上市公司财务危机预警模型研究
我国上市公司财务危机预警模型实证研究
计风险 、政府 管理部 门监控 上市公 司质 量和证 券市场风 险等， 也都具有 重要的现实 意义。
二 、 研 究 方 法 、 样 本 与 预 警 指 标 的选 择
１ 研 究 方 法 与 样 本 的 选 择
本 文采 用 Ｌ ｇｔ 型 展 开 研 究 ， 其 数 据 处 理 则 借 助 于 Ｓ Ｓ ｏ ｉ模 Ｐ Ｓ统 计 分 析 软 件 来 实 现 。 本 文 从 我 国 Ａ 股 市 场 上 １９ ９ ８年 ～ ２ ０ ０ ０年 发 生 Ｓ 的 公 司 中 界 定 出 ６ Ｔ Ｏ家 上 市 公 司 作 为
一
．
财 务 危机 及 其 预 警 的 意 义
对 于财 务 危 机 的含 义 。 本 文 将 财 务 危 机 界 定 为 上 市 公
司 因“ 务 状 况 异 常 ” 财 而被 “ 别 处 理 （Ｔ ” 情 形 。 将 公 司被 特 别 处 理 作 为 进 入 财 务 危 机 的 标 特 Ｓ ）的 志 ， 主 要 是 考 虑 到 财 务 危 机 预 警 模 型 实 证 研 究 的 目的 是 根 据 实 际 证 据 构 建 一套 适 用 于 一般 企
（ 表 １ ： 其 次 ， 计 算 各 年 的 Ｚ统 计 检 验 量 。 ｚ 是 二 组 的 平 均 数 之 差 除 以 二 组 的 共 同 标 准 见 ）
差 ， 用 公 式 表达 即 ： ｚ一 ［ ｌ ２ ／［ ／～Ｉ＋ （ ／～２】 ～ １ （ Ｉ ） ２ ）
式 中 Ｎ． Ｎ， ６ （ ） 其 他 符 号 的 意 义 及 根 据 上 式 计 算 的结 果 如表 ２ 示 。 ＝ 一 ０家 ， 所
表 １
第 （ １年 卜 ） 均值 （ ） Ｍ
变 量
所选 样 本指 标 变量 的统计 描 述
上市公司财务危机预警指标研究
力 。企业有无支付现金 能力 和偿 还债务能力 ， 是企业 能否健康 生存和发展的关键 。具体指标包括 ： （） １资产负债率 。即企业 负债总额 与资产总额 之 比。不 同
产报酬率越 高 。 企业 的资产利用效果越好 ， 利能力越强 ， 营 盈 经 管理水平越高 ， 越不容易发生财务危机 。 （） ３ 资本金利润率 。即企业利润总额 与资本金总额的 比率 。
（） １资金增值率 。即企业 在一定 时期的资金增 值额与企 业 资金 占用额的比率。该项指标 中资金增值额部分既应包括以税 费形式分配给国家的部 分 ， 要包括 以利息形式分 配给债权 人 还
的部分 ， 以租 金 形 式 分 配 给 出 租 人 的部 分 ， 以投 资 利 润 部 分分 配 给投资人的部分 ， 以公 益 金 形 式 分 配 给 劳 动 者 的 部分 ， 公 积 金 以 和 未 分 配 利 润 形 式 留 给 企 业 的 部 分 ； 金 占用 额 中 既 包 括 存状 况的指标 。通常以存货周转次数 和存货周转天数表示。该公式
的财务危机： 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 ； 四 ， 第 会计 破 产 。
关键 词 ：上 市公 司 ； 务 危机 ； 警 指 标 财 预
作
者： 中南大学商学院
一
（） ３应收账款周转率 。即反映企业 应收账款 回收速度 的指
标 。通 常 以 应 收 账 款周 转 次数 与 应 收 账 款 周 转 天 数 表 示 。反 映 了应 收 账 款 的 流 动 速 度 ， 即本 年 度 内应 收 账 款 转 为 现 金 的平 均 次数 ， 一般 来 讲 ， 指标 越 大越 不 易发 生 财 务 危 机 。 该
上市公司财务危机预警模型研究
Ａ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇ Ｍ ｏ ｅ ｆＦｉ ａ ｃ ａ ｉｔｅ ｓ ｆ ｒＬ ｉｔｄ Ｃｏ ｐ ｎ ｅ Ｆｏ ｅ ａ ｔｎ ｄ ｌｏ ｎ ｎ ｉ ｌＤ ｓｒ ｓ ｏ ｓｅ ｍ ａ ｉ ｓ
Ｊ ＡＮＧ ｕｈ ａ Ｉ Ｘｉ— ｕ ，ＲＥＮ ａ ｇ，Ｓ Ｑｉｎ ＵＮ ｈ ｎ Ｚ ｅｇ
机”
国外 的研究 为 丫有 效 地将 研 究对 象量 化 、 观 客 化 ， 般 以 破 产 作 为标ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ准 展 开 研 究 ， Ａ［ ｎ ， 一 如 ｔ Ｌ ｍａ
８ ．２ ， 对 ２０ ４ ５％ 而 ０ ０年 新 增 加 的 “ Ｔ” 司 的判 别 准 确 率 则 达 到 了 ９ ４ ％ Ｓ 公 ５．５
关 键 词 ： 务 危 机 ；ｏ ｉ ｉ回 归 ； 别 模 型 财 Ｌｇｔ ｓｃ 判
中 图分 类 号 ：８ ２ ５ Ｆ ３ ．ｌ 文献标 识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ ３５ ９ （０ ２ ０ —０ ６０ ｌ０ — １２ ２ ０ ）３０ ５ ６
虽 然 在经 济 学 理 论 和 研 究 方 法 论 上 受 到 了很 大 的挑 战 ， 由于财 务危 机 预测 模 型有 着 巨大 的市 但 场 需求 ， 而这 种 需求 不断 地 推动这 一领域 的研 究 向
纵深 发 展
被 实施 了“ 别处 理 ” 即认 为 公 司 陷 入 了 “ 务 危 特 ， 财
型 包括 ４个 变 量 ： 利 率 、 它 应 收 款 与 总 资 产 的 比率 、 期 借 款 与 总 资 产 的 比 率 、 权 集 中 系数 ； 中的 股 权 集 毛 其 短 股 其
中 系数 是公 司 治 理 结 构 的 直接 表 征 。 是 本 文模 型 异 于 其 他 预 测 模 型 的 首 要 区 别 ：本 文 模 型 的 回 判 准 确 率 为 也
制造业上市公司财务危机预警研究
制造业上市公司财务危机预警研究随着我国制造业占比不断提高，制造业上市公司已经成为中国经济发展的重要力量。
然而，在市场经济环境下，任何企业都可能面临财务危机的风险。
因此，对制造业上市公司的财务危机预警研究显得尤为重要。
一、财务危机预警的意义财务危机是指企业的收入、利润等财务指标较长期内持续低迷，无法偿还债务或经营陷入重大困难的状态。
这已成为市场经济下企业家经营的一大挑战。
