上市公司财务困境预测模型比较研究
基于logit模型的上市公司财务困境预测实证分析
（ ） 二 变量 选择 。
年建 立 的 Ｚ Ｔ 模 型 。９ ８ Ａｚ 、 ｌ ｎ以及 Ｅ ｎ ｅ 构 ＥＡ １８ 年 ｉ Ｌａ ｓ ｚ ｗｏ ｍａｕｌ
建 出 了基 于 现 金流 量 的 财 务 困境 预 警模 型 ，并且 在 １８ ９ ９年 对 基于 现 金 流量 的财 务 困 境预 警 模 型和 ｚ模型 、 Ｅ Ａ 模 型 的 预 ＺＴ
关于 变 量 的选 取 ， 据财 务 管理 的相 关理 论 和 证监 会 对 于 依 上 市 公 司财 务状 况 异 常特 别 处理 的 规 定 ， 并且 结 合 国 内外 的相
关 研 究 结 果 对 变量 进 行 选 取 。 本 文主 要 从 反 映 上 市 公 司 资 本 与 负 责对 企 业利 润 的创 造 情况 ， 别选 取 ： 营业 务 利润 率 、 特 主 资 产 负债 率 、 收 账 款周 转 率 、 资产 周 转 率 、 售 增 长 率 、 应 总 销 每股 经 营活 动现 金流 量六 项 比较 重要 的指 标作 为 变量 ， 分别 计为 ： 其
对 于 上 市 公司 本 身而 言 ， 司财 务 状 况 的好 坏对 公 司 整体 较 重 要 的 ６个财 务 指标 来 作 为最 后 的预 测 指 标 ， 公 并且 分 别 通过
的运行情况有直接 的影响， 以要想保持公司正常的运行 ， 所 必 三 种 分析 方 法 ： ｉ ｅ 线 性 判 定 分析 法 、 ｏ ｉｉ Ｆｓ ｒ ｈ Ｌ ｇｓｃ分析 法 以及 多 ｔ
市 公 司 的财 务 状况 提 供 有 效 的手 段 。
的情 况 。在 所 选 样本 数 据 这个 时 段 内 ， 各方 面 的 政 策措 施 对 上
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随着经济全球化进程的不断加快，企业面临着日益激烈的竞争环境和风险挑战。
在这样的背景下，财务困境预测成为企业管理者和投资者关注的重要问题。
财务困境预测是指利用一定的模型或方法，通过对企业财务数据进行分析，预测企业未来是否会面临财务困境的可能性和程度。
Z-Score模型是一种被广泛应用于财务困境预测的方法，本文将通过对Z-Score模型的原理和应用进行介绍，并利用实际案例进行分析，探讨Z-Score模型在财务困境预测中的应用价值。
一、Z-Score模型原理Z-Score模型是由美国学者Edward I. Altman于1968年提出的，用于预测企业破产的可能性。
该模型通过对企业财务数据进行多元线性回归分析，构建出反映企业偿债能力和盈利能力的综合指标Z值，通过Z值的大小来判断企业是否处于财务困境。
Z-Score模型的计算公式为：Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4 + 1.0X5Z-Score模型的应用涉及到企业财务数据的收集、指标计算和Z值预测。
在实际应用中，首先需要对企业的财务数据进行收集和整理，包括资产负债表、利润表、现金流量表等，然后按照Z-Score模型的计算公式对各项指标进行计算，最后得出企业的Z值。
通过比较Z值与相应的临界值，可以判断企业的财务状况，进而进行财务困境的预测和风险评估。
为了验证Z-Score模型在财务困境预测中的应用效果，我们将以某上市公司为例，对其2018年和2019年的财务数据进行分析，并利用Z-Score模型进行财务困境预测。
根据该公司的财务报表数据，我们计算出了其2018年和2019年的Z值如下：| 年份 | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | Z值 || ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- || 2018年 | 0.35 | 0.25 | 0.15 | 2.5 | 0.5 | 3.1 || 2019年 | 0.31 | 0.20 | 0.10 | 2.8 | 0.4 | 2.9 |通过对比2018年和2019年的Z值，我们可以发现该公司的Z值在两年之间有所下降，尤其是在X3和X4指标方面，有较明显的下降趋势。
上市公司财务困境预警判别分析模型的建立及应用研究
２０ ０ ６年 ３月 纂９ 卷第 ３ 期
中
国 管
理
信
息 化
Ｍ ａ． ０ ６ ｒ２ ０ ， Ｖ １ ． ． ０９ ＿ ． ＮＯ ３
