企业财务预警模型的比较研究
国内外企业财务预警模型比较研究
【 键 词 】 财务危机 ； 警模 型； 关 预 比较研 究 【 中图分类号 】 ２５ Ｆ ７ 【 文献标识码 】 【 Ａ 文章编号 】 ０４ ２６ （０７０ —１６０ １０ —７８２０ ）９０３—３
一
、
财务预 警 的基 本 含义
所谓企业 财务 预警是企业预警 的一 部分 ， 是指为 了防止企 业财务 系统运 行偏 离预期 目标而建立的报警系统 。 财务预警 不 仅仅只是针对 财务危机 的预警 或者说是 只有 当企业财 务将要 发生危机 的时候才 进行 的预警 ， 而是只要企业 财务系统运行偏 离预期 的 目标 就要报 警。
其 中 ： ＝营 运资 本 ／ 产 总额 ， ｘｌ 资 Ｘ ＝留存 收益 ／ 资产 总 额 ， ３ 税前收益 ／ 产总额 ， ４ Ｘ ＝息 资 ｘ ＝权益市价 ／ 务总额 的账 债 面价值 ， ｘ ＝销售收入 ／ 资产 总额 。由于 １ ６ 的模型在选 择 ９ ８年 变量 时用了市场价值 ， 没有 股票市价 的非上 市公司而言并 不 对 适用 ， ｈ ｎ在 １７ Ａ ｍａ ９ ７年对 ｚ值 判定模型进行 了修正 ， Ｚ ｔ模 即 ｅ ａ 型， 其公式如下 ：
的来源 、 测变量的选择 、 预 计量 方法的选 择等 四个影响财务预警模 型建 立的重要方面 ， 比较 了国 内外学者在建 立财务预警 模型上 的异 同和各 自的优缺 点 ， 并对这 四个方面分别 为我 国学者 的研究提 出 了建 立两 阶段预 警模 型、 选择 更具有 同质性 的样本 、 结合现 金流量指标和非财务指标 、 量和定性方法 的结合 等 四条 改进 建议 。 定
的计 量 方法 的 不 同 ，分 为 线性 判 定模 型 、线性 概 率模 型和 Ｌｇｓｃ回归模型 。 ｏｉｉ ｔ 这些模型 主要采用 判别 分析和逻辑 回归的方 法， 而尤 以多元线性判定 方法 最为普遍 。
我国上市公司财务风险预警模型的比较与选择
（ 样本 公 司的选 取和数据来源 二）
本 次 研 究 主 要 针 对 工 程 机 械 上 市
公 司 ． 取 的样 本公 司分 别 为 ： 工 、 选 柳
三 一 重 工 、 工 股 份 、 Ｔ 集 团 、 联 厦 徐 中
股 东 权 益 的 市 场 价 值／ 末 总 负 债 ： 期
Ｘ４ ０ ４ ６１ ０ １ ７ 。 ＋ ．９ Ｘ 一 ．７ ４
模 型 以 ０ｏ ７ ．２ ４为 临 界 点 。 某 一 特 定 若 的 Ｆ分 数 低 于 ００ ７ 则 将 被 预 测 为 ．２４． 破 产 公 司 ： 反 之 ． 若 Ｆ 分 数 高 于 ０ ２ ４ 则 公 司 将 被 预 测 为 可 以 继 续 ． ７， ０ 生存 的公 司 、
由 Ｚ分 数 模 型 计 算 结 果 表 明 ， 样
本 所 选 取 的 ５家 上 市 公 司 中 ， 续 三 连
的 比 例 ， 可 以 衡 量 企 业 全 部 资 产 的 它 流 动 性 水 平 ； 映 企 业 总 资 产 中 留 Ｘ 反
存 收 益 的 数 额 ： 企 业 财 务 失 败 最 Ｘ 是 有 利 的 依 据 之 一 ； 映 企 业 的 财 务 Ｘ反 结 构 ： 映 企 业 运 用 资 产 以 产 生 销 Ｘ 反 售 收 入 的 能 力 。若 Ｚ ．９ 表 明 企 业 ≥２９ ， 的 财 务 状 『 良好 ， 生 破 产 的 可 能 性 兕 发
财务预警实证研究比较分析
进人 ２ 世纪 以来 ，财务 预警实证研究 越来越受 呈逐年上升的趋势 ，这说明财务预警实证研究正在我 １ 到重视 ，成为理论界和实务届的研究热点。本文试图 国的财务理论界传播开来 ，并呈现迅速发展的趋势 。 三、样本文献具体 比较分析 对 ２０ ０ ２年以来 的有关财务预警实证研究 的学术性论 （ 一）研究对象分析 文进行初步统计与评析。 本文对所选样本文 献 中的研究对象进行了分析 ， 研究背景 本文以 ２０ ０２年以来在 ＜ 会计研究＞ 中国管理 分析结果如表 ２所示 ： 、＜
一
从上述表格可以看 出，我国财务预警 的实证研究
收稿 日期 ：２ ０ ０ ０ ６— ８—３ ０
作者简介 ：徐鹿 （９ ４一） １７ ，女 ，哈 尔滨商业大学会计学院副教授 ，博 士研 究生，管理学博 士，中国人 民大
学博士后 。研究方向：财务预警、业绩评价。
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中少数论 文同时运用两种或多种研 究方法。
１ ．一元判别 回归分析 法。一元 判别分析 法是将 某一项财务指标作为判别标 准来判 断企业是否处 于财 务困境状态的一种预测模型。从表中可以看 出，一元 判别分析法应用较少 ，主要是因为其缺点在于虽然财 务 比率是综合性较高的判别 指标 ，但是仅用一个财务 指标不可能充分反映所有的财务特征。 ２ 多元线性判别 分析法。此方法 的基本 原理在 ． 于通过统计技术筛选 出那些在两组间差别尽可能大 ， 而在两组内部的离散度最小的变量 ，从而将多个标志 变量在最小信息损失下转换为分类变量 ，获得能够有 效提高预测精度的多元线性判别方程。从表中可以看 出，多元线性判别法的应用 占了大部分 。多元线性判 别方法的又可细分为 ：贝叶斯判别 、典型判别 、主成 分分析法 、距离判别法。多元线性判别法虽然避免了 元线性判别法的缺点但会受到统计假设的约束。 ３ ．多元逻辑 回归判别法 。多元逻辑 回归判别法 是用来分析选用的非配对样本在财务失败概率 区间上
财务风险预警模型研究
财务风险预警模型研究一、引言在当前的市场经济环境中，企业面临着各种各样的风险，而其中财务风险是比较普遍的一种风险。
为了避免由于财务风险而导致企业的倒闭和破产，企业需要建立一套有效的财务风险预警模型。
这种模型可以通过各种财务指标和其他的特定因素来判断企业是否面临财务风险，并及时出发预警措施以避免风险的发生。
二、财务风险的概念与类型财务风险是指企业在经营活动中，由于各种原因导致其在未来某一时间无法履行债务或支付负债，从而使得企业的经营和发展面临较大压力。
财务风险通常可以分为两种类型，一种是流动性风险，另一种则是偿债能力风险。
流动性风险是指企业在短期内无法满足其出借人或供货商的资金需求，而偿债能力风险则是指企业在长期内无法清偿其债务并面临着财务困境。