而财务危机预警是指通过对企业的财务报表、经营情况等多方面数据进行分析和研究，提前发现企业陷入财务危机的状态，为企业采取有效措施避免或解决财务危机提供依据。
财务危机预警对于制造业上市公司来说尤为重要。
首先，在制造业竞争激烈的市场环境下，企业经营风险很高，任何一个小的经营失误都有可能导致财务危机的爆发。
其次，制造业上市公司的资金来源主要来自于股权融资和债务融资。
一旦财务危机爆发，股东和债权人都会面临巨大的风险。
因此，制造业上市公司需要尽早发现潜在的财务危机，采取有效的措施防范风险。
制造业上市公司的财务危机预警指标包括财务、经营、市场三个方面。
财务方面的指标包括资产负债表、利润表、现金流量表等，主要用于分析企业的有形资产、负债结构、盈利能力和偿债能力等方面的风险。
经营方面的指标包括存货周转率、应收账款周转率、应付账款周转率、毛利率、净利润率等，主要用于分析企业的销售、成本、库存等运营情况的风险。
市场方面的指标包括市盈率、市净率、股价波动率等，主要用于分析企业的股价波动情况与市场评价的风险。
制造业上市公司的财务危机预警模型主要包括多元回归模型、人工神经网络模型、支持向量机模型等。
多元回归模型是最常用的财务危机预警模型之一。
它通过分析企业历史财务报表和经济环境等多种因素，建立模型，从而预测企业未来的财务状况。
但是，该模型对数据线性相关性的要求较高，不能处理非线性关系的数据。
人工神经网络模型采用类似人脑神经元的结构，可以有效处理非线性关系的数据。
制造业上市公司财务危机预警研究
制造业上市公司财务危机预警研究制造业是整个国民经济的重要组成部分，而制造业上市公司更是行业的佼佼者，承载着国家经济发展的重要责任。
随着国内外经济形势的不确定性及市场竞争的激烈化，制造业上市公司面临着财务风险的压力，财务危机预警成为了企业经营管理中的一项重要工作。
本文旨在对制造业上市公司财务危机预警进行研究，为企业及相关部门提供参考。
一、财务危机的原因分析1.市场竞争激烈制造业市场竞争激烈，产品同质性严重，价格竞争激烈，成本压力增大，导致企业盈利能力下降，甚至出现亏损，财务状况恶化。
2.经营管理不善企业经营管理不善，导致成本控制不力，资金使用效率低下，经营风险增加，财务危机隐患增多。
3.外部环境不确定国内外经济形势不稳定，国际市场风险增大，汇率波动等因素导致企业经营风险加大，财务状况不稳定。
4.过度依赖外部融资一些制造业上市公司过度依赖银行贷款或其他形式的融资，财务杠杆高，资金链紧张，一旦出现经营问题就会陷入财务危机。
二、财务危机预警指标1.财务指标主要包括流动比率、速动比率、资产负债率等指标，通过这些指标的分析可以发现企业的偿债能力、流动性等情况，及时发现企业经营风险。
2.盈利能力指标包括毛利率、净利率等指标，企业的盈利能力直接关系到企业长期发展，盈利能力下降可能导致财务危机的发生。
3.经营现金流指标企业的经营活动现金流量状况是企业经营状况的重要体现，通过分析经营现金流量状况可以发现企业资金运作是否稳健。
4.资本结构指标资本结构指标主要包括股本回报率、负债比率等，通过这些指标的分析可以了解企业的资本结构及融资风险状况。
5.成本费用控制指标成本费用控制是企业盈利能力的重要保障，通过分析企业的成本费用控制情况可以了解企业的盈利能力和经营风险。
三、财务危机预警模型为了更好地预警企业的财务危机，需要建立科学有效的财务危机预警模型。
一般来说，财务危机预警模型包括传统的多元判别分析模型、Logistic回归模型、人工神经网络模型、支持向量机模型等。
上市公司财务危机预警模型构建研究
负债融资应该 以中长期债务资本为主，而 目前我国证券公 司的 中短期负债在债务 资本结构中的比例 占 ９ ％以上 ， ０ 大部分证券公司 长期负债总额为零 。 而能带来较大负债融资利益的是 中长期 负债。国
外大证券公司发行的中长期债券规模一般都 比较大， 在综合资本中占
潜在的财务 危机 ，更谈不 上及时采取 措施
扼杀财务危机于萌芽 中了。因此 ， 建立一个
务预 警模型 研究早 已 引起足够 的重 视 ， 并
取 得了一定 的成果 ， 在静态模型研 究方面 ，
中。 遭遇不可预测的风险是在所难免 的。 如
既可 以预测企 业财务风险 ，又可 以分析 企
最早 的财 务 危机 预 警 研 究 是 Ｆｚ ａｒ ｋ ｉ ｐ ｔｃ ｔ ｉ
有 关部 门应通过加强对债 券发行主体 的资质 审查 ，逐步放松 对债券发 行的计划规模 控制 ， 推动市场按效率 原则运行 ， 将债券融 资作 为今 后证券公司 的基本 融资手段加 以培 育。这一方 面可 以使
在 程上以补券司金寸不， 临资 那资质好务模的券司集中期金一 ！ 一 度可弥证公资头的足解 时金 些产量、规大证公筹到长资； 定 决 业 另
上市公 司财 务危 机预警模型构 建研 究木
东北 林 业 大 学 经 济 管 理 学 院 辽宁石油化工 大学经济 管理 学院
【 摘
岳上植 张广柱
要 】本文以 中国沪深 两市的 Ａ股 上市公 司资料 为基础 ， 用距 离判别分析 法建立 了一个既 可以预 测企业财务危机 ， 利 又可以分析
（ ） 三 拓宽筹资渠道 目前 ， 国证券公 司立足于稳 固发展传统业 务 ， 我 这些 业务的开 展都需要大量的资金投入。从 代理 业务看 ， 现在开设一个营业部至
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 ）
基于现金流量的上市公司财务危机预警研究
本 支 出 与折 旧摊 销 比。（ ２ ） 偿 债能 力 分析 指标 ， 包括 ： 现 金 负 债 总 额 比、 现金 流动 负 债 比 、 现金 流 量 带 息 负 债 保 障倍
数。（ ３ ） 现金 流 量结 构 指标 ， 包括 ： 经 营活 动 现 金流 人 流 出
性 就小 。 因此 ． 通过 对公 司获现 能力 和偿 债 能力 的分析 可 以 为其 他 问题 的分析 提供初 步 的判 断基础 。 本文 借鉴 前人 的研究 成果 ，为综 合反 映企 业 的财 务状
、
研 究 设 计
（ 一） 研 究 样 本 的 选 择
基 于对 国外 相 关研 究 的考 察 和 分析 ， 结 合我 国证 券市
≯
财 拿 妻 言 翼
