财务风险综述范文

前言：我们精心挑选了数篇优质财务风险综述文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

关键词：财务风险；综述；控制

中图分类号：F8135 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2013）35-0132-02

当前新形势下，中国中小企业肩负并支撑着产业转型和升级的重任，在国民经济和社会发展中的地位和作用日益增强，已经成为市场经济发展的主体成员，也是核心要素之一。“十二五”规划报告中的数据显示，中国中小企业在企业数量上达99%，在城镇人口就业贡献上达75%到85%以上，在财税贡献和经济贡献上也都在50%以上，有部分省份区域甚至达60-70%，说明现在全世界最大的中小企业群体正在形成。我国当前正处于经济飞速发展，经济结构全面转型，社会稳定和谐无比重要的关键时期，中小企业的稳定健康发展是这一过程的重要组成部分。

当前国内对中小企业发展给予的政策不断增多，意在扶植一些有市场潜力和竞争力的中小企业，中小企业必须提高自身的应对能力，才能在经济大潮中有立足之地，财务风险管理是中小企业不得不面对的一个重要管理方面，加强财务风险管理有助于提高中小企业提高风险抵抗能力和竞争能力，因此本文将着重讨论财务风险管理相关知识。

1 财务风险的概念

时珏（2011）认为财务是企业在生产经营过程中，由于各种风险要素的存在，使得企业的资金及其运动呈现出不确定性，最终可能导致企业未来的财务收益与人们预期收益产生重大差异的一种财务活动。

瞿（2011）认为财务风险是指企业在各项财务活动中由于各种难以预料和无法控制的因素，使企业在一定时期、一定范围内所获取的最终财务成果与预期的经营目标发生偏差，从而形成的使企业蒙受经济损失或更大收益的可能性。

齐莉（2009）认为财务风险是指企业在特定的客观情况下和特定的期间内，在企业经营运作过程中，由于各种难以或无法预料、控制的企业外部环境和内部经营条件等不确定性因素的作用，使得企业资金运动（资金流）的效益性降低和连续性中断，进而使得企业的实际经营绩效与预计目标发生背离，从而对企业的生存、发展和盈利目标产生负面影响或不利结果的可能性。

侯宇（2012）认为财务风险是指在企业财务活动中由于各种不确定因素的影响，使企业财务收益与预期收益发生偏离，因而给企业经营与管理带来的困难和损失。财务风险主要体现在公司资产和现金流的充足性是否有保障，即公司是否有充分的资产偿还债务，是否有足够的现金流量来满足它的操作费用。

姚雁雁（2010）认为财务风险是指企业在特定的客观情况下和特定的期间内，在企业经营运作过程中，由于各种难以或无法预料、控制的企业外部环境和内部经营条件等不确定性因素的作用，使得企业资金运动的效益性降低和连续性中断，进而使得企业的实际经营绩效与预计目标发生背离，从而对企业的生存、发展和盈利目标产生负面影响或不利结果的可能性。

2 中小企业财务风险成因分析

一般说来，中小企业财务风险产生的原因主要是由于外部环境的不确定性与内部的管理控制不当等多方面引起的。

盛桂花（2010）认为，具体而言，导致财务风险的因素主要是以下几个方面：①财务决策失误，中小企业财务管理者主观决策极容易做出不合理的决策，而决策者又发现不了存在问题，加上决策者本身财务风险意思不是很高。②举债方式不合，财务决策者没有给企业选择适合企业本身的融资方式。③资金结构不合理，负债资金比例过高。企业发展过程中，偿债能力严重不能支撑企业的负债需要。④复杂多变的宏观环境，客观环境不断的变化也会影响企业财务风险。

何国武（2011）认为财务风险原因具体有五个：①财务管理宏观环境复杂多变，是引起财务风险的外部原因。②财务管理人员风险意识淡薄。③财务决策缺乏科学性，财务决策者做出的决策不是最科学、最优化的。④企业内部财务关系不明，主要表现在企业内部以及本企业和上级企业之间，资金管理权责不明。⑤财务杠杆系数的变动，部分中小企业资本结构不合理。

