财务分析-财务风险预警模型构建实证分析
财务风险预警模型的构建与实证分析
财务风险预警模型的构建与实证分析在当今复杂多变的商业环境中，企业面临着各种各样的风险，而财务风险无疑是其中最为关键和致命的。
有效的财务风险预警能够帮助企业提前洞察潜在的危机，及时采取应对措施，从而保障企业的稳健发展。
本文将探讨财务风险预警模型的构建方法，并通过实证分析来验证其有效性。
一、财务风险的内涵与影响财务风险是指企业在各项财务活动中，由于各种难以预料或无法控制的因素影响，导致企业财务状况的不确定性，进而使企业蒙受损失的可能性。
财务风险主要包括筹资风险、投资风险、资金回收风险和收益分配风险等。
财务风险对企业的影响是多方面的。
首先，它可能导致企业资金链断裂，无法按时偿还债务，影响企业的信誉和融资能力。
其次，财务风险可能使企业的盈利能力下降，甚至出现亏损，影响股东的利益和企业的价值。
此外，严重的财务风险还可能导致企业破产清算，给员工、供应商和社会带来负面影响。
二、财务风险预警模型的构建思路1、指标选取在构建财务风险预警模型时，指标的选取至关重要。
常见的财务指标包括偿债能力指标（如资产负债率、流动比率、速动比率等）、营运能力指标（如应收账款周转率、存货周转率等）、盈利能力指标（如销售净利率、净资产收益率等）和发展能力指标（如营业收入增长率、净利润增长率等）。
此外，还可以选取一些非财务指标，如市场占有率、行业竞争状况等。
2、数据预处理在进行模型构建之前，需要对选取的指标数据进行预处理。
这包括数据清洗、标准化和缺失值处理等。
数据清洗主要是去除异常值和错误数据；标准化是将不同量纲的指标转化为具有可比性的数值；缺失值处理则可以采用均值填充、中位数填充或删除等方法。
3、模型选择常用的财务风险预警模型有多元线性回归模型、Logistic 回归模型、神经网络模型等。
多元线性回归模型简单直观，但对于非线性关系的拟合效果较差；Logistic 回归模型适用于二分类问题，能够较好地预测企业是否存在财务风险；神经网络模型具有强大的非线性拟合能力，但模型的解释性较差。
高校财务预警模型的构建和实证分析
［ 键 词 ］ 务预 警 ； 成 分 分 析 ； 关 财 主 实证
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过 去 的几 年 ， 国 高 等 教 育 取 得 了 巨 大 的 成 绩 ， 现 了 我 实 跨 跃 式 发 展 。高 等 教 育 的 迅 速 发 展 需 要 巨 大 的经 费 投 入 来 信 撑 ， 于 原 有 经 费 投 入 渠 道 远 远 不 能 满 足 高 校 大 规 模 扩 招 支 由 后 建 设 资金 的需 求 ， 用 银 行 贷 款 负 债 发 展 作 为 一 种 行 之 有 利 息 ｌ 呈 效 的方 法 被 高 等 学 校 普 遍 采 用 。但 是 ， 高 校 大 规 模 建 设 热 在 匕 潮 中 出 现 了盲 目扩 张 、 标 准 建 设 的 倾 向 ， 校 贷 款 规 模 急 高 高 呈 导 剧＿大 ， 致过 度 负债 ， 高 校 财务 面 临前 所未 有 的风 险 。 扩 使 如何 控 制 和 防范 高校 过 度 负债 所 带 来 的风 险 ， 极 维 护 高 校 积 财 务安 全 ， 保 高 等 教 育 事 业 的 持 续 健 康 发 展 ， 政 府 教 育 、 确 是 财 政部 门及 高校 自身 面 临 的一 项 紧 迫任 务 。 本 文通 过进 一 步 分 析 反 映 高 校 发 展 能 力 、 付 能 力 、 支 负 债 程 度 及 资 金 管 理 的 多项 财 务 指 标 ， 立 了一 套 较 为 简 便 实 建 用 的 高 校 财 务 风 险 预 警 指 标体 系 ， 结 合 实 际设 定 预 警 临 界 并 值 。利 用 预 警指 标 体 系对 河南 省 ３ 所 高 校 进 行 了 实 证 分 析 １ 和 风 险 预 警 提 示 ， 高 校 加 强 财 务 管 理 、 范 财 务 风 险 提 供 为 防 了决策参考 。
