2020年(财务知识)财务困境预测模型
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。
财务困境的预测模型研究
财务困境的预测模型研究Document number【AA80KGB-AA98YT-AAT8CB-2A6UT-A18GG】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(Financialdistress)又称“财务危机”(Financialcrisis)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”(Defaultrisk)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(AhmanHaldeman和Narayanan1980；Platt和Platt1991)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GentryNewbold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AharonyJones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121个财务指标Z统计量的计算结果*(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所示表2净资产报酬率在财务困境前1-5年的判定模型由表2至表5可见(1)从各个单变量判定模型的判定效果来看净资产报酬率的判定模型误差最小；营运资本／总资产的判定模型和负债比率的判定模型误差次之资产周转率的判定模型误差最大(2)财务指标作为预测变量具有信息含量和时效性其信息含量随着时间的推移而递减即指标值离财务困境发生的时间愈短信息含量愈多预测的准确性愈高反之信息含量愈少预测准确性愈低(3)结合剖面分析在两组均值的差异性检验中非常显着的财务指标在单变量判定分析中的误判率却较高例如财务困境公司与非财务困境公司两组的负债比率在财务困境前1年的Z统计量为7．0696差异性非常显着但在单变量判定分析中误判比率却高达24．46％以上结果表明应用不同研究方法分析同一个指标所得结果不同我们认为这是因为在剖面分析的z检验中误判率不仅与两组的均值有关而且与两组的样本分布的状况有关因此应用不同判定分析方法构建的单指标判定模型结论往往相互冲突表3负债比率在财务困境前1-5年的判定模型表5资产周转率在财务困境前1-5年的判定模型(三)多元线性判定模型的变量选择分析本研究首先应用LPM采用逐步回归选择变量方法对5年的样本数据依次进行回归从21个变量中选择若干变量选择的标准是F值的概率值小于0．10时进入大于0．11时剔除利用财务困境前1至5年的数据分别进行逐步回归结果如表6所示我们最终选取了Xl(盈利增长指数)、X3(资产报酬率)、X7(流动比率)、X11(长期负债与股东权益比率)、X12(营运资本与总资产比)、X19(资产周转率)等6个指标作为多元判定分析的变量选取这些指标的原因是(1)以财务困境前1年的逐步回归结果为主参考其他年份的回归结果由剖面分析可知财务困境前1年的财务指标作为财务困境预测的信息含量最多时效性最强；离财务困境发生的时间越远指标的信息含量越少时效性越差所以财务困境前1年逐步回归所得的变量全部入选结合其他年份特别是财务困境前2年的结果营运资本总资产比、速动比率、负债比率、应收账款周转率是表现较好的变量(2)兼顾全面综合的信息反映适当避免同类信息的重复反映首先财务困境前1年逐步回归所得的变量盈利增长指数、资产报酬率、长期负债股东权益比率、资产周转率分别是反映企业成长能力、盈利能力、长期偿债能力、营运能力的指标但没有反映短期偿债能力的指标营运资本与总资产比是财务困境前2年逐步回归所得的变量之一而且参数估计值的显着性水平在0．05之上故也把该变量作为预测变量之一其次速动比率是反映短期偿债能力的指标但更能全面反映短期偿债能力是流动比率结合剖面分析历年两组间的流动比率和速动比率均值差异性检验统计量Z值比较接近表明这二个指标都能反映的两组的差异性因此从反映短期偿债能力的全面性来考虑我们在建模时选择了流动比率舍弃了速动比率再次考虑到若企业短期偿债能力较强会减少其在短期内陷入财务困境的概率因此把短期偿债能力的两个指标——营运资本与总资产比和流动比率同时引入预测变量组合加强短期偿债能力信息在预测中的比重第四负债比率与长期负债股东权益比同是反映企业长期偿债能力的指标长期负债股东权益比已在财务困境前1年引入了变量组合为避免信息的重复反映舍弃了负债比率最后应收账款周转率与总资产周转率同是反映营运能力的指标但应收账款周转率不及总资产周转率反映全面所以反映营运能力的指标选用总资产周转率舍弃应收账款周转率表6各年逐步回归的所得的变量结果为了避免多重共线性对选定的6个变量进行多重共线性检验本文使用的检验指标是容许度(TOL)和方差膨胀因子(VIF)计算公式为TOLj=1—R2j=1／VIFj其中群为均对其余k—1个自变量回归中的判定系数R2当TOL较小时认为存在多重共线性一般地方差膨胀因子VIF大于10认为具有高的多重共线性VIF检验的结果见表7从表7可知6个变量的VIF均小于10可认为各变量之间不存在显着的多重共线性表7多重共线性检验(四)多元线性判定模型的估计结果1．LPM模型根据上述选定的6个变量及其财务困境前1年的样本数据得到LPM模型的回归结果如表8所示LPM模型的方程可表示为Y=0．