上市公司财务危机预警篇1
关键词 财务危机；上市公司；财务指标
一、引言
随着资本市场的不断发展与完善，对上市公司财务危机进行预警研究一直是国内外学术界的热点问题之一。企业陷入财务危机对企业投资者、债权人、公司内部员工及其他相关利益者都有不同层次的影响，因此，能够利用财务信息准确预测财务危机，对于企业和社会各个方面都具有重要的意义。
财务危机(financialcrisis)又称财务困境(flnanciaidjstress)，国外的学者一般以破产为标准展开研究。由于我国的破产机制不健全。目前国内的学者绝大多数以特别处理的上市公司作为研究对象(朱家安、陈志斌。2007)。
二、文献回顾与研究方法
(一)国外文献回顾与研究方法
fitzpatrick(1932)开展单变量破产预测研究。他以19家公司作为样本。运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产两组，他发现判断能力最高的是净利润／股东权益和股东权益／负债两个比率。beaver(1966)提出了单变量判定模型。他使用现金流／负债、流动资产／流动负债、净收入／资产、资产负债率、营运资本／资产等5个财务比率作为变量，运用实证分析得出现金流量与负债总额的比率能够更好地判定公司的财务状况。其次是资产负债率。aitman(1968)提出了多元z值模型。将若干变量合并入一个函数方程。用z值进行判定，结果表明。在破产前一年的预测准确性较beaver的研究有很大的提高。aitman、haldeman和narayanan于1977年又提出一种能更准确预测企业财务失败的新模型——zeta模型。bium(1974)以现金流量观点来评估企业发生财务危机的可能性。他以多元判别分析为研究方法，构建了一个包括“流动性、获利性及变异性等共12个财务比例与6个变异性指标”的财务危机预测模型。研究结果显示，模型在企业发生财务危机前5年的预测正确率较高。1977年marttin在财务危机预警研究中首次采用了多元logit回归法，取得了良好的预测效果。ohison(1980)利用9个财务比率建构3个logit模型，实证结果表明，其中4项财务资料对评估破产概率具有统计显著性。odom和sharda(1990)首先成功运用人工神经网络(ann)进行财务危机预测。coats和fant(1991)对47家财务危机公司和47家正常公司运用神经网络模型进行判别时。对财务危机公司的预测准确率明显高于多元判别法的准确率。
(二)国内文献回顾与研究方法
国内学者陈静(1999)使用beaver和altman的模型。选用了1995-1997年3年的27家危机公司和27家同行业、同规模的公司的财务数据进行实证研究。得出了预测模型对中国市场有效的结论。陈晓、陈治鸿(2000)将多元逻辑回归模型引入上市公司的财务危机预测。张玲(2000)以120家上市公司为对象，使用其中60家公司的财务数据估计二类线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型检验。发现模型具有超前4年的预测结果。吴世农、卢贤义(2001)应用单变量判定、多元线性判别和多元逻辑回归方法。分别建立危机公司预测模型。结果证明。这些模型均获得较高的判定精度，在财务危机发生前4年的误判率在28％以内。张爱民、祝春山(2001)将主成分分析与z分数模型相结合建立预警模型。实证检验表明通过此法处理研究变量后建立的模型具有较好的预测能力。杨保安(2001)、薛锋(2002)探讨了基于bp算法和lm算法的神经网络在企业财务危机预测上的应用。何沛俐、章早立(2002)建立了以时序立体数据空间为基础的财务危机判别模型，他们在logit回归分析之前使用全局主成分分析，从而增强了模型的有效性。模型的准确率达到71.3％。吕长江、周现华(2005)采用制造业上市公司1999-2002年4年的数据分别运用多元判别分析、逻辑线性回归模型和人工神经网络模型对财务状况处于危机的公司进行预测比较分析。结果表明：尽管各模型的使用有其特定的前提条件，但3个主流模型均能较好地在公司发生危机前1年和前2-3年较好地进行预测。其中。多元判别分析法要逊色于逻辑模型，神经网络模型的预测准确率最高。肖艳(2004)将传统财务指标与现金流指标结合起来，利用logit方法构建了一个上市公司财务危机预警模型，建模样本的预测准确率为98.1％，检验样本的预测准确率为91.1％。张鸣(2004)研究认为审计意见能够在一定程度上揭示企业潜在的风险。在财务危机预警方面具有一定的信息含量。陈良华(2005)采用logit回归对沪市公司进行研究，发现独立董事比例、第一大股东持股比例、现金流量权与表决权的偏离等治理结构变量确实与财务危机存在相关性，引入这些指标的模型能够达到较高的预测精度。李秉成(2005)利用归纳法总结了上市公司财务危机的形成原因。通过管理记分法(a记分法)。将定性因素定量化，建立了上市公司财务危机“a记分法”分析模型。吕峻(2006)认为以非财务指标构建的财务危机预测模型的预测精度不会随时间的向前推移而降低.非财务指标可以更本质地反映危机公司的特征。并可以在一定程度上解释财务危机发生的原因。
从上述文献回顾可见，国内外对财务危机公司的研究主要利用财务指标或非财务指标，本文也利用财务指标进行财务危机预警研究。
三、研究样本和研究变量
本文选择了在2004—2006年因财务状况异常而被特别处理的131家上市公司为样本，同时采用配对样本设计方法选取同行业(按证监会行业代码分类)、规模相近(资产总额)的131家正常公司作为配对样本。由于危机公司是在年报公布后，因财务状况异常而导致被st的，因此.在选择观测年限时。设被st前1年为t年，前2、3、4年分别为t-1、t-2和t－3年。取t-3到t年的财务指标作为研究变量。对应的配对样本取同期的财务指标。
本文中的数据来自csmar上市公司财务指标数据库(2006)。首先从csmar数据库中列出样本公司被特别处理前14年度绝大多数财务指标数据。然后再提取配对样本4年的财务数据。对已列出的样本公司财务指标数据。按年度分危机公司与正常公司进行归类，分别得到各年各项财务指标的两组数据。运用spssl4.0进行数据处理。
本文选择财务指标作为研究变量。我国上市公司陷入财务危机的主要特点是企业不能偿还到期债务，营运能力差、盈
利能力差、现金流不足和发展能力有限等。因此.本文分别从反映企业偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力和现金流量中选择了19个主要财务指标。作为构建财务危机的预选指标，通过计算财务指标的均值及衡量均值差异程度的t值.研究危机公司。
四、统计研究
(一)偿债能力指标研究
企业偿债能力指标包括短期偿债能力指标和长期偿债能力指标两类。
1 短期偿债能力指标
选择流动比率、速动比率和营运资金对资产总额比率3个指标来分析财务危机特征，这3个指标的均值以及衡量差异程度的t值见表1。
在显著性水平为0.05时，t－t-3年。危机公司的流动比率平均值与正常公司有显著的差异；t－t-3年。危机公司的速动比率平均值与正常公司也存在明显的差异t－t-3年(除t-1年外)，危机公司的营运资金对资产总额比率平均值与正常公司有显著的差异。
2 长期偿债能力指标
表2列出了st与正常公司2个长期偿债能力指标的均值以及衡量均值差异程度的t值。
从表2来看，在显著性为0.05时，t－t－3年危机公司资产负债率均值都显著大于正常公司，t值均大于3。t值变化趋势表明，随着亏损的临近，t值增大，这说明。随着亏损的临近，相对正常公司而言。危机公司负债增加。由于资产负债率和负债与权益之比反映关系具有密切相关性，故只选择资产负债率。在t-3－t－2年危机公司利息保障倍数均值与正常公司没有显著的差异，但在t－1－t年差异明显，t值分别达到2.32、6.02，显示越是临近被st，t值差异越明显。
财务危机公司在偿债能力指标方面表现为流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数与正常公司差异明显，反映危机公司长短期偿债能力很弱。
(二)营运能力指标研究
反映公司营运能力的常用指标是总资产周转率、流动资产周转率、存货周转率、应收账款周转率等，笔者以总资产周转率、存货周转率和应收账款周转率这3个指标比较危机公司和正常公司的差异。这3个指标的均值以及衡量差异程度的t值见表3：
在显著性水平为0.05时，危机公司的总资产周转率显著小于正常公司，应收账款周转率也小于正常公司，但存货周转率在危机公司与正常公司之间并没有显示出显著的差异。财务危机公司在营运能力指标方面表现为总资产周转率和应收账款周转率小于正常公司，这表明危机公司资金流动速度慢。资产利用效率低。