顾惠芳（2012）认为财务风险主要来自内部和外部两个方面，内部包括中小企业财务管理者缺乏风险意识、中小企业资产结构的不合理、财务关系不明确都会加深财务风险，外部主要是指财务管理环境复杂多变。

齐莉（2009）认为外部环境会导致企业财务风险甚至会进一步发展成企业财务危机，内部环境中诸如管理层风险意识缺乏、经营决策失误、资本结构不合理、财务人员风险意识落后、企业内部控制、监管体系不健全都会导致中小企业财务风险，如果企业能够对财务风险管理到位，则企业可以避免一系列损失，企业能够发展更快。

侯宇（2012）认为财务风险原因主要有：①融资困难，资金严重不足，融资难、担保难仍然是制约中小企业发展的最突出的问题。②管理模式僵化，公司治理机制不健全，中小企业存在家族式经营为主，没有建立起现代企业管理制度。③风险意识落后，经营决策缺乏科学性，财务决策者容易主管臆断，容易给企业带来损失。④财务控制薄弱，缺乏风险预警机制，内部控制制度不健全。⑤技术创新能力不强，对企业研发投入较少，导致企业竞争力不足。

3 构建中小企业财务风险防范体系的对策

时珏（2011）认为，首先要建立完善的财务风险预警系统，其中预警系统分为短期和长期，短期预警系统主要是加强对现金流的管理，其中应着重对应收款项、应付款项及存货项目的重视，注意这三个项目的平衡关系，如发生不平衡，则就会发生潜在的财务风险，长期预警系统应重视对企业偿债能力分析，同时辅以产管理指标和盈利能力指标考核。其次要建立完善的财务风险控制制度，包括对资金、成本、利润等方面，对企业编制的预算应给予严格管理，超预算业务要按照公司管理制度进行。最后要建立完善的财务风险控制制度，采用现代企业管理制度，加强对企业内控的管理，对财务人员的风险意识要加强教育，引进高素质人才，提高业务人员的基本素质。

盛桂花（2010）主张首先要加强企业财务管理财务管理人员的风险防范意识教育，财务人员的综合素质和业务能力在预防财务风险中有着不可估量的作用，其次提高财务决策的科学化水平，科学的决策会给企业创造高效益，再次要建立合理的资本结构，确定适度的负债结构。债务结构必须要符合企业自身的条件，注意采用合理的筹资方式。最后要建立财务风险预警机制，并时刻关注政策和市场的变化。要注意企业外部环境变化对企业财务状况带来何种影响，风险管理要提升在企业在管理的地位。

何国武（2011）认为主要是加强财务控制，提高企业资产使用效率，对企业货币资金、应收账款、实物资产都提出了具体的管理要求。合理选取投资组合，提高企业投资收益，要注意降低企业的投资风险，合理的转嫁投资过程中可分散的财务风险。合理选择筹资方式，适度负债经营，资本结构和负债经营要匹配，不能给企业增加一些不必要的负担。争取资金支持，降低筹资成本。对符合国家政策支持的一定要积极去争取，适当的政府补贴会降低企业财务风险。建立有效的管理机制，降低企业财务风险，增强业务人员的责任心和风险意识，设立风险抵押金。要让员工充分的融入企业的这个集体中，可以增加企业的活力。财务人员要强化对企业偿债能力的认识。财务人员自身财务素质一定要加强。

顾惠芳（2012）指出应建立完善的企业内部控制制度，对企业内部和外部环境都要进行系统深入的调研，各个职能岗位都要加钱控制，对财务决策应该由一个专门的决策机构进行，才能保证决策不出错，财务人员的素质应该要提高，对财务风险判断能力都要熟练，同时中小企业还要建立长期预警系统，主要是用来分析企业盈利能力、偿债能力。