3883+0．1065x1-2．7733x3+0．0537x7+0．1970x11-0．其中Y是陷入财务困境的概率；X1是盈利增长指数；x3是资产报酬率；x7是流动比率；X11是长期负债股东权益比率；x12是营运资本／总资产；X19是资产周转率表8LPM模型的回归估计结果线性概率方程是以70家非财务困境公司与69家财务困境公司在财务困境前1年的6个财务指标的数据为因变量值取财务困境公司为1非财务困境公司为0作为因变量值进行估计的因此理论上取0．5为最佳判定点根据估计的模型对原始数据进行回代判定若预测值大于0．5的判定为财务困境公司；否则为非财务困境公司判定结果如表9所示表9LPM在财务困境前1年的判定结果在回判过程中70家非财务困境公司有4家被错判误判率为5．71％；69家财务困境公司有10家被错判误判率为14．49％；总的误判率为10．07％判定正确率较高采用同样的方法可以计算其他年份的最佳判定点和误判率2．Fisher二类线性判定模型把财务困境公司划分为组合1非财务困境公司划分为组合2对样本公司的财务困境前1年的财务数据使用同样的6个变量估计Fisher二类线性判定分析对于组合1判定模型为Z=-6．059+0．331x1一25．865x3+4．033x7+3．250x11-11．905x12+4．428x19对于组合2判定模型为Z=-4．859—0．812x1+3．989x3+3．432x7+1．142x11一7．734x12+5．924x19以典则(Canonical)变量代替原始数据中指定的自变量其中典则变量是原始自变量的线性组合得到典则的线性判定模型为Z=0．448—0．435xl+—0．229x7—0．803x11+1．589x12+0．570x19根据上述判定模型以财务困境发生前1年的原始数据分别进行回代二个组合的平均Z 值分别是-1．3254和1．3065样本个数分别为69和70所以按完全对称原则确定的最佳判定点为z*由此可知当把财务困境发生前1年的原始数据代入判定模型所得的判定值Z大于Z*则判为组合2即非财务困境公司否则判为组合1由此得到的判定结果见表10同理可计算其他年份的最佳判定点和误判率表10Fisher二类线性判定模型在财务困境前1年值得指出的是Fisher判定模型在财务困境发生前1年的误判率为10．07％与LPM模型的误判率相同这从应用上证明二个模型是等价的3．Iosistic回归模型使用同样的财务指标和数据进行二元Logistic回归分析得到模型的估计结果见表11表11二元Logistic回归模型估计结果截距模型是将所有自变量删除后只剩一个截距系数模型当前模型是含有自变量的Logistic回归模型“Likelihood"为似然函数值“—2LogLikelihood"(缩写为—2LL)是似然函数值的自然对数的—2倍常用来反映模型的拟合程度其值越小表示拟合程度越好因为Idsistic模型是使用最大似然估计似然函数值越大则表明越接近最大似然值拟合程度越好从表10可见变量x1、X3、X11的显着水平均小于0．05说明其预测能力较强；其余3个变量的显着水平较高说明其预测能力较弱方程可表示为log(p/(1-p))=+即P=1/(1+e-+根据回归所得到的Logistic方程以0．5为最佳判定点对财务困境前1年的原始数据进行回代判定结果见表12表12Logistic回归模型在财务困境前1年的判定结果在财务困境前1年70个非财务困境公司有4个被错判误判率为5．71％69个财务困境公司有5个被错判误判率7．25％总体上看139个公司有9个被错判误判率6．47％同样地使用二元Logistic回归可以对财务困境前2年财务困境前5年的情况进行判定分析判定结果见表13表13三种多元判定分析方法估计模型的比较四、结论与启示第一我国上市公司的财务指标包含着预测财务困境的信息含量因此其财务困境具有可预测性第二在我国上市公司陷入财务困境的前1年和前2年本文所选的21个财务指标中16个指标具有判定和预测财务困境的信息含量但各个指标的信息含量不同预测财务困境的准确率不同在单变量分析中净资产报酬率的判定效果较好第三多变量判定模型优于单变量判定模型第四比较三种判定模型的效果表明Logistic模型的判定准确性最高参考文献陈静1999《上市公司财务恶化预测的实证分析》《会计研究》第4期吴世农、黄世忠1986《企业破产的分析指标和预测模型》《中国经济问题》第6期张玲2000《财务危机预警分析判别模型》《数量经济技术经济研究》第3期。
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.）。
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。
财务预警模型的分类
企业财务预警模型的比较分析财务预警模型是诊断企业财务状况、提供财务危机信号的得力帮手，研究它无疑具有积极的意义。
本文试图对目前国内外多种财务预警模型进行比较分析，以为构建适合我国企业财务预警模型提供一些思路和方法。
一、财务预警模型的分类简介（一）单变量模型单变量模型是指运用单一变数，用个别财务比率或现金流量指标来预测财务危机的方法。
Ｆｉｔｚｐａｔｒｉｃｋ最早研究发现，出现财务困境的公司其财务比率和正常公司相比有显著的不同，从而认为企业的财务比率能够反映企业的财务状况，并指出财务比率分别对企业未来具有预测作用。
Ｂｅａｖｅｒ在此基础上用统计方法建立了单变量财务预警模型，发现债务保障比率对公司的预测效果较好，其次是资产收益率和资产负债率的预测效果。
