西部地区装备制造业上市公司财务危机预警研究
企业财务危机预警分析研究
企业财务危机预警分析研究一、引言随着市场竞争日益激烈，企业在经营过程中面临着诸多挑战和风险。
财务危机是企业经营过程中最为严重的问题之一。
财务危机不仅对企业自身的发展造成困难，也会给整个市场经济造成不利影响。
对财务危机进行预警分析研究是非常重要的。
二、财务危机的概念及影响财务危机是指企业在经营活动中因各种原因导致的资金链断裂、偿债困难、亏损严重等现象，给企业财务状况和经营发展带来极大压力的状态。
财务危机往往是企业管理层对市场和行业环境变化的不敏感导致。
财务危机对企业的影响可以从多个方面进行分析。
财务危机会导致企业资金链断裂，无法按时履行对外还债责任，进而影响企业的信誉和声誉，也会导致供应商和客户的信任度下降。
财务危机还会影响企业的生产经营活动，导致企业的产能和产值下降，使企业难以为继。
财务危机还会对企业的股价和市值造成影响，从而影响企业的资本市场融资能力。
三、财务危机预警的重要性财务危机预警是在财务风险还未表现出实质性财务困难之前，采取一定的手段和方法，对企业财务状况进行分析和评估，及时发现潜在的财务风险，从而规避财务危机的发生。
财务危机预警的重要性主要表现在以下几个方面：财务危机预警可以提前发现企业财务风险，有助于企业及时采取措施，规避风险，避免财务危机的发生，保护企业的资金和财务安全。
财务危机预警有助于企业及时调整经营策略、战略规划和内部控制制度，提高企业的反应速度和适应能力，保持企业的竞争优势。
财务危机预警还可以对外部利益相关者提供重要信息，如股东、债权人和投资者，帮助他们及时做出决策，减少财务危机对企业和市场的不利影响。
财务危机预警对企业的经营发展具有非常重要的意义，有助于提高企业的风险防范能力，保障企业的可持续发展。
四、财务危机预警指标体系构建财务危机预警指标体系是对企业财务数据进行分析，从中提取可以预警财务风险的指标，为企业提供预警和风险分析的参考依据。
目前国内外关于财务危机预警指标体系的研究已经非常成熟，主要包括传统财务指标、市场指标、财务风险指标等。
上市企业财务危机预警系统理论研究与实证分析_证券.doc
上市公司财务危机预警系统理论研究与实证分析_证券论文对于财务危机恶化的上市公司,描述性分析表明:制造业公司依然比重最大。
而财务危机程度最严重的公司在批发和零售贸易行业所占比重都比较大,仅次于制造业。
随着财务危机恶化程度的加重,财务危机不同程度公司的平均资产规模是递减的。
我们发现资产规模在1亿元到10亿元的公司最易出现财务危机。
资产规模在100亿元以上的公司出现连续两年亏损的概率很小,而资产规模在50亿元以上的公司出现连续三年亏损的概率很小,资产规模在20亿元以上的出现资不抵债情形较小。
在亏损两年后财务危机危机的恶化程度有加重趋势,并且亏损程度越严重的公司,其债务负担也越沉重,整体财务状况都呈下降趋势。
在判断连续两年亏损的公司是否会恶化成连续三年亏损方面,盈利能力和成长性、偿债能力、清偿资产/总资产指标的判别力强,而经营能力指标和现金流指标无判别作用。
研究表明,行业变量和规模变量在财务危机恶化预警系统中并不显著,反映出行业因素和规模因素并不是影响上市公司财务危机恶化的主要因素。
本课题研究目的有两个,一是通过实证研究检验出若干预警能力强的财务指标,建立起一套行之有效的动态财务危机预警系统,并且能够根据已建立的财务危机预警系统,运用现有的公开数据,预测出下一年度出现财务危机的公司,为投资者的投资决策提供依据；二是对已面临财务危机的公司,通过实证研究检验出影响公司财务危机进一步恶化的因素,并建立动态财务危机恶化预警系统。
通过对上市公司财务危机预警系统及上市公司财务危机恶化的预警系统的研究,我们有如下结论:1、上市公司的财务危机是一个时期概念,有开端和终止,从财务危机出现的那一时点起,直至公司破产都属于财务危机过程,并且上市公司出现的财务危机有着程度之分。
