风险预警系统模型
企业风险管理的预警模型研究
企业风险管理的预警模型研究随着市场环境的复杂性和不确定性增加，企业面临的风险也不断增加。
因此，企业风险管理成为了现代企业发展中至关重要的一环。
风险管理的核心是预测和识别风险，及时采取措施来应对，以降低风险带来的影响。
为了提高企业风险管理的效能，研究和发展风险预警模型变得尤为重要。
一、风险预警模型的起源风险预警模型最早是在金融领域中被应用，以帮助金融机构在金融危机中提前发现并应对风险。
然而，随着时间的推移，这一模型逐渐被其他行业用于预测和识别风险，如企业经营风险、市场风险等。
风险预警模型的目标是通过一系列指标和数据分析，提前预测企业面临的风险，以便企业可以及时制定措施应对，降低损失。
二、风险预警模型的构建要素风险预警模型的构建需要考虑多种要素。
首先，模型需要收集和整理大量的数据，包括企业内部的财务数据、市场数据、行业数据等。
这些数据将成为模型中的指标，用于分析和预测风险。
其次，模型还需要综合考虑宏观经济因素、政策变化、行业竞争等外部因素对企业风险的影响。
最后，模型需要结合专家知识和经验，进行模型参数的设定和调整，以提高模型的准确性和可靠性。
三、常见的风险预警模型目前，市场上存在多种不同类型的风险预警模型。
其中，一种常见的模型是基于统计学方法的模型，如回归分析、时间序列分析等。
这些模型通过对历史数据的分析，预测未来可能出现的风险。
另一种模型是基于机器学习的模型，如神经网络、支持向量机等。
这些模型可以通过大数据的分析和学习，自动发现数据中的规律和趋势，并用于风险预测和识别。
四、风险预警模型的应用案例风险预警模型在实际应用中取得了显著的成果。
举个例子，某个制造业企业通过建立风险预警模型，成功预测到原材料价格上涨的风险。
在面临原材料紧缺的情况下，企业及时采取了采购调整、生产计划优化等措施，降低了损失，并保持了正常运营。
这一案例表明，风险预警模型可以帮助企业在市场变化中保持敏感，并能迅速应对风险。
五、风险预警模型的挑战与改进尽管风险预警模型在风险管理中具有重要作用，但仍然存在一些挑战需要克服。
上市公司财务风险识别和预警模型
上市公司财务风险识别和预警模型随着经济的发展和市场竞争的加剧，上市公司面临着更多的财务风险。
因此，财务风险识别和预警模型逐渐成为上市公司管理层必备的工具之一。
本文将介绍上市公司财务风险的识别和预警模型，并分析其在实际应用中的重要性和有效性。
财务风险是指上市公司在经营过程中可能面临的与财务相关的潜在损失。
财务风险的特点是不确定性和复杂性，因此需要科学的方法来识别和评估。
上市公司财务风险识别和预警模型采用统计学和金融学的方法，通过对财务数据进行分析和建模，以识别潜在的财务风险，并提供预警信息。
财务风险识别和预警模型一般包括两个主要部分：财务风险指标和财务风险评估模型。
财务风险指标是通过对财务报表数据进行计算和分析得出的指标，如偿债能力、盈利能力、偿债能力、运营效率等。
这些指标能够反映出上市公司的财务状况和潜在的风险。
财务风险评估模型是根据财务风险指标的权重值和各指标之间的关系，通过建立数学模型来评估上市公司的财务风险水平。
常用的财务风险评估模型有Altman Z-Score模型、Springate模型、Ohlson O-Score模型等。
财务风险识别和预警模型在实际应用中具有重要的意义。
首先，它能够帮助公司管理层及时了解公司财务状况，及早预警潜在的财务风险。
通过对财务指标的监控和分析，公司管理层可以发现并解决问题，防止财务风险进一步扩大。
其次，财务风险识别和预警模型对投资者和金融机构也具有指导作用。
投资者可以通过对公司财务风险的认识，做出更加准确的投资决策。
金融机构可以根据财务风险模型的分析结果，决定是否为上市公司提供融资或贷款。
最后，财务风险识别和预警模型也可以用于监管机构的监管和审计工作。
监管机构可以通过监测上市公司的财务指标和风险水平，判断公司是否符合法规要求，保护投资者的利益。