Ｃｈ ｎ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｎ ｏ ｍａｉ ｎ ｚ ｔｏ ｉ ａＭ ｎ ｇ ｍ ｎ ｆｒ ｔ ｉａｉ ｎ Ｉ ｏ
识， 加强财务信息管理。这就要求全体员工， 特别是领导 ［］ ４ 向德伟 ． 论财 务风险 ［］ 会计研 究， ９ ７ （） Ｊ． １９，４ ． 层在 思想上 对潜 在 的危 机要 有清 醒 的认 识和 高度 的警惕 ，
５ Ｃ Ｉ Ａ Ｍ Ｎ ＧＥ Ｎ Ｎ Ｏ Ｍ Ｔ ｏＮ Ｚ Ｔ ． ０， Ｈ Ｎ Ａ Ａ ＭＥ Ｔ Ｉ Ｒ Ａ ｌ ＩＡ １
主要参考文献
不 同 。先兆 性指 标 只能 为分 析 人 员提 供 关 于企 业 财 务危 １ 企 北京 ： 经济科学 出版社 ， 机发 生可 能性 的线索 ， 并不 能确 切地 说 一定会 发 生财 务危 ［］财政部企 业司 ． 业财务风 险管理 ［ ． ２０ ０ ４． 机。 我们在运用 警兆进行预警 分析 时还应 注意 以下几方面 ： ［］ ２ 沈俊 ， 孙强 ． 国民营企业 融资风险预警管理研究 ［］ 武汉理工大 我 Ｊ． １牢 固树 立风 险防 范意 识 ， 强财 务 信息 管理 。 使 ． 加 欲 学学报 ， ０ ４ ６ ． ２ ０ 。（） 企业筹资风险得以有效管理， 就必须牢固树立风险防范意 ［］ ３ 韩庆兰 ， 长强 ． 吴 刍探 财务预警 系统 ［］ 财会月刊， ０ １ （） Ｊ． ２ ０ ，４ ．
上 公司 市 财务困 警 别 析模 建 应用 境预 判 分 型的 立及 研究
朱顺 泉
（暨南大学 管理学院会计系 ， 广州 ５０ ３ １６ ２）
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。
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。
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1. 引言1.1 研究背景随着市场竞争的加剧和金融环境的变化，各种风险对企业的影响越来越大。
研究如何有效应对和预防财务风险成为企业管理者和学者关注的焦点。
本文将针对F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用展开深入研究，探讨其在实践中的效果和局限性，旨在为企业提供更准确和可靠的财务风险预警工具。
1.2 研究目的研究目的旨在探讨F分数模型在上市公司财务风险预警中的应用情况，分析其在预警过程中的效果和作用。
通过对F分数模型的应用进行深入研究，可以帮助相关部门和机构更好地识别和评估上市公司的财务风险，提前发现潜在的经营风险，从而采取相应的预防和控制措施。
研究还旨在探讨如何进一步完善F分数模型，在实践中更加准确地预测和评估公司的财务状况，为实际业务决策提供更有力的支持和依据。
通过本研究，可以为加强上市公司财务风险管理提供理论指导和实务参考，促进企业稳健经营和可持续发展。
1.3 研究意义本研究的意义在于提高上市公司财务风险预警的准确性和及时性，帮助投资者和监管部门更好地了解公司的财务状况，降低投资风险。
通过对F分数模型在财务风险预警中的应用进行深入研究，可以为相关部门提供更科学、更有效的决策依据，促进企业的可持续发展。
研究F 分数模型的优势和局限性，可以帮助完善该模型，提高其预测准确性和稳定性，为企业风险管理提供更全面的参考依据。
通过实际案例的分析，可以验证F分数模型在实际应用中的有效性和可行性，为企业和投资者提供更具有参考价值的财务风险预警方法。
本研究的意义在于推动财务风险预警领域的理论研究和实践应用，为我国上市公司的财务风险管理提供有益的借鉴和启示。
2. 正文2.1 F分数模型概述F分数模型是一种用于评估公司财务状况和风险的模型。
该模型主要通过计算公司的财务指标来给出一个综合评分，从而帮助投资者或管理者识别公司的潜在风险。
F分数模型最初由Edward Altman在1968年提出，被广泛用于评估公司破产概率。
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。
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。
上市公司财务困境预测理论与实证研究
无偿 付 能 力等都 可 视 为失 败 的一
种 前 期表 征 ，而破 产 则是 企 业失 被 称 为破 产预 测 ，西方 的研 究 人 败历 程 中最 为 终极 的结 果。 实 际
员从 ２ Ｏ世 纪 ４ 年 代 开 始 研 究 这 一 Ｏ