三、财务风险预警模型的建立财务风险预警模型的建立可以基于各种数据和指标，其中常用的有资产负债率、流动比率、速动比率、利润率等等。
通过这些财务指标和其他的特定因素的模型，可以得出企业的财务风险状态，从而在最早的时候预警。
财务风险预警模型的建立是一个综合性的过程，需要研究者综合考虑各种因素，并设置合理的预警阈值，才能有效的帮助企业避免财务风险。
四、财务风险预警模型的应用财务风险预警模型的应用范围很广，可以应用在各种企业和行业中。
其中，银行、保险、证券等金融行业是比较典型的应用场景。
这些行业在业务上需要与很多企业息息相关，如果其中有企业出现财务风险，很容易导致整个行业的风险爆发。
因此，这些行业需要建立完善的财务风险预警模型，以便及时预警并采取措施。
五、财务风险预警模型的发展趋势随着大数据和人工智能的逐渐普及，财务风险预警模型也面临着新的发展机遇。
目前，一些企业开始尝试基于人工智能技术构建财务风险预警模型，以更加全面的考虑企业的财务状况和市场环境。
未来，财务风险预警模型的智能化应用将成为一个重要发展趋势，有望为企业提供更加精准、实用的风险预测预警方案。
六、结语财务风险预警模型的建立对于企业的经营和发展至关重要，是防范财务风险的一种有效措施。
企业财务危机预警模型应用的比较研究
２１年第４ 总第 １２ ００ 期（ ３ 期）
企 业财 务 危机 预警模 型 应 用的比较研 究
颉茂 华
（ 内蒙 古 大 学 经 济 管 理 学 院 ， 和 浩特 ０ ０ ２ ） 呼 １０ １
摘
要： 企业建立财务危机预警 系统 的关键是选择合适的预警模型。 进行企 业财务危机预警应 坚持远期监测与近期
一
尚不 明朗。 本文主要介绍 目前在 中国实际预警工作 中常用 的
几种财务预警模型。 （ ） 一 单变量模型法 财务预警模 型是指借助企业 财务指标 和非财 务指标体 系 ， 识别企业财务 状况的判别模 型 。 来 人们最早采用 的预警 模 型是单变量模型 。 单变量模型也 叫一元 判定 模型 ， 是将某
一
研究始终是 国际财务 、 会计和证券投 资领域中经久不衰的
课 题 。 外 证 券 市 场 经 历 了 上 百 年 的 发 展 ， 务 预 警 实证 研 国 财
究在利益相关者对财务危机预测信 息需求 的推动下 ， 不断创
新 和 扩 展 ， 成 了较 为 成 熟 的理 论 和 方 法 ， 在 实 践 中 取 得 形 并
的关 键问题 ， 就是选择合适 的预警模 型。 文对 目前 已有 的 本 企业 财务危机预警模 型 ， 括单变量模 型预警法 、 包 多变量 模
型预警法等方法进行应用对 比与实证分析 ， 根据 实证 分析的 结果分析 了每种模型 的利与弊 ， 对在我 国 目前条件下 如何 综 合使用这些模 型提 出了建设性的意见 。
加入其他 变量 ， 对其进行 必要 的整合 ， 或与企业的实际情 况相 结合 ， 运用财务报 表分析法查找企业发生危机 的原 因， 以便有针对性 地采取有效措施 ， 将危机化解在 萌芽阶段。
大数据时代的企业财务风险预警研究
大数据时代的企业财务风险预警研究随着大数据时代的到来，企业的财务风险管理也面临了诸多改变和挑战。
企业要面对的财务风险涉及到经济环境、政策法规、市场竞争、内部管理等多方面问题，如果有效预警和管理，就能避免或减轻损失。
因此，企业财务风险预警成为了一个重要的课题。
本文旨在探讨在大数据时代企业财务风险预警的研究现状、技术应用和风险管理策略等方面的问题。
一、研究现状当前，企业财务风险预警主要采用的方法包括基于金融比率的预警模型、基于财务指标的预警模型、基于统计模型的预警模型、基于人工智能的预警模型等。
其中基于人工智能的预警模型是未来发展方向之一。
基于金融比率的预警模型是一般情况下用的比较多的方法。
该模型主要是利用财务比率，从企业的财务状况、经营能力、经济收益等方面进行预警。
但是，该模型存在数据单一性，不能全面反映企业的经营状况和风险状况的问题。
基于财务指标的预警模型评价企业的财务状况的多样性增加了，但这种模型的主要缺点是需要较多的数据分析作为输入，这需要大量的信息，而且对数据分析的技术要求也较高。
基于统计模型的预警模型是通过对历史数据的分析来预测企业未来的发展趋势，这种方法可以使企业在财务风险出现前进行预警。
这种方法优点是拥有了大量的数据分析功能，可以提供更多的判断与预测信息，同时也因此更加准确。
基于人工智能的预警模型中涵盖了大量的多层次、多维度的数据，包括大量的非财务数据来源，并且利用了算法、数据挖掘、机器学习等技术手段，在处理和分析企业财务风险方面具有独特的优势和可替代性。
这将是未来企业财务风险预警的发展方向之一。
二、技术应用在大数据时代，企业财务风险预警可以应用大数据的技术手段，充分利用多维度、多渠道、多来源的数据信息，从而更准确地评估企业的财务风险。
首先，可以利用数据挖掘的技术手段，发现可能存在的财务风险。
数据挖掘的技术在识别出存在的财务风险方面远比人工分析有效。
通过对超大规模的非结构化数据的挖掘，可以得到更多的数据特征和模式，在企业财务风险预警的过程中具有非常重要的作用。
企业财务风险预警模型的比较研究的开题报告
企业财务风险预警模型的比较研究的开题报告一、选题背景及意义企业财务风险预警是指通过对企业财务状况进行分析评估，及时发现可能潜在的财务风险，预先采取有效的措施以降低风险，保护企业财产安全和经济利益的一种预防性管理方式。
财务风险预警对企业的经营管理及风险防范具有重要的意义。
目前，企业财务风险预警模型已成为预警分析的重要工具和手段，针对不同类型和规模的企业，各种类型的财务预警模型应运而生。
但不同的财务预警模型在实际应用过程中的效果存在差异，因此需要对各种财务预警模型进行比较研究，为企业财务风险预警提供更加可靠有效的决策支持。
二、研究目的本研究旨在通过对多种企业财务风险预警模型的比较研究，找出不同财务预警模型在不同企业类型和风险情况下的适用性和优劣势，为企业的财务风险预警提供更加科学、准确和实用的依据和支持。
三、研究内容和方法1、研究内容（1）企业财务风险预警的理论基础及应用现状。
（2）企业财务风险预警模型的分类及特点。