量 的研 究还 不成 熟 。只有基 于现 金 流量指 标构 建 的预测 模 型才 能反 映公 司是否 有足 够 的现金 支付 到期 债务 ，达 到更 好 的 预测效 果 。
一
量表 编制 目的 的是获 现能 力分 析和偿 债 能力分 析 。 因为 ， 如
果 上市 公 司的获 现能 力强 ， 则盈 利 质量 高 ， 同时 也会 有 较多 的资 金用 于资 本支 出 ． 满足投 资需 要 ； 反之 亦然 。上 市公 司 的偿债 能力 与财 务弹 性有 较大 的相关 性 ，如果 上市 公 司 的 偿 债 能 力强 ， 资 产流 动性 大 ， 则财 务 弹性 就 大 ； 反 之财 务 弹
分析 指标 、财 务弹性 发展 能力 分析 指标 和现 金流 量结 构指 标共 五大 类现 金流 量指标 作 为研究 变量 ，并在 这 五大 类指
上市公司财务危机预警系统的研究
散化 的数 据后 ， Ｂ 用 Ｐ神经 网络 对数据 进行 分类学 习 。最终 网络学 习训练 后对 企业 财 务状 况 进 行 了预测 ， 验结 果 表 明 ： 实
系统 的预测 正确 率达 ９ ％ 。 ３ 关键 词 ： 务预警 ； 财 粗糙 集 ； 遗传 算法 ； 神经 网络
中 图分类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １３ 文 献标 识码 ： Ａ 文章编 号 ：６ ３ ２ Ｘ（０ ８ １ 一 １０— ３ １７ —６ ９ ２ ０ ）１ Ｏ Ｏ ０
Ａｂｓｒ ｃ ： ｅｐ ｉ ｓｆｍ ｎ Ｍ ｒｓｓｐｅ ｉｔ ｓｔ ｅｎ ｎ～ ｌ ｅ ｒｐ ｅ ｉｔ ｎ．ｈ ｒ ｓａ ｃｍｐｉａｅ ｓｏ ｉｔ ｎ ｄ ｃｓｏ ｅａｉｎ ｂ ｔ ｅ ｔａ ｔＥｎｔｒｒｓ ｉ ｃ ｃｉｉ ｒｄｃｓ ｉ ｈ ｏ ｅ’ ｉ ａ ｒ ｃｉ ｔ ｅｅ ｉ ｏ ｌ ｔ ａｓ ｃａｉ ｅ ｉｉｎ ｒｌｔ ｅｗｅｎ ｎ ｄ ｏ ｃ ｄ ｏ ｏ ｅ ｃ ｎ ｕ ｎ ｅｆｃｏ ，ｎｄｔｅｄ ｔ ｎｒａｉ ｒ ｏ ｔｎ ｏ ｓ ｔｉ ｖ ｒ ｆｉｕｔｔ ｅｕｅ ｈ ａｅ ｏｉｅ ｃ ｉｅｔ ｔｄ ｉ ｃｌ ａｈ ｉｆ ｅ ｃ ａｔ ｒａ ｈ ａａｉ ｅｌｙ ａｅｃ ｎ ｉｕ ｕ ，ｉ ｓ ｅｙｄｉ ｃ ｌ ｏｂ ｓｄ ｉ ｔｅｃｔｇ ｒ ｄ ｍａ ｈｎ ｏｓｕ ｙｄｒ ｔ ｌ ｔ ｆ ｎ ｚ ｅ ｙ．Ａｆ ．
ｉ
（ 安徽 工业 大学 计 算机 学 院 ， 安徽 马鞍 山 ２３０ ） ４０ ２
摘 要 ： 财务 危机预 测是非 线性预测 ， 个影 响因素 之间 又存在着 复杂 的组合 决 策关 系 ， 企业 各 并且 现实 中 的数据 多为 连续
的， 很难 直接 用于 机器分 类学 习。因此文 中从 分析财 务预 警 问题 的 特点 出 发 ， 合 了智 能 软计 算 的多 种方 法 建 立完 整 的 融
基于BP神经网络的上市公司财务预警模型研究
一、引言经查询，截止到2020年6月30日，一共有3897家上市公司在沪交所和深交所挂牌交易，流通市值和股票市价总值也分别达到了545787.95亿元和678212.83亿元。
随着经济的快速发展，上市公司逐渐成为市场的重要组成部分，影响着市场的稳定和发展，但同时也带来了一些隐藏的风险。
实质上，投资者就是通过在资本市场中对资本进行市场运作来获取收益的。
因此，对公司财务状况进行预测，也变成了投资者是否进行这项投资行为的决策参考。
理论意义上，一方面企业的财务预警问题已经随着市场经济的发展发生了一系列的转变，从指标化的分析转变为了建立模型来对企业进行检测分析；另一方面，再次对企业危机预警这些问题的研究，可以对已有的企业理论和风险管理理论进行完善和发展。
现实意义上，选取这个研究主题，可以对上市公司的财务预警研究进行更加深入的理论研究，还可以结合我国市场实际情况对上市公司的潜在风险进行检测和预测，来判断该企业是否存在财务危机或即将发生财务危机的可能，以此来对危机进行防范。
二、文献综述（一）财务危机的界定许多偶然因素都有可能给某个企业带来危机，例如市场环境和决策者失策。
但从整个行业来看，企业群体一般危机和财务危机的发生则存在着一定的客观性和必然性，国外的学者们一般在企业的某项指标发生变化时对财务危机进行界定。
Beaver （1966）[1]在研究中认为，当一家企业开始拖延支付股息、透支银行存款金，并且没有能力偿还债券，就可以认为其存在财务危机。
Odom 和Sharda（1990）[2]则认为当一个企业的现金流能力出现无法修复的情况时，财务危机便开始形成。
Ross 等（1995）[3]则认为财务危机不能从某些单个方面去界定，他们分别从四个方面对财务危机进行了相对全面的研究。
目前我国国内文献一般不将破产清算作为界定的标准，因为破产清算就意味着企业已经破产，那么对其的预测将不能产生一系列补救的手段。
同时，由于某些数据问题，我国国内大部分学者在进基于BP 神经网络的上市公司财务预警模型研究杨钰晨，丁元耀（宁波大学商学院，浙江宁波315211）【摘要】上市公司的财务问题历来是投资者关注的热点，对公司财务状况进行预测是投资者是否进行这项投资行为的决策参考。
上市公司财务危机预警模型研究
上市公司财务危机预警模型探究引言财务危机是指一个上市公司面临严峻的财务困难和经营风险，可能导致破产或资不抵债的状况。
在现代市场经济中，上市公司的财务危机在一定程度上影响着整个经济系统的稳定和进步。
因此，猜测和预警上市公司财务危机变得至关重要。
本文将探究上市公司财务危机预警模型，以提供对公司将来风险的猜测和警示。
一、上市公司财务危机的定义和特征财务危机是指企业在经济环境中出现严峻的财务问题并导致经营困难的状况。
上市公司财务危机具有以下特征：1.严峻的财务问题：财务问题可能包括资金短缺、高度负债、流淌性危机、盈利能力下降等。
2.经营困难：财务问题的出现会导致企业经营困难，包括产品销售下滑、市场份额缩水、供应链问题等。
3.潜在破产风险：财务危机进一步进步可能导致企业无力偿还债务，甚至破产。
二、财务危机预警的重要性财务危机对于上市公司和整个经济系统都带来严峻的影响。
因此，提前猜测和预警财务危机具有重要意义。
1.保卫投资者利益：通过财务危机预警模型，投资者能够更早地识别有潜在风险的上市公司，从而防止巨大的投资损失。
2.维护金融市场稳定：当上市公司发生财务危机时，其影响往往会扩散到金融市场。