然而，财务风险识别和预警模型也存在一些限制和挑战。
首先，财务风险模型是基于历史数据和统计方法建立的，对于未来的风险预测具有一定的局限性。
基于大数据的企业风险监测与预警模型构建
基于大数据的企业风险监测与预警模型构建随着全球经济的不断发展和竞争的加剧，企业面临的风险也日益复杂多样。
为了更好地管理风险、提前预警和采取应对措施，企业需要建立可靠的风险监测与预警模型。
基于大数据的企业风险监测与预警模型，以其高效精准的特点，在当前社会背景下已经成为一个热门研究课题。
1. 大数据的作用大数据指的是以庞大规模、高速流动、多种多样的形式产生的数据集合。
利用大数据进行风险监测与预警模型构建，可以起到以下几个作用：首先，大数据可以提供海量的数据源，涵盖了企业内外各个环节的信息。
通过收集、整合和分析这些数据，可以更全面、系统地了解企业的运营情况、市场动态以及竞争对手的活动，从而更准确地发现和评估可能存在的风险。
其次，大数据可以提供更准确的预测分析。
通过对大数据进行深入挖掘和分析，可以发现隐藏在大数据背后的规律和趋势，为企业提供更加精准、准确的预测结果。
这样，企业可以及时发现潜在的风险，并做出相应的决策。
另外，大数据还可以提供更高效的风险监测和预警机制。
传统的风险监测和预警依赖于人工的数据收集和分析，效率低下且容易出现遗漏。
而基于大数据的风险监测与预警模型可以实现自动化的数据处理和分析，大大提高了监测和预警的效率和准确性。
2. 基于大数据的企业风险监测与预警模型构建步骤基于大数据的企业风险监测与预警模型构建，需要经过以下几个步骤：第一步，收集和整合数据。
这一步主要是通过各种渠道收集与企业相关的数据，例如企业内部的财务数据、销售数据，外部的市场数据、行业数据等。
然后，将这些数据进行整合和清洗，以确保数据的质量和准确性。
第二步，数据分析与挖掘。
在这一步，可以利用各种数据挖掘和分析的方法，对数据进行深入分析，探索其中的规律和趋势。
数据挖掘和分析的方法包括聚类分析、关联规则分析、时间序列分析等，可以帮助发现隐藏的风险信号。
第三步，建立风险评估模型。
通过分析数据，可以建立风险评估模型，用于评估不同风险因素的权重和影响程度。
基于大数据的风险预警模型构建
基于大数据的风险预警模型构建一、引言随着互联网和信息技术的不断发展，大数据逐渐成为了重要的资源和工具。
在金融领域中，大数据的应用也变得愈加普遍和重要。
其中之一是基于大数据的风险预警模型。
本文将介绍基于大数据的风险预警模型的构建过程和特点。
二、大数据在风险预警中的作用传统的风险预警模型主要基于历史数据和统计方法，而这些方法存在着一定的局限性。
而大数据则提供了实时、全面、多维度的数据，使得风险预警可以更加准确和及时。
通过对大数据的采集和分析，我们可以获取更多的信息，从而更好地识别风险，预测可能的危险情况，并采取相应的措施。
三、基于大数据的风险预警模型构建过程1. 数据采集与整合基于大数据的风险预警模型需要获取丰富的数据源，包括结构化数据和非结构化数据。
结构化数据来自于各种金融市场和机构，如股票、债券、期货等市场的交易数据，银行、保险公司的财务数据等；非结构化数据包括新闻、社交媒体等信息。
这些数据需要经过清洗和整合，以便进一步的处理和分析。
2. 特征提取与选择经过数据整合后，接下来需要从大量的数据中提取出有效的特征来建立模型。
特征提取是通过对数据进行综合分析和挖掘，找到与风险相关的指标和变量。
同时，为了提高模型的准确性和效率，还需要进行特征选择，去除冗余和无关的特征。
3. 模型建立与训练在特征提取和选择完成后，需要选择合适的算法和模型来建立风险预警模型。
常用的模型包括神经网络、支持向量机、随机森林等。
这些模型需要经过参数调整和训练来适应具体的风险预警需求。
模型建立和训练是一个迭代的过程，通过不断地优化和测试，提高模型的准确性和稳定性。
4. 风险评估与预测在模型建立和训练完成后，就可以进行风险评估和预测。
