【基于Z-score模型的财务预警模型应用案例11000字（论文）】

I基于Z-score模型的财务预警模型应用案例TOC\o"1-3"\h\u24891引言 19718一、财务预警模型的研究意义和研究方法 123234（一）财务预警的研究意义 113137（二）财务预警的研究方法 11276二、财务预警各模型及其局限性 232096（一）单变量判别法 23510（二）多元线性回归分析 227423（三）日本开发银行z值分析模型 330421（四）台湾地区Z值的预报模式 314925（五）Edmister小企业模型 41222（六）企业安全率模型 419625（七）二元Logistic回归分析 53399（八）神经网络分析 56153（九）联合预测模型 64512三、案例与分析——以安徽安凯汽车股份有限公司为例 86200（一）安凯汽车概况 810120（二）安凯汽车财务分析 8227221.短期偿债能力分析 836542.营运能力分析 976973.盈利能力分析 931189（三）基于Z-score模型进行财务风险预测 1012430四、财务预警模型的建议和展望研究 1411271（一）财务预警模型的建议 148605（二）财务预警模型的展望研究 1529704结论 1625008参考文献 1611950致谢 17

【摘要】要了解财务预警模型，首先要明白财务预警的意义所在，财务预警是一种在经济领域的学术代名词，它也可以被称作财政失败预警，它通过借助企业和公司给予的财政报表，生产开张计划及其他相关的会计财务资料，充分利用单指标和多指标综合分析方法、一些预算，目标为例子的参照值，应用了比率分析，趋势分析和结构分析等个体进行分析。这样，可以较为清楚的看出企业在生产经营状态中的潜在的生产经营风险和财政风险，而且在这些危险产生之前向领导者示警，使管理者意识到必须尽快拿出对危机行之有效的策略，来把损失扼杀在摇篮之中；此外，财务预警还有一个重要的作用，它可以对企业的经营方向做出合理的预测，这对企业管理者做出和采纳企业经营方针有着重要意义；最后财务预警对在企业资源配置合理化有着可靠依据。而财务预警模型就是财务预警的方法所在。财政预警模子是指借助企业财政指标和非财政指标体系，辨认企业财政状况的辨别模子。一般有单变量判别法、多元线性回归分析、主成分分析、二元Logistic回归分析和神经网络分析等主要建模方法。本文通过探索财务预警模型的研究背景和从古至今财务预警模型的发展与变迁，及其优缺点，提出了需要改善的毛病和之后的演变趋势。【关键词】财务预警建模方法变迁引言财政预警模子从1932年Fitzpatrick发现的一元鉴定模子到1991Tim提出的神经网络分析。在经济快速成长的时期，企业越来越重视对财政预警的阐发举行财政预警阐发，成立企业财政预警模子已成为当代企业财政管理的重要内容之一。上市公司的财政信息对多方好处相干者都有侧重要影响，成立财政预警系统、强化财政管理、制止财政失败和停业，具备主要意义。一、财务预警模型的研究意义和研究方法（一）财务预警的研究意义在高机率风险公司财务状况的关键性要素出现时，财务失效的早期警报机制可以提前通知公司管理者，使其提前作好应对措施，减少财务损失。一旦出现金融危机的迹象。一个实用的财务失效警告体系，不仅可以预测和预测财务状况，而且可以即时查找导致财务状况进一步恶化的原因，让管理者了解和了解原因。制定有效的措施，防止财务情况进一步恶化，停止确实出现的紧张的财政危机。有效的财务失误警告系统，不仅可以即时规避当前的财政危机，还可以通过流程系统，将其生成公告、处理方法、处理结果等详细记录下来，及时发现问题，弥补当前财务管理和计划中的漏洞，完善财政失误预警系统。这样不仅可以为未来的类似的情况提供参考，也可以从根源上杜绝危险。在财务造假的情况下，虽然以上所列举的财务失效的警示方法能够量化描述公司财务状况，但也不能因此得出公司财务失当的结论，存在着局限性。（二）财务预警的研究方法阐发各财政预警模子的优缺点，找出其局限性，并得出各财政预警模子的成长和演化，以追求财政预警模子的下一步变迁。