猜测并准时处理这些风险，有助于维护金融市场的稳定。
3.增进经济进步：财务危机会导致企业经营困难，从而影响整个经济系统的稳定和进步。
猜测并预警财务危机，有助于降低企业经济风险，推动经济的持续进步。
三、现有的财务危机预警模型为了猜测和预警上市公司财务危机，探究者提出了多种预警模型。
其中比较有代表性的有Altman模型、Springate模型和Zmijewski模型。
1.Altman模型：Altman模型是一种经典的财务危机预警模型，它基于公司财务数据和统计分析来进行猜测。
模型主要通过计算Z值来评估公司的财务状况，从而猜测财务危机的可能性。
2.Springate模型：Springate模型是基于财务比率的预警模型。
它通过对公司的盈利能力、偿债能力和经营能力等指标进行综合分析，来裁定公司是否面临财务危机。
上市公司财务危机预警模型论文
上市公司财务危机预警模型研究综述中图分类号:f832 文献标识:a 文章编号:1009-4202(2010)10-050-02摘要随着我国市场经济体制改革的深化和资本市场的快速发展,企业在获得机会的同时,也面临着无尽的风险。
公司陷入财务危机不仅危及其自身的生存和发展,也给投资者、债权人等利益相关者带来巨大的损失,为了避免企业陷入财务危机,建立企业财务危机动态预警系统,对其进行研究不仅具有较高的学术价值,而且具有现实意义。
本文首先对财务危机预警进行了界定,然后综合介绍了国内外研究情况,在此基础上对其进行了评析和建议。
关键词财务危机预警模型上市公司2006年,随着我国股权分置改革基本完成,证券市场步入健康、快速、有序的发展阶段。
截止2007年底,深沪两地上市公司市值达到32万亿元人民币,占gdp比重将近130%,资本市场呈现出良好的发展势头。
但是,随着我国改革开放的不断深化,市场竞争日益激烈,各种各样的风险与危机不断涌现,企业财务状况由正常逐步恶化,无法按期偿债甚至破产的例子屡见不鲜,使得投资者、债权人、经营者等多方利益人遭受巨大损失。
企业产生财务危机的原因是多方面的,并且它的发生是一个逐步显见、不断恶化的过程,因此,我们要防微杜渐,在财务系统的正常运作中,就要对企业的财务运营过程进行跟踪、监控,及早发出预警信号,将企业面临的潜在风险告知经营者,从而使其早做准备或采取对策,以避免或减弱对企业的破坏。
一、财务危机预警界定对于财务危机预警不同的人有不同的理解。
财务危机预警是以企业信息化为基础,对企业在经营管理活动中的潜在财务危机风险进行监测、诊断与报警的一种技术。
它贯穿于企业经营活动的全过程,以企业的财务报表、经营计划及其他相关的财务资料为依据,利用会计、金融、企业管理、市场营销等理论,采用比率分析、数学模型等方法,发现企业存在的风险,并向利益相关者发出警示,以便采取相应对策的管理方法,避免潜在的风险演变成现实的损失,起到未雨绸缪的作用。
财务危机预警模型研究评析
单一 的变量 ，或用许多具有典型代表意义的财务 比率指标来预测
企业财务危机。 单变量分析法虽 然简单 ， 却因不 同财务 比率 的预 但 测方 向与能力 经常有相 当大 的差距 ，有时会产生对于 同一公司使 用不 同比率预测出不 同结果的现象 ，或因不 同财务 比率 的预测方 向和判定标准不 同而使预测结果互相 矛盾 ，这样 的评价往往不够 全面 ， 而且时效性不强。 （ 传统 多变量模 型分析 二） 主要包括 ： （） １Ｚ分数模型。 该模型是美 国的 Ｅ ｗ ｒ ｌ ｎ于 １６ ｄ ａｄＡｔ ｍａ ９ ８年提 出来的。 Ｚ分数模型是采用 多元线性 函数的模式 ， 运用五种财务 比 率， 进行加权汇总产生的总判别值 ， 来对企业 的财务状况进行预测 的一种模 型 ， ｚ分数模 型的判别 函数如下 ：
表事件不发生的概率 ， 是截距 ， 是待估的参数。Ｌｇ ｔ Ｂ， ｏ ｓｃ回归 ｉｉ
模 型 的一 般 形 式 如下 ：
Ｄ
Ｌ ｌ ≠ 一＝。＋ ｐ（ ￡ ｉｎ １ ）ｚ ａ ｊｊ ＝（ ＝ ）＋ ｊ
一 Ｉ ｉ － １ ＿
（） ４
逻 辑 回归模 型其 预 警 的最 大 值 趋 近 于 １ ，最 小 值趋 近 于 ０ １ 。
一
的大小 ） 便是该模型的最终指数 。 若该模型的最终指数越低或呈现 负值都表明企业 前景不妙 ， 财务状况 面临着极大的风险 ， 企业财务 失败 的可能性 越大 。据 调查 ， ａ ｏｙ模型 的准确 率可达到 ９ ％。 Ｂｔ ｒ ｈ ５ Ｂ ｔｏｙ ａｈｒ 模型在预测公 司财务危机可能性 的同时 ， 也能衡量 公司实
力大小。
关于我国上市公司财务危机预警研究问题的探讨
财务危机 预警研 究问题的探讨
谭 东 华 中 国 重 型 汽 车 集 团 有 限 公 司 ２ ０ ０ ０ ２ ５
我 国对 财 务 危 机 预警 的 方 法 很多 ，丰 要 是 利用 企 业 财 务报 表 、经 营 计 划 及 其他 相 关 的财务 资料 ， 助 比例 分 析 、 学 模 型 借 数 等 财务 分 析 方 法 给企 业 利 益 相 关 者提 供 必 要 和有 效 的预 警 信息 。其 中统 计 方 法 主要 有 ：１单 变量 分 析法 。 （） 陈静 （９ ９以 １９ 年 １９ ） ９ ８ 的 ２ 家Ｓ ７ Ｔ公 司和 ２ 家 非 Ｓ ７ Ｔ公 司为 例 ， 使 用 １９ …１９ 年 的 财务 报 表数 据 进 行 了单 ９５ ９７ 变 量分 析 和 二 类 线 性判 定 分 析 。 在 单 变量 分析中， 发现在负债比率、 流动 比率 、 总资 产 收益 率 、 资 产 收益 率 ４ 指 标 中 ， 净 个 流动 比率和负债 比率误判率最低 。２ＭＤＡ。周 （） 首华（９ ６在预警指标中加入现金流量信 １９ ） 息 ， 扩 大样 本 数对 Ｚ分 数模 型加 以改 造 ， 并 建立财务危机预测的新模式—— Ｆ分数模 型 （ａｌｒ ｃ ｒ ｄ １ （）ｏ ｉ。姜 秀 Ｆ ｉ ｅ Ｓ ｏ ｅＭｏ ｅ） ３Ｌ ｇｔ ｕ 。 华 与 孙铮 （０ １ 论 了最 佳分 割 点 ， 为 概 ２０ ） 讨 认 率０１ ． 为最佳分割点；乔卓和齐治平（０２ ２０） 引 入 ■ 次项 和 交 叉项进 行 建 模 ；张 鸣 和程 涛等（（ ５通过利用主成分分析法对ｌｇｓｃ ２） ） ０ ｏｉ ｉ ｔ 方 法 进 行 降 维 ，解 决 共 线性 问题 后 进 行 了 建模 ；颐银 宽（０６￣基 于 Ｊｃ ｋ ｉ 检 验 ２ ０ ）ｑ ａｋ ｎｆ ｅ 进 行 了建模 ， 均提 高 了模型 预 测 的准 确率 。 