中国企业财务危机预警模型研究
基于CART算法的中国上市公司财务危机模型研究
树 方 法 、 ．ｏ Ｏ ｎｄｓ １９ ） 用 多 准 则 的决 策 支持 、ｅ ｇ Ｃｚ ｐ Ｕ ｉｉ（ ９ ９ 应 Ｆ ｎ
市 公 司 的生存 ． 且会 影 响 到 投 资者 、 款 者 等其 他 相关 Ｙ ｉ Ｓ ｉ Ｃｅ ｎ ２ ０ ） 用 多分 类 混 合 模 型进 行 而 贷 ｕ Ｌｎ与 ａｌ Ｍｃ ｌ （０ １ 应 ｖ ａ
随着 我 国 市场 经 济 的发 展 ， 场竞 争不 断 加 剧 ， 其 市 尤 的持 续走 低 ． 导致 许 多上市 公 司 的经 营与 发展 受 到严 重威 胁 ． 务状况 不 断恶 化 。财务 危机 的 出现不仅 会 影 响到上 财
是 ２０ ０ ８年 以来 金 融危 机 的蔓 延．以及 近 年 我 国股 价指 数 （９ ０ 应 用 ｌｇｓｃ回归方 法 、 ｌ ｎ与 Ｒ． ａｄ （９ ４ 应 １９ ） ｏｉｉ ｔ Ａｔ ｍａ Ｓ ｒａ １ ９ ） ｈ
预警 系统 ． 有重要 的理 论与 实践 意 义 。 具 证 监 会在 １ ８ ９ ８年 ３月公 布 的 《 上市 公 司状 况 异 常期
间 的 特 别 处 理 》 定 中 指 出 ， 易 所 有 权 对 那 些 出 现 财 务 规 交 或其他 方 面异常 状 况的 上市 公 司实 施特 别 处理 的惩 罚 ． 即
■管 理创新
■现代 管理科 学
■２ １ ０ ２年第 ５期
基 于 Ｃ Ｔ算 法 的 中国上 市 ＡＲ 公 司财 务 危机 模 型 研 究
●么 海 亮
摘要 ： 在后金融危机时期， 我国股价持续走低 ， 通过研究上市公 司的财务数据构建财务危机预警系统， 具有重要的理 论与现实意义。文章应用数据挖掘 中的 Ｃ Ｒ ＡＴ算法， 构建我国上市公司财务危机预警模型 。
企业财务困境的模型研究
企业财务困境的模型研究一、引言企业财务困境对企业生存和发展产生了巨大影响，了解和研究企业财务困境的模型对企业管理者和决策者具有重要意义。
本文将探讨几种常见的财务困境模型，包括经典的财务压力模型、财务危机传染模型以及财务恶性循环模型，以期为企业提供解决财务困境的有效工具和策略。
二、财务压力模型财务压力模型是企业财务困境研究的基础。
该模型认为企业财务困境常常源自财务压力，即企业面临的负债累积和资金短缺等问题。
财务压力模型通过考察企业的财务指标，特别是负债率、债务分布以及现金流状况等因素，来预测企业的财务困境。
三、财务危机传染模型财务危机传染模型认为企业财务困境具有传染性，即一家企业的财务困境可能会对其他相关企业产生连锁反应。
财务危机传染模型主要考察企业间的债务关系、供应链关系以及市场关系等因素，以揭示企业财务困境传染的动力学过程和路径。
四、财务恶性循环模型财务恶性循环模型是对企业财务困境进一步深入研究的模型。
该模型认为企业财务困境常常形成恶性循环，即财务困境导致经营困难，进而影响企业的再融资能力和信誉，难以摆脱困境。
财务恶性循环模型通过考察企业的资产负债表、收益表以及现金流量表等财务指标，以揭示企业财务困境形成恶性循环的原因和机制。
五、应对策略对于企业财务困境，及时采取有效的应对策略至关重要。
根据以上研究模型的启示，我们可以提出以下几种应对策略：1.加强财务风险管理。
企业应制定合理的负债策略，控制负债率和债务结构，同时增加流动性储备，以应对可能出现的财务压力。
2.建立稳固供应链关系。
加强供应链合作伙伴之间的互信与合作，建立供应链风险管理机制，以减少财务危机的传染性。
3.注重企业形象和声誉管理。
积极树立企业形象，提升企业信誉度，以增强企业的抵御外部负面影响的能力。
4.持续改进内部财务管理。
加强内部财务管理，提高财务透明度和预警机制，及时发现和解决潜在的财务问题，从而避免财务恶性循环的产生。
六、结论通过对企业财务困境的模型研究，我们可以更好地了解财务困境的成因和传播机理，并提出相应的解决策略。
我国上市公司财务危机预警研究
我国上市公司财务危机预警研究随着我国上市公司数量的不断增加，公司的财务状况也越来越受到人们的关注。
财务危机是指企业在经营中发生重大的财务问题，包括营运困难、资金链断裂、资产负债表失衡、关键管理人员离职等。
财务危机相当于企业的一场灾难，使得企业偿债能力下降，生产经营活动受到严重影响，甚至可能导致企业倒闭。
因此，预测与预防财务危机是企业发展过程中不可或缺的一环。
本文将探讨我国上市公司财务危机预警研究。
一、财务危机预警的重要性财务危机一旦爆发往往会造成企业自身的巨大损失，甚至会拖累整个行业的发展。
因此，对财务危机进行预警非常重要。
