财务预警模型研究综述

上市公司财务风险研究国内外文献综述目录上市公司财务风险研究国内外文献综述 (1)2.1.1国外学者研究现状 (1)1、对财务风险识别的研究 (1)2、对财务风险的防范研究 (2)2.1.2国内学者研究现状 (2)1、对财务风险识别的研究 (2)2、对财务风险的防范研究 (3)参考文献 (4)2.1.1国外学者研究现状1、对财务风险识别的研究风险识别是指对于将要来临的风险，人们会对其产生的原因进行系统性的认识，并做出分析。

William Beaver(1966)在《会计评论》上的文章把统计学的数据方法使用到了财务风险的领域，在研究过某一个财务指标变化程度——建立出单变量的财务风险预警模型结构，以此来推断辨识出企业的财务风险，这成为了多变量预警分析的基础。

（引用）Ohison（1980)引入了logistic 逻辑回归方法从而针对性的分析判辨出企业财务方面的流动性、公司的资本组成结构和公司的规模。

相对于其他分析方法，这种方法对于提供的数据要求不高，并且在准确率方面也较高，从而可透彻的探究财务风险。

Alnoor Bhimani(2006)认为企业的现金盈余水平可以通过企业现金净流量的变化体现出来，从而可以更为确切的辨别出企业面临的财务风险，还可以根据企业在不同时期获得的投资现金净流量的变化来辨别出其不同阶段产生的财务风险。

Bonnie(2013)提出应建立一个延长企业的财务风险识别流程的分析框架，其框架应当包括有识别模型的建设构成、数据的汇集与规范等，并且，传统数据分析的不足之处可以通过构建财务风险识别框架来弥补。

Alessandro Zeli(2014)通过对中型企业的财务比率实行动态因子剖析之后，发现对企业的财务风险可以使用财务杠杆系数、财务绩效数据来进行综合的识别剖析。

2、对财务风险的防范研究财务风险的防范研究一般分成两步，第一步是对风险的辨别，第二步则是从中找到隐形风险，对其进行研究和控制。

这些年来，专家学者们在不断变化的市场环境中，针对企业如何识别与防范财务风险的问题给出了许多具有现实意义且行之有效的建议。

毕业论文文献综述毕业论文题目财务预警模型在我国上市公司的适用性比较研究文献综述题目财务危机预警模型国内外研究现状学院会计学院专业会计学姓名班级学号指导教师财务危机预警模型国内外研究现状随着我国资本市场的不断发展与完善，对上市公司财务危机及其预警的研究越来越引起重视。

财务危机及其预警研究也不再仅仅是一个学术问题，更成为影响我国上市公司及资本市场发展的重要因素。

因此对财务危机预警模型研究具有现实意义。

本文论述了国内外的研究现状，分别按照模型的发展历史进行阐述。

一、国外研究现状早在20世纪30年代西方学者就陆续开始研究企业财务危机预警问题，并提出了各种不同的财务危机预警方法和模型，一般将其分为定性分析和定量分析。

定性分析方法主要包括标准化调查法、四阶段症状分析法、流程图分析法、管理评分法等。

其中四阶段症状分析法将企业的财务危机划分为四阶段，即财务危机的潜伏期、发作期、恶化期、实现期。

由美国的Argenti(1977)提出的管理评分法也得到了较为广泛的应用，他提出财务危机成因的模型，并强调管理层在其中的作用。

其模型总分值为一百分，得分一旦大于25分，公司就有可能陷入财务危机，18-25分为灰色区域[1]。

由于定性分析主观性过强，因此国外很多学者开始转向定量分析方法和模型的研究，陆续地提出很多企业财务危机预警定量分析模型，主要有一元判定模型、多元线性判定模型、多元逻辑模型、人工神经网络模型和多元概率比回归模型。

1、一元判别法。

一元判别法又称为单变量财务危机预警模型，是用单个财务变量对企业的财务状况进行检验。

FitZpatriCk(1932)最早开展单变量财务危机预警模型研究，结果表明预测准确率最高的是净利润/股东权益和股东权益/负债两个财务指标[2]。

Beaver(1966)发现现金流量/债务总额，资产收益率、资产负债率三个财务指标的预测准确率是最高的，现金流量/债务总额在企业破产前一年预测准确率高达87%，资产收益率的准确率达到了88%，而且还发现，越临近破产日，误判的概率就越低[3]。