通过对新数据的输入和处理，模型可以对未来可能出现的风险进行预测，并给出相应的预警和建议。
同时，风险评估还需要考虑风险的程度、可行性和影响范围，给出相应的优先级和措施。
四、基于大数据的风险预警模型的特点1. 实时性和灵活性基于大数据的风险预警模型可以实时获取最新的数据，并及时更新模型，从而实现对风险的实时监控和预测。
金融市场风险预警模型的设计与实现
金融市场风险预警模型的设计与实现随着金融市场的复杂化和全球化进程，金融市场风险管理成为了金融机构和投资者面临的重要挑战之一。
为了更好地应对金融市场中的各类风险，金融市场风险预警模型的设计与实现变得尤为关键。
一、引言金融市场风险预警模型以其对金融风险的敏感性、预警效果以及对决策支持的价值而备受关注。
通过早期发现和识别金融市场中的风险，预警模型可以帮助金融机构和投资者及时采取相应的应对措施，减少损失，提高效益。
二、金融市场风险预警模型的设计（一）数据获取与整理金融市场风险预警模型的设计首先需要收集与金融市场相关的各类数据。
这些数据可以包括市场价格、交易量、敏感指标等。
数据的整理和清洗是模型设计中非常重要的一步。
通过对数据进行预处理，可以消除噪音，提高模型的准确性。
（二）特征选择与数据分析在数据整理的基础上，需要进行特征选择和数据分析。
特征选择是选择最具代表性的特征，以减少模型的维度和复杂度。
数据分析则是通过统计分析、时间序列分析等方法，对金融市场数据进行挖掘和研究，寻找数据之间的关联和规律。
（三）模型选择与建立根据风险预警的需求和数据分析的结果，选择合适的预警模型进行建立。
常用的金融市场风险预警模型包括VAR模型、GARCH模型、人工智能模型等。
在模型建立过程中，需要考虑到模型的可解释性、预测能力以及计算复杂度等因素，选择最适合的模型。
（四）模型验证与调整模型建立完成后，需要对模型进行验证和调整，以评估模型的预测能力和稳定性。
常用的验证方法包括回测、交叉验证等。
如果模型的预测结果与实际结果存在较大差异，则需要对模型进行调整和改进，提高模型的准确性和适应性。
三、金融市场风险预警模型的实现金融市场风险预警模型的实现需要借助计算机编程和数学建模等技术手段。
（一）编程实现根据所选定的预警模型，使用合适的编程语言编写相应的程序代码。
常用的编程语言包括Python、R、Matlab等。
编程实现的关键在于将模型的数学公式转化为计算机可以理解和运算的代码。
关于国内外财务风险预警模型的文献综述
财务与审计矣扌图內外财务风险额警檬塑询丈献探述□昆明李秀雷企业为了及时有效地识别和防范财务风险隐患，实现了持续健康发展的目标，建立财务风险预警模型。
然而，现有的财务风险预警模型往往效率低下，存在缺陷。
首先分析了国内外财务风险预警模型，其次分析了模型的局限性，最后对研究财务风险预警模型提出了合理化建议。
一、国外财务风险预警模型研究综述1.国外财务风险研究现状。
国外学者通常通过财务危机定义财务风险。
Beave需有这种看法：如果一家公司面临破产，或者存在未支付优先股息和无法偿还债务的现象，那么它可以被视为面临财务危机。
Ross等人指出了破产的四个内涵：技术、企业、会计、法律破产。
并认为从危机预防的角度来看，财务危机是指技术破产。
C.VanHome等财务风险的定义更为广泛，而财务风险由两个组成部分，即使用财务杠杆引发每股收益变动和失去偿付能力的风险。
2.财务风险预警模型研究现状。
①单变量判别模型。
Fitzpatrick是最早探索财务风险预警模型的学者之-O他以19家公司为样本，他建立一个单变量判别模型来探索财务风险预警问题，通过对破产和经营正常企业财务比率的对比分析，得出产权比率和净资产收益率两个指标对财务风险具有较高的预警精度。
芝加哥大学教授BeaverJF发了一个基于F i tzpatrick的单变量预警模型，以1954-1966年158家破产企业与正常企业的财务关系为研究对象，得出净利润/总资产指标和净现金流量/总负债指标在财务风险预测方面更为准确。
