上市公司财务困境预测
中国上市公司财务困境的预测——基于制造业上市公司数据的分析
量的指标在财务困境 的预测中有重要 的作用 ， 映企业 股权结构的公司治理指标有助于提高长期预测的精 反 度。与多元判别分析法相比， 多元逻辑分析法的预测准确率更高 。 ［ 关键词］ 财务困境 ； 多元判别分析 ； 多元逻辑分析法 ［ 中图分类号 ］ Ｆ７ ２５ 【 文献标识码］ Ａ ［ 文章编号］ １０ ５７ （０８ ０ ０６ — ６ ００～ ０２ ２０ ）６— ０ ９ ０
高， 则会 导 致 反 方 向 的偏 差 。从 研 究 的 目的 来
本文的研究 目的在于利用统计方法考察中国陷 入财务困境的公司 的主要特征 ， 寻找产生财务
困境的规律 ， 并建立可 以预测 企业是否会 陷入
财务 困境 的模 型 。
【 收稿 日期］ ２０ 一 Ｉ ２ ０７ 【 一 ９ ［ 作者简介】 张方方（９９ ， 湖北荆州人， １６一）女， 暨南大学经济学院副教授， 主要从事国际金融和金融风险方面的研究。
数， 因此选择制造业上 市公司作为研究对 象具 有广泛性和代表性。选用单一行业 的数据可 以 控制行业 因素 的影 响， 免不 同行业 的财 务数 避 据不具备可 比性 的问题 ， 同时也可 以部分 控制 宏观经济因素对企业财务状 况的影响 ， 观经 宏
卿平乐（９２ ， ， １８ 一） 男 湖南永州人， 暨南大学金融系硕士研究生。 ①Ｓ Ｔ的对象是 出现财务状况异常或其他状况异常的上市公 司。所谓“ 财务状况异常” 是指 以下几种情况： １ 最近两个会计年度的审 （）
计结果显示 的净利润为负值；２ 最近一个会计年度 的审计结果显示其股东权益低于注册资本 ；３ 注册会计师对最近一个会计年度 （） （） 的财产报告出具无法表示意见或否定意见的审计报告；４ 最近一个会计年度经审计的股东权益扣 除注册会计师、 （） 有关部 门不予确认 的部分， 低于注册资本；５ 最近一份经审计的财务报告对上年度利润进行调整， （） 导致连续两个会计年度 亏损 ；６ 经交易所或中国证 （） 监会认定为财务状况异常的。所谓“ 其他状况异常” 是指 自然灾害 、 重大事故等导致生产经营活动基本 中止， 公司涉及可能赔 偿金额
公司财务预警分析报告(3篇)
第1篇一、前言随着市场经济的不断发展，企业面临着日益激烈的市场竞争。
财务风险作为企业面临的主要风险之一，对企业的生存和发展产生着深远的影响。
为了确保公司财务稳健，及时发现和应对潜在风险，本报告对公司的财务状况进行了全面分析，旨在为公司决策层提供有效的预警信息。
二、公司概况（一）公司简介公司成立于20XX年，是一家集研发、生产、销售为一体的高新技术企业。
公司主要产品包括XXX、XXX等，广泛应用于XXX领域。
经过多年的发展，公司已成为行业内的领军企业。
（二）公司财务状况1. 营业收入：近年来，公司营业收入持续增长，2019年达到XX亿元，同比增长XX%。
2. 净利润：2019年公司净利润为XX亿元，同比增长XX%。
3. 资产负债率：截至2019年底，公司资产负债率为XX%，处于合理水平。
4. 负债结构：公司负债结构合理，短期负债和长期负债比例适中。
5. 资金流动性：公司现金流状况良好，短期偿债能力较强。
三、财务预警分析（一）盈利能力预警1. 盈利能力指标分析（1）毛利率：近年来，公司毛利率保持稳定，2019年达到XX%，与上年同期基本持平。
（2）净利率：2019年公司净利率为XX%，较上年同期略有下降。
（3）净资产收益率：2019年公司净资产收益率为XX%，较上年同期略有下降。
2. 盈利能力预警（1）产品市场竞争加剧：随着行业竞争的加剧，公司产品面临的价格压力增大，毛利率可能进一步下降。
（2）成本上升：原材料价格波动、人工成本上升等因素可能导致公司成本增加，进而影响盈利能力。