另外，日本的田边升一提出了利息及票据贴现费用的单变量判别分析方法，以利息及票据贴现费用的大小来判断企业正常与否，从而也可对企业起预测作用。
（二）多变量模型多变量模型就是运用多个财务指标或现金流量指标来综合反映企业的财务状况，并在此基础上建立预警模型，进行财务预测。
按所建模型是否具有动态预警能力、财务预警系统是否易于修改和扩充，多变量模型又可以分为静态统计模型和动态非统计模型。
１．静态统计模型。
①线性判别模型。
多元线性判别模型是运用多元统计分析方法中的判别分析建立起来的，它是根据一定的样本资料，建立判别函数、确定判定区域，以对企业财务状况进行预测。
这种模型以美国Ａｔｌｍａｎ教授的Ｚ模型最具代表性。
②主成分预测模型。
该模型也形成一个线性判定函数式，其形式类似判别分析模型。
不过该模型是运用多元统计分析中的主成分分析方法，通过提炼综合因子形成主成分，并利用主成分建立起来的。
我国学者张爱民、杨淑娥等分别运用主成分分析方法对我国上市公司的财务预警模型进行过研究。
③简单线性概率模型。
该模型是利用多元线性回归方法建立起来的，其形式是：ｙ＝ｃ＋β１ｘ１＋β２ｘ２＋…＋βｋｘｋ。
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。
财务管控的预测模型
财务管控的预测模型引言在现代企业管理中，财务管控起着至关重要的作用。
通过对财务数据的分析和预测，企业能够更好地掌握自身的财务状况，并作出相应的管理决策。
财务管控的预测模型是一种重要的工具，能够帮助企业预测未来的财务状况，为决策提供依据。
本文将介绍财务管控的预测模型的概念、功能和应用方法。
什么是财务管控的预测模型？财务管控的预测模型是一种利用统计学和数学方法来对企业财务数据进行预测的模型。
通过对历史数据的分析和建模，模型能够预测未来的财务状况，包括营收、成本、利润等方面的情况。
预测模型通常基于某种数学模型或算法，通过对已知数据进行拟合，来预测未来的趋势和变化。
财务管控的预测模型的功能财务管控的预测模型具有以下几个主要功能：1. 预测财务状况财务管控的预测模型通过对历史数据的分析和建模，能够预测未来的财务状况。
企业可以利用这些预测结果来了解自身的财务走势，做出相应的调整和决策。
比如，企业在预测到某个时期的销售额将大幅下降时，可以采取一些措施来减少成本或增加销售量，以应对财务压力。
2. 评估决策的影响财务管控的预测模型还可以帮助企业评估各种决策对财务状况的影响。
通过对不同决策的模拟和预测，企业可以对不同方案的财务结果进行比较，选择最佳的方案。
例如，企业可以通过模型分析，预测出将来购买新设备的回报率，在此基础上决定是否购买该设备。
3. 提供决策支持财务管控的预测模型作为决策支持系统的一部分，能够为企业的决策提供依据。
企业可以通过预测模型得到各种财务指标的预测结果，并结合其他因素进行综合评估和决策。
模型的预测结果可以帮助企业了解风险和机会，并作出相应的决策。
财务管控的预测模型的应用方法财务管控的预测模型的应用方法包括以下几个步骤：1.收集和整理财务数据：首先，需要收集和整理企业的历史财务数据，包括营收、成本、利润等方面的数据。
这些数据会作为模型的输入。
2.数据分析和建模：针对收集到的数据，需要进行数据分析和建模。
财务危机的预警模型与应对策略
财务危机的预警模型与应对策略财务危机是企业发展中常见的问题，一旦规避不当，就会导致企业面临破产。
对于企业来说，如何及时预警、应对财务危机是非常关键的。
本文将从财务危机的预警模型、应对策略两个方面进行探讨。
一、财务危机的预警模型1.贵州茅台的“十七条”预警模型贵州茅台作为全球知名的白酒品牌，其“十七条”财务指标体系被誉为是财务预警的经典模型。
它主要分为三个模块：企业负债结构模块、营运情况模块和盈利能力模块。
企业负债结构模块包括流动比率、速动比率、资产负债率、负债率等，主要反映了企业的负债结构。
营运情况模块包括存货周转率、应收账款周转率、应付账款周转率等，主要反映企业的营运能力。
盈利能力模块包括销售净利润率、总资产报酬率等，主要反映企业的盈利能力。
通过分析这些财务指标，可以及时预警企业的财务危机，为企业的发展提供参考意见。
2.多元统计分析模型多元统计分析模型主要采用多个财务指标进行统计分析，包括聚类分析、主成分分析、因子分析等，来识别企业运营状况的变化趋势及其原因。
例如，聚类分析可以将企业按照其财务状况进行分类，分析不同类别的企业存在的问题和不足，帮助企业及时发现风险。
主成分分析和因子分析则可以对财务指标进行降维处理，减少信息冗余，找出对企业财务状况影响最大的指标，提高预警的准确度。
二、财务危机的应对策略1.及时调整经营策略企业面临财务危机时，首先要及时进行经营策略的调整。
例如，可以优化现有的业务模式，增加新产品线或提高生产效率，以增加营业收入。
此外，还可以通过降低成本、缩减不必要的支出来增强企业盈利能力。
2.提高资金周转率提高资金周转率是企业应对财务危机的重要手段。
企业可以采取延长账期、提高销售效率、优化库存管理等措施，以缩短现金回收周期，加强企业资金的流动性，提高企业的偿债能力。
3.寻求融资支持除了内部的应对措施外，企业还可以通过融资来解决财务危机。
融资渠道多种多样，如银行贷款、股权融资、债券融资、租赁等。
财务困境预警模型综述
财务困境预警模型综述［摘要］本文对国外的相关文献资料进行归纳总结,将部分财务困境预警模型做一整理归纳,以利于了解财务困境预警研究的历史进程和现状,并对各种财务困境预警模型作一比较。
