财务危机预警研究精选(九篇)
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第1篇：财务危机预警研究范文
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2011年10月31日
一、财务指标的选取
（一）财务危机预警指标选取标准
1、可操作性。能够代表企业经营状况和财务状况的指标有很多，有些指标的数据相对容易取得，如资产负债率等可以直接从企业年度报表或数据库中获取。但有些数据指标数据很难得到，或即使能够取得也需要花费大量的时间和精力，故本文选取的指标变量都是数据相对容易取得的指标。本文以我国A股上市公司为研究对象，数据主要来源于国泰安数据库。
2、体现盈利能力。盈利是企业生存发展的目标，从长期来看，不盈利或利润低的企业很难保持投资者信心，最终难逃消亡的后果。本文选取营业利润率、销售利润率、资产报酬率和净资产收益率四个指标来体现企业的盈利能力。
3、体现现金流量状况。金融危机发生之后，现金流量研究引起社会公众的高度关注。在某种程度上，现金流可以说决定着企业的兴衰存亡，若现金流发生断裂，一个盈利能力良好的企业也难免陷入财务危机。本文选取现金到期债务比、营业收入现金比率、每股现金净流量三个指标反映企业现金流量状况。
4、体现偿债能力。企业有无能力偿还到期债务，是企业生存发展的基础，与财务危机也息息相关。一般情况下，偿债能力差的企业发生财务危机的概率也相对较大。因此，选择的指标要能够反映企业的偿债能力。本文选取速动比率、营运资金比率、营运资金对净资产总额比率和资产负债率等指标来反映企业的偿债能力。
5、体现营运能力。资产营运能力是反映企业资产管理效率的指标，资产管理良好的企业往往有较好的经营业绩。因此，反映资产管理能力的指标也是考察企业陷入财务危机可能性的重要指标。本文选取应收账款周转率、存货周转率、应付账款周转率、流动资产周转率和总资产周转率等五个指标反映企业的营运能力。
6、体现发展能力。发展能力往往代表着企业未来的发展潜力，没有潜力的企业即使现在拥有可观的业绩，也难免陷入财务危机。从长远来看，没有发展潜力的企业迟早会步入消亡。本文选取资本积累率、固定资产增长率、总资产增长率和营业收入增长率来体现企业的发展能力。
7、体现股东获利能力。股东作为企业的投资者，出资目的就是为了获利，企业若不能满足股东的获利要求，股东迟早会抽资退出，企业失去了股东资本支撑，财务状况就可能会恶化。本文选取每股收益、每股净资产、市净率、每股营业收入、每股息税前利润、留存收益资产比和每股留存收益七个指标反映股东获利能力。
8、体现风险水平。本文所指的风险水平主要包括经营风险和财务风险，主要是由于企业资产组成结构而使企业固有的风险。本文选取综合杠杆系数来反映风险水平。
（二）财务指标汇总。（表2）
二、非财务指标与上市公司财务危机关系分析
（一）公司治理结构与财务危机关系分析。完善的公司治理结构对于推动公司成长发展、规避财务风险、提高财务安全等级有着积极的意义，作为协调公司内外部各种关系的制度，公司治理的目的在于处理各种利益相关者的关系，不仅应当调整好公司内部员工、股东、董事会、管理层之间的委托关系，同时还应尊重债权人、供应商、客户等外部利益相关者的合法权利，与各方利益相关者积极合作，共同推动公司持续健康发展。
公司治理结构与财务危机的关系主要体现在股权治理结构、董事会规模、独立董事与监事会三个方面。
第一，股权治理结构对公司财务危机风险有明显影响。部分学者认为，他们之间存在正向联系，如果股权集中度较高，容易形成一股独大的状况。由于股东大会负责选举董事会和监事会成员，在股权过于集中的情况下，选举产生的董事会和监事会成员可能成为控股股东的代言人，公司内部监督效率下降；同时，股权过于集中容易降低经理层的积极性，控股股东由于利益驱动，可能会干预经理层决策，使公司产生财务危机的可能性加大。但也有学者认为，股权集中度和财务风险存在负向联系，公司的股权集中度较高时，大股东就趋向于提升公司管理绩效，企业财务危机风险将会降低。
第二，董事会规模与财务危机的关系。一些学者认为规模较大的董事会比规模较小的董事会对公司财务危机的控制和规避能力更强，较大的董事会有更充分的能力和资源帮助公司走出困境。也有学者研究认为董事会规模与公司财务危机呈U型关系，董事会规模过大或过小都不好，规模适中最有利于公司财务风险的控制。
第三，独立董事制度与财务危机的关系。大多数学者研究认为独立董事制度能够有效制衡控股股东或实际控制人，维护中小股东利益，降低委托-成本。监事会作为上市公司的内部监管机构，对公司运营进行全面监督。独立董事与监事的存在提高了公司内部的监管力度与运营规则，独立董事制度与监事会的建立健全均有助于提高公司价值，抵抗财务危机。
（二）年报审计意见与财务危机的关系。对于年报审计意见与财务危机的关系，一些学者研究了审计意见对公司破产或财务困境的预测能力，发现审计意见对破产或财务困境概率的预测和解释能力均极为显著。审计意见是识别公司破产的一个重要信号，注册会计师根据中立性和持续经营原则出具审计报告，揭示公司运营中存在的潜藏风险，对财务困境发生的可能性具有解释作用。
（三）多元化水平与财务危机的关系。对于多元化水平与财务危机的关系分析，一些学者认为在资本市场弱势有效的情况下，容易诱导企业多元化。上市公司可以通过多元化发展建立内部资本市场，起到分散非系统性风险的作用。还有学者认为多元化战略在一定范围内能够降低收益的波动性，降低企业的经营风险，但随着负债的增加，多元化发展能够增大企业的财务风险。
三、财务危机预警机制构建
（一）成立财务危机预警组织机制。公司财务危机预警机制的构建，首先要建立健全组织机制，并保持独立性。预警组织机制的独立性直接关系到预警系统功能发挥的稳定性，因此有必要专门设置，负责财务预警的日常分析工作。预警组织不应成为公司原有组织架构的一部分，应由公司董事会聘请外部财务专家、内部高管人员和熟悉风险控制的管理专家组成。具备条件的公司应该建立预警组织体系，从价值链的角度，纵向考虑与企业有联动关系的上下游企业，从整体上评估公司的财务风险。预警组织建立后，应保持工作的独立性，最终的分析结果只对公司董事会负责。
（二）非财务信息与财务信息的传递机制。财务危机预警系统的有效性在很大程度上取决于风险信息收集和传递的及时性，因此有必要统一信息平台，通过信息传递机制分析可能存在的财务危机信息因素。在引入非财务信息的财务危机预警系统中，存在不同的信息源，要通过董事会、监事会和股东等利益相关者收集公司的非财务信息，通过公司的运营部门、财务审计部门和外部独立机构获得公司的财务信息。通过预警组织机构，利用已经建立的预警信息传递机制，将收集来的非财务信息与财务信息，运用模型进行分析。如果财务风险较小，未达到临界值，则为无警，返回预警组织进行下一期分析；如果财务风险较大，超过临界值，则为有警，需进一步分析引起财务危机的风险因素，并通过公司的预警组织进行后期危机治理。
主要参考文献：
[1]徐莉萍，辛宇，陈工孟.股权集中度和股权制衡及其对公司经营绩效的影响[J].经济研究，2006.
[2]宋鹏，梁吉业，曹付元.基于邻域粗糙集的企业财务危机预警指标选择[J].经济管理.
[3]李豫湘，胡新良.公司治理结构与财务危机关系研究综述[J].财会通讯.