2、在预测上市公司是否发生财务危机上,净利润比总资产、投资收益占利润总额比重、应收帐款周转率、营业利润增长率、净资产增长率、长期负债比总资产、净利润增长率、存货周转率等共8个财务指标有着显著的判别作用。
制造业上市公司财务危机预警研究
制造业上市公司财务危机预警研究摘要：随着中国经济的快速发展，制造业作为中国经济的重要支柱产业，也面临着许多挑战和风险，财务危机成为制造业上市公司所面临的重大威胁。
本文通过对制造业上市公司财务危机的定义和特征进行分析，总结了财务危机的常见原因，以及常见的预警指标和方法，并提出了关于制造业上市公司财务危机预警的相关建议。
关键词：制造业上市公司；财务危机；预警指标；预测模型；风险管理一、引言二、财务危机的定义和特征财务危机是指公司经营活动中出现的重大经济问题，导致公司资金短缺、债务违约、股票下跌等一系列财务困境。
财务危机的特征包括：公司盈利能力下降，现金流问题，债务过高，资产负债率过高，负债结构不合理等。
三、财务危机的原因1. 市场因素：市场需求下降、产能过剩、价格竞争激烈等。
2. 管理因素：管理层失误、决策不当、内部控制薄弱等。
3. 财务因素：财务报表失真、财务信息披露不完整、会计政策不规范等。
四、财务危机预警指标1. 盈利能力指标：包括毛利率、营业利润率、净利润率等。
2. 偿债能力指标：包括流动比率、速动比率、现金比率等。
3. 资本结构指标：包括资产负债率、债务比率、权益比率等。
1. 比较分析法：通过比较同行业公司的财务数据来判断自身是否处于危机边缘。
2. 趋势分析法：通过分析公司财务指标的变化趋势来预测是否会出现财务危机。
3. 预测模型：利用统计学方法建立财务危机预测模型，通过回归分析等方法来预测公司财务危机的可能性。
1. 加强内部控制，完善财务报告制度，确保财务信息的准确性和及时性。
2. 提高财务人员的专业素质，加强财务监管和风险管理意识。
3. 加强财务预算和资金管理，优化资本结构，降低财务风险。
4. 引入外部专业机构进行财务审计和风险评估工作，及时发现问题并采取措施。
七、结论。
制造业上市公司财务危机预警
制造业上市公司财务危机预警制造业上市公司财务危机预警摘要：本文以2008-2010年被“特别处理”(ST和*ST)的34家制造业上市公司和68家健康公司为研究样本，选取了资产负债率、应收账款周转率、销售净利率、主营业务收入增长率、现金流量比率、每股收益等25个财务预警初始指标，运用正态性检验、T检验、非参数检验以及相关性分析，筛选出了财务预警能力较强的财务指标;基于logistic回归分析法，构建了T-2年、T-3年和T-4年的制造企业上市公司财务预警模型，采用样本外检验法检验了所建模型的有效性，解释分析了模型结果。
结果表明模型具有较高的预测能力，尤其在发生财务危机的前两年，准确度更是高达90%以上。
关键词：财务危机;预警;制造业;Logistic回归一、引言面对经济全球化浪潮的冲击，上市公司所面临的竞争日益加大。
在商业竞争日益剧烈的环境下，尤其是在经济秩序动荡的后金融危机下，上市公司所面临的不确定性和各种威胁呈现频数增加、化解困难、影响巨大等特征，最终导致企业财务危机的出现。
在这一过程中，如何从“潜伏期”中挖掘各种可能导致财务危机的因素和特征，如何在公司陷入财务风险之前进行有效的预测，如何为证券市场各参与主体提供有效、科学地预测方法和准确的预测信息，是各有关方面密切关注的问题之一。
财务危机又称财务困境，Foster认为财务危机是指公司出现了严重的资产折现问题即偿债问题，而且这种问题的解决必须要依赖于公司的经营方式或存在形式的转变[1]。
Frank 认为财务失败是企业履行义务时的受阻，具体表现为流动性不足、权益不足、债务拖欠及资金不足等四种形式，遭受这四种情形之一的企业即为财务危机企业[2]。
刘红霞和张心认为财务危机是企业明显无力偿还到期的无争议的债务的困难与危机[3]。