（二）偿债能力预警1. 偿债能力指标分析（1）流动比率：2019年公司流动比率为XX，较上年同期略有下降。
（2）速动比率：2019年公司速动比率为XX，较上年同期略有下降。
（3）资产负债率：如前文所述，公司资产负债率为XX%，处于合理水平。
2. 偿债能力预警（1）短期偿债压力：由于流动比率和速动比率有所下降，公司短期偿债压力可能加大。
对未来财务状况的预测与改善措施
对未来财务状况的预测与改善措施随着时代的快速发展和竞争的加剧，企业在面对不确定性的同时，也需要对未来的财务状况进行准确的预测和制定相应的改善措施。
本文将从几个方面对未来财务状况进行预测，并提出相应的改善措施，以确保企业财务状况的稳定和可持续发展。
一、未来财务状况的预测1.市场需求预测在预测未来财务状况时，必须首先了解市场需求的走向。
通过市场调研和客户需求分析，我们可以预测未来一段时间内产品或服务的销售情况，从而推测企业的未来收入。
2.成本和费用预测企业的财务状况与成本和费用息息相关。
通过对生产成本、劳动力成本、原材料价格等方面进行准确的预测，可以推测未来的成本和费用水平。
同时，还需要考虑通货膨胀和税收政策等因素对成本和费用的影响。
3.资本投资预测未来财务状况的预测还需要考虑资本投资的情况。
根据企业的发展战略和市场需求，预测未来一段时间内企业对资本投资的需求和规模。
这将有助于确定企业资金的使用方式和投资回报率。
二、财务状况改善措施1.优化成本管理成本管理是改善财务状况的重要手段。
企业应通过制定合理的成本控制措施，提高生产效率，降低不必要的开支，并寻找替代品或方法以降低成本。
此外，还可以通过供应链管理和合理采购来优化企业的成本结构。
2.增加收入渠道为了改善财务状况，企业应积极寻找增加收入的机会。
可以通过开拓新的市场，推出新产品或服务，甚至考虑合并或收购等方式来增加收入。
在实施这些策略时，需要进行充分的市场调研和风险评估，以确保增加收入的可持续性。
3.优化资金管理良好的资金管理是确保财务状况稳定的关键。
企业应注重筹集资金和资金的使用效率，合理规划现金流量，避免资金周转紧张。
同时，还需要制定有效的资金预测和财务规划，以及合理的资本结构和融资策略。
4.加强内部控制良好的内部控制是预防财务风险的重要手段。
企业应建立健全的财务管理制度和审计机制，加强内部审计和风险管理。
此外，还应加强对员工的培训和监管，防止财务失职和内部欺诈的发生。
基于logit模型的上市公司财务困境预测实证分析
（ ） 二 变量 选择 。
年建 立 的 Ｚ Ｔ 模 型 。９ ８ Ａｚ 、 ｌ ｎ以及 Ｅ ｎ ｅ 构 ＥＡ １８ 年 ｉ Ｌａ ｓ ｚ ｗｏ ｍａｕｌ
建 出 了基 于 现 金流 量 的 财 务 困境 预 警模 型 ，并且 在 １８ ９ ９年 对 基于 现 金 流量 的财 务 困 境预 警 模 型和 ｚ模型 、 Ｅ Ａ 模 型 的 预 ＺＴ
关于 变 量 的选 取 ， 据财 务 管理 的相 关理 论 和 证监 会 对 于 依 上 市 公 司财 务状 况 异 常特 别 处理 的 规 定 ， 并且 结 合 国 内外 的相
关 研 究 结 果 对 变量 进 行 选 取 。 本 文主 要 从 反 映 上 市 公 司 资 本 与 负 责对 企 业利 润 的创 造 情况 ， 别选 取 ： 营业 务 利润 率 、 特 主 资 产 负债 率 、 收 账 款周 转 率 、 资产 周 转 率 、 售 增 长 率 、 应 总 销 每股 经 营活 动现 金流 量六 项 比较 重要 的指 标作 为 变量 ， 分别 计为 ： 其
对 于 上 市 公司 本 身而 言 ， 司财 务 状 况 的好 坏对 公 司 整体 较 重 要 的 ６个财 务 指标 来 作 为最 后 的预 测 指 标 ， 公 并且 分 别 通过
的运行情况有直接 的影响， 以要想保持公司正常的运行 ， 所 必 三 种 分析 方 法 ： ｉ ｅ 线 性 判 定 分析 法 、 ｏ ｉｉ Ｆｓ ｒ ｈ Ｌ ｇｓｃ分析 法 以及 多 ｔ