一
、
财 务 困境 的定 义
（ ｆ ａ １］ｕ ｒ ｅ ） 无 偿 付 能 力 、
Ａ ｐｏ ｃ ，ＵＤＡ ） ｐ ｒａ ｈ
有 意 义 的扩 展 ，使 得我 们 不仅 限
最早 的财 务 困境 预 测研 究是
（ｎｏｖ ｎｙ） ｉｓ ｌ ｃ 、违约 （ ｅ ａ ｌ 、破 于观 察 企业 生命 周期终 结 的极 端 Ｆｔ ｐｔ １ｋ１ ３ ） 展的单变量破 ｅ ｄ ｆ ｕｔ） １ｚ ａ ｒｃ （９ ２开
对数 ） ；资本 结构 （ 负债 ／ 资 总 总
（ ） 二 逻辑 （ ｏ ｔ 和概 率比 产 ） １ｇ ） ；资产报 酬率或来 自经营 的资
（ ｒ ｂ ） ｐ ｏ ｉ 回归分析 ｔ 金／ 总负债 ；短期流动性 （ 营运 资
多元 判 别分 析 模 型存 在 严格 金 ／ 总资产 、流动负债 ／ 流动资产 ） ， 判别正确率也高达 ９ ％以上。他构 ２
的 财 务危 机 实质 上是 一 种渐 进 式 得 以解决 。 的积 累过 程 ，可 表现 为 不 同 的轻
策、债权人进 行合理放贷 、 监 管 重 程度 ：企 业的经营 失败 、违 约 、
层准 确识 别 盲 目融 资 公 司都 具有
重要 意义 。
二 、国 外 研 究综 述
维普资讯
■ 鞴
资 本 市 场
公 司财务 困境
基于Z模型中小企业上市公司财务风险预警模型的研究
基于Z模型中小企业上市公司财务风险预警模型的研究摘要当前，随着越来越多的上市公司宣布破产重组，我国的上市公司市场呈现出较不稳定的状况。
在此背景下，中小板市场由于其天生的劣势，财务的不稳定性，更是值得我们关注的焦点。
中小板上市公司如何在市场中做好财务危机的预警，保障自己的财务安全，成为了其吸引投资者投资的重要因素。
本文的研究目的在于，通过建立一个合理的财务预警模型，帮助中小板上市公司清楚的判断自身面临的财务状况，从而更好地方便管理层做出决策。
文章在系统阐述的Z计分模型的基础上 ,有针对性地选取沪、深两地证券市场中小板共30 家企业作为样本 ,对上市公司财务风险进行了实证分析。
最后结合实证结果以及分析计算，提出更为适应我国中小板上市公司的新Z计分模型。
研究表明，新Z模型更适应我国中小板市场的背景下上市公司的财务预警。
关键词：中小板财务风险预警模型 Z计分模型AbstractAt present, as more and more listed companies declare bankruptcy and reorganization, the market of listed companies in China presents a relativelyunstable situation. In this context, due to its inherent disadvantage and financial instability, the small and medium-sized board market deserves our attention. How small and medium-sized listed companies can make early warning of financial crisis in the market and protect their own financial security has become an important factor in attracting investors. The purpose of this paper is to help the listed company of the SME Board to clearly judge its own financial situation by establishing a reasonable financial early warning model, so as to better facilitate the management to make decisions.Based on the Z-score model described systematically, the article targeted 30 small and medium enterprises in the Shanghai and Shenzhen stock markets as samples to empirically analyze the financial risks of listed