(三)盈利能力指标研究
选择营业毛利率、资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率作为衡量财务危机公司盈利能力的指标。与正常公司比较见表4。
从表4可以看出，在显著性水平0.05的情况下，危机公司的营业毛利率、资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率均小于非正常公司。特别是在t－1－t年4个指标t值均大于3。财务危机公司在盈利能力指标方面明显小于正常公司。且资产报酬率、总资产净利润率和净资产收益率均值为负。可见。危机公司资产运营效果极差，盈利能力极弱，没有给股东带来回报。
(四)现金能力指标研究
现金能力不足是危机公司的主要特征之一，笔者选择现金流量对流动负债比率、主营业务收入现金比率、每股现金净流量和经营活动现金流入流出比这4个指标来比较两类公司。结果如表5所示。
从表5来看，在显著性水平为0.05的情况下，现金流量对流动负债比率危机公司明显低于正常公司，经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在t－1－t年差异明显；主营业务收入现金比率在危机公司与正常公司间差异不显著(除t-1年外)。财务危机公司在现金能力指标方面表现为现金流量对流动负债比率指标明显小于正常公司，经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在临近被st时差异明显，这表明危机公司销售账款差、收益质量低和资金不足。
(五)发展能力指标研究
评价企业发展能力的指标较多，笔者选择了主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率这3个反映企业财务状况变化的重要指标。两类公司比较结果如表6所示。
从表6来看，在显著性水平为0.05的情况下，主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率指标在t－1－t年差异明显均低于正常公司，且大都均值为负数。主营业务收入增长率和总资产增长率在t－3－t年下降趋势明显。这表明，危机公司发展能力极弱，靠自身的能力很难摆脱危机。
五、结论与应用
(一)研究结论
危机公司在财务指标方面主要表现特征为：1.在偿债能力指标方面，危机公司流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数与正常公司差异明显；2.在营运能力指标方面，危机公司的总资产周转率和应收账款周转率小于正常公司；3.在盈利能力指标方面，危机公司该类指标明显小于正常公司；4.在现金能力指标方面，危机公司现金流量对流动负债比率指标明显小于正常公司.经营活动现金流入流出比和每股现金净流量在临近被st时差异明显；5.在发展能力指标方面，危机公司主营业务收入增长率、总资产增长率和净利润增长率指标，在t－1－t年差异明显，主营业务收入增长率和总资产增长率在t－3－t年下降趋势明显。
(二)应用
公司陷入财务危机对相关利益者影响广泛。但由于财务状况恶化而陷入财务危机是一个渐进过程，可以通过事前分析帮助相关利益者提早了解公司财务状况变化，避免财务风险。概括地讲，本文在以下几个方面具有重要应用价值：
1 有助于投资者的投资决策
当公司陷入财务危机时，股东的投资价值会大幅度减少。因此，如果投资者能够事前获取公司财务状况变化的信息，提前预知上市公司是否会陷入财务危机。就能避免损失。
2 有助于债权人对债权安全性进行评估
通过财务危机预测，有助于债权人事前预知债权公司是否会陷入财务危机，判断其是否具备偿债能力，从而提前采取相应的措施加大清收债权的力度，避免贷款损失；同时也有助于潜在的债权人事前发放债权的决策。
3 有助于公司间的业务合作决策
现代企业都是处于产业链中的某个环节上，需要与其他公司发生包括材料供应和产品销售等业务往来。这种合作链条上的某个环节一旦发生问题，就会产生一系列连锁反应。因此。通过事先发现业务合作公司财务状况变化的信息，有助于帮助合作者作出是否合作或继续合作的决策，从而避免由于合作企业陷入财务危机对本企业产生的不良影响。
上市公司财务危机预警篇2
关键词：财务危机预警指标预警模型
一、引言
财务危机又称财务困境或财务问题，最严重的则是财务失败或破产。自二十世纪三十年代起，国内外学者对于财务危机的研究已经积累了丰富的资料和研究成果。然而，从相关文献中可以发现，对于财务危机的概念没有一个较高的统一。总的来说，国外对财务危机界定的研究，主要有两种思路:其一，很多学者将财务危机企业定义为己宣告破产的企业。如altman（1968）认为，财务危机包括四种情形，分别为经营失败、无偿付能力、违约、破产，并把企业破产作财务危机的标志。Deakin（1972）认为财务危机公司是那些“已经破产，无偿债能力或为了债权人的利益而被清算的企业”。其二，财务危机有轻重之分，轻者是暂时的资金周转困难，经过一系列有效措施之后有可能度过难关，重新实现企业的持续经营；而重者则是经营失败或破产清算，对企业造成无法挽回的不良后果。1998年3月16日中国证券监督管理委员会颁布了证监交字【1998】6号文件《关于上市公司状况异常期间的股票特别处理方式的通知》，要求证券交易所应对“财务状况异常”或“其他异常状况”的上市公司实行股票交易的特别处理（Specialtreatment，简称St）。因此我国出现了一批以St作为界定财务危机公司标志的学者，如陈静（1999）、陈晓与陈治鸿（2000）、张玲（2000）及吴世农与卢贤义（2001）等。大多数学者将财务危机定义为一个过程，即包括较轻微的财务困难，也包括极端的破产清算以及介于两者之间的各种情况。如谷棋与刘淑莲（1999）将财务危机定义为“企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，包括从资金管理技术性失败到破产以及出于两者之间的各种情况。郭丽红（2000）认为，财务危机通常是指企业不能偿还到期债务的困难和危机，其极端情况为破产。赵爱玲（2001）则认为，财务危机通常是指企业无力支付到期债务或费用的一种经济现象，根据其失败的程度和处理的程序不同，财务失败可以分为技术性清算和破产。因此，他们以上市公司是否亏损作为判别公司发生财务危机的主要标志。综上所述，财务危机是指企业经营管理不善、不能适应外部环境发生变化而导致企业生产经营活动陷入一种危及企业生存和发展的严重困境，反映在财务报表上己呈现长时间的亏损状态且无扭转趋势，出现资不抵债甚至面临破产倒闭的危险。本文旨在针对上市公司陷入财务危机问题进行分析，通过构造预测模型，正确预测企业财务危机，更好地防范财务风险，保护投资者和债权人的利益。
二、研究设计
（一）样本和数据的选取基于下列原因，本文选择沪深两市上市公司为研究对象：第一，上市公司的重要性。截至2007年末，中国证券市场共有上市公司1550家，沪深两市股票市场总市值已达32.71万亿元，在国民经济生活中的地位日益提高。同时，上市公司的投资者也日渐增加，社会影响不断扩大，一旦陷入财务危机，将对证券市场乃至整个社会产生巨大的影响。第二，上市公司样本数据的易得性。根据我国《证券法》的规定，上市公司必须严格遵守信息披露制度。因此可以充分利用上市公司公开披露的各种表内和表外信息，为本文的研究提供真实、有效的数据支持，使本文的研究更具实际操作性和可行性。与国内众多学者一样，本文将公司因财务状况异常而被特别处理的St公司作为财务危机公司。最终，从2005年至2007年间因财务状况异常原因而首次被实施特别处理且无B股、H股的St公司中，选取了23家作为财务危机公司样本。（数据来源于CSmaR数据库）
（二）变量设计本文在充分借鉴已有研究成果，并考虑研究问题的特点，运用已有的指标选取经验，结合定性和定量的分析理论，最终选用了七大类19个财务指标，它们分别是短期偿债能力:流动比率（x1）、营运资金比率（x2）；长期偿债能力:资产负债率（x3）、利息保障倍数（x4）；营运能力:应收账款周转率（x5）、存货周转率（x6）、总资产周转率（x7）；盈利能力:营业收入净利润率（x8）、资产报酬率（x9）、净资产收益率（x10）；现金获取能力:主营业务收入现金比率（x11）、现金流量对流动负债比率（x12）、每股现金净流量（x13）；股东获利能力:每股营业收入（x14）、每股收益（y1）、每股净资产（x15）；发展能力:资本积累率（x16）、总资产增长率（x17）、主营业务收入增长率（x18）、净利润增长率（x19）。财务危机用每股收益y1表示为因变量，以本年度财务指标Xt为解释变量。