企业财务风险预警模型的构建与运用
企业财务风险预警模型的构建与运用一、现状分析企业财务风险预警是指通过对企业财务状况进行综合分析和评估，发现可能出现的风险隐患，及时采取措施，避免风险进一步扩大。
在当前经济发展不稳定不确定因素增多的情况下，企业财务风险预警显得尤为重要。
1.1 财务风险预警的重要性财务风险是指企业在经营过程中可能面临的各种财务问题，包括资金周转不灵、利润下降、负债累积等。
财务风险的存在对企业非常危险，可能导致企业经营困难甚至破产。
及时发现和预警财务风险，对企业维持稳定经营至关重要。
1.2 现有财务风险预警模型的不足目前，企业财务风险预警模型存在一些问题。
现有模型主要基于传统的财务指标，缺乏对企业内外环境因素的综合考虑。
预警模型通常采用单一的统计算法，无法全面、准确地评估企业的财务风险。
再次，预警模型忽视了企业内部的经营行为和管理情况对财务风险的影响。
二、存在问题分析2.1 缺乏全面的财务指标现有财务风险预警模型主要关注企业财务报表上的一些财务指标，如偿债能力、盈利能力和运营能力等。
然而，这些指标无法全面反映企业的财务状况，容易忽视其他因素的影响。
2.2 预警模型算法不够准确现有财务风险预警模型通常采用单一的统计算法，如判别分析、Logistic回归等。
然而，这些算法无法全面、准确地评估企业的财务风险，容易产生误判。
2.3 忽视经营行为和管理情况的影响现有预警模型主要关注财务指标，忽视了企业内部的经营行为和管理情况对财务风险的影响。
然而，企业的经营行为和管理情况对财务风险有重要影响，应该纳入考虑范围。
三、对策建议为了构建更准确、全面的企业财务风险预警模型，并提供有效的风险应对策略，应从以下几个方面进行改进：3.1 综合考虑内外环境因素在构建财务风险预警模型时，应综合考虑内外环境因素对企业财务状况的影响。
包括法规、市场环境、行业发展趋势等因素，这样可以更全面地评估企业的财务风险。
3.2 使用多元化的预警模型算法为了提高预警模型的准确度，应采用多种算法综合评估企业的财务风险。
财务公司如何进行企业财务风险模型构建和应用
财务公司如何进行企业财务风险模型构建和应用财务风险是企业经营中必然面临的挑战之一。
为了更好地管理和控制风险，财务公司通常会运用财务风险模型来进行风险识别、评估和应对。
本文将介绍财务公司如何进行企业财务风险模型的构建和应用，以便帮助企业更好地应对风险。
一、财务风险模型构建财务风险模型的构建是基于企业的财务数据和相关经济环境数据，通过建立数学模型和统计分析来识别和评估风险。
以下是财务公司构建财务风险模型的一般步骤：1. 数据收集和整理：财务公司需要收集企业的财务报表数据，包括资产负债表、利润表和现金流量表等。
此外，还需要收集相关的市场数据、行业数据和宏观经济数据。
2. 确定风险指标：根据企业的特点和行业特点，财务公司需要确定一些关键的风险指标，如财务杠杆比率、流动比率和盈利能力指标等。
3. 建立数学模型：根据收集到的数据和确定的风险指标，财务公司需要建立财务风险模型。
常用的数学模型包括Logistic回归模型、灰色关联模型和蒙特卡洛模拟等。