第2篇：财务危机预警研究范文
关键词：集团公司；财务危机；预警
中图分类号：F23 文献标识码：A
收录日期：2012年12月25日
一、引言
财务危机是指由财务状况的不断恶化而产生的，即将危及企业生存的一种状态。任何一个企业的财务危机都有一个逐步显现，不断恶化的过程。财务管理者应当对企业的财务运营过程进行跟踪、监控，建立财务危机的警报系统，及早发现财务危机，预防或避免可能发生的失败。财务危机的特征：客观积累性、突破性、多样性、灾难性、可预见性。
二、财务危机判断依据及其分类
（一）财务危机判断依据。财务分析作为一种评价企业财务状况、衡量其经营业绩的重要依据与手段，也是研究企业是否陷入财务危机的重要依据。对于中小企业来说，相关财务指标是财务分析的主要对象。主要指标包括以下几个方面：
1、偿债能力指标特征。偿债能力指标分为短期指标和长期指标，短期指标主要包括流动比率、速动比率、现金流量比率等，用以衡量企业偿还短期负债的能力；长期指标主要包括资产负债率、产权比率等，用以衡量企业偿还长期负债的能力。短期指标数值偏小或长期指标比率偏高，企业存货与应收账款数额较大，企业资产来源以借债为主，一旦发生经济波动，企业将没有足够的货币资金偿还近期到期的债务，容易导致企业陷入财务危机。
2、营运能力指标特征。营运能力用来衡量企业对资产的运用效率及资产的周转能力。指标包括存货周转率、应收账款周转率等。若这些小指标的比率较低，说明企业除速动资产以外的流动资产变现能力差，财务状况异常，不但会限制企业的发展与扩展，而且资金链容易断裂，危机随时可能发生。
3、盈利能力指标特征。盈利能力指标衡量企业获取利润的能力，主要通过营业毛利率、营业净利率、成本费用利润率、总资产净利率、总资产报酬率和资本收益率等判断企业是否有导致引发财务危机的可能性。如果这些比率偏低，说明企业利用资产和资本的利用状况糟糕，无法发挥其作用，主营业务收入水平较低，生产经营存在很大的不确定性，企业陷入财务危机就不难预料。
4、现金流量能力指标特征。现金流量指标主要反映企业的现金获取能力和运用能力，包括营业现金比率、资产现金回收率、外部融资比率等。这些比率如果偏低则说明企业在发展过程中没有可靠的资金来源，尤其对于中小企业来说，这一问题更为突出，往往是内部无法获取，外部不易融资，无法有效和高效地获取资金、利用资产创造新的财富，限制企业的经营发展，再加之其成本费用水平较高，在激烈的市场竞争中，较易陷入财务危机。
（二）财务危机的分类。集团公司作为特殊的企业群体，主要分为筹资风险、投资风险、资本运营风险、收益分配风险，它的财务风险具备一般企业的财务风险特征。具体表现如下：
筹资风险是集团公司成员企业筹集资金给集团带来的风险。有借入资金和自有资金的筹集风险。对于借入资金，由于各种原因不能按期还本付息时，企业要付出高息贷款、廉价出售企业产品等代价，使企业面临风险。
投资风险是集团公司成员企业投资给集团公司所带来的风险。其影响因素主要包括以下几个方面：是否有利于环境保护、是否符合国家政策规定、信息有无失真、投资决策是否准确、投资决策是否科学等。它主要是以购买股票、债券等有价证券方式向其所选定的特定对象进行投资，或者是以集团公司成员企业以现金、实物和无形资产等方式来实现的。
资本运营风险是集团公司成员企业在生产经营过程中的风险，主要包括集团公司成员企业间的连带经营风险；资金回收风险，即无法将结算资金转化为货币资金的可能性；集团公司成员的局部利益与集团公司整体利益冲突造成的经营风险等。
收益分配风险是集团公司成员企业收益分配导致的风险。一般不合理的利润分配政策会增加企业的风险，降低企业的偿债能力，挫伤投资者的积极性；而合理的利润分配政策会增强企业的盈利能力，提高企业的声誉，调动投资者的积极性。
三、集团财务危机成因分析
集团公司财务风险的影响因素有很多，不同的财务风险产生的原因也不尽相同，既有集团公司内部的因素，又有集团公司外部的因素。下面将财务风险的成因从两个方面来分别进行阐述。
（一）外部原因分析
1、宏观环境复杂多变。集团公司外部的宏观环境变化无常，集团公司财务管理系统不能适应复杂多变的宏观环境。复杂多变的宏观环境是集团公司产生财务风险的外部原因。持续的通货膨胀会使集团公司资金供给持续发生短缺，货币性资金持续贬值，实物性资金相对升值，资金成本持续升高。市场风险因素也会对财务风险有较大影响。集团公司的财务管理系统缺乏对外部环境变化的适应能力和应变能力，使集团公司不能对外部环境的变化进行科学的预见，而是反应滞后，措施不力，并由此产生财务风险。
2、市场供求状况变化与企业经济行为的时间差异。市场供求变化有极大的不确定性，集团公司决策在调整力度和时间上与之有较大的差异，集团公司是根据市场变化的现实情况或自己判断的变化趋势来决定自己下一步该怎么做，由于种种复杂的原因，使集团公司很难准确地把握市场变化的量度范围和时空范围。集团公司依照市场变化的现实性情况或自己判断的发展趋势来做出决策，一开始就可能与市场变化的实际情况有很大的差异，从而埋下了风险。这种集团公司主观反映迟滞和经济行为调整固有的迟缓性与市场客观变化的多样性和快捷性的矛盾，使风险无时不在，并不断地转化为现实的财务风险。
（二）内部原因分析
1、集团公司多元化经营带来的财务风险。企业要想获得快速发展，就会选择采取专业化或多元化的策略。从理论上来说，集团公司实施多元化发展策略可以获得扩大市场影响力和分散经营风险等好处。但取得这些好处是有其必要前提的，集团公司如果在不具备相应条件的情况下而盲目扩张，在多元化业务中的每一项都达不到有效的经济规模而缺乏优势，或实行无关联多元化经营战略，进入不太熟悉的行业或从事不了解的业务，不仅起不到预期的分散风险的效果，反而会加大企业的财务风险和经营风险。
2、集团营运资金短缺，负债过高。随着扩张速度的加快、战线的拉长，集团公司的资金链日益绷紧。一般来讲，企业的营运资金规模就会随着经营规模扩充而增大，但营运资金的增长速度快过销售增长的速度，就意味着企业经营效率的下降。当企业进入多元化投资之后，就有了多项、相互关联不高的营运资金链，就很容易导致营运资金使用效率的下降，直接表现为销售收入增加，而应收账款和存货增加。
3、法人治理结构不完善。集团作为子公司的投资者，通过投资、兼并、收购等形式获得对子公司的控制权，从而获得向子公司派遣董事会成员、委任高级管理人员的权利；母公司对子公司的影响，完全是通过向子公司董事会派出的董事、高层管理人员来实现的；母公司在子公司具体的经营活动中并不进行直接的干预。由于投资者与经营者分离，投资者追求的是企业价值的最大化，经营者追求的是任期内的经营业绩，出资者监督缺位的情况会经常出现信息的不对称、董事会权力事实上的被架空，可使经理人利用手中掌握的实质性经营管理控制权，其结果必然会有损投资者的权益。
四、财务危机预警分析模型
财务危机预警分析通过对企业财务报表及相关经营资料的分析，利用数据化管理方式和财务数据，将企业已面临的危险情况预先告知企业经营者和其他利益关系人，并分析企业发生财务危机的可能原因和企业财务运营体系中隐藏的问题，以提前做好防范措施的财务分析系统。通常运用到的财务危机预警分析的模型有单变量预警分析和多变量预警分析。
（一）单变量预警分析。它是指运用某个单一财务比率的走势来预测企业可能出现的财务危机状况。当企业模型中所涉及的几个财务比率趋势恶化时，通常是财务危机发生的先兆。潜在危机的根源，即管理绩效的优劣最终体现在财务成果上；而财务成果生成过程的质量或可靠性又直接影响着危机的表现形式和经济后果；财务成果运行过程的持续性保障主要体现为营运效率。预测财务危机的比率主要有债务保障率（现金/流量债务总额）、资产收益率（净收益/资产总额）、资产负债率等。运用上述比率对企业财务危机预警分析的局限性有：一是尽管可以判别企业是否处于财务危机之中，但不能判别企业是否可能破产，以及预测何时破产；二是单变量比率分析的结论可能会受到通货膨胀的影响；三是当企业出现财务困难时，管理当局往往会采用粉饰财务报表的方法来掩盖真实的财务状况，使财务危机的预警失去作用。
（二）多变量预警分析。由于单一财务指标往往难以从企业整体的角度揭示危机的具体影响程度和发生时机。因此，有必要综合各项主要指标更加有效地检查企业财务状况的不稳定现象，及早规避或延缓危机发生。多变量预警分析是从整个企业角度，运用多种财务比率来检查其财务状况有无呈现不稳定的现象，进而预测其是否存在财务危机。其中最有代表性的是美国纽约大学埃特曼教授所创建的Z值模型，是运用五种财务比率通过加权汇总所产生的分值作为判断标准来预测企业可能发生的财务危机的一种方法。这一方法给人们进行企业财务危机的预警分析提供了新的思路。但由于每个国家的经济环境不同，其分析模型和结果都会有所差异。
五、结论
集团公司通过建立财务风险控制体系，利用全方位的风险控制手段，以预算管理控制为主要方式，对投资、筹资、资金管理等活动进行重点控制，将风险控制渗透于财务活动全过程之中，可以有效地保证资产的安全性，发挥财务风险控制体系的作用，有利于经营效率、效益的提高。
主要参考文献：
[1]万萍.浅析企业集团的财务风险及控制[J].财会研究，2008.14.
