多变量预警模型
综述国内外财务风险预警方法
综述国内外财务风险预警方法风险的客观存在要求有效的预测和应对以降低损失和危害，预警由此而生。
预警即对一个人，一个组织甚至一个国家可能面临的风险情况给予提醒和警告。
企业经营无时不刻不处于包括财务风险、市场风险、法律风险等在内的各种风险之中，正所谓千里之堤毁于蚁穴。
因此必须建立预警制度，在面临复杂多变的市场环境和内部不可控因素的条件下，尽可能的预先觉察经营的危机，并采取有效的应变措施，化解风险消除危机。
企业产生财务危机的原因多种多样，既可能是由于企业经营者决策的失误，也可能是由于管理失控，还可能是外部环境恶化等。
但任何财务危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程。
因此，正所谓防微杜渐，早财务系统的正常运作中，就应对企业的财务经营过程进行跟踪、监控、及早的发现财务危机信号并着手应对，以避免或减弱对企业的破坏程度。
通过财务预警方法的分析，对财务运营做出预测预报，无论从哪个立场分析都是十分必要的。
国内外学者都对财务风险进行研究并得出一些观点和方法，本文就国内外财务风险预警方法做出综述概括。
总体而言财务分析预警方法根据不同的标准可以分成不同的类别。
按分析时利用指标或者因素的多少，可以划分为单变量预警分析和多变量预警分析；按分析判断时采取的主要依据，可以分为指标判断和因素判断；按预警分析所采用的分析方法，可以分为定性分析和定量分析。
一、国外对财务风险预警的研究国外学者多采用的是定量预警分析（一）单变量分析方法1、Fitzpatrick于1932年进行了一项单变量的破产预测研究，他搜集了19对破产和非破产公司做样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产的两个组，结果发现判别能力最高的是净资产收益率（净利润/股东权益）和股东权益/负债两个比率。
2、财务比率法1966年，Beaver使用5个财务比率作为变量，分别对79家经营失败和79家经营成功的公司进行了一元判定预测，发现三个比率是有效的：债务保障率（现金流量/债务总额）、资产收益率（净收益/资产总额）、资产负债率（债务总额/资产总额），其中，债务保障率指标表现最好。
Z-score模型对我国上市公司财务预警的适用性研究
毕业设计（论文）摘要企业破产是市场经济中的普遍现象。
近年来，我国上市公司因财务危机导致经营陷入困境的例子屡见不鲜。
事实上，上市公司的财务风险发生总是有一个过程的，由潜伏期到爆发期需要很长时间。
及时准确地发现上市公司存在的财务风险, 对其各利益相关者主体来说都具有极其重要的意义。
建立预警系统对企业财务运营进行预测预报, 是十分必要而重要的。
本文回顾了有关财务风险预警的相关理论，在介绍Altman 的Z 计分模型的基础上，随机抽取了深市和沪市共60只A股股票对Z-score模型的适用性进行了实证研究：选取了30家ST公司和30家非ST公司2008年、2009年及2010年三年的相关财务数据，计算各个指标，最终得出Z值，根据Z值的大小确定Z-score模型并不能直接用于我国上市公司预警。
但是，通过比较ST 公司与非ST公司Z值，对Z值的波动性和各财务比率做分析，适当降低临界点的大小，可以有效的提高准确程度。
关键词Z-score模型，财务预警，适用性，实证研究；- -I毕业设计（论文）- -II AbstractThe enterprise bankruptcy is a common phenomenon in the market economy. In recent years, the listed companies in China got into trouble because of the financial crisis common occurrence. In fact, the listed company's financial risk occurs always having a process, and the incubation period of the outbreak will take a long time. Timely and accurately finding the listed companies ’ financial risk has very important significance for a ll the stakeholders’ subject s. It is very necessary and important to establish the early warning system to predict enterprise financial operation. Based on the introduction of Altman ’s Z-score model, this paper reviews the financial risk pre-warning related theory, and randomly selects 60 only A shares from the Shanghai and Shenzhen stock markets to do the empirical research about the applicability of Z-score model: we select the relevant financial dates of 30 ST companies and 30 normal companies in 2008, 2009 and 2010 three years, then calculate each index, eventually get Z value, and get the conclusion that we can’t directly used Z -score model in the early warning of the listed companies in China according to the value Z. However, by comparing the ST companies ’ value