侯宇（2012）认为首先牢固树立风险防范意识，公司所有员工应该都要加强风险防范意识教育，其次加强信息管理，完善信息系统，对信息分析能力和数字敏感要高，再次财务工作做到适度超前，做好定量和定性分析，最后保证预警信息传递路线的畅通和对策反应的及时性，信息传输通道一定要可以通到企业最高领导层。减少信息传递失真和失误。

4 结 论

本文对中小企业财务风险的概念、产生原因和预防措施都进行了适当的梳理，发现当前学者研究的研究视角趋同，侧重点不尽相同，有的重视财务预警信息化建设，有的重视财务人员素质意识教育，当前中小企业发展前景广阔，国家在政策层面上支持力度将会大大增加，对于中小企业融资难问题，国家相关部委都在积极联系金融行业应该给与足够的照顾和优先处理，发展中小企业会大大增加就业人数，对于提高经济结构都有者不可替代的作用，中小企业应该发展高新技术行业，行业的领先地位将会决定企业财务状况优化，企业各项财务指标才能保持在一个相对良好的水平之上。作为企业一名财务人员，应该要有财务风险意识，同时也要加强企业内控管理，对企业运行时各项指标在何种正常水平内都应该给与重视，要做到防患于未然。

参考文献：

[1] 时钰.构建中小企业财务风险防范体系的研究[J].财会研究，2011，（11）.

[2] 盛桂花.后危机时代中小企业财务风险分析及防范对策[J].财会月刊，2010，（9）.

[3] 何国武.基于我国中小企业融资活动的财务风险分析[J].财会研究，2011，（22）.

[4] 瞿.金融危机对中小企业财务风险的作用机理探[J].经济研究导刊，2011，（17）.

[5] 顾惠芳.金融危机下加强中小企业财务与风险管理的对策建议[J].经管空间，2012，（3）.

[6] 齐莉.金融危机下中小企业财务风险的防范与控制[J].会计之友，2009，（7）.

第2篇

关键词：财务预警；模型；综述

中图分类号：F23 文献标识码：A

收录日期：2011年10月24日

一、企业财务预警的基本含义

企业财务预警，即财务失败预警，是指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经营风险和财务风险，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，起到未雨绸缪的作用。

二、国外专家学者对财务风险预警的研究

（一）单变量模型

1、1932年，Fitzpatrick利用单变量破产模型，选取19个样本运用单个财务比率进行预测，结果发现判别能力最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个比率。当时由于条件限制，主要的研究方法就是对正常企业和非正常企业进行财务比率比较和经验分析。

2、1966年，Bwaver利用30个财务比率进行研究，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。这可以看作是单变量模型的开创性研究，方法简单易行，可操作性强，在当时研究条件较差的情况下优势很大；其局限性也较明显，单一的财务比率不能全面反映客观事实，有可能在编制财务报表时存在粉饰某个指标的嫌疑，影响预测的有效性。

（二）多变量模型

1、Z计分模型。20世纪六十年代，爱德华・阿尔曼对5个财务比率分别给出一定权数，计算其加权平均数值Z值：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+1.0X5

其中：X1=营运资金/资产总额；X2=留存收益/资产总额；X3=息税前利润/资产总额；X4=股份市值/负债账面价值总额；X5=销售收入/资产总额。

一般地，Z值越低，企业越有可能发生破产。若Z≥2.675，则表明企业的财务状况良好，发生破产的可能性较小；若Z≤1.81，则企业存在很大的破产危险。

该模型实际上是通过五个变量（五种财务比率），将反映企业偿债能力的指标（X1、X4）、获利能力的指标（X2、X3）和运营能力的指标（X5）有机联系起来，综合分析预测企业财务失败或破产的可能性。在企业失败前一、二年的预测准确率很高；预测期变长，准确率有所降低，距失败前五年的预测准确率仅为36%。1977年，爱德华又对自己的模型进行了修正，提出了ZETA模型。

Z计分模型准确率相比之前的单变量模型有很大的提高，但是未充分考虑到现金流量变动情况，而且要求变量符合正态分布的假设，降低了模型的使用范围。

2、Logisitic回归模型。该模型属于线性概率模型，通过对观察对象条件概率的观测，来判定对象的财务状况和经营风险。适用于因变量是非连续的且为二分类选择模式，将违约概率限定在0和1之间，并通过函数的对数分布来计算违约的概率。在二分类判别法中假设因变量为1和0，分别对应事件发生和事件不发生。Logisitic回归模型形式为：