4. 模型验证和修正：建立模型后，财务公司需要对模型进行验证，即通过历史数据来检验模型的准确性和可靠性。
如果模型存在问题，需要进行修正和改进。
二、财务风险模型应用构建好财务风险模型后，财务公司需要将其应用于实际的风险管理中。
以下是财务风险模型的一些应用场景：1. 风险识别：通过财务风险模型可以识别企业面临的财务风险，如流动性风险、信用风险和市场风险等。
财务公司可以根据模型的结果，及时发现并识别出潜在的风险点。
2. 风险评估：财务风险模型可以帮助财务公司评估风险的严重程度和可能的影响。
通过模型的评估结果，财务公司可以对不同的风险进行优先级排序，以便更好地制定风险管理策略。
3. 风险应对：财务风险模型还可以帮助财务公司制定有效的风险应对措施。
例如，如果模型显示企业面临流动性风险，则财务公司可以制定资金管理计划，以确保企业在紧急情况下有足够的资金储备。
4. 风险监测：财务风险模型可以用于风险的监测和预警。
财务预警分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景与目的随着我国经济的快速发展，企业面临的市场竞争日益激烈。
财务风险作为企业运营过程中的一大隐患，对企业的生存和发展构成严重威胁。
为了提高企业的财务风险防范能力，本实验旨在通过财务预警分析，对企业可能存在的财务风险进行识别、评估和预警，为企业的决策提供参考。
二、实验方法与数据来源1. 实验方法：本实验采用财务比率分析法、趋势分析法、比较分析法等财务预警分析方法，对企业的财务状况进行分析。
2. 数据来源：实验数据来源于我国某上市公司2019年至2022年的年度财务报表，包括资产负债表、利润表和现金流量表。
三、实验内容与分析1. 财务比率分析：（1）流动比率分析：- 2019年流动比率为2.1，2020年为2.3，2021年为2.5，2022年为2.7。
流动比率逐年上升，说明企业短期偿债能力增强。
（2）速动比率分析：- 2019年速动比率为1.2，2020年为1.5，2021年为1.8，2022年为2.1。
速动比率逐年上升，说明企业短期偿债能力进一步增强。
（3）资产负债率分析：- 2019年资产负债率为50%，2020年为45%，2021年为40%，2022年为35%。
资产负债率逐年下降，说明企业负债水平降低，财务风险降低。
（4）利息保障倍数分析：- 2019年利息保障倍数为2.5，2020年为3.0，2021年为3.5，2022年为4.0。
利息保障倍数逐年上升，说明企业偿债压力减小，财务风险降低。
2. 趋势分析法：（1）营业收入趋势分析：- 2019年至2022年，营业收入逐年增长，说明企业市场竞争力较强。
（2）净利润趋势分析：- 2019年至2022年，净利润逐年增长，说明企业盈利能力较强。
3. 比较分析法：（1）与行业平均水平比较：- 流动比率、速动比率、资产负债率和利息保障倍数均高于行业平均水平，说明企业财务状况良好。
（2）与同行业企业比较：- 与同行业企业相比，企业财务状况较为优秀。
企业财务分析与风险预警财务分析
企业财务分析与风险预警财务分析企业财务分析与风险预警一、介绍企业财务分析与风险预警是一种重要的管理工具，通过对企业财务数据的分析和评估，可以帮助企业管理者了解企业的财务状况、经营绩效和风险状况，从而制定相应的决策和战略。
本文将详细介绍企业财务分析与风险预警的标准格式。
二、财务分析1. 财务报表分析财务报表是企业财务状况和经营绩效的主要反映，对财务报表进行分析可以帮助我们了解企业的盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力。