（3）多种企业财务风险预警模型的比较分析，包括灰色关联模型、神经网络模型、Logistic回归模型等。
（4）选择合适的模型并对模型进行实证研究，并提出相应的建议和改进措施。
2、研究方法（1）文献资料法：综合搜集相关的理论研究和实证分析的文献资料，对企业财务风险预警模型的分类及特点进行综述。
（2）案例分析法：选取具有代表性的企业作为案例，对不同财务预警模型进行实证分析和比较研究，找出适用性和优缺点，并提出相应建议。
（3）数理统计法：采用数据采集、指标筛选、实证分析等方法，对多种企业财务风险预警模型进行定量的比较分析，并利用SPSS等统计工具对数据进行分析和处理。
四、预期研究成果（1）对企业财务风险预警模型进行全面综述，分析各种模型的特点和优缺点。
（2）通过对多种财务预警模型的比较研究，找出不同模型在不同企业类型和风险情况下的适用性和优劣势，并提出相应的建议和改进措施。
（3）顺利完成本研究的毕业论文撰写，并能够发表一定数量和质量的学术论文，掌握相关研究方法和技能。
企业财务预警研究综述
企业财务预警研究综述财务预警方法是指借助企业财务指标和非财务指标体系来判别企业财务状况。
在国外的研究中，它通常包括一元判定模型、多元判定模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、人工网络模型等类型，而以前3种类型为主。
国内关于上市公司财务预警方法的研究主要是借鉴国外的模型，总体上分为单模型研究方法和多模型比较研究方法，存在着方法单一、理论框架不完善、模型适用条件不准确三个方面的主要缺陷，亟待在分行业研究和企业自身预警两个方面取得突破。
标签：财务预警；财务指标；模型；研究1 国外关于财务预警方法的研究关于公司财务预警的研究在国外历史悠久。
总体而言，运用于财务预警的方法可分为统计类和非统计类两大类，详细的财务预警方法分类如图1所示。
图11.1 一元判别法最早的财务预警研究是Fitzpatrick的单变量破产预测研究。
其后，美国学者Beaver提出了较为成熟的单一变量模型，又称一元判别模型。
一元判别方法简单易行，然而此后就很少出现专门的单变量研究。
1.2 多元线性判别1968年，Ahman首次使用了多元判定分析预测财务困境。
他对1946-1965年间对提出破产申请的33家公司和33家非破产公司进行了研究，运用多元判别模型建立了z模型此后，多变量分析方法被广泛采用，成为一种主流方法。
1.3 多元逻辑回归模型进入20世纪80年代，研究者开始使用逻辑回归模型来估计企业进入困境的概率，以概率高低来判定企业未来进入困境的可能性。
为克服线性模型的局限，研究人员引进了逻辑和概率比回归方法。
1980年Ohlson用多元逻辑回归方法分析了1970-1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本，发现利用公司规模、当前的变现能力进行财务危机的预测准确率达到96.12％。
1.4 递归划分算法(递归分割法RPA)1985年，Frydman等提供了一种新分类方法——递归划分算法。
递归划分算法兼具多变量模型的信息容量大和单变量模型简洁的优点，同时，由于这种方法属于非参数研究方法，从而避免了参数类研究方法的诸多缺陷。
上市公司财务危机预警模型实证对比分析——基于引入非财务指标的视角
ｐ ｉ ＝
一
（ ａ ＋ ＹＢ ｉ ｘ ｉ ）
（ ¨∑Ｂ ｉ ｘ ｉ
１ ＋ ｅ
（ 三） 非财务指标
根据信 息的重要性原 则 ， 本 文初 步选择股
权结构 、 管 理结构 、 重大事项 、 人力 资本 和其 他指标 ５个方面的 １ ２
个非财务指标 ， 如表 １ 所示 。
表 １ 类 别 指 标 名称 非 财 务 指标 量化 过 程
Ｉ ｎ （ ｝） ＝ 仅 ＋ Ｂ ｉ Ｘ ｌ
ｌ ＋ｅ
收账 款周转率 Ｘ 、 流动资产 周转率 ｘ ｑ 、 固定资产周 转率 ｘ 总资 产周转率 Ｘ 盈 利能力包括 ：销售净利率 ｘ 主营业务毛利率
一
。
（ ＋ 羔 ｉ ）
１ － ｐ ＿ ＿ １ 一 —． 一 ＝— —
ｘ 主 营业 务净利率 ｘ 、 成本费用利 润率 ｘ 。 、 净 资产收益率 Ｘ 、 总资产 收益率 ｘ 获现能力包 括 ：经营活动 现金流人流 出 比率 ｘ 。 、经 营活动现金净流量增长 率 ｘ 。 、每股经营活动净 现金 流量
Ｘ ； 发展能力包括 ： 主营业务 收入增长率 Ｘ ： 、 营业利润增长率 ｘ 净资产增长率 ｘ 总资产增长率 ｘ 。
（ ∑Ｂ ）
１ ＋ｅ
ｔ 肿∑Ｂ ）
ｌ ＋ｅ
其 中第 ｉ 个观测量 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ事件发生 的概率 为 Ｐ ｉ ， 而 １ 一 Ｐ ｉ 代表在第 ｉ 个观测量 中事件不发生的概率 ， 两部分都是 由 自变量 Ｘ ｉ 构成 的非
财务危机预警模型的比较分析
Ａｔ ａ ｌ ｎ分别选取 了 ３ ｍ ３家失败企 业和 ３ ３家成 功企业 的 ２ 个财务数 据 ，使用软件逐步淘汰区分能力差 的财务数 据， ２ 最后保 留了 ５个财务 比率 ： ｌ Ｘ＝营运 资本 ／ 资产 ， ： Ｘ＝留存收 益／ 资产 ， 息税前利润 ／ Ｘ 资产 ， ４ Ｘ－权益的市场价值 ， 负债 的市价 ， ｘ＝销售额 ／ 资产 。其 ｚ值模型为 ： ＝ ．Ｘ＋ ． ２ Ｚ Ｉ２ 。１４ ＋ ｘ ３ ｘ＋ ．ｘ＋ ．９Ｘ 。Ｚ值越低 ， ． ，０ ０ ９ ３ ６ ９ 企业发生财务危机的概率越 高， ＺＩ 当 ＜． ， ８时 企业很有可能陷入财务危机 ； １ ＜ ＜ ． ５ 当 ． Ｚ ２６ ８ ７ 时， 企业 财务风 险较大 ， 个区域 也被称 为“ 这 灰色 区域 ” 当 ；
＋ ｎ 其 中 ， Ｖ ， Ｖ 是 权 数 ， 。 …ｘ 是 各 种 财 务 比 ＶＸ ， Ｖ ， ：… Ｘ， ， Ｘ
判别分析是对研究 对象所属类别进行 判别的一种统计
分析方法 。 进行判别分析的必要条件是已知观测对象的分类 和若 干表 明预测对象特征 的变量值 ， 然后从 中筛选 出能提供
摘
要 ： 务 危 机预 警模 型 可 以分 为判 别 分 析 模 型 、ｏ ｉ模 型 和人 工神 经 网络 模 型 三 大 类 已有的模 型都存在一 财 Ｌｇｔ
，