财务危机预警的主要目的是及早预测企业的财务状况，发现可能存在的风险，避免企业陷入财务危机的泥潭。
财务危机预警能够充分发挥风险管理的作用，及时监控企业内外部环境的变化，去除企业运营过程中的不确定性，保障企业的安全与稳定。
二、我国上市公司财务危机预警的探索与实践1、上市公司财务危机的预警模型（1）财务指标预测模型财务指标预测模型是一种基于企业财务数据分析的预警模型，在企业的财务指标数据中挖掘出可能对企业未来偿债能力的影响因素，通过数学模型进行预测，以此判断企业是否存在财务危机的风险。
财务指标预测模型主要通过企业的财务数据进行建模，构建预测模型，预测企业的未来财务状况。
常用的财务指标预测模型有Logit模型、Probit模型、判别分析模型、神经网络模型等。
（2）人工智能预警模型人工智能预警模型（AI）是指将大数据和人工智能技术应用于上市公司财务危机预警。
AI预警模型可以通过大数据采集、数据挖掘等技术提取企业经营数据，并运用深度学习、神经网络等技术形成预测模型，检测企业财务状况。
在企业大规模数据化后，人工智能预警模型未来将成为预警方式的新趋势。
2、上市公司财务危机预警指标的选择有效的财务危机预警需要选取具有预测能力的财务指标。
我国上市公司财务危机预警指标的选择可以分为两类：一类是从传统的财务指标中挖掘具有风险预警功能的指标，如运营资金周转、现金流量覆盖率、资产负债比、流动比率等。
Z-score模型对我国上市公司财务预警的适用性研究
毕业设计（论文）摘要企业破产是市场经济中的普遍现象。
近年来，我国上市公司因财务危机导致经营陷入困境的例子屡见不鲜。
事实上，上市公司的财务风险发生总是有一个过程的，由潜伏期到爆发期需要很长时间。
及时准确地发现上市公司存在的财务风险, 对其各利益相关者主体来说都具有极其重要的意义。
建立预警系统对企业财务运营进行预测预报, 是十分必要而重要的。
本文回顾了有关财务风险预警的相关理论，在介绍Altman 的Z 计分模型的基础上，随机抽取了深市和沪市共60只A股股票对Z-score模型的适用性进行了实证研究：选取了30家ST公司和30家非ST公司2008年、2009年及2010年三年的相关财务数据，计算各个指标，最终得出Z值，根据Z值的大小确定Z-score模型并不能直接用于我国上市公司预警。
但是，通过比较ST 公司与非ST公司Z值，对Z值的波动性和各财务比率做分析，适当降低临界点的大小，可以有效的提高准确程度。
关键词Z-score模型，财务预警，适用性，实证研究；- -I毕业设计（论文）- -II AbstractThe enterprise bankruptcy is a common phenomenon in the market economy. In recent years, the listed companies in China got into trouble because of the financial crisis common occurrence. In fact, the listed company's financial risk occurs always having a process, and the incubation period of the outbreak will take a long time. Timely and accurately finding the listed companies ’ financial risk has very important significance for a ll the stakeholders’ subject s. It is very necessary and important to establish the early warning system to predict enterprise financial operation. Based on the introduction of Altman ’s Z-score model, this paper reviews the financial risk pre-warning related theory, and randomly selects 60 only A shares from the Shanghai and Shenzhen stock markets to do the empirical research about the applicability of Z-score model: we select the relevant financial dates of 30 ST