Z with the normal ’, analyzing the volatility of the value Z and the financial ratios, reducing the size of the critical point properly, we can effectively improve the accuracy.Keywords Z-score model, Financial warning, applicability, empirical research ；毕业设计（论文）- -III 目录摘要 ......................................................................................................................... I Abstract . (II)第1章 绪论 (5)1.1 研究目的及意义 (5)1.2 国内外研究现状 (6)1.2.1 国外研究现状 (6)1.2.2 国内研究现状 (9)第2章 财务风险预警理论 (13)2.1 财务风险的相关概念 (13)2.1.1 财务风险 (13)2.1.2 财务危机 (13)2.1.3 财务风险与财务危机的关系 (14)2.2 财务风险预警系统理论 (14)2.2.1 财务风险预警系统的涵义 (14)2.2.2 财务风险预警系统的功能 (15)2.3 阿特曼Z-score 模型 (15)第3章 实证研究 (17)3.1 研究假设 (17)3.2 样本选取与研究设计 (17)3.2.1 样本的选择 (17)3.2.2 数据来源 (17)3.2.3 指标设定 (17)3.3 数据分析 (19)3.3.1 ST 公司与非ST 公司Z 值比较 (19)3.3.2 Z 值波动性比较分析 (20)3.3.3 ST 公司与非ST 公司Z 模型各财务比率的比较分析 (21)3.3.4 Z-score 模型临界点调整 (22)3.4 实证结果分析 (24)3.5 建议 (24)毕业设计（论文）- -IV结论 (26)参考文献 (27)附录 (29)致谢 (42)毕业设计（论文）- -V 第1章 绪论1.1 研究目的及意义全球经济在2008年开始的金融海啸中受到重大打击，一蹶不振的大小企业不在少数，投资者更是蒙受重大损失。
Z - Score 模型
财务危机( financial crisis )
财务预警( financial alert)
企业进行财务预警，应
是指企业在经营过程中，由
是指， 以企业的财务报表
该结合企业自身情况，
于多方面的原因出现盈利能
1 等相关会计资料为依据，
2 建立符合企业自身实际
3
力减弱，进而导致企业持续
通过一定的理论和方法，
Z － Score 模型具体判别标准
随着时间的延长， Z － Score 模型对企业财务危机预测的 准确性会降低。据统计， Z － Score 模型在一年时间内预 测企业破产的准确率为 95% ， 两年时间内的准确率为 83% ， 而三年以上的准确率仅为48% ，因此，对于企业短 期风险的判断可以直接依据Z 值，但对于企业长期财务风险 的判断则必须先计算企业在各年份的 Z 值， 然后根据这些 分值的变化趋势来判断企业长期的财务状况。
Z 为判别函数值
X1 = 营运资金 /总资产 = ( 期末流动资产—期 末流动负债) /总资产
X3 = 息税前利润 /总 资产 = ( 税前利润 + 财务费用) /总资产
X2 = 期末留存收益 /总资产 = ( 未分配利润 +盈余公积) / 总资产
X5 = 主营业务收入 /总资产
X4= 期末股东权益市场价值 /总负债= ( 未流通的股票账面价值 + 流通股票期 末市价) /总负债= ( 每股净资产 × 非流 通股数 + 每股市价 ×流通股数) /总负 债。
情况的财务预警模型，
亏损的现象。对于上市公司
对企业的经营管理活动进对企的财务状况进行而言， 我国学者一般认为，
行分析和预测，发现企业
财务预警系统模型
≤1.8 ～2.675 6～2.99 ≥3.0
非常高 高 可能
不可能
Z计分模型
非上市公司的Z值模型和判别规则如下:
Z=0.717X1+0.847X2 +3.107X3+0.420X4+0.998X5
其中：
● X4修正为:股东权益/总负债，反映公司财务状况的稳定性。其余X1、X2、X3、X5与上市公司的相 同。
Z计分模型
代表人物：爱德华·阿尔曼 公式模型： Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5 其中：
X1=营运资本/资产总额 X2=留存收益/资产总额 X3=息税前利润/资产总额 X4=权益资本市场价值总额/债务账面价值总额 X5=销售收入/资产总额
Z计分模型
重要性 一致性或先行性 灵敏性 代表性 迅速性和准确性
财务运行的预 警指标主要有
资不抵债 经营活动现金净流量出现负数 过度依赖短期借款 累计经营性亏损数额巨大 存在大额的逾期未付利润 无法履行借款合同中的有关条款 存在大量不良资产，且长期未作处理 重要子公司无法持续经营且未作处理 无法获得供应商的正常商业信用 难以获得开发新产品及配套投资所需资金
202
0
财务预警程序模型
2020年6月
Neo
目录
Contents
01
02
03
财务预警管理的 基本程序
财务预警管理定量 方法
财务预警管理定性 方法
Part 1
财务预警管理的基本 程序
确定财务预警的指标
——财务预警指标的类型 寻找财务预警的警源 1
建立预警分析模型 3
风险建模及预警方法理论介绍
风险建模及预警方法理论介绍1、蒙特卡罗方法 (1)2、决策树法 (2)3、检查表法 (4)4、财务报表分析法 (5)5、层次分析法 (6)6、模糊综合评价法 (8)7、五变量Z-Score模型 (11)8、多元逻辑回归（Logit）模型 (13)9、人工神经网络(ANN)模型 (15)10、支持向量机（SVM）模型 (17)1、蒙特卡罗方法蒙特卡罗方法（Monte Carlo simulation）又称随机抽样或统计实验方法，是在20世纪40年代中叶为研制核武器中的计算问题而由该计划的主持人之一、数学家冯·诺依曼用驰名世界的赌城-摩纳哥的蒙特卡罗来命名并加以运用的。