财务报表分析包括以下几个方面：- 利润表分析：分析企业的销售收入、成本、利润和利润率等指标，评估企业的盈利能力。
- 资产负债表分析：分析企业的资产、负债和所有者权益等指标，评估企业的偿债能力和财务稳定性。
- 现金流量表分析：分析企业的经营、投资和筹资活动对现金流量的影响，评估企业的经营能力和现金流量状况。
2. 财务比率分析财务比率是企业财务数据的相对指标，可以帮助我们比较企业的财务状况和经营绩效。
常用的财务比率包括：- 盈利能力比率：如毛利率、净利率等，用于评估企业的盈利能力。
- 偿债能力比率：如流动比率、速动比率等，用于评估企业的偿债能力和流动性。
- 运营能力比率：如总资产周转率、应收账款周转率等，用于评估企业的运营效率和资产利用率。
- 成长能力比率：如销售增长率、净利润增长率等，用于评估企业的成长潜力和发展趋势。
3. 财务指标分析财务指标是通过对财务数据进行计算和比较得出的指标，可以帮助我们更直观地了解企业的财务状况和经营绩效。
常用的财务指标包括：- 偿债能力指标：如资产负债率、债务比率等，用于评估企业的偿债能力和财务风险。
- 盈利能力指标：如净资产收益率、净利润率等，用于评估企业的盈利能力和经营效益。
- 运营能力指标：如存货周转天数、应收账款周转天数等，用于评估企业的运营效率和资金周转情况。
三、风险预警1. 财务风险预警模型财务风险预警模型是一种通过对企业财务数据进行分析和预测，识别潜在风险的方法。
我国中小企业上市公司财务风险影响因素实证分析———论中小企业财务风险预警模型的构建
我国中小企业上市公司财务风险影响因素实证分析———论中小企业财务风险预警模型的构建肖伟炎贵州大学管理学院【摘要】本文在通过评述国内外对财务危机预警研究成果的基础上，结合中国市场中小企业的实际情况，从Ａ股市场各个行业中选取符合要求的７７个样本，从企业的偿债能力、营运能力、获利能力、发展能力以及现金流量等五个方面选取相关财务指标建立模型，通过因子分析法选出６个公因子，通过非参数检验讨论不同情境下，财务指标是否存在差异，讨论多元Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型与不同情境的关系，并细分了财务指标的构成，建立财务风险预警模型。
同时提出以定量与定性相结合的方法建立公司财务风险预警预案机制来保证公司财务风险预警成为一个系统的财务管理方法。
公司财务风险预警模型是具有公司个性化特点的一个重要组成部分，整体体系需要有一个综合预防方法。
【关键词】中小企业财务风险因子分析多项ｌｏｇｉｓｔｉｃ一、实证分析及模型构建１．自变量设定。
根据现代财务管理理论，这些指标应当能够反映企业的偿债能力、营运能力、盈利能力、成长能力、现金流量情况等。
选取指标是同时要考虑到重要性以及成本效益原则。
本文在借鉴前人研究成果的基础上，从上述五个方面选取了２０个自变量进行分析，即：流动比率（Ｘ１），速动比率（Ｘ２），现金比率（Ｘ３），营运资金比率（Ｘ４），资产负债率（Ｘ５），股东权益比率（Ｘ６），利息保障倍数（Ｘ７），总资产周转率（Ｘ８），固定资产周转率（Ｘ９），应收账款周转率（Ｘ１０），存货周转率（Ｘ１１），资产净利率（Ｘ１２），销售净利率（Ｘ１３），留存收益总资产比率（Ｘ１４），总资产息税前利润率（Ｘ１５），主营业务收入增长率（Ｘ１６），总资产增长率（Ｘ１７），现金债务总额比（Ｘ１８），全部资产现金回收率，总资产（Ｘ１９），现金营运指数（Ｘ２０）２．样本选取。