市 公 司 的财 务 状况 提 供 有 效 的手 段 。
的情 况 。在 所 选 样本 数 据 这个 时 段 内 ， 各方 面 的 政 策措 施 对 上
中国财务困境分析报告(3篇)
第1篇一、引言近年来，随着中国经济的快速发展，我国企业在全球市场中的地位日益上升。
然而，在经济转型升级的关键时期，一些企业面临着财务困境，这不仅影响了企业的正常运营，也对社会稳定和经济发展带来了一定的压力。
本报告将对我国企业财务困境的现状、原因、影响及应对措施进行深入分析。
二、中国财务困境现状1. 企业负债率高企：据中国人民银行数据显示，我国非金融企业债务规模持续增长，负债率居高不下。
截至2023，我国非金融企业债务总额已超过200万亿元，负债率超过150%。
2. 流动性风险加剧：在货币收紧和去杠杆的大背景下，企业流动性风险加剧。
部分企业面临资金链断裂的风险，尤其是中小企业。
3. 盈利能力下降：受宏观经济下行、市场竞争加剧等因素影响，部分企业盈利能力下降，甚至出现亏损。
4. 资产质量恶化：企业不良贷款率上升，资产质量恶化。
据银保监会数据显示，截至2023，我国银行业不良贷款余额已超过2万亿元。
三、财务困境原因分析1. 宏观经济因素：- 宏观经济增速放缓：我国经济进入新常态，增速放缓，企业面临的市场需求减少。
- 产能过剩：部分行业产能过剩，导致企业产品滞销，盈利能力下降。
2. 产业结构调整：- 传统产业转型升级缓慢：部分传统产业转型升级缓慢，导致企业盈利能力下降。
- 新兴产业发展不均衡：新兴产业发展不均衡，部分行业存在过度投资和盲目扩张现象。
3. 企业自身因素：- 管理层决策失误：部分企业管理层决策失误，导致企业陷入财务困境。
- 融资渠道单一：部分企业融资渠道单一，过度依赖银行贷款，导致负债率过高。
4. 政策因素：- 货币政策收紧：货币政策收紧，导致企业融资成本上升，流动性风险加剧。
- 产业政策调整：产业政策调整，部分行业受到冲击，企业面临转型压力。
四、财务困境的影响1. 企业生存压力加大：财务困境导致企业生存压力加大，部分企业面临破产倒闭的风险。
2. 就业形势严峻：企业财务困境导致裁员现象增多，就业形势严峻。
财务目前困境分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着我国经济的快速发展，企业面临着激烈的市场竞争和复杂的经济环境。
财务困境作为企业发展的一个重要风险，严重影响企业的生存和发展。
本报告旨在通过对某企业财务困境的分析，揭示其困境产生的原因，并提出相应的解决对策，为我国企业提供一定的借鉴和启示。
一、企业概况某企业成立于20xx年，主要从事XX行业产品的研发、生产和销售。
经过多年的发展，企业规模不断扩大，市场份额逐步提升。
然而，近年来，企业面临着财务困境，导致生产经营受到严重影响。
二、财务困境分析1. 盈利能力下降（1）营业收入增长乏力：近年来，企业营业收入增速放缓，主要原因包括市场需求减弱、市场竞争加剧、产品同质化严重等。
（2）成本费用控制不力：企业在成本费用控制方面存在不足，如原材料采购成本高、生产效率低下、管理费用过高等。
（3）利润率下降：由于营业收入增长乏力、成本费用控制不力，企业利润率逐年下降，盈利能力明显减弱。
2. 偿债能力恶化（1）流动比率下降：企业流动比率逐年下降，说明短期偿债能力减弱，资金周转困难。
（2）资产负债率上升：企业资产负债率逐年上升，表明长期偿债压力加大，财务风险增加。
（3）利息保障倍数下降：企业利息保障倍数逐年下降，说明企业盈利能力无法满足偿还利息的需求，财务风险较高。
3. 运营能力下降（1）存货周转率下降：企业存货周转率逐年下降，说明存货管理效率低下，资金占用过多。
（2）应收账款周转率下降：企业应收账款周转率逐年下降，表明企业回款速度慢，资金回收困难。