二、财务预警各模型及其局限性（一）单变量判别法一元鉴别模型就是用一种金融工具来判断一个公司是否陷入了财政危机，当企业模子中触及的几个财政比率趋向恶化时，一般为企业产生财政危机的前兆。1932年Fitzpatrick以19个企业为研究对象，运用单一财务比率将其分为两类：一类是歇业类，另一类是未歇息类，另一类是发现净利息/所有者利益/所有者利益/负债对财政危机识别能力最强，从此开创了财政危机预警实证研究的先河。尔后，1966年Beaver对1954～1964年间79家失败企业和对应的79家乐成企业的30个财政比率进行了钻研，在解除行业身分和公司资产范围身分的前提下，得出如下财政比率对财政危机的展望是有用的：总的资金流动/负债，净利润/全部的资产，负债的总数。在举行财政预警阐发时，一元鉴定模子虽然有用，但感化其实有限。局限性表现在：1）并不能明显指出谁是最重要的预测指标，主次不分明2）虽然对长期的单因素比例进行解释，会让公司陷入困境，或者在未来陷入困境，但不能肯定公司会倒闭或什么时候倒闭。3）一元判定模型分析得出的结论很可能受通货膨胀的影响。4）公司面对财务危机问题时，往往可能会造假账来掩盖公司的实际情况。（二）多元线性回归分析多变量线性回归模型是一种预测财政危机的模型，它是由各种金融比率指数权重组合而成的多变量线性回归模型。（1）Z计分模子，代表人物爱德华阿尔曼，公式模子：Z=1=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5X1表示营业资金与总资产的比值X2表示保留收入与全部财产的比值X3表示所得税与总的资本的比值X4表示资产净值与负债总市值的比值X5表示总营业额与总资产的比值若是上市公司z指标小于等于1.8时，短时间财政失败几率会很是高；而当z指标约等于2.675时，呈现财政失败的几率为高；；当z指标在6至2.99之间时，也许会呈现财政失败；当z指标大于3时，不大概率呈现财政失败。（2）F计分模型，代表人物周首华，公式模型：F=0.1774+1.1091X1+0.1704X2+l.9271X3+0.0302X4+0.4961XX1、X2及X4与Z计分模型中的X1、X2及X4反映的指标相同，X3表示税后净收益与折旧的和与平均总负债的比值，X5=税后净收益与利息和折旧的和与平均总资产的比值F分数模子的临界点为0.0274，即当F小于0.0274时，企业面临破产的概率非常大;当F大于等于0.0274时，企业财务状况正常。多远判定模型也有其局限性，随着预警年份的增加，预测精度会越来越低；多个比率之间有勾稽干系，可能会彼此抵消；事情量庞大，必要大量的数据收集和阐发事情；多远判定模型需要非常严谨的假设，这大大限制了它的实用性。（三）日本开发银行z值分析模型基础型号：7=2.1X1+1.6X2-1.7X3-4+2.3X5+2.5*6X1表示销售成长率X2表示总的资本成长速度X3表示利润分配比率X4表示资产比率X5表示流动资金X6表示产品价值（折旧额，人工成本，利息和税收与销售）日本发展银行Z价值的判断准则认为，Z数值愈高，公司的金融风险愈低，愈“优秀”，反之愈好。若Z值大于10，则表示公司经营情况较为平稳，若

Z值小于0，则表示公司面临严重的财政压力。Z数值在0~10的范围内被称作“灰色区域”。（四）台湾地区Z值的预报模式基础模式：Z=0.35乘1+0.67乘2-0.57乘3+0.29乘4+0.55乘5X1表示现金与现金流量的比值X2表示经营财产与总的资产的比值X3表示固定资产与总资产价值的比值X4表示销售收入与收入总额的比值X5表示资金流入与资金流出的比值该模式的阈值是11.5；Z数值在11.5以上时，公司的财政情况是良好的；如果Z数值小于11.5，则很有可能导致未来一年出现财政困难，甚至倒闭。（五）Edmister小企业模型基本模型Z=0.951-0.423X1-0.293×2-0.482X3+0.277X4-0.452x5-0.352x6-0.924X7X1表示的是税前净利和折旧的和与活动欠债的比值，当X1小于0.05时，X1取值为1;当X1大于等于0.05时，X1取值0。X2表示所有者权益与销售收入的比值，当X2小于0.07时，X2取值为1;当X2大于等于0.07时，X2取值0。X3表示净营运资金与销售收入的比值再与行业平均值的比值，当X3小于-0.02时，X3取值为1;当X3大于等于-0.02时，X3取值0。X4表示流动负债与所有者权益的比值，当X4小于0.48时，X4取值为1;当x4大于等于0.48时，X4取值0。X5表示存货与销售收入的比值再与行业平均值的比值，若按照持续三年的数据判定X5有上升的趋向时，X5取值为1;反之，取0。