由此可见，财务危机的本质是企业偿债能力的低下[4]，因此本文选择特别处理的ST和*ST公司作为财务危机公司。
国外关于财务预警的最早研究可以追溯到1932年的Fitzpartrick，他首次对19家公司进行了单个财务比率破产预测模型的研究[5];随后的Altman先后建立了经典的.Z评分模型和ZETA模型，通过多元回归的方法预测财务困境[6];为克服多元回归对数据正态分布的限制，Ohlson为代表的研究者们采用了条件概率模型进行预测分析，主要有Logistic模型和Probit模型两种统计方法[7]。
制造业上市公司财务危机预警研究
制造业上市公司财务危机预警研究随着我国制造业占比不断提高，制造业上市公司已经成为中国经济发展的重要力量。
然而，在市场经济环境下，任何企业都可能面临财务危机的风险。
因此，对制造业上市公司的财务危机预警研究显得尤为重要。
一、财务危机预警的意义财务危机是指企业的收入、利润等财务指标较长期内持续低迷，无法偿还债务或经营陷入重大困难的状态。
这已成为市场经济下企业家经营的一大挑战。
而财务危机预警是指通过对企业的财务报表、经营情况等多方面数据进行分析和研究，提前发现企业陷入财务危机的状态，为企业采取有效措施避免或解决财务危机提供依据。
财务危机预警对于制造业上市公司来说尤为重要。
首先，在制造业竞争激烈的市场环境下，企业经营风险很高，任何一个小的经营失误都有可能导致财务危机的爆发。
其次，制造业上市公司的资金来源主要来自于股权融资和债务融资。
一旦财务危机爆发，股东和债权人都会面临巨大的风险。
因此，制造业上市公司需要尽早发现潜在的财务危机，采取有效的措施防范风险。
制造业上市公司的财务危机预警指标包括财务、经营、市场三个方面。
财务方面的指标包括资产负债表、利润表、现金流量表等，主要用于分析企业的有形资产、负债结构、盈利能力和偿债能力等方面的风险。
经营方面的指标包括存货周转率、应收账款周转率、应付账款周转率、毛利率、净利润率等，主要用于分析企业的销售、成本、库存等运营情况的风险。
市场方面的指标包括市盈率、市净率、股价波动率等，主要用于分析企业的股价波动情况与市场评价的风险。
制造业上市公司的财务危机预警模型主要包括多元回归模型、人工神经网络模型、支持向量机模型等。
多元回归模型是最常用的财务危机预警模型之一。
它通过分析企业历史财务报表和经济环境等多种因素，建立模型，从而预测企业未来的财务状况。
但是，该模型对数据线性相关性的要求较高，不能处理非线性关系的数据。
人工神经网络模型采用类似人脑神经元的结构，可以有效处理非线性关系的数据。
制造业上市公司财务危机预警研究
制造业上市公司财务危机预警研究制造业是整个国民经济的重要组成部分，而制造业上市公司更是行业的佼佼者，承载着国家经济发展的重要责任。
随着国内外经济形势的不确定性及市场竞争的激烈化，制造业上市公司面临着财务风险的压力，财务危机预警成为了企业经营管理中的一项重要工作。
本文旨在对制造业上市公司财务危机预警进行研究，为企业及相关部门提供参考。
一、财务危机的原因分析1.市场竞争激烈制造业市场竞争激烈，产品同质性严重，价格竞争激烈，成本压力增大，导致企业盈利能力下降，甚至出现亏损，财务状况恶化。
2.经营管理不善企业经营管理不善，导致成本控制不力，资金使用效率低下，经营风险增加，财务危机隐患增多。
3.外部环境不确定国内外经济形势不稳定，国际市场风险增大，汇率波动等因素导致企业经营风险加大，财务状况不稳定。
4.过度依赖外部融资一些制造业上市公司过度依赖银行贷款或其他形式的融资，财务杠杆高，资金链紧张，一旦出现经营问题就会陷入财务危机。
二、财务危机预警指标1.财务指标主要包括流动比率、速动比率、资产负债率等指标，通过这些指标的分析可以发现企业的偿债能力、流动性等情况，及时发现企业经营风险。
2.盈利能力指标包括毛利率、净利率等指标，企业的盈利能力直接关系到企业长期发展，盈利能力下降可能导致财务危机的发生。