（3）总资产周转率下降：企业总资产周转率逐年下降，说明企业资产利用效率不高，盈利能力减弱。
三、财务困境原因分析1. 市场环境变化（1）市场需求减弱：随着我国经济的转型和结构调整，部分行业市场需求下降，企业面临销售压力。
（2）市场竞争加剧：国内外竞争对手增多，企业面临较大的市场竞争压力。
2. 企业内部管理问题（1）成本费用控制不力：企业成本费用控制不力，导致利润率下降。
上市公司财务困境预测模型比较研究
支持 向量机 （ ｕ ｐｒ Ｖ ｃｏ Ｍ ｃ ｉ ，Ｓ Ｍ） 是 Ｓ ｐ ｏｔ ｅｔ ａ ｈ ｅ Ｖ ｒ ｎ 在统 计学 习理论 的基础 上 发 展起 来 的 一种 新 的机 器
学 习方法 。它基 于 结 构 风 险最 小 化原 则 ，尽 量 提 高 学 习机 的泛 化 能力 ，具 有 良好 的推 广性 能 和 较 好 的 分类精 确性 。另 外 ，支 持 向量 机 算 法 是一 个 凸 优 化 问题 ，局部最 优 解 一定 是 全局 最优 解 ，这 些 特 点都 是包括 神经元 网络在 内 的其他 算法所 不具备 的 。
Ｃｏ ｐ ｒ ｔｖ ｕ ｉ Ｍ ｏ ｅｓ ｏ ｎａ ｃａ ｓｒ ｓ ｅ ｉ ｔｏ ｎ Ｃｈｉ ｅ ｅ Ｌｉｔ ｄ Ｆｉｍ ｓ ｍ ａ ａ ｉ ｅ Ｓｔ ｄｙ ｏ ｌ ｄ ｌ ｆＦｉ ｎ ｉｌＤｉｔ ｅ ｓ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ ｉ ｎ ｓ ｓｅ ｒ
ＹＡＮＧ Ｊａ ｈ ｉ ｉｎ ｕ ，ＣＨＥ ｈ ｗ ｎ Ｎ Ｃ ｉｅ
一
传 统 的 统 计 模 型 包 括 多 元 判 别 分 析 模 型 （ Ａ）和对 数 回归 模 型 （ ｏｉｉ Ｒ ｇｅｓ ｎ 等 ， ＭＤ Ｌ ｇｓｃ ｅｒ ｉ ） ｔ ｓｏ 其 中以 ＭＤ Ａ和对 数 回归模 型应 用最 为广泛 。统计 模 型最 大的优 点在 于具 有 明显 的解 释 性 ，而 存 在 的缺 陷是过 于严格 的 前提 条 件 ，如 两 者都 对 变 量之 问多 重共线性 敏感 ，且 Ｍ Ａ要 求数据 服从 多元正 态分 布 Ｄ 和 同协方 差等 ，当样本 数 据 不满 足这 些条 件 时分 类
（ ｃ ｏ ｌｏ ｕ ｉｅ ｓＡｄ ｎｓｒｔ ｎ，Ｓ ｕｈ Ｃ ｉａＵｎｖｒｉ ｆ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｓ ｈ ｏ ｆＢ ｓｎ ｓ ｍｉｉｔ ｉ ａｏ ｏ ｔ ｈｎ ｉｅｓｔ ｏ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｇｕ ｎ ｚ ｏ ０ ４ ｙ Ｔ ａ ｇｈ ｕ５１６ ０，Ｃ ｉａ ｈｎ ）
财务分析预测报告(3篇)
第1篇一、摘要本报告旨在通过对XX公司近三年的财务数据进行分析，预测公司未来的财务状况和发展趋势。
报告将采用财务比率分析、趋势分析等方法，对公司的盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力进行综合评估。
通过对财务数据的深入分析，为公司管理层提供决策依据，为投资者提供投资参考。
二、公司概况XX公司成立于20XX年，主要从事XX行业的生产和销售。
公司经过多年的发展，已经形成了一定的品牌知名度和市场份额。
近年来，随着市场竞争的加剧，公司面临着一定的经营压力。
本报告将重点分析公司近三年的财务状况，并对未来发展趋势进行预测。
三、财务数据分析1. 盈利能力分析（1）营业收入分析近三年，XX公司营业收入逐年增长，2019年为1000万元，2020年为1200万元，2021年为1500万元。
营业收入增长主要得益于公司产品销量的提升和市场份额的扩大。
（2）营业利润分析XX公司近三年营业利润分别为200万元、250万元和300万元。
营业利润的增长与营业收入增长基本保持一致，表明公司盈利能力较强。