［关键词］财务困境；预警研究；综述1 引言财务风险无时不在,无处不在,财务困境的普遍存在性使得企业必须采取有效手段对财务状况进行预测,才能最大限度的规避风险,降低损失。
国外对财务困境预警的研究一般认为始于20世纪30年代,至今已有70多年。
财务困境的预警模型根据使用变量的多少分为单变量模型和多变量模型,而多变量模型又因使用计量方法的不同可分为线性判定模型、Probit模型和Logistic模型等。
随着信息技术、统计方法等研究手段的不断进步,财务困境预测的研究方法也取得新的进展,生存分析法、专家系统法、神经网络法等多种方法也开始被引入财务困境预警研究领域。
2 模型概述(1)单变量判别分析法。
该方法即是利用单一的财务比率来预测企业的财务困境。
Fitzpatrick(1932)进行了一项单变量的破产预测研究,开创了财务预警研究的先河。
他选取19 家公司作为样本,利用单一财务比率将样本划分为破产和非破产两组,其研究结果显示净利润/股东权益、股东权益/负债这两个比率的判别能力最高,即误判率最低。
不过当时由于条件的限制,主要的研究方式是对正常企业和非正常企业的一些财务比率进行比较和经验分析,且之后的30年内都很少有学者进行单变量判别法的研究,这种状况一直持续到20世纪60年代初,此后的财务风险判别才可算是真正进入系统化阶段。
Beaver(1966)创造性的提出了单变量模型,他也是最早将现金流量用于财务困境预测研究的学者。
Beaver选取了79家失败公司和79家非失败公司,应用一元判别法比较了各项财务指标在公司破产前1~5年的预测效果,发现现金流量/总负债的预测能力最好,并且离失败日越近误判率越低,在财务困境前1年误判率仅为13%。
(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。
财务失败预测模型
财务失败预测模型预测企业财务失败最重要的两个模型，是在60年代由阿尔曼等人提出的单变模型和多变模型。
单变模型，是运用单变数和个别财务比率来预测财务危机的模型。
根据这一模型原理，当其中涉及的几个财务比率趋势恶化时，通常是企业发生财务危机的先兆。
单变模型所运用的预测财务失败的比率，按其反映的能力分别为：债务保障率=现金流量/债务总额×100%资产收益率=净收益/资产总额×100%资产负债率=负债总额/资产总额×100%按照单变模型解释，企业的现金流量、净收益和债务的不利状况如不能改变，且表现为企业的长期状况，而非短期因素时，应特别注意。
另外依据单变模型，预测财务失败时还必须现金、应收账款和存货账户。
在现金账户余额和存货账户余额很低，而应收账款账户余额很高的情况下，则必须注意可能出现的财务失败。
多变模型，选取了5个财务指标，并赋予每个指标固定的系数，最终计算出一个称为Z值的差别分数。
模型表述如下：Z=0.012x1＋0.014x2＋0.033x3＋0.006x4＋0.010x5注释：Z=差别分数x1=营运资本÷资产总额x2=留存收益÷资产总额x3=息税前收益÷资产总额x4=股本市价÷全部账务账面价值x5=销售收入÷资产总额在计算Z值时，百分比都用绝对数形式表示。
如当营运资金/资产总额为30%时，则表示为30。
根据多变模型，计算的Z值越低，企业走向破产的可能性越大。
通过计算一个企业的连续几个年度的Z值，可以确定该企业是否越来越接近破产的边缘。
实证研究表明，2.675是Z值的截点，Z值低于2.675的企业被认为是财务失败的企业。
财务困境预警模型的建立与应用研究
财务困境预警模型的建立与应用研究财务困境预警模型是指通过对企业财务指标变动的监测和分析，及时发现企业面临财务困境的可能性，并提前采取措施来应对可能的风险。
本文将重点探讨财务困境预警模型的建立和应用，并分析其重要性及优势。
一、财务困境模型的建立财务困境预警模型的建立是基于大量的企业财务数据和统计分析方法，通过建立合理的模型来预测和识别企业是否面临财务困境。
下面将介绍一种常用的财务困境预警模型：1. 财务比率模型：该模型通过计算企业的财务比率，并对其长期变化进行分析，以评估企业的财务状况。
常用的财务比率包括流动比率、速动比率、负债比率、资产周转率等。
当这些比率连续下降或远低于同行业水平时，可能意味着企业面临财务困境。
2. 动态资金流量模型：该模型基于企业的资金流量表，通过对资金流入和流出的分析，评估企业的偿债能力和现金流量情况。
当企业的经营活动产生的现金流量减少、负债增加，或者出现现金流量不平衡的情况时，都可能显示企业面临财务困境。
二、财务困境模型的应用财务困境预警模型的应用可以帮助企业及时识别出可能的财务风险，采取相应的应对措施，避免进一步恶化。
下面将介绍财务困境模型的几个主要应用方面：1. 风险评估：财务困境预警模型可以通过对企业财务数据的分析，评估企业面临的财务风险程度。
根据模型预警的结果，企业可以调整经营策略，采取更加谨慎的财务决策，降低风险，提高企业的抗风险能力。
2. 决策支持：财务困境预警模型可以为企业提供决策支持，帮助管理层分析企业的财务状况，并及时调整经营战略。
例如，在模型预警出可能面临崩溃的企业时，管理层可以采取并购、重组等措施来拯救企业。
3. 投资决策：对投资者来说，财务困境模型可以提供重要参考，帮助他们评估目标企业的财务状况。
当模型预警出企业可能面临困境时，投资者可以谨慎考虑是否继续投资或者寻找其他更有潜力的投资标的。
三、财务困境模型的重要性及优势财务困境预警模型在企业管理中扮演着至关重要的角色，其重要性和优势体现在以下几个方面：1. 提前预警：财务困境模型可以提前预警企业可能面临的财务风险，帮助企业避免或减轻损失。