第3篇：财务危机预警研究范文
【关键词】 财务危机； 预警模型； 距离判别
加入世贸组织后，中国企业在获得极大机遇的同时也面临着极大的挑战。如何利用整个世界的资源、信息以及市场提高自身的管理水平，赢得全球化竞争的胜利，成为摆在我国企业界及学术界面前的难题。中国企业的管理水平从整体来看，和发达国家相比还存在一定的差距，在面对国内外激烈的市场竞争和多变的消费需求中，遭遇不可预测的风险是在所难免的。如何应对财务风险关系到企业的生死存亡，几年以来，全国数以千计的企业因发生财务危机而导致了破产、清算和重组，其中不乏巨人、三株、爱多等著名企业。寻根溯源，其原因之一便是企业缺乏风险意识，未建立财务风险预测机制，不能及时掌控企业潜在的财务危机，更谈不上及时采取措施扼杀财务危机于萌芽中了。因此，建立一个既可以预测企业财务风险，又可以分析企业财务风险产生来源的财务危机预警模型组，对于增强企业的经营管理水平和预测能力具有重要意义。
一、财务危机预警模型研究回顾
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，在静态模型研究方面，最早的财务危机预警研究是Fitzpatrick（1932）开展的一元判定研究，然后是 Beaver（1966）使用由79家公司组成的样本，分别检查了反应公司不同财务特征的6组30个变量在公司破产前1―5年的预测能力。美国纽约大学Altman在1968年首先创立了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。接下来，Haldeman和Narayanan（1977），Collins（1980），Platt aad Platt（1991）也采用类似方法进行研究。有些学者对Z分数模型加以改造，建立了财务预警新模型―F分数模型（Failure Score Model）。Ohlson（1980）第一个采用Logit方法进行破产预测。继Ohlson之后，Gentry，NewboldandWhitford（1985），CaseyandBartczak（1985），Zavgren（1985）也采用类似方法进行研究。国外的动态预警研究主要有四类：包括Baumol（1952）、Tobin（1958）的现金存量管理模型额度；Friedman（1959）、Nadiri（1969）、Coates（1963）的产品现金管理模型；Meltzer（1963）、Whalen（1965）、Alessi（1966）的财富现金管理模型以及Suvas（1994）联合模型。
国内财务预警研究起步较晚，在很大程度上借鉴了国外已有的研究成果，而且以静态研究为主，动态研究几乎没有。国内采用一元判定模型进行财务预警研究的不多，其中，陈静（1999）使用了截止到1998年底的27家ST公司与同行业、同规模的非ST上市公司作为研究样本。研究发现：资产负债率和流动比率、总资产收益率、净资产收益率四项财务指标的预测能力较强。国内对多元线性判定的研究相对较多，代表性的研究包括：张玲（2000）选取深沪交易所120家上市公司作为研究对象，其中60家为构造样本（30家ST，30家非ST），60家为预测样本（21家ST，39家非ST）。 国内其他方面的研究主要有：陈晓、陈治鸿（2000）、姜秀华（2001）关于Logit模型的研究；程涛（2002）运用时间序列回归和Logit回归方法建立综合预警模型；台湾李俊毅（1999）的《应用灰色预测理论与类神经网络于企业财务危机预警模式之研究》，徐淑芳（1999）运用多变量CUSUM时间序列分析建立预测模型等。
二、财务危机预警模型的构建基础
财务危机预警模型是预测企业潜在财务危机，即企业面临的风险的数学模型。构建这样一个模型需要解决三个问题：一是明确风险、财务危机、预警之间的关系；二是既能承载企业财务危机信息又能被量化的载体的选择；三是财务危机判断标准的确定。下面就这三方面的问题进行讨论。
（一）财务危机预警模型的概念
财务危机预警是以财务会计信息为基础，通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化，对企业可能或者将要面临的财务危机所实施的实时监控和预测警报。财务危机预警是由财务危机和预警两个词组组成的。财务危机是指企业丧失支付能力、无力支付到期债务或费用以及出现资不抵债的经济现象，包括运营失败、商业失败、无力偿债、资不抵债等。预警是指事先发出警示，以避免或尽可能降低可能的损失。财务危机预警模型就是预测企业财务风险即潜在财务危机的数学模型。
（二）风险、财务危机、预警之间的关系
在瞬息万变和竞争激烈的二十一世纪里，经济环境和市场风云的突变往往很难被准确地预测，使得企业的各种经营和财务风险成为一种客观的现实，如果企业不能建立高效的财务危机预警系统来及时预测企业经营和财务活动中的各种风险，必然导致企业未来陷入财务危机之中，最终面临破产的结局。财务危机往往是企业各类风险最直接，也是最终的表现形式，因为在市场经济的客观条件下，企业各种生产经营活动都是用货币计量的，财务信息是最综合的经济信息，财务危机理所当然成为衡量和评判企业各种风险极度结果的标准。当然，风险永远存在，但风险未必就会导致企业财务危机的出现，只要企业高级管理层具有良好的风险意识，并有充分的抗衡风险能力和手段，就可能转危为安，而财务危机预警模型就是一个企业管理者用以抗衡风险的管理工具。
（三）财务比率是财务危机信息的载体
本文选取财务比率作为构建财务危机预警模型的变量，主要有以下三个原因：一是企业内外环境的变化、盲目扩张以及经营不善导致的企业财务状况恶化是一个漫长的过程，这些最终通过各种敏感的财务指标反映出来。通过表3对ST上市公司与非ST上市公司样本2002~2004年的财务数据的统计分析，不难看出ST上市公司与非ST上市公司之间的差异在不断的拉大，其中经营效率的差异性在2002~2004年这3年间始终明显，说明经营效率是企业生存、发展的基础。二是现在财务管理中将基本的财务比率分为经营效率、偿债能力、财务结构、盈利能力四个方面，而有些资料中将企业这些财务比率分为反映企业成长能力、盈利能力等方面。企业偿债能力方面的财务比率主要反映企业短期偿债能力， 财务结构方面的财务比率主要反映企业长期偿债能力。因此，本文通过对上述分法的借鉴以及对数据实际分析结果的研究，将选取15个财务指标分为四个方面，即经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力。三是企业财务预警模型是一个数学模型，它的构建过程是一个对数据收集、整理和处理的过程，因此企业所有需要反映的财务状况均需量化，而财务比率正是企业财务状况的量化，因此本文选择财务比率作为反映企业财务危机的变量。
（四）财务危机评判标准
构建财务危机预警模型必须能够明确地区分什么样的企业算陷入财务危机，即企业经营失败了。对于每一个企业来说，盈利都是其最终的目标，而生存又是盈利的基础。企业首先必须生存才有可能盈利，而仅能生存不能盈利的企业又将失去存在的价值。所以说，影响企业生存和盈利的任何财务危机均可导致企业的经营失败，而如何确定企业经营失败的标准恰恰是构建企业财务预警模型时，界定企业是否陷入财务困境的标准。企业经营失败的原因是多方面的，其表现形式是多种多样的，而最终的处理方式也是千变万化的，再加上企业经营失败并不意味着就必然导致其破产和解散，所以实际上对企业经营失败的外在表象很难给出高度概括的描述。本文选择上市公司被ST作为企业经营失败陷入财务危机的标准。
三、财务风险预警模型的构建及运用
（一）确定研究对象
如何确定陷入财务危机的企业是财务预警研究需要首先解决的问题，学术界有多种不同的定义方法。国外大多数的研究将企业破产作为确定进入财务困境的标志，但是破产作为企业整体经营失败的最终表现，除了受经济因素影响外，还受政治、法律和其它非市场因素的影响。在我国迄今为止尚未出现一家上市公司破产的案例，况且财务困境和企业破产之间的关系是概念的大小问题，所以在财务预警研究中可以确定因“财务状况异常”而被“特别处理”的上市公司作为研究对象。
（二）设计样本
样本的选择关系到财务预警模型最终的预测能力和适用性。本文ST样本组选择2006年被ST的生产制造类A股上市公司2002~2004年的财务资料；非ST样本组选择2006年经营业绩比较突出的生产制造类A股上市公司。这样就选了59家ST公司和60家非ST上市公司，其中用30家ST公司和30家非ST作为预测样本组；用29家ST公司和30家非ST作为控制样本组。见表1。
（三）设计变量
本文的主要目的是建立一个符合中国上市公司实际情况、具有较强可操作性的、能为企业管理层的管理提供参考的多元线性判别模型，经过对以往国内外相关研究中对预测模型有显著贡献的预测变量的考察，结合对中国上市公司财务数据的统计分析，确定了15个预测变量。这15个预测变量反映了企业的经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个方面。见表2。
（四）对样本数据的统计描述
本文首先分别对两个样本组ST前3年，即企业2006年被ST，选取2002~2004年的财务比率（为什么不选2005年的财务比率呢？因为上市公司2006年被ST是因为2005年的“财务状况异常”）进行描述性统计，同时检测所选取的变量在ST组和非ST组之间是否存在显著差异，从而证实这些变量在构造预测模型中的代表性。经过对15个变量的统计计算和T检验得到这15个变量统计描述及差异性检验结果。详见表3。
对表3统计结果进行分析，结论如下：
1.经营效率方面
2004年的X1、X2、X3、X4均通过了1%的T检验，说明中国ST上市公司与非ST上市公司在存货周转率、总资产周转率（倍）、应收账款周转率、费用比例（%）这四个财务指标上具有显著性的差异。比较2002~2004年ST上市公司与非ST上市公司的T值能够看出离上市公司被ST的时间越近，ST上市公司与非ST上市公司经营效率差异越显著。对比2002~2004年ST上市公司与非ST上市公司存货周转率、总资产周转率（倍）、应收账款周转率、费用比例（%）这四个财务比率，三年的差异性均超过5%，说明这四个财务比率具有长期预测能力。从表3中能看出上市公司的经营效率是不断的提高，ST上市公司比非ST上市公司的经营效率始终差，特别是费用比率居高不下，始终在50%以上。
2.偿债能力方面
2004年的X5、X6、X7、X8通过了5%的T检验，说明中国ST上市公司与非ST上市公司在偿债能力上存在显著性差异。比较2002~2004年ST上市公司与非ST上市公司的T值能够看出，离上市公司被ST的时间越近ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异越显著，这与上面的特点相似。但是，与企业经营效率不同的是，企业偿债能力离上市公司被ST的时间越远，ST、上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异变得越不明显。
3.盈利能力方面
2004年的X9、X10、X11通过了1%的T检验，说明ST上市公司与非ST上市公司在经营净利率、经营毛利率、净资产收益率上存在显著性差异。通过表3的统计分析可以看出，ST上市公司与非ST上市公司2002~2004年的盈利能力同样是离上市公司被ST的时间越近ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异越显著；离上市公司被ST的时间越远，ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异变得越不明显了。
4.成长能力方面
2004年的X12、X13、X14、X15通过了5%的T检验，说明ST上市公司与非ST上市公司在主营收入增长率（%）、净利润增长率（%）、总资产增长率（%）、股东权益增长率（%）上存在显著性差异。可以看出，ST上市公司与非ST上市公司2002~2004年的成长能力同样是离上市公司被ST的时间越近，ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异越显著；上市公司被ST的时间越远ST上市公司与非ST上市公司偿债能力的差异变得不明显了。
在对前面样本26个变量进行了统计描述和不同水平下的T检验的基础上，对样本组的经营管理状况、财务结构、成长能力、偿债能力以及整体的变量组进行整体差异性的F检验，检验结果详见表5。
