应用文-论财务危机预警模型评析
浅谈财务危机预警论文
浅谈财务危机预警论文财务危机预警是经济领域的一个重要研究课题。
企业的财务状况直接影响企业的整体运行，关系到企业的生存与发展。
下面是店铺为大家整理的财务危机预警论文，供大家参考。
财务危机预警论文范文一：企业财务危机预警分析复杂多变的市场环境和内部经营的不可控因素决定了风险的客观存在。
如果企业不能卓有成效地规避风险，危机便会在企业内部机体滋生蔓延。
而当各种不可预见风险发生后，首当其冲的是企业资金运动的中枢——财务系统，财务状况的逐步恶化将引发财务危机，而当危机扩散到企业无法承受的限度时，全面危机则一触即发。
因此，企业若建立风险的监控和预警指标系统，预先诊断出危机信号，并采取相宜措施，便能将危机消灭于萌芽阶段。
一、财务危机预警分析的基础危机预警分析系统的构筑和良性运行必须基于以下前提：1.风险的普遍性。
即企业理财环境的瞬变性和不可准确预见性要求树立求雨绸缪的风险意识，这是系统运行的精神基础;2.风险的差异性。
预警信号与企业的决策和行为密切相关，不同的企业，其面临危机的时间、领域以及危机信号的具体表现形式也千差万别，必须根据企业的特性选择适合的预警模式，及时有效地识别预警信号并加以控制;3.风险的效应性。
效应是事物本身的一种内在机制，正是由于效应机制的存在和作用，才会引发某种形式的行为模式与行为趋向。
即可以根据以往一系列事件防结果和关联窥测出危机发生前的信号，同时追根溯源、对未来的损失程度进行衡量和估测。
企业存有潜在危机时，必然会引发某种效应，可能突出地表现在某种或几种财务要素上，也可能反应为整体运营的不通畅。
比如现金流量的信息对企业经营状况的预示便有着良好的效应性。
4.风险的管理根源性。
即经营管理不善是引致危机爆发的根源。
缺乏有效的管理制度，通常会浮现出一些特定的症状，而且是逐步加剧的。
一开始可能表现为：资源分配不当，疏忽日常风险管理，盲目拓展市场。
市场营销疲软等;而当财务状况日愈恶劣时，便突出地表现在：债务负担沉重、市场销售混乱、现金流量尤其是营业现金流量匾乏等。
关于企业财务风险预警模型的探讨刘学香
本科生毕业论文（设计）关于企业财务危机预警模型的探讨摘要随着经营全球化的发展，企业的生存和发展环境发生了很大变化，面临着很大的经营风险和财务风险。
企业面临的财务风险极容易引起财务危机，从而导致企业破产。
为了有效化解财务危机，必须建立适合企业的财务危机预警模型。
财务预警是以财务会计信息为基础,通过设置并观察一些敏感性预警指标的变化,对企业可能或将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。
财务预警中的数学模型就是财务预警模型,它是指借助企业财务指标和非财务指标体系,识别企业财务状况的判别模型。
财务预警模型的种类很多,常见的有以下几种: 一元判别模型、多元线性判别模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型，人工神经网络模型等。
本文对这几种财务危机预警模型进行了对比分析，提出了各个模型适应的围和环境，指出了这几种模型在应用中的局限性，使得企业能够根据自身的特点选择适合自己公司财务状况的预警模型，以达到有效预测财务危机的目的。
同时针对企业财务危机预警模型的演变和发展进行了讨论，并指出了在企业财务危机预警模型构建过程中指标体系的选择，以及企业财务危机预警模型在具体的应用中应该注意的问题等。
关键字：财务危机；预警模型；指标体系AbstractWith the globalization of management, the survival environment for the enterprises’development has greatly changed, facing a great many risks on management and finance. The risks which the firms face will cause financial crisis easily, and may cause the firms go bankrupt completely. In order to avert the