（3）净利润分析XX公司近三年净利润分别为150万元、200万元和250万元。
净利润增长幅度高于营业利润增长幅度，说明公司在成本控制方面取得了一定的成效。
2. 偿债能力分析（1）流动比率分析XX公司近三年流动比率分别为2.0、2.2和2.4。
流动比率大于1，说明公司短期偿债能力较强。
（2）速动比率分析XX公司近三年速动比率分别为1.5、1.7和1.9。
速动比率大于1，说明公司短期偿债能力良好。
（3）资产负债率分析XX公司近三年资产负债率分别为40%、45%和50%。
资产负债率逐年上升，表明公司负债水平有所提高，但总体仍处于合理范围内。
3. 运营能力分析（1）存货周转率分析XX公司近三年存货周转率分别为6次、5次和4次。
存货周转率逐年下降，说明公司存货管理效率有所下降，需加强存货管理。
（2）应收账款周转率分析XX公司近三年应收账款周转率分别为10次、9次和8次。
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上市公司财务困境预测摘要：本文以2008年经济危机以来的经济环境为背景，以上市公司受到退市风险警示作为其陷入财务困境的标志，在沪深股市中选取19家财务困境公司和57家正常公司作为样本，利用所有者权益比率、现金比率等财务指标建立Logit回归模型，以探索同新经济形势相适应的我国上市公司财务预警模型。
根据所建立的模型对2016年部分上市公司财务状况进行预测分析，并针对我国制造业提出了加强信息化水平、淘汰落后产能等政策性建议。
关键词：财务困境；财务指标；Logit模型；预测2008年的美国次贷危机引发全球性的经济萧条，各国经济均出现不同程度的下滑，其影响至今尚未完全消除。
作为美国次贷危机的延续和深化，2009年爆发的欧洲主权债务危机对我国的出口贸易、大宗商品价格以及投资信心造成一定程度的影响，是中国外部经济面临的一场重要危机。
2012年起，中国GDP增速回落，经济增长阶段发生根本性变化，经济发展总体呈现出从高速增长转为中高速增长、经济结构不断优化升级、从要素驱动、投资驱动转向创新驱动的特征，步入“新常态”。
2015年，我国经济总体下行，三大产业增速均下滑，全年出口负增长，经济下行压力持续增大。
严峻的经济形势可能导致公司资金链断裂的风险加大，公司应针对经济环境的变化及时调整战略以避免财务困境。
财务困境作为上市公司在市场经济中的普遍现象，对于其界定，目前尚无定论。
由于我国不健全的上市公司破产制度，申请破产不能作为判别我国上市公司财务困境的依据。
而“退市风险警示”作为沪深交易所对出现财务状况异常的上市公司股票交易的处置措施，可以作为对上市公司陷入财务困境的评判标准。
笔者通过阅读大量文献发现，关于上市公司财务困境模型的研究大多集中在2008年以前，而之前学者建立的财务困境模型，很可能因为经济形势的不断变化而失去时效性。
因此，在新经济形势下，如何对上市公司的财务困境进行准确预测，对于投资者正确判断公司前景、做出投资决策，对于公司管理层及时调整经营战略、防范财务危机，对于政府、监管层监控证券市场风险、进行宏观调控均具有重要现实价值。
本文拟根据财务指标建立我国上市公司财务困境预警模型，并对2016年可能出现财务困境的上市公司进行预测。
一、文献综述（一）财务困境预警指标综述国内外学者在财务困境预警指标方面都进行了相关研究，目前比较流行的是在传统财务指标中加入非财务指标以构建全面的指标体系。
1966年，Beaver[1]首次在财务困境指标体系中加入现金流量指标，通过单变量分析方法发现债务保障率对企业财务困境具有良好判别性。
Glassman（2003）[2]在财务指标体系中引入经济增加值进行研究，发现经济增加值对财务困境的预测要优于传统财务指标。
Campbell（2006）[3]将杠杆率、盈利能力、市场资本总额、股票收益率及其稳定性等因素引入财务预警模型，并发现相对于单一指标体系，综合指标体系对财务困境预测的准确性更强。