②多变量判别模型。
Altman是将多变量判别模型应用于财务风险预警领域研究的首位开拓者。
他提出的Z-Score模型是国外影响最大的多元线性判别模型。
从1946年至1965年期间66家有问题和经营中的公司中随机抽取一个样本，它从22个提供最佳预警的备选财务比率的范围内选择了5个，并建立了一个五变量判别模型来计算Z值，并根据Z值的大小确定公司破产或失败的概率。
企业运营风险预警模型的研究与应用
企业运营风险预警模型的研究与应用随着企业的规模不断扩大，市场竞争的日益激烈，以及外部环境的不确定性，企业运营风险日益增加。
因此，企业迫切需要一种有效的风险管理模型，以识别并应对潜在的风险。
在这方面，运营风险预警模型变得尤为重要。
本文旨在探讨企业运营风险预警模型的研究与应用。
一、什么是企业运营风险预警模型？企业运营风险预警模型是指一种风险管理模型，它基于企业自身的数据和行业数据，使用定量和定性分析方法，识别并评估企业面临的各种风险，并提供预警措施，以保护企业利益。
企业运营风险预警模型的设计和实施需要结合企业业务、运营模式和行业特点等各种因素进行综合分析，从而确保其准确有效性。
此外，该模型也需要在实施过程中进行不断的完善和调整，以适应不同阶段企业面临的不同风险。
二、企业运营风险预警模型的应用企业运营风险预警模型主要应用于以下几个方面：1. 评估企业面临的潜在风险。
通过企业运营风险预警模型，可以识别和评估企业面临的各种内部和外部因素，从而预测可能出现的风险并提出相应的防范措施。
2. 帮助企业平衡风险和利润。
企业运营风险预警模型能够帮助企业评估风险和利润的权衡，从而使企业在最小化风险的同时，最大化收益。
3. 提高风险管理的效率和准确度。
企业运营风险预警模型可以提高风险管理的效率和准确度，通过对企业内外部环境的细致分析和评估，提早发现潜在风险并对其作出相应的反应。
4. 改善企业治理机制。
企业运营风险预警模型可以帮助企业管理层建立更加科学的治理机制，从而提高企业的管理能力和决策水平。
三、企业运营风险预警模型的实施步骤在实施企业运营风险预警模型之前，企业需要进行以下几个步骤：1. 确定审计目标和范围。
企业需要明确运营风险的审计目标和覆盖范围，包括审计的时间、地点和涉及的部门等。
2. 收集和分析数据。
企业需要收集和处理相关数据，包括企业内部的财务数据、经营数据、行业数据和市场数据等，并在此基础上进行统计和分析。
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。
信用风险评估的预警指标和模型
信用风险评估的预警指标和模型信用风险评估是一个重要的金融管理工具，用于衡量个人或机构在未来违约的可能性。
为了能够及时发现潜在的风险并采取相应的措施，预警指标和模型的使用变得至关重要。
本文将介绍信用风险评估的预警指标和模型，以及其在风险管理中的应用。
一、信用风险预警指标1. 违约概率违约概率是衡量个人或机构未来违约可能性的指标之一。
它通常基于历史数据、财务指标、市场前景等因素进行计算。
违约概率高的个人或机构意味着其信用风险较大，需要采取相应的风险管理措施。
2. 信用评级信用评级是金融机构对个人或机构信用状况的评估结果。
通常分为AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC等级。
评级较低的个人或机构被视为信用风险较高，需要进行严格的监控和管理。
3. 财务指标财务指标是评估个人或机构财务状况的重要参考标准。
例如，个人的债务比率、流动比率、盈利能力等指标，以及企业的资产负债表、利润表、现金流量表等报表都是衡量信用风险的重要指标。
4. 市场指标市场指标是评估个人或机构信用风险的重要参考数据。
市场指标包括股票价格、债券收益率、信用违约互换等金融市场数据。
这些指标可以反映市场对个人或机构信用状况的预期，对风险管理有重要意义。