financial crisis effectively, it is necessary to establish a financial crisis warning model which is suited to the firms. The financial crisis warning system is a financial analysis system which is used to detect and to forecast the financial risks that the enterprises may be confronted with. The mathematical model in the financial warning system is the very financial warning model. It is a discriminant model which distinguishes the financial situation, by means of financial indicator and non-financial indicator system. There are many kinds of financial warning models, such as Univariate, Multiple Discriminant Analysis (MDA), Logit model, Probit model and the ANN and so on .The essay discussed the differences of the models and drew a conclusion about the environment which is suited to the different models .It also points the shortcomings in the process of practical using, thus the firms can choose the right model, according to the situations of themselves to predict the crisis effectively. The essay looked back to the history of the financial crisis warning model, and indicated the choosing of the index system during the process of building up the firm financial crisis warning models, and the problems of the practical using which should be paid attention to.Key words: financial crisis;warning model;index system目录引言 (1)一、企业财务危机预警模型的演变与发展 (2)（一）国外的演变与发展 (2)（二）国的演变与发展 (3)二、企业财务危机预警模型的种类 (4)（一）统计类财务危机预警模型 (4)1. 一元判别模型 (4)2. 多元线性判别模型 (4)3. 多元逻辑回归模型 (5)4. 多元概率比回归模型 (6)（二）非统计类财务危机预警模型 (6)（三）不同企业财务危机预警模型对比分析 (6)三、企业财务危机预警模型构建时指标体系的选择 (8)（一）偿债能力指标 (8)（二）盈利能力指标 (8)（三）营运能力指标 (8)（四）发展能力指标 (9)（五）现金流量指标 (9)四、应用企业财务危机预警模型应注意的问题 (9)参考文献 (11)致 (12)引言企业财务危机预警的研究一直是理论界和实务界广泛关注的课题,建立一个有效的财务危机预警模型对于保护投资者和债权人的利益、经营者防财务危机、政府管理部门监控上市公司质量和证券市场风险,都具有重要的现实意义，可以发挥危机预知作用、财务诊断作用、过程控制作用和风险规避作用等。
浅谈企业财务危机预警模型应用的比较