companies and 30 normal companies in 2008, 2009 and 2010 three years, then calculate each index, eventually get Z value, and get the conclusion that we can’t directly used Z -score model in the early warning of the listed companies in China according to the value Z. However, by comparing the ST companies ’ value Z with the normal ’, analyzing the volatility of the value Z and the financial ratios, reducing the size of the critical point properly, we can effectively improve the accuracy.Keywords Z-score model, Financial warning, applicability, empirical research ；毕业设计（论文）- -III 目录摘要 ......................................................................................................................... I Abstract . (II)第1章 绪论 (5)1.1 研究目的及意义 (5)1.2 国内外研究现状 (6)1.2.1 国外研究现状 (6)1.2.2 国内研究现状 (9)第2章 财务风险预警理论 (13)2.1 财务风险的相关概念 (13)2.1.1 财务风险 (13)2.1.2 财务危机 (13)2.1.3 财务风险与财务危机的关系 (14)2.2 财务风险预警系统理论 (14)2.2.1 财务风险预警系统的涵义 (14)2.2.2 财务风险预警系统的功能 (15)2.3 阿特曼Z-score 模型 (15)第3章 实证研究 (17)3.1 研究假设 (17)3.2 样本选取与研究设计 (17)3.2.1 样本的选择 (17)3.2.2 数据来源 (17)3.2.3 指标设定 (17)3.3 数据分析 (19)3.3.1 ST 公司与非ST 公司Z 值比较 (19)3.3.2 Z 值波动性比较分析 (20)3.3.3 ST 公司与非ST 公司Z 模型各财务比率的比较分析 (21)3.3.4 Z-score 模型临界点调整 (22)3.4 实证结果分析 (24)3.5 建议 (24)毕业设计（论文）- -IV结论 (26)参考文献 (27)附录 (29)致谢 (42)毕业设计（论文）- -V 第1章 绪论1.1 研究目的及意义全球经济在2008年开始的金融海啸中受到重大打击，一蹶不振的大小企业不在少数，投资者更是蒙受重大损失。
上市公司财务风险评价与预警模型研究
上市公司财务风险评价与预警模型研究随着市场经济的发展，上市公司在我国经济中发挥着重要的作用。
然而，由于市场环境的不确定性和金融风险的复杂性，上市公司面临着一系列的财务风险。
为了更好地评估和预警上市公司的财务风险，研究人员不断探索和开发各种财务风险评价与预警模型。
财务风险评价与预警模型是通过对上市公司的财务数据进行量化分析，来判断其财务风险水平，并提前发现可能出现的财务危机。
下面将介绍几种常见的上市公司财务风险评价与预警模型：1. 财务指标模型财务指标模型是最常见的财务风险评价与预警模型之一。
通过对上市公司的财务报表数据进行分析，计算一些重要的财务指标，如偿债能力、盈利能力、运营能力等，来评估公司的财务风险水平。
其中常用的指标包括债务比率、资产负债率、应收账款周转率等。
通过这些指标的变化趋势和与同行业公司对比，可以判断上市公司的财务状况是否稳定。
2. 整体评价模型整体评价模型是将多个财务指标综合考虑，构建一个综合评价模型来评估上市公司的财务风险。
这种模型通常采用加权平均的方法，对各个指标分配不同的权重，通过计算得出一个综合的财务风险指标。
这样的模型可以更全面地评估公司的财务状况，但权重的确定需要综合考虑各种因素，需要进行一定的主观判断。
3. 风险预警模型风险预警模型是用来提前预警可能发生的风险事件的模型。
这种模型通常通过对历史数据进行分析，识别出一些与财务风险相关的预警信号，如财务数据异常波动、经营不规范等。