定 的局 限和 可 以进 一 步 研 究 的 方 向 。 关 键词 ： 务危 机 ； 警 模 型 ； 务 风 险 ；ｏｉ模 型 财 预 财 Ｌｇｔ
模 型 。本 文 对 几 种 主 要 的 财 务危 机 预 警 模 型 进 行 比较 分 析 ，
多元判 别模型是指通 过统计技术筛选 出那 些在两组 间
差 别 尽 可 能 大 但 在 两 组 内 部 的 离散 度 最 小 的变 量 ， 样 多 个 这
5种企业财务危机预警模型的比较
5种企业财务危机预警模型的比较2011-10-12 10:50:53 清华大学领导力培训大家论坛随着我国市场经济体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。
构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。
近年来，除了沿用传统的经验判别与定性分析方法外。
企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。
财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。
其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。
本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。
一、单变量预警模型单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。
Beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以企业财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。
随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。
并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。
得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。
其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。
“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。
因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的，这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。
企业财务预警模型的分析与比较
这一指标反映流动性和规模 的特点。流动资本越多，说明不能偿债 的风险越小，可反映 短期偿债能力 。 这一指标衡量企业积累的利润，反映企业的经营年限。
Ｘ 期末总末总 ２塑苤墨 ± 主 苤星 ￡
Ｘ 息税前利润 ３ 期末总资产
这—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。 比 该 率越高， 表明企业的资产利用效果越好，经营管理 水平越高。 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。
Ｚ Ｉ Ｘ】 １ Ｘ ＋ ． ｓ Ｏ ） ＋ ． ５ ＝ ． ＋ ． ２ ３３ ＋ ． （ １ Ｘ ２ ４ Ｘ ６ ４ Ｏ
ｍ ｎ在１６年就对美国破产和非破产生产企业进行观察， ａ ） ９８ 采用 了２个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的５ ２ 变量ｚ ｓｏ —ｃｒ ｅ
Ｘ 塑苤煎 苤 ＝ １ 塑苤煎
一
转率等。在跟踪考量时， 当这些财务 比率达到经营者设立的警 戒线时， 就需特别注意防范财务危机。
（ ） 二 五变 量Ｚ ｃｒ模 型 —Ｓ ｏｅ
、
财 务预警 系统分 类
财务预警从方法上可以分为统计类和非统计类两大类预
测方法 。
纽 约大学 斯特恩商 学 院教 授爱德华 ・ 特曼 （ｄ ａ ｈ 阿 ＥｗｒＡ — ｄ
关键词 ： 财务预 警 ； 警模 型 ； 财务 管理 预 企业 中图分 类号 ：２ １ Ｆ ５ 文献标识 码 ： Ａ 文章编号 ：０９２７ （Ｏ９ １—０ ５０ １０— ３４２０ ）３０８— ２
两种财务危机预警模型比较及预测分析——以通信及相关设备制造业为例
１ ． ８ １ ＜ Ｚ＜ ２ ． ６ ７ ５
困境 的可 能 性 小 （ 生存 ） 企 业 财务 及 经 营 不稳 定 ，称 为 ” 灰 色地
通信及 相关设备制造业的数据进行整理 、 计算后 ， 得 出模型各参数
值及评价值 ， 表４ 只列 出了２ ０ ０ ８ ～２ ０ １ ０ 年ｓ Ｔ 公司 、 结 果显示为破产 边缘 （ 危险 ） 的公司 以及需要警惕 的公 司 ， 其他 为模 型预测运行 良 好 的公司 。 从 表４ 可 以看 出， ２ ０ ０ ８ 年预测为财务危险 的ｓ Ｔ 公司 比例 较高 ， ２ ０ ０ ９ 年 和２ ０ １ ０ 年 预测 为财务危险和警惕 的非ｓ Ｔ 公司 ｔ Ｅ ２ ｏ ｏ ８
年减少。
三、 两种 模 型 比较 及预 测 分 析
Ｚ
Ｚ＜ １ ８ １
带” （ 需警惕） 企 业 正 处 于危 险 （ 财 务 困境 ） 公司
（ 二） Ｆ 分数模型
Ｆ 分数模 型是 周首华 、 王平和杨济 华（ １ ９ ９ ６ ）
在Ａ ｈ ｍａ ｎ 研究 的基础上 ， 考虑 了现金流量对企业破产 的影 响 ， 对ｚ 记分模 型进行改造而建立的。 模型如下 ：
Ｘ】 Ｘ２ Ｘ Ｘ Ｘ５
净 营运 资 本 ／总 资 产 资 产 流动 性 与 规 模 特 征 保 留收 益 ／总 资 产 累计 盈 利 状 况 Ｅ Ｂ Ｉ Ｔ／总 资 产 资 产 的获 利 能 力 普 通 股 和 优 先 股 市 市 场价 值 和 偿 债 能 力 价 ／负债 的 账 面 价值 销 售 收 入 ／资 产 总 额 资产 的利 用效 果