（三）研究假设本文基于研究目的提出如下假设：
H1：资产负债率指标对财务危机的预测无显著影响
H2：总资产周转率指标对财务危机的预测有显著影响，呈负相关关系
H3：资产报酬率指标对财务危机的预测有显著影响，呈正相关关系
H4：每股现金净流量对财务危机的预测有显著影响，呈正相关关系
三、实证结果分析
（一）描述性统计从（表1）的描述性统计结果可以看出，St公司和非St公司在偿债能力、营运能力、盈利能力、股东获利能力、现金获取能力和发展能力方面存在一定差异。具体表现如下：第一，St公司的资产流动性普遍不如非St公司。St公司流动比率（X1）、营运资金营比率（X2）的均值都低于非St公司，说明它的短期偿债能力明显低于非St公司。第二，St公司的财务风险高于非St公司。St公司资产负债率高于非St公司，说明负债很重，易于陷入财务困境。第三，St公司的盈利能力显著低于非St公司。St公司的营业收入净利润率（x8）、资产报酬率（x9）、净资产收益率（x10）均低于非St公司，说明St公司陷入亏损。第四，St公司资本积累率（x16）、总资产增长率（x17）、主营业务收入增长率（x18）均低于非St公司，说明St公司没有发展后劲，很难从财务困境中摆脱出来。
（二）显著性检验和相关性分析本文己初步选取了19个财务危机预警指标。然而预警指标过多，一方面会使信息的收集、整理、分析带来很大的不便，降低工作效率，不利于及时发现财务危机；另一方面，预警指标之间存在较大的相关性，可能会导致预警判别结果出现偏差。因此在使用这些预警指标建立判别模型之前，需要对19个预警指标进一步筛选，以达到运用尽可能少的、有代表性的指标来反映尽可能多的信息。用eviews作回归，对指标进行显著性检验，结果如（表2）所示。由各个解释变量的p值可以看出，在5%的显著性水平下，流动比率（x1）、营运资金比率（x2）、资产负债率（x3）、净资产收益率（x10）、主营业务收入现金比率（x11）、现金流量对流动负债比率（x12）、每股营业收入（x14）、资本积累率（x16）、总资产增长率（x17）、主营业务收入增长率（x18）、净利润增长率（x19）对财务危机的预测不显著，从而验证了假设1：资产负债率指标对财务危机的预测无显著影响。这些财务指标不能很好的预测财务危机，因此将其去掉。剩余指标利息保障倍数（x4）、应收账款周转率（x5）、存货周转率（x6）、总资产周转率（x7）、营业收入净利润率（x8）、资产报酬率（x9）、每股现金净流量（x13）、每股净资产（x15）对财务危机的预测有显著影响，并且总资产周转率（x7）对财务危机的预测呈负相关关系；资产报酬率（x9）对财务危机的预测呈正相关关系；每股现金净流量（x13）对财务危机的预测呈正相关关系。从而验证了假设2，假设3和假设4。
（三）回归分析根据（表3）回归分析，从中选择利息保障倍数（x4）、总资产周转率（x7）、资产报酬率（x9）、每股现金净流量（x13）建立预警模型，如下：Y1=0.041039+0.033461X4-1.066242X7+0.701593X9+0.445728X13
四、结论
本文通过对St上市公司的财务指标进行分析，得出结论：资产负债率指标对财务危机的预测无显著影响；总资产周转率指标对财务危机的预测有显著影响，且呈负相关关系；资产报酬率指标对财务危机的预测有显著影响，且呈正相关关系；每股现金净流量对财务危机的预测有显著影响，且呈正相关关系。本文还存在如下不足：样本的选择。由于我国市场经济起步的时间不长，很多公司的财务数据并不健全，因此，本文只选取了2005年至2007年23家St上市公司，样本选取不够。我国对于财务危机的研究大多是对于公司被St状况的研究，而上市公司被St既不是发生财务危机的充分条件，也不是发生财务危机的必要条件。财务指标变量的局限性。本文只选取了19个财务指标变量，但并未包括股权结构、管理层信息、审计意见等非财务因素的影响，这样对预测结果可能有一定影响。统计软件的局限性。本文只是用eviews作简单回归，没有用其他软件进行深入分析。
参考文献：
［1］陈静：《上市公司财务恶化预测的实证分析》，《会计研究》1999年第4期。
［2］陈晓、陈治鸿：《中国上市公司的财务困境预测》，《中国会计与财务研究》2000年第24期。
［3］吴世农、卢贤义：《我国上市公司财务困境的预测模型研究》，《经济研究》2001年第13期。
［4］长城证券课题组：《上市公司财务危机预警系统:理论研究与实证分析》，2002年第3期课题报告。
［5］姜秀华、任强、孙铮：《上市公司财务危机预警模型研究》，《预测》2002年第3期。
［6］崔学刚、王立彦、许红：《企业增长与财务危机关系研究》，《会计研究》2007年第12期。
［7］王琳、周心：《我国上市公司财务危机预警模型的实证研究》，《重庆科技学院学报（社会科学版）》2008年第6期。
［8］刘彦文：《上市公司财务危机预警模型研究》，《大连理工大学博士学位论文》2009年。
上市公司财务危机预警篇3
一、研究设计
（一）样本选取本文选择了在2009年3月至2009年6月期间，在2008年年报公布后，因财务状况异常而首次被St的30家上市公司（数据来自wind资讯），为了更好地研究样本的特征，同时选取同行业（按证监会行业代码分类）、同规模的30家非St公司作为配对样本。在选取样本时注意以下问题：
（1）考虑到St公司是由于2008年报公布后，连续2年亏损而导致被St的。在选择观测年限时，取被St前1年的财务年度的财务指标，即选择2008年的财务指标，对应的配对样本取同期的财务指标。
（2）对St样本的选择时，由于本文研究目的在于研究财务信息对财务预警的作用，因此剔除了有以下几种情况的公司：
被注册会计师出具无法表示意见或否定意见的审计报告；
追溯调整导致最近两年连续亏损；
在法定期限内未依法披露定期报告；
在规定期限内未对存在重大会计差错或虚假财务会计报告进行改正；
主营业务所属行业发生变化的，行业归属不符合证监会行业要求的。
（二）变量选取根据我国上市公司的特点，本文从偿债能力、盈利能力、运营能力、现金流量等4个方面选择了19个财务指标作为构建财务危机预警模型的预选指标。分别定义为表示偿债能力等5个指标：已获利息倍数（x1）；资产负债率（x2）；速动比率（x3）；流动比率（x4）；长期负债与营运资金比率（x5）。
表示盈利能力的5个指标：销售净利率（x6）；资产净利率（x7）；净资产收益率（x8）；销售毛利率（x9）；营业利润比重（x10）。
表示营运能力的5个指标：总资产周转率（x11）；存货周转率（x12）；应收账款周转率（x13）；流动资产周转率（x14）；营运资本周转率（x15）。
表示现金流量的4个指标：销售现金比率（x16）；现金债务总额比（x17）；全部资产现金回收率（x18）；现金流动负债比（x19）。
二、实证研究
（一）用因子分析对数据预处理由于各财务指标之间存在着较多的相关关系，信息重复较多，直接用它们分析现实问题，不但模型复杂，而且还会因为多重共线性问题而引起极大的误差。因此，首先利用因子分析使变量简化降维，用少数因子代替所有变量去分析整个问题。首先进行KmoandBartlett's测试，Kmo取值0.651大于0.6，和Bartlett球型检验中的Sig=0.000，说明检测结果适合做因子分析。
（二）因子分子法运用具体如下：
（1）定义变量。将上述19个研究变量依次定义为分析变量，记为Xi，i取1，2，3，……19。
（2）将原始数据进行规范化处理。由于财务指标众多，信息重复，直接使用原始数据做因子分析达不到理想的降维效果，因此需要利用SpSS软件功能进行数据的标准化处理（均值为0，方差为1）。
（3）对样本数据进行t检验。应用t检验，可以检验独立的正态总体下样本均值之间是否具有显著性差异。进行两个独立正态总体下样本均值的比较时，根据方差齐与不齐两种情况，应用不同的统计量进行检验。给定显著性水平α为0.05，根据SppSS
13.0运行的结果，对各个财务指标变量的显著性差异的判断情况如下。
指标X1（已获利息倍数）、X2（资产负债率）、X3（速动比率）、X4（流动比率）、X6（销售净利率）、X7（资产净利率）、X9（销售毛利率）、X11（总资产周转率）、X12（存货周转率）、X14（流动资产周转率）、X16（销售现金比率）、X17（现金债务总额比）、X18（全部资产现金回收率）、X19（现金流动负债比）等14个指标具有明显的差异。鉴于以上十种结果，后续的研究将采用该14个财务指标进行研究。
（4）计算公共因子的特征值和方差贡献率，并由大到小排序，提取公共因子（见表1）。