另一种方法ＡＩＳ 杨保安等（０ １ Ｅ： ２０ ）选 用Ｂ Ｐ神经网络建模 ；张华伦 、孙毅（０ ７ ２０） 提 出 了一 种 基 于粗 糙 一 模 糊 神 经 网 络 （ ｕ ｈ～ ｕ ｚ ＡＮＮ） 模 型 ，并 给 出 了 Ｒｏ ｇ Ｆ ｚｙ 的 相 应 的算 法 ，通 过 以我 国上 市 公 司 财务 数 据 为基 础 进 行 的 实证 分 忻 表 明 ，Ｒｏ ｇ ｕｈ Ｆ ｚｙ Ａ ｕｚ — ＮＮ模 型 具有 预 测精 度 高 、 习和 学 泛化能力强 、 适应性广的优点 ， 为企业财务 危 机 的 动态 预警 提 供 了一 条新 的途 径 张 ； 张林（０４采用 Ｃ Ｒ技术构建了企业财务 ２０） Ｂ 预 警 系统 ， 企 业 财务 危机 的警度 测 控 、 为 警 兆 辨 识 以及 防 警 排 警 等 提 供 了 新 的 思 路 ； 朱 顺全 （０ ９应用 学 习 向量 量 化 Ｌ Ｑ神 经 ２０） Ｖ 网 络方 法 ， 立 了财 务 危机 的 顸警 模 型 。 建 研 究 结果 表 明 ：Ｌ Ｑ 神 经 网络 是 一种 非 线 性 Ｖ 映射模式 ， 在指标问相关度较高、 呈非线性 变化 ，或数据缺漏不全等情况下仍可得到 比较满意的结果 ，具有广 泛的适用性和较 高 的推 广 价 值 。 【 文章 摘 要 】 本 文从 介 绍 财 务危 机 预 警 的 涵 义 出 发，简要介 绍我 国上市公 司财务危机预 警 的研 究现 状 及 主要 方 法 ，突 出 了在 财 务危 机 预 警 研 究 中存 在 的 问题 ，最后 提 出 了一 些 改进 性 建 议 。 【 关键 词 】 上 市公 司 ；财 务危 机 预 警 ；问 题 ；建 议 随 着上 市 公 司 发 生 财务 危 机 的 现 象 越 来 越多 ， 公 司管理 当局 、股东 、 给 债权 入等 利 益相 关者 带 来 了 巨大 的压 力 和损 失 。 因 此， 加强 对上 市 公 司财 务 危机 的预警 ， 为 成 财务工作者亟需研究的课题 。
上市公司财务预警模型研究综述
新 的规定 ， 并增设 了“ 风 险警示 板 ” 专 门 管 理 有 交 易 风 险 的
财 务 预 警 的作 用 在 于 帮 助 企 业 预 测 危 机 ， 因此 ， 将 其 定
股票 ， 到 目前 为 止 ， 已有 ４ ４家 上 市 公 司 的 股 票 进 入 “ 风 险 警 义 为 破 产 并 不 达 到 预 警 的 目的 。结 合 我 国 证 券 市 场 退 市 风
文 章 中 率 先 国外的研究者 主要 从“ 企业失败” 、 “ 公 司破 产 ” 、 “ 财 务 功 工 业 企 业 与 失 败 工 业 企 业 财 务 比率 的 比较 》 危机” 等 不 同视 角 定 义 了 财 务 预 警 的 内 涵 。 Ｂ ｅ ａ ｖ ｅ ｒ （ １ ９ ６ ６ ） 、 提 出 了单 变 量 可 以 对 企 业 的 财 务 危 机 提 出 预 警 这 一 概 念 。 ｅ ａ ｖ ｅ ｒ （ １ ９ ６ ６ ） 在《 财 务 比率 预 测 财 务 危 机 ， 会计研 究 （ 副 刊） 》 Ｃ ａ ｒ ｍｉ ｃ ｈ ａ ｅ ｌ （ １ ９ ７ ２ ） 、 Ｓ ｃ ｏ ｔ ｔ （ １ ９ ８ １ ） 等 学 者 认 为 企 业 无 法 支 付 到 Ｂ
明方 向 ， 希 望 对 我 国 上 市 公 司 财 务 预 警 制 度 的 完 善 有 一 定 中在单变量 模型分 析、 多变量 模 型分 析 、 多元逻 辑 回归 模型
的 帮助 。
和非统计方 法研究 。
２ 财 务 预 警 定 义 综 述
（ １ ） 单 变量模型 ： 美 国经 济 学 家 Ｆ ｉ ｔ ｚ ｐ ａ ｔ ｒ ｉ ｃ ｋ （ １ ９ ３ ２ ） 在《 成
关 键词 ： 上市公 司； 财务预 警 ； 变量 ； 模 型 中 图分 类 号 ： Ｆ ８ ３ 文献标 识码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ６ ７ ２ — ３ １ ９ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ２ ４ — ０ １ ０ ５ — ０ ２
上市公司财务预警模型研究
３ １ 因子 分析 ．
本 文所 选 取 的样 本 包 括 两 组 ，一 组 是 财 务 困境
因子分析是将具有错综 复杂关系的变量 （ 或样 品）综合为数量较少的几个 因子 ，以再 现原始变量 与 因子之间的相互关系，同时根据不 同因子还可 以 对变量进行分类。它 的基本思想是在数据信息丢失
此判断待判企业的归属 。一般要求数据服从 正态分 布和两组总体 间协方差矩阵相等。在应用 中，给各 综合指标赋予一定的权值再进行综合分析 ，形 成一 个判别式 ，根据财务正常企业 和财务 困境企业 各 自 得 分 情况 形 成 判 定 区 间 ，计 算 出待 判 企 业 的得 分 ， 据此 加 以判断 。
２ 样本 及 指标 的选 取
２ １ 样 本 的选 取 ．
组 ，另一 组 为财务 正 常组 。在 困境组 中选取 ２０ ０６年 ２０ ０９年 被 特别 处 理 （ Ｔ 的 上 市 公 司 ２ Ｓ） ０家 ，在 正常组按照 同行业、同时点 、相似规模 的原则选取 上 市公 司 ４ ０家 。
表 ３ Ｗｉ ｓＬｍ ｄ 检 验 ｌ ａ ｂａ ｋ
Ａｄ ｑｕ ｃ ． ｅ ａ ｙ
７ｌ ６
Ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｏ ｏｅ ｔ
Ｉｉ ａ Ｅ ｇ ｎ ａｕ ｓ ｎｔ ｌ ｉｅ ｖ ｅ ｉ ｌ
Ｒ ｔｔ ｎ Ｓ ｍ ｓｏ ｑ ａｅ ｏ ｄｎ ｓ ｏａｉ ｕ ｆＳ ｕ ｒｄ Ｌ ａ ｉｇ ｏ