二、信用风险预警模型1. Logistic回归模型Logistic回归模型是一种常用的信用风险预警模型。
它基于个人或机构的历史数据，通过建立多个变量之间的关系，预测个人或机构未来违约的可能性。
该模型可以将各种风险因素纳入考虑，对信用风险进行较为准确的预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑神经系统工作原理的数学模型，也常用于信用风险预警。
该模型通过构建多层神经元之间的连接，将输入的个人或机构信息转化为输出的违约概率，提供了一种复杂问题建模的方法。
3. 决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，也常用于信用风险评估。
该模型通过对历史数据进行分析，构建树形结构，根据个人或机构信息的不同特征进行不同路径选择，最终预测违约概率。
金融行业中的风险预警模型构建与应用方法
金融行业中的风险预警模型构建与应用方法随着金融市场的不断发展，金融风险管理变得越来越重要。
为了降低金融风险，金融机构需要建立有效的风险预警模型。
这些模型能够及时识别潜在的风险，并采取相应的措施来应对，从而保护金融市场的稳定和投资者的利益。
本文将探讨金融行业中的风险预警模型的构建与应用方法。
首先，建立一个有效的风险预警模型需要收集和整理大量的数据。
金融市场的风险预警模型通常会基于历史数据和各种经济指标来进行预测。
这些数据包括财务报表、市场价格、交易量、信用评级等等。
通过分析这些数据，可以发现潜在的风险信号和趋势，从而预警可能发生的风险事件。
其次，构建风险预警模型需要选择合适的统计学方法和建模技术。
常用的方法包括回归分析、时间序列分析、机器学习和人工智能等。
回归分析可以用于探索变量之间的线性关系，时间序列分析可以用于预测未来的趋势和模式，机器学习和人工智能可以用于构建复杂的非线性模型并进行预测。
根据风险类型和数据特点，选择适合的建模方法是至关重要的。
然后，在构建风险预警模型时，需要考虑风险的类型和来源。
金融市场的风险通常分为市场风险、信用风险、操作风险和流动性风险等。
每种类型的风险都有其特定的预警指标和模型。
例如，市场风险可以通过市场指数的波动性和相关性来进行预警；信用风险可以通过债券评级和违约率等指标来进行预警。
因此，在构建风险预警模型时，需要根据具体的风险类型来选择相应的指标和模型。
此外，金融行业中的风险预警模型还需要考虑时间窗口的选择和预警阈值的确定。
时间窗口是指用来观察和分析数据的时间段，可以是天、周、月或季度等。
选择合适的时间窗口可以提高模型的准确性和预测能力。
预警阈值是指用来判断风险事件是否发生的界限值，当观测值超过阈值时，表示风险事件可能发生。
确定预警阈值需要结合历史数据和业务实践进行调整，以达到及时预警和准确识别风险的目的。
最后，构建风险预警模型后，金融机构需要应用模型进行风险管理和决策。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
风险预警系统模型 中国证监会北京办事处上市公司监管处 序号 指标名称 预警区域 预警 类别 一 定量指标
1 主营业务收入利润率 主营业务收入利润率≤5% 经营风险预警指标 2 营业利润比重 营业利润比重≤50%
3 主营业务收入增长率与应收帐款增长率比较分析 主营业务收入增长率≤-30%或 主营业务收入增长率≤0 应收帐款增长率-主营业务收入增长率≥20% 4 应收帐款周转率 应收帐款周转率≤行业水平的50% 5 净资产收益率 净资产收益率≤0或 6%≤近三年净资产收益率平均值≤6.5% 6 现金流量结构分析 经营现金流量比率≤50% 7 资产负债率 资产负债率≥85% 资金风险预警指标 8 流动比率 流动比率≤125%