从表1中可以看出，前4个因子的特征根大于1，累计方差贡献率为82.27%，即前4个变量解释了原有变量总方差的82.27%。在因子旋转后，累计方差比没有改变，没有影响原有变量的共同度。总体上，原有变量的信息丢失较少，因子分析效果理想。原有的19个财务信息分别集中到4个综合因子中去（见表2）
在载荷表中载荷系数越大，表明综合因子对相应的原始指标解释能力越强。由表3可知：
现金指标（X16、X17、X18、X19）在第一个因子上有较高的载荷，第一个因子F1可以成为现金指标因子；
盈利能力指标（X6、X7、X9）在第二个因子上有较高的载荷，第二个因子F2可以称为盈利指标因子；
营运能力指标（X11、X12、X14）在第三个因子上有较高的载荷，第三个因子F3可以称为营运指标因子；
偿债能力指标（X3、X4）在第四个因子上有较高的载荷，第四个因子F4可以称为偿债指标因子。
根据表3的结果，可以写出以下因子得分函数：
（三）运用Logistic回归建立预警模型将因子分析得到的4个因子与因变量Y作为引入变量，利用二分类Logistic回归建立预警模型并预测。
二元逻辑回归拟合的方程为：
其中，p是上市公司发生财务危机的概率；Xi是影响财务危机的第i个因素，i=1，2，…，m；a，bi（i=1，2，…，m）是待估参数。
运行SSpS13.0，得到的结果如表4所示：
从表4的结果可以看出，所有系数均通过了检验，可建立如下Logistic回归方程：
表5输出了模型的似然值（-2Log）和两个伪决定系数Cox&SnellRSquare和nagelkerkeRSquare，后两者从不同角度反映了当前模型中自变量的变异占因变量总变异的比例。可以看到，这两个伪决定系数分别达到0.69和0.92，说明模型中自变量对因变量的解释程度良好。以0.50为概率最佳分割点进行预测，p大于0.50判断为St公司。
从表6的预测结果来看，模型的整体预测效果为94.02%，其中St公司的预测准确率为92.62%，非St公司的预测准确率为95.16%。这个结果优于现有的研究结论。
参考文献：
［1］陈静：《上市公司财务恶化预测的实证分析》，《会计研究》1994年第4期。
［2］陈晓、陈治鸿：《企业财务困境研究的理论、方法及应用》，《投资研究》2000年第6期。
［3］吴世农、卢贤义：《我国上市公司财务困境的预测模型研究》，《经济研究》2001年第6期。
［4］张玲：《上市公司财务预警分析判别模型》，《数量经济研究》2000年第3期。
［5］李华中：《上市公司经营失败的预警系统研究》，《财经研究》2001年第10期。
［6］张文彤：《SpSS统计分析高级教程》，高等教育出版社2008年版。
上市公司财务危机预警篇4
关键词通信行业财务危机财务预警体系
一、财务预警基本理论
（一）财务危机的意义
财务危机，就是指企业丧失了应有的赔偿以及支付能力。简单地说，就是企业不能再按时负担经营中所产生的各种费用的一种经济现象。广泛一点来讲，财务危机主要是指企业在财务和经营方面的失败，如本金没有按时收回、投资的成本没有给公司带来预期的效益、运行成本太高、不能向银行借贷新款甚至不能延缓还款期、控制不了企业账面的资金流等，这些都是财务危机的种种表现。
（二）财务危机的特征
财务危机的特点具体分为以下三个方面：财务危机的首要特点是危害性，陷入财务危机对企业的危害性是最大的，部分企业根本不思考应对财务危机的对策。这样一来将会造成巨大的损失，当电信企业面临着财务危机被迫宣告破产时，大多数企业都采取一些措施来降低自身损失。譬如，对整个生产经营管理过程进行大刀阔斧的改革，这样下来即便渡过了危机，但是也浪费了不少资源。其次是动态性，企业的财务状况恶化到财务危机是一个动态的过程，按照财务危机的周期来讲，企业领导者对组织内部潜在风险以及市场变化不敏感，未能预料到将要面临财务危机从而做出了错误的判断和决策，导致企业发生财务危机，使企业的生存和发展步履维艰。多样性也是一大特点，财务危机的形式多种多样，大体为：企业的效益增长速度较为缓慢、经营费用的支付能力较弱、在经营方面效益基本是处于零增长甚至负增长的情况。企业财务危机是风险和错误促使下的产物，并不是在企业的经营过程中一失误就产生的，主要是外环境发生不断的恶化才造成的。譬如，金融风暴、全球金融危机或是政府出台的相关调整政策等，都会使依据外部环境的变化来完善自身发展的企业面临财务危机。另外，企业在自身经营方面所产生的失误也是造成企业财务危机的原因之一。财务危机的最后一个特点是两重性，财务危机对部分企业来说，虽然存在危险性但也是企业拓展的机会，危险性使企业受到不小的损失，而机会主要分为两个层次：一方面，财务危机中每个阶段都存在转机。若企业认识到了有利点并合理利用起来，不但能减少企业的损失，还能发现企业经营管理的不足，更便于健全财务的运行体制。另一方面，若企业能安全度过危机，将会从中学到合理的管理经营模式，对危机意识也会有所提高，这对企业以后的发展具有很大的推动作用。
（三）财务危机的成因
造成财务危机的因素有很多，首先是企业管理经营制度不健全，管理制度主要是控制和监管企业的运营，同时也是一种对投资者和管理者进行规范和义务分配的制度体系。建立财务危机预警体制，既对企业的利益相关者的责任和权利进行了明确的分配，又使企业在遇到重大事件决策方面有规章可循。当公司的所有权和经营权不统一时，就会产生委托人和人两个权利的代表，公司的目标是低成本高效率和防范社会道德风险，最终目的就是要求经营者要以股东的利益最大化为经营目标。但是，我国大多数公司采取此结构的管理措施较晚。因此，部分企业会发生内部权利失衡的情况，及公司内部责任和权利不对等的情况。由于公司治理结构的不健全，还会导致内部控制力度越来越小，甚至失去了这个制约体系。如此一来，企业在经营和管理方面将会出现问题，逐步演化成财务危机。其次，盲目地扩大投资，具体来讲就是企业自负于自己经营能力与和盈利能力，看轻了竞争对手的实力及市场的变化，还是遵循固定的经营模式，因而不能适应外部市场环境的变化。还有一点就是，盲目地实行企业多元化经营，大多数企业在实行多元化经营的同时，还涉足不熟知的领域。造成了企业的核心竞争力减弱，使得企业的管理难度增加，消耗费用也随之增加。这时如若突遇市场供需的变化与竞争对手双面夹击的情况，将会使企业面临巨大的财务危机。部分财务控制力薄弱的企业在追求市场占有率时，为了增加销售额而使用了赊销的方式，销量虽然提升了，但是在后续的工作中会出现财务掌控能力不足，使应收账款难度增加，导致企业账面的流动资金减少。长此以往，会使资金链断裂，致使企业发生财务危机。
二、企业经济危机管理理论
早在20世纪80年代初期时，企业经济危机管理理论就被一家西方的跨国公司提出来了。其主要内容是，在企业承受各类的外部打击时，应如何采取有效的措施来应付，且针对受到此类危机电信企业应如何调整自身的管理模式进行了深入的探讨。顾名思义，这就是危机管理。就目前的形式而言，由于市场环境等各个方面在不断地发生变化，企业也随时面临着各种各样的突发危机。所以，企业则要通过各种方法来做好有效的预防措施和危机处理方案来避免此类事件的发生。纵使危机发生了，也可以根据事前制定的危机处理方案，再加上决策者的应变能力和处理危机事件的手段，来确保企业的安全经营。
三、财务危机预警机制特点
第一，能预测财务危机，财务危机预警系统能对企业的经营和生产过程进行实时监控，在经营过程中能及时地发现企业财务存在的问题，并在企业财务危机发生之前，就通过敏感指标反馈给经营者。第二，防止企业财务危机的发生及扩大，财务危机预警机制能在财务危机发生前，就通过敏感指标发出危险预警提示。指示出会使企业产生财务危机的因素，让经营管理者了解到企业自身运营中所存在的弊端，并采取措施来防止财务危机的发生及控制事件扩大。第三，能避免发生相似的危机，财务预警体系在预测到危机时就会指出促使该危机发生的因素。经营者通过对这些情况进行了解和分析之后，再根据现实情况对企业的经营管理进行合理的改善。如此应对财务危机，并吸取经验，当企业再面临类似的财务危机时就能够应对自如。
四、总结
受全球市场经济一体化制度的影响，全球市场环境的竞争变得异常激烈。我国的电信企业在寻求前所未有的发展机遇的同时，也面临着公司经营管理方面的风险。在发展过程中，公司在投资方面的风险也变得也越来越大，稍有不慎随时都可能倒闭。因此，企业的财务问题显得尤为重要。企业在陷入经营困境时，基本都是财务方面出现了问题，特别是上市公司，因为财务危机而导致公司破产的例子非常多。如果上市企业由于发生财务危机而破产，那么这些企业的投资者和债权人将会遭受很大的经济损失。这样一来，就会引发巨大的社会经济问题，所以建立财务预警机制是非常有必要的。
（作者单位为中国联合网络通信有限公司枣庄市分公司）
参考文献
[1]陈志君.我国通信企业财务危机的识别与防范策略[J].现代经济信息，2012（02）.
