1.81，企业正常- 1.23 ＜ Z-Score ＜ 1.81，企业预警- Z-Score ＜ 1.23，企业危机那么，Z-Score模型是如何计算企业的Z-Score值的呢？模型中涉及的财务指标包括资产周转率、今年营业利润率、净资产与总资产比率、总负债与净资产比率和现金与总债务比率。
这些指标代表着企业的偿债能力、盈利能力、负债和权益结构以及流动性等财务状况，都对Z-Score值的计算起到了重要作用。
在计算企业的Z-Score值之前，需要先对每个财务指标进行标准化处理。
为了简化模型，通常采用加权平均法对这些指标进行加权，并赋予不同的权重，以反映不同指标对企业财务状况的重要程度。
经过以上处理，可以得到企业的Z-Score值。
如今，Z-Score模型已经得到广泛应用，除了用于企业破产的风险预测外，还可以应用于以下方面：1. 市场评级：许多评级机构将Z-Score模型作为评估企业债券投资风险的主要参考指标之一。
不同的Z-Score值会导致不同的债券评级。
2. 财务评估：Z-Score模型可以帮助分析师和投资者快速评估企业财务状况，评估其投资潜力和价值。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究财务困境预测是企业风险管理的重要组成部分，可以帮助企业及时发现存在的风险，采取有效措施避免风险发生或者降低其对企业的影响。
Z-Score模型是一种经典的财务困境预测模型，该模型基于企业财务指标的变化及其历史表现，对企业未来的财务状况作出预测。
1. Z-Score模型的理论基础Z-Score模型是由美国学者Altman于1968年提出的，是一种基于财务数据的企业评价模型，这个模型可以将企业的财务数据转化为一个经验公式（equation），通过公式中的几个权重系数，计算出Z-Score得分，从而判断企业是否处于财务困境。
Z-Score模型以企业的四项财务指标作为预测因子，分别为流动比率、速动比率、营业利润率以及资本周转率。
通过对这四个指标的变化以及历史表现的分析，Z-Score模型可以得到企业的财务健康度，从而判断企业是否处于财务困境，具有高度的预测准确性。
Z-Score模型已广泛应用于各大金融机构和企业的财务管理中，尤其对于银行等金融机构而言，该模型可以帮助其识别潜在的风险，从而采取有效的措施保护其资产负债表和经营状况。
对于企业而言，Z-Score模型同样具有重要的应用价值，可以帮助企业预测未来的财务状况，及时发现并避免潜在的财务风险，从而保持企业的良好经营状况。
优点：（1） Z-Score模型简单易懂，计算方法直观，可以快速判断企业的财务健康状况。
（2） Z-Score模型基于历史表现，可以分析其财务指标的变化趋势，有助于预测未来的财务状况。
（3） Z-Score模型可以帮助企业及时发现风险，做好应对措施，避免财务困境的发生。
（1） Z-Score模型基于历史表现进行预测，可能无法适应当前行业和市场的快速变化，需要在实际应用中不断进行调整。
（2） Z-Score模型仅考虑了四个财务指标，忽略了其他重要因素对企业的影响。
（3） Z-Score模型是一个静态的模型，对于快速发展的企业可能无法准确预测其未来的财务状况。
企业财务困境研究的理论方法及应用
企业财务困境研究的理论方法及应用
企业财务困境是指企业在经营过程中面临的财务风险问题，如资金链断裂、负债高企、流动性不足等。
在研究企业财务困境时，可采用以下理论方法进行分析和应用。
一、财务比率分析法
财务比率分析法是通过对企业财务指标进行计算和分析，对企业的财务状况进行评估，包括偿债能力、盈利能力、运营能力等。
通过比较企业的财务比率与同行业的
平均值和历史数据的变化，判断企业财务困境的可能因素，并提出调整方案。
二、财务预警模型法
财务预警模型法是针对企业财务困境进行预测和预警的方法。
通过建立一套符合实际情况的财务预测模型，结合企业历史财务数据和市场环境因素，对企业未来的财
务状况做出预测，并设置预警提示线，及时发现企业财务困境的风险，采取相应的措施。
三、SWOT分析法