Li＝ln■=?琢＋■?茁jXij+?着i

该模型使用的是最大似然估计，似然函数值越大，表明模型的模拟效果越好。其最大优点是，不需要严格的假设条件，能够克服线性方程受统计假设约束的局限性，具有更广泛的适用范围。目前这种模型使用较为普遍，但其计算过程较复杂，需要操作者具有较高的数学基础，同时其计算过程有近似处理，结果将会影响到预测的精确度。

3、Probit模型。假定企业的破产概率为P，样本服从正态分布，选取的财务指标对应P的分位数，先确定企业样本的极大似然函数，然后通过求似然函数的极大值就可以得到参数αβ，然后就可以利用公式求出企业的破产概率。P＜0.5，判别为财务正常；P＞0.5，即为破产型。

其公式为：

P＝■（1/■）e■dt

该模型和Logistic模型方法相似，但条件严格，计算方法相对复杂，使用面不如Logistic模型广泛。

4、人工神经网络理论和方法（ANN）。神经网络模型是一种并行分布模式处理系统，是由大量的简单处理单元相互联结组成的复杂网络系统，具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力。作为非参数的预测模型，它克服了选择模型函数形式的困难，同时对样本及变量的分布特征没有限制，还能克服统计方面的限制，能够同时处理定性变量和定量变量，具备处理资料遗漏或是错误的能力。然而由于理论基础比较薄弱，模型计算量较大，辨别能力不强，人工神经网络对人体大脑神经模拟的科学性、准确性还有待进一步提高。

5、递归划分分析模型。以财务比率为判别点建立二叉分类树，以最低误判成本为标准对样本企业进行分类预测。结果发现将破产企业误判为非破产企业的概率要高于将非破产企业误判为破产企业。可以选用非财务指标和定性指标，但复杂的分类树结构可能引起样本的过度适应，预测风险高。

6、支持向量机模型。该模型建立在机器学习理论基础之上，Fan A etc采用欧氏距离方式最大化不同类的向量之间的距离、最小化同类的向量之间的距离，实现对预警指标的筛选，计算成本较低。Van Gestel T etc将其应用到财务危机预警模型中，采用最小二乘法作为支持向量机线性学习器，构建LS-SVM财务危机预警模型，判别准确率高达89.91%。

三、我国学者的主要研究

国内关于财务危机预警的研究开始于20世纪八十年代中后期，直到1996年以后，才陆续出现以企业财务数据为基础而建立的财务危机预警模型，并逐渐发展起来。

1996年周首华、杨济华和王平，在Z分数模型的基础上进行改进，选取了31家破产公司和31家非破产公司作为样本建立模型，并且用4，160家公司的数据作为检验样本进行验证，该模型充分考虑了现金流量变动情况指标，具体模型为：

F=-0.1774+1.1091X1+0.1704X2+1.9271X3+0.0302X4+0.4961X5

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、X5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。X5=（税后净收益+利息+折旧）/平均总资产，测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力（其中的利息是指企业利息收入减去利息支出后的余额）。相对于Z分数模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务风险，判别临界点为0.0274。

1999年陈静选取1998年27家ST公司和同行业、同规模27家非ST公司作为样本分析。在单变量分析中，选取了资产负债率、净资产收益率、总资产收益率、流动比率4个指标。发现流动比率和负债比率的误判率最低。在多元判别中选取负债比率、净资产收益率、流动比率、营运资本/总资产、总资产周转率等财务指标构建的模型，在公司ST发生前三年能够较好地对财务危机进行预测。