ａ ｄ ｄｓ ｒｍｉ ａ ｔａ ａ ｙ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｕ ｔ ｂ ａｎ ｄ ｆ ｍ ａ ｃ ｌｔ ｇ ｔ ｅ ｏ ｇｎ ｌａ ｃ ｕ ｔ ｇ ｄ ｔ ｅｅ ｔｄ ｆｏ ６ ｉｔｄ ｎ ｉｃｉ ｎ ｎ ｎ ｓ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ｏ ｔ ｉ ｅ ｏ ｃ ｌ ｕａ ｉ ｈ ｒ ｉ ａ ｃ ｏ ｎ ｉ ａａ ｓ ｌｃｅ ｒ ｍ ０ ｌ ｅ ｌ ｓ ｓ ｒ ｎ ｉ ｎ ｓ
上市公司财务危机预警模型比较研究
Ｘ２ ８ 。
（ 三） 财 务 危 机 预 警 方 法 通 过 对 选 取 的 样 本 用 四种 方 法 建
处 理界 定为 财务危 机 ，而将 没有 被实 施 特别 处 理 的 公 司界 定 为 健康 公 司 。 对于危机样本 ， 选取深 、 沪两市 ２ ０ ０ １ 年至 ２ ０ １ ２年 间首 次 被 实 施 特别 处 理 的 Ａ股 机械 、 没备 、 仪表行业的 ４ ９家 上 市公 司为 财务 危机样 本 。对 于健康
Ｂ Ｐ神 经 网络 和 支持 向量 机 属 于 人 工 智能 建模 方法 。
二、 实 证 结 果 与 分 析
营 运能力指标
Ｘ ｌ ９ Ｘ ２ ０ Ｘ ２ ２
首先 利 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ １ ６ ． ０统 计 软 件 对 建模 指标 进行 筛选 ，然后 利用 数 据挖 掘软件 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ Ｃ ｌ ｅ ｍｅ ｎ ｔ ｉ ｎ ｅ １ ２ ． ０构 建 多 元 判别 和逻辑 回归 两种 传统 模 型 以及 Ｂ Ｐ神经 网络 和 支 持 向 量 机两 种 人 工
… …
指 标类型
Ｘ １
Ｘ ２ 盈利 能力指标 Ｘ ４ Ｘ ６ 偿债能力指标 Ｘ １ ３
净资产收益率
资产报酬率 资产净利率 投 入资本回报率 销售期间费用率 现金流动负债 比
、
研 究 设 计
（ 一） 样 本 的选 取 本 文 将 因 财 务 状 况 异 常 而 被 特 别
口邢瑞雪 贾炜莹 （ 教授 ） （ 北京物资学院 北京 １ ０ １ １ ４ ９ ）
摘 雯： 本文以 ２ ０ ０ １ 年至 ２ ０ ０ ８ 年间７ ４家 Ａ股 机械 、 设备 、 仪 表 业 上
市公 司数 据 为研 究 对 象 ， 分 别 用 多元 判 别 、 逻辑 回归、 Ｂ Ｐ神 经 网络 和 支持 向量 机 四 种 方法 构 建 了财 务 危机 预 警 模 型 ，并 用 ２ ０ ０ ９年 至
上市公司财务危机预警研究【开题报告】
国外研究现状：国外对与发达的资本市场相适应的财务预警模型研究早已引起足够的重视，并取得了一定的成果。Fitzpatrick(1932)开展单变量破产预测研究，发现判断能力最高的是净利润／股东权益和股东权益／负债两个比率。Bevar(1966)使用单变量分析法，发现提前一年的预测精度高达86.7%。Altman（1968）首先创立了zeta模型，该模型是运用五种财务比率，通过进行加权汇总后产生的总判别分式（称为Z值）来预测企业的财务危机。Odour和Sharda(1990)用BP神经网络预测了财务危机。他们的模型要优于当时的判别分析模型，但也仅是神经网络方法应用的展示了Altman(1968)研究的重复。Marttin（1977）在财务危机预警研究中首次采用了多元Logit回归法，取得了良好的预测效果。Ohlson(1980)用多元逻辑回归方法分析财务危机。Ernest&Harish(1995)以保险公司为研究对象,采用判别分析、Logit回归和神经网络对保险公司的财务困境进行预警研究,结果表明神经网络的预警判别效果更有效。Coats和Fant(1992)运用神经网络技术学习审计专家的结论来判别财务危机。
开题报告
会计学
上市公司财务危机预警研究
一、立论依据
1.研究意义、预期目标
研究意义：面对国际竞争的加剧和复杂多变的经济环境，上市公司不可避免地面临各种财务危机，企业财务危机一旦发生对企业的发展将造成致命的打击，企业财务危机又不可能一下子行成，是具有先兆的，如果能够通过研究上市公司相关信息，获得上市公司财务状况恶化的预警信号，即时发现问题进行分析并采取有效措施，就能在很大程度上帮助企业预防和控制财务危机。因此，建立企业财务危机预警系统有重要理论意义与应用价值。
上市公司财务失败预警的回归模型研究
基 础上 ， 结合 中国上市企 业的具体特征 ， 考 虑 了以下 ９ 个财 务指标 ： 资 产负债率 ＝负债总 额／ 资产总额
上公财失预的 市 司务败 警 回 模型研究 归
■ 叶 勇 （ 庆工商大学统计 学院 重庆 重 ４０６ ） ００７
Ｌ， 二 ｌ ＝ ＋
．
—
Ｉ 务失败 通常是指企 业无 力支付到
、 ＋∥！ ＋ 、＋ ＿ 一 ｌ ．： ． 、， 、 ’
ＩＪ从务态静看通 常表现 些模型计 算结 果的有效性必须要 建立 在 以 Ｊ 债存的态 经现 。 Ｉ 资 或用一 济象 期产费 的种
，
＋ ｒｌ ＋￣２ 、 ＋ Ａ２
何种标准去 界定变量的有效性成 为建模者
要解决 的首 要问题 。 笔者 在财 务指标 的选取 上主要考 虑 以 下 因素 ：既要体现公 司偿债 能力 ，又要能 反 映公 司经营成果 ，同时要考虑 以前 破产 预 警 研究 采 用 的财 务指 标 （ 阿 尔特 曼 如 Ａｌ ｎ ｔ 模型 的５ ｍａ 个财务指标 ）通过详细分 ， 析 中国现 行的企业绩效评价指 标体系及国 际上 流行的企业财务危机预 测指标体 系的
Ｚ ＝１２ Ａ ＋ － ＋ ． ＋ ． ． １４ Ｂ ３３ Ｃ ０ ６Ｄ ＋１０ Ｅ ．
流 动比率 ＝流动资产 ／ 流动负债
权益 负债率 ＝负债总额 ／ 股东权益 净 资产利润率 ＝净利 润 ／ 净资产 资 产周转率 ＝销售收入 ／ 资产总额 营 运资本 ／ 总资产 ＝ 流动资产 一流动 （ 负债）总资产 ／ 留存收益／ 总资产 ＝ 未分配利润＋ （ 盈余
回 顾
目前在 国际上 ，有关企业财 务失败预
测的研究主要集中在利用单个比率或比率组
上市公司财务危机预警系统研究的开题报告
上市公司财务危机预警系统研究的开题报告一、研究背景和意义上市公司作为资本市场的重要参与者，其财务状况的健康程度对投资者、监管机构和金融市场的稳定都具有重要的影响。