Ｆ＝ －０． １ ７７ ４＋１ ． １ ０ ９１ Ｘ１ ＋０． １ ０ ７４ Ｘ２ ＋１ ． ９ ２７１ Ｘ３ ＋ Ｏ． ０３ ０２ Ｘ标 指标 计 算
上市公司财务预警模型的对比研究——以A公司为例
、
财务失败 与财务预警
西方 国家在财务预警这方面作得 比较早 ，而且方法也 比较 成熟 。美 国的比弗（ ｅｖｒ ９ ６ 是最早运用 统计 方法研究公 Ｂ ａｅ，１６ ）
司失 败 问题 的 学 者 ，他 在 １６ ９ ６年 发 现 有 三个 指 标 对 预 测 财 务
的作用 ，以期帮助经营者改善经营策略 ，提高管理质量 ，减 少 或避免财务失败和财务危机的出现。 本 文 旨在运 用成 熟 的财 务预警 模 型 ，根 据现有 的公 开数
据 ，对 Ａ公 司 的财 务 状 况 进 行 定 量 分 析 ，来 检 验 该 公 司 的 运
二 、国内外有关上市公司财务预警模型简介
容 ，如 果 处 理 不 当 ，很 可 能 导 致 企 业 的 破 产 。 因 此 ，迫 切 需 要
业 在经 营管理活 动中潜在 的经 营风 险和财务风险 ，并在危机发 生之前 向企业经 营者 贫出警告 ，督促企业管理 当局采取有效措 施 ，避免潜在 的风险变成实 际的损失 。
建立一个能预先发生危机警报的财务分析系统 ，以起到警报器
财 务 预 警 模 型 的 分类 很 多 ， 主要 有 国 内模 型 和 国 外 模 型 ；
营质量 ，并预测其出现危机的可能性 ，为利益相关人提供进 一
步决策依据。
一
单变量模 型和多变量模 型。但 随着社会 的发展 ，单变量模 型所
反 映的信息越来越不能满足人们 的需求 ，于是多变量模 型成为
维普资讯
上市 公 司财 务预 警模 型 的对 比研 究
以 Ａ 公 司 为 例
刘 毅满
（ 郎 坝 水 力发 电公 司 ，陕 西 宁强 ７ ４ ０ ） 二 ２ ４ ０
企业财务危机预警模型研究综述
更 好 的 准 确 性 和 容 错 性 。 Ｃ ａ ，ａｔ（９ ３，ｒ ｐ 和 ｕｂｎ ｏｔ Ｆ ｎ １９ ）Ｔｉ ｉ ｓ ｐ ｒａ ， Ｋ ｖｎＫａ ｎ ａ ｅｉ， ｒ ＹａＴ ｎ和 Ｍｄｄ Ｙ ｉｎ （９２ 采 用 了神 经 网络 分 ｏ ｙ Ｋ ａｇ １９ ）
、
国 外现 有 财 务 危机 预 警 模 型研 究
业无力支付 到期债务或费用的一种经济现象 ， 包括从资金管理 标中选取 了总资产净利率等 ８ 个变量从 ５ ０ ７ ０多家美联储成员 技术性失败 到破产 以及处于两 者之 间的各种情况。另外 ， 在国 银行中界定出 ５ ８家困境银行。１８ ９４年， ｍｉｅ ｋ 使用概率单 Ｚ ｗｓｉ Ｊ 内的实证研究中， 很多研 究者将财务危机公司定义为 Ｓ Ｔ公司。 位回归分析方法建立了 Ｐｏ ｉ模 型， １７ ￣１７ 年 间 ７ ｒｂｔ 对 ９２ ９８ ６家 例如， 陈静 （９ ９ ， １９ ） 吴士农、 卢贤义 （０ １等。 ２ ０） 的影响， 使经营循环和财 务循环无法正常持 续进行或 陷于停滞 破产企业和 ３ ８ 家正常企业进行分析 ，发现ห้องสมุดไป่ตู้变量 Ｐｏ ｉ模 ８０ ｒｂｔ
２ Ｏ世 纪 ６ 代 前 单 变 量 分 析 方 法 较 为 普遍 ， ｎ ｋｒ ０年 Ｗｉａｏ 和 这几种方法进行不 同的组合 ， 建立了二种混合模式 ， 再用这些 结 混 Ｓ ｔ（９ ２， ｈｒｌ ｒ ｉ（９２等 人 都 进 行 过 相 关 的 研 究 。 方 法 进 行 实 证 分 析 ， 果 表 明 在 同等 条 件 下 ， 合 模 式 优 于 单 ｍｉ １ ３）Ｃ ａｅ ｓ ｗｎ １４ ） ｈ ｅ Ｍｅ
失败、 企业失败、 法定破产 ， 包含 了从 出现财务问题 的愿 因到宣 股 很难 满 足 。而 回归 分 析方 法 恰 恰 克 服 了这 一 局 限性 。 布破产 的整个过程 。 谷祺与刘淑莲 （９ ９ 将财务危机定义 为企 １９ ）
分行业的企业财务危机预警模型比较研究
大大提高了信用风险判别 的有效性、 准确性 和一致
性， 同时也 明显 降低 了判别 成本 。
国际上 ， ｉ ｐ ｔｉ Ｆｔ ａ ｃ ｚ ｒ ｋ最 早 认 为 企 业 的财 务 比 率
能够对企业未来财务状况进行预测分析… 。Ｂ ａｅ 市 公 司进行 分行业 的企 业财务 预警模 型 研究 尚属空 １ ｅｖｒ 首先 运用统 计方 法 建立 了单 变 量 财务 预警 模 型 ［ 白。 同时 ， ２。 ２ ］ 对基 于 同一 样 本 数 据 的 预警 模 型结 果 进
企 业财 务危 机 预警 模 型 ， 大致 经 历 了从 建 立 单 变量 模 型 到 多 变 量 模 型 ， 元 判 别 模 型 到 Ｌ ｇｓｉ 多 ｏｉ ｃ ｔ 模型 等其他参 数 模 型 ， 统 计 的参 数 模 型 到非 参 数 从 模型 ， 从单 一模 型到综 合 系统 的过程 。技术 的进 步 ， 改变 了 以往 单纯 依 赖 专 家 进行 危 机识 别 的局 限 性 ，
Ａｌ ｎ利用 多元判 别分 析法 建 立 了著 名 的 、 变 量 ｔ ｍａ 多 行 对 比分析验 证 在公 开 资料上 也不 多见 。
预警 模 型——ｚ模 型， 后 进 行 了修 正 ， 出 了 随 提 ｚ ＴＡ 型Ｌ 。Ｏｈｓｎ首 先 运 用 Ｌ ｇｓｉ Ｅ 模 ３ ］ ｌ ｏ ｏｉ ｃ回归模 型 ｔ
究 ［＿ 。周 兵 、 军 ， 思 恩 、 莉 用 主 成 分 分 析 ８ ］ 张 周 丁 法， 生成 线 性 的或 Ｌ ｇｓｃ的 函数 方 程 进 行 财 务 预 ｏｉｉ ｔ 警 研究 ［ －２。 １ １］ １ 分 析 认为 ， 国的企 业 财务 危 机 预 警模 型研 究 中 尚处 在起步 阶段 。 由于受 到数 据 的可获 得性 和样本 量的制 约 ， 量 研 究 主要 是 针 对 上 市 公 司开 展 的。 大 而上市公 司 的特殊 性 ， 得 研究 结 果 的运 用 受 到一 使 定 的 限制。运 用商 业 银 行 的大 量 实 际 数据 ， 非 上 对
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
企业财务预警模型的比较研究——基于我国制造业上市公司数据的实证分析
中 图分 类 号 ： ２ ５ Ｆ ７