然后利用这些信号构建一个风险预警模型，来监测上市公司的财务风险。
这种模型需要不断更新和优化，以适应市场环境的变化。
除了上述几种常见的财务风险评价与预警模型外，还有一些新兴的模型也值得关注。
例如，一些研究者尝试应用机器学习和人工智能的方法来构建财务风险评价与预警模型，通过对大量财务数据的学习和分析，来提高模型的准确性和预测能力。
然而，需要注意的是，财务风险评价与预警模型虽然可以提供一定的参考，但并不能完全预测和解决上市公司的财务风险问题。
我国上市公司财务危机预警研究的开题报告
我国上市公司财务危机预警研究的开题报告一、研究背景近年来，我国上市公司数量快速增长，上市公司发挥了重要的经济作用。
然而，金融状况的突变、股市震动和公司经营困难等问题，导致一些上市公司出现了财务危机，甚至有些公司破产倒闭。
因此，如何及时发现、预警和处理上市公司的财务危机问题，具有重要意义。
二、研究目的本研究旨在通过对我国上市公司财务危机的预警研究，探讨其形成原因、危机预警指标及其应对策略，以提高我国上市公司的财务风险管理水平。
三、研究内容1. 上市公司财务危机的概念、内涵及其发生原因的研究。
2. 上市公司财务危机的预警模型构建及指标体系的研究。
3. 上市公司财务危机的应对策略及措施的研究。
四、研究方法1. 文献研究法: 通过查阅相关文献，了解上市公司财务危机的内涵、形成原因、危机预警模型构建等内容。
2. 统计分析法:运用统计学中的多元回归分析、因子分析等方法，对上市公司财务危机的预警模型及指标进行分析和建模。
3. 实证研究法: 通过对财务危机预警指标进行实证分析，验证预警模型的有效性。
五、研究意义与创新本研究将对我国上市公司财务危机的预警研究做出一系列的理论和实践贡献：1. 对于提高上市公司的风险管理水平具有重要意义。
2. 帮助上市公司及时发现和预防财务危机的发生，降低企业经营风险。
3. 为我国政府加强上市公司监管提供理论支持。
4. 探索了一种基于指标量化的上市公司财务危机预警方法。
六、研究计划阶段1：文献研究、调研及指标筛选。
阶段2：上市公司财务危机预警模型构建/指标体系建立。
阶段3：模型实证研究，验证模型及指标体系的有效性。
阶段4：结果分析和政策建议编写。
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文
企业财务困境预测的三种研究模型分析-证券投资论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——财务困境(Financial Distress)又称财务危机(FinancialCrisis)、财务失败(Financial Failure)，财务破产(FinancialBankruptcy)只是财务困境的一种极端表现，是最严重的财务困境状态。
企业因财务困境导致破产实际上是一种违约行为，所以财务困境又可称为违约风险(Default Risk) （吴世农和卢贤义，2001）。
自Beaver(1966)使用财务比率来预测企业失败的研究以来，有关企业财务困境预测的研究便成为国内外学者广泛关注的课题。
当前，预测和管理企业财务困境越来越成为企业经营、投资决策和贷款决策的一个重要组成部分(Beaver，Correin McNichols，2011)，股东、债权人以及企业员工都对财务困境或即将破产的风险给予高度的重视。
目前，理论界关于企业财务困境预测的研究基本形成了以下三种主流的方法或模型：基于会计信息的传统模型，以Altman (1968) 的Z-Score 模型为代表；基于未定权益分析(Contingent Claims Analysis，CCA)的模型，该模型视权益为公司资产价值的一项看张期权，如Vassalou Xing(2004)的研究；风险模型(Hazard model)，这种模型同时使用会计和市场数据来预测企业的财务困境，以Shumway(2001)的研究为代表。
这些模型的判别能力常通过以下3 个维度来衡量(Agarwal Taffler，2014)：区分失败和非失败企业的能力；不同模型捕获企业失败或破产的增量信息程度；当失败和非失败企业的误分类成本不同时，模型的绩效表现。
现有研究常在这3个维度间进行比较，并得出了一些有争议的结论。
一、基于会计信息的传统模型基于会计信息的传统模型从上市公司公开披露的财务报表中滤取信息来评估企业陷入财务困境的程度。
财务风险预警模型构建及应用研究
财务风险预警模型构建及应用研究随着全球经济的快速发展，金融市场的风险也变得越来越复杂多样化。
用于管理企业金融风险的预警模型也变得日益重要。