SWOT分析法是将企业内部的优势和劣势与外部的机遇和威胁进行对比分析，从而找到企业面临的财务困境的原因和解决方案。
例如，企业内部可能存在管理问题或
者资金不足，外部环境可能出现税收或利率上升等因素，通过SWOT分析，可以制定
出切实可行的解决方案。
四、案例分析法
案例分析法是通过对历史上类似企业财务困境的案例进行分析，总结出成功或失败的经验和教训，为企业避免财务困境提供参考和指导。
特别是对成功案例进行深入
剖析，提取出成功的原因和成功的要素，引导企业在经营中踏实稳健，积极应对财务
困境的挑战。
以上是企业财务困境研究的理论方法及应用。
对于企业而言，选择合适的方法进行财务分析和预测，能够发现潜在的风险问题并及时进行调整，从而避免财务困境的
发生。
财务困境预测模型与仿真研究
烈， 许多公 司由于经 营等方 面的原 因 ， 造成 了公 司财 务状况 的急剧恶化… 。正确地对 上市公 司财务现 状进 行准 确地 预 测， 对于保护投 资者 和债权人 的利益 、 管理 者防范财 务危机 、 政府 管 理 部 门 监 控 上 市 公 司质 量 有 着 十 分 重 要 的现 实
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企业财务困境分析与预测方法研究
企业财务困境分析与预测方法研究一、本文概述随着全球经济的不断发展和市场竞争的日益激烈，企业财务困境的问题逐渐成为学术界和企业界关注的焦点。
企业财务困境不仅可能导致企业破产、员工失业，还可能引发连锁反应，影响整个经济体系的稳定。
因此，对企业财务困境进行深入的分析，并探索有效的预测方法，对于保障企业健康发展、维护经济稳定具有重要意义。
本文旨在对企业财务困境的分析与预测方法进行系统研究。
我们将对企业财务困境的定义、类型及其成因进行深入探讨，为后续的预测方法研究提供理论基础。
接着，我们将综述国内外在企业财务困境预测领域的研究现状和发展趋势，分析现有预测方法的优缺点，为本文的研究提供借鉴和参考。
在此基础上，本文将重点研究基于机器学习和数据挖掘技术的企业财务困境预测方法。
我们将通过实证分析，比较不同预测模型的准确性和稳定性，探讨影响预测效果的关键因素。
我们还将关注企业财务困境预警系统的构建与应用，以期为企业提供一套科学、实用的预警工具。
本文将对研究成果进行总结，并提出相应的政策建议和研究展望，以期为推动企业财务困境分析与预测方法的发展贡献一份力量。
二、企业财务困境的成因分析企业财务困境并非一蹴而就，而是由多种内外因素共同作用的结果。
深入分析这些成因，有助于我们更好地理解和预测企业的财务困境，进而采取有效的预防和应对措施。
外部环境因素对企业财务困境具有重要影响。
经济周期的变化、政策调整、市场竞争的加剧等都会对企业的财务状况产生冲击。
例如，经济下行时，市场需求减少，企业销售受阻，资金链紧张，容易陷入财务困境。
政策调整也可能导致企业成本上升或收入减少，进而引发财务困境。
企业内部管理问题是导致财务困境的内在原因。
包括经营策略失误、投资决策不当、财务管理不善等。
经营策略失误可能导致企业市场份额下降，盈利能力减弱；投资决策不当可能使企业陷入资金困境，甚至面临破产风险；财务管理不善则可能导致资金流失、债务积压等问题，进而引发财务困境。
基于Z-Score模型的财务困境预测研究
基于Z-Score模型的财务困境预测研究1. 引言1.1 研究背景在当今竞争激烈的商业环境中，企业面临着各种风险和挑战，包括财务困境。
财务困境不仅会对企业的生存和发展造成巨大影响，还会波及到整个市场和经济系统。
因此，对于财务困境的预测和管理至关重要。
传统的财务分析方法往往只能提供对企业当前财务状况的描述，难以准确预测企业未来的财务困境。
而基于Z-Score模型的财务困境预测方法通过综合考虑企业的财务指标，量化企业的风险程度，为企业管理者和投资者提供了一种有效的预测和风险管理工具。
在这样的背景下，对基于Z-Score模型的财务困境预测方法进行深入研究，对于提高企业的财务管理水平，保障企业的可持续发展具有重要意义。