共选取了我国中小企业上市公司７７家，数据报告取自国泰安数据库官方网站，为了研究的方便，本文将制造业作为基准行业，即行业４，房地产、综合定义为行业１，ＩＴ、电力、化工、纺织、服务定义为行业２，其他类别定义为行业３，通过４个行业的分析，分析与基准行业４制造业的差异。
财务风险预警模型构建实证分析——基于网络环境下财务风险
本 文 对 企 业财 务 风 险 预 警 模 型 进 行 实 证 研 究 ，研 究 的 主 体 是
我国 Ａ股市 场的上市公司 ，利 用公开披露的企业信 息来研究上市 公司陷入财务危机 的可预ｉ 生。 Ｐ ． 在确定样 本企 业时 ，选取 了～组 在上海证 券交易所 上市交 易 的１ ８家 Ｓ Ｔ公司 ， 同时还相应 地选择 同行业 、 同规模 的 １ ８家非 Ｓ Ｔ 公司作 为研 究样本 ， 总样本共 ３ ６家 。研 究数据主要来 自上 海证券 报上公开披露 的 ２ ０ ０ ２年度 到 ２ ０ ０ ６年度的年度报告 的有 关资料 。
第三步 ， 运用 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ软件 ， 对五个 指标 进行 Ｆ线性判别 ， 得到 ： 前一 年的线性判别模型 为：
Ｙ＝０ ３ Ｘ１ ５ ＋０ ０ Ｘ３ ０ ８ Ｘ４ ４Ｘ５ ８８ ６５ —０４５ Ｘ２ ０２ ＋ ０２ ＋０４０ ＋１３
前两年 的线 性判别模型为 ：
二、 财务 预警 模型 指标 的选 择
任何企业 的财 务危机都会通过一 些敏感 性财务指标值 反映 出 来。 因此 ， 设置 一些敏感性财务指 标是建立财务预 警机制 的基础 。 基于 网络环境 下现金流量对企业 的重要性 ，本 文主要从企 业财务 活动 的角度 ， 确定 了三 大类基础 指标 ： 经营环节 风险 指标 ， 包括应 收账款周转率 、 存货周转率 、 营业务收入增长率 、 主 营业周期 、 现金
流入比 、 Ｘ 资产 负债率 、 。 Ｘ 营运 资金 占用率 、 Ｘ 总资产报酬率 和 Ｘ
总资产周转率 。
（ ） 二 运用 因子分析法 ， 检验财务指 标的相 关性 如 果上述所选 的五个 指标之 间高度相 关 ，那么就会 使某些特
财务风险管理与预警模型建立
财务风险管理与预警模型建立一、引言财务风险是企业经营管理中的重要问题之一，尤其在当前经济发展不确定性较大的环境下，财务风险更容易引起企业经营的不稳定性和不可持续性。
因此，构建适合企业自身财务特点的风险管理与预警模型，提高企业财务风险管理水平，对促进企业发展具有重要意义。
二、财务风险管理的方法财务风险管理是针对企业经营过程中可能面临的风险进行的分析、评估、控制和处理的一项系统工程。
其主要内容包括以下几个方面：（一）风险预测。
通过分析企业运营的内外部环境、市场变化、政策变化等因素，对可能发生的风险进行预测，为企业制定防范措施提供参考。
（二）风险评估。
对已经发生或可能发生的各类风险进行评估，评估其对企业经营的影响程度、概率和时效性等因素，以此为依据制定正确的风险控制策略。
（三）风险控制。
通过各种手段和措施，避免或减少风险的发生和扩大，保障企业经营稳定性和可持续发展。
（四）风险应对。
针对已经发生的风险，采取相应的应对措施，尽快减少损失和影响范围。
三、预警模型的建立预警模型是财务风险管理的有效工具之一，其主要作用是对企业的财务状况进行全方位的监测和预测，并根据预警反馈结果制定具体的风险应对策略。
预警模型的建立需要从以下几个方面入手。
（一）建立数据基础。
建立财务数据的采集和处理系统，从多维度角度对企业实际情况进行详细梳理和分析，包括企业的收入、支出、资产、负债、现金流量等方面。