我们需要一种能够对企业的财务状况进行全面分析的方法，并预测企业未来可能的财务风险。
在本文中，我们将探讨财务风险预警模型的构建和应用。
一、财务风险预警模型的构建1. 财务风险因素的筛选构建财务风险预警模型的第一步是筛选本质的财务风险因素，这需要从企业的财务报表中提取数据。
这些财务报表包括：资产负债表、利润表、现金流量表等。
我们可以从这些报表中识别出企业可能面临的财务风险因素。
这些因素包括：- 应收账款- 存货- 负债率- 利润水平- 资本结构这些因素是创建预警模型的基础。
2. 财务风险指标的构建在第一步中，从财务报表中提取出的财务风险因素需要进行量化。
这可以通过构建多个财务风险指标来完成。
衡量财务风险的指标通常与企业的财务报表有关。
常见的财务风险指标包括：- 应收账款周转天数- 存货周转天数- 流动比率- 资产负债率- 毛利率- 净利率财务风险指标的构建让我们能够将财务报表上的信息转化为数字，并更好地评估企业的财务风险。
3. 权重和预警指标的选择在第二步中，我们需为不同的财务风险指标分配权重。
每个财务风险指标的权重基于该指标对财务风险的影响程度。
例如，资产负债率通常比利润水平对企业的财务健康状况更有影响力。
预警指标则是基于财务风险指标的组合。
这些预警指标由多个财务风险指标组成，并能够帮助我们评估企业的财务风险。
例如，当流动比率低于某一特定水平时，可能会发出财务风险警告。
二、财务风险预警模型的应用1. 财务风险预警模型的优点财务风险预警模型可以更好地评估企业的财务风险。
使用这种模型的好处是能够迅速监控公司的财务状况，预测风险并提出风险管理建议。
预警模型可以帮助企业及时识别潜在的财务风险，并采取必要的预防措施，以避免未来出现不良后果。
另外，预警模型可以为投资者和金融机构提供重要的信息，帮助他们做出更好的风险管理和决策。
财务危机预警模型研究评析
单一 的变量 ，或用许多具有典型代表意义的财务 比率指标来预测
企业财务危机。 单变量分析法虽 然简单 ， 却因不 同财务 比率 的预 但 测方 向与能力 经常有相 当大 的差距 ，有时会产生对于 同一公司使 用不 同比率预测出不 同结果的现象 ，或因不 同财务 比率 的预测方 向和判定标准不 同而使预测结果互相 矛盾 ，这样 的评价往往不够 全面 ， 而且时效性不强。 （ 传统 多变量模 型分析 二） 主要包括 ： （） １Ｚ分数模型。 该模型是美 国的 Ｅ ｗ ｒ ｌ ｎ于 １６ ｄ ａｄＡｔ ｍａ ９ ８年提 出来的。 Ｚ分数模型是采用 多元线性 函数的模式 ， 运用五种财务 比 率， 进行加权汇总产生的总判别值 ， 来对企业 的财务状况进行预测 的一种模 型 ， ｚ分数模 型的判别 函数如下 ：
表事件不发生的概率 ， 是截距 ， 是待估的参数。Ｌｇ ｔ Ｂ， ｏ ｓｃ回归 ｉｉ
模 型 的一 般 形 式 如下 ：
Ｄ
Ｌ ｌ ≠ 一＝。＋ ｐ（ ￡ ｉｎ １ ）ｚ ａ ｊｊ ＝（ ＝ ）＋ ｊ
一 Ｉ ｉ － １ ＿
（） ４
逻 辑 回归模 型其 预 警 的最 大 值 趋 近 于 １ ，最 小 值趋 近 于 ０ １ 。
一
的大小 ） 便是该模型的最终指数 。 若该模型的最终指数越低或呈现 负值都表明企业 前景不妙 ， 财务状况 面临着极大的风险 ， 企业财务 失败 的可能性 越大 。据 调查 ， ａ ｏｙ模型 的准确 率可达到 ９ ％。 Ｂｔ ｒ ｈ ５ Ｂ ｔｏｙ ａｈｒ 模型在预测公 司财务危机可能性 的同时 ， 也能衡量 公司实
力大小。
我国上市公司财务危机预警研究的开题报告
我国上市公司财务危机预警研究的开题报告一、选题背景上市公司是我国股市的重要组成部分，其财务状况直接关系到公司的生死存亡，同时也影响到投资者的利益。
因此，对上市公司财务危机预警进行研究具有重要意义。
尽管我国有一系列财务指标可以用于评估上市公司的财务状况，但是，由于公司业务、行业和市场等因素的影响，财务指标的解读和判断存在一定的局限性。
因此，如何有效地预测上市公司财务危机，成为了一个值得研究的问题。
二、研究目的和意义本次研究的主要目的是探索一种有效的财务危机预警模型，以提高上市公司的财务安全性，保护投资者的利益。
具体包括以下几个方面：1.建立一种有效的上市公司财务危机预警模型，可提前预警公司的财务风险。
2.通过对预警模型的构建和应用，提高投资者对上市公司的风险意识，防范投资风险。
3.为相关部门提供可靠的数据和参考依据，以便及时制定有效的政策措施，降低公司财务风险和市场风险。
三、研究内容和关键问题1.对现有研究成果进行综述和评估，明确上市公司财务危机的基本概念和特征，并对财务危机预警研究的国内外发展现状进行分析。