companies. Finally, combined with the empirical results and the analysis and calculation, a new Z score model that is more suitable for China's small and medium-sized listed companies was proposed. Research shows that the new Z model is more suitable for the financial early warning of listed companies in the context of China's small and medium-sized board market.Keywords: Small and Medium Board, Financial Risk Early Warning Model, Z Score Model目录要 (i)Abstract (ii)一、序言 (1)（一）绪论 (1)（二）研究背景 (1)（三）研究目的和意义 (2)（四）国内外财务预警文献综述 (2)二、主体及基本理论 (3)（一）中小企业的定义 (3)（二）我国中小板的建立及问题 (3)（三）财务分析的定义及方法 (4)三、Z计分模型的简介及应用 (4)（一）Z计分模型的来源 (4)（二）Z计分模型的判别函数 (5)（三）Z计分模型判别临界值 (5)（四）Z计分模型的在我国中小板市场的应用情况 (6)（五）Z计分模型在我国中小板应用的不足 (7)四、Z计分模型在我国中小板市场背景下的改进及实证 (8)（一）新Z计分模型指标的调整 (8)（二）新Z计分模型可行性的分析 (8)（三）新Z计分模型系数的改变 (9)（四）新Z计分模型临界点的调整 (9)（五）新Z计分模型的实证分析 (10)五、结论及建议 (11)（一）结论 (11)（二）建议 (12)参考文献 (13)一、序言（一）绪论随着我国经济的发展，上市公司成为政府以及群众都逐渐关注的特殊对象，并且其规模在不断的壮大。
基于审计意见的上市公司财务困境预测研究
注 。本 文选 取 了 自 ２ ０ ０ ４年 至 ２ ０ ０ ５年 ７月 １日首 次 因财 务 状 况 异 常 而 被 特 别 处 理 的 上 市 公 司 作 为研 究样 本 ， 选取 了 ３ ０个财 务 指 标 ， 用 主成 分分 析 方 法确 定模 型 变量 ， 用 ｌｇ ｔ 采 利 ｏ ｉｉ 归 建 立模 型 ， ｓ ｃ回 并且 加 入 了审 计 意 见
有 一 定 作 用 。 在 此基 础 上 ， 文 拟 将 审 计 意 见 纳 入 模 型 进 本
上 市 公 司 （ １年 的 财 务 公 告 和 其 在 ｔ 是 否 被 特 别 处 理 ｔ ） 一 年 这两 年事 件 是 同 时发 生 的 ， 采 用 破 产 之 后 的 信 息 来 预 测 而
司作 为样 本 ， 据 来 源 于 巨潮 资讯 网 和 亚洲 证 券 。 本 文选 数 取 上 市 公 司 （ ２ 年 的 财 务 报 告 数 据 进 行 分 析 ． ２０ ｔ ） 一 即 ０ ４年
的 （ ２ 年为 ２ ０ 年 ， ０ ５年 的 （ ２ 年 为 ２ ０ ｔ ） 一 ０２ ２０ ｔ ） 一 ｏ ３年 。 之所 以 没 有选 取 （ １ 年 的 财 务数 据 来 预 测 财 务 困境 ， 因 为我 国 ｔ ） 一 是 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
破 产会 高 估 破产 模 型 的预 测 能力 。因此 ， 文 选取 的数 据是 本
行 分 析 。 因在 于 ： 计 意 见作 为 独 立 第 三 方 的 意 见 ， 够 原 审 能
从 独 特 的视 角反 映企 业 的 财务 状 况 ： 对 于 财 务 健 康 的 公 相
被 特别 处 理 前两 年 可 获得 的公 开 信 息 。选 择样 本如 下 所示 。
建 立 财 务 预警 模 型 具 有重 要 的理 论 价 值 和现 实 意 义 。
上市公司财务困境模型研究
都是从 现金流 ， 而不是会 计流 的角度 来下定义 的 ， 差别只在于 热点问题之一 。 目前我国绝大部分 国有企业负债率居高不下 ， 现 是否将违约视 为陷入 财务 困境 的标 志 ； 当企业对债权人 的承诺