对表5整体差异性检验的分析结论如下：通过分别对ST与非ST上市公司2004年的经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个方面财务指标整体性差异和ST与非ST上市公司全部财务指标整体差异性进行5%的F检验，检验的结果是：ST与非ST上市公司的经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个方面财务指标的整体差异和ST与非ST上市公司全部财务指标的整体差异显著。
综合上面的分析和表3的数据，能够发现ST上市公司的经营效率低、费用成本高、高负债且以流动负债为主是导致企业最终走向财务危机的根本原因，而且是随着时间的推移逐渐与非ST上市公司拉大距离。因此，2004年ST上市公司与非ST上市公司之间的差异是最明显的，用2004年ST上市公司与非ST上市公司的财务数据构建财务危机预警模型也是判别能力最强的。
（五）财务危机预警模型组构建与判别结果分析
本文根据2006年被ST的中国A股上市公司及其对应的非ST的中国A股上市公司2004年的财务数据，运用距离判别分析法构造财务预警模型组。Z1是预测企业整体危机的模型，Z11是预测经营效率的模型，Z12是预测企业偿债能力的模型，Z13是预测企业盈利能力的模型，Z14是预测企业成长能力的模型，具体模型见表6。
判别结果分析：根据距离判别分析原理将判别阀值设为0，大于0的判为ST公司，小于0的判为非ST公司。Z1预测的是企业下一年的财务状况，也就是2004年预测2005年的财务状况是否会恶化及2006是否会被ST，这一模型判别效果比较好，在60家预测样本中发生2例误判，回判准确率达到96.67%，而其它四个预警模型最低的回判准确率也在85%以上。接下来再看59家控制样本，最低的预测准确率同样在84%以上，这样的预测结果说明该模型组具有很高的判别准确率。由此可以证明，预测企业下一年是否会发生财务危机的预警模型组具有应用价值。判别结果见表7、表8。而用2002年和2003年的财务数据带入财务危机预警模型组预测的结果准确率明显降低，只有预测企业经营效率方面的预警模型的准确率才能达到80%以上，这也符合企业经营效率提高比较缓慢的特点。另外可以看出，预警模型组发生1类误判的概率明显高于发生2类误判的概率，这反映出非ST公司上市公司应变能力好于ST上市公司，反映出企业财务恶化需要一个过程。
（六）财务危机预警模型组的应用
在具体应用财务危机预警模型组时，首先将相应的财务比率带入Z1、Z11、Z12、Z13、Z14预警模型组，计算出这些预警模型的数值，判断企业整体是否存在财务风险以及企业财务状况的某些方面是否存在风险，如果存在风险则进一步分析。分析如图1。
下面对财务危机分析图作进一步的解释：
本文的财务危机预警模型组能为企业经营管理者和债权人、投资者等外部使用者提供参考信息，先看如何为企业经营管理者服务。对于企业管理者来说，企业最关心的是引起企业财务危机的潜在的风险来源，本模型就是通过反映企业不同方面的预警模型探寻企业的风险来源。具体讲，先计算Z1、Z11、Z12、Z13、Z14值，不论反映企业整体财务状况的Z1大于零还是小于零，均要结合企业内外环境因素分析Z11、Z12、Z13、Z14值大于零的模型所对应的财务比率，找出产生财务风险的原因，然后做出具体的决策，消除企业潜在的财务危机。至于Z11、Z12、Z13、Z14值为负的则不必分析其对应的财务比率。而除了企业经营管理者以外的其它模型使用者，则先计算Z1、Z11、Z12、Z13、Z14值，然后根据模型组的值的情况结合企业外部环境因素做出决策。
四、结束语
财务危机预警模型组具有良好的短期预测精度，可以用于企业下一年潜在财务危机的预测，同时运用经营效率、偿债能力、盈利能力、成长能力四个预警模型预测诱发企业产生财务危机的隐患。但是，本财务危机预警模型组除了经营效率预警模型外不能用于一年以上的预测，同时没有解决不同行业企业的差异问题。
【主要参考文献】
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[4] 郭小金.捕捉财务危机早期信号，建立财务风险预警系统.经济师，2004，（7）：P184―185.
第4篇：财务危机预警研究范文
[关键词] Altman模型 财务危机 医药行业 沪市数据
一、引言
随着经济全球化趋势的发展及各国企业自身的快速发展,公司、尤其是上市公司受到来自投资者、债权人、及政府的相关利益者的关注,因企业陷入财务危机而导致其经营失败、破产的案例屡见不鲜,所以对于财务危机的预测显得尤其重要,本文采用Altman的Z值法模型、选取我国医药行业上市公司数据来验证其模型对于我国公司的有效性。
财务危机(financial distress),又称为财务困境、企业失败(corporate failure),最严重的财务危机是“企业破产”。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”。财务危机是指企业丧失偿还到期债务的能力,包括从资金管理的技术性失败到破产以及处于两者之间的各种情况。
在具体的模型研究中,国内外学者也存在不同的观点:Beaver(1966)将破产、拖欠优先股鼓励、拖欠债务界定为财务危机;Altman(1968)将财务危机界定为“进入法定破产的企业”;Deakin(1972)则认为陷入财务危机的公司“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”。在国内,对财务危机预测的研究处于起步阶段,非上市公司的资料不够规范,难以获得有效而可靠的途径的数据,国内学者对其研究的对象基本为上市公司,同时我国证券市场还不够完善、退市的企业不多,因而大部分研究将上市公司被特别处理(ST)作为公司陷入财务危机的因变量,如陈静(1999),陈晓、陈治鸿(2000),吴世农、卢贤义(2001),李华中(2001),王磊(2009)。所以本文也是选取被特殊处理的上市公司作为研究陷入财务危机的客观标准。
二、Altman Z值法的模型介绍
Altman从资产负债表和损益表中初步选取了22个比率进行筛选,这些比率分为五大类,即流动性比率、盈利性比率、杠杆比率、偿付能力比率以及活动比率。从这22个比率中选出了在预测企业破产时综合效果最好的5个比率。
这五个指标分别是X1=营运资金/总资产,X2=留存收益/总资产,X3=息税前利润/总资产,X4=股票市值/帐面总负债,X5=销售收入/总资产,该模型还假定上述五个指标对企业财务健康状况的影响是线性的且呈正相关,即各指标值越大,表明企业的财务健康状况越好。
Altman的模型中用Z表示企业财务状况的判别值,即破产可能性的倒数。用X1、X2、X3、X4、X5分别表示上述五个指标,用b1、b2、b3、b4、b5分别表示这五个指标对Z值的影响权重系数,因此该多元判别函数可表示为:Z=b1X 1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5
Altman采用多元判别分析MDA来确定系数b1、b2、b3、b4、b5的值并通过计算出的Z值来判别企业破产的可能性。上述五个指标中对判别函数影响最大的是X3通过对大量的样本进行多元判别统计分析Altman得出以下两个针对不同类型企业的破产判别函数。
对于工业企业:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0 X5
对于非工业企业:Z=6.56X1+3.26X2+6.72 X3+1.05X4
其中,Z值越高,表明企业破产的可能性越小。医药行业适用于工业企业模型。Altman在所选取的样本进行研究时,发现当Z值小于1.81时,样本企业全部破产倒闭;当Z值大于2.99时,没有企业破产;另外当Z值介于1.81与2.99之间时,不能进行准确判断。按错误判别率最小的原则,Altman选择2.67作为区分破产企业和财务健康企业的临界Z值。
三、我国医药行业沪市上市公司的Altman Z值法模型的运用
1.样本
本文初步选取了我国医药行业在上海证券交易所挂牌上市的公司57家2007~2008年两年的数据。数据来源是清华金融研究数据库、公司年报,上海证券交易所作为相关数据资料的补充。
本研究选择估计样本的标准为:(1)被特别处理公司即ST公司:可以完整获得该公司(t-1)、(t-2)年的年度财务报告数据;(2)非特别处理公司即非ST公司:在(t-2)年1月1日前上市的,在t年没有被特别处理的,并且可以完整获得该公司(t-1)、(t-2)年度财务报告数据。
2.判别结果
样本中的57家医药公司,通过检索,2009年被ST的7家公司列表如下:
表1 2009年被ST的7家医药上市公司
由数据处理得出,2007年,即(t-2年)对2009年的财务危机判别值的结果的可靠性列表如下:
表2 2007年对2009年的财务危机判别值结果及可靠性
从(t-1)年即2008年的财务危机判别值来看,其预测结果的可靠性如下列表:
表3 2008年对2009年的财务危机盘别致结果及可靠性
2007年对2009年的财务危机预测的结果来看,Altman模型对非ST公司的预测可靠性是很高,达到了94%的预测成功百分比,而对ST公司的预测要小的多,仅为57.14%。2008年对下年即2009年的财务危机预测结果来看,该模型对非ST公司的预测可靠性为69.77%,而对ST公司的预测表现很弱,预测成功百分比仅为28.57%。
在Altman对选择的样本进行研究,其结果显示:以95%的准确率预测了1年后企业破产的情况;以72%的准确率,预测了2年后企业破产的情况。虽然Altman未能获得足够的案例作为样本进行预测,但是较高的判别准确率模型在当时是非常难得和重要的。
从本文选取的样本进行研究的结果来看,和Altman最初模型研究样本的结果存在诸多不一致的结论。首先,本文的研究结果现实2年后企业破产的财务危机预测结果可靠性要高于1年后企业破产的结果,出现这样的结果,主要和原因在于:我国的医药行业主要为国有控股的企业,当预测出现财务危机时,政府可以给予极大的扶持;我国的证券市场还不是很完善,财务会计准则存在一些缺陷、虽然我们一直在努力完善它,但是上市公司进行盈余管理等不规范操作也是司空见惯的;另外,Altman模型是理论界较早的一个模型,其背景和现有经济形势存在极大的差异,同时样本选择的差异也会导致其结果的不一致性。
虽然我们的研究结果并不是Altman模型能够基本预测的,但是其模型对于我国医药行业的预测还是具有一定的借鉴意义,尤其是对非上市公司的财务危机预测准确率较高。
3.研究局限性
本文的研究具有一定的局限性,首先样本的选取范围较小,其结果可能不太具有总体代表性;研究方法仅仅是利用Excel等简单的方法进行分析,结果可能不是很深刻。
四、结论和展望
本文是利用Altmanz模型对我国在沪市上市的医药行业的公司进行财务危机预警研究,研究结果显示,该模型对于我国该行业的预测准确性不高,所以有必要根据我国的具体情况对其模型进行改进,Altman、Haldeman & Narayanan(1977)提出了一种更准确预测企业财务危机的Zeta模型;Meyer & Pifer(1970)、Laitinen(1993)、Theodossiou(1991)将新型概率模型运用于企业财务危机预测;Martin(1977)、Ohlson(1980)运用Logistic模型进行财务危机的预警研究;Zmijewski(1984)使用了Probit分析模型;另外还有神经网络分析模型、递归分割算法、生存分析法及专家系统模型。这些模型分析方法对于较早的Altman模型做了许多改进,方法更加先进、涵盖的范围更加全面,预测的结果更加准确。
未来对于我国企业来说,最重要的是建立起适合我国企业特征的模型,而不仅仅是借鉴国外学者已研究的模型,同时相关的经济、社会体制能够更加完善,将使我国企业财务危机预警分析更加客观,在预测到危机时,企业能够及时调整战略,使企业朝着更加稳定的方向发展。
参考文献:
[1]Edward I. Altman. Financial Ratios,Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].The Journanl of Finance, 1968,(9).