9 速动比率 速动比率≤25% 10 存货周转次数 存货周转次数≤行业水平的50% 11 赢利现金比率 赢利现金比率≤1 12 强制性现金支付比率 强制性现金支付比率≤1 13 资产关联方占用率 资产关联方占用率≥5%(流动资产为除数) 资产关联方占用率≥40%(应收款项为除数) 关联方占用风险预警指标 14 关联业务收入（成本） 比率 关联业务收入（成本）
比率≥70% 15 投入产出比率 投入产出比率≤同期银行存款利率水平 筹集资金投资项目预警指标
16 项目投资进度完成率 项目投资进度完成率≤50%
17 长期股权投资比率 长期股权投资比率≥50% 对外投资风险预警指标
18 投资收益率 投资收益率≤净资产收益率 二 定性指标 19 重大承诺事项 存在未履行承诺事项的情况 20 股权变动 大股东、控股股东发生变化 21 管理层变动 涉嫌贪污、欺诈、走私等经济犯罪行为；变动频繁 22 变更会计师事务所 变更原因披露不详细 23 抵押担保事项 为股东担保、无反担保等防范措施
（一）经营风险预警指标 1、主营业务收入利润率 主营业务利润率是主营业务利润与主营业务收入的比值。计算公式为： 主营业务利润率＝主营业务利润／主营业务收入×100％ 该指标反映每元主营业务收入带来的利润是多少，表示主营业务的收益水平。主营业务收入指经营营业执照上注明的主营业务所取得的收入。有时，如果营业执照上注明的兼营业务量较大，且为经常性发生的收入，也可归为主营业务收入。当主营业务利润率偏低或出现负数时，公司经营风险增大，需加以警戒。 该数据来源于《利润及利润分配表》中的相应科目。
2、营业利润比重 营业利润比重是营业利润与利润总额的比值。计算公式为： 营业利润比重＝营业利润／利润总额×100％ 该指标反映主营业务（其他业务所占比例一般较小）收益在企业整体收益中的比重。指标数值高，说明公司主营业务突出，生产经营相对稳定；反之，则可能存在隐患。一般认为，当该指标低于50％，预警信号产生。 该数据来源于《利润及利润分配表》中的相应科目。 3、主营业务收入增长率与应收帐款增长率比较分析 主营业务收入增长率与应收帐款增长率属多期比较分析指标，反映主营业务和应收帐款增长幅度，计算公式为：
主营业务收入增长率＝（考查期主营业务收入－上期主营业务收入）／上期主营业务收入×100％
应收帐款增长率＝（考查期应收帐款－上期应收帐款）／上期应收帐款×100％ 一般认为，当主营业务收入增长率低于－30％时，说明公司主营业务大幅滑坡，预警信号产生。另外，当主营业务收入增长率小于应收帐款增长率，甚至主营业务收入增长率为负数时，公司极可能存在操纵利润行为，需严加防范。在判断时还需根据应收帐款占主营业务收入的比重进行综合分析。 上述指标主要是从主营业务收益能力和公司利润构成角度对公司经营风险进行监测。一般而言，一个业绩斐然或者成长性很好的企业往往是因为在其主营业务上取得了成功所致。一个企业或许可以将多余资金用于寻找新的增长点或开展多角经营，但最好也要围绕其主业经营，即发展一些与主业相近或相似的行业，即这些行业在技术要求、工序要求、人员要求方面与主业近似。或者，新发展的业务是为了支持主业的进一步发展。如：彩电企业收购一个电子器件工厂；食品企业收购一个种植基地等。这也是要求改制企业必须做到“主营业务突出”的原因。所以，如果一个企业的利润有相当部分来自于非营业利润，如：出租房屋出租土地等其他业务收入，或来自于资本市场上的炒作等，这些与企业的长远发展并无十分明显的相关性，很难由这样的利润认定其有好的发展前景，特别是当营业利润严重偏低甚至出现负值的情况下，存在操纵利润的可能性较大，风险程度较高，监控力度需及时加强。 以上数据来源于《资产负债表》和《利润及利润分配表》中的相应科目。
4、应收帐款周转率 应收帐款周转率是年度内应收帐款转为现金的平均次数，它说明应收帐款流动的速度。其计算公式为：
应收帐款周转率＝销售收入／平均应收帐款 一般来说，应收帐款周转率越高，平均收帐期越短，说明应收帐款的收回越快。否则，企业的营运资金会过多地呆滞在应收帐款上，影响正常的资金周转。在使用时，需与公司前期指标、与行业平均水平或其他类似企业的指标相比较，判断该指标的高低。 该数据来源于《资产负债表》和《利润及利润分配表》中的相应科目。