文 献标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：６ ２３ ９ （ ０ ７ ０ —１ ３０ １ ７ —１８ ２０ ） ９０ ６ —２
素 的影响 ， 在具 体 的 环 境 下 对 财 务 预 警 模 型 进 行 比较 研 究 ，
把研究对 象局限于制造业 。
② 确定 陷 入 财 务 危 机 公 司 的 一 定 研 究 期 问 。均 衡 地 考 虑 样 本 规 模 的 大 小 和 时 间 跨 度 的 影 响 ， 取 了 ２ ０ — ２０ 选 ０３ ０５ 年 因“ 务 状 况 异 常 ” Ｓ 的 ６ 财 被 Ｔ ５家 公 司 及 ６ ５家 财 务 健 康 公 司 作 为配 对 样 本 。 同 时 ， 用 了 Ａｌ ｎ的 研 究 方 法 ， 采 ｔ ｍａ 控 制进入样 本 的 个体 ， 其 在 三 年 的 分布 大 致 平 均 。其 中， 使 ２０ ０ ３年 ２ 家 财 务 危 机 公 司 和 ２ ４ ４家 财 务 健 康 公 司 ， ０ ４年 ２０ １ 财务危 机公司 和 １ ８家 ８家 财 务 健 康 公 司 ，０ ５年 ２ ２０ ３家 财 ２ 变 量 指 标 的 选 择 务危机公 司和 ２ ３家 财 务 健康 公 司 。 企 业 财 务 预 警 模 型 的 理 论 基 础 相 对 比 较 薄 弱 ， 乏 能 缺 ③考虑 公 司规 模 。样 本 公 司 的 规模 虽 然 都 在 亿 元 以 够 准确预测模 型所应 包 括 的变 量指 标 的经 济理 论支 持 ， 所 上 ， 是 没 有 资 产 超 过 百 亿 元 的 超 大 型 公 司 ， 模 配 合 比 较 以 目前 该 领 域 内 的 实 证 研 究 还 处 于 初 期 探 索 的 艰 苦 阶 段 。 但 规 适 中。 根 据 以 往 的 研 究 ， 务 预 警 模 型 根 据 所 用 的 变 量 指 标 类 型 财 ④ 对 样 本 数 据 完 整 性 的要 求 。 Ｚ ｊ ｋ（ ９ ４ 检 验 了 不 同 可 分 为 财 务 指 标 类 模 型 、 金 流 量 类 模 型 和 市 场 收 益 ｍｉｗｓ ｉ１ ８ ） ｅ 现 由 于选 样 时所 持 的 数 据 完 整 性 标 准 所 带 来 的模 型 偏 差 。他 类 模 型 。 认 为 前 人 的研 究 都 将 数 据 完 整 性 作 为 选 样 的 标 准 ， 际 破 实 在 借 鉴 国 内 外 已 有 文 献 ， 时 考 虑 数 据 的 可 获 得 性 的 同 坏 了 建 立 预 测 模 型 过 程 中 所 采 用 统 计 技 术 的应 用 前 提 — — 前 提下 ， 初步确定 了 ５ ３个变 量 指标 ， 分别 反 映 了企 业 流动 随 机 选 样 的要 求 ， 且 一 般 陷 入 财 务 危 机 的 公 司 更 可 能 提 性 及 偿 债 能 力 、 利 能 力 、 运 能 力 、 展 能 力 和 现 金 流 量 而 盈 营 发 供 不 完 整 的数 据 。 建 立 在 完 整 数 据 基 础 上 的 模 型 忽 视 这 一 等 方 面 部 分 变 量 指 标 直 接 来 自 中 国 股 票 市 场 交 易 数 据 信 息 ， 疑 会 使 模 型 低 估 了 公 司 破 产 的 概 率 。他 的 研 究 表 库 ， 分 是 数 据 库 中 的三 张 财 务 报 表 计 算 得 出 的 。 无 部 明这 种 偏 差 的 确 存 在 ， 经 他 修 正 以后 的 模 型 却 未 在 参 数 ３ 模型 的建 立与检 验 但
财务预警模型——分析、比较、评价
上 时间的预测 中，该模型 的预测精度大幅
下降 ，原因可能是某些财务 比率的恶化 只 是 一种 表象 ，而不是企业陷 入财务危机 的 原因和本质。 ． ３多元线性 函数模型的使用是 建立在 统计和数学技术 的基础上 的 （ 要使 误 判率最低 ）因此其要 求有一个很严格 的 ． 假设 条件 ，即假设预测变量 是呈联合正态 分布， 而且两组样本要 求等协 方差 ， 而一般 的样本 数据是无法满足这 一要求 的。所 以 我 们的一些 研究 在不满 足这 一假设 时 ， 都 是近似 地使用该模型 ，这无疑会 降低他 的 预测精度。
和３ ３家非破产公司的 ３ ２家 ， 总体正确率为
９ ４ ％。 ５． ５
指标。 分析者得出了不同的结论。 ． ２ 尽管对较
长一段时期进行 的单 变量 比率分析 可能说
多元线性 函数模型的判别精度较 高。 而
且 体 现 了综 合 分 析 的观 念 。使 得 以后 的财 务 预 警 研 究 开 始 采 用 多元 分 析 的 方 法 。其
（ ） 数 比率 （ ｇｔ 归模 型 三 对 Ｉ ｉ回 ｏ ）
多元线性 函数模型是 对企业 多个财务 比率进行汇总 ，求 出一个 总判别分 值来预 测企业财务危机 的模型。它从 总体 的、 综合
一
、
财务馕蕾模型的分析与比较
的角度来检查企业 的财 务状况 ， 未雨 绸缪 ， 做 好财务危机 的规避或 延缓财务危机 的发 生。多元线性 函数模型 中应用最 广的是 Ｚ 分数模型 。Ｚ分 数模型最早 是由美 国学者
行 了单 变 量破 产 预测 研究 。他 以 １ ９家 公 司
随着数理统计的发展和应用， 又有一些 研究者提 出了 Ｉ ｉ回归模型 ， ｏ ｔ ｇ 它是一种条件 概率模型 ， 该模型是 建立在 累计概率函数 的 基础上 的，一般 运用最大似然估计的方法。
5种企业财务危机预警模型的比较
5种企业财务危机预警模型的比较2011-10-12 10:50:53 清华大学领导力培训 大家论坛 随着我国市场经济体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。
构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。
近年来，除了沿用传统的经验判别与定性分析方法外。
企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。
财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。
其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。