然而，随着经济全球化和金融市场的复杂性不断增加，上市公司面临的风险也越来越多样化和复杂化，如市场风险、信用风险、操作风险等，当财务状况出现问题时，可能会引发市场恐慌甚至引爆金融危机等灾难性后果，所以对上市公司的财务形势进行预警和管理是保护资本市场和保证投资者权益的关键。
本研究旨在开发一种上市公司财务危机预警系统，旨在通过建立合理有效的指标体系和预测模型，及时识别潜在的财务困境和风险，提高市场和投资者的预警能力和减轻财务危机的影响，进而提升资本市场的稳健性和公正性，促进经济的持续健康发展。
二、研究内容和研究方法研究内容：1. 研究上市公司财务危机的概念、种类、形成原因、影响因素等；2. 系统阐述财务危机预警的概念、意义、方法及其实现过程；3. 探究上市公司各项财务指标，如盈利能力、偿债能力、经营能力等对财务危机的预警敏感性和权重；4. 建立上市公司财务危机预警模型和分析框架，综合分析公司的财务报表和公司内部和外部环境的因素，识别出财务困境和危机的预警信号；5. 实际案例分析，验证预警模型的准确性、实用性和有效性。
研究方法：1. 文献综述——通过查阅相关文献，了解上市公司财务危机预警系统的重要性、关键指标、预警方法等，为项目的后续开展提供理论基础。
2. 问卷调查——开展针对金融业相关从业人员、投资者及行业专家的问卷调查，了解市场对上市公司财务危机预警系统的需求和主要关注点。
3. 实证分析——以我国上市公司财务危机案例为样本，采用数据挖掘、统计分析等方法，验证预警模型的准确性、实用性和有效性。
4. 小组讨论——通过小组讨论方式，对研究结果进行进一步讨论和提出建议，为研究结论的输出和实践应用提供支持。
三、预期研究结果1. 系统阐述上市公司财务危机的概念、种类、形成原因、影响因素，为理解预警体系打下基础。
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上市公司财务危机预警模型研究作者：杨芹英来源：《工业经济论坛》2017年第02期摘要：本文运用数据挖掘的Logistic算法对上市公司发生财务危机的可能性进行分析预测。
本文选取了15家09年因财务问题被特别处理的上市公司为样本，同时选取了15家正常的上市公司为配对样本。
本文基于财务分析的基本理论，选取非参数检验、主成分分析和Logistic回归分析等方法，并通过分析的结果建立上市公司财务危机预警模型。
关键词：财务危机；预警；Logistic模型中图分类号：F 文献标识码：A 文章编号： 2095-7866 （2017） 02-099-006工业经济论坛 URL： http// DOI： 10.11970/j.issn.2095-7866.2017.02.011引言风险预警和管理是公司和机构最基本的任务之一，有效的识别和应对风险也成为公司的成功途径之一。
随着我国证券市场快速发展，市场的竞争越来越激烈，因管理因素或其他因素而陷入财务危机的公司也在不断增加。
由于越来越多的社会大众参与到证券投资，人们对于上市公司是否会陷入财务危机也更加的关心。
因此，建立上市公司的财务危机预警模型对于公司的管理人员、投资者、债权人等都有十分重要的意义，可以帮助其做出正确的决策并采取措施加以防范。
财务困境的发生通常要经过潜伏期到爆发期的很长一段时间，在这段时间内会经历财务状况由正常逐渐发展为财务危机的过程。
由此可见，公司的财务危机具有先兆性和可预测性。
采用财务危机预警模型可以对企业财务危机及其发展趋势进行有效的识别、预测和控制，能够使经营者在风险处在萌芽状态的时候采取有效措施，改善经营状况，减少损失，使利益相关者获得最大的收益。
一、Logistic算法在现实世界中，经常要判断有一些事情是否会发生，比如会议是否会如期举行，以及本文研究的财务危机是否发生，结果只有“是”和“否”两种，这种模型要求因变量的取值必须只能是0、1。
为研究此类问题，便引进了Logistic回归模型。
Logistic模型由学者Verhulst在1838年第一次提出，并开始在人口估计和预测中扩大了应用范围。
Martin（1977）shouci运用多元Logistic模型进行银行破产预测，Ohison（1980）选取了9个财务指标，再次运用该模型来预测企业的财务危机。
之后Charitou和Trigeorgis（2000）又对该模型进行了扩展，采用Logistic回归方法构建了财务危机判别模型，对1983年到1994年之间的139家美国企业进行了对比检验，发现了在预测破产方面显著的指标。
Logistic回归模型为非线性模型，其反应函数呈现S型或者是倒S型。
反应函数的值落在0和1之间，因此，结果易于作出解释。
Logistic回归模型如下：其中：z=B0+B1X1+B2X2+…+BPXP （P为自变量的数量）式中，P为用Logistic逻辑回归模型计算出来的上市公司发生财务危机的概率。
模型用0.5分界点，在模型中，公司发生财务危机，用0表示；不发生财务危机，用1表示。
二、上市公司财务危机预警模型构建的思路及步骤通过参考国内国外的研究关于财务危机的界定，本文将被特别处理的公司（以下简称ST 公司）界定为发生财务危机的公司。
我国证券交易所关于特别处理的最新规定如下：上市公司出现财务状况或其他状况异常，导致其股票存在终止上市风险，或者投资者难以判断公司前景，其投资权益可能受到损害的，证交所将对该公司股票交易实行特别处理：终止上市风险的特别处理（以下简称“退市风险警示”）和其他特别处理。
退市风险警示的处理措施包括：在公司股票简称前冠以“*ST”字样，以区别于其他股票；股票报价的日涨跌幅限制为5%。
其他特别处理的处理措施包括：公司股票简称前冠以“ST”字样；股票报价的日涨跌幅限制为5%。
首先，按照一定标准选取ST公司作为样本公司，正常公司作为对照公司。
其次，通过非参数检验的方法，对选取的指标进行差异显著性检验。
再次，通过主成分分析对财务指标进行二次筛选，简化为几个有代表性且互不相关的财务指标。
最后，根据最终选取的财务指标用Logistic算法进行分析，建立财务危机预警模型。
本文选取了2009年因财务问题被ST的15家上市公司做为危机研究样本，并按1：1的比例确定15家正常公司为配对样本。
本文的研究数据来源：巨潮资讯网、和讯网。
选取的样本公司及配对公司如表（1）所示：上市公司财务危机预警模型指标体系的构成，本文从上市公司的偿债能力、盈利能力、资产管理能力、经营发展能力、股本扩张能力这五个方面选取相关指标。