[2]吴世农,卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[J].经济研究,2001,(6).
[3]王磊.我国医药行业上市公司财务危机预警研究[D].上海交通大学硕士学位论文,2009.
第5篇：财务危机预警研究范文
财务危机是一种企业盈利能力实质性地减弱，并伴随持续亏损的渐进式的积累过程。财务危机的发生会使企业经营循环和财务循环无法正常持续或陷于停滞，前期表现为违约、无偿付能力、持续性亏损等，最终表现形式是企业破产。财务危机是企业危机的最综合、最显著的表现，但导致企业财务危机的原因可能是财务方面的，也有可能是非财务方面的，这就使得在建立财务危机预警模型时，既要考虑财务变量，又要考虑非财务变量。本文分仅使用财务变量和引入非财务变量两种情况，分析其他学者的研究成果。
二、仅使用财务变量的研究
我国学者对财务危机预警的实证研究主要集中于21世纪。从陈静（1999）开始，学者们对预警变量的选取进行了有益尝试，由于当时我国证券市场建立时间不长且不规范，因而影响到学者们的研究，但正是由于他们将各种新的变量引入模型，才使得后续研究进行的更加丰富。总的来说，他们在研究中多是仅使用财务变量，未能考虑非财务变量；多是仅使用定量方法，未能结合定性方法，而且变量选取范围狭窄。学者们在研究中使用的财务变量涉及的研究方面见表1。
从财务危机预警研究在国内展开初始，学者们就普遍认同盈利能力、偿债能力和营运能力变量在财务危机预警研究方面的作用。列举的23位学者的研究，无一列外的选取了反映企业盈利能力的变量进行预警研究。盈利能力是指企业在一定时期内赚取利润的能力，利润率越高，盈利能力就越强。对公司盈利能力的分析，就是对公司利润率的深层次分析，通过对盈利能力的分析，管理者可以发现经营管理环节出现的问题。23位学者中，22位使用了反映偿债能力的变量。偿债能力是企业偿还到期债务的承受能力或保证程度，是反映企业财务状况和经营能力的重要标志。83%的学者使用了反映营运能力的财务变量。营运能力是指通过企业生产经营资金周转速度的有关指标所反映出来的企业资金利用的效率。它表明企业管理人员经营管理、运用资金的能力。企业生产经营资金周转的速度越快，表明企业资金利用的效果越好，效率越高，企业管理人员的经营能力越强。盈利能力、偿债能力和营运能力变量使用的次数比较频繁，一是受国外学者研究成果的影响，尤其是Altman的Z分数模型；二是研究条件的局限，例如我国上市公司从1998年才开始编制现金流量表，影响到现金流量变量的使用。探索性研究了一段时间后，国内学者们才开始重视成长能力、现金流量、市场价值等变量在预警中的作用。尤其是刘洪（2004）所做的研究，使用了6个方面的财务变量。但是，研究中多是没有指明这些变量的重要性，而且选取变量的理论基础也不成熟。
选用财务变量进行危机预警研究的原因主要在于二者之间的直观联系。事后研究显示，衰败的企业大部分是由于资金链断裂而破产。因此，人们将焦点对准了财务变量与财务危机之间的关系。20世纪60年代以来，实证研究方法在财务危机预警研究中逐步占据了主导地位。实证研究的重要基础是样本资料的可获得性和可量化性，与非财务变量相比，财务变量显然具有这两方面的优势，从而比非财务变量更容易被应用在模型中。不过，利用财务变量进行预警研究具有严重的局限性：其一，事后性。将具有事后性的变量用于对财务危机的事先预警，其时效性和可靠性值得怀疑。其四，非全面性。财务变量是否能涵盖导致财务危机的绝大部分信息一直受到怀疑。在我国，政策风险、企业特别风险等因素与企业发生财务危机关系密切，而财务变量却不能反映此类风险。其三，主观性。会计中，职业判断和人为操纵的存在，使得很多财务变量并不能全面地反映客观的情况，这也会给财务预警带来很大问题。
三、引入非财务变量的研究
在使用财务变量建立预警模型实证研究后四、五年，国内学者们才陆续将非财务变量引入到财务危机预警模型中，这些研究进一步丰富了财务危机预警研究的成果，同时也带来了一种新的研究思路。学者们在研究中使用的非财务变量涉及的研究方面见表2。
多位学者的研究已经证实：非财务变量中包含着预测财务危机的信息含量；非财务变量的引入有助于提高模型的预测准确率；要更好的预测上市公司的财务危机，应结合财务变量与非财务变量一同建立预警模型；与单方面引入非财务变量构建的模型相比，多方面引入非财务变量使模型的总体预测准确率得到较大程度的提高。
受国外研究成果的影响，国内学者们引入非财务变量的范围较为狭窄，多是使用反映公司治理和审计意见的变量，其他方面的研究还严重滞后。此外，学者们开始只是从某一个方面进行研究（如张鸣、曹德芳等），经过一段时间的发展，才综合考虑到多方面预警变量的影响。可以看出，将更多的非财务变量引入财务危机预警模型将是今后国内研究改进的方向。由于财务危机预警模型对进入模型的变量具有苛刻的要求，任何变量在进入预警模型前必须予以量化，因此，非财务变量的量化始终是财务危机预警研究中的一大难点，如何对非财务变量进行合理的量化也成为后续研究的关键。
在众多研究非财务变量在财务危机预警中的作用的文章中，学者们们多数比较关注的是股权结构和审计意见因素。表3和表4分别列示了学者们选取的股权结构变量和审计意见变量。
9位学者中，5位学者使用了第一大股东持股比例变量，这一变量是学者们选用的次数较多的代表股权结构的非财务变量。除廖永强的研究外，其他学者均认为该变量有助于提高企业财务危机预警的准确度。
除杨华外，学者的研究中，都考虑到注册会计师的审计意见对财务危机的影响。研究均显示：在我们国家，注册会计师发表的审计意见对于预测企业财务危机具有一定的作用，说明注册会计师执业水平的提高，不会屈于企业的压力，会计信息的质量具有一定的保障。
四、结论
如何选取财务危机预警模型的变量是国内外学者热烈研讨的一个问题，在没有充实的理论支持的前提下，学者们只有通过不断的尝试来体现变量的有用性。从研究初始到现在，12年的研究使得这一研究领域成果丰硕， 相信随着研究的进一步深入，学者们会揭开财务危机发生的关键原因，采用有效的手段对其进行全方位防范。
参考文献：
第6篇：财务危机预警研究范文
关键词：脆性理论； 财务危机； 财务困境； 风险控制
众所周知，风险预警是风险管理的关键议题和核心任务，但财务危机预警是公司的薄弱环节，从而影响了企业风险管理的效率和效果。财务危机预警的目的是找出财务危机的作用机理，以预测公司的财务状况，进而采取措施避免企业财务状况继续恶化。企业作为市场的主体，其风险主要来自于与市场进行物质和信息的交换过程。十八届三中全会决定中曾指出要使市场在资源配置中起决定性作用。此次市场化改革预示着经济体制、经济运行机制以及与之相应的经济增长方式将发生深刻的变化，企业将面临更加复杂的市场环境，从而更可能陷入财务困境。如何避免企业在新的市场环境下陷入财务困境成为又一重要命题。笔者认为只有抓住影响财务危机的内、外部因素，认清财务危机的微观机理，根据环境的变化及时调整经营策略，才更有助于经营者防范财务危机，提高应对财务风险的能力，保护投资者和债权人的利益。
一、企业财务危机发生的脆性机理
财务危机又称财务困境，在我国通常将被“ST”的企业称为陷入财务困境的企业。脆性是描述系统遭受外部干扰，使整个系统陷于困境、陷于瘫痪的过程。从这个意义上讲，企业的脆性即表明企业陷入财务危机。财务危机的发生同样是由某一因素的干扰，波及企业的财务状况，进而引起财务状况恶化，使整个公司陷入困境的过程。文章从脆性因子、脆性过程和脆性结构三个要素来研究企业的脆性风险。
（一）企业的脆性因子
脆性因子是引起系统发生脆性的因素，企业的脆性因子即引起企业财务危机的因素，包括外部因素和内部因素。 根据熵理论，企业的经营管理活动不当，会增加企业内部的熵增引起的不确定性问题。该不确定性内涵的风险包括财务风险、税收风险、战略风险、法律风险、信用风险等。由于内部因素包含更多的不确定性，内部因素对财务风险的影响更大，但是由于内部因素带来的风险大部分和管理层的治理、决策相关，而由管理层自身防范此类风险就比较困难，这就为企业的风险管理增加了难度。
（二）企业的脆性过程
从脆性源到脆性接受者具有某种关联性，决定着脆性接受者的响应程度，而两者之间的脆性关联是通过脆性过程来完成的。企业作为一个开放系统，无论其复杂程度如何，它都一定有自己的输入和输出。输入是系统的外部条件或内部条件，输出是所想要达到的预期目的或目标。但由于各种原因，又使系统有时不会达到预期的目的，有时又由于外界的干扰或系统本身的原因，使得系统不堪负荷从而激发了系统本身的属性――脆性。复杂系统通常表现出各种各样的复杂行为，但它们具有一些共同的特征，即隐含在这些现象背后的基本机制是不稳定性。
1.外部脆性过程
外部脆性过程主要发生在复杂系统的子系统之间，一个已经崩溃的外部子系统对于和它有一定联系的子系统会造成一定的影响，这个影响的过程就称为外部脆性过程。崩溃的子系统对于其他子系统能够产生影响也是由于两个子系统各自内部因素之间存在着联系，通过这种联系影响到其他子系统，而其他子系统则通过内部脆性过程决定是否接受这种影响。
2.内部脆性过程
一个子系统的崩溃也是由它内部的因素来表征的，而往往系统的崩溃都是由于内部一个小小的因素出现问题，由于系统内部之间是相互关联的，这样下去很有可能导致系统内部的其他子系统的崩溃，这样系统内部的脆性过程就被完全的激发了。系统内部子系统之间的作用过程就被称为内部脆性过程。