X6表示速动比率与行业平均速动比率趋向值的比值，若该比率有下降趋势并且小于0.342，X6取值为1;否则，取0。X7表示速动比率与行业平均速动比率的比值，若该比率根据连续三年的数据判断有下降趋势，X7取值为1;否则，取0。Z小于1.2，对公司的经济风险很大，不做点什么的话，公司就会倒闭，Z大于等于2.9，公司的经济情况很好，破产的概率很小，而在2.9的时候，就被称作“灰色地区”。（六）企业安全率模型企业安全率也就是透过流程公司的安全比率，了解公司的财政规划与规划，以及寻求改善金融环境目标。安全性公司的平稳性是通过两个身体的交叉构成的：计划的平稳性和资本的稳定度营运安全系数：通常以安全的边际比率来表达.安全边际比率愈高，则营运安全程度愈高安全的边际比率表示已存在的（预期）的销售额保险边界表示已有（预期）的销售量减去平均数的销售再减去平均数的销售资本保障比率表示资本的现值与资本比率的差资产的现值表示资产的价值与价值的比值资本比率表示债务总额与帐面价值的比值在一个横轴表示安全边际率，纵轴表示资金安全率的坐标轴中，两个指数都处在第一象限时，表示公司规划情况较好，应该采取有计划的扩展计划。若计划的稳定度降至第二象限，则表示公司的财政情况尚可，但市价的发卖力却不够充足，需全面研究策略。以提升公司的销售业绩，创造公司的盈利。当计划的稳定度下降到了三个象限，公司已经陷入了阴谋诡计，有可能倒闭的危险，策划人应该立刻行动起来。举办有益的调整。计划的平稳性下降到四个象限，公司的财政情况已经显露险兆，公司策划者应当把改善金融架构作为头等大事，要求全体员工拥有整体现金看法，自有资金比例提高，积极召开开源节流。（七）二元Logistic回归分析随着数学统计学的发展和应用，有些学者提出了基于累积的概率模型的Logit回归模型。最常用的估计方法。Logit模型假设公司有可能倒闭，但假设

Ln

(P/(1-

P)）可以被金融比例解释。首先假定Ln【（P/(1-P))=a+bx，再求出p=exp(a+bx)/[1+exp(a+bx)]，以此来求出公司倒闭的概率。若P>0.5，公司有更大的可能倒闭；若P<0.5，则有更低的失败概率。Logit回归模型的优点：第一，预测变量不依赖于两个样本群的协方差矩阵，因此其应用更加广泛。Logit回归模型的限制在于，模型中的参数估计将被用于最大似然估计，从而导致计算公式比较大。这个界限的决定还会对模型的预测能力产生一定的作用。在这个计划的时候，这样的处理方法还有很多，所以预测的准确性会降低。（八）神经网络分析Tam在1991采用了ANN模型进行财务风险研究，通过模拟过程输入层、埋藏层和输出层建立了模型，该模型具有很好的模式识别能力和错误能力，可以通过对新的数据进行可能的处理和错误处理。神经网络模型是利用神经网络的分类方法对金融风险进行预测。在传统的方法中，大多数采用了基于主参数的方法，其中以DDA和Logic回归法为主。由于所选择的自动力变数关联的历史数据，建立了一个预测模型，用于未来的分类识别。由于受到母系分配的假设，常规的分类方法是有限的。以是在分类时属于静止模型，不再适合当天业务的繁杂和变化。而且，常规的分类方法没有允许错误信息的录入，无法学习和调整，无法处理遗漏的问题，无法提高和不断修改模板。ANN是一种并行处理模型，它模仿了人脑的神经工作。ANN除了具有更好的模式识别能力之外，还能克服统计方法的范畴，因其具有错误处理能力和处理数据遗漏或错误的能力。更重要的是，ANN还拥有学习能力，可以根据新的数据进行学习，调整储存的重量。以应对不断变化的业务环境。由于ANN的性格和能力，它是处理这一问题的重要因素。ANN模型所有包含输入层、输出层和掩埋层组成的数据处理过程，分正反两个阶段进行。学习学习是一种从输出级到输入级的偏移，并对其进行评价的过程，学习的目的是把所搜集的实际结果逼近一个特定期望的结果。通过对最终预期产出的计算，得到公司的预期，并依据最终的希望产出，得到公司的预期。再根据学习中的判断力，将这些标本进行归类。由于人工神经具有更好的错误校正能力，因此可能会有更好的前景。不过，由于其理论的欠缺，ANN在模拟人体脑部的科学性和准确性上还有待进一步提高，是以它的适用性也大打折扣，别的计较也有较大的。输入层:n维矢量[x1,x2,x3...,xn]T常量X。