浅谈企业财务危机预警模型应用的比较1. 引言在现代商业环境中，企业财务危机是一种常见且具有严重后果的问题。
企业财务危机可能导致企业倒闭、股价下跌、员工失业等一系列问题，对企业和整个经济体系都带来负面影响。
因此，及早识别和预警企业财务危机对企业的健康发展至关重要。
为了辅助企业在财务危机发生之前做出相应的决策，研究者们提出了各种财务危机预警模型。
本文将对几种常见的财务危机预警模型进行比较和分析。
2. 财务危机预警模型的基本原理财务危机预警模型利用企业的财务数据和其他相关信息来识别企业是否处于财务危机的风险之中。
这些模型通常基于一定的财务指标，例如负债比率、现金流量比率、利润率等。
通过对这些指标的综合分析和比较，预警模型可以评估企业的财务状况，并提前发现潜在的危机。
3. 常见财务危机预警模型的比较3.1 传统统计模型传统统计模型是最早应用于财务危机预警的模型之一。
其中最著名的是Altman Z-Score模型。
该模型基于企业的财务比率，根据历史数据构建了一个线性回归模型，可以预测企业是否会陷入财务危机。
然而，该模型的局限性在于对历史数据的依赖性较强，无法适应快速变化的商业环境。
3.2 人工智能模型随着人工智能技术的发展，越来越多的研究者开始利用机器学习和深度学习等技术构建财务危机预警模型。
这些模型可以自动提取和学习财务数据的特征，能够处理大量的非线性关系和复杂的数据。
例如，基于神经网络的模型可以通过深度学习来预测企业的财务状况。
人工智能模型相较于传统统计模型具有更高的准确率和稳定性，但也面临着数据需求高、可解释性低的问题。
3.3 综合模型综合模型结合了传统统计模型和人工智能模型的优点，综合考虑财务指标、行业特征和宏观经济情况等多个因素。
这些模型通常采用多层次的决策树、随机森林、支持向量机等集成学习方法。
综合模型能够更好地应对复杂的商业环境和多样的企业类型，具有较高的准确率和稳定性。
然而，综合模型也需要更多的数据和计算资源来构建和训练。
企业财务危机预警模型及应用
企业财务危机预警模型及应用近年来，随着全球经济形势的不断变化和竞争压力的加剧，企业面临着越来越多的财务危机风险。
财务危机不仅对企业本身造成巨大的经济损失和声誉影响，还会对整个社会和经济发展带来负面影响。
因此，企业财务危机预警越来越受到重视。
企业财务危机预警模型是指一种综合运用统计学、财务学、管理学等多种学科的理论和方法，通过对企业财务数据进行分析，预测企业财务危机可能发生的概率，并及时给出预警信号，以帮助企业及时采取相应的措施，避免财务危机的发生。
一、企业财务危机预警模型的构建企业财务危机预警模型的构建是从数据集中开始的，需要考虑到数据的来源、完整性和准确性。
数据的来源可以是公司财务报表、市场数据以及行业数据等。
在数据处理的过程中，需要对各个指标进行筛选，找出与企业财务危机相关的指标。
通常情况下，与企业财务危机相关的指标包括资产负债率、流动比率、速动比率、毛利率、净利润增长率等。
在确定指标后，需要进行数据标准化处理，将每个指标的数据转换为相对于整个数据集的比例。
然后，需要使用主成分分析或因子分析等方法对标准化后的数据进行降维处理，以便更好地理解数据之间的关系。
经过数据处理和降维处理后，可以使用不同的统计学或机器学习方法构建预测模型。
例如，可以使用逻辑回归、支持向量机、决策树等方法进行建模，以预测企业财务危机的可能性。
二、企业财务危机预警模型的优缺点企业财务危机预警模型的优点包括数据来源广泛、多维度分析、高准确度等。
预测模型能够通过数据分析和算法计算，准确预测企业财务危机的可能性，使企业得以提前发现和避免财务危机的发生。
同时，预警模型还能根据企业的实际情况进行参数调整，提高预测准确度。
但是，企业财务危机预警模型也存在一些缺点。
其中最大的缺点是无法考虑宏观经济环境的影响。
如果整个经济环境都出现了大规模的问题，那么企业即使运用预警模型也难以避免深陷财务危机的危险。
此外，模型的建立也需要相当多的时间和资源，依赖分析师的能力和经验。
财务危机预警模型构建与应用研究
财务危机预警模型构建与应用研究在市场经济的运行过程中，财务危机是一种不可避免的现象。
企业面临的市场竞争、经营风险、资金周转等问题，都可能导致财务危机的出现。