金流严重不足 ， 处在财务困境 的极大威胁之 中， 严重制约了企业 无法实 现或难 以遵 守时 ， 就意味 着财务 困境 的发生 ； 财务 困境 的正常经营和发展 。 因此。 国财务困境理论研究和应用状况 不 等于破产 ， 对我 破产清算 仅仅是处理 财务 困境 的方法之一 ， 有些 进行剖析， 具有很大的现实 意义 。 学 者将 违约视 为流量破产 ， 资不抵 债称 为存量破 产 ； 财务 困境 的影 响主要是 在违约之前 发生 ， 因此公 司价值 的损失大部分是 财务 困境 国 内外 研究 状况 在违约或破产之前而非破 产之后发生 的。 （ ） 一 国外财务 困境研究状况 国内 目前对财务困境 也有初步 的研究 。９ ６年 ， １８ 吴世农 、 黄 关 于 财 务 困 境 的 问 题 ，９ ８年 ， ｏｉ ｉ ｉ Ｍ ｌｒ 出 了 １５ Ｍ ｄｇａ 和 ｉｅ 提 ｌｎ ｌ １９ 陈 著名 的 Ｍ ——Ｍ理论 ， 是没有考虑财务困境对企业和公司价 世 忠曾经介绍过企业 的破 产分析指标 和预测模 型 ；９９年 ， 但 ９ ８年的 ２ ７家 Ｓ Ｔ公司和 ２ ７家非 ｓ Ｔ公司 ，使用了 １９ ９５ 值 的影响 。１６ ９ ７年， ａｔ 对 以上理论提 出质疑 ， Ｂｘｅ ｒ 他认为 ， 在存 静 以 １９ １９ 进行 了单变量 分析和二类 线性 判 在存量破产或丧失偿债能力可能性 的情况下 ， 过度运用财务杠 年 一 ９ ７年的财务报表数据 ， 定 分 析 ；０ ０年 ， 玲 以 １０家 公 司 为 研 究 对 象 ， 用 其 中 ６ ２０ 张 ２ 使 ｏ 杆 将 导 致 财 务 困 境 成 本 的上 升 。Ａｔ ａ ｌ ｎ和 Ｅ ｗ ｒ 在 《 同 的 ｍ ｄ ａｄＩ 共 家公司的财务数据估计二类线性判别模型 ，并使用另外 ６ ｏ家 财务 困境 ： 完整 的预言指 南 ， 避免 和处理破产》 一书 中有很有见 ２０ 地 的论述。而 Ｊｎｏ ， ｃａｌ Ｒｃ ａ ｕ ｅｋ Ｋ ｒｎ Ｗｒｃ 公司进 行模 型检验 ，发现模型具有超前 ４年 的预测结 果 ；０ ４ ｅｓｎ Ｍｉ ｅ 和 ｉ ｒ Ｒ ｂ ｃ ， ａｅ ｕｋ ｈ ｈｄ Ｈ． 年， 吕长 江， 韩慧博在研究 了我 国 １９ ９ ４年 ２０ ０ １年之间的上市 所 写 的文章 中都有 过关 于财 务 困境 的论述 。Ｓｎｅ 和 Ｊ ｅ ｅｂｔ ａ ｓ ｍ 财务困境 主要 是指同时满足两 Ｓｗ ｒ 在《 ｅ ａｄ 财务困境 ： 破产 和重组 》 一书 中也进行 了关于财务 困 公司的财务 困境成本之后认为 ：
上市公司财务困境预警理论与模型研究
投 主 果 显 示 的净 利 润 为 负 值 ； 近 一 个 会 计 年 度 的 审 计 结 果 显 会 出现 管 理 失 控 、 资 失 误 、 营 收 入 下 降 及 流 动 资 金 紧 张 最
这 示 其 股 东 权 益低 于 注 册 资 本 ； 近 一 个 会 计 年 度 经 审 计 的 等 现 象 ， 一 阶 段 可 称 为 经 营 失 调 阶 段 。 最 股 东 权 益 扣 注 册 会 计 师 、 关 部 门 不 予 确 认 的 部 分 ， 于 有 低 （ ） 营危 机 阶 段 ： 市 公 司 如 果 无 法 适 当 地 处 理 经 营 ２经 上 那 此 注 册 资 本 ； 近 一 份 经 审 计 的 财 务 报 告 对 上 年 度 利 润 进 行 失 调 ， 么将 步 人 经 营危 机 阶 段 ， 时 呈 现 的现 象 包 括 资 金 最
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现 代 商 贸工 业
第 １ ９卷 第 １ Ｏ期
Ｍ ｏ ｅｎ Ｂ ｓ ｅｓ ｒｄ ｄ ｓ ｙ ｄ ｒ ｕ ｉ ｓ Ｔ ａ ｅ ｎ ｕ ｔ ｎ Ｉ ｒ ２０ ０ ７年 １ Ｏ月
上 市公 司财务 困境 预 警 理论 与模 型研 究
（） 益 失 败 ： 类 Ｓ 公 司 在 被 特 别 处 理 前 几 年 与 正 包 括 一 元 判 别 法 、 元 线 性 判 别 法 、 元 逻 辑 回归 方 法 、 ２收 此 Ｔ 多 多 生
常 公 司 在 负 债 比率 、 动 比率 等 财 务 指 标 上 并 没 有 显 著 差 存 分 析 法 等 、 统 计 方 法 主 要 有 模 拟 类 预 测 方 法 （ 神 经 网 流 非 如 异 ， 生 危 机 的主 要 原 因 是 盈 利 下 滑 ， 可 以 从 较 差 的 投 资 络 模 型 ） 行 为 反 映 类 分 析 法 （ 股 价 分 析 法 ） 案 例 分 析 法 发 这 、 如 、 报酬率 、 资产周 转率 等 指标 来 观察 ， 种 公 司 可归 为“ 总 这 收 等 。