财务危机预警理论研究述评作者：邓敏韩玉启来源：《商场现代化》2008年第35期[摘要] 财务危机预警属于微观经济预警的范畴，具有重要的研究价值。

本文对国外财务危机预警模型的研究进行了综述，对国外财务危机预警模型进行分析比较，并对财务危机预警模型研究的发展趋势进行了展望。

[关键词] 财务危机预警模型随着资本市场的不断完善，财务危机预警的研究一直是实务界和学术界关注的热点问题。

财务危机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，对公司可能或者将要面临的财务危机实施的实时监控和预测警报。

一、前言财务预警中的数学模型就是财务预警模型，它是指借助公司财务指标和非财务指标体系，识别公司财务状况的判别模型。

按照研究方法可分为定性研究和定量研究。

定性分析包括：标准化调查法；“四阶段症状”分析法；“三个月资金周转表”分析法；流程图分析法；管理评分法(王玲玲等，2005)。

定量分析已取得了比较成熟的研究成果，可以划分为两个阶段：20世纪60年代～80年代，形成了一些以统计方法为分析工具的传统的财务危机预警模型，主要包括：单变量判定模型(Univariate)；多元线性判定模型(Multiple discriminate analysis，MDA)－Altman的Z值判定模型（Z-score 模型、Zeta模型、Z*值模型）、Edmisterd(1972)的小公司财务预警模型、英国的Taffler(1977)的多变量模式、日本开发银行建立的“利用经营指标进行公司风险评价的破产模型”；概率模型(Logistic regression model)－多元逻辑(Logit)回归模型、多元概率比(Probit)回归模型，这些模型的发展已趋于成熟，但存在着难以克服的缺陷。

20世纪90年代后，学者们开始探索使用新的方法，主要是非统计方法来创建的新兴的财务危机预警模型，它们从不同方面克服了传统模型的缺陷。

但新兴的财务困境预警模型的探讨与应用研究较为分散，还没有形成完善的综合研究格局。

财务风险预警研究文献综述孟庆伟（中国石油大学（华东），山东青岛266580）摘要：财务风险预警研究在防范系统性金融风险发生的背景之下，显得尤为重要。

通过对国内外相关文献进行梳理，对下一步的研究具有良好的启示。

关键词：财务风险；风险预警；财务指标；预警模型中图分类号：F23文献标识码：A 文章编号：1671-1602（2018）09-0130-01作者简介：孟庆伟（1993-），男，河南邓州人，中国石油大学（华东）2016级会计学研究生，研究方向：财务管理、财务会计。

我国金融体系建立目的在于服务实体企业发展，促进经济增长。

在防范系统性金融危机发生的背景之下，梳理企业财务风险预警研究文献，对于识别风险、防范风险，进而提出化解风险的应对措施，显得十分重要。

1国外关于财务风险预警研究的综述国外的研究起步较早，其主要研究对象是企业的财务指标。

同时，新的研究方法也不断出现。

1.1单变量模型1932年，菲茨·帕特里克（1932）首次从财务指标切入进行研究。

他发现权益负债比和权益净利率这两个指标在发生破产危机的企业和运营状况良好的企业之间有显著的差异，与财务风险的关系密切，能够有效的对财务风险状况进行判断。

Beaver （1966）在Fitz Patrick 的研究发现的基础之上，发现财务危机公司和财务健康公司在现金流量/总负债比率、资产负债率和资产报酬率上有显著差异。

由于单变量模型，以单个财务指标为基础，判别依据相对单一，很容易误判。

因此，这种危机预警方法应用起来并不理想。

1.2多变量模型由于单变量模型易误判，因此多变量财务风险预警模型便应运而生，并在财务风险预警中取得明显更优效果。

Altman （1968）以1946-1965年出现财务危机的33家公司配对财务正常公司作为研究样本，从22个指标中，筛选出5个财务指标，构建了Z-SCORE 多元判别分析模型。