5、净资产收益率 净资产收益率也叫净值报酬率或权益报酬率，是净利润与净资产的比值，反映公司所有者权益的投资报酬率。指标越高，说明投资带来的收益越高。对上市公司来说，是最重要的指标之一。计算公式为： 净资产收益率＝净利润／净资产×100％ 由于在有关新股发行资格要求中，对净资产收益率有较为严格的规定，为取得发行资格，公司可能存在操纵利润行为。当公司净资产收益率接近发行资格临界点时，可认为发出预警信号，需注意防范。根据《关于做好上市公司新股发行工作的通知》（证监发(2001)43号）的规定，预警范围定为最近3年加权平均净资产收益率的平均数在6％—6．5％之间（扣除非经常性损益后的净利润与扣除前的净利润相比孰低）。 另外，在使用该指标时，还应结合对“应收帐款”、“其他应收款”及“待摊费用”三项财务数据的分析进行综合判断。 （1）应收帐款：在我国，由于存在大量的“三角债”，以及人为利用关联交易通过“应收帐款”项目来进行利润操纵等情况。因而“应收帐款”在资产总额中所占比重一直居高不下，不少企业甚至大量存在三年以上帐龄的应收帐款。如该帐款数额较前期增长过快，或集中在会计报表日前发生，则可认为发出预警信号。 （2）其他应收款：原指企业发生的非购销活动的应收债权，如企业发生的各种赔款、存出保证金、备用金以及应向职工收取的各种垫付款等。但在现实中，其他应收款却没有如此简单，往往有公司利用该科目起到了推迟确认费用、调节利润的作用。另外，大股东通过“往来款”方式占用上市公司资金情况也在该科目中反映。因此，该科目数额过大，则可认为发出预警信号。 （3）待摊费用：指本期公司已经支出，但根据“权责发生制”和收益费用确定的“配比原则”应由本期和以后各期分别负担的各项费用。在一些上市公司的会计处理中，待摊费用摊销很不规范，为上市公司推迟确认费用提供了便利。因此，该科目数额过大或变动过大时，可认为发出预警信号。 上述有关数据来源于《资产负债表》和《利润及利润分配表》中的相应科目及会计报表附注。
6、现金流量结构分析 现金流量结构分析是指同一时期现金流量表中不同项目间的比较与分析，可细分为经营活动比率、投资活动比率和筹资活动比率，以揭示各项数据在公司现金流入量中的相对意义。其计算公式为：
现金流量结构比率＝单项现金流入量／现金流入量总额×100％ 通过该比率分析，可了解维持公司运行、支撑公司发展所需要的大部分现金的来源，从而判别企业财务状况是否良好、公司运行是否健康。一般而言，公司现金流入以经营活动为主，以收回投资、分得股利取得的现金以及银行借款、发行债券、接受外部投资等取得的现金为辅，是一种比较合理的结构。 与主营业务收入利润率指标相类似，当经营现金流量比率低于50％时，预警信号产生。 数据来源于《现金流量表》中的相应科目。 （二）资金风险预警指标 1、资产负债率 资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，也就是负债与资产的比例关系。它反映在资产总额中有多大比例是通过借债来筹资的，也可以衡量公司在清算时保护债权人利益的程度。计算公式为：
资产负债率＝负债总额／资产总额×100％ 该指标反映债权人所提供的资本占全部资本的比例，亦称为举债经营比率。如该比率过低，说明公司资金需求较少，意味着企业扩张及发展潜力不足，活力不够；比率过高，超过债权人心理承受程度，则难以筹到资金，筹资风险加大；且利息负担增加，偿债风险也随之增加。 通常，资产负债率在60％—70％，比较合理、稳健；达到85％及以上时，应视为发出预警信号。 数据来源于《资产负债表》中的相应科目。
2、流动比率 流动比率是流动资产除以流动负债的比值。计算公式为：
流动比率＝流动资产／流动负债 流动比率可以反映公司短期偿债能力，即公司用可在短期内转变为现金的流动资产偿还到期流动负债的能力。该比率越高，说明公司偿还流动负债的能力越强。