上市公司财务困境预测实证研究——基于Logistic模型的概率置信区间
ｕＣ） （ ｒ ， ｏ ａ＝ １ （ Ｘ》 一 向一
ｖ ｘ 在１ 譬馈水平下的譬 （ 一 馈嚣潮为
（） ４
者必 须事 先设定 一个 置信 系数或 １ 减去 风险 系数 ａ， １ 即 一ａ。 然， 显 期望 的 区 间长 度和 风险之 间存 在着 ～个权 衡 。选 择高 风 险， 望置信 区 间的长 度就 小 。 期 选择 置信 区间和 它 的置信 系数与 得到 的财务 变量 的最优 水平 对使 用者 寻找避 免财 务 危机 或其 他 灾 难 的策 略 是很 有 用 的 。 ２ 企业 财 务 危机预 测 的 Ｌ ｇｓｉ 型 ｏｉ ｃ ｔ模 已往 的关于 财务 危机 概率 的研 究表 明：ｓ Ｔ公司 的平 均财 务 比率 与正 常 公司 的有很大 的不 同 。因此 ，研 究者 、企业 经理 、投 资者和 其他外 部使 用者 ， 均偏好 认 同将财 务信 息评 估财 务危 机发 生概 率 。 如 ，ａ ｇ ｅ 用 ０ ５ Ｚ ｖ ｒｎ ． 为分 割点概 率 。如果 公司 的概率 大于 或等 于 ０ ５ 归 ．则 为破产 公司 。分类 的精 确性 是根据 正确 归类 的公 司的百 分数度 量 的。其他 的 分割 点标准 ， 如最小化 误分类 概 率或期 望成 本最 小化， 建议 采用 小一 点的分 割 点概 率 。有 的研 究基 于相 同的公 司样 本选 择 不 同的分 割 点概 率 （ ０ １ ０ 如 ．， ． ２ …， ．） ， ０９ 比较 分类 的正 确性 。 分类精 确性 作为 一种 比较不 同模 型表现 的标准 被广 泛应用 。 有几 种模 型被广泛 关注 。Ａ Ｔ Ａ 介 绍 了多元辨 别分 析 （Ｄ ） 为预测 Ｌ Ｍ Ｎ２ Ｅ ＭＡ和 财 务危机 而选择 的独 立 的会计 变量 的 问题 。 其他 的研 究把 Ｌ ｇｓ ｉ 作 为预测 ｏ ｉ ｔｃ 财 务危机 的概 率模 型， 讨论 了不 同的 比率 ， 错误 分类估 计 了不 同的截 止点概 对 率 ｌ 。 当焦 点集 中在 基 础 样本 的选 择 、不 同的 截止 点和 公 司的数 据 不完 全 ３ １ 等 问题上 时， 一般 采用 预测财 务危 机 的概率 分析 。 还有 文章应 用 了Ｌ ｇ ｔ 型 ｏｉ模 讨论 了例 如分类 、 预测 、截 止 点、对 工业 企业 误分类 的期 望成本 、公 司的实 体价 值 、可供 选择 的会 计 过程 等诸 如 此类 的很 多其 他 问题 【 ］ 。 预 测财 务危 机 的定性模 型 一般采 用如 下形 式 ：
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。
上市财务困境研究综述
上市财务困境研究综述上市财务困境相关研究在我国目前尚处在初期阶段,与国外相比国内的研究无论是深度还是广度上都显得不足。
通过对近年来国内外专家学者取得的学术成就进行评述，从而为我国上市财务困境研究提供方向。
关键词:财务困境；综述；相关研究任何一个上市都有可能由于自身的问题或者外部原因,在激烈的资本市场竞争中陷入财务困境。
因此，的者或债权人等与利益息息相关的人，就会采取一些方法来对是否会陷入财务困境进行预测，上市也会采取相应措施来摆脱或规避财务困境。
国内外研究人员从多角度切入，对上市财务困境的问题开展了深入的研究。
ﻭ一、国外财务困境的研究ﻭ１、对财务困境概念的界定及解释.财务困境的定义，国外学者早年因为西方企业法的完备，所以大部分定义都是围绕企业而界定，直到1999年Ross提出四个方面界定财务困境的观点,得到了学术界的认同。
ﻭBeer（1966)认为上市只要出现、债务无力偿还、无法继续支付优先股股利等任一现象时,即视为陷入财务困境。
Aｌtman（1９68)认为满足法相关要求的，即为陷入财务困境的.他认为在前要经历三个阶段:经营出现问题、无法偿还负债和进入法定。
Ross（１99９）从无力偿还到期债务，申请进入法定流程,无法偿还债权人的债务,资不抵债等四个方面界定上市陷入财务困境。
ﻭ2、财务困境的预测研究.国外的研究者主要通过统计方法建立模型对财务困境进行预测。
Coats和Fant（1993)经过研究发现,无论单变量还是多变量预测模型,均存在线性假设不足的情况。
因此，提出使用神经网络系统对财务困境的进行预测，以此弥补线性假设不足的情况。
Oｈlｓon（１９80)选取大量上市和作为样本，利用逻辑回归的方法进行建模分析。