在发生危机前一年，准确率达95%；在发生危机的前两年，模型判别准确率为72%，整体判别准确率相对较高，财务风险预警效果较好。

综述国内外财务风险预警方法风险的客观存在要求有效的预测和应对以降低损失和危害，预警由此而生。

预警即对一个人，一个组织甚至一个国家可能面临的风险情况给予提醒和警告。

企业经营无时不刻不处于包括财务风险、市场风险、法律风险等在内的各种风险之中，正所谓千里之堤毁于蚁穴。

因此必须建立预警制度，在面临复杂多变的市场环境和内部不可控因素的条件下，尽可能的预先觉察经营的危机，并采取有效的应变措施，化解风险消除危机。

企业产生财务危机的原因多种多样，既可能是由于企业经营者决策的失误，也可能是由于管理失控，还可能是外部环境恶化等。

但任何财务危机都有一个逐步显现、不断恶化的过程。

因此，正所谓防微杜渐，早财务系统的正常运作中，就应对企业的财务经营过程进行跟踪、监控、及早的发现财务危机信号并着手应对，以避免或减弱对企业的破坏程度。

通过财务预警方法的分析，对财务运营做出预测预报，无论从哪个立场分析都是十分必要的。

国内外学者都对财务风险进行研究并得出一些观点和方法，本文就国内外财务风险预警方法做出综述概括。

总体而言财务分析预警方法根据不同的标准可以分成不同的类别。

按分析时利用指标或者因素的多少，可以划分为单变量预警分析和多变量预警分析；按分析判断时采取的主要依据，可以分为指标判断和因素判断；按预警分析所采用的分析方法，可以分为定性分析和定量分析。

一、国外对财务风险预警的研究国外学者多采用的是定量预警分析（一）单变量分析方法1、Fitzpatrick于1932年进行了一项单变量的破产预测研究，他搜集了19对破产和非破产公司做样本，运用单个财务比率将样本划分为破产和非破产的两个组，结果发现判别能力最高的是净资产收益率（净利润/股东权益）和股东权益/负债两个比率。

2、财务比率法1966年，Beaver使用5个财务比率作为变量，分别对79家经营失败和79家经营成功的公司进行了一元判定预测，发现三个比率是有效的：债务保障率（现金流量/债务总额）、资产收益率（净收益/资产总额）、资产负债率（债务总额/资产总额），其中，债务保障率指标表现最好。

企业财务风险预警系统的研究一、概述随着市场经济的深入发展和企业规模的日益扩大，企业财务风险问题逐渐凸显，成为影响企业稳健经营和持续发展的重要因素。

财务风险预警系统作为一种有效的风险管理工具，能够通过对企业财务数据的实时监测和深入分析，及时发现潜在的财务风险，并为企业提供相应的预警和应对策略，从而帮助企业降低财务风险，保障企业的稳定发展。