财务困境预测与应对
财务困境预测与应对在企业经营过程中，财务困境是一种常见的问题。
对于企业来说，准确地预测财务困境，并采取相应的应对措施，是避免资金短缺、债务危机等风险的关键。
本文将探讨如何进行财务困境的预测，并提供一些有效的应对方法。
一、财务困境的预测方法1. 财务比率分析财务比率分析是一种常用的财务预测方法，通过分析企业的财务指标来判断企业的财务状况。
常用的比率包括流动比率、速动比率、偿债能力比率等。
通过对这些比率的计算，可以得出企业的偿债能力、盈利能力等方面的情况，从而预测财务困境的可能性。
2. 资金流量预测资金流量预测是一种通过对企业经营活动、投资活动、筹资活动的预测，来判断企业未来的现金流是否足够，进而预测财务困境的方法。
通过对现金流量表的编制和分析，可以得知企业未来一段时间内的现金收入和支出情况，从而预测财务困境的可能性。
3. 经营环境分析经营环境对企业的财务状况有重要影响。
通过对市场、行业、竞争对手等经营环境的分析，可以判断企业所面临的风险和机遇。
如果经营环境不利，企业可能会面临财务困境的风险。
二、财务困境的应对方法1. 增加资金来源当企业预测到可能会出现财务困境时，应考虑增加资金来源，以支持企业的正常运营。
可以通过增资扩股、债务融资、寻求投资者合作等方式来取得更多的资金。
2. 压缩开支在面临财务困境时，企业可以通过压缩开支来降低财务压力。
可以从企业的各个方面入手，如减少员工人数、调整薪酬结构、精简生产流程等，以降低企业的运营成本。
3. 分析并优化资产负债结构负债结构合理的企业更容易应对财务困境。
因此，在企业预测到可能会出现财务困境时，应该对企业的资产负债结构进行分析，并采取措施优化负债结构，例如剥离不良资产、推动资产证券化等。
4. 寻求技术创新与转型升级面对财务困境，企业应该积极寻求技术创新和转型升级，以提升企业的核心竞争力。
通过引进新技术、研发新产品、开拓新市场等方式，企业可以摆脱困境，实现可持续发展。
财务预测分析模型
财务预测分析模型摘要：财务预测分析模型是指基于公司历史财务数据和行业发展趋势，运用统计学、经济学和财务学等方法，对公司未来的财务状况和经营绩效进行预测和分析的模型。
该模型对于企业决策者来说具有重要意义，可以帮助企业制定合理的经营计划和财务目标，从而提升企业的经营效益和竞争力。
本文将介绍财务预测分析模型的基本原理、常用方法和应用案例，并对其优缺点进行分析和讨论。
一、引言财务预测分析对于企业的经营决策和风险管理具有重要作用。
通过准确预测未来的财务状况，企业可以及时调整经营策略，合理安排资金和资源，降低经营风险，并提高企业的盈利能力和竞争力。
财务预测分析模型在实践中应用广泛，常用于产业投资、项目融资、经营计划编制、财务决策、合并与收购等领域。
不同的预测模型适用于不同的财务指标和预测时间段，企业可以根据自身需求选择合适的模型进行预测和分析。
二、财务预测分析模型的基本原理财务预测分析模型的基本原理是以历史财务数据和行业趋势为基础，通过运用统计学和经济学的方法，建立财务预测模型，对未来的财务状况进行预测。
其中，关键的原理包括：1.历史数据分析：通过对过去几年的财务数据进行分析，了解企业的经营状况和发展趋势，包括销售收入、利润、资产负债等指标的变化情况。
2.行业趋势分析：研究与企业相关的行业发展趋势，包括市场需求、竞争格局、政策环境等因素的变化对企业财务状况的影响。
3.统计建模：运用统计学和经济学的方法，建立财务预测模型，包括时间序列分析、回归分析、灰色预测模型等。
通过对历史数据的拟合和预测，得出未来的财务预测值。
4.灵活调整：预测模型不能完全预测未来的不确定性，因此需要对预测结果进行合理的修正和调整。
三、常用的财务预测分析方法1.时间序列分析：时间序列分析是一种建立财务预测模型的常用方法，通过对历史财务数据的分析，确定其内部的趋势和周期性变动，进而预测未来的财务状况。
2.回归分析：回归分析是一种建立财务预测模型的常用方法，通过对多个变量之间的关系进行建模和分析，确定其对财务指标的影响程度和趋势，进而预测未来的财务状况。
财务风险预警模型
财务风险预警模型
为了促进财务风险防控，提升企业管控效能，企业通常采用财务风险预警模型，以挖掘不良信息，预测企业财务风险。
财务风险预警模型一般包括如下几个方面：
1、财务数据模型：利用企业过去几年的财务数据，通过财务流动性指标、资
产负债率指标等对企业财务状况进行筛选，检测企业销售和扩张的正常性，以及
其负债能力的情况。
2、财务管控模型：检测企业内部控制，比如预算管控、内部审计、合规性管
理等，以及企业的管理结构、内部流程、控制环境等是否强有力。
3、并购风险模型：对于企业也许涉及的并购项目，要深入分析拟并购企业背景、市场形势、商业模式等情况，并将其纳入企业财务风险预警模型，以预测并购带来的财务风险。
4、信用风险模型：采用信用评分卡模型来评估企业的相对信用支付能力，预
测存在可能风险的信用支付机会。
5、法律方面模型：检查现有法律和法规及其实施依据，确保企业符合法规要求，并进行事前分析，以及预测企业在某种条件下可能受到的经济损失。
6、行业风险模型：通过行业趋势、竞争情况等变化，探测行业风险，对行业
寒冬和变革等潜在因素进行分析，判断企业的价值表现，以及企业的发展和成长
可能遭遇的风险。
财务风险预警模型是促进企业财务风险防控及提升管控效能的重要手段，有助于企业更好地分析把握财务风险，及时有效地采取管控措施，以把握企业发展方向。
公司财力困境预测的统计模型
公司财力困境预测的统计模型