2.建立一种有效的财务危机预警模型，选取合适的财务指标和方法，对上市公司未来的财务状况进行预测，发现存在的潜在风险。
3.通过对上市公司的案例分析，检验财务危机预警模型的预测能力和准确性，找出预警模型存在的问题和不足，进一步完善和优化预警模型。
四、研究方法和技术路线本次研究采用文献资料法、案例分析法和数理统计法等方法，对现有的财务危机预警模型进行综合比较，选取一种适合上市公司的预警模型。
具体技术路线如下：1.搜集和整理国内外的财务危机预警研究成果，对现有的财务危机预警模型进行综合评估。
2.对上市公司的财务数据进行收集和处理，选取合适的财务指标构建预警模型。
3.根据模型结果，对模型的预测能力进行检验和验证，并找出模型存在的问题和不足。
4.通过对模型的优化和完善，最终形成可靠的上市公司财务危机预警模型。
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Table 1. Z-score model variables 表 1. Z 值模型财务指标
自变量
X1
财务指标公式 营运资本/期末总资产
DOI: 10.12677/fin.2020.104040
关键词
财务危机，预警，财务风险，债务违约
Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). /licenses/by/4.0/
全部样本数据来源于万得系统，本研究使用的数据，是所选择的 ST 公司被 ST 前两年的财务指标， 对照组公司的数据年份相同。研究中，选取样本组被 ST 之前一年的财务数据构建模型；而选取样本组被 ST 之前两年的数据，计算模型的回判结果。例如，如果公司 2019 年被特别处理，则选用该公司 2018 年、 2017 年的年报财务数据进行回判分析。
股东获利能力
每股收益 EPS = 归属母公司股东的净利润/报告期期末总股本 每股净资产 BPS = (归属母公司股东的权益 − 其他权益工具)/报告期末总股本
Received: Jun. 30th, 2020; accepted: Jul. 14th, 2020; published: Jul. 21st, 2020
Abstract
Financial distress alarm modeling is to diagnose the financial stress of enterprises and to release financial risk alarming signals. Early detection of corporate financial risk is conducive to the prevention of debt default or even enterprise fail. This paper takes 258 Special Treatment (ST) listed companies on China Stock Exchanges, for the period of 2015 to 2019, and another 258 non-ST Chinese enterprises in the same period as samples, analyzes the relevant financial data of the two company groups, and use Logistic regression model to build the financial distress alarm model for Chinese companies. The results showed that, the prediction accuracy of the model for the two years before the occurrence of ST in the sample, and the prediction accuracy of the expanded test sample are both above 80% level which indicates that the model is applicable for alarming the financial distress of Chinese companies. Furthermore, this paper used the model to analyze the financial risk status of Chinese listed companies under COVID-19.