为1，权重形式:WTX=Wo+S1<=|<=nW,X;其中:X=[1,x1,x2,x3...,xn]T,W=[w1,w2,(w3...,wn]T是权重矢量最简单的输出表达式为::y=sgn(WTx)但是它的原理比较笼统，对人体的模拟精度和科学程度还需要提高，所以它的实用性就会大大降低。经验研究表明，在识别准确度上，神经网路分析要优于直线模型和逻辑模型，并且不会受到变数分布特性的影响。此外，模型是通过程序蒙特卡罗模拟法建立起来的，也就是通过一千次或更多次重复的模拟，来完成模具的机械结构。但是由于受客观因素的限制，这种研究很少见。国外已有人建议采用直系化方法研究模型的参量，但因方法太过巨大，其应用范围十分受限。（九）联合预测模型联合预测模型是运用公司模型来描述公司的运行过程，描述财务状况良好的公司和财务困境公司的特征，并根据差异特征和识别规律对公司样品进行分类。这个模型的核心就是准确地模仿公司的行动过程，要求有一个基本的理论架构，通过这个架构，我们可以也许有用地响应和识别差别企业的行动特点、财政特点，并据此辨别企业。这种模型最大的优点就是克服了财务预测模型中单一使用财务数据的弊端，它可能会对商业过程进行实时的模拟和反映。缺点：只采用财政指数有很大的限制。该系统仅对企业运营财务效益进行衡量，忽视了许多重要的非财务资讯，如人力资源、企业发展战略、企业地理位置等；每个公司都有其自身的情况，是以临摹公司运作所需的许多精力，而整个过程的资本回报率也不能肯定。马若微《基于粗糙集与信息嫡的上市公司财政窘境预警指标简直立》《基于粗糙集与信息嫡的上市公司财政窘境预警指标简直立》《基于粗糙集与信息嫡的上市公司财政窘境预警指标简直立》一篇论文中，利用平均方法对财务指数的选取采用平均方法，获取了每个评估工具的评估资料，为方便操作粗糙集和资讯处理理论召开阐发各个指标的提值分离化，操纵

SAS和

MATLAB程序运算得出了进献率较大的18个指标。这个中间的最突出的是现金流量指标，行业和范围。别的一种方式是恍惚综合评价企业财务危机预警方式(高艳青、栾甫贵,2005)，恍惚综合评价方式是恍惚数学中利用比力普遍的一种方式,在对某一事件举行评价经常会碰到这种题目,因为被评价工具是由多方面的身分所决议，奕甫贵以模谐的全面评估为基础，对企业财务危机预喻模型研究进行了一系列的经济探索。根据理由作出全面的评估。这一模型包含了红利、偿债能力、经营能力和成长能力，但是由于样品数量很小，有不可避免的偶然因素，所以必须对模型进行进一步的检验，并且对被认定的公司的产业也有一定的局限性。

三、案例与分析——以安徽安凯汽车股份有限公司为例（一）安凯汽车概况安徽安凯汽车有限公司是一家以汽车及其零部件为主要生产对象的上市公，其于1997年7月在深交所上市。安凯汽车的产品种类丰富，涵盖了各种类型的公路客车，其质量高，安全好，耗能省，多年来受到消费者的欢迎。安凯汽车在新能源与智能物联网汽车的发展中起到领头作用，生产出了中国首款公路试行的无人客车。表3.12016-2020年净利润情况（单位：元）年份2016年2017年2018年2019年2020年净利润46810914.8-276582078.2-875708815.6478392245但近几年来，在市场环境变化和经营策略改变的情况下，安凯汽车遇到了较为严重的财务风险问题，其于2019年7月被实行“退市风险警示”处理，更名为*ST安凯。虽然在2021年4月安凯公司成功“脱帽”，撤销其他风险警示，但显然安凯汽车仍存在一定程度上的财务风险。由于近几年安凯汽车历经“戴帽”再“脱帽”的过程，因此，安凯汽车是一个非常合适的财务风险预测的分析对象。（二）安凯汽车财务分析1.短期偿债能力分析由于安凯汽车属于汽车制造企业，公司规模之间相差较大，因此在分析安凯汽车时，为了排除企业规模带来的影响，选择流动比率这一指标进行分析。同时为了更具可比性，我们将长安汽车公司的数据也纳入进来进行比较。作图如下：图3.12016-2020年流动比率折线图可以发现安凯汽车在2018年后的流动比率基本都在1以下，说明他的短期偿债能力远远不足。从时间过程来看，安凯汽车的流动比率趋势呈较为明显的波动态势，可见其资金链出现了一定的问题。2.营运能力分析在汽车制造行业，如果说是否拥有有适当的流动资金进行研发制造决定了公司能否发展，那么是否将产出的商品卖出以达到持续营运的目的决定这个企业是能否发展平稳。所以说为了了解安凯汽车营运能力如何，我们需要对他的存货周转进行分析。