本研究将对Z-Score模型进行介绍和分析，并结合实际案例进行探讨，旨在探讨基于Z-Score模型的财务困境预测方法的有效性，为企业的财务风险管理提供参考和借鉴。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于Z-Score模型的财务困境预测研究，探索如何有效地预测公司的财务健康状况，帮助投资者、债权人和管理者及时发现潜在的风险，从而采取相应的措施来避免财务困境的发生。
具体来说，本研究将重点关注Z-Score模型的原理与构建要素，分析该模型的历史演变和在财务困境预测方法中的应用情况。
通过案例分析，验证基于Z-Score模型的财务困境预测的有效性，并深入讨论该模型的局限性和未来研究方向。
通过本研究，期望为企业管理和投资决策提供有益参考，促进财务风险管理的进一步完善，提高公司的稳定性和持续发展能力。
1.3 研究意义财务困境预测在企业管理和投资决策中具有重要的意义。
通过运用Z-Score模型进行财务分析，可以帮助企业及时发现潜在的财务困境迹象，采取相应的措施进行预防和应对，从而保障企业的稳定发展和投资者的利益保障。
研究财务困境预测的意义在于提供一种有效的工具和方法，帮助企业和投资者降低经营风险，增加决策的准确性。
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财务管理模型财务困境的预测模型研究Coca-cola standardization office【ZZ5AB-ZZSYT-ZZ2C-ZZ682T-ZZT18】我国上市公司财务困境的预测模型研究内容提要：本文以我国上市公司为研究对象，选取了70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析，研究财务困境出现前5年内各年这二类公司21个财务指标的差异，最后选定6个为预测指标，应用Fisher线性判定分析、多元线性回归分析和Logistic回归分析三种方法，分别建立三种预测财务困境的模型。
研究结果表明：(1)在财务困境发生前2年或1年，有16个财务指标的信息时效性较强，其中净资产报酬率的判别成功率较高；(2)三种模型均能在财务困境发生前做出相对准确的预测，在财务困境发生前4年的误判率在28％以内；(3)相对同一信息集而言，Logistic预测模型的误判率最低，财务困境发生前1年的误判率仅为6．47％。
一、财务困境预测模型研究的基本问题财务困境(Financial distress)又称“财务危机”(Financial crisis)，最严重的财务困境是“企业破产”(Bankruptcy)。
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)。
事实上，企业陷入财务困境是一个逐步的过程，通常从财务正常渐渐发展到财务危机。
实践中，大多数企业的财务困境都是由财务状况正常到逐步恶化，最终导致财务困境或破产的。
因此，企业的财务困境不但具有先兆，而且是可预测的。
正确地预测企业财务困境，对于保护投资者和债权人的利益、对于经营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险，都具有重要的现实意义。
纵观财务困境判定和预测模型的研究，涉及到三个基本问题：一是财务困境的定义；二是预测变量或判定指标的选择；三是计量方法的选择。
(一)财务困境的定义关于财务困境的定义，有不同的观点。
Carmiehael(1972)认为财务困境是企业履行义务时受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足四种形式。
Ross等人(1999；2000)则认为可从四个方面定义企业的财务困境：第一，企业失败，即企业清算后仍无力支付债权人的债务；第二，法定破产，即企业和债权人向法院申请企业破产；第三，技术破产，即企业无法按期履行债务合约付息还本；第四，会计破产，即企业的账面净资产出现负数，资不抵债。
从防范财务困境的角度看，“财务困境是指一个企业处于经营性现金流量不足以抵偿现有到期债务”，即技术破产。