研究证明，规模、资本结构、业绩和的变现能力四个因素显著影响概率.3、财务困境与业绩之间的关系研究.国外研究者针对财务困境与业绩的研究方面，主要致力于选择高杠杆还是低杠杆经营与财务困境之间关系的研究。
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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 ）
Ａ ｂ ｔ ａ ｔ： Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｕｓ ｓＳ ｃ ｍｐ ｎ ｅ ｓｄｉｔｅ ｓｃ ｍｐ ｎ ｅ ｓｒｃ ｉ ａ ｅ ｅ Ｔ ｏ ａ ｉｓ ａ ｓｒ ｓ ｏ ａ ｉｓ， ａ ｓ ｓｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ，ｄ ｃｓｏ ｒ ｅａ ｕ ｏｔｖ ｃｏ ｎｄ Ｈ ｅ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｅ ｉｉｎ ｔｅ ｎｄ ｓ ｐｐ ｒ ｅ ｔｒ ｍ ａ ｈ ｎ ｏ ｎａ ｉｌｄ ｓｒ ｓ ｅ ｃｉｎ． Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓｕｄ ｗ ｈ ｎ ｓｒ ａ ｔｒａ ｄ ｔｍｅｆ ｃｏ ａｆ ｃ ｈ ｄ ｌ ｃ ｉ ｅ ｆｒｆ ｎｃａ ｉｔｅ ｓｐｒｄｉｔ ｉ ｏ ｎ ｏｄ ｒｔ ｔ ｙｈｏ ｔｅ ｉｄｕ ｔｙｆｃｏ ｎ ｉ ａ ｔｒ＂ ｅ ｔｔｅ ｍｏ ｅｓ，ｗｅｐｕ — ｆ ｒ
表 ２ 神 经 网络 预 警 分 析 结 果
（ ）决 策 树 ２ 由于决 策树 属 于 非 参 数 化 的 自上 而 下 的归 纳 学 习算 法 ，所 以 对 于模 型不 必 对 变 量 进 行 筛 选 ，选 取 的指标 为前 文 的 １ 指标 ，把 样本 分 为 ｓ ２个 Ｔ和非 ｓ Ｔ 两 个 目标类 别 。对三 类样本 的 Ｓ Ｔ前两 年数 据 分别 建 立 决策 树 ，共得 到 ３棵 决 策 树 。经 过 对 各 决 策 树 进
偿 债 能 力 速 动 比率 （２）＝速 动 资 产 ／ 动 负债 Ｉ 流 资产 负 债 率 （ ３）＝负 债 总 额／资 产总 额 Ｌ
本文 研究 目的之 一 是 研 究 行 业 因素 对 模 型 精 确 度 的影 响 ，因此 本 文 分 三 种 情 况进 行 建模 。三 种 抽 样原 则如 下 ： （ ） 首先选 择房 地 产 行 业 进行 单 独研 究 。 由于 １ 房地 产行业 被 特 别 处理 的 上 市公 司样 本 有 限 ，选 定 中国 Ａ股市 场在 ２ ０ － ２ ０ ０ ６ ０ ９年来 自房地 产 行业 的被 特别 处理 的 ｌ 公 司 （ 本组 ） 和没被 特别 处理 的 ０家 样 １ 公 司 （ 制组 ）作 为建 模 样本 ，被 特别 处 理 的 ０家 控 ５家公 司和没被 特别 处理 的 １ 公 司作为 测试 样本 ， ５家 共４ ０个 样本 。 （ ）接 着 选 择 对 来 自不 同行 业 的 公 司 进 行 研 ２ 究。考 虑到 要 和房 地 产 公 司进 行 对 比 ，所 以在 样 本 数 量上保 持 一致 ，选 定 中 国 Ａ股 市 场 在 ２ ０ － ２ ０ ０６ ０９ 年来 自不 同 行 业 的被 特 别 处 理 的 ｌ ０家 公 司 （ 本 样 组 ） 和 未被特 别 处 理 的 １ ０家 公 司 （ 制 组 ） 作 为 控 建 模样本 ，被特 别处 理 的 １ ０家公 司和未 被特 别处 理 的１ ０家公 司作 为测 试 样 本 ，共 ４ ０个 样 本 。这 里 以 行业 为标 准一 一 配 对 ，对 样 本 组 和 控 制 组 之 问 由于 行业 特征 的差 异带来 的模 型偏 差做 一定 的控 制 。 （ ）最 后对 （ ） 和 （ ） 中 的样本 进 行 混合 研 ３ １ ２ 究 ，把 （ ）和 （ ） 中 的建 模 样 本 共 ４ １ ２ ０个 作 为 新 模型 的建模 样 本 ， （ ） 和 （ ） 中的测 试 样 本 共 ４ １ ２ ０ 个作 为新模 型 的测试 样本 ，共 ８ ０个 样本 。 本 文选 取 的样本 以公 司 ｓ Ｔ发生 日为基 准 日，选 取其 ｓ Ｔ前两 年 的资料 进行研 究 。
型 两类 。