1.线性回归模型:通过使用多元线性回归，可以分析公司财力困境预测，并根据该公司历史财力数据和关键因素计算出预测出来的指标。
2.非线性回归模型:通过使用非线性回归，可以根据公司历史财力数据和更复杂的关键因素计算出其预测的指标。
3.决策树模型:决策树模型可以用来分析公司的多个决策因素，根据规则和变量之间的关系，快速筛选出最能预测公司财力困境的结果。
4.神经网络模型:通过构建神经网络模型，根据公司历史财力数据和关键因素，可以预测公司财力困境的结果，具有更高的准确率。
财务危机预测模型的构建(全文)
财务危机预测模型的构建XX：1673-291X（20XX）35-0151-03公司财务状况的好坏对公司整体的运行情况有直接的影响，其经营成败关系到广大投资者、债权人和其他利益相关者的直接利益，所以必须对公司的财务危机进行研究，找出能准确预测到财务危机的有效方法，从而能发现公司是否马上陷入财务危机。
建立财务危机预测模型对上市公司的财务状况进行监控，及时发现上市公司的财务危机信号，不但能使上市公司的经营者在财务出现困难之前及时采取有效措施幸免财务危机的出现，而且能为投资者、债权人和其他利益相关者科学合理地推断上市公司的财务状况提供有效的手段。
一、国内外研究现状对于国外证券市场来说，基于Logistic回归模型研究公司财务危机预测的研究文献比较多。
Mrtin（1977）首次运用Logistic回归模型对银行破产进行了预测；Ohlson（1980）第一个将逻辑回归方法引入财务危机预警领域；随后Hufmn等（1996）运用Logistic回归模型对1977―1991年间违约的171家企业的高收益债券进行了预测研究；Litinen（1999）、Westgrd 和Vn Der Wijst（20XX）以及Mtthiett和Mrcel（20XX）等均运用Logistic回归模型对信用评估进行过研究。
然而对于国内的证券市场来说，由于其进展历史较短，因此基于Logistic 回归模型对公司财务危机预测的研究尚处于起步阶段。
吴世农、卢贤义（20XX）以ZG上市公司为研究对象，选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，通过研究表明：Logistic预测模型的误判率低，财务困境前一年的误判率可以达到6.47％。
二、研究方法概述与模型构建（一）研究方法概述本文主要采纳的是二元logistic回归研究方法。
二元logistic回归是指因变量为二级得分或二级评定的回归分析，对于二分类变量的定性数据可以用0或1两个数值进行表示。
财务预警模型
财务预警模型一、单变量模型单变量模型是指使用单一财务变量对企业财务失败分险进行预测的模型。
主要有威廉·比弗(William Beaver)于1966年提出的单变量预警模型。
他通过对1954～1964年期间的大量失败企业和成功企业比较研究，对14种财务比率进行取舍，最终得出可以有效预测财务失败的比率依次为： 1.债务保障率=现金流量÷债务总额 2.资产负债率=负债总额÷资产总额 3.资产收益率=净收益÷资产总额 4.资产安全率=资产变现率-资产负债率Beaver认为债务保障率能够最好地判定企业的财务状况（误判率最低）；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，所以在实际应用中往往使用一组财务比率，而不是一个比率，这样才能取得良好的预测效果。
二、多变量模型多变量模型是指使用多个变量组成的鉴别函数来预测企业财务失败的模型。
较早使用多变量预测的是美国纽约大学的教授爱德华·阿尔曼(Edwardi.altman)，他是第一个使用鉴别分析（discriminant analysis）研究企业失败预警的人。
他选取了1946～1965年间的33家破产的和正常经营的公司，使用了22个财务比率来分析公司潜在的失败危机。
他利用逐步多元鉴别分析（MDA）逐步粹取5种最具共同预测能力的财务比率，建立起了一个类似回归方程式的鉴别函数——Z计分法模式。
该模型是通过五个变量（五种财务比率）将反映企业偿债能力的指标、获利能力指标和营运能力指标有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。
表达式如下：Z=0.012X1+0.014X2+0.033X3+0.006X4+0.999X5 其中：Z 为判别函数值X1=（营运资金÷资产总额）×100 X2=（留存收益÷资产总额）×100 X3=（息税前利润÷资产总额）×100 X4=（普通股及优先股市场价值总额÷负债账面价值总额）×100 X5=销售收入÷资产总额一般地，Z值越低，企业越有可能发生破产。
财务危机模型
财务危机模型在当今全球化和多元化的商业环境中，企业面临着种种风险和挑战。
其中，财务危机是企业经营中最令人担忧的问题之一。
财务危机往往导致企业资金流动性紧张、债务问题加重、市值下滑以及声誉受损等严重后果。
为了预防和解决财务危机，许多组织和企业采用了财务危机模型，帮助其更好地管理风险和应对挑战。
一、财务危机的定义和影响财务危机是指企业在经营过程中由于财务问题而陷入困境的情况。
包括现金流紧张、债务过高、资产负债不平衡、成本过高等问题。
财务危机对企业和整个经济体系产生了巨大的影响。
首先，财务危机导致企业经营困难，有可能导致企业倒闭。
其次，财务危机会造成就业岗位的减少。
此外，财务危机还会对金融市场产生连锁反应，引发金融风险。
二、财务危机模型的定义和作用财务危机模型是对企业财务状况和风险进行建模和分析的工具。