选取指标的名称及编号如表（2）所示。
三、上市公司财务危机预警模型的建立（一）上市公司财务危机预警指标的差异显著性检验根据我国关于财务预警的研究，上市公司的财务指标不服从正态分布，应该对财务指标进行非参数检验。
本文研究使用的工具是SPSS，在SPSS中提供了8种非参数检验的方法，由于选取的30家上市公司的财务数据都是成对出现，所以本文采用的非参数检验的方法为两配对样本的非参数检验。
两配对样本的非参数检验是指在总体不服从正态分布的情况下通过分析两配对样本，对样本来自的两总体分布是否存在差异性进行推断。
其原假设为：两配对样本来自两总体的分布无显著性差异。
将需要进行检验的数据输入到SPSS中，选择两个配对样本检验方法，系统会自动输出检验统计量表，在表中会给出检验概率p的大小。
检验概率p是用来判断是否拒绝原假设的概率值，在本文中，选择在10%的水平下进行检验，若p0.1，则不能拒绝原假设，认为两配对样本来自的总体无显著性差异。
对训练样本的2008、2007、2006年数据进行非参数检验，通过三年的比较，最终得出了A1，A2，A3，B6，B8，B9，C11，D13 ，E14 9个预测能力较强的指标，作为初始的解释变量，用于进一步的筛选。
从表3可以看出，被ST的公司财务比率的均值较不稳定，变化幅度一般比正常公司大。
发生财务危机的公司财务状况较不稳定，易出现波动，且随着时间逐渐接近财务危机发生的年限，财务比率变化幅度越大，即将发生危机的表现越明显。
（二）主成分分析主成分分析由Hotelling于1933年首先提出。
主成分分析是利用降维的思想，把多个指标化简成为几个简单的指标，将其称为主成分。
主成分分析的思想是直到所提取的信息与原指标相差不多时为止。
通过分析得出的主成分包含了原来的很多信息，在进行进一步分析的时候有很大的优越性[5]。
主成分的的数学模型为用矩阵表示为：Y=UX。
式中Y为主成分向量，U为主成分矩阵，X为原始变量向量。
原则上，有m个变量就有m个主成分，但是如果将其全部提取出来，主成分分析也就失去了其意义。
事实上，前面几个主成分包含了大部分的分析内容，因此，通常情况下，主成分的数量要小于原始变量的数量。
通过成分得分系数矩阵可以看出：（1）主成分因子1：贡献率最大的是速动比率，为0.220，因此主成分1为反映偿债能力指标的因子，用速动比率作为其代表变量。
（2）主成分因子2：贡献率最大的是总资产增长率，为0.383，因此，主成分2为反映资产管理能力指标的因子，用总资产增长率作为其代表变量。
（3）主成分因子3：贡献率最大的是存货周转率，为0.738，因此主成分3为反映经营发展能力指标的因子，用存货周转率作为其代表变量。
（4）主成分因子4：贡献率最大的是扣除非经常损失后的的净利润率，为0.586，因此主成分4为反映盈利能力指标的因子，用扣除非经常损失后的的净利润率作为其代表变量。
根据以上分析结果，最终得到了速动比率A3，总资产增长率D13，存货周转率C11，扣除非经常损失后的净利润率B8，四个指标作为变量进行预警模型研究。
（三）构建Logistic回归模型依据以上得出的四个主成分，利用SPSS进行Logistic模型的构建，将06、07、08年30家公司的财务数据输入到SPSS中，进行分析，最终得到的Logistic回归模型为：其中：本文的Logistic回归模型的临界点为0.5，当P≥0.5的时候，公司发生财务危机的可能性比较大，将其确定为ST公司；当P四、研究结论与展望（一）结论（1）通过以上的分析可以看出我国上市公司的财务信息具有一定的信息量。
我国的上市公司每年都会披露大量的财务数据，这些财务数据在一定程度上具有很强的预测能力。
通过数据挖掘的方法，可以对上市公司的现金流量表、资产负债表、利润表中的财务数据进行分析，从而得到这些数据中的一般规律，并进行应用。
（2）数据挖掘的方法有助于得到上市公司财务数据的深层规律。
虽然每年我们上市公司都会公布一个会计年度的财务数据，但是这些财务数据只是提供表面的信息，很难得到这些财务数据的一般规律。
但是通过数据挖掘的方法则可以发现财务数据的的隐藏信息，从而加以利用。
（3）偿债能力指标、盈利能力指标、资产管理能力指标、经营发展能力指标对于建立财务危机预警模型，可以提供更多的信息量，有助于建立更为准确的预警模型。
（4）对于预测结果而言，06年数据的预测准确率为80.00%，07年数据的预测准确率为83.33%，08年数据的预测准确率为86.67%。
可以看出，越靠近财务危机发生的年限，预测的准确程度越高，离财务危机发生的时间越远，财务比率的指示、预测能力越不能得到充分的体现。
（5）在Logistic回归模型建立之后，企业可以通过模型随时对财务数据进行分析预测，可以及时了解公司的财务状况，从而及时发现财务危机发生的预兆。
（二）建议首先，应扩大样本容量。
在我国的各大财经网站，每年可以查询到的ST公司有限，其中还包含一些非财务问题被特别处理的公司，这些公司还要从样本中去除，因此，样本的数量比较少，数据挖掘的优势没有得到充分的发挥。
通过扩大样本容量的方式可以使得预警模型更加有效。
其次，将财务数据与非财务环境相结合。
本文建立的财务危机预警模型是建立在15个财务指标的基础之上，虽然，这15个指标涵盖了财务分析的重要方面，但是非财务环境的各种因素也会对财务危机造成很大的影响，对此方面进行深入研究将得到更加完善的预警模型。
最后，应扩大预警模型的适用范围。
当前，在各大财经网站都能得到上市公司的财务数据，但是对于非上市公司的信息很少有渠道可以了解，因此，应扩大非上市公司的信息披露途径，使预警模型可以适用于非上市公司。
参考文献魏乐. 基于数据挖掘的首批创业板上市公司财务分析[J]. 中国管理信息化，2010，3（11）： 39～41.杨淑娥.企业多层次财务危机预警研究[M].北京：经济科学出版社，2009.13-20.陈志泊. 数据仓库与数据挖掘[M]. 北京：清华大学出版社， 2009.111～115.吕晓玲，谢邦昌.数据挖掘方法与应用[M].北京：中国人民大学出版社，2009.6～12.赖国毅，陈超.SPSS17.0中文版常用功能与应用实例精讲.北京：电子工业出版社，2010.10-20.。