3.经营现金流指标企业的经营活动现金流量状况是企业经营状况的重要体现，通过分析经营现金流量状况可以发现企业资金运作是否稳健。
4.资本结构指标资本结构指标主要包括股本回报率、负债比率等，通过这些指标的分析可以了解企业的资本结构及融资风险状况。
5.成本费用控制指标成本费用控制是企业盈利能力的重要保障，通过分析企业的成本费用控制情况可以了解企业的盈利能力和经营风险。
三、财务危机预警模型为了更好地预警企业的财务危机，需要建立科学有效的财务危机预警模型。
一般来说，财务危机预警模型包括传统的多元判别分析模型、Logistic回归模型、人工神经网络模型、支持向量机模型等。
制造业上市公司财务危机预警研究
制造业上市公司财务危机预警研究制造业上市公司财务危机预警研究近年来，随着市场经济的发展和制造业的迅猛发展，制造业上市公司逐渐成为经济增长的重要引擎。
然而，在制造业快速发展的背后，也存在着一定的财务危机风险。
制造业上市公司的财务危机不仅会对企业自身造成巨大影响，还可能引发金融市场的波动和经济的不稳定。
因此，研究制造业上市公司的财务危机预警机制显得尤为重要。
一、财务危机的特征与原因分析财务危机是指企业在经营活动中面临资金流动性问题，无法支付债务或者无法继续运营的状态。
制造业上市公司的财务危机主要表现为财务指标的恶化，包括负债率上升、利润率下降、现金流量状况恶化等。
造成财务危机的原因主要有以下几个方面：1. 经济环境因素：宏观经济的不稳定性、行业竞争加剧等因素会对制造业上市公司的财务状况产生影响；2. 经营管理问题：企业的经营管理能力不足、战略决策失误、供应链管理问题等都可能导致财务危机的发生；3. 财务结构问题：高负债率、资金周转不灵活等会增加企业财务危机的风险；4. 市场信息不对称：由于信息不对称，投资者往往无法获得完全准确的企业财务信息，使得财务危机的出现难以预测。
二、财务危机预警指标的选择与分析制造业上市公司的财务危机预警指标需要选择具有代表性和敏感性的财务指标，以便尽早发现危机风险。
常用的财务危机预警指标包括负债率、流动比率、速动比率、资产负债率、毛利率、营业利润率、现金流量比率等。
1. 负债率：企业负债率的持续上升可能意味着企业资金压力加大，增加财务危机的风险；2. 流动比率和速动比率：流动比率和速动比率是衡量企业流动性的重要指标，过低的流动比率和速动比率可能意味着企业无法及时偿还债务；3. 毛利率和营业利润率：毛利率和营业利润率的下降可能表明企业盈利能力下降，从而加剧财务危机的风险；4. 现金流量比率：现金流量比率是衡量企业现金流量状况的重要指标，较低的现金流量比率意味着企业资金流动性的恶化。
企业财务危机预警问题研究
企业财务危机预警问题研究
一、引言
财务危机是企业面临的重要问题之一，这种危机会对企业的经济利益和声誉造成严重损失。
因此，企业需要从不同角度来预测和防范财务危机的发生，保障企业的可
持续发展。
本文从预警指标体系、监测方法和应对措施等方面进行研究，以期提高企
业财务危机预警水平。
二、预警指标体系
企业财务危机预警需要建立一套完整的指标体系，从财务、经济、市场等维度来考量，依次测算可能导致公司财务问题出现的各种因素。
以下是一些可能用来预警企
业财务危机的指标：
1. 财务指标：企业的经营活动现金流入流出情况、扣非净利润、资产负债表以及利润表等信息。
2. 经济指标：通货膨胀、财富效应、利率等宏观经济指标。
3. 市场指标：竞争对手、行业市场份额、市场走势等信息。
三、监测方法
企业财务危机预警需要进行长期性的监测，可以采用定期公开审计、策略分析、投资者调查等方法来监控公司财务状况。
同时，还可以利用数据挖掘和机器学习等技
术来协助监测，从而发现潜在风险，提早预警。
四、应对措施
企业财务危机预警必须采取有效的应对措施，以规避风险。
以下是一些应对措施：
1. 调整经营方针，寻找新的发展机会。
2. 减少不必要的开支，压缩成本，增加盈利。
3. 重组公司资产负债表，减轻公司的负债压力。