上市公司财务危机预警篇5
摘要：随着经济日益发展，市场竞争日趋激烈，完善的财务危机预警体系是房地产上市公司在激烈的市场竞争中处于不败的必要保障。但我国财务危机预警体系研究起步较晚，至今尚未形成完整的财务危机预警体系。我国房地产上市公司主要采用定量分析法来进行财务危机预警。本文在前人研究的基础上，从我国房地产上市公司财务危机预警体系的现状出发，指出仅采用定量分析法来预测公司财务风险的局限性，提出引入非财务指标因素及改进财务预警模型两点建议来完善我国房地产上市公司财务危机预警体系，旨在加强我国房地产上市公司防范财务风险的能力。
关键词：上市公司；财务危机；预警体系
一、引言
随着全球化的发展，市场竞争日益激烈，由财务失败而导致的破产公司越来越多，2009年的金融危机更是把破产风潮推向顶端。因此，建立完善的财务危机预警体系十分必要。
财务危机预警的研究国内外已经有了一些优秀的研究成果。国外学者Fitzpatrick于1931年以19家公司作为样本，利用单一财务比率进行分析，发现净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率的判别能力最高。Beaver于1968年选择79家经营失败和未失败的公司，选用30个财务比率进行分析，发现债务保障率、资产收益率、资产负债率、资金安全率、应收账款周转率、存货周转率、流动资金周转率等比率判别力较高。但是，这些单一变量模型不能反映各财务比率之间的相互影响。altman于1968年提出了Z模型。其多元线性判定模型为：Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5，其中判别变量分别为营运资本/总资产、留存收益/总资产、息税前收益/总资产、股票市值/债务的账面价值、销售收入/总资产。由于公司规模、行业、地域等诸多差异，使Z值并不具有横向可比性。再者，模型中一些数据的收集十分困难。olson于1980年将逻辑回归方法引入财务危机预警领域，提出了logistic回归分析模型，此模型收集信息和计算过程较为复杂，不易掌握。tam于1991年采用人工神经网络模型进行财务危机预警研究，提出了人工神经网络模型，但是模型很抽象，且不同样本模型其隐藏要素个数会有所不同，影响比较的客观性。
国内学者杜兰英，王海波于2006年提出长期财务预警模型由获利能力、偿债能力、经济效率和发展潜力四个模块组成，从公司财务评价，经营管理水平和发展潜力三方面对财务危机进行监测。但是过于依赖定量指标，没有考虑定性因素对财务危机的影响。柏丽于2008年提出经营风险引起财务风险，应因采取适当的风险策略，并制定相应切实可行的风险管理策略来降低危害。可是，财务风险总会受到特定历史时期各种相关因素的影响，比如政策风险、自然风险等，经营风险只是影响因素之一。赵彬于2009年提出非财务指标往往先于财务指标发现问题，在财务危机预警体系中占有重要角色。虽开始关注非财务指标和定性指标，但是只引入了国家宏观经济产业政策的研究，没有注重上市公司的微观经营环境。
二、财务危机预警体系的理论研究
财务危机是指财务陷入困境，是公司风险货币化的集中表现，是一种复合性风险概念。公司的财务风险按其在经营中的表现不同，可以分为狭义财务风险和广义财务风险。
狭义财务风险，通常也称为筹资风险，是指公司因借入资金而增加的丧失偿债能力或减少公司利润的可能性。
广义财务风险是指公司在运行过程中筹资、投资、资金收回、收益分配等各个环节产生的风险。财务风险是个综合性极强的概念。首先，它涉及到公司资金运动的各个环节、公司内部的各个方面以及公司环境中的各个因素。其次，公司的其它风险，如经营风险、政策风险、自然风险等，对公司的影响最终也会通过财务成果来反映。由此可知，财务风险是财务活动和经营活动过程中各种不确定性的综合反映，是公司风险货币化的集中体现。
财务危机预警是指依据公司财务报表及相关经营资料，运用科学的方法，对公司财务系统和财务活动中存在的问题进行分析和诊断，及时发现公司的潜在危机，进而提出解决措施。
三、我国房地产上市公司财务危机预警体系现状及问题
我国房地产上市公司财务危机预警的现状表现在以下四方面：
（一）主要采用定量分析法进行预警分析
我国有些房地产上市公司对其相关财务指标进行分析来预测财务风险，比如，净利润率、资产负债率、股利增长率、净资产收益率等。有些公司通过选取一些财务指标作为预测变量，沿用国外的预警模型来进行预警分析，Z模型使用较为普遍。
（二）预测变量的选择及相关关系的确立依据不充分
我国财务危机模型的研究是在借鉴国外的实证性研究的基础上进行的。但是公司样本的选择并不完全适合我国上市公司。首先，我国上市公司的退市机制刚建立，上市公司有关破产机制不健全，迄今为止尚无一家上市公司宣告破产，以至研究人员无法以破产为财务危机标准来建立财务危机预警模型，通过选取St公司来代替。St公司是指连续亏损两年的上市公司，这都是根据上市公司的亏损状况而定的，亏损并不意味着就公司就陷入了财务困境。因此，模型中预测变量的选择是否与公司持续经营相关，依据不充分。
（三）预测变量数据缺乏准确性
随着所有权和经营权的分离，投资者和经营者信息不对称。经营者在信息编报方面权利过大，而且现行独立审计机制和监督机制难以保证上市公司的财务信息质量，这会影响模型预测的准确性。再者，许多模型中变量数据收集十分困难，例如，“Z-模型”中需要的股东权益的市场价值，其包含资产负债表中已经存在的所有者权益，同时还包括市场对上市公司未来盈利能力和市场价值的估计，对于一个发展前景好的公司，其权益市场价值通常会高于其账面的所有者权益价值，二者不存在简单的算术关系。因此，这些都使得模型的准确性大打折扣。
（四）对非财务指标因素重视不够
公司进行财务预警分析时，往往忽视了非财务指标的作用。财务指标面向过去，非财务指标往往面向未来，非财物指标是公司未来财务危机较好的指示器，不容忽视。对非财务指标这一定性因素进行改善，将有助于改善公司的财务业绩，增强公司抵御风险和财务危机的能力。
四、完善我国房地产上市公司财务危机预警体系建议
（一）重视非财务指标的作用
房地产上市公司陷入财务危机是一个逐步恶化的过程。从一定意义上说，如果房地产公司的可持续发展能力长期处于虚弱状态，将会导致财务危机的出现。因此，本文提出将房产上市公司的可持续发展能力这一非财务指标因素纳入财务危机预警体系研究。影响房产上市公司可持续发展水平及能力高低的因素很多，本文认为，房地产上市公司应对以下因素进行考察：
1、房地产上市公司的发展战略
发展战略是房地产上市公司的发展远景，是塑造公司核心竞争能力实现其持续发展的谋略。因此，房地产上市公司应制定适当的发展战略，其各种短期、中期、长期发展战略的制定要从公司全局出发，实事求是，高瞻远瞩，确保发展方向正确、目标明确、灵活运用规模化和差别化原则、充分利用各种资源、战略措施的制定贴近实际而又灵活机动。目前，我国房地产上市公司的资源利用并不充分，外部资源利用太少，融资渠道太窄，这也就说明应该制定正确的发展战略，拓宽融资渠道，广开源路。
2、房地产上市公司的制度环境
制度是房地产上市公司良性运作和可持续发展的保障机制。公司可持续发展客观上要求一种制度可持续发展，而公司治理就是一种制度安排，那么公司治理体系越完善就越能保障公司制度的持续发展。因此，我国房地产上市公司应该要不断完善公司治理结构，可从以下方面进行完善：第一，分散股权，改善股权结构，积极推进产权改革。在一般的竞争行业，可通过出让国家股、国有法人股或者资产重组等方式，同时制订外资公司收购上市公司股权的管理办法，并加以完善。第二，规范董事会，建立和健全董事提名和任免机制，股东对董事的任免起决定作用。分设董事长与总经理职位。第三，提高监事会的独立性，强化监事会的监督力度。第四，设立独立的薪酬委员会，保持薪酬委员会与受益人之间的独立性，防止各方串通勾结。
3、房地产上市公司的人力资源状况