2001年吴世农、卢贤义采用剖面分析法、单变量判定分析方法、多元线性判定方法进行财务危机预警研究，得出结论：多变量优于单变量，且Logit回归模型的判定准确性最高。选取的预测变量有盈利增长指数、资产报酬率、流动比率、存取负债股东权益比率、营运资本/总资产、资产周转率。同年，杨保安引入神经网络分析方法并应用于企业财务危机判定与预测，选用BP神经网络法构建模型，结果显示判别正确率高达95%。

2003年，杨淑娥、徐伟刚在借鉴美国学者Altman的Z分数模型基础上，在变量选取方面考虑到反映现金流量方面的比率指标和累计盈利能力的比率指标，具体共12个指标：速动比率、权益比率、利息保障倍数、债务保障率、来自经营活动的现金流量总额、总资产报酬率、销售成本利润率、应收账款周转率、存货周转率、主营业务增长率、资本保值率、累积盈利能力，形成了Y模型。

四、各种模型评述

单变量分析模型相对简单直观，但不能够反映企业综合财务状况，同时使用几个单变量，有可能出现矛盾情况。多元线性判别模型能够较全面反映企业财务状况，提高判别和预测的准确度，变量之间需要满足不同的假设前提，且需要大量的样本作为支撑，计算相对复杂。ANN模型具有较好的模式识别能力，并且具有学习能力，无需考虑变量之间的统计关系，能同时处理定性和定量变量，也同时存在结构确定困难性、不具解释性、操作性差及训练效率低的缺陷。支持向量机模型是一种新型的模式，无需特殊假设，针对小样本具有较广的推广空间。

每种分析方法均有其适用条件及优缺点，企业应根据行业特点选择操作性强的财务预警模型，建立财务预警系统，及时预测财务状况，提高自身竞争能力。

主要参考文献：

[1]张春莲，张淑琴.财务危机预警模型综述及其启示[J].中国高新技术企业，2009.11.

第3篇

关键词：国内 财务风险　预警模型

        0 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。

        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+0.4961x5

        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、x5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。x5=(税后净收益+利息+折旧)/平均总资产，测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力(其中的利息是指企业利息收入去利息支出后的余额)。相对于z分数模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务风险。

        张玲(2000)以120家公司为研究对象，使用了其中60家公司的财务数据估计二元线性判别模型，并使用另外60家公司进行模型进行检验，发现模型具有超前四年的预测结果。此外，采用mda建模的学者还有黄岩和李元旭（2001）、尹侠等（2001）、向德伟（2002）、卫建国等（2002）、杨淑娥和徐伟刚（2003）、唐振宇等（2004）以及贲友红（2005）。

        1.3 logit。logit模型是采用了一系列的财务指标来预测财务危机发生的概率，然后根据银行、投资者等的风险偏好程度设定风险警戒线，以此对分析对象进行风险定位与决策。

        吴世农、卢贤义（2001）选取70家处于财务困境的公司和70家财务正常的公司为样本，首先应用剖面分析和单变量判定分析研究财务困境出现前5年内这两类公司每一年的21个财务指标的差异，最后选定6个财务指标作为预警指标，应用fisher线性判定分析、多元线性回归分析和logistic回归分析三种方法分别建立了三种预警模型，并指出应用logistic回归分析法建立的预警模型误判率最低。

        此外，姜秀华与孙铮（2001）讨论了最佳分割点，认为概率0.1为最佳分割点；乔卓（2002）和齐治平（2002）引入二次项和交叉项进行建模；陈晓和陈治鸿（2000）、宋力和李晶（2004）对财务数据进行调整后建模；张鸣和程涛（2005）、梁琪（2005）、张扬（2005）通过利用主成分分析法对logistic方法进行降维、解决共线性问题后进行了建模；顾银宽（2005）则基于jackknife检验进行了建模，均提高了模型预测的准确率。

        1.4 核函数方法。罗幼喜等（2005）通过主成分分析法约简建模指标后，采用核函数建模，结果表明模型的性能指标超过传统预测方法，较好地解决了大规模样本集应用问题。

        2 智能预警模型

        智能预警模型则主要是基于神经网络分析的各类模型。神经网络模型是一套人工智慧系统，以模拟生物神经系统的模式，利用不断重复的训练过程，使本身能够透过经验的积累达到学习的效果。