财务风险预警系统是基于现代信息技术和财务管理理论而建立的一种智能化风险管理系统。

它通过收集、整理和分析企业的财务数据及其他相关信息，运用数学模型和算法对企业的财务状况进行定量和定性的评估，从而识别出可能存在的财务风险。

该系统还能够根据预设的预警指标和阈值，对财务风险进行实时监控和预警，以便企业及时采取措施应对风险。

在构建财务风险预警系统时，需要充分考虑企业的实际情况和需求，选择合适的预警指标和阈值，并建立科学的风险评估模型。

还需要注重系统的实用性和可操作性，确保系统能够真正发挥预警和风险管理的作用。

企业财务风险预警系统的研究对于提高企业风险管理水平、保障企业稳定发展具有重要意义。

通过对财务风险预警系统的深入研究和实践应用，可以为企业提供更加全面、准确和及时的风险管理支持，助力企业在激烈的市场竞争中立于不败之地。

1. 财务风险预警系统的重要性在全球化与市场竞争日益加剧的今天，企业财务风险的防范与控制显得尤为重要。

财务风险预警系统作为一种前瞻性的管理工具，其重要性不容忽视。

财务风险预警系统有助于企业及时识别和评估潜在风险。

通过对财务数据的实时监控和深入分析，系统能够迅速捕捉到异常指标和趋势，进而提示企业关注潜在风险点。

这为企业提供了宝贵的时间窗口，以便及时采取措施进行风险应对，从而避免或减轻财务风险对企业经营造成的负面影响。

财务风险预警系统有助于提升企业的决策效率和准确性。

系统能够自动生成风险报告和预警信息，为企业管理层提供全面、客观的财务数据支持。

这使得企业在制定经营策略、投资决策以及风险管理方案时，能够基于更加准确的数据和深入的分析，从而提高决策的科学性和有效性。

大数据时代的企业财务风险预警研究随着大数据时代的到来，企业的财务风险管理也面临了诸多改变和挑战。

企业要面对的财务风险涉及到经济环境、政策法规、市场竞争、内部管理等多方面问题，如果有效预警和管理，就能避免或减轻损失。

因此，企业财务风险预警成为了一个重要的课题。

本文旨在探讨在大数据时代企业财务风险预警的研究现状、技术应用和风险管理策略等方面的问题。

一、研究现状当前，企业财务风险预警主要采用的方法包括基于金融比率的预警模型、基于财务指标的预警模型、基于统计模型的预警模型、基于人工智能的预警模型等。

其中基于人工智能的预警模型是未来发展方向之一。

基于金融比率的预警模型是一般情况下用的比较多的方法。

该模型主要是利用财务比率，从企业的财务状况、经营能力、经济收益等方面进行预警。

但是，该模型存在数据单一性，不能全面反映企业的经营状况和风险状况的问题。

基于财务指标的预警模型评价企业的财务状况的多样性增加了，但这种模型的主要缺点是需要较多的数据分析作为输入，这需要大量的信息，而且对数据分析的技术要求也较高。

基于统计模型的预警模型是通过对历史数据的分析来预测企业未来的发展趋势，这种方法可以使企业在财务风险出现前进行预警。

这种方法优点是拥有了大量的数据分析功能，可以提供更多的判断与预测信息，同时也因此更加准确。

基于人工智能的预警模型中涵盖了大量的多层次、多维度的数据，包括大量的非财务数据来源，并且利用了算法、数据挖掘、机器学习等技术手段，在处理和分析企业财务风险方面具有独特的优势和可替代性。

这将是未来企业财务风险预警的发展方向之一。

二、技术应用在大数据时代，企业财务风险预警可以应用大数据的技术手段，充分利用多维度、多渠道、多来源的数据信息，从而更准确地评估企业的财务风险。

首先，可以利用数据挖掘的技术手段，发现可能存在的财务风险。

数据挖掘的技术在识别出存在的财务风险方面远比人工分析有效。

通过对超大规模的非结构化数据的挖掘，可以得到更多的数据特征和模式，在企业财务风险预警的过程中具有非常重要的作用。

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。

企业财务预警研究综述财务预警方法是指借助企业财务指标和非财务指标体系来判别企业财务状况。

在国外的研究中，它通常包括一元判定模型、多元判定模型、多元逻辑回归模型、多元概率比回归模型、人工网络模型等类型，而以前3种类型为主。

国内关于上市公司财务预警方法的研究主要是借鉴国外的模型，总体上分为单模型研究方法和多模型比较研究方法，存在着方法单一、理论框架不完善、模型适用条件不准确三个方面的主要缺陷，亟待在分行业研究和企业自身预警两个方面取得突破。

标签：财务预警；财务指标；模型；研究1 国外关于财务预警方法的研究关于公司财务预警的研究在国外历史悠久。

总体而言，运用于财务预警的方法可分为统计类和非统计类两大类，详细的财务预警方法分类如图1所示。

图11.1 一元判别法最早的财务预警研究是Fitzpatrick的单变量破产预测研究。

其后，美国学者Beaver提出了较为成熟的单一变量模型，又称一元判别模型。

一元判别方法简单易行，然而此后就很少出现专门的单变量研究。

1.2 多元线性判别1968年，Ahman首次使用了多元判定分析预测财务困境。

他对1946-1965年间对提出破产申请的33家公司和33家非破产公司进行了研究，运用多元判别模型建立了z模型此后，多变量分析方法被广泛采用，成为一种主流方法。

1.3 多元逻辑回归模型进入20世纪80年代，研究者开始使用逻辑回归模型来估计企业进入困境的概率，以概率高低来判定企业未来进入困境的可能性。

为克服线性模型的局限，研究人员引进了逻辑和概率比回归方法。

1980年Ohlson用多元逻辑回归方法分析了1970-1976年间破产的105家公司和2058家公司组成的非配对样本，发现利用公司规模、当前的变现能力进行财务危机的预测准确率达到96.12％。