蒙特卡罗方法的基本思想很早以前就被人们所发现和利用。
早在17世纪，人们就知道用事件发生的“频率”来决定事件的“概率”。
19世纪人们用投针试验的方法来决定圆周率π。
二十世纪计算机的出现，特别是近年来高速电子计算机的出现，使得用数学方法在计算机上大量、快速地模拟这样的试验成为可能。
用民意测验来做一个不严格的比喻。
民意测验的人不是征询每一个登记选民的意见，而是通过对选民进行小规模的抽样调查来确定可能的优胜者。
其基本思想是一样的。
而科技计算中的问题比这要复杂得多，比如金融衍生产品（期权、期货、掉期等）的定价及交易风险估算，问题的维数（即变量的个数）可能高达数百甚至数千。
对这类问题，难度随维数的增加呈指数增长，这就是所谓的“维数的灾难”(Course Dimensionality)，传统的数值方法难以对付（即使使用速度最快的计算机）。
蒙特卡罗方法能很好地用来对付维数的灾难，因为该方法的计算复杂性不再依赖于维数。
以前那些本来是无法计算的问题现在也能够计算量。
蒙特卡罗方法以概率论和数理统计为基础，依据大数定律（样本均值代替总体均值），利用计算机数字模拟技术在计算机上进行大量的随机模拟试验，解决一些很难直接用数学运算求解或其他方法不能解决的复杂问题的近似计算法，是一种多元素变化方法。
财务识别与预警模型在企业破产治理中的应用
·综财务识别与预警模型在企业破产治理中的应用四川民族学院佘明英一、企业破产的财务识别与预警模型（一）企业破产的财务识别一般来讲，存在破产危机的企业在财务方面都有着一定的表现，所以在一定程度上可以说企业的破产危机也可以称之为企业的财务危机。
存在财务危机企业在财务方面的表现一般有：一是企业的财务预测在长时间范围内不精准。
要是企业的财务预测结果在长时间范围内不能和实际的状况相一致或者是发生很大的差距，则可以表明企业的财务危机有可能即将发生。
二是企业的财务过度地依赖贷款。
企业在没有系统而科学的财务管理和预算条件下，过度地依赖或者增大贷款这仅仅表明了这个企业盈利能力缺乏或者企业的资金在周转上遇到了一定的困难。
三是企业进行过度大规模的扩张。
要是同一家企业在同一时间段在不少区域大规模地收购其他的一些企业，而且还涉及各个不同的领域，这可能是因为这个企业由于负担过重而致使其支付能力下降了。
四是企业的财务报表得不到及时的公开。
一般来讲，一个企业出现财务危机的一个征兆就是企业的财务报表得不到及时报送或者是出现公开延迟的现象。
五是过分依靠与之相关联的企业或者公司。
子公司要是完全靠母公司的帮助，那么要是失去了母公司的支持，这家子公司将面临着倒闭的危机。
六是企业某管理阶层的离职、辞职。
一家企业管理阶层人员的辞职，特别是高层管理人员的辞职很有可能会引起这家企业集体辞职的轩然大波，这是一家企业隐存安全危机的重要而明显的标志之一。
很显然，并不是每一项辞职都表明着企业财务危机的出现，要考虑到不少辞职是因为大企业内部争权夺利的原因所致。
（二）企业破产的预警模型所谓的企业财务预警系统也就是借助于对企业财务报表以及与之相联系的经营资料的分析和研究，通过相对应的数据化管理方式以及及时有效的财务数据，从而把企业所面临的安全隐患或者危险情况提前告知给企业经营者与相关利益负责人，而且经过对企业发生财务危机的原因和企业财务运营系统中所隐含的安全问题加以分析，以便可以提前做好相关的规避措施，譬如科学和合理的财务分析系统。
财务危机预警模型_Z计分模型的应用分析_陈娟
财务危机预警模型—Z计分模型的应用分析【摘要】2007年美国爆发了次贷危机，导致诸多银行、投资机构和企业倒闭或申请破产保护，之后迅速蔓延到世界各地，引起全球金融危机。
之后欧债危机使得全球经济再次跌入低谷，市场信心遭受了重大打击。
2008年11月中国政府提出了总投资4万亿元的救市计划，以达到刺激经济增长的目的，并且实施了相关的财政政策和货币政策。
扩大内需，增加出口。
次贷危机、欧债危机和国内企业财务危机所引发的一系列反应，说明加强危机前的预警，对于国家、企业和国民经济的健康平稳发展至关重要。
本文在详细梳理已有的财务危机预警模型的基础上，选择适当的中国ST上市公司样本和配对样本，对Z计分模型及其针对新兴市场经济体的修正模型——EMS模型进行了小样本的实证检验，发现Z计分模型在我国的适用性较差，而EMS模型相对更适用于我国上市公司的财务危机预警，文章最后对造成这种情况的原因进行了简要分析，并就如何进行模型的改进提出了建议。
【关键词】：财务危机；财务危机模型；Z计分模型；EMS模型【Abstract】The American subprime mortgage crisis broke out in 2007, resulting in many Banks, investment institutions and business failures or filed for bankruptcy protection, then quickly spread to all over the world, cause the global financial crisis. Again after the European debt crisis has made the global economy bottomed, suffered a big blow to market confidence. In November 2008, the Chinese government put forward a total investment of 4 trillion dollar rescue plan, to achieve the purpose of stimulating economic growth, and implement the related fiscal policy and monetary policy. To expand domestic demand, increase exports. The subprime crisis, the European debt crisis and the domestic enterprise financial crisis has triggered a series of reactions, that