财务危机预警模型是判断企业是否会发生财务危机的检测工具之一。西方经济学家于二十世纪三十年代 起，逐渐开始对企业财务预警模型进行研究。早期，主要有 Beaver 提出的单变量模型[3]。由于单变量模型 很难对企业财务状况做出全面综合的衡量，学者们遂对多变量财务模型展开研究。在多变量财务预警模型中， 比较具有代表性和影响力的主要有美国爱德华·阿特曼的 Z-score 计分模型[4] [5]；1980 年，Ohlson 首次将 Logistic 模型应用于财务危机预警的研究中[6]。中国学者周首华等人于 1996 年提出了财务预测的 F 分数模 型[7]。2001 年，吴世农用多种多变量分析方法进行建模分析，其研究结果表明，Logistic 模型的判别方法比 多元线性判别模型方法更加优越和稳健，尤其是对财务危机预警这种属于两分法的情况更加适合[8]。
2.2. 财务指标的选取
财务预警中所使用的财务指标主要指的是财务比率数据，用财务比率数据来比较、评价各公司的发 展经营情况，可以基本排除公司规模差异因素所带来的影响。
对于财务比率的选取，目前尚没有一致的筛选方法。本研究参考了国内外代表性的 Z 值模型研究成果， 将这些成果所选取的 5 个财务比率指标(见表 1)，作为本研究的第一批原始备选财务指标。除此之外，还根 据国内外单变量和多变量财务预警模型中对财务指标的分析和研究，将广泛使用和具有较高区分度与代表 性的财务指标，作为第二批原始备选财务指标。具体包括：盈利能力，股东获利能力，偿债能力，营运能 力，现金流量能力，和资本结构六个方面共 13 个财务指标(见表 2)。这样，原始备选的财务指标共 18 个。
Open Access
1. 引言
自 2014 年首次发生债券实质性违约后，中国债券违约事件频发。发生债务违约，企业通常已经步入 财务危机。如何利用企业的财务指标，对企业的财务危机进行预警，一直是一个重要的研究领域。随着 大数据及信息高速处理技术的发展，利用丰富的企业财务信息和市场数据，对数据进行快速处理，可以 帮助企业及时优化管理决策，调整经营策略，化解财务危机；在宏观经济政策层面，也可以利用对于企 业群体财务状况的监测，适时出台相应的政策措施，从而降低经济整体的运行风险。
Keywords
Financial Distress, Alarm, Corporate Financial Risk, Debt Default
中国企业财务危机预警模型研究
任 红1，张玉志2*，楚义芳3 1南开大学国际商务系，天津 2南开大学软件学院，天津 3南开大学经济学院，天津
收稿日期：2020年6月30日；录用日期：2020年7月14日；发布日期：2020年7月21日
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金融
任红 等
Continued
X2 X3 X4 X5
期末留存收益/期末总资产 息税前利润/期末总资产 股东权益合计/负债总计 营业收入/总资产
Table 2. Alternative financial variables 表 2. 其他备选财务指标
指标类别
财务指标公式
盈利能力
总资产报酬率 = 息税前利润*2/(期初总资产+期末总资产)*100% 总资产净利率 = 净利润*2/(期初总资产+期末总资产)*100%
Finance 金融, 2020, 10(4), 392-402 Published Online July 2020 in Hans. /journal/fin https:///10.12677/fin.2020.104040
Modeling of Corporate Financial Distress Alarm in China
• 资产规模相近。为了避司资 产规模相近的公司作对比。 另外，在选择建模所采样的非 ST 公司时，只选择未发生过债务违约的公司。由于我国债券市场存在
债券实质性违约是从 2014 年开始，本研究选取了 2015 年至 2019 年被特别处理的 A 股市场 258 家 ST 公 司作为样本组，并按照前述原则选择了另外 258 家非 ST 公司(包括上市和部分非上市企业)作为对照组。
• 第二，很多发生债务违约的公司是非上市公司，发生债务违约前几年的财务数据披露不全。有许多 企业发的是私募债，不对外公布财务数据，因此难以基于历史财务数据进行研究。剔除无法获取历 史财务数据后剩余的公司样本较少，且不具有代表性。
• 第三，公司被证券交易所宣告特别处理，是由于其经营管理等方面出现了重大问题。根据《股票上 市规则》，最近两个会计年度净利润为负值，最近一个会计年度的股东权益低于注册资本，每股净 资产低于股票面值，或由于自然灾害等其他原因经营异常，证券交易所可以宣布公司进入特别处理 (ST)。显然，ST 类公司陷入财务危机的特征明显。 作为对照样本，在选择运营正常(非财务危机)的公司时，本研究遵循了以下原则：
Hong Ren1, Yuzhi Zhang2*, Yifang Chu3 1Department of International Business, Nankai University, Tianjin 2College of Software, Nankai University, Tianjin 3School of Economics, Nankai University, Tianjin
• 处于同一行业。由于行业因素对公司经营发展的影响较大，不同行业各财务指标的解读也不一样。 因此，在选择对照组样本时，选择和陷入财务危机的公司处于同一行业的公司。
• 数据时间一致。一般认为，财务预警模型的建模样本数据具有较强的时效性，本研究针对样本公司 发生财务危机前一年的财务数据进行处理，故对照组的非财务危机公司也采用同一年的财务数据。
*通讯作者。
文章引用: 任红, 张玉志, 楚义芳. 中国企业财务危机预警模型研究[J]. 金融, 2020, 10(4): 392-402. DOI: 10.12677/fin.2020.104040