作图如下：图3.22016-2020年存货周转率折线图在研究安凯汽车存货周转率的时候我们依然将他和长安汽车公司进行对比，以便找出安凯汽车的发展点。图3.2清晰地展现了汽车行业的存货周转是呈现周期性变化的，可以看出安凯汽车在2017年前周转率较高，但2017年后存货周转率下降较大，总体绝对数值上逐渐低于长安汽车企业，存货周期的整体态势发展相似，可见安凯汽车的销售在近几年遇到一定的瓶颈。3.盈利能力分析企业为了追求多元化发展，其经营业务往往并不单一，看一个企业是否做的成功如果只追求他们的主营业务往往不够，所以我们通常通过营业利润率来看他的整体经营成果。作图如下：图3.32016-2020年营业利润率柱形图从图3.3来看，安凯汽车的营业利润率呈现走低至走高的趋势，但是这需要考虑到中国汽车行业近年来产销增速总体逐渐放缓及2020年疫情影响的大环境。不过即便考虑到大环境的因素，安凯汽车的整体情况均表现不佳，常年偏低，但最近一个季度有所恢复。此外，在2021年3月8日的披露中，安凯汽车表示其2月的汽车销量同比增加3.84%，而汽车产量也同比增加了13.37%，可体现安凯汽车的形式正在好转。安凯汽车于2021年3月8日晚间披露2月份产销快报中表示，2月汽车产量为62辆，本年累计499辆，同比增长13.37%；销量为128辆，本年累计514辆，同比增长3.84%。（三）基于Z-score模型进行财务风险预测不可否认的是，Z-score模型在各行业的运用有利于企业提高预防财务风险的能力。该模型通过多个财务指标综合检测，可以从不同角度发现财务风险存在，为企业的预警提供参考。与此同时，在我国推出股市退出机制之后，企业利益相关方理应更加关注企业的财务风险预警系统建设；防患于未然，才能让企业平稳有效运行。ST安凯属于公共汽车制造企业，相对适用Z-score预警模型，所以本文借助Z-score模型对安凯汽车进行财务预警分析完全合理。同时，Z-score预警模型经过长时间的检验和论证，其正确性和准确性都有一定保障，计算方式也并不复杂，适用于企业进行财务预警研究。首先，本文准备运用的Z-score公式为：Z=0.012（X1）+0.014（X2）+0.033(X3)+0.006(X4)+0.999(X5)，前文已经论述过公式的应用行业和各指标含义。其次，为保证数据来源的可靠性和有效性，本文选取安凯汽车2016年至2020年连续5年的财务数据进行研究论证。根据Z-score公式数据要求，汇总了2016年至2020年部分财务报表数据如下：表3.22016-2020年原始财务数据情况（单位：元）2016年2017年2018年2019年2020年流动资产72862722556346187117555985741837039175593726155796流动负债68562605476171778225592857729442210965084021408375总资产90784134967978811618713147497252584348135111885945盈余公积49581021.7147367283473672834736728347367283未分配利润184077321.7-43861636.82-937200922.3-903580313.7-803997868.2利润总额78769012-295314186.8-73749891155103603.79100646086.4财务费用5802656072485830754478658933677475351129.46净资产14717811911140404391454278742.3506004031.4609211912.5总负债76066323046838407226667719623047524307824502674032营业收入47573266245448916378314679918533758704253259905477从ST安凯2016年至2020年财务报表中均可以找到原始数据，同时这些数据也是运用Z-score模型必须的数据。其中，由于安凯汽车没有发行优先股，所以在计算公司总市值的时候不需要考虑；除此之外，考虑到总市值仅仅是一家企业有形资产和无形资产一起作用的结果，具有一定的不确定性，随着市场的波动会产生很大的变化。相比较而言，净资产价格比市场价格更为真实，所以在假定公司财报真实的情况下，我们采用净资产价格，即所有者权益来替代X4中的优先股和普通股市值。