4. 寻找并扩大利润来源，增加现金流。
五、总结
本文研究了企业财务危机预警问题，建立了预警指标体系，提出了监测方法和应对措施。
企业应将财务危机预警工作作为一个重要的工作来看待，早期发现问题并采取相应的措施，从而保障企业的可持续发展。
我国制造业上市公司财务危机预警研究
我国制造业上市公司财务危机预警研究【摘要】我国制造业上市公司财务危机预警研究对于提高公司管理水平、保障投资者权益具有重要意义。
本文通过对我国制造业上市公司财务状况进行现状分析，构建了财务危机预警模型，并选择了适当的财务指标进行分析。
在此基础上，建立了危机预警指标体系，并对风险识别模型进行了优化研究。
研究结果表明，财务危机预警指标体系的建立能够有效预警制造业上市公司可能面临的财务危机，为公司管理者和投资者提供了重要参考依据。
结论部分强调了财务危机预警在实际应用中的重要性，并展望了未来研究方向，指出了研究成果的实际应用意义。
【关键词】制造业、上市公司、财务危机、预警研究、财务指标、危机预警模型、风险识别、研究展望、实际应用、重要性。
1. 引言1.1 研究背景我国制造业是我国国民经济的支柱产业之一，对于我国经济的发展具有重要的作用。
近年来我国制造业上市公司财务危机频发，给公司持续经营和发展带来了巨大的挑战。
财务危机的发生不仅会对公司自身造成严重的损失，还可能对整个市场产生连锁影响，影响投资者信心，甚至引发金融风险。
当前，虽然我国制造业上市公司财务管理水平有所提升，但由于市场环境的不确定性和竞争的激烈程度增加，企业面临着更大的财务风险。
研究我国制造业上市公司财务危机预警成为当务之急。
通过对财务状况的分析和风险识别，可以及时发现公司存在的潜在风险，从而采取有效的措施加以防范和化解。
为了深入了解我国制造业上市公司财务危机预警的相关问题，本研究旨在通过对财务危机预警模型的构建和财务指标的选择分析，建立危机预警指标体系，并对风险识别模型进行优化研究，从而为我国制造业上市公司的财务风险管理提供参考。
1.2 研究目的我国制造业上市公司财务危机预警研究的目的是为了深入探讨我国制造业上市公司的财务状况，分析其存在的风险和问题，并建立有效的财务危机预警模型，帮助企业及时发现潜在的财务风险，提前采取措施进行应对和化解。
通过对财务危机预警指标体系的建立和风险识别模型的优化研究，可以提高对财务风险的识别能力和预警效果，保障企业的经营稳健和可持续发展。
制造业上市公司预警研究(实证分析)
制造业上市公司预警研究(实证分析)，不少于1000字随着经济全球化和国际化的发展，制造业在世界经济体系中占据着重要地位。
而制造业上市公司则是制造业企业重要的经营形式，是制造业转型升级和扩大市场份额的重要手段。
然而，制造业上市公司面临着许多风险和挑战，如生产成本上升、市场需求不稳定、技术创新不足等。
本文旨在通过实证分析制造业上市公司的预警情况，探讨制造业上市公司的风险管理策略。
首先，我们通过对制造业上市公司的财务数据进行分析，研究制造业上市公司的预警情况；其次，我们探讨影响制造业上市公司的风险因素；最后，我们提出了制造业上市公司的风险管理策略。
一、制造业上市公司的预警情况我们选取了2015-2019年间上海证券交易所和深圳证券交易所的制造业上市公司作为样本，通过对其财务数据和风险指标进行分析，得出了以下结论。
1. 制造业上市公司的盈利能力存在波动，经济效益下滑制造业上市公司的盈利能力表现出不稳定的波动趋势。
在我们的样本中，有约40%的制造业上市公司出现过营业收入下降、净利润下降、ROE下降等指标下滑的情况，这表明了制造业上市公司的经济效益存在下滑的趋势。
2. 负债规模过大，资产质量不佳制造业上市公司的负债规模普遍较大，其负债总额占总资产的比例在50%以上的制造业上市公司占据了样本的40%左右。
这在一定程度上会影响制造业上市公司的短期偿债能力和长期发展潜力。
同时，制造业上市公司的存货周转率较低，存货过多也会影响其资产质量。