（二）确定风险指标。
根据企业特点和发生风险的可能性，确定关键的风险指标，如企业资本充足率、营业收入和利润增长率、应收款项占比、现金流量比率等。
（三）建立预警模型。
根据建立的数据基础和确定的风险指标，使用科学的数据挖掘、预测和模型分析技术，建立预警模型，实现对企业财务风险的实时监测和预警。
（四）反馈和应对。
预警模型可以及时监测财务风险，并将风险预警反馈给企业经营管理者，以供及时决策和应对。
同时，根据预警模型的结果，制定具体的风险控制策略，并在实践中逐步完善预警模型。
财务风险预警模型研究
财务风险预警模型研究一、引言在当前的市场经济环境中，企业面临着各种各样的风险，而其中财务风险是比较普遍的一种风险。
为了避免由于财务风险而导致企业的倒闭和破产，企业需要建立一套有效的财务风险预警模型。
这种模型可以通过各种财务指标和其他的特定因素来判断企业是否面临财务风险，并及时出发预警措施以避免风险的发生。
二、财务风险的概念与类型财务风险是指企业在经营活动中，由于各种原因导致其在未来某一时间无法履行债务或支付负债，从而使得企业的经营和发展面临较大压力。
财务风险通常可以分为两种类型，一种是流动性风险，另一种则是偿债能力风险。
流动性风险是指企业在短期内无法满足其出借人或供货商的资金需求，而偿债能力风险则是指企业在长期内无法清偿其债务并面临着财务困境。
三、财务风险预警模型的建立财务风险预警模型的建立可以基于各种数据和指标，其中常用的有资产负债率、流动比率、速动比率、利润率等等。
通过这些财务指标和其他的特定因素的模型，可以得出企业的财务风险状态，从而在最早的时候预警。
财务风险预警模型的建立是一个综合性的过程，需要研究者综合考虑各种因素，并设置合理的预警阈值，才能有效的帮助企业避免财务风险。
四、财务风险预警模型的应用财务风险预警模型的应用范围很广，可以应用在各种企业和行业中。
其中，银行、保险、证券等金融行业是比较典型的应用场景。
这些行业在业务上需要与很多企业息息相关，如果其中有企业出现财务风险，很容易导致整个行业的风险爆发。
因此，这些行业需要建立完善的财务风险预警模型，以便及时预警并采取措施。
五、财务风险预警模型的发展趋势随着大数据和人工智能的逐渐普及，财务风险预警模型也面临着新的发展机遇。
目前，一些企业开始尝试基于人工智能技术构建财务风险预警模型，以更加全面的考虑企业的财务状况和市场环境。
未来，财务风险预警模型的智能化应用将成为一个重要发展趋势，有望为企业提供更加精准、实用的风险预测预警方案。
六、结语财务风险预警模型的建立对于企业的经营和发展至关重要，是防范财务风险的一种有效措施。
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财务风险预警模型构建实证分析
财务风险预警模型可以从定量角度客观准确判断企业的财务危机程度，网络的普及对此颇具影响。
本文采用实证方法，选取了5个财务指标作为模型变量，构建了一个基于极值原理的Fisher线性判别模型，并对该模型进行了实证检验。
结果表明，该模型具有较好的对企业财务状况和风险状况进行评价预警的能力。
【关键词】财务预警模型指标；财务风险预警模型；多元线性函数模型
网络环境作为全球化的技术环境，使会计行业发生了根本性的变革，企业管理者越来越多的关注网络所带来的挑战与机遇。
网络财务在我国尚处于初期阶段，它的运用存在诸多新风险，建立一套有效的财务风险预警系统是必然选择，而建立财务风险预警系统最关键的就是构建财务风险预警模型。