如何及时预警并有效应对财务危机，成为各类企业迫切需要解决的问题。
财务危机预警模型的构建和应用研究，成为财务管理者必须重视和探讨的问题。
一、财务危机的定义及危害财务危机是指企业长期亏损、资金周转紧张、债务过大、资不抵债等财务问题。
财务危机不仅会导致企业经营困难，还会引发一系列不良后果，如：员工工资拖欠、信用评级下降、投资者不信任、被迫减员或破产清算等。
财务危机一旦发生，就会影响企业的所有利益相关者，包括股东、信用货币市场、供应商、客户、员工等。
企业的财务危机也会对整个市场造成连锁反应，可能引发金融风暴，危及国家经济安全。
二、财务危机预警模型的构建及方法财务危机预警模型是一种通过量化分析企业财务指标并设计特定的算法，以识别潜在财务风险的工具。
财务危机预警模型包括三个方面的内容：预测指标、权重分配和风险分类。
1. 预测指标的选择预测指标是财务危机预警模型的核心内容，也是影响预测精确度的关键因素。
常用的预测指标包括企业的盈利能力、偿债能力、运营能力等。
2. 权重分配对于不同的预测指标，为了反映其对模型的贡献不同的事实，需要给出权重。
权重分配需要基于历史数据和经验分析，比如用主成分分析法计算指标的主成分分值，或通过专家问卷的方式收集分配权重。
3. 风险分类在对企业财务指标进行分析时，应将企业的财务状况划分为多个级别，如安全、警告、危险等级。
采用不同的方法分析不同级别的企业，有助于快速识别处于危机状态的企业。
三、财务危机预警模型应用案例财务危机预警模型因其预测准确度和应用广泛性被广泛运用于风险管理中。
例如，国际财务危机预警模型EARLYWARNING，是基于主成分分析和逻辑回归构建的，用于识别欧盟债券市场中最可能面临财务危机的企业。
此外，国内多家金融机构也开发了财务危机预警模型，如雪球金融的“雷达”模型、天富金融的“风险大脑”模型等。
企业财务危机预警模型评析
有理论可依，选择同一行业中相匹配的危 去甚远。1980 年美国学者 Ohlsen 率先在 复杂性、时变性和模糊性的系统进行预
机公司和正常公司也是困难的，而且观察 财务预警研究中应用了二元概率函数来 测。
的总是历史事件。但由于该模型简单明 计算危机事件发生的概率，采用 9 项财务
BP 模型是神经网络方法中较常用的
企业的偿债能力；X5=销售总额/总资产， 前利润/总资产）、盈余稳定性（息税前利
反映企业的运营能力。
润/总资产的 10 年标准误差）、利息保障
单变量模型利用个别财务比率预测
通过统计分析，Altman 认为 Z 值应 倍数（息税前利润/利息支出总额）、累计
企业财务危机，分析较为简单。但是，企业 在 1.81～2.99 之间，等于 2.675 时居中。 盈余（留存收益/总资产）、流动性（流动比
Z =0.012X1 +0.014X2 +0.033X3 + 平均规模急剧增大，原有的 Z 计分模型已
0.006X4+0.999X5
无法解释当时的企业财务危机现象。于
式中，X1=营运资本/总资产，反映资 是 ，Altman、Haldeman 等 人 于 1977 年 又
产的流动性与规模特征；X2=留存收益/总 提出了一种能更准确地预测企业财务危
最 早 的 单 变 量 预 警 模 型 是 Beaver 综合反映企业财务风险情况，以消除个别 表明准确率较高，故得到了较为广泛的应
（1966）在其《财务比率与失败预测》一文 指标在评价企业财务状况方面的缺陷。 用。但它也有缺陷，其运用有一定的局限
中通过比较研究 1954～1964 年间的 79
1968 年 Altman 在其 《财务比率、判 性，主要表现在：（1）不具有横向可比性，
财务危机的预警模型与应对策略
财务危机的预警模型与应对策略财务危机是企业发展中常见的问题，一旦规避不当，就会导致企业面临破产。
对于企业来说，如何及时预警、应对财务危机是非常关键的。
本文将从财务危机的预警模型、应对策略两个方面进行探讨。
一、财务危机的预警模型1.贵州茅台的“十七条”预警模型贵州茅台作为全球知名的白酒品牌，其“十七条”财务指标体系被誉为是财务预警的经典模型。
它主要分为三个模块：企业负债结构模块、营运情况模块和盈利能力模块。
企业负债结构模块包括流动比率、速动比率、资产负债率、负债率等，主要反映了企业的负债结构。