知识经济时代，社会经济活动的一切竞争，归根到底是人力资源特别是人才的竞争。人力资源越优越，公司的综合能力就越强。房地产上市公司的人力资源状况包括全体员工的文化水平、道德水平、技术技能、组织纪律性等综合情况。因此，公司必须重视对人才的培养，通过各种适合自身发展所需要的培训途径来传导公司文化、提高人才素质，促进公司优势人力资源的形成。公司人力资源管理应注重变革管理和人性管理，采取前瞻态度，注重人员的贮备、使用和提高，只有这样才能吸引、保留和激励人才，促进公司的可持续发展。i
（二）完善财务危机预警模型
在建立财务指标预警模型时，应考虑由于不同年度上市公司所处环境的差异，公司各项财务指标是否受到与时间跨度有关因素的影响，如宏观经济形势、经济周期等，并加以必要的处理。
在预测变量数据的使用方面，尝试利用中报数据，建立中报预测模型，努力使研究结果提高公司财务预测的及时性，并检验我国上市公司中报信息的质量，确保模型数据的真实性。
随着统计软件的日益完善和计量经济学的不断发展，研究者应该结合我国上市公司的实际情况，不断建立更多、更先进的财务预测模型。（作者单位：湘潭大学）
参考文献：
[1]顾晓安.公司财务预警系统的构建[J].财经论丛，2000（4）：69-70.
[2]柏丽.公司财务危机预警体系探究[J].山东行政学院报，2008（6）：107-109.
[3]冯璇.影响我国上市公司可持续发展的公司治理因素研究――来自制造业上市公司的经验数据[J].财会通讯，2008：15-18.
上市公司财务危机预警篇6
【关键词】多层感知器；非财务变量；财务危机；危机预警
一、财务危机的概念及研究样本的选择
根据可持续发展理论，笔者认为财务危机实质上是指一种企业盈利能力实质性地减弱，逐渐丧失持续经营能力的渐进式积累过程。就我国现行的退市制度而言，公司从财务危机出现的那一时点起，直至公司终止上市都属于财务危机的过程。在这个过程中，财务危机有可能得到缓解，在短时间内（不超过一个会计年度）通过盈利摆脱危机，也有可能加重恶化，被处以暂停上市，甚至是最终形式――终止上市。陷入财务危机的公司，一般简称为财务危机公司。
按照这一定义和我国资本市场发展的实际，因“最近两年连续亏损（包括追溯调整）”而被*St的上市公司符合财务危机的定义，所以，笔者选取2002―2010年间连亏两年首次被*St的a股200家上市公司作为研究对象（不包括金融类公司、舞弊上市公司和资料不全公司），另外，采用一一配对方式确立了200家非财务危机公司，即用于模型构建的构造样本300家（危机公司150家，非危机公司150家），用于验证效果的测试样本100家（危机公司50家，非危机公司50家）。
研究期间选择危机前3年，使用的数据选择“国泰安数据库”。
二、多层感知器模型简介
多层感知器，是最早也是最常用的一种神经网络模型，它特别适用于简单的模式分类问题。当它用于两类模式分类时，相当于在高维样本空间中，用一个超平面将两类样本分开。它的权值算法一般采用误差反向传播算法（Bp算法）学习。
笔者以主成分分析提取的主成分因子作为自变量，使用SpSS17.0中的多层感知器，构建动态多层感知器财务危机预警模型（简称mLp模型）。与matlab等软件相比较，SpSS17.0软件不需要编程，使用比较简单，能够自动记录和保存运算过程中的最优解。
三、研究指标体系及其检验
借鉴相关研究中具有显著预测效果的变量，笔者初步选取了反映短期偿债能力、长期偿债能力、盈利能力、营运能力、发展能力、风险水平、股东获利能力、现金流量能力等8个方面的53个财务变量和审计因素、股权结构、董事会结构、高管持股4个方面的17个非财务变量。通过单样本的Kolmogorov-Smirnov检验和wilcoxon符号平均秩检验，剩下26变量，见表1。
四、主成分分析
主成分分析采取的是一种降维方式，使用几个综合因子来代表原来众多的变量，这些综合因子能尽可能地反映原来变量的信息量，而且彼此之间互不相关。
经检测，样本数据变量的Kmo值=0.745，可以进行因子分析。得到的各主成分因子对应的特征值与贡献率见表2。
取累计贡献率为73.132%，则主成分因子为8个。由于大多数因子还是和多个变量相关，故仍然使用正交旋转法进行转换。提取的8个主成分因子使用主要的因子载荷量分别命名为：盈利能力-资产主成分因子F1（主要由X4、X5和X8解释）；公司治理主成分因子F2（主要由X23、X24和X25解释）；营运能力-股东权益主成分因子F3（主要由X13解释）；营运-偿债能力主成分因子F4（主要由X1、X10和X11解释）；现金流量能力主成分因子F5（主要由X18和X19解释）；盈利能力-损益主成分因子F6（主要由X3和X7解释）；股东获利能力主成分因子F7（主要由X16和X17解释）；审计因素主成分因子F8（主要由X20、X21和X22解释）。提取的这8个主成分因子中，F2和F8都是由非财务变量来解释的。
根据回归算法可以计算出因子得分函数的系数，得到26个变量的因子得分函数。
五、构建mLp模型及其预测效果分析
（一）模型的构建
输入点p1是提取的8个主成分因子，输出点p3是虚拟变量y（是财务危机公司为1，否则为0），隐藏层p2由软件自动计算测定为7个，得到的mLp网络模型结构是8×7×1。
输入层到隐含层的权值矩阵wjh（8×7）、隐含层到输出层的权值矩阵whi（7×1）及最终的Bp网络结构分别为：
模型中，只有审计因素主成分因子F8与财务危机的发生正相关。每个因子在模型中的重要性分析见表3。营运―偿债能力主成分因子F4和现金流量能力主成分因子F5在模型中的作用尤为显著，这和公司的实际是一致的，公司非常关注现金流，重视偿债能力，尤其是短期偿债能力。
（二）预测准确率分析
mLp模型对构造样本中150家财务危机公司的回代预测准确率达到80%，第Ⅰ类错误（将实际财务危机公司误测为非财务危机公司）小。
计算出50家测试样本财务危机公司的主成分因子的值，代入模型，得到的预测准确率为78%。
（三）预测效果的比较研究
使用之前的8个主成分因子，构建多元逻辑回归模型（简称mLR模型）进行对比研究。
mLR模型和mLp模型的回代预测准确性都达到了70%以上。mLR模型的回代预测效果为73.3%，比mLp模型的回代预测低6.7%。
在验证预测中，mLR模型的准确率降到66%，而mLp模型仍然取得了78%的预测准确性，说明mLp模型的预测效果优于mLR模型。
总之，无论是回代预测还是验证预测，模型mLp对财务危机公司的预测都取得了最好效果，体现出mLp在财务危机预警模型研究中的优越性。
六、研究结论
笔者使用2002―2010年间，因连亏两年而首次被*St的200家a股公司危机前3年的财务与非财务变量进行财务危机预警，与先前研究相比，时间跨度长而且样本数量大，对公司财务危机状况的评判更加准确。
研究使用的主要方法为多层感知器，这是一种普通认为具有较好分类效果的方法，而且研究结果也验证了这一说法，它的验证准确率远远高于传统静态多元逻辑回归方法。
在模型中，反映短期偿债能力的指标（现金比率）、现金流量能力的指标（现金流量对流动负债比率、每股经营活动现金净流量）和营运能力的指标（应收账款周转率、流动资产周转率）具有显著作用。在公司实践中，为了追求现金流入流出量最大限度的平衡和最大限度的现金净流入，保持现金流量的通畅，必须加强公司现金流量管理，适时地对公司的资源进行合理组合配置，才有助于财务危机的防范。
笔者使用了财务变量和非财务变量对公司的财务状况进行分析，但是这些变量都是涉及公司内部的因素，不到90%的预测准确性也显示应该还有其他的因素会影响公司状况，建议在今后的研究中适当考虑公司外部因素对财务状况的影响度。
【参考文献】
[1]altmane.i.，FinancialRatio.DiscriminantanalysisandthepredictionofCorporateBankruptcy[J]，JournalofFinance，1968（4）：589-609.