它可以用来量化企业面临的财务风险并提供预警信号，帮助企业及时采取措施避免或应对财务危机。
财务危机模型可以通过对企业财务数据的分析，建立财务指标体系，进而预测和评估企业的财务状况。
三、财务危机模型的构建财务危机模型的构建需要依赖大量的历史数据和财务指标，同时考虑企业所处的行业特点和市场环境。
一种常用的财务危机模型是Altman Z-Score模型，该模型基于公司的资产负债表和利润表数据，通过计算一系列财务比率指标，将公司划分为安全区、警戒区和危险区。
除此之外，还有一些其他的财务危机模型，如Springate模型和Ohlson模型等。
四、财务危机模型的应用与局限性财务危机模型在企业管理中起到了重要的作用。
它可以帮助企业及时发现并预测财务风险，提高风险应对的能力。
企业可以根据模型的结果制定相应的策略，如减少债务、提高现金流等，以防范财务危机的发生。
然而，财务危机模型并非完美无缺，它存在一定的局限性。
首先，模型的预测结果受到数据质量和数据可靠性的影响。
其次，财务危机模型可能无法准确应对外部环境变化和市场风险。
五、财务危机模型的发展趋势随着技术的不断发展，财务危机模型也在不断创新和改进。
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（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(Financialdistress)又称“财务危机”(Financialcrisis)，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壹种违约行为，所以财务困境又可称为“违约风险”(Defaultrisk)。
事实上，企业陷入财务困境是壹个逐步的过程，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均是由财务情况正常到逐步恶化，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、对于运营者防范财务危机、对于政府管理部门监控上市X公司质量和证券市场风险，均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于最佳的财务指标来预测财务困境发生的概率却壹直存于分歧。
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。
可是，自Z模型(1968)和ZETA模型(1977)发明后，仍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壹个理财学的基本原理：X公司的价值应等于预期的现金流量的净现值。
如果X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X公司最终将破产。
因此，过去和当下的现金流量应能很好地反映X公司的价值和破产概率。
于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。
X公司的价值来自运营的、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X公司和非破产X公司的数据，发当下破产前5年内俩类X公司的运营现金流量均值和现金支付的所得税均值有显著的差异。
显然，这壹结果是符合现实的。
破产X公司和非破产X公司的运营性现金流量会因投资质量和运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。
他发当下有效的资本市场里，股票收益率也如同财务指标壹样能够预测破产，但时间略滞后。
Altman和Brenner(1981)的研究表明，破产X公司的股票于破产前至少1年内于资本市场上表现欠佳。
Clark和Weinstein(1983)发现破产X公司股票于破产前至少3年内存于负的市场收益率。
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X公司股票于破产公告日前后的俩个月时间区段内平均将经历26％的资本损失。
Aharony，Jones和Swary(1980)提出了壹个基于市场收益率方差的破产预测模型。
他们发当下正式的破产公告日之前的4年内，破产X公司的股票的市场收益率方差和壹般X公司存于差异。
于接近破产公告日时，破产X公司的股票的市场收益率方差变大。
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1、单变量预测模型2、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•1）线性判定模型•2）线性概率模型•3）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。
[编辑]上市X公司财务困境预测模型比较研究[1]壹、建模方法1.统计方法采用MDA、Logistic回归、近邻法，以及分类和回归树(CART)四种方法建立统计模型，其中前俩者属于参数法，后俩者属于非参数方法。
MDA和Logistic回归均属于多元统计学方法，基本思路是由壹些已知类别的训练样本，根据判别准则建立判别函数(模型)，用来对新样本进行分类。
这俩种方法的最大优点于于具有明显的解释性，存于的缺陷是过于严格的前提条件。
如俩者均对变量之间多重共线性敏感，且MDA要求数据服从多元正态分布和等协方差。