在Beaver(1966)的研究中，79家“财务困境公司”包括59家破产公司、16家拖欠优先股股利公司和3家拖欠债务的公司，由此可见，Beaver把破产、拖欠优先股股利、拖欠债务界定为财务困境。
Altman(1968)定义的财务困境是“进入法定破产的企业”。
Deakin(1972)则认为财务困境公司“仅包括已经经历破产、无力偿债或为债权人利益而已经进行清算的公司”。
(二)预测变量的选择财务困境预测模型因所用的信息类型不同分为财务指标信息类模型、现金流量信息类模型和市场收益率信息类模型。
1．财务指标信息类模型。
Ahman(1968)等学者(Ahman，Haldeman和Narayanan，1980；Platt和Platt，1991)使用常规的财务指标，如负债比率、流动比率、净资产收益率和资产周转速度等，作为预测模型的变量进行财务困境预测。
尽管财务指标广泛且有效地应用于财务困境预测模型，但如何选择财务指标及是否存在最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却一直存在分歧。
Harmer(1983)指出被选财务指标的相对独立性能提高模型的预测能力。
Boritz(1991)区分出65个之多的财务指标作为预测变量。
但是，自Z模型(1968)和ZETA模型(1977)发明后，还未出现更好的使用财务指标于预测财务困境的模型。
2．现金流量信息类模型。
现金流量类信息的财务困境预测模型基于一个理财学的基本原理：公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。
如果公司没有足够的现金支付到期债务，而且又无其他途径获得资金时，那么公司最终将破产。
因此，过去和现在的现金流量应能很好地反映公司的价值和破产概率。
在Gentry，Newbold和Whitford(1985a；1985b)研究的基础上，Aziz、Emanuel和Lawson(1988)发展了现金流量信息预测财务困境模型。
公司的价值来自经营的、政府的、债权人的、股东的现金流量的折现值之和。
他们根据配对的破产公司和非破产公司的数据，发现在破产前5年内两类公司的经营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显着的差异。
显然，这一结果是符合现实的。
破产公司与非破产公司的经营性现金流量会因投资质量和经营效率的差异而不同，二者以现金支付的所得税也会因税收会计的处理差异而不同。
Aziz、Emanuel和Lawson(1989)比较了Z模型、ZETA模型、现金流量模型预测企业发生财务困境的准确率，发现现金流量模型的预测效果较好。
3．市场收益率信息类模型。
Beaver(1968)是使用股票市场收益率信息进行财务困境预测研究的先驱。
他发现在有效的资本市场里，股票收益率也如同财务指标一样可以预测破产，但时间略滞后。
Altman和Brenner(1981)的研究表明，破产公司的股票在破产前至少1年内在资本市场上表现欠佳。
Clark和Weinstein(1983)发现破产公司股票在破产前至少3年内存在负的市场收益率。
然而，他们也发现破产公告仍然向市场释放了新的信息。
破产公司股票在破产公告日前后的两个月时间区段内平均将经历26％的资本损失。
Aharony，Jones和Swary(1980)提出了一个基于市场收益率方差的破产预测模型。
他们发现在正式的破产公告日之前的4年内，破产公司的股票的市场收益率方差与一般公司存在差异。
在接近破产公告日时，破产公司的股票的市场收益率方差变大。
(三)计量方法的选择财务困境的预测模型因选用变量多少不同分为单变量预测模型和多变量预测模型；多变量预测模型因使用计量方法不同分为线性判定模型、线性概率模型和Logistic回归模型。
此外，值得注意的是，近年来财务困境预测的研究方法又有新的进展。
网络神经遗传方法已经开始被应用于构建和估计财务困境预测模型。