（三）企业的脆性结构
财务危机的发生，往往是由于外部和内部某一因素发生重大变化，将这一变化作为系统的输入，一旦这些因素受到干扰，易对财务系统形成冲击，发生脆性事件。这些脆性事件会波及到系统结构，破坏企业的经营稳态，进而出现财务危机。这个从脆性因子到脆性事件到影响系统结构直至引起财务危机的过程，就是公司财务危机的脆性风险结构（见下页图2）。脆性因子的确定是预防财务危机的关键，脆性因子引起的干扰，通过逐层传递，波及整个企业，是导致企业脆性的主要风险因素。脆性风险的传递路径多样，更像一个黑匣子，与企业管理层的决策息息相关，同一行业、规模相当、业务相近的企业，也会由于决策的不同产生截然不同的脆性风险。为了有效应对该脆性风险，企业应建立起针对企业的脆性因子、脆性过程的危机预警系统。
二、财务危机的脆性控制策略
（一）采用风险分析调查法和流程图法进行事前预警
脆性因子是引发财务危机的主要因素，预警的关键是对脆性因子的识别，脆性因子的识别是指个体获取、处理并解读脆性因子的过程，先前知识经验以及评价这些因子所表现出的认知特征会影响不同个体对因子的识别。另外，部分脆性因子包含于脆性事件中，是脆性环境的内在本质因素，在公司内部主要表现为各部门为了自身利益最大化选取战略，相互竞争，存在非合作博弈，处理不当也会引发危机。为了有效识别可能导致本企业陷入危机的脆性因子，企业内部应成立独立于管理层的风险管理小组，该小组成员不参与管理层决策，以保证风险管理小组成员对风险判断的客观性。着重强化小组成员的危机意识，提高对脆性因子的识别度，根据内、外部因素的变化，实时采集、捕捉所有可能的脆性因子。根据流程图法和以往的经验，绘制出可能的风险传导路径，做好情景分析和敏感性分析，以此评估可能给企业带来的风险，并形成风险评估报告。在风险评估报告中，详细说明该因素可能导致的结果，考虑最坏的情况，使管理层在制定风险应对策略时，综合考虑各种可能性，形成预警预案。预警方案中应明确预警拟达成的目标，具体的应对、执行计划，预警点的信息等。
（二）采用非财务指标和财务指标相结合实时监控预警
财务指标、现金流指标和市场收益类指标，是最常用的财务危机预测变量，通过衡量公司的偿债能力、盈利能力、营运能力、成长能力、现金流量、资本构成等与企业财务危机的关系，判断并预测企业是否陷入了财务危机。非财务指标是对单纯依靠财务指标进行财务预警的重要和有益的补充，非财务指标预警更加关注可能影响企业经营的各项因子的情况。非财务因素更多的依靠管理层的经验和职业判断，可能比财务指标更能有效揭示企业的财务状况和经营状况。比如，企业的管理水平落后、公司治理结构不合理、企业战略不合理等非财务因素反映的信息都预示着企业有发生财务危机的可能，而财务指标则不能够准确的反映出这些信息。因此，在构建企业财务危机预警模型时应该将非财务因素加入到模型的指标体系之中，这样才能够更加完整地反映企业的经营状况，增强预测的效度。
（三）采用风险拟合和再评估进行跟踪预警
由于内部因素和外部因素引起的脆性过程不同，脆性风险在企业内部会产生不同的传递路径，加大了风险监测的难度。企业在对脆性因子进行监测的过程中，应注意对该风险的应对效果进行实时评价，跟踪风险的状况，收集预警信息，将观测到的最新信息与预定的企业目标计划进行对比分析，评价风险应对与预期的拟合程度，进行差异分析，以决定是否需要调整应对方案。跟踪预警应注重提高预警方案的灵敏度，一方面，当评价的风险与企业预期偏离较大时，分析偏差的原因，并在该脆性因子所处的阶段，再次进行风险评估，制定新的应对策略，并继续监测、跟踪。另一方面，对风险的评估效果较佳的风险因素继续跟踪评价，进行危机处理，直至危机消除。由此形成全过程预警的闭环系统。跟踪预警强调在风险因子的存续期间内，实现动态监测和全过程预警。
（四）采用风险评价持续改进优化预警
企业根据整个预警过程中的经验，对原因，处理过程等进行全民反思，总结整个过程中的经验和教训，对历史数据进行挖掘、分析，组成脆性风险因素集，将其固化到企业的危机管理体系中，形成企业内部的危机管理数据库，并运用数据处理、分析等手段，优化预警过程，形成优化预警方案。由于企业组织的复杂性，同一脆性因子可能有不同的风险传导路径，引起的风险水平也可能不一致。当企业再次面临类似风险时，及时地给出决策参考方案，通过预先采取应对措施，提高危机应对能力，最大限度地减少风险冲击。
脆性是复杂系统的根本属性。文章从系统论的角度，重新审视了财务危机的预警研究。根据企业财务危机的预警机制，针对事前、事中、事后预警，构建了财务危机预警的理论体系，并给出了有效的预警实施方案。但是预警系统有自身的局限性，受管理层能力的影响，想要发现所有的潜在风险是不可能的，预警的难点在于合理区分与判别脆性因子，并且管理层的决策能力不易被量化，各部门的关系也不易用数据反映，仍存在一些问题。复杂系统的脆性理论是比较新的理论，各领域的应用还有待进一步研究。
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第7篇：财务危机预警研究范文
关键词：财务危机；预警模型；实证研究
一、引言
随着资本市场的不断发展和完善，对上市公司财务危机预警进行研究一直是国内外学术界研究的热点问题之一。财务危机预警是以现有的财务比率为基础，通过设计并观察一些敏感性财务预警指标的变化，建立数学模型来预测企业财务危机发生的可能性，这样就能在很大程度上帮助上市公司防范和化解财务危机。然而，由于种种原因，财务危机预警系统在我国上市公司中尚未得到广泛应用。
二、财务危机预警模型的发展及分类
1、单变量模型
单变量模型，即一元判别模式，它运用单一的财务指标来预测企业的财务危机。W.H.Beaver（1966），他最早将统计方法应用与财务指标结合起来，选择了29个能够代表企业财务状况的指标，从1954年到1964年之间他定义的财务危机企业中，挑选了79家，并选择了产业相同、资产规模相近的另外79家非财务危机企业作为配对样本，他对这79家财务危机企业和79家非财务危机企业前五年的29个财务指标进行了立面分析，最后得出结论，认为现会流量/负债总额能够最好地判定公司的财务状况（误判率最低，破产前一年的预测币确率町以达到87%），其次是资产负债率和“净利润/总资产”比率，并且离财务危机出现同越近，误判率越低，预见性越强。
2、多元线性回归模型
多元线性判别模型，即通过线性回归技术来构建能够以最小的分类错误率对样本公司进行划分的多元线性方程。比较著名的有Altman的Z分数模型以及后来E.Altman、R.Haldeman.和P.Narauaman的ZETA模型。
2.1、Z分数模型
Altman（1968）提出了Z分数模型。该模型是Altman根据美国股票市场的实际情况，经过上千次的实证分析，以33家破产公司及33家配对公司作为样本，使用选择的5个比率拟合出了一个多元线性方程，建立了Z分数模型，首次采用了多变量来预测企业的财务危机。
模型如下：
2.2、ZETA模型
1977年Altman等人将预测模型Z分数模型从单纯的制造业中解放出来，加入了非上市公司和各个行业，建立了新的、更具有准确性的企业财务危机预测模型一zETA模型，它包括了经营收益/总资产、收益稳定性、利息保障倍数、留存收益/总资产、流动比率、普通股权益/总资本和普通股权益/总资产这7项比率。Altman等经过对样本的分析，发现用ZETA模型预测五年和一年之后的财务危机企业的精确度分别为70%和91%。并且通过对相同样本进行预测分析，比较发现，ZETA模型的预测准确度要明显优于Z分数预测模型。
2.3、F分数模型
由于Z分数模型没有考虑对企业财务状况影响重大的现会流量因素，导致其财务解释和预测的效果大打折扣。为弥补这一缺陷，我国学者对Z分数模型加以改进，建立了F分数模型（周首华、杨济华，1996）在F分数模型中加入了现金流量的预测变量，其模型如下：
3、多元逻辑回归
多元逻辑回归（二项Logistic回归）的统计方法都是建立在累积概率函数的基础上，一般运用极大似然估计法来进行判定，而不需要满足自变量服从多元正念分布和两组问协方差相等的条件。他们是解决O一1回归问题的行之有效的方法。
Martin（1977）年在财务困境预测中首次采用了逻辑回归模型，从25个财务指标中选取了8个作为变量建立了回归模型，结果发现逻辑回归的预测效果要好于前面两种模型。0hlson（1980）以1970年至1976年问105家失败公司为样本，运用了条件逻辑模型来建立财务预警模型，研究结果显著。
三、研究不足
由于我国的理论研究相对滞后，市场体制还不完善，目前企业财务预警模型构建存在的问题有如下几点：
第一，预警变量选择缺乏理论支持。
第二，样本选取范围和样本时间区间存在局限。
第三，预警模型缺乏非财务因素支持。
绝大部分的研究都以财务会计报表数据为基础，以各种财务指标为变量来建立预警模型。运用财务指标建立的财务预警模型虽然能较直观地反映企业的综合财务状况，但从我国企业的情况来看，不能仅采用财务指标作为判别依据。
参考文献
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第8篇：财务危机预警研究范文