至于假定公司财报真实的前提，从理论上来说是可以假定的，因为财务风险预警是公司为了平稳有效发展所采用的措施，所以公司自身为了保证预测的合理性，必然会尽可能保证代入Z-score模型数据的真实性和准确性。在获得相关数据之后，可以用X1=净营运资本/总资产、X2=留存收益/总资产、X3=息税前收益/总资产、X4=优先股和普通股市值/总负债、X5=销售额/总资产五个公式算出变量值，最后得出我们需要的Z值，如下表：表3.32016-2020年处理后财务数据情况（单位：元）2016年2017年2018年2019年2020年总资产90784134967978811618713147497252584348135111885945净营运资本430011708174408892-368719876-517178949-295252579.2留存收益233658343.43505646.18-889833639.3-856213030.7-756630585.2息税前利润136795572-222828356.8-662051046144440377.8175997215.9营业收入47573266245448916378314679918533758704253259905477总负债76066323046838407226667719623047524307824502674032净资产14717811911140404391454278742.3506004031.4609211912.5表3.42016-2020年安凯汽车Z值（单位：元）2016年2017年2018年2019年2020年X10.0473663940.021859006-0.051703172-0.09835226-0.057758053X20.0257377950.000439369-0.12477554-0.162826594-0.14801398X30.015068224-0.027927512-0.092835080.0274683210.034429019X40.193486570.1667646210.0680343560.1064726780.135300026X50.5240262110.6829233020.4412550280.6419914950.637710918Z0.5260890810.6825878180.4357911250.6394349940.555339747通过以上数据，不难发现近四年以来，安凯汽车的Z值均在1.8以下，尽在0.6左右徘徊，数值处于破产区，可见安凯汽车已经身处财务风险之中，这与近几年该公司带帽“ST”相吻合。同时从2016年以来该公司的Z值一直呈现波动趋势，2020年与2021年相比z值不增反减，可以反映出公司的财务风险不断波动变化，未来几年企业管理者面临可能退市的严峻挑战。然而，虽然经过严密的数据计算，通过Z-score模型得出的结论是安凯汽车直至2020年末仍处于严重的财务风险中，并没有相应好转，短期内难以摆脱财务风险。但实际上，在2020年6月23日，*ST安凯完成“摘星”变更为ST安凯，撤销退市风险警示并被实行其他风险警示；2021年4月19日，ST安凯成功撤销其他风险警示完成“摘帽”，从“ST安凯”变更回“安凯客车”。能够通过深圳证券交易所审核通过撤销警示的申请，可见安凯客车在2020年以来一定程度上已经解决了一部分的财务风险，公司财务整体形势是积极向上的，但这便与Z-score模型得出的结论相违背，这反映了Z-score模型存在的缺陷与隐患。Z-socre模型的优势在于阿尔特曼利用多元回归分析方法找出了最具有代表性的五个财务指标对风险进行预估，数据易于取得与计算，方法也相对简单与直观，但仅仅是公司的财务指标并不能完整充分地反映公司实际所处的财务情况。除了微观、静态与主观的公司财务指标这一财务因素以外，还有诸多非财务因素能从侧面反应公司情况。例如，从宏观层面上，存在行业环境风险，包括政府规制与行业竞争，都能对公司的财务情况产生冲击。