线性 的函数 映射 方 式 ；具 有 良好 的容 错 性 、 自适 应 性 和很 强 的泛 化功能 等 。 决 策树是 一 种 自顶 向下 的 分类 方 法 ，它 通过 对 组训 练 样 本 的 学 习 ，构 造 出决 策 型 的 知 识 表 现 。 与神经 网络相 比 ，决 策 树 更容 易 被 人 理解 。 它 的优 点 主要有 ：对 数据 准 备 要 求不 高 ，允 许 离群 值 的存 在 ；速度 快 、精 度 高 、生成 模 式 简单 。决 策 树 适 合 对定 类数 据进行 分析 。
ｉｄｓ ｉ ）ｆ ｕｙ ｗ ｉｈｓｍ ｌ ｒ ｓｔ ｅ ｅｔ ｅ ｏ）ａ ａｏａｄｔｒｅｙａｓ ｇ． ｎｕｔｅ ｏ ｓ ｄ ， ｈｃ ａ ｐｅ ａｅ ｅ ｒ ｐ ｃｖｌ ｔ ， ｒ ｇ ｎ ｅ ｅｒ ａｏ ｒｓ ｒｔ ｓ ｓ ｉ ｙｗ ｅ ｈ
Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｄｓ： ｃ ｉｉ ｒ ｉ ｒｓｓ ｗａ ｎｎｇ； ｎｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ； ｄ ｃｓｏ ｒ ｅ；ｓ ｐ ｒ ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ；ｔａ ｅ ｄｉｉｉｎ ｅ ｉｉｎ ｔｅ ｕ ｐｏｔ ｅ ｔｒｍａ ｈｎ ｒ ｄ ｖｓｏ
（ 南理 工大学工商管理 学院，广 东广州 ５ ０４ ） 华 １６０
摘 要 ：以 因财 务原 因被 实施特 别 处理 的公 司作 为 财 务 危 机 公 司 ，有 目的 地 选 择 了 三 类 样 本 （ 地 产 行 业 样 本 、 房 不 同行 业 的样 本 、房 地 产 行 业样 本 与 不 同行 业样 本 的 混 合 ） ，取 其 发 生 财 务 困境 的前 两 年 数 据 ．运 用神 经 网络 、 决 策 树 和 支持 向量 机 模 型进 行 财务 预 警 ，以研 究行 业 因素 对 三 种模 型预 警 准 确 度 的 影 响 。 关 键 词 ：危机 预 警 ；神 经 网络 ；决 策 树 ；支持 向量 机 中图 分 类 号 ：Ｆ ７ ２５ 文 献 标识 码 ：Ａ
ｌ 引言
随着全 球 经济 一 体 化节 奏 的加快 ，市 场 竞 争 越 来 越激烈 。在这 激 烈 的竞 争 环 境 中 ，有效 的财 务 预 警 系统能帮 助 企业 及 早规 避 风 险 ，避 免遭 受 更 大 的 损 失 ，提 高企业 竞 争 力 。当前 被 广 泛应 用 亍 财 务预 警研 究 的模 型 主要分 为传 统统 计 模 型 和人 工 智 能模
些分类 和预测 的算 法也 被 引 入到 金 融 信用 风 险 评 估 领域 中来 ，主要 研 究 方法 有 神 经 网络 、决 策 树 以 及 支持 向量机 。 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 。神 经 网络 具 有 一些 统 计 方 法无 法 比拟 的优 点 ，如 ：对数 据 分 布 的要 求 不 严格 ；非
借 鉴前 人相 关 的 研 究 成 果 和 根 据 数 据 可 得性 原 则 ，本 文 分 别 从 偿 债 能 力 、盈 利 能 力 、营 运 能 力 、 成长能力 几 方面选 择 了 １ 财 务 指 标 ，具 体 如 表 １ ２个
所 示
表 １ 指 标
指标类 型 具体指标及其计算方法 流动比率 （ ． ＝ Ｉ ） 流动资产／ １ 流动负债
一
收 稿 日期 ：２ １ Ｏ ０ ０一 ６—２ ４。修 回 日期 ：２】 ０ （０— ９一Ｏ 】 ９
杨建 辉等 ：上市公 司财务困境预测模型 比较研究
２５ ２
２ 财务 困境 预警模 型 的构 建及预 测 比较
２ １ 样 本 的 抽 取 ．
果 的影 响不大 ，因此 在 构 建 神 经 网络模 型 时没 有 进
２２ 预 警指 标 的选取 ．
行变 量筛选 ，而仅 仅 使 所 选 财 务 比率尽 可 能包 含 比 较多 的信息 ，力 图从 多方 面反 映企业 财务 状况 。 在神 经 网络 模 型 中 ，把 建 模 样 本 作 为 训 练 集 ， 把 测试 样本 作 为预测 集 ，采用单 隐层 的 Ｂ Ｐ神经 网络 进 行训 练 。输 入层 的输 入 变量 为前 文提 到 的 １ 财 ２个 务 指标 ，共 ７个 节 点 ；输 出层 有 一 个 节 点 ，输 出 １ 代 表上 市公 司 被特 别 处 理 ，输 出 ０代 表 上 市 公 司 没 被 特别 处理 。输 入 层 和 隐 层 之 间 的传 递 函数 取 正 切 函数 。 对来 自房 地 产 行 业 的公 司 、来 自不 同行 业 的公 司和两 者 的混 合样 本进 行研 究 的结果 如表 ２所示 。