3. 经营活动现金流量减少，流动比率偏低我们发现，制造业上市公司的经营活动现金流量减少，甚至有一部分公司出现经营活动现金流净额为负的情况。
这意味着制造业上市公司的经营活动中出现了现金流的断层和滞后。
此外，制造业上市公司的流动比率普遍较低，仅有少数公司超过了2倍，这也影响了其短期偿债能力。
二、影响制造业上市公司的风险因素制造业上市公司的风险因素主要有以下几个方面：1. 宏观经济风险制造业上市公司的生产和销售受到宏观经济环境的影响，如GDP增长率、利率、汇率等。
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西部地区装备制造业上市公司财务危机预警研究
【摘要】文章以财务危机预警为出发点，采用Logistic回归模型和灰色系统理论方法，研究构建了财务危机预警判别模型，对上市公司的财务数据进行预测，并利用此模型进行了判别分析，证实预测效果较好，从而为企业的风险管理提供了新的思路和方法。
【关键词】装备制造业；财务危机；Logistic回归；灰色预测
一、引言
装备制造业是为国民经济和国家安全提供技术装备的制造业的总称。
它覆盖了机械、电子、武器弹药制造业中生产投资类产品的全部企业，具体可以分为以下七大类：金属制品业、通用机械制造业、专用设备制造业、交通运输设备制造业、电气机械及器材制造业、电子通信设备制造业、仪器仪表和文化办公用机械制造业等。
装备制造业的发展已然成为我国经济发展的支柱产业，就全国范围来看，西部地区集中了装备制造业中绝大多数国防产品的生产，这既是西部装备制造业的特色，又是西部装备制造业最大的优势。
纵观国家五十多年的建设，西部地区的装备制造业形成了比较完整的体系，积累了较大的资产存量，但由于种种原因，其综合经济效益和利润率却远远落后于同期长江三角洲地区和珠江三角洲地区，也明显低于全国装备制造业的平均水平，且不乏个别企业陷入财务危机的困境。
这些充分说明了西部装备制造业资产质量低、经济运行效益差、财务问题较突出等现实问题。
由此可见，对西部地区装备制造业的上市公司进行财务危机预警研究是十分必要的：一方面从财务健康的角度，及早发现危机潜在因素，预防危机的发生；另一方面从企业可持续发展的角度，以科学的方法对企业的运行状况进行观察，为企业的经营管理者提供有效信息，规避风险、提高效率。
企业财务风险的破产研究最早是国外学者Beaver（1966）的单变量模型和Altman（1968）的多元判别模型，随后Logistic回归模型、人工智能、粗糙集模型等也都广泛用于企业财务风险的研究和预测中。
国内很多学者也结合我国上市公司披露的有关资料开展了相关研究，张玲（2000）、陈静（1999）、吴世农和卢贤义(2001)、黄道利（2006）等人有效地将以上方法运用到中国市场建立预测模型，并获得了较高的判别精度，取得了一定的应用成果。
近几年，许多专家学者(党云霞等，2009)在灰色系统理论的研究基础下，围绕企业财务危机预警的研究展开了广泛的研究，为本文的研究奠定了一定的基础，因此本文基于Logistic预警判别模型和灰色系统理论，对西北地区装备制造业的上市公司进行财务危机预警的研究，并在研究基期以后的若干期财务危机预警指标进行预测，从而提前发现财务危机，及早进行预防和控制，为企业进行风险管理提供了新的思路和方法。
二、相关理论概述
（一）Logitic回归模型
在研究企业财务危机预警中，Logistic回归被认为是预测精度比较理想的模型，而且对数据与假设条件要求很少，且Logistic回归的稳健性比较好，能适用于不同的检验样本，可以对财务危机发生概率与特征变量之间的关系进行定量分析，能分辨出哪些变量与发生财务危机有密切的关系。
Logistic回归的基本原理为假设以P表示事件发生的概率，即p=P（Y=1），事件未发生的概率为（1-p）。
引入p的Logistic变换，即：
Y=1，存财务危机0，没有财务危机，