strengthen the warning before the crisis, for the country, the enterprise is vital and healthy and stable development of national economy. This paper in detail, on the basis of the existing financial crisis early warning model, select the appropriate sample and paired samples ST listed companies in China, the z-score model and its correction model for emerging market economies - EMS model are empirically the small sample, and found that the applicability of the z-score model in our country is poorer, and EMS model more suitable for the financial crisis warning of listed companies in our country, the article finally has carried on the brief analysis to the cause of this situation, and how to model the improvement Suggestions were put forward.【key words】：Financial crisis; Financial crisis model; Z-score model; The EMS model一、引言由于市场竞争的激烈程度日益加剧，企业所负担的压力逐渐增大。
Z-score模型
模型介绍 Z=1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 0.6X4+0.99X5
• • • •
X1=营运资本/总资产=（流动资产-流动负债）/总资产 X2=留存收益/总资产=（股东权益合计-股本）/总资产 X3=息税前利润/总资产=（税前利润+财务费用）/总资产 X4=优先股和普通股市值/总负债=（股票市值*股票总数） /总负债
模型的改进
•
Z-score 模型临界点的改变
首先，不同国家的经济环境， 同一国家不同的发展阶 段， Z 值的判断标准都会不同， Z 值相应的临界点也不 同。
•
Z-score 模型各指标权重的改变 与临界点应当适时改变相同， 指标权重也应该随着
内外部环境与条件的变化而调整。例如， 我国会计准则
于 2007 年实现国际趋同， 各项财务指标也发生了变化， 各个指标权重也应做相应的改变。
参考文献：
[1]陈珍静 Z- score模型在我国上市公司财务预警中适用性的探讨[J] 理论研究，2011.4：60-63
[2]刘凤娇 “Z -Score ”模 型 在 企 业 财 务 预 警 分 析 中 应 用 的 研
[J]经济师，2006（5）:223-225 [3]徐健玻. 基于Z-Score模型的宜宾纸业股份有限公司的财务预警分析 [D]. 西南财经大学天府学院:吴辉, 2014. 1-48
zscore模型是一种多变量预测财务风险的模型它不同于常采用的单变量分析法以多变量的统计方法为基础以破产企业为样本通过大量的实验将多个财务指标综合起来加以分析判断从而得出结论对企业的运行状况破产与否进行分析判别的系统
Z-score模型
姓名：潘亮 专业：应用统计 学号：15125284
财务预警模型在中小钢企的应用
） 【 ４ ＝ 权益的市场价值／ 负债总额
Ｘ ： 销售额／ 资产总额 ｚ值的判断标准： Ｚ ＞ ２ ． ６ ７ ５ ， 破产可能性小； Ｚ ＜ １ ． ８ １ ， 破产
危险很大； ｚ值越大， 公司发生财务危机的可能性越小， 反之，
越大。２ ． ６ ７ ５ ＞Ｚ ＞ Ｉ ． ８ １ ， 称为灰色地带 ， 财务状况不稳。 ２ ． 模型改进
二、 ｚ 计分法模型构建与改进
Ｚ 计分法是美国学者爱特曼于 １ ９ ６ ８ 年基于财务数据和
市场价值提出的， 用于预测企业破产可能性的财务危机预警
模型。 经专家、 学者在国内上市公司中验证 ， 相对于其他复杂
三、 应用实 例与 分析
Ａ钢铁公司是年产 ３ ０ ０万吨， 销售额近百亿的中型钢铁
Ｍｅ ｔ ａｌ ｌ ｕｒ ｅｉ ｃ ａｌ Ｆｉ ｎａ ｎｃ ｉ ａ ｌ Ａｃ ｃ ｏ ｕｎｔ ｉ ｎ
财务 预擎搓 在中 小笙 冈 仑 应用
范 慧
中小钢铁企业由于自身融资能力差、 存在规模差距导致 的成本劣势、 市场占有率低、 缺乏国家扶持， 相比大型国有或 上市钢铁公司更容易发生财务危机。中小钢铁企业如何应对 的多变量预警模型， ｚ计分法具有更简便、经济和实用的效 果， 在实际应用中更加广泛， 占据着主导地位。 １ ． 模型构建 Ｚ计 分 法 判别 函数 为 ： Ｚ ＝ １ ． ２ Ｘ ｌ ＋ １ ． ４ Ｘ ２ ＋ ３ ． ３ Ｘ ３ ＋ ０ ． ６ ｘ ＋
预测模型、 中国台湾陈肇荣的多元预测模型等。
产， 因此“ 权益的市场价值” ＝ 市净率Ｘ 净资产。从推导公式 可以得知， 掌握企业的净资产和市净率（ Ａ股市场平均市净 率） 就可以计算出企业权益的市场价值。改进后的 ） （ ４ ＝ Ａ股 市场平均市净率× 净资产／ 负债总额， 解决了上述瓶颈问题。
财务风险预警模型建立应用论文
浅谈财务风险预警模型的建立与应用中图分类号：f275 文献标识：a 文章编号：1009-4202（2011）05-304-01摘要财务风险预警预警模型的建立与应用，可以帮助企业管理者密切关注有关财务指标的变动趋势和影响企业环境因素的变化，努力降低财务风险。
关键词财务风险财务风险预警模型建立应用一、财务预警模型财务预警模型因选用变量多少不同分为单变量预警模型和多变量预警模型。
现阶段主要存在以下单变量和多变量两种财务风险预警方法，企业集团可以根据集团的特征和各种方法的适用范围来进行方法的选择。