营运情况模块包括存货周转率、应收账款周转率、应付账款周转率等，主要反映企业的营运能力。
盈利能力模块包括销售净利润率、总资产报酬率等，主要反映企业的盈利能力。
通过分析这些财务指标，可以及时预警企业的财务危机，为企业的发展提供参考意见。
2.多元统计分析模型多元统计分析模型主要采用多个财务指标进行统计分析，包括聚类分析、主成分分析、因子分析等，来识别企业运营状况的变化趋势及其原因。
例如，聚类分析可以将企业按照其财务状况进行分类，分析不同类别的企业存在的问题和不足，帮助企业及时发现风险。
主成分分析和因子分析则可以对财务指标进行降维处理，减少信息冗余，找出对企业财务状况影响最大的指标，提高预警的准确度。
二、财务危机的应对策略1.及时调整经营策略企业面临财务危机时，首先要及时进行经营策略的调整。
例如，可以优化现有的业务模式，增加新产品线或提高生产效率，以增加营业收入。
此外，还可以通过降低成本、缩减不必要的支出来增强企业盈利能力。
2.提高资金周转率提高资金周转率是企业应对财务危机的重要手段。
企业可以采取延长账期、提高销售效率、优化库存管理等措施，以缩短现金回收周期，加强企业资金的流动性，提高企业的偿债能力。
3.寻求融资支持除了内部的应对措施外，企业还可以通过融资来解决财务危机。
融资渠道多种多样，如银行贷款、股权融资、债券融资、租赁等。
财务危机预警模型在会计风险管理中的应用研究
财务危机预警模型在会计风险管理中的应用研究近年来，随着全球经济的不断发展和金融市场的复杂性提升，企业面临的财务风险也相应增加。
为了提前预知和应对潜在的财务危机，财务危机预警模型在会计风险管理中得到了广泛应用。
本文将探讨财务危机预警模型的原理和在会计风险管理中的具体应用。
首先，让我们了解一下财务危机预警模型的基本原理。
财务危机预警模型是一种基于财务指标、市场数据以及非财务信息等多种因素综合分析的方法。
其主要目标是识别企业潜在的财务危机风险，帮助企业及时采取相应的措施进行应对。
预警模型通常采用数学统计方法和机器学习算法，通过构建模型并训练数据，预测企业可能面临的财务风险。
在会计风险管理中，财务危机预警模型可以起到重要的作用。
首先，它可以帮助企业在财务危机发生之前识别风险信号。
通过对企业财务数据的分析，预警模型可以检测到财务指标出现异常波动或持续下滑的情况，从而提前预警企业可能面临的财务危机。
其次，财务危机预警模型还可以辅助企业进行风险评估和决策制定。
通过对企业财务指标的预测和分析，预警模型可以提供决策者在制定财务策略和风险管理方面的参考。
例如，当模型预测企业可能面临现金流短缺的风险时，企业可以及时采取措施，如调整资金运作、优化财务结构等，以避免财务危机的发生。
此外，财务危机预警模型在会计风险管理中的应用还可以帮助企业加强内部控制和风险监测。
通过对财务数据的实时监测和分析，预警模型可以及时发现潜在的风险问题，并提供精确的报警信号。
这有助于企业加强内部控制和风险监测，减少潜在的财务风险。
然而，财务危机预警模型也存在一些局限性和挑战。
首先，模型的准确性和可靠性取决于所使用的数据和算法。
如果数据质量不好或算法选择不恰当，模型的预测结果可能会出现偏差。
其次，财务危机的发生往往受到多种因素的影响，包括宏观经济环境、行业竞争态势等。
这些因素的变化常常难以预测和量化，给财务危机预警模型的应用带来了一定的困难。
总结起来，财务危机预警模型在会计风险管理中具有重要的应用价值。
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论财务危机预警模型评析
'企业财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。
企业应构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机。
本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。
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随着我国市场
体制改革的不断深化，经济领域中的复杂性、不确定性日益凸现，企业发生财务危机的情况越来越频繁，因此，财务危机已成为企业利益相关者需要预测并应对的重要风险之一。