近邻法根据新样本于特征空间中K个近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无需学习等特点。
但当样本的维数较高时，存于所谓的“维数祸根”——对高维数据，即使样本量很大，其散布于高维空间中仍显得非常稀疏，这使得“近邻”的方法不可靠CART是壹种现代非参数统计方法，它根据壹定的标准，运用二分法，通过建立二元分类树来对新样本进行预测。
CART模型宜于理解，能处理缺失数据，且且对噪声有壹定的鲁棒性。
它的缺点是，作为壹种前向选择方法，当它引入新的分类规则时且没有考虑前面的分类方法，因而有可能同壹个分类变量会重复出现但判别点发生变化。
2.神经网络方法神经网络是由大量的简单处理单元相互联结组成的复杂网络系统。
作为非参数的分类方法，它克服了选择模型函数形式的困难，同时对样本及变量的分布特征没有限制。
采用于财务困境预测研究中应用最广的三种神经网络：反向传播网络(BPNN)、概率神经网络(PNN)和学习矢量量化网络(LVQ)来建立模型。
BPNN是应用最广泛的壹种神经网络。
于建立财务困境预测模型时，壹般选三层BPNN：输入层由代表财务比率的节点构成；隐层节点个数由经验试错法确定；输出层仅有壹个节点，该节点输出值大于预设阈值时为壹类，小于预设阈值时为另壹类。
PNN主要是用估计各个类别核密度的方法完成样本分类。
当用于财务困境预测时，PNN通常取三层：输入层节点数等于建模所用财务比率个数；中间层节点数等于训练集样本个数；输出层节点数等于样本类别数。
和BPNN相比，PNN 的优势于于要估计的参数少，训练时间短，而且能够对模型生成的结果做出概率上的解释。
LVQ是于自组织映射神经网络基础上改进的壹种有导师监督分类器，它允许对输入样本按照所属的类别进行指定。
用于财务困境预测的LVQ由三层节点组成。
输入层节点数等于建模所用的财务比率个数，输出层节点数对应于输入样本的类别个数。
和前俩种神经网络不同的是，LVQ竞争层的每个节点只和输出层的壹个节点相连接，即被指定属于这个输出层节点所对应的类别。
也就是说，竞争层将输入矢量分成不同子类，输出层负责将竞争隐层的子类转换为使用者定义的类别。
神经网络具有壹些统计方法无法比拟的优点，如：对数据分布的要求不严格；非线性的函数映射方式；高鲁棒性和自适应性等。
然而，由于神经网络缺乏统壹的数学理论，于如何确定网络结构、如何提高模型的解释性、过学习和局部极小点等问题上仍未有实质突破，且且实际效果也不太稳定。
3.交叉验证所谓m重交叉验证，就是将样本总数为n的样本集随机地分成m个不相交的组，每组有nlm个样本。
用(m-1)个组的样本训练分类器，且用剩余的1个组的样本作为测试集测试分类器，求得壹测试误差。
重复这壹过程，直到m个组中的每壹组均成为过壹次测试集为止。
将m个组所对应溅试误差的平均值作为分类器于整个样本集上的测试误差。
交叉验证能减少估计偏差，从而更客观地评价模型。
二、样本和变量选择1.样本选择我国沪深股市1998～2002五年间258家X公司选作建模样本，其。
申STX公司和配对的非STX公司各129家，将2003,2004俩年内被ST的106家X公司和246家非STX公司作为独立的预测集，所有610家X公司假设是于t年被ST 或未被ST。
样本选择标准如下：1)从1998～2002五年间所有的151家sTX公司中剔除因“其它情况异常”而被ST的X公司22家，保留因“财务情况异常”(“连续俩年亏损”或“每股净资产低于股票面值”)而被ST的129家X公司作为财务困境X公司；根据同行业和总资产规模相当标准，从同壹财务年度选出129家配对的非STX公司；2)于构造预测集时，为了评价模型实际预测效果，将2003-2004俩年内所有STX 公司全部选人预测集，没有进行任何剔除；于选择非ST样本时，同样为了评价模型实际预测效果，没有根据配对原则来选，只是随机地选取了这俩年内246家非STX公司；2.比率选择由于缺乏具体的经济理论指导，而X公司被ST的本质原因又不尽相同，所以很难用简单的几个财务比率对财务困境进行充分描述。
研究者选用的财务比率有所差异，通常选择尽可能多的财务比率，这些不同的财务比率反映着企业不同的财务侧面，如盈利能力、偿债能力、营运能力和现金能力等方面。
从研究结果来见，得出的预测财务困境最有效的财务比率也不尽相同心。
财务比率共有41个(见下表)，反映了企业财务情况的各个方面，以便从中找出统计检验显著性强的比率进行建模三、模型选择为了消除财务比率量纲和数量级差异的影响，首先对原始数据进行标准化，即变换为均值为0和标准差为1的新数据。
然后进行STX公司和非STX公司财务比率差异的单变量检验。
根据检验结果，首先选出俩类X公司间具有显著差异(P<0.05)的比率：被ST前的(t-2)财政年度包括X3−X9,X11,X15,X17−X26,X19,X31,X37,X40,X41；被ST前的(t-3)财政年度包括X5−X8,X14,X15,X17,X18,X20,X22−X26,X28,X29,X37−X411.统计模型MDA和Logistic回归模型预测变量集对于MDA和longistic回归，首先采用10重交叉验证+和逐步回归选择变量方法对上述初选的比率集进行再次筛选，如果某壹财务比率于10次结果中出现了4次之上。
则被选人。
然后经过多重共线性检验剔除冗余变量，最终选出的预测变量如表2对于近邻法，仍采用上述财务比率集{X_6,X_17,X_23,X_24,X_25}和{X_7,X_20,X_28,X_38,X_41}作为(t-2)和(t-3)年模型的预测变量集。