1．单变量模型单变量预警方法通过寻找最佳预警指标，使用单一变量对企业财务风险进行预警，最早通过单变量模型研究公司失败问题的是美国比佛（beaver，1968）。
他通过对美国1954年至1964年间79家失败企业和79家成功企业的比较研究，发现现金流量与债务总额的比率对财务危机预测的效果最好，其次是资产负债率。
单变量分析法计算简单，但却因不同财务比率的预测方向与能力经常有相当大的差距，有时会产生对同一公司使用不同比率预测出不同结果的现象，而且不能全面反映企业的风险。
2．多变量模型多变量预警方法通过多个变量的组合来综合确定企业发生财务风险的可能性，其从企业集团的宏观角度出发运用多个财务指标衡量企业风险，为管理决策提供帮助，进而规避风险或延缓危机的发生。
相对于单变量模型而言，多变量模型预警财务指标能多方位反映企业经营状态，揭示企业产、供、销各环节可能存在的风险，适合企业集团的财务预警系统的要求。
二、财务预警系统设计1．财务危机的原因（1）无法偿还到期债务本息。
财务风险的最根本表现都是不能偿还到期债务的可能性，因此，在构建财务风险预警指标体系中，应选取较多的偿债能力指标。
可以选择流动比率、速动比率、资产负债率、利息保障倍数、借款依存度等常见指标；同时考虑到企业集团固定资产和长期投资规模较大，可以增加长期资产适合率指标。
财务预警系统管理
（五）Edmister小企业模型
基本模型： Z=0.951-0.423X1-0.293X2-0.482X3 +0.277X4-0.452X5-0.352X6-0.924X7
其中： X1=(税前净利+折旧)/流动负债， 当X1<0.05时，X1取值为1；当X1≥0.05时，X1取值0。 X2=所有者权益/销售收入， 当X2<0.07时，X2取值为1；当X2≥0.07时，X2取值0。 X3=(净营运资金/销售收入)/行业平均值， 当X3<-0.02时，X3取值为1；当X3≥-0.02时，X3取值0。
其中：X1、X2及X4与Z计分模型中的X1、X2及X4反映的指标相 同， X3=(税后净收益+折旧)/平均总负债 X5=(税后净收益+利息+折旧)/平均总资产
F分数模型的临界点为0.0274，即当F<0.0274时，企业破
（三）日本开发银行Z值预测模型
基本模型：Z=2.1X1+1.6X2-1.7X3-X4+2.3X5+2.5X6 其中：
二、多变量预警模型
多变量预警模型，即运用多种财务比率指标加权汇总而 构成多元线性函数公式来预测财务危机的预警模型。
（一）Z计分模型
代表人物：爱德华·阿尔曼 公式模型： Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5 其中：X1=营运资本/资产总额
X2=留存收益/资产总额 X3=息税前利润/资产总额 X4=权益资本市场价值总额/债务账面价值总额 X5=销售收入/资产总额
企业状况 制造企业 批发企业
健康型 3%1%
维持现状型 缩小均衡型
5%
7%
3%
财务预警模型在企业风险管理中的应用
财务预警模型在企业风险管理中的应用在当今竞争激烈且复杂多变的商业环境中，企业面临着各种各样的风险。
这些风险可能来自内部管理不善、市场波动、政策调整，也可能源于竞争对手的压力等。
有效的风险管理对于企业的生存和发展至关重要，而财务预警模型作为一种重要的工具，能够帮助企业提前识别潜在的财务危机，及时采取应对措施，降低损失。
一、财务预警模型的概念与类型财务预警模型是通过对企业财务数据和相关指标的分析，预测企业可能面临财务困境的模型。
它基于历史数据和统计方法，构建出能够反映企业财务健康状况的指标体系，并通过设定阈值来判断企业是否处于危机状态。
常见的财务预警模型包括单变量模型和多变量模型。
单变量模型主要关注单个财务指标，如资产负债率、流动比率等。
当这些指标超过或低于特定的阈值时，就发出预警信号。
然而，单变量模型的局限性在于它只考虑了单个指标，容易受到特殊情况的影响，导致误判。
多变量模型则综合考虑多个财务指标，运用统计学和数学方法构建综合的预警模型。
其中，较为著名的有 Zscore 模型和 F 分数模型。
Zscore 模型通过计算多个财务比率的加权平均值来评估企业的财务状况，F 分数模型则在 Zscore 模型的基础上进行了改进，增加了现金流量指标，提高了预测的准确性。
二、财务预警模型在企业风险管理中的作用1、提前预警财务预警模型能够在企业财务状况恶化之前发出预警信号，让管理层有足够的时间采取措施，避免危机的进一步扩大。
例如，当模型预测到企业的资金流动性出现问题时，管理层可以及时调整资金策略，优化资金结构，确保企业有足够的资金来维持正常运营。
2、优化决策企业在进行投资、融资、扩张等重大决策时，财务预警模型可以提供有价值的参考。
通过对不同决策方案下企业财务状况的预测，管理层可以选择风险最小、收益最大的方案，提高决策的科学性和合理性。
3、监控风险财务预警模型可以持续监控企业的财务风险，及时发现新出现的风险因素，并评估其对企业的影响。
多变量预警模型名词解释
多变量预警模型名词解释
1. 多变量预警模型：一个由多个不同变量组合而成的模型，用于对特定情况进行预测和预警，一般采用统计方法和机器学习算法进行建模和优化。
2. 变量：在多变量预警模型中，指用来描述和衡量某种现象或情况的属性，如时间、地点、温度、湿度、风速等。
3. 统计学方法：包括回归分析、时间序列分析、因子分析、聚类分析等，用于探索变量之间的相关性和影响。
4. 机器学习算法：包括决策树、神经网络、支持向量机、随机森林等，能够从数据中学习和发现规律，对模型进行训练和优化。
5. 预测：将模型用于未来情况的预测，基于历史数据和现有信息，对潜在风险进行评估和预警。
6. 预警：基于预测结果和特定阈值，发出警报或提醒，以采取相应的措施进行干预或预防。
财务预警方法
一、定性财务预警方法评析1. 标准化调查法。
标准化调查法又称风险分析调查法，该方法是通过专业人员或调查公司对企业可能遇到的问题进行详细的调查分析，并形成报告文件供企业管理当局参考。
标准化调查法的内容包括企业业绩、同行业比较、企业财务经营问题及原因、企业前景等。
标准化调查法的特点是在调查的过程中所提出的问题对所有企业都适用，较少对特定企业的特定问题进行调查分析。