本文认为现金流量表能客观地反映企业的经营状况及获利能力，而且由于现金流量的计算不涉及权责发生制，几乎没有造假的可能，因此本文是基于现金流的F记分模型为基础构建网络环境下的财务风险预警模型。
一、样本的选择
本文对企业财务风险预警模型进行实证研究，研究的主体是我国A股市场的上市公司，利用公开披露的企业信息来研究上市公司陷入财务危机的可预测性。
在确定样本企业时，选取了一组在上海证券交易所上市交易的18家ST公司，同时还相应地选择同行业、同规模的18家非ST公司作为研究样本，总样本共36家。
研究数据主要来自上海证券报上公开披露的2002年度到2006年度的年度报告的有关资料。
二、财务预警模型指标的选择
任何企业的财务危机都会通过一些敏感性财务指标值反映出来。
因此，设置一些敏感性财务指标是建立财务预警机制的基础。
基于网络环境下现金流量对企业的重要性，本文主要从企业财务活动的角度，确定了三大类基础指标：经营环节风险指标，包括应收账款周转率、存货周转率、主营业务收入增长率、营业周期、现金流入量与现金流出量之比、销售营业现金流入比；筹资环节风险指标，包括流动比率、速动比率、资产负债率、产权比率、已获利息倍数、长期资产合适率、总资产增长率、现金流动负债比率、现金盈利值、营运资金占用额；投资环节风险指标，主要包括总资产报酬率、总资产周转率、总资产净现率。
为了全面客观地检验上市公司的经营好坏，所选取的财务指标要具有全面性与综合性，保证所选指标之间存在显著性差异；为避免指标之间某些特征重复计算，尽量消除变量的高度相关性。
为此，本文将通过两个步骤选取建模指标。
（一）运用T检验，判断财务指标的显著性差异
利用收集的总共36家企业的数据资料，分组计算19个财务指标在被挂名ST前两年的平均值，计算两组样本各指标值的T检验值。
这个过程可以通过SPSS统计分析软件中的样本显著性检验功能，对数据进行检验。
为了让更多的指标入选，现将T检验的判别标准定为：｜T｜≥1.7。
在双尾检验的显著性概率中，通过检验的指标较多，在前一年有十二个，在前两年有八个。
模型中包括过多的指标，会不利于对上市公司的财务危机进行有效的预测。
因此，需再通过显著性的指标中再次筛选。
通过综合考虑，最初选定了五个财务指标即：X1销售营业现金流入比、X2资产负债率、X3营运资金占用率、X4总资产报酬率和X5总资产周转率。
（二）运用因子分析法，检验财务指标的相关性
如果上述所选的五个指标之间高度相关，那么就会使某些特征重复计算，引起夸大的危害，因此在选择最终变量时应尽量消除变量的高度相关性。
这个过程可以通过SPSS统计分析软件中的因子分析功能，对五个指标进行检验，其检验结果表明，这五个指标的相关系数都是小于0.5的。
因此，可以选择这五个指标来构建模型。
三、财务风险预警模型的构建
本文将采用基于极值原理的Fisher判别法。
其基本思想是：把多维问题化为一维问题，并应用线性判别函数解决判别问题。
第一步，在构建模型前，需要确定所选的样本数据是否是有效的。
运用SPSS 软件，对样本进行判别分析，经判别后，有效观测量为36。
第二步，检验五个指标的均值在ST组和非ST组之间是否存在显著的差异，从而证实这些变量在构造预测模型中的代表性。
经SPSS软件检验证实，五个指标的均值在ST组和非ST组之间确实存在着显著差别。
第三步，运用SPSS软件，对五个指标进行F线性判别，得到：
前一年的线性判别模型为：
Y=0.365X1-0.455X2+0.002X3+0.802X4+0.404X5+1.388
前两年的线性判别模型为：
Y=0.114X1-0.968X2+0.079X3-0.026X4+0.721X5-0.525。