        王春峰、万海晖、张维等(1999)用神经网络法对商业银行财务风险进行了研究，发现神经网络法具有很强的非线性映射能力，其学习经验的能力强：学者杨保安等(2001)将bp神经网络分析方法运用到银行财务预警的分析中，构建了非线形财务预警模型。

        刘洪、何光军（2004）以728个样本、36个财务指标进行财务危机预警研究。他们在传统的判别分析法和逻辑回归分析法基础上，探索应用人工神经网络法进行财务危机预警的研究。结果表明，人工神经网络法的预测准确率高于前两种方法的预测准确率。谢纪刚（2004）等人使用分类集成的方法进行财务危机预警研究，结果发现该方法的预测准确率可达到86%。

        张根明、向晓骥和孙敬宜（2006）采用bp神经网络法，以263家制造业上市公司的截面财务指标作为学习样本，并使用76家制造业上市公司作为检验样本，建立了制造业上市公司财务危机预警模型。其研究结果表明，与没有区分行业的通用财务危机预警模型相比，分行业的bp神经网络财务危机预警模型的预测准确率较高，能为广大投资者和监管机构预测公司财务状况提供更可靠的依据。

        另外，张华伦、孙毅（2006）提出了一种基于粗糙-模糊神经网络（rough-fuzzy-ann）的模型，并给出了相应的算法，通过以我国上市公司财务数据为基础进行的实证分析表明，这种模型具有预测精度高、学习和泛化能力强、适应性广的优点，为企业财务危机的动态预警提供了一条新的途径。张林（2004）采用cbr技术构建了企业财务预警系统，为企业财务危机的警度测控、警兆辨识以及防警排警等提供了新的思路。

        3 混合模式及其比较研究

        近些年来，还出现了财务预警的混合模式。混合模式是指同时采用两种或两种以上的方法建立模型来进行财务预警分析。对此进行的实证研究表明，混合模型比单个方法模型相有着更高的准确型。如：徐勇（2007）以沪深两市制造业上市公司为样本，通过fisher线性判定分析法和logistic回归分析法对我国制造业上市公司财务危机预警模型进行研究。该研究考虑到了财务指标行业性差异，选择制造业上市公司作为样本，可使研究结果更具针对性。

        4 我国财务风险预警模型研究评价

        通过上述对国内财务危机预警模型的研究，从单变量、多变量、logit模型这些以统计方法为基础的研究到神经网络模型等非统计智能模型，从单一模型的研究到混合模型及其比较研究，从以财务指标为基础的研究到引入非财务指标的研究，财务危机预警模型的研究受到了国内实务界和学术界的高度重视且取得了重大进展。

        与此同时，国内在这方面的研究仍存在不足之处。①不同的预警模型适用条件不同，必然影响到模型的正确性和预测精度。当前对财务危机预警模型的研究大多数偏重用财务指标来构建模型，而非财务因素指标不仅在数据上收集困难而且不易测评。②国内学者对这些模型的研究都是通过实证研究得到的，缺乏理论的指导，研究者在选择变量的时候也受到自身价值判断的影响。③在国内现有的财务预警研究中，指标的选择往往基于一般的财务理论、风险理论和管理理论，有时甚至取决于研究者的直观判断以及资料的可获得性，众多研究者还没有找到令人信服的财务风险和预警理论来支撑所建立的预警模型，由此造成了各种财务预警模型的预警结论不一致。

        我国这方面的研究中如何考虑行业和规模的影响，样本设计条件的变化如何影响预测精度，如何从理论上和经验上引进更有效的预测变量，而且国内研究对现金流量指标的重视程度也不够，这些都是我们未来需要进一步研究的方向。

参考文献：

[1]姜秀华，任强，孙铮.上市公司财务危机预警模型研究[j].预测.2002.3.

[2]张鸣.企业财务预警研究前沿.北京.中国财政经济出版设.2004.

[3]赵莹.财务预警模型及其在中国的应用综述.特区经济.2005