构建财务预警机制，及时沟通企业有关财务危机预警的信息，有效地防范和化解财务危机，是任何一个企业都必须亟待解决的问题。
近年来，除了沿用传统的
判别与定性分析方法外。
企业利益相关者也开始关注并尝试使用财务危机预警模型来定量预测财务危机。
财务危机预警模型就是借助企业一系列财务指标和非财务指标来识别企业财务危机的判别模型。
其关键点就是如何确定预警指标及预警指标的临界值。
本文对国内外财务危机预警模型逐一进行评析，旨在为构建符合我国实际并具有可操作性的财务危机预警模型提供借鉴。
单变量预警模型是指利用单个财务比率来进行财务预警，以判断企业是否发生财务危机的一种预测模型。
Beaver(1966)在其“财务比率与失败预测”一文中，以财务危机预警为主题，以单一的财务比率指标为基本变量，运用配对样本法。
随机挑选了1954年至1964年间79家危机中的企业。
并针对这79家企业逐一挑选与其产业相同且资产规模相近的79家正常企业进行比较。
得出的结论是，最能对企业危机做出预警的指标是“现金流量/总负债”比率，其次是“净收益/总资产”比率和“总负债/总资产”比率。
其中，“现金流量”来自“现金流量表”的3种现金流量之和，除现金外还充分考虑了资产变现力，同时结合了企业销售和利润的实现及生产经营状况的综合分析，这个比率用总负债作为基数，考虑了长期负债与流动负债的转化关系，但是总负债只考虑了负债规模，而没有考虑负债的流动性，即企业的债务结构，因此对一些因短期偿债能力不足而出现危机的企业存在很大的误判性。
“总资产”这一指标没有结合资产的构成要素。
因为不同的资产项目在企业盈利过程中所发挥的作用是不同的，这不利于预测企业资产的获利能力是否具有良好的增长态势。
Beaver最先在企业危机预警研究中使用非参数
的二分类检验方法来确定分割点。
使其错误分类率降至最低，这一方法为以后的企业财务危机预警研究者广泛采用。
此外，Beaver还首创配对抽样的技术以控制因产业类别和企业资产规模不同而引起的混淆。
但单变量预警模型只是利用个别财务比率预测企业财务危机。
因此其有效性受到一定的限制。
一般来说。
企业的生产经营状况受到许多因素的影响，各种因素之间既有
又有区别，单个比率反映的内容往往有限，无法全面解释企业的财务状况。
多元判别分析模型是对企业多个财务比率进行汇总，求出一个总判别分值来预测企业财务危机的模型。
Altman(1968)在其“财务比率、判别分析和公司破产预测”一文中认为，企业是一个综合体，各个财务指标之间存在某种相互联系。
各个财务指标对企业整体风险的影响和作用也是不一样的。
他通过把传统的财务比率和多元判别分析方法结合在一起，
了一种财务危机预警模型，即Z计分模型。
该模型的具体形式如下：
Z=0.012X
+0.014X
+0.033X
+0.006X
+0.999X
式中，X
=营运资本/总资产，反映资产的流动性与规模特征；X
=留存收益/总资产，反映企业累计盈利状况；X
=息税前收益/总资产，反映企业资产的获利能力；X
=权益的市场价值/总债务的账面值，反映企业的偿债能力；X
=销售总额/总资产，反映企业的营运能力。
通过统计分析，Altman认为Z值应在1.81-2.99之间，等于2.675时居中。
如果企业的Z值大于2.675，表明企业的财务状况良好；如果Z值小于1.81，则企业存在很大的破产风险；如果Z值处于1.81-2.675之间，称为“灰色地带”，处在这个区间，则企业财务状况是极不稳定的。
Z计分模型的变量是从资产流动性、获利能力、偿债能力和营运能力等指标中各选择一两个最具代表性的指标。
模型中的系数则是根据统计结果得到的各指标相对重要性的量度。
实证表明该模型对企业财务危机有很好的预警功能。
但其预测效果也因时间的长短而不一样，预测期越短，预测能力越强，因此该模型较适合企业短期风险的判断。
Z计分模型在企业破产前超过3年的预测正确率大大降低，而且随着时间的推移，经济也将出现重大变化，特别是进入20世纪70年代以后，企业财务危机的平均规模急剧增大，原有的Z计分模型已无法解释当时的企业财务危机现象。
于是，Altman等人于1977年又提出了一种能更准确地预测企业财务危机的新模型——ZETA模型。