上市公司财务危机预警篇7
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。
上市公司财务危机预警篇8
abstract：throughtheproportionprincipleandtheprincipalcomponentanalysisresearchofStforthet-2yearsfinancialdatain2010，thispaperestablishesmodelandcomprehensivelydetermineswhethertheearlywarningvalueFdeterminationmodehasearlywarning.theresultsshowthatprincipalcomponentanalysismethodcanbettermakeearlywarningalertsforwhetherthelistedcompanies'financialpositionfallintofinancialcrisis.
关键词：财务危机预警；配对样本t检验；主成分分析
Keywords：financialcrisisearlywarning；pairedsamplesttest；principalcomponentanalysis
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。
参考文献：
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[5]张爱民，祝春山，许丹健.上市公司财务失败的主成分预测模型及其实证研究[J].金融研究，2001，3：10-25.
上市公司财务危机预警篇9
关键词：财务危机预警；logistic模型；上市公司
中图分类号：F830.9文献标志码：a文章编号：1673-291X（2011）13-0072-02
一、财务危机预警指标和模型
1.研究样本。本文共选择了沪深股市2007―2010年各年度首次被St（包括*St）并能够获得选择年度之前四年的财务数据的137家制造业St公司作为研究样本，同时选择137家正常公司作为配对样本。其中2007年首次被St的有41家，2008年首次被St的有23家，2009年首次被St的有28家，2010年首次被St的有45家。配以行业相同、股本结构相似并且现在及不久的未来都没有被St的迹象；能够获得选择年度之前四年的财务数据资料作为配对样本。
2.财务比率的选取。本文在选择指标构建财务安全测评指标体系主要考虑营运资本类指标，共10个，分别设X1=总资产收益率，X2=全部资产现金回收率，X3=现金周转期，X4=流动比率，X5=流动资产比例，X6=流动负债比例，X7=总资产增长率，X8=营业收入的自然对数，X9=经营活动现金净流量，X10=现金流动负债比。
3.预警指标的筛选。根据建立的财务安全测评指标体系，需要知道财务危机与财务安全公司之间哪些营运资本指标具有显著性差异。为了筛选出具有显著性差异及表征能力的变量指标，首先必须对指标的样本数据进行正态性检验，以确定是采用参数检验或者非参数检验来确定指标变量的差异性。
从K-S检验的结果来看，综合各年数据的检验结果，可以知道大多数样本并不符合正态分布。正常公司的检验结果同样证明了这个结论。因而，对样本数据不能够采用参数检验，而只能进行非参数检验。
两配对样本的wilcoxon符号秩检验结果表明：配对样本的St公司与正常公司的绝大多数营运资本指标存在显著性差异，其中St前一年、前两年除X3外均有显著性差异。
为了在十个营运资本指标中寻找具有代表性的变量。用最具表征性的少数变量来替代整个指标变量体系。由于St前一年的财务指标变量离被St状态时间最近，其反映企业财务状况的作用最为明显，所以本文采用样本公司财务指标变量被St前一年的数据进行聚类。为避免由于各变量之间由于量纲不同而造成的不可比性，对数据进行了标准化处理。采用聚类分析中的层次聚类进行分析，按照SpSS默认的类间平均链锁法（Between-groupslinkage）来确定类合并原则。
St前一年样本公司现金流量指标聚类结果：第一类：X3、X4、X5、X7、X9；第二类：X1、X8、X10；第三类：X2；第四类：X6。
本文采用多元线性回归中的逐步回归分析方法对样本公司被St前四年的数据分别进行回归分析，以便选择若干显著性变量。根据前文的非参数检验结果，并参考张为（2008）等人的研究，X1总资产收益率由于其良好的表征作用将其作为因变量，其他指标作为自变量，选择的标准按照SpSS统计软件的默认设定：F值的概率小于0.05时进入，大于0.10时剔除。
根据对样本公司十个营运资本指标在St前一年聚类分析及St前四年各年逐步回归分析的结果。通过变量筛选可以看出，通过聚类分析和逐步回归分析综合筛选指标的效果比较理想，聚类后每一类别基本均有指标入选，一共筛选出X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10等8个指标。
尽管已经筛选出具有显著性的营运资本变量，但这些变量之间可能彼此之间高度相关，即存在多重共线性的可能。为此，本文对筛选出来的变量进行person相关系数分析，进行进一步的筛选，经过筛选，每类指标都有一个入选，共有X2（全部资产现金回收率）、X6（流动负债比例）、X7（总资产增长率）、X10（现金流动负债比）4个指标入选。4个指标之间相互不存在显著的相关关系，并且覆盖了各类营运资本指标。
为了印证结果的正确性，本文对所选择指标从容忍度toL和方差膨胀因子ViF进行了多重共线性检验，这四个变量容忍度检验结果均在1左右，几乎不存在多重共线性；方差膨胀因子取值大于等于1，值越大表明多重共线性越强，该四个变量的取值只是略大于1，说明变量之间多重共线性很弱。
二、运用Logit模型进行实证分析
根据前面的K-S检验得知所选的样本公司的营运资本指标数据大都不符合正态分布，故本文考虑采用多元逻辑回归方法来建立测评模型。同时前文中选取指标时已经消除了指标间的多重共线性，因而符合采用Logistic回归模型的前提条件。本文分别在St前一年至前四年的样本中随机选取140家作为建模样本，134家作为测试样本。
本文将St公司的概率p值设定为1，正常公司的概率p值设定为0。采用Logistic回归模型常用的0.5作为概率分界值，即预测概率值大于0.5时认为被解释变量的分类预测值为1，小于0.5时认为分类预测值为0。选取前文确定的五个变量，采用表中的172家建模样本在St前四年的数据构建Logistic模型，
将建立的St前四年的模型回代建模样本数据，从建模样本回代测评结果看出，在St前一年和St前二年，测评模型表现了较为良好的测评效果。在St前一年测评St公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了87.2%和83.7%，总体正确率为85.5%。在St前二年测评St公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了80.2%和79.1%，总体正确率为79.7%。在St前三年，模型测评总体正确率下降到67.5%，而在St前四年总体正确率只有59.9%。
为了进一步确定模型的测评效果，分别将测试样本St前四年的数据代入，测试样本测评结果和建模样本的测评结果类似，在St前一年和前二年效果较好。其中在St前一年测评St公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了86.3%和82.4.2%，总体正确率为84.4.5%。在St前二年测评St公司的正确率和测评正常公司的正确率分别达到了78.5%和76.5%，总体正确率为77.5%。在St前三年，模型测评总体正确率下降到66.7%，而在St前四年总体正确率只有60.8%。
上市公司财务危机预警篇10
abstract：Constructingfinancialcrisispre-warningsystemisthenecessitytothedevelopmentofcapitalmarketinChina.thispaperanalyzesthepossibilityofconstructingfinancialcrisispre-warningsystemofthelistedcompaniesfromthreeaspects,theory，economicsandtechnology,andworksoutthenewthoughtandbasicframeworkofconstructingfinancialcrisispre-warningsystemsoastopreventandresolvethefinancialcrisisofthelistedcompanies.