(四)我国对企业财务困境预测的研究在国内的研究中，吴世农、黄世忠(1986)曾介绍企业的破产分析指标和预测模型；陈静(1999)以1998年的27家ST公司和27家非ST公司，使用了1995—1997年的财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析，在单变量判定分析中，发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个财务指标中，流动比率与负债比率的误判率最低；在多元线性判定分析中，发现由负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本／总资产、总资产周转率6个指标构建的模型，在ST发生的前3年能较好地预测ST。
张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验，发现模型具有超前4年的预测结果。
二、本文的样本和研究方法本文与以前我国上市公司财务困境的研究有所不同。
第一，样本新、时间长、容量大。
本文研究的ST样本包括1998—2000年发生ST的公司，即A股市场上全部的ST公司，同时剔除了非正常的ST公司；此外，样本数据的收集时间延至公司发生ST前5年，样本时间跨度较长。
选入研究的ST样本公司70家和相对应的非ST样本公司70家，样本容量达到了140家，可望在一定程度上降低估计和预测误差。
第二，选择多种研究方法，建立单变量判定模型和三种多变量判定模型，并比较各种模型在财务困境预测中的效率。
(一)财务困境公司的样本选定本文从我国A股市场上3年中出现的82家ST公司中界定出70家公司作为财务困境公司，进行财务困境预测研究。
它们是：(1)连续两年亏损，包括因对财务报告调整导致连续两年亏损的“连亏”公司，共51家；(2)一年亏损但最近一个会计年度的股东权益低于注册资本，即“巨亏”公司，共16家；(3)因注册会计师意见而特别处理的，共3家。
但排除了：(1)上市两年内就进入特别处理的公司，共8家。
排除原因是财务数据过少和存在严重的包装上市嫌疑，因此与样本中的其他公司不具有同质性；(2)因巨额或有负债进行特别处理的公司，共2家。
排除原因是或有负债属偶发事件，不是由企业正常经营造成的，与其他样本公司不具有同质性；(3)因自然灾害、重大事故等进行特别处理的，共2家，原因同(2)。
(二)研究程序和计量方法本研究首先计算140家样本公司的盈利增长比率、股东权益收益率等21个财务指标，这些指标综合反映了企业的盈利能力、长短期偿债能力、营运能力、成长能力和企业规模。
在此基础上，使用剖面分析对样本中的财务困境公司和非财务困境公司在财务困境发生前5年期间历年的21个财务指标进行对比分析，探讨对企业陷入财务困境影响显着的变量。
其后，应用单变量分析，选择4个财务指标为例估计单变量判定模型。
最后，筛选和确定对企业陷入财务困境影响最为显着的6个指标为模型的判定指标，应用线性概率模型、Fisher二类线性判定模型、Logistic模型三种计量方法，建立和估计财务困境的预测模型，并比较这三种模型的预测效果。
三、实证研究(一)剖面分析首先分组计算70家财务困境公司和70家非财务困境公司的21个财务指标在财务困境发生前1至5年的平均值和标准差等描述性统计量，比较这二组在21个财务指标各年的平均值是否具有显着差异，其次计算各年的Z统计检验量，结果如表1所示。
剖面分析结果表明：(1)在ST发生的前1和2年，财务困境公司和非财务困境公司的17个财务指标的平均值存在显着的差异；(2)Z值随着ST发生时间的临近而显着增大，即二组的财务指标平均值的差异随ST发生时间的临近而扩大。
由此可见，在所选的21个财务指标中，除利息保障倍数、存货周转率、Log(总资产)和Idg(净资产)外，其余17个在财务困境发生前1至2年中具有显着的预测能力。
表1? 21个财务指标Z统计量的计算结果***Z是二组的平均数之差除于二组的共同标准误，即Z=[M1-M2]/[S1/N1]+（S2/N2）]1/2(二)单变量判定分析本文选择净资产报酬率、负债比例、营运资产与总资产的比例和资产周转率4个财务指标，应用单变量判定分析分别建立4个单变量预测模型，通过确定模型的最佳判定点，可以判定某一企业在财务困境发生前1至5年其是否会陷入财务困境。
估计模型的结果如表2至表5所示。