Blanco-Oliver等（2015）[4]将公司所有权特点等非财务因素引入模型，并获得比人工神经网络模型更好的预测效果。
2016年，Chan等[5]在财务预警模型中引入公司治理因素，并提出决策者可通过制定相应的公司治理机制来避免破产。
聂丽洁和赵艳芳（2011）[6]同时利用财务指标与现金流量指标进行财务困境预警，得到比传统财务指标体系更佳的预测精度及错判率。
2011年，梁杰等[7]将经济增加值指标引入财务困境模型，通过研究得出经济增加值对上市公司财务困境具有显著判别能力。
卢永艳（2013）[8]在财务预警模型中同时加入财务指标与宏观经济因素，发现贷款利率及国内生产总值增长率对上市公司是否陷入财务困境有显著影响。
刘小淇和曾繁荣（2015）[9]将股权结构、人力资本等非财务因素纳入财务预警指标体系。
研究发现：相对于仅含财务指标的预警模型，非财务指标的引入使模型具备更佳的预测准确性。
（二）财务困境研究方法综述在研究方法的选择上，过去学者大多采用判别分析、回归模型等传统方法，随着计算机技术的进步，学者开始利用人工神经网络、决策树等复杂的分析方法进行预测研究。
Ohlson（1980）[10]使用Logistic模型进行财务困境预警，同时对样本公司在破产概率区间的分布及分割点与两类错误间的关联性进行说明。
Hensher等（2007）[11]使用多项误差分量Logit模型对财务困境进行研究，取得比标准多项Logit 模型更佳的拟合优度。
2012年，Sánchez-Lasheras等[12]结合自组织映射（Self-Organizing Map）与多元自适应回归样条法来建立混合模型，发现所采用的混合模型较神经网络模型能够更准确地识别财务困境。
2014年，Heo和Yang[13]针对韩国建筑公司利用Adaboost算法来预测财务困境，通过比较，他们发现该算法较其他算法具有更佳的预测性能。
2016年，Slavici等[14]利用统计方法对人工神经网络进行优化，并认为经改进的模型的预测性能可达国际适用水平。
周建涛，庞文凤（2009）[15]通过建立Z值财务预警模型，发现财务困境公司与正常公司的Z值波动特征有显著不同。
2012年，周喜和吴可夫[16]利用粗糙集优化人工神经网络的输入端以提高其学习推理能力，并取得比传统模型更高的判别准确性。
2014年，谢赤和赵亦军[17]利用经过CFaR模型识别的变量建立Logistic模型并验证模型具有良好的预测效果。
庄倩和陈良华（2014）[18]通过划分财务困境动态发展各时期的不同特征，在进行动态预测时嵌入卡尔曼滤波算法，提升了模型的前瞻预测能力。
2015年，李力和冯涛[19]基于自适应神经网络模糊推理系统与马氏距离判别法的组合模型，发现在结合贝叶斯判别法时综合模型的预测能力有显著提升。
由上述综述可看出，对于财务困境，国内外学者均作了大量研究。
相比较而言，国外学者的研究起步早、成果丰富。
而国内学者对财务困境的研究起步晚，与国外的研究水平存在一定差距。
同时，虽然国内外学者在研究指标和研究方法上不断取得新的成果，但由于经济环境的不断变化，即便是具备较强学习能力的模型也很难对环境的变化做出完美的调整。
因此，我们需要根据国内经济的实际情况、国内上市公司的经营特点来构建与实际相适应的预警模型，以在最大程度上减少公司及投资人的损失。
二、研究设计（一）研究假设根据上海、深圳证券交易所股票上市规则，当上市公司出现财务状况或其他状况异常，可能导致其股票退市或损害投资者利益的，其股票交易将被实施风险警示。
股票交易的风险警示实施分为两种情形：当上市公司出现近两年连续亏损、近一年经审计的期末净资产小于零等情况时，该公司的股票交易将被实施退市风险警示，其股票简称前将被冠以“*ST”字样；当上市公司被冻结重要银行账号、无法召开董事会等情况时，该公司的股票交易将被实施其他风险警示，其股票简称前将被冠以“ST”字样。