管理记分法由美国学者仁翰·阿吉蒂所创。严格来讲，它是一种定性方法，但是结合上市公司自身的各种信息披露后，也可以实现定量与定性的结合。使用管理记分法进行财务危机预警研究，主要分为以下五步：使用构造样本，列出与公司财务危机有关的多个因素；量化赋值这些因素对构造样本公司财务危机的影响程度；构建构造样本的“管理记分法”财务危机预警模型；确定衡量财务危机程度的标准值；计算各家测试样本公司的得分值，然后标准值比较，测试模型的预测效果。
本文依据上市公司自身披露的各种信息资料，使用管理记分法，获取了公司陷入财务危机前存在的各种内部和外部风险因素，通过量化赋值，构建了Y记分模型，测试样本验证检测取得了较为理想的预测效果，并为今后研究进行了趋势分析。
二、研究样本及数据来源
本文选取我国沪、深两市2002～2010年间因“最近两年连续亏损（包括追溯调整）”而首次被*ST的A股上市公司167家（原有*ST公司256家，剔除了金融类公司1家、上市不足3年就被*ST的公司9家，以及不能有效获取信息的公司79家）。其中，120家公司用于构建“管理记分法”财务危机预警模型，47家公司用于检验模型的效用。研究期间为危机前三年，即（t-3）年，数据取自“国泰安数据库”，建立的“管理记分法”财务危机预警模型以下简称“Y记分模型”。
三、实证研究
（一）财务危机引发因素归集 以构造样本的120家公司危机前3年的年报为依据，结合其特别处理公告和其他相关会计资料，采用归纳法总结出可能导致这些公司陷入财务危机的5项内部风险因素（以下简称“内因S”）和3项外部风险因素（以下简称“外因Q”），详见表1。
表1中，将“新投资产业或产品或子公司需要大量资金；或新领域经验不足，管理、经营费用高，但无利润或基本无效”作为公司经济管理中存在的首要问题的公司有2家，次要问题的有5家，总共有10家公司认为该因素会影响公司的经济状况。在归纳过程中，发现以下几个问题：
（1）上市公司披露的经营过程中的问题，一般不超过5项，而且问题普遍且集中，如市场因素中的“资源不足；产品部件或原料能源成本过高或价格波动”问题被120家公司中的59家披露，约占到1/2。
（2）上市公司披露的问题中，外因和内因出现的总频数均为139次，各占总频数278的50%。说明上市公司均重视会引起公司财务状况变化的内、外因素。
（3）内因中，经营管理因素和资金因素占52.52%，表明这是财务危机公司在危机爆发前，内部存在的最突出的问题。即上市公司还是普遍认为经营管理方面存在问题，以及经营资金不足会严重影响公司的财务状况。经营管理因素，多数涉及到公司资产结构和资本结构的合理调整，以及产业的优化；资金因素显示公司多受现金净流的影响，公司资金紧张导致短期偿债能力虚弱。
（4）外因中，市场因素占64.03%。这是财务危机公司在危机爆发前，面临的最严重的外界影响。无序的、不完全的市场竞争，产品成本上升，国内外宏观环境的变化都对公司的财务状况产生了不可测的影响。
（二）财务危机影响度量化赋值 表1中，具体内容（第2列）中有一项原因出现，则对应的定性因素（第1列）设为1，否则设为0，从而到得表2。
（三）Y记分模型构建 具体如下：
（1）基本模型框架。Y记分模型的因变量取值为0或1，赋值是权数的加权平均。设计的模型为：
Y=0.5S+0.5Q（1）
其中：
Y为加权平均得分；
S是上市公司陷入财务危机的内因的加权平均得分，权数0.5=139 /（139+139），即内因中的所有风险因素出现的频数在全部因素出现的总频数中占的比重；
Q是上市公司陷入财务危机的外因的加权平均得分，权数0.5=139/（139+139），即外因中的所有风险因素出现的频数在全部因素出现的总频数中占的比重。
（2）内因权重的确定。S的计算公式为：
其中：ai为对第i项内因进行加权的权数，Si为第i项内因的取值。
ai值的大小反映了第i项内因对财务危机形成的影响程度。ai值越大，说明第i项内因对财务危机形成的影响大。表3中，百分比反映了各项内因对公司陷入财务危机的影响程度，各项百分比就是对该项内因进行加权的权数ai。
根据表3，可以得出内因的加权平均得分S的公式：
S=0.1727S1+0.2446S2+0.1222S3+0.1799S4+0.2806S5（3）
（3）外因权重确定。Q的计算公式为：
其中，bt为对第t项外因进行加权的权数，Qt为第t项外因的取值。同样方式确定各项bt值。
根据表4，可以得出外因的加权平均得分Q的公式：
Q=0.6403Q1+0.2590Q2+0.1007Q3 （5）
（4）构建Y记分模型。由公式1，得到：
Y=0.5（0. 1727S1+0. 2446S2+0. 1222S3+0. 1799S4+0. 2806S5）+0.5（0.6403Q1+0.2590Q2+0.1007Q3）（6）
即，Y记分模型为：
Y=0.0864S1+0.1223S2+0.0612S3+0.0900S4+0.1403S5+0.3201Q1
+0.1295Q2+0.0504Q3（7）
其中：
Si为第i项内因的取值，危机公司存在i项内因时取值为1，否则为0，i=1，2，…，5；
Qt为第t项外因的取值，危机公司存在t项内因时取值为1，否则为0，t=1，2，3。
（四）标准值确定 根据归纳的各项风险因素，可以确定各家构造样本财务危机公司的Si和Qt值，再根据公式7，可以得出各家公司的Y值。例如，ST昆百大（000560）的Y值为：
Y=0.0864×1+0.1223×1+0.0612×0+0.0900×0+0.1403×0
+0.3201×0+0.1295×0+0.0504×0=0.2087
120家公司的Y值见表5。
将构造样本中120家财务危机公司的Y值划分为6个区间。根据表5计算出的Y值，各区间分布的财务危机公司数见表6。表中，“公司数”这一行表示在某一区间分布的财务危机公司数，“累计数”这一行表示在某一区间的上限以下区间分布的财务危机公司数，“百分比”这一行表示累计数的百分比。
有关学者的研究发现，选择不同的Y临界值，决策人员出现第Ⅰ类错误的概率不同。Y临界值越大，犯第Ⅰ类错误的概率越大，但犯第Ⅱ类错误的概率越小；Y临界值越小，犯第Ⅰ类错误的概率越小，但犯第Ⅱ类错误的概率越大。对一般决策者来说，由于犯第Ⅰ类错误的代价要高于第Ⅱ类错误，因此在建立模型时，应该主要考虑控制第Ⅰ类错误发生的概率。
由此，若将Y临界值确定为0.2，可以将犯第Ⅰ类错误的概率控制在7.50%以下，即回代预测准确率为92.50%。根据一般分析惯例，这样的错误概率是大部分决策人员可以接受的。因此，将Y临界判别值确定为0.2，确立的Y记分预测分析判断方法为：
（五）Y记分模型预测效果测试 测试样本中47家财务危机公司的Y值区间如表8所示。
可以看出，在以0.2为分割点的情况下，测试样本中47家财务危机公司有42家的Y值大于0.2，占总数的89.36%，即测试样本的验证预测准确率为89.36%。
四、研究结论
通过研究，可以得出以下几条结论：
一是内因和外因均会导致财务危机，即不仅公司内部财务方面和非财务方面的原因是公司财务危机的“导火索”，而且公司外部的多项因素也会影响公司的财务状况，而且这些因素多是公司的不可控因素。要在财务危机预警方面取得进一步成果，必须结合公司外的各项因素进行研究。
二是财务危机形成的内因中，经济管理因素和资金因素是其中两项最重要的因素。这说明企业想要避免财务危机的发生，必须有充足的可自由支配的资金，重视短期偿债能力，搞好主导产品或产业，加强、完善内部经营管理。
三是财务危机形成的外因中，市场因素，尤其是市场竞争激烈、资源不足、产品部件或原料能源成本过高或价格波动是其中最重要的因素。这说明企业想要避免财务危机的发生，必须压缩生产成本、提高自身产品的竞争力，以备不测之需。
四是Y记分模型对构造样本的回代预测准确率和对测试样本的验证预测准确率分别为92.50%、89.36%，模型预测效果较好，资本市场各方利益相关者可适当参考使用。需要说明的是，模型以0.2为分割点，决策人员犯Ⅰ类错误的概率降低，可以将Y记分模型与各种统计模型（如多元逻辑回归模型、BP人工神经网络模型等）结合使用。
第9篇：财务危机预警研究范文
Abstract： Through the proportion principle and the principal component analysis research of ST for the t-2 years financial data in 2010， this paper establishes model and comprehensively determines whether the early warning value F determination mode has early warning. The results show that principal component analysis method can better make early warning alerts for whether the listed companies' financial position fall into financial crisis.