1.4 递归划分算法(递归分割法RPA)1985年，Frydman等提供了一种新分类方法——递归划分算法。

递归划分算法兼具多变量模型的信息容量大和单变量模型简洁的优点，同时，由于这种方法属于非参数研究方法，从而避免了参数类研究方法的诸多缺陷。

财务预警模型财务预警模型是企业管理中非常重要的工具之一，它可以帮助企业及时发现并解决财务风险，确保企业的健康发展。

本文将从财务预警模型的定义、构成要素和应用案例三个方面进行阐述。

一、定义财务预警模型是企业根据自身经营情况和财务状况，利用数据分析、统计学和经验法则等方法，建立起来的一套系统性的预警机制。

它可以通过对财务指标的分析来预测企业未来可能发生的财务风险，及时发出预警信号，提醒企业管理层采取有效措施，避免风险的发生。

二、构成要素1.财务指标财务指标是构成财务预警模型的重要组成部分，它可以通过企业的财务报表或其他相关数据进行分析和计算。

常用的财务指标包括资产负债率、流动比率、速动比率、库存周转率、应收账款周转率等。

2.预警标准预警标准是在财务指标的基础上制定的一些标准值，用于判断企业的财务状况是否正常。

当企业的财务指标低于或高于预警标准时，就会触发预警机制，发出预警信号。

3.预警方法预警方法是指企业在财务预警模型中采用的一些方法和手段，用于发现财务风险和解决问题。

常用的预警方法包括对比分析、趋势分析、比率分析、偏离分析等。

三、应用案例财务预警模型在企业管理中的应用非常广泛，在不同的行业和企业中都有着重要的作用。

以某医疗器械公司为例，该公司利用财务预警模型对自身的财务状况进行了分析和预测，发现公司的流动比率和速动比率均低于预警标准，说明公司的流动资金不足，可能面临资金链断裂的风险。

公司立即启动了应急预案，采取了一系列措施，如加强应收账款管理、优化库存结构等，成功避免了财务风险的发生。

在企业管理中，财务预警模型可以帮助企业及时发现和解决财务风险，提高企业的风险抵御能力，促进企业的健康发展。

企业应该充分利用财务预警模型，建立起自己的预警机制，提高对财务风险的敏感度和应对能力。

基于机器学习的财务风险预警模型研究随着全球经济高速发展，财务风险也随之而来。

财务风险是企业在日常经营过程中可能遭遇到的一种潜在损失，严重影响着企业的经济收益和运营效率。

因此，开发基于机器学习的财务风险预警模型成为了当前研究的热点之一。

一、机器学习技术概述机器学习是人工智能的一个分支，是研究计算机系统利用数据进行自主学习的学科，让计算机可以通过自我调整实现对未知领域的学习与预测。

机器学习可以帮助人们自动识别和提取数据中蕴含的信息，发现隐藏的规律，帮助人们提高决策能力。

机器学习有三个基本概念：模型、训练和预测。

模型是一种表达式，可以将输入数据映射到输出数据。

训练是将模型与标准数据集进行学习和调整的过程，以得到更准确的预测结果。

预测是使用训练好的模型对未知数据进行预测。

二、基于机器学习的财务风险预警模型构建基于机器学习的财务风险预警模型构建包括特征提取、分类器训练和模型评估三个步骤。

1. 特征提取特征提取是将原始数据转换成机器学习算法可以使用的特征向量的过程，也是预测模型中最关键的一步。

在预测财务风险时，需要选取几个相关的财务指标作为特征，如经营利润率、总资产周转率、存货周转率等。

这些指标既可以用来描述公司过去的财务状况，也可以用来预测未来的财务状况。

特征提取的另一个难点是选择特征的维度。

特征的维度越高，模型的学习和预测能力就越强，但也会导致过拟合的现象。

因此，在特征提取过程中，需要对每个特征进行适当的权重重要性分析，以筛选出能够最好表达企业财务状况的那些指标。

2. 分类器训练分类器训练就是使用标记好的数据对模型进行训练，以得到一个能够预测新数据的分类器。

分类器是根据已有的财务数据训练出来的工具，用来预测一个公司的未来财务状况。

常用的分类器有决策树、神经网络、支持向量机等。

在为财务风险预警模型选择分类器时，需要考虑分类器的精度、稳定性和可解释性等因素。

3. 模型评估模型评估是评价预测模型性能的过程，也是保证模型可靠性的重要环节。