在该模型中，Altman 等人利用27个初始财务比率进行区别分析，最后选取了7个解释变量，即资产报酬率(息税前利润/总资产)、盈余稳定性(息税前利润，总资产的10年标准误差)、利息保障倍数(息税前利润/利息支出总额)、累计盈余(留存收益/总资产)、流动性(流动比率)、资本比率(5年普通股平均市值/总资本)和资本规模(普通股权益/总资产)。
该模型存在的不足是选择比率没有理论可依，选择同一行业中相匹配的危机公司和正常公司也是困难的，而且观察的总是历史事件。
但由于该模型简单明了。
以后对企业财务危机预警模型的研究都是沿着这一思路进行的。
20世纪70年代，日本开发银行调查部选择了东京证券交易所310家上市公司作为研究对象，使用与Altman相同的研究方法，建立了“利用经营指标进行企业风险评价的破产模型”，进行财务危机预测。
其判别函数为：
Z=2.1X
+1.6X
-1.7X
-X
+2.6X
+2.5X
式中，X
表示销售额增长率；X
表示总资本利润率；X
表示他人资本分配率；X
表示资产负债率；X
表示流动比率；X
表示粗附加值生产率(为折旧费、人工成本、利息及利税之和与销售额之比)。
模型中和的系数是负数，表明他人资本分配率和资产负债率越小，风险也越小。
该模型Z值的判断标准是：如果Z值大于10，则企业财务状况良好：如果Z值小于0，则企业存在严重的财务危机，破产的概率极大；如果Z值在0与10之间。
则表明企业处于“灰色区域”，存在财务隐患。
陈肇荣
中国台湾地区的企业财务资料建立了多元判别函数，但未给出临界值及警度区间。
该模型如下：
Z=0.35X
+0.67X
-0.57X
+0.39X
+0.55X
式中，X
=速动资产/流动负债；X
=营运资金/资产总额；X
=固定资产/资本净值；X
=应收账款/销售净额；X
=现金流入量/现金流出量。
由于Z计分模型在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的情况，因而具有一定的局限性。
为此，中国学者周首华等对Z计分模型加以改造，并建立其财务危机预测的新模型——F分数模式。
F分数模式的主要特点是：(1)F分数模型中加入现金流量这一预测自变量。
许多专家证实现金流量比率是预测公司破产的有效变量，因而弥补了Z计分模型的不足。
(2)考虑了现代化公司财务状况的发展及其有关标准的更新。
公司所应有财务比率标准已发生了许多变化，特别是现金
技术的应用，已使公司所应维持的必要的流动比率大为降低。
(3)使用的样本更加扩大。
其使用了Compustat PC Plus
数据库中1990年以来的4160家公司的数据进行了检查；而Z计分模型的样本仅为66家(33家破产公司和33家非破产公司)。
F分数模式如下：
Z=0.1774+1.1091X
+1.1074X
+1.9271X
+0.0302X
+0.4961X
+0，496 1X5
式中，X
、X
及X
与Z计分模型中的X
，X
及X
相同，这里不再进行分析；X
=(税后纯收益+折旧)/平均总负债；X
=(税后纯收益+利息+折旧)/平均总资产。
F分数模式与Z计分数模型中各比率的区别就在于其X
，X
的比率不同。
X
是一个现金流量变量，它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。
一般来讲，企业提取的折旧费用，也是企业创造的现金流入，必要时可将这部分资金用来偿还债务。
X
测定的是企业总资产在创造现金流量方面的能力。
相对于Z计分模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务危机。
F分数模式的F分数临界点为0.0274；若某一特定的F分数低于0.0274，则将被预测为破产公司；反之，若F分数高于0.0274，则公司将被预测为继续生存公司。
多元判别分析模型是根据特定样本建立起来的判别模型，因而根据一个地区(或时期)样本企业建立的判别分析模型可能无法有效地对另一个地区(或时期)的企业进行预测。
此外，多元判别分析模型的有用性差，导致理论研究热而实际应用冷的尴尬局面。
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