关键词： 财务危机预警；配对样本t检验；主成分分析
Key words： financial crisis early warning；paired samples t test；principal component analysis
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）09-0137-03
0 引言
财务危机是指企业明显无力按时偿还到期的无争议债务的困难与危机。根据相关网站统计，国内外每年都有数以万计的企业因财务危机而倒闭。这种经营失败，实质上是企业缺乏财务风险防范能力，在财务风险面前显得软弱无力。本文基于此通过主成分分析方法运用多个财务指标综合建立主成分财务危机预警模型，帮助企业在危机来临前识别风险，对防范和处理我国上市公司财务风险具有一定的指导意义和实用价值。
1 文献综述
国外最早的财务预警研究者是Fitzpatrick，其创建的单财务比率判定模型，开创了单变量财务预警方法的先河。随着对现金流量信息重要性的认可，许多学者尝试运用现金流量信息预测企业财务困境。Beaver（1966）利用单变量模型预测企业财务情况，发现现金流量与负债比率能够比较准确地判定公司是否陷入财务困境。Altman（1968）创立了多变量的Z分数财务预警模型。
国内的企业预警研究起步较晚，绝大部分以上市公司为研究对象，其研究初期主要是对国外方法的介绍和具体应用。陈静（1999）在《上市公司财务恶化预测的实证分析》中使用1998年的27家ST公司和27家非ST公司的财务报表数据，进行了单变量分析和二类线性判定分析研究。张玲（2000）采用多元线性判定法则选取深沪交易所120家上市公司作为研究对象，研究得出的判别方程和判别法则选择出的指标为资产负债率，营运资金/总资产，总资产利润率，留存收益/总资产。吴世农、卢贤义（2001）在《我国上市公司财务困境的预警模型研究》中选取6项财务比率建立了财务预警系统。张爱民（2001）等选取40家ST公司及40家非ST公司作为研究样本，采用主成分分析方法，建立了另一种预测企业财务失败的模型——主成分预测模型，并对上市公司财务失败的主成分预测模型进行了实证检验。
2 研究设计
2.1 研究假设 根据后文对财务危机预警模型设计的需要以及结合现实性，本出以下相关假设：①由于连续两年净利润为负而被ST处理的上市公司被认为陷入财务危机状况；②与选取的ST公司同行业且资产规模相差±10%范围内的非ST公司具有可比性；③上市公司的财务数据真实且能反映公司财务状况。
2.2 研究方法 本文利用配对t检验来筛选公司处于和不处于财务危机时财务指标是否存在显著性差异，然后作为构造模型的指标进入下一阶段，再通过主成分分析方法在不损失或很少损失原有信息的前提下，减少变量个数，反应综合信息。
2.3 变量设计 本文共选取盈利能力、发展能力、营运能力、偿债能力等四个维度共18个变量来构建财务危机预警指标体系，综合反映ST公司的财务状况。
2.4 数据来源和样本选择 ①数据来源及选用。本文的数据来自于聚源数据工作站和新浪财经网上有关各上市ST及非ST公司的财务数据。其中假定上市公司被ST的2010年份为t。本文选取因财务状况异常而被特别处理的ST上市公司和非ST上市公司t-1年（2009年）和t-2年（2008年）为研究范围，取用这两年的财务数据作配对检验，以t-2年数据作主成分分析。②配对原则。在为ST公司选择配对的非ST公司时，本文按照时间匹配及数量1：1匹配原则：要求所处行业相同，且资产规模相差+10%以内，极个别确实无法准确配对但具有重要意义的样本除外的其他无法配对的样本个体均被剔除，这样的选取原则可以较好的满足可比性要求。
3 实证分析
3.1 配对样本t检验 通过SPSS19.0软件根据24家公司t-1年和t-2年的财务数据对20个指标进行显著性分析，我们设定两年的配对结果必须都在0.05的置信水平下通过配对t检验，才能说明该财务指标能够显著区别ST公司和非ST公司，并将通过检验的财务指标作为财务预警指标进入下面的主成分分析。初步筛选结果如表1所示，销售毛利率、销售净利率、ROE、ROA、流动比率、速动比率等共11个可进入下一阶段的财务预警指标。
3.2 主成分分析
3.2.1 基于初步筛选的11个指标，再通过主成分分析提取信息（前4个主成分综合指标信息提取度达到82.71%）后，本文提取的综合财务指标如下，并列主成分载荷矩阵表如表2所示。
由表2成分矩阵的系数和各主成分特征值计算得到主成分的系数矩阵如表3。
根据表中系数矩阵和各标准化变量可得到t-2年4个主成分的综合表达式：
Y1=0.028*ZX1+0.424*ZX2+0.087*ZX3+0.408*ZX4+0.326*ZX5+0.300*ZX6+0.328*ZX8+0.303*ZX9+0.212*ZX16+0.381*ZX17-0.242*ZX18
Y2=-0.459*ZX1-0.209*ZX2+0.141*ZX3-0.296*ZX4+0.361*ZX5+0.427*ZX6+0.217*ZX8-0.284*ZX9+0.286*ZX16+0.002*ZX17+0.340*ZX18
Y3=0.299*ZX1-0.123*ZX2+0.805*ZX3+0.028*ZX4+0.089*ZX5+0.0001*ZX6+0.235*ZX8+0.157*ZX9-0.352*ZX16-0.039*ZX17+0.272*ZX18
Y4=0.261*ZX1+0.119*ZX2+0.003*ZX3+0.015*ZX4+0.012*ZX5+0.127*ZX6-0.399*ZX8+0.408*ZX9+0.566*ZX16-0.328*ZX17+0.385*ZX18
主成分Y1式各系数均在0.3-0.4之间，可见Y1反映公司财务状况的综合因子1；主成分Y2的各变量系数都差不多，因此也为反映公司财务状况的综合因子2；Y3的ZX3系数较高，可见是反映公司获利能力的因子；Y4的变量系数中ZX8、ZX9、ZX16、ZX17、ZX18均较高，因此为偿债能力和发展能力因子。
3.2.2 对主成分的特征值与贡献率进行计算可构造反映公司财务状况评价指数F，F是各综合因子Y1、Y2、Y3、Y4的线性组合。F=■ki×Yi，其中ki=■为各主成分对综合指标F的贡献率。
由上式得出2010年各ST上市公司样本组在t-2年的财务状况综合指标值F，再全部加总平均后得出均值■为-0.2698。
4 预警临界值的确定及模型检验
同样运用上述方法计算得出配对样本组非ST上市公司的财务状况综合指标均值■为0.4668。以两个样本组值■的平均值作为上市公司财务危机预警的临界值，结果为-0.0985。即表示：低于临界值则预示公司将会陷入财务危机，应引起公司高层的重视，从而起到预警作用；而高于临界值则表明公司财务状况良好；等于临界值时为灰色状态，需另行判定。
确定预警临界值后我们返回对上述样本进行检验，其检验结果如表4所示。
检验结果显示，对于ST公司预测正确率为75.0%，对于非ST公司的预测结果为87.5%，两者综合正确率为81.3%。说明预警模型有较好的预测性，能较好地预测上市公司的财务状况。
5 结论
上述检验结果表明基于主成分分析方法的财务危机预警模型能较好反映并预示上市公司的财务状况。主要基于以下几点：①通过配对t检验过滤掉不能反映上市公司财务状况好坏差异的财务指标，同时使公司高层可以集中精力放在主要而非全部的财务指标。②运用主成分分析的方法二次浓缩指标，使得模型在不失真的条件下能充分反映预警效果；同时浓缩的主成分能更好地解释上市公司财务状况好坏的原因。
但是，本文研究的结果还是存在不完善之处。如在进行样本配对时没有对资产规模的影响进行详细的分析；其次，模型只能简单判定是否将会有财务危机而无法辨别目前的隐患程度；再者，事实上t-3年公司即使利润不为负，也有可能存在某些隐患征兆，而我们只对t-2年进行判定检验而已。因此，本文的研究成果有待进一步深入发展。
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