此外，调查时不对其中的问题进行具体解释，也不引导使用者对所问问题之外的相关信息做出正确判断。
2. 四阶段症状分析法。
四阶段症状分析法将企业财务运营状况大体分为四个阶段：①财务危机潜伏期：盲目扩张；无效市场营销；疏于风险管理，缺乏有效的管理制度；企业资源分配不当；无视环境的重大变化。
②财务危机发作期：自有资金不足，过分依赖外部资金，利息负担重；缺乏会计的预警作用；债务拖延偿付。
③财务危机恶化期：经营者疏于财务管理，疲于应付日常经营业务，企业资金周转困难，债务到期无法支付。
④财务危机实现期：负债超过资产，丧失偿付能力，宣布倒闭。
企业可以根据上述各个阶段的特征，对照企业的实际情况，如有相应不良情况出现，应该查明原因，采取相应措施，使企业尽快摆脱财务困境。
四阶段症状分析法的优点是使用简单，易于实施，缺点是各个阶段的界限有时难以区分。
3. 三个月资金周转表法。
三个月资金周转表法是进行短期财务预警的重要方法之一。
其判断标准是：若企业制定不出三个月资金周转表，这本身就是个问题；若制定了三个月资金周转表，再查明转入下个月的结转额是否占总收入的20%以上，付款票据的支付额是否在销售额的60%以下( 商业企业)或40%以下( 制造企业) 。
这种方法的思路是：当企业销售额逐月上升时，兑现付款票据极其容易；如果企业销售额逐月下降，已经开出的付款票据就难以支付。
经济繁荣与否与资金周转关系甚为密切，经济从萧条走向繁荣时资金周转渐趋灵活，然而，从经济繁荣转向萧条，尤其是进入萧条期后企业的计划往往被打乱。
中小企业财务预警模型综述
性 判定 方法最 为普 遍 ，０世 纪 ９ ２ Ｏ年 效 系数 ， 进行 加权 ， 再 计算 出综 合功
、
国外关 于中小企 业财务预警 代 以来 ， 人们 尝试 了新 的研 究 方法 ， 效系数 。 据其 数值 大小 ， 将警情 划分
模型的研究
如 人工 神经 网络 理论 和方 法在 财务 为相应 的警 限 区间 ，通过观 测综 合 １ 变 量 财 务 预 警模 型 。 早 的 预警 中 的应 用研 究 。但 通 过对 相关 功效 系 数 所 在 的 区 间监 测 警度 ， ． 单 最 预
２多变量财务预 警模型 。 ． 西方 国 了研 究 ，发现 神经 网络法具 有很 强
济体 制逐 步完 善 ，我 国 中小企 业 的 家对 多变 量财务 预警 模式 按所 使用 的非 线性 映射 能力 ，其学 习经 验 的 成活率 呈下 降的趋 势 。因此 ， 立合 的计量 方 法 的不 同 ，分为 线性 判定 能力 强 ； 小安 （ ０ ） 建 顾 ２ ０运用 功效 系数 ０ 理有 效 的中小企 业财 务预 警体 系无 模 型 、 性概 率模 型 和 Ｌ ｇｓｃ回归 法（ 的财
其 成 改制 的 中小 集 体 （ 国 有） 业 所 不能 综 合 说 明公 司整 体 财 务 状 况 ， 变 量分 析 和 建立 Ｚ分 模 型 分 析 ， 或 企 ． ４ 组成 。这些 企业 在生 产经 营过 程 中 运用这 种 方法可 能 出现对 于 同一公 财务危 机前一 年的误判率 为 ７ ％。
５ ９
财务 预警 研究 是 Ｆｔ ａ ｉｋ１３ ） ｉ ｐｔｃ （９ ２开 文 献进 行分 析 ，发现 国外对 财 务预 报警情 ； 世农 和卢 贤义（０ １以我 ｚ ｒ 吴 ２０） 展的单变量 破产预 测研究 。他 以 １ 警 基本上 以 Ｓ ９ Ｔ公 司为 研究 基础 ， 对 国上 市公 司为研 究对 象 ，选 定 ６个 家企业 作为 样本 ，运用 单个财 务 比 预警 模 型进行 验证 。针 对 中小企 业 财 务指标 为预测指 标 ， 用 了 Ｆｓｅ 应 ｉ ｒ ｈ 率 将 样 本 划 分 成 破 产 和 非 破 产 两 财 务预 警研究 的很 少 ，归 纳起来 有 线性判 定分 析 、多元 线性 回归分 析 组 ，发现判别 能力最 高的是净 利润／ 两 个 方 面 ： １ （ ）是 美 国学 者 Ａ ｔ ａ 和 Ｌ ｇｓｃ回归分 析 三种方 法 ， ｌ ｎ ｍ ｏ ｉｉ ｔ 分别 股 东 权 益 和 股 东 权 益／ 债 。 比弗 的 中 等 规 模 制 造 业 的财 务 预 警 模 建 立 预 测 财 务 困 境 的模 型 ；孙 铮 负 （ｅｖｒ Ｂ ａｅ 通过 比较研究 １ ５ － ９４年 型 。 （ ） Ｅ ｍ ｓ ｒ１７ ） ） ９ ４ １６ ２ 是 ｄ ｉｅ（９ ２ 的小 企 业 （０ １ 用 Ｌ ｇｓｃ回归 给 出了判别 ｔ ２０） 运 ｏｉｉ ｔ 期间的 ７ ９个失 败企 业和 相 同数量 、 财务 预警模型 。 上 市公 司财务 危机 的模 型 ，该 模 型 相 同资产 规模 的成 功企业 。他 认 为 率＝ 金 流量， 务 总额 ；资 产 收益 现 债 二、 国内关于中小企业财 务预 警 包含 了代 表公 司治 理结 构 的股权集 预 测财务 失败 的 比率 有 ：债务 保 障 模 型 的 研 究
财务风险预警模型初探
财务风险预警模型初探摘要：“亚洲金融风暴”的爆发再次警示我们，财务风险无处不在。
企业有必要保持警惕，注意识别风险，防范风险，建立适合于企业本身的财务预警系统，设计出相适应的财务预警模型。
文章尝试对目前发展比较成熟的财务预警模型做初步的介绍并提出对企业建立财务预警系统的一些建议我国有关财务风险预警分析的研究起步较晚，而国外开始相关领域的研究比较早，已经有企业将财务风险预警模型投入实际运用当中。
下面将对一些常见的预警模型进行介绍。
非量化分析主要包括：标准化调查法、“四阶段症状”分析法、“三个月资金周转表”分析法、流程图分析法、管理评分法等；量化分析分为单变量判定模型和多变量判定模型。
本文主要介绍量化分析。
1.单变量预警模型。
单变量预警模型即是运用个别的财务比率来预测财务危机的模型。
美国学者williambeaver通过对1954-1964年期间的79个失败企业和相同数量、相同资产规模的成功企业的比较研究提出了单变量预警模型。
他认为预测财务失败的比率有：（1）现金保障率=现金流量/债务总额；（2）资产收益率=净收益/资产总额；（3）资产负债率=负债总额/资产总额；（4）资产安全率=资产变现率-资产负债率，其中资产变现率=资产变现金额/资产账面金额。
他的研究认为现金保障率能够最好地判定企业的财务状况。
其次是资产负债率，并且离失败日越近，误判率越低。