本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。
一、单变量预警模型单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。
Beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以企业财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。
随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。
并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。
得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。
其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。
“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。
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企业财务预警模型的比较研究采用实证和规范相结合的研究方法，以我国制造业A股上市公司因“财务状况异常”而被特别处理的公司作为研究对象，选择2003-2005年65家财务危机公司，同时采用配对的方法逐年选择65家财务健康公司；初步选定53个变量指标并通过柯尔莫哥洛夫-米诺夫检验、曼-惠特尼-威尔科克森检验逐步判别分析进行筛选，建立和检验了Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型，并对其进行了比较研究。
标签：财务预警模型；Fisher二类判别模型；Logistic回归模型；BP网络模型；比较研究1 研究样本的设计财务预警模型的研究样本设计过程，主要包括如何确定陷入财务危机公司的样本组，如何确定作为配对标准的控制因素以及如何进行两组间样本个体数量分配的问题等。
（1）样本组的选择。
在选择样本组时，需要考虑以下几个因素的影响：①考虑样本个体所处的行业。
纵观陷入财务危机的公司所处行业，发现制造业公司占大多数。
为了消除行业因素的影响，在具体的环境下对财务预警模型进行比较研究，把研究对象局限于制造业。
②确定陷入财务危机公司的一定研究期间。
均衡地考虑样本规模的大小和时间跨度的影响，选取了2003-2005年因“财务状况异常”被ST的65家公司及65家财务健康公司作为配对样本。
同时，采用了Altman的研究方法，控制进入样本的个体，使其在三年的分布大致平均。
其中，2003年24家财务危机公司和24家财务健康公司，2004年18家财务危机公司和18家财务健康公司，2005年23家财务危机公司和23家财务健康公司。
③考虑公司规模。
样本公司的规模虽然都在亿元以上，但是没有资产超过百亿元的超大型公司，规模配合比较适中。
④对样本数据完整性的要求。
Zmijewski（1984）检验了由于选样时所持的数据完整性标准所带来的模型偏差。
他认为前人的研究都将数据完整性作为选样的标准，实际破坏了建立预测模型过程中所采用统计技术的应用前提——随机选样的要求，而且一般陷入财务危机的公司更可能提供不完整的数据。
建立在完整数据基础上的模型忽视这一信息，无疑会使模型低估了公司破产的概率。
他的研究表明这种偏差的确存在，但经他修正以后的模型却未在参数的统计显著性和总体预测精度上有显著提高。
因此，本文并没有按照随机选样的要求来选择样本，还是根据前人人为的可获取资料的完整性来作为样本选择的标准之一。
2003-2005年，在沪深A股上市公司制造业中，共有69家公司被ST，其中2003年27家，2004年19家，2005年23家（如果样本同时在两年内以ST的身份出现，归为第一年样本）。
另外，剔除了4家数据不完整的公司，分别为ST 金马、ST珠峰、ST金泰、ST盛工。
（2）配对组的选择。
①配对标准的控制因素。
在制造业中，按照会计年度、资产规模（ST前1-5年期末资产总额最接近）配对的标准来选择一定的配对样本。
②两组间样本个体的数量分配。
考虑到选样并没有显著的影响模型总体的预测精度，选择样本的时候仍然是按照两组间样本数量一一对应的标准来选取的。
根据上述选样标准，2003-2005年共有65家财务危机公司，ST前1-5年分别有65家财务健康公司与之配对。
随机抽取45家财务危机公司（2003-2005每年各15个公司）和45家财务健康公司，作为建模样本，剩下的20家财务危机公司和20家财务健康公司作为预测样本。
由于本文通过五次配对抽样得到五组财务健康公司样本，因而各组的财务健康公司不尽相同。
2 变量指标的选择企业财务预警模型的理论基础相对比较薄弱，缺乏能够准确预测模型所应包括的变量指标的经济理论支持，所以目前该领域内的实证研究还处于初期探索的艰苦阶段。
根据以往的研究，财务预警模型根据所用的变量指标类型不同可分为财务指标类模型、现金流量类模型和市场收益类模型。
在借鉴国内外已有文献，同时考虑数据的可获得性的前提下，初步确定了53个变量指标，分别反映了企业流动性及偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和现金流量等方面。
部分变量指标直接来自中国股票市场交易数据库，部分是数据库中的三张财务报表计算得出的。
3 模型的建立与检验（1）Fisher二类判别模型的建立与检验。
①异常值的处理。
本文采用标准化数值（Z分数）来检测异常值，剔除了Z 分数小于-3或大于+3的值。
②柯尔莫哥洛夫-米诺夫（K-S）检验。
通过单样本的K-S检验来验证变量指标是否符合正态分布，检验结果表明：部分指标符合正态分布，部分指标不符合正态分布。
③曼-惠特尼-威尔科克森（MWW）检验。
根据样本数据的特征，采用MWW 非参数检验法来分析财务危机公司和财务健康公司的53个变量指标总体分布是否相同。
检验结果表明：④方差-协方差相等的检验（Box M检验）。
在0.000的显著性水平上拒绝了总体协方差阵相等的零假设。