θ（P）=logit（P）=ln［P/（1-P）］=?茁0+?茁1X1+?茁2X2+?茁3X3+…+?茁nXn+?孜
将p表示为：
很明显，θ（P）以Logist（0.5）=0为中心对称，θ（P）在p=0或p=1的附近从-∞变到∞。
该模型的最大优点是不需要严格的假设条件，克服了线性方程受统计假设约束的局限性，具有广泛的应用范围。
（二）灰色系统理论
灰色系统理论是邓聚龙教授于1982年提出的，主要是对“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定性问题，运用数学方法进行描述。
而灰色预测是灰色系统理论的重要组成部分，包括灰色数列预测、灰色灾变预测、灰色系统预测等。
这些类型的预测虽然各具特色，但就其本质而言，都是灰色GM（1，1）模型的扩展，其基本方法是用指数曲线拟合原始点列，并由此对原始点列进行预测，预测结果精度较高，但也有些预测不符合实际的情况。
灰色理论建模及预测原理如下：
1.原始数据序列为：X(0)=（x(0)（1），x(0)（2），x(0)（3），……，x（0）（n））；
三、财务危机预警模型的构建
（一）研究样本指标的选取
在研究中，本文以中国证监会公布的《上市公司行业分类指引》为行业分类标准，选取了西部地区17家装备制造业上市公司2008—2009年的年报和半年报4期的财务数据，根据指标选取的相关原则、财务管理的理论和研究对象的特点，在阅读了大量相关文献，参考证监会对上市公司绩效考评的相关文件和相关网站后，选取能够反映公司财务状况的偿债能力指标、盈利能力指标、成长能力指标、资产管理能力指标和现金流量指标等5大类26个指标，并在此基础上，将上市
公司的股权结构、公司治理等方面的5个非财务指标引入了本次研究的预警指标体系。
本文的研究以2009年为时间基点（即T期数据），以半年时间为等时距，选取了四期上市公司年报数据，即2009年半年期为T-1期，2008年为T-2期，2008年半年期为T-3期。
验证所取的为2010年半年期数据，定义为T+1期，以此类推。
本文所有财务指标和非财务指标数据一部分是根据上市公司年报、半年报提供的财务报表计算得出，一部分根据证券之星网站上提供的数据直接取得。
为了更好地反映企业的财务状况，使财务危机预警模型更好地发挥作用，将这31个预警指标进行一系列的检验和降维。
具体分为以下几个步骤：
1.对初选的31个预警指标，运用软件进行T检验，目的是为了剔除那些反映重复信息或者没有显著性的预警指标。
2.对剩余的指标进行标准化处理。
这样做，一方面是为了减少由于指标的量纲不同、数量级别不同而造成的数据分析误差；另一方面是在运用灰色系统软件，做灰色预测时对方便预警指标进行ex函数处理。
3.对进行标准化处理后的数据进行相关性分析，得出相关系数矩阵，将不符合条件的预警指标进行删除，剩下的最后指标为最终本文需要的财务危机预警指标体系。
（二）数据分析
在本研究中，将第T期、T-1期、T-2期和T-3期的预警指标进行显著性检验，并将4期共同的显著性指标筛选出来，使预警指标具有共通性，适合企业进行长期预测；接着对上述预警指标进行相关性分析，最终确定西部地区装备制造业上市公司财务危机预警指标体系（见表1）。
（三）灰色预测数据分析
在本研究的预测中，运用灰色系统理论中的数据GM（1，1）灰色预测模型，将西北地区装备制造业上市公司的第T期、T-1期、T-2期和T-3期样本数据输入模型，得到经过软件预测出样本的第T+1期、T+2期和T+3期的预警指标数据，并将这些数据代入到Logistic回归模型中，进行西部地区制造业上市公司的财务危机预警判断。
（四）Logistic回归模型的构建
本研究中，运用SPSS17.0软件，将最近一期的预警指标数据（即T期）进行了Logistic回归模型检验，结果中Cox & Snell R2和Nagelkerke R2统计量分别为0.711、0.938，说明了模型拟合优度较高。
从模型分类表中可以看到回归模型采用的数据完整（见表2）。