单变量预测模型法简单易懂，但其缺点也较明显。
（1）由于单个比率不像多个财务比率能够反映企业的整体财务状况，所以要求企业在建立模型时要选择最能反映企业财务运行核心特征的财务比率作为预测指标。
（2）企业的核心管理层为了掩盖真实财务状况往往会对某些财务比率进行粉饰，故由这些不真实的财务比率所作出的预警信息就失去了可靠性。
（3）对同一家公司，预测者可能会因使用比率的不同而得出不同的预测结果。
2.多变量预警模型。
多变量预警模型即是运用多种财务比率加权汇总而构成线性函数公式来预测财务危机的一种模型。
多变量财务预警模型比较研究
多变量财务预警模型比较研究作者：杨亦民袁洁陈罗琴来源：《财会通讯》2013年第11期一、引言因为农业经济在很大程度上受自然条件的约束，使得公司经营存在着极大的不确定性，财务危机的发生具有多样性、突发性等特点。
同其他法人企业相比，农业上市公司经营面临的财务风险更加突出。
这就需要利益相关者建立健全财务预警系统，对企业的经营活动、财务活动等进行监控分析，在危机发生之前对潜在的经营风险和财务风险进行预警，未雨绸缪，在产生财务危机时及时采取有效措施控制或降低风险。
因此，对农业上市公司进行财务风险预警系统的研究具有必要性和紧迫性。
二、财务预警理论文献综述（一）单变量模型方面陈静（1998）发现预测能力较强的几个指标：资产负债率、总资产收益率和流动比率。
而且这些指标离会计报告公布日期越近时，误差比率越低。
吴世农、卢贤义（2001）选定净资产报酬率、营运资本与总资产的比例、负债比率和资产周转率这4个预测指标，得出如下结论：净资产报酬率的判定模型误差最小；资产周转率的判定模型误差最大；营运资本/总资产的判定模型和负债比率的判定模型的判定误差率处于上述两者之间。
（二）多变量统计分析模型方面周首华（1996）等将现金流量这一变量引入到Z记分法模型中，构造了F分数模式，使新的财务预警模型更适合我国公司的现状。
李春振（2009）选取了7个财务指标，陈艳娇（2009）以345家国有农场作为建模样本，使用21个财务比率，进行多变量费雪判别分析，最后得到影响国有农场财务状况的9个主要指标，建立了有效的针对国有农场财务危机的费雪判别模式。
（三）人工神经网络（ANN）模型方面杨保安、季海（2001）将人工神经网络模型应用于商业银行信贷业务的风险预警系统中，发现该模型比其他预警工作判别更加有效，更符合实际。
从上述研究成果来看，对财务预警模型的研究为企业预测财务风险、提前防范财务危机起到了重要的作用，但大都是针对一种模型进行实证分析，而没有通过比较来凸显各种财务预警模型的优势和不足。
我国财务风险预警模型研究文献综述
我国财务风险预警模型研究文献综述引言财务风险预警是借助企业提供的财务报表、经营计划及其他相关会计资料,利用财会、统计、金融、企业管理、市场营销等理论，采用比率分析、比较分析、因素分析及多种分析方法，对企业的经营活动、财务活动等进行分析预测,以发现企业在经营管理活动中潜在的财务风险，并在危机发生之前向企业经营者发出警告,督促企业管理当局采取有效措施,避免潜在的风险演变成损失的一种预警方式。
国内财务危机预警的研究始于20世纪80年代中后期，对财务危机预警模型的研究则一直到２0世纪90年代末才开始。
吴世农、黄世忠(1９86)曾撰文《中国经济问题》介绍企业破产的财务分析指标及预测模型:国家自然科学基金委员会管理科学组先后支持佘廉等人从事企业预警研究，并于1999年出版了企业预警管理丛书,之后我国学者真正开始了对财务预警的研究，并取得了一定的成果。
1 统计方法预警模型1．1 单变量预警模型。
单变量预警模型是指以某一项财务指标作为判别标准来判断企业是否处于破产状态的预测模型。
陈静（1999）以27个ST公司和27个非SＴ公司为样本,最终选定资产负债率、净资产收益率等6个财务指标，分别以公司被ST的前一年、前两年、前三年的财务数据为基础,运用判别分析法做了实证研究。
在单变量分析中,发现在负债比率、流动比率、总资产收益率、净资产收益率4个指标中,流动比率和负债比率误判率最低。
ﻫ 1.2 多变量预警模型。
多变量模型即运用多种财务比率指标加权汇总而构造多元线性函数公式来预测财务危机。
周首华、杨济华和王平(１９96）在Z分数模型的基础上进行改进,考虑了现金流量变动情况指标,建立了Ｆ分数模型:F=-0．177４+1．1091Ｘ1+０.１７04Ｘ2+l.9271X3+0.０3０２X4+0．４961X5ﻫ其中,X1、Ｘ2及X4与Z计分模型中的X1、X2及Ｘ４反映的指标相同，而X３、X5与Z分数模型的X3、X ５不同。
X3=(税后净收益+折旧)／平均总负债,它是一个现金流量变量,是衡量企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务能力的重要指标。
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多变量预警模型
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多变量预警模型概述
多变量预警模型即是运用多种财务比率加权汇总而构成线性函数公式来预测财务危机的一种模型。
它一种综合评价企业风险的方法，当预测企业是否会面临财务失败时，只需将企业的多个财务比率同时输入模型中，模型会通过计算得到一个结果，然后根据结果就可以判断企业是否会面临财务失败或破产。
多变量预警方法通过多个变量的组合来综合确定企业发生财务风险的可能性，其从企业集团的宏观角度出发运用多个财务指标衡量企业风险，为管理决策提供帮助，进而规避风险或延缓危机的发生。
相对于单变量模型而言，多变量模型预警财务指标能多方位反映企业经营状态，揭示企业产、供、销各环节可能存在的风险，适合企业集团的财务预警系统的要求。
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多变量模型的分类
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。
其中：c、β1、β2、…、βk为系数;x1、x2、…、xk为k个预
测变量，即财务指标;y为企业财务失败的概率。
该模型以0.5为危机分界点，y值越大，企业发生财务失败的可能性越大，y值越接近于0，说明企业财务越安全。