因此，采用合并的方差-协方差阵进行判别分析。
⑤逐步判别分析（多重共线性）。
采用容许度（TOL）统计量检验多重共线性，TOL统计量值都大于0.1，说明进入模型的六个变量不具有多重共线性。
⑥Fisher二类判别模型的建立。
⑦Fisher二类判别模型的拟合优度检验。
使用Fisher二类线性判别模型，以原始数据分别进行回代，组合的平均Z 值分别是2.468和-2.139。
确定的先验概率为0.5，所以确定最佳判定点为两者的平均值0.1645。
当以原始数据代入判别模型所得的判别分Z值大于最佳判定点0.1645，则判定为组合0，即财务健康公司；否则判定为组合1，即财务危机公司。
Wilkλ值为0.1540，较小；显著性水平为0.0000，拒绝两组判别函数均值相等的零假设；说明此Fisher二类判别函数模型拟合较好。
⑧Fisher二类判别模型的预测结果。
在ST前1年，采用Fisher二类判别模型，选择进行建模的样本组，预测准确率为92.7%；留作预测的样本组，预测准确率为91.9%；选择进行交互式检验的样本组，预测准确率为91.5%。
同理，对ST前2-5年分别建立了Fisher二类判别模型，并进行了检验。
最后得出，ST前1-5年，Fisher二类判别模型的预测准确率分别为91.9%，87.5%，72.5%，72.5%，63.4%；离ST时间越近，预测准确率越高；具有提前4年的预测能力。
（2）Logistic回归模型的建立与检验。
①Logistic回归模型的建立。
Fisher二类判别模型中筛选的变量指标已进行了多重共线性检验，不存在多重共线性；因变量被分为两组分别为组1和组0；样本数量远远大于参数个数，符合Logistic回归模型的适用条件。
采用Fisher二类判别模型中筛选的变量指标，分别建立ST前1-5年的Logistic回归模型。
②Logistic回归模型的拟合优度检验。
在SPSS的Logistic回归程序中，输出的-2LL值为23.672，较小，说明所建模型拟合较好。
Hosmer and Lemeshow Test 统计量大于0.05，接受观测数据和预测数据之间没有显著差异的零假设，即认为模型对数据的拟合度较好。
③Logistic回归模型的预测准确性检验。
Cox & Snell R2，Nagel ker ke R 解释的是回归变异，值分别为0.666和0.888，说明自变量对因变量具有很强的解释能力。
④Logistic回归模型的Χ2检验。
本文仅考虑到两种模型：仅包含常数项的模型和包含常数项与6个变量的模型，所以三种模型的卡方值全部相同。
整体显著性水平检验的P值为0.000，说明模型中所包含的自变量对因变量有显著的解释能力，所拟合的方程具有统计学意义。
⑤Logistic回归模型的预测结果。
在ST前1年采用Logistic回归模型，建模样本达到93.9%的预测准确率，预测样本达到91.9%的预测准确率。
同理，对ST前2-5年建立Logistic回归模型并进行检验，得出预测准确率分别为94.6%，70%，71.8%，69.2%。
这说明此模型具有提前五年的预警能力。
但是，出现ST前2年的预警能力比ST前1年高、ST前4年的预警能力比ST 前3年高的异常现象，说明Logistic回归模型的预测不稳定，可能是由于建模样本与预测样本选择的随机性所致。
（3）BP网络模型的建立与检验。
本文建立了一个输入层、两个隐层和一个输出层的BP网络模型。
其中，输入层有6个结点，第一个隐层有3个结点，第二个隐层有2个结点，输出层有1个结点。
指定学习参数r=0.1，对ST前1年的90个建模样本进行训练，经过1483次训练结束，得到各结点之间的权数。
ST前1年，训练样本达到96.67%的预测准确率，学习样本达到95%的预测准确率。
ST前2年，有3个指标进入模型；ST前3-5年，只有两个指标进入模型。
这样，输入层结点过少，导致隐藏层没有存在的必要，从而使得神经网络模型线性化。
在原来进入模型的变量指标基础之上，又进行了定性分析，分别加入了几个指标，使得每年的输入层都保持与ST前1年相同的6个结点。
ST前2年，训练样本达到93.33%的预测准确率，学习样本达到85%的预测准确率。
对于ST前3-5年数据，不管学习参数如何设定，训练样本都很难收敛，说明再用神经网络建立财务预警模型意义不大。
4 预测结果的比较ST前1年，Fisher二类判别模型、Logistic回归模型和BP网络模型的预测准确率分别为91.9%，91.9%，95%，说明BP网络模型具有最强的预测能力。
ST 前2年，三种模型的预测准确率分别为87.5%，94.6%，85%，说明Logistic回归模型具有最强的预测能力。
ST前3年、前4年，Fisher二类判别模型比Logistic 回归模型具有更好的预测能力。
ST前5年，Fisher二类判别模型和Logistic回归模型的预测准确率都低于70%，预测能力有限。
参考文献［1］Fitzpatrick. A Comparison of Ratios of Successful Industrial Enterprises with those of Failed Firms. Certified Public Accountant, 1932,（4）:598-662.［2］Beaver W. Financial Ratios as Predictors of Failure［J］. Journal of Accounting Research, 1966：71-111.［3］Altman E. Financial Ratios, Discriminant Analysic and the Prediction of Corporate Bankruptcy［J］.The Journal of Finance, 1968,（9）:589-609.［4］陈晓，陈治鸿. 中国上市公司的财务困境预测［J］. 中国会计与财务研究，2000,（3）：55-75.［5］马喜德. 上市公司财务困境预测模型比较研究［J］. 经济师，2005，（3）：180-181.注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。