由上述股票上市规则，实施“退市风险警示”时的条件符合上市公司财务状况异常的判定标准，实施“其他风险警示”时则可认定为上市公司其他状况异常。
基于上述说明及研究预测的需求，本文假设如下：假设一：我国上市公司中，股票交易被实施“退市风险警示”的为财务困境公司，股票交易被实施“其他风险警示”的为其他状况异常公司。
除此之外为正常公司。
假设二：在本文所研究的年限内，样本数据不存在非同质性问题，均可代回所建立的Logit模型进行分析。
（二）数据来源根据我国上市公司年报披露制度，上市公司（t-1）年的财务数据和其股票交易在t年是否被实施“退市风险警示”具有很强的相关性。
故本文基于Logit模型对上市公司进行财务困境的预测，采用2013年的数据作为研究数据并利用2015年公司的财务状况检验模型的准确性。
最后，以2014年的数据预测2016年可能陷入财务困境的公司。
为避免正确判别率过低（Ohlson，1980），本文未按财务困境公司与正常公司的实际比例来选取样本。
而根据Zmijewski（1984）的经验，财务困境公司的正确判别率会因对财务困境公司的过度抽样而高估，因此本文摒弃一比一的配比方式。
因此，本文选取沪深股市2015年出现财务困境但此前财务状况持续正常的19家上市公司，按照一比三的配对比例，按照同时期、同行业、资产规模相似（相差在10%以内）的原则选取57家正常公司与之配比，以此建立财务困境预测模型。
另外，按上述原则及各行业间实际上市公司数量比例，选取60家上市公司，利用其2014年数据对其2016年是否出现财务困境进行预测。
本文所采用的数据来源于国泰安数据库。
（三）变量选取本文从比率结构、偿债能力、发展能力、经营能力、每股指标、盈利能力六个方面进行指标选取，结合之前学者的研究成果[8，20，21]，并剔除残缺值较多的指标后，得到38个财务指标，将其分别命名为X1～X38（见表1）。
1.指标正态分布检验及均值比较检验利用SPSS 22.0对上述指标进行K-S单样本检验，根据结果，3个财务指标符合正态分布。
为继续验证所选财务指标在财务困境公司和正常公司之间是否具有显著差异，本文进一步对上述3个财务指标进行两样本T检验，根据结果，两类上市公司间有显著差异的财务指标只有X19，对应总资产增长率。
对之前未通过正态分布检验的38个指标进行曼-惠特尼U检验，根据结果，在两类公司间具有显著区分度的指标有所有者权益比率（X5）、主营业务利润占比（X9）、现金比率（X12）、所有者权益增长率（X21）、固定资产周转率（X27）、每股净资产（X30）和每股经营活动产生的现金流量净额（X31）。
2.指标相关性检验经过上述筛选所得到的8个指标并不能直接带入方程。
为避免指标间的多重共线性对预测模型的影响，本文利用Eviews 8.0对变量间相关性进行分析（见表2）。
根据表2，经筛选得到的8个指标中，X19和X21的相关系数大于0.5，呈现较高的相关性。
经比较，由于X19与其他变量间的相关程度相对X21而言较小，故删除X21，并确定建模变量为所有者权益比率（X5）、主营业务利润占比（X9）、现金比率（X12）、总资产增长率（X19）、固定资产周转率（X27）、每股净资产（X30）和每股经营活动产生的现金流量净额（X31）7个变量。
最终确定变量如下表所示（见表3）。
如表3所示，所有者权益比率是公司所有者权益与资产总额的比例，是反映公司长期偿债能力的重要指标，笔者认为，当该指标较高时，公司发生财务困境的概率会变小。
主营业务利润占比。
主营业务利润占比为（营业收入-营业成本）与利润总额的比例，反映公司日常经营活动产生的利润对其利润总额的贡献程度。
现金比率是现金及现金等价物期末余额与流动负债的比率，可衡量公司资产流动性，笔者认为，该指标越高，公司偿债能力越强，故发生财务困境的概率越小。