④logit模型和probit模型。
它们也分别叫作对数比率模型和概率单位模型，都属于概率模型，是在克服简单的线性概率模型的基础上并分别用logit 和probit概率函数建立起来的。
logit模型的形式为：ln[p÷(1-p)]=α0+β1x1+β2x2+…+βkxk。
其中：p取值为0、1; p为概率;x1，x2，…，xk为k个预测变量，即财务指标;α0、β1、β2、…、βk为系数。
probit 概率模型的预测效果一般与logit模型预测的效果相差不大，在此不多加介绍。
2. 动态非统计模型。
动态财务预警模型主要是把人工智能中的归纳式学习的方法应用于财务危机预测。
目前，这种方法中最常用的是神经网络预测模型。
在神经网络模型中，当输入一些资料后，网络会以目前的权重计算出相对应的预测值以及误差，而再将误差值回馈到网络中调整权重，经过不断地重复调整，从而使预测值渐渐地逼近真实值。
当应用此网络到新的案例时，只要输入新案例的相关数值，神经网络就可以根据当时的权重得出输出值即预测值。
神经网络分析是一种并行分布模式处理系统，具有高度的计算能力、自学能力和容错能力。
该模型由一个输入层、若干个中间层和一个输出层构成。
案例推理法是近年来才被尝试应用于财务危机预测上的一种动态非统计模型方法。
它是一种依循经验来推理的方法，就是以过去发生的案例为主要的经验依据来判断未来可能发生的问题，是一种典型的“上一次当，学一次乖” 的推理方法。
当输入一个新的问题到案例推理法系统，该系统会在从现有的案例库中搜寻相似的案例，判断新案例的类型。
案例推理法的关键步骤就是根据相似性演算法测算出案例之间距离，再转变为案例之间的相似度，由相似度选取最相近的案例，据此进行推理判断。
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多变量预警分析模型的构建
财务预警的方法很多，如比弗的立面分析、两分法检验和一元判定模型，迪肯的概率模型，埃德米特的小企业研究模型，达艾蒙德的范式确认模型等。
但比较有代表性的主要是Z 预警模型和F预警模型。
1、Z预警模型。
Z预警模型是由美国爱德华?阿尔曼（Altman）在20世纪60年代中期提出来的，最初阿尔曼在制造企业中分别选取了66家破产企业和良好企业为样本，收集了样本企业资产负债表和利润表总的有关数据，并通过整理从22个变量中选定预测破产最有用的5个变量，经过综合分析简历了一个判别函数：在这模型中他赋予5个基本财务指标以不同权重，并加权产生“Z”值，即
Z＝0.012X1＋0.014X2＋0.033X4+0.999X5
式中：Z为判别函数值
X1＝（营业资金÷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
该模型将反映企业偿债能力的指标X1和X4、反映企业获利能力的指标X2和X3以及反映企业运营能力的指标X5有机联系起来，通过综合分值分析预测企业财务失败或破产的可能性。
按照这个模式，一般来说，Z值越低企业越有可能破产，通过计算某企业若干年的Z值就可以发现企业是否存在财务危机的征兆。
阿尔曼根据实证分析提出了判断企业财务状况的几个临界值，即：当Z值大于2.675时，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性小；当Z值小于1.81时，则表明企业潜伏着破产危机；当Z值介于1.81-2.675时被称为“灰色地带”，说明企业的财务状况极为不稳定。
上述模型主要使用于股票已经上市交易的制造企业，为了能够将Z预警模型使用于私人企业和非制造企业，阿尔曼又对该模型进行了修正，即
Z=0.065X1+0.0326X2+0.01X3+0.0672X4
式中：X1＝（运营资金÷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＝（企业账面价值÷负债账面价值）×100
在这个预警模型中，当目标企业的Z值被测定为大于2.90时，说明企业的财务状况良好；当Z值小于1.23时，说明企业已经出现财务失败的征兆；当Z值处于1.23-2.90时为“灰色地带”，表明企业财务状况极不稳定。
阿尔曼设计的Z模型综合考虑了企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力等方面的因素，该模型在西方预测公司破产的准确率达70％-90％，在破产前一年准确率高达95％。
2、F预警模型。
由于Z预警模型在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，因而具有一定的局限性。
为此，有学者拟对Z预警模型加以改造，并建立其财务危机预测的新模型——F预警模型。
F预警模型的主要特点是：（1）F预警模型加入现金流量这一预测自变量。
许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而它弥补了Z分数模式的不足。
（2）本模型考虑到了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。
比如公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金管理技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。
（3）本模型使用的样本更加扩大。
其使用了CompustatPCPlus会计数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查；而Z预警模型的样本仅为66家（33家破产公司及33家非破产公司）。
F预警模型对4160家公司进行了验证。
F预警模型如下：
F=-0.1774+1.1091W1+0.1074W2+1.9271W3+0.0302W4+0.4961W5
F预警模型中的五个自变量的选择是基于财务理论，其临界点为0.0274，若某一特定的F值低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F值高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。