关键词：上市公司财务危机预警系统
Keyword：ListedcompanyFinancialcrisispre-warningsystem
随着经济一体化，经营全球化的发展，企业的生存发展环境发生了很大变化，面临着很大的风险性和复杂性。作为企业改革先锋的上市公司，同样存在着潜在的危机。一旦财务危机无法化解，就会被戴上“St”的帽子，以失败告终。为了有效化解财务危机，亟待建立适合我国上市公司的财务危机预警系统。
1财务危机预警系统
财务危机是企业丧失偿还到期债务的能力。财务危机预警系统正是为化解上市公司财务危机而建立起来的一种机制，财务危机预警系统还没有公认的定义，笔者在分析预警系统构成要素的基础上，将其定义为：财务危机预警系统是企业专门组织根据财务管理学、风险管理和统计学的相关理论，以企业的财务报表、经营计划、相关经营资料以及所收集的外部资料为依据，采用定性和定量的分析方法，建立预警分析机制，将企业所面临的经营波动情况和危险情况预先告知企业经营者和其他利益相关方,并分析企业发生经营非正常波动或财务危机的原因,挖掘企业财务运营体系中所隐藏的问题，以督促企业管理部门提前采取防范或预防措施,为管理部门提供决策和风险控制依据的组织手段和分析系统。简单的说，它是企业专门组织预警-报警-排警的有机管理过程体系。
2构建财务危机预警系统的重要性
从理论上看，上市公司财务危机预警系统的构建是我国企业管理与控制理论的丰富和发展。本文所构建的财务危机预警系统是基于我国上市公司相关理论和经济技术特点上的，为上市公司财务危机警兆的理论研究提供新思路，从而建立一套发现警兆-确认警情-排警对策（预警-报警-排警）的逻辑机理，为我国上市公司提供一种危机预警管理新模式，在预防和化解危机，提高企业危机预警管理水平方面发挥作用。
从实践上看，对于上市公司来说，借助财务危机预警系统，公司管理层能够及时发现公司财务状况的恶化，以及造成公司财务状况恶化的原因，从而能够及时地、有针对性的调整公司的经营策略，扭转公司经营状况恶化的势头，以避免沦为“St”“pt”的行列。另外公司越早获得危机信号，越可以减少其在会计、审计、律师等方面所支付的费用。同时，有利于证监部门加强财务监督管理，以提高上市公司的经济效益。
3构建财务危机预警系统的可行性
3.1理论依据
我国20世纪80年代初有了经济预警的概念，承认经济的波动性和周期性。企业预警理论主要包括危机管理理论、策略震撼理论、企业逆境管理理论以及企业诊断理论。这就为财务预警理论的发展和成熟提供了理论基础。财务危机预警系统是基于上市公司财务运作的全过程，不断成熟的财务管理学理论则成为其基础；财务危机预警系统的预警分析是对大量原始信息和数据的处理，日益发展完善的信息传递理论和统计学为其提供了理论基础；财务危机预警系统中的危机管理不仅是对危机全过程的监测和控制，而且是对风险的处理，那么现代经济周期理论和风险管理理论则为其提供了依据。另外，证监部门于2001年11月《亏损上市公司暂停上市和终止上市实施办法（修订）》，表明我国证券市场退市机制不断健全和完善。证券市场的退市机制是实现上市公司优胜劣汰的重要途径，增强上市公司的风险防范意识，提高上市公司的质量，引导证券市场朝良性方向发展。
3.2经济基础
财务危机预警系统是在危机前建立的，这个时候上市公司的财务状况良好，财力雄厚，完全可以满足构建财务危机预警系统的所有资金需求。同时，财务危机预警系统建立起来以后，为公司解决财务危机提供了有效分析手段和控制对策，使上市公司不至于破产，更甚是能及时发现风险，保证了公司经济效益的实现，可以弥补构建财务危机预警系统的全部支出，实现风险收益，即危机管理支出小于危机管理所带来的收益。
3.3技术支撑
上市公司的财务资料相对容易搜集，财务数据趋于规范财务预警系统以财务报表及其他相关的财务信息与非财务信息为依据，在建立财务预警模型和进行预警分析时，要运用大量的财务资料。大部分上市公司已经能够按照市场经济的基本规则进入市场，完成了现代企业制度的建设，产权明晰，管理规范、科学，财务披露制度较为健全。同时，又处于公开的市场监管之下，各种操作行为较为规范。同时，监管部门监管力度的加大，将进一步抑制会计造假者的造假动机，提高财务数据质量，从而更加有利于财务预警系统的顺利运行。
4构建财务危机预警系统的新思路
财务危机有潜伏、发作、恶化三个阶段，在各个阶段应该有相应的管理对策，这一系列的对策就构成了本文财务危机预警系统的基本框架。
财务危机的潜伏时期，上市公司处在一个多变的环境之中，公司的市场状况、产品的升级换代速度、关联企业的供货和资金偿付能力、竞争对手的价格政策变动、金融市场的波动、利率和外汇市场的变化、银行信用和利率政策的改变等等，都会对企业的财务状况、筹资能力、资金调度能力和偿债能力等产生巨大的影响。为了及时准确的识别财务危机，就需要有一个专门组织对企业内外的财务信息和数据进行全面收集和有效传递，为预警分析机制提供信息数据基础，这就构成了财务危机预警系统的信息处理机制。
财务危机的发作时期，在证监部门的财务监督下，上市公司为保证经济效益的实现，就必须对收集的内外财务信息和数据进行分析，选择能够明显反映公司财务状况特征的指标体系，不仅要有财务指标，而且要引入非财务指标，如行业、企业规模、管理水平等，以全面反映公司财务状况，然后用收集的数据和选定的指标，通过现代建模方法（如主成分法，人工神经网络方法）构建预警分析模型，以准确
判断财务危机是否已经产生，将此分析结果及时反馈给企业管理者，便于其迅速采取对策。指标分析和模型分析构成了财务危机预警系统的预警分析机制。
财务危机的恶化时期，财务危机已经存在，如果不能及时控制或有效化解，上市公司将面临生死存亡的境地。为了化解危机，公司管理层就要立即启动财务危机处理小组，迅速分析财务危机产生的原因，及时采取有效的管理措施，以恢复公司正常经营。由于财务危机有突发性，要求公司管理层要有强烈的危机意识。
任何一项管理活动都离不开管理者，上市公司财务危机预警管理也不例外，要有一个专门组织为预警管理服务。构建了以财务危机发展阶段为基础的预警-报警-排警的财务危机预警过程机理，还需要有实施财务危机预警系统的组织机制，它包含了组织体系和组织过程。组织体系就是构建一个专门为危机预警管理服务的组织；组织过程则是在危机预警系统实施中的预警-报警-排警逻辑过程。
此财务危机预警系统是以专门组织为保证，依次执行预警-报警-排警三项活动，与前面的研究相比，克服了将组织机制、信息处理机制、预警分析机制、危机管理机制并列的不足，使预警系统结构更为合理，为财务危机预警系统的实施提供了新思路。
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