四、财务预警模型的建议和展望研究（一）财务预警模型的建议上述模型虽然都有其各自的特点,但也存在一些值得思考的地方,主要有以下几个方面。1.一次线性模型的理论基本亟待完备。假定前提为变量类型必须服从多元次正态分布,且分类样本相互之间的协方差系数也要相同。它的各个变量之间存在着多个共线性和相似问题，不能用科学的方法来解决。同时，对不同模型进行的错误费用分析也不尽完备。但除了上述问题之外，主成份分析中的各种变数的解法较为繁琐，因而在实际中的运用受到了限制。2.由于神经网络模型的复杂性，使得其在现实中的使用也很受限。另外，该方法还有一个显著的缺点，即工作具有很大的随机性质。想要得到一个完美的建模，需要人工调整，耗费大量的时间与精力，但效果却并没有太大的提高。3.我国目前对我国上市公司的定义主要分为“成败”和“成败”两类，但对于财务差错和财务问题的定义则不尽相同。不同的研究假定，必然会导致不同的金融失败定义，从而导致不同的错误。4.财务预警模型本身并无法对财务报告的真实性做出鉴定。任何有效的预警模式并非预先给出的,是由各种数据确定的,因此模型无法对数据的真伪进行评估。5.有许多因素会对该模式的精确度产生一定的影响。例如，该模式所需资料的时效性、地域特征、产业特征、产业特征、产业大小等。而黄国良则通过大量的经验分析，认为一国制定的预报不能被其他国家所接受，因此有必要建构国家自己的警报模型。此外，半个多世纪以来，我国的财政危机警报模式已经形成了大量的经验教训。从单一因素向多因素的报警，由静态的向智能化的动态报警转变。我国金融危机的实证分析包括两个方面：一是对我国金融危机的实证分析；同时，本文还对所引进的模式进行了修正，使得该模式更加适合于中国的现实。为此，本文认为，一方面需要对我国的财政危机进行更加现实、客观、科学、严谨的预测模式；二是要充分利用人的积极性，通过对经营者和股东的全面调研来提高对公司的风险评估。模型修正-金融风险模型由单一变量向多变量转变，由静态模型向动态模型转变。金融风险的预测不能仅仅局限于静止的分析，而是要对其进行有效的预测。将卡尔曼滤波器与

MATLAB软件相结合，构建了一种基于SVM的动态建模与数据挖掘技术，从而提高了该系统的早期预报能力。优化财务目标-把财务和非金融的综合指数综合起来，使公司的整体经济情况得到充分的体现。目前国内外已有学者把非金融指数（如公司治理、股权结构）等作为风险预警的内容，而对非金融风险的预测则缺乏一个完整的理论系统。因此，改进和引入非财务指标对提高预警的准确性非常重要。在此基础上，运用粗糙集和信息熵理论选择指标，可以看出产业和规模的显著影响。因此，在建立模型时，建立特殊模型应该比一般模型更有效。此外，利用粗集理论与资讯熵权值相结合的理论，将管理层结构、董事会有效性、员工构成等非金融影响因子纳入到该模式中。采用企业管理的基本原理对其进行定性的研究。经过对各个因子的影响进行确认和确认，选出最有影响力的指数。评价样本按上述品质因素进行分类。采用决策树方法将各因素的作用进行分级，从而提高了各指标的相似性和可比性。运用上述理论与线性分析，构建了几个行业的规模模型，利用该模型对各种产品进行了测试，并从中筛选出具有低误差的企业。在构建了企业绩效评估模型后，对企业进行了质量评估，并对其进行了定性分析，从而得出最佳的评估方式。重新制定定量的判断。（二）财务预警模型的展望研究1.本文对我国金融风险的预测模型进行了探讨。自从美国在金融危机模式开发和运用上取得了巨大成就之后，英国、德国、日本等数十个国家的学者，都根据各自行业的不同情况，开发出了金融危机的预警模式，从而大大充实了金融危机的研究与预测。2.学习并提高不同的模型的判别精确性和评估精确性。由于社会的变化和发展，原有的数据源已经无法满足目前的需求，而预测的准确率也需要相应的修正；同时，由于各学科间存在着较多的优点，使得大样本的数据处理方式日益成熟，同时也使得采样数据更加符合统计学的特征。因此，所建的模式将更加有效。3.随着科学技术的进展,建立动态财务预警模式已成为科研热门话题。具有良好自我学习能力的预警模型也会获得青睐,运用神经网络理论所代表的动态模型研究将成为今后主要研究方向。4.了解普通的和职业的。目前所建立的各种模式，在公司规模、业务运用等方面都有自己的侧重。以这一理论为指导，提出了两种发展趋势：一是以实践为导向的总体模型；二是以产业和大公司为对象。ZETA模型是一种常见的预警方式。结论1.财务预警模式也是持续发展的。由于各个时代的宏观环境以及财务管理方式的差异,使得新建立模式的财务数据信息带有明显的时效性,因而模式也存在着时效性,这也使得每隔几年就